Die Digital Ingenieurwesen und Datenintelligenz haben die verschiedenen Industrien in den letzten Jahren langsam aber sicher verändert. Die Verfügbarkeit von Big Data-Werkzeugen und Analytik Methoden hat die Art und Weise, wie Daten verarbeitet und analysiert werden, verändert. Die moderne Form der Daten Analytik basiert auf genauen Daten, die mit präzisen Methoden gesammelt werden. Da die Datenerfassung automatisiert ist, reduziert sich die Fehlerquote und die Gefahr der Datenmanipulation. Die Einführung von Digital Ingenieurwesen und Technologien wie Cloud Computing, Augmented Reality, Automatisierung und Daten Analytik hat die Entstehung von Industry 4.0 beschleunigt. Die Industrie ist heute auf der Suche nach analytischen Lösungen, um ihre Produktions- und Geschäftsprozesse effektiv zu optimieren, die Produktion zu steigern und die Qualität zu verbessern.
Prädiktive Analytik/b>
prädiktive Analytics umfasst den Einsatz mathematischer Methoden und Werkzeuge wie maschinelles Lernen,Data Mining, statistische Analytik und prädiktive Modelle. Diese Analytik Methode wird verwendet, um:
Präskriptive Analytik
Die präskriptive Analytik dient dazu, Möglichkeiten zur Verbesserung eines industriellen Prozesses zu ermitteln. Während die prädiktive Analytik Auskunft darüber gibt, wann eine Komponente/Anlage ausfallen könnte, informiert die präskriptive Analytik darüber, welche Maßnahmen Sie ergreifen müssen, um den Ausfall zu vermeiden. So können Sie die Ergebnisse der präskriptiven Analyse verwenden, um die Wartungspläne zu erstellen, Ihren Lieferanten zu überprüfen usw. Mit Hilfe der präskriptiven Analytik können Sie auch komplexe Probleme im Produktionsprozess mithilfe relevanter Informationen bewältigen.
Beschreibende Analytik
Der Hauptzweck der Beschreibende Analytik besteht darin, das Problem zu beschreiben, indem die Signale diagnostiziert werden. Diese Analytik Methode hilft auch bei der Ermittlung von Trends und Mustern auf der Grundlage historischer Daten. Die Ergebnisse einer Beschreibende Analytik werden in der Regel in Form von Diagrammen und Grafiken dargestellt. Dank dieses Datenvisualisierungswerkzeugs können alle Beteiligten, auch diejenigen, die keine Techniker sind, die Probleme im Produktionsprozess leicht verstehen.
Datenvisualisierung
Zahlen sagen uns zwar, was in der Produktionslinie oder in der Lieferkette genau passiert, aber sie beschreiben nicht den Kontext oder vermitteln kein Gesamtbild. Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel. Datenvisualisierungswerkzeuge helfen bei der Umwandlung komplexer Datensätze in verständliche Diagramme und Tabellen. Das visuelle Format kann den Beteiligten und Entscheidungsträgern präsentiert werden, die sich damit ein klares Bild von den analysierten Daten und ihren Auswirkungen machen können. Bei Utthunga verwenden wir Analytik Prädiktion und Visualisierungstechnologien wie Tensor Flow, Azure Analytics, R/Python, Spark, Power BI, Node JS, Angular, XAML und andere. Unsere kundenspezifischen Daten Visualisierungslösungen helfen Unternehmen, mehr aus ihren Analytik Prozessen zu machen.
Diagnostische Analytik
Die diagnostische Analytik wird auch als Ursachen Analytik bezeichnet. Während die Beschreibende Analytik auf der Grundlage historischer Daten Auskunft darüber geben kann, was passiert ist, gibt die diagnostische Analytik Auskunft darüber, warum es passiert ist. Bei der diagnostischen Analytik werden Data-Mining, Datenermittlung, Korrelation sowie Down- und Drill-Through-Methoden eingesetzt. Mit Hilfe der diagnostischen Analytik können die Ursachen für Fehlfunktionen von Geräten oder für die Abnahme der Produktqualität ermittelt werden.
Seit vielen Jahren wird in der Industrie über das industrielle Internet der Dinge (Industrial Internet of Things – IIoT) und die Möglichkeit gesprochen, die von diesen Geräten stammenden Informationen durch die Digitalisierung der Daten von Betriebsanlagen und Produktionsprozessen zu verwenden.
Utthunga hat eine sehr robuste und skalierbare IIoT-Plattform – Javelin – entwickelt, die Feldgeräte und andere Industrieanlagen verbinden kann, um umfangreiche Visualisierungen und Analytik zu erstellen. Wir stellen diese Dienstleistungen unter Analytik bereit
Die Hauptvorteile der Verwendung von prädiktiven Analysen für Branchen sind:
Analytics ermöglicht es Stakeholdern, genaue Informationen zur Optimierung industrieller Prozesse zu verwenden. Die umsetzbaren Erkenntnisse aus Analysen tragen dazu bei, die Betriebs- und Wartungskosten langfristig zu senken. Analytics liefert auch Erkenntnisse in Bezug auf Produkt- und Prozessqualität sowie Sicherheitsmaßnahmen.
Die Industrie kann präskriptive Analytik verwenden, um Bereiche zu identifizieren, in denen der Prozess verbessert werden kann. Die präskriptive Analytik kann in der Wartungsplanung, der Produktionsplanung, des Bestandsmanagements, der Logistik, dem Lieferkettenmanagement und vielen anderen Anwendungsfällen eingesetzt werden.
Die beschreibende Analytik wird eingesetzt, um neue Bereiche für Wachstum und Entwicklung zu entdecken. Außerdem hilft sie bei der Diagnose möglicher Fehlerursachen oder Qualitätsverluste im Produktionsprozess. Die beschreibende Analytik wird in der Echtzeit-Datenvisualisierung auf der Grundlage von Variablen und Komponenten des industriellen Prozesses eingesetzt.
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