Cosa stai cercando?
11-07-2019
3 tempo di lettura
Noortje Vollenberg

I 4 tipi di informazioni che puoi estrarre dai dati della macchina

Hai avviato una registrazione di dati o stai pensando di impostare una strategia di dati? Una delle più grandi preoccupazioni che le persone hanno durante questo processo è cosa fare con i dati dopo che sono stati raccolti.

Cosa sono i dati di macchina?

Prima di addentrarci oltre, diamo un’occhiata a cosa effettivamente sono i dati della macchina. Abbiamo descritto i dati della macchina in precedenza come “dati che vengono generati da macchine senza qualsiasi coinvolgimento umano. I più comuni tipi di dati derivano da sensori o misuratori, interazioni a mezzo macchina o input utente (ad es interruttori), algoritmi calcolati usando altri dati e dati da operazioni di automazione.”

I dati collettivi da questi sensori, interruttori, algoritmi e automazioni possono essere archiviati e visualizzati usando una piattaforma IoT industriale come IXON cloud.

Ma cosa accade dopo?

Non lasciare ad ammuffire i tuoi preziosi dati di macchina

I tuoi dati non elaborati sono semplicemente un elenco di fatti. Senza interpretazione i dati hanno zero significato e perdono ogni valore. Per trasformare i dati in informazioni preziose è necessaria un’analisi dei dati.

Questo termine, analisi dei dati, può innestare apprensione -addirittura paura- in alcune persone. Perché, diciamocelo, se non sai esattamente a cosa stai andando incontro- è probabile che non otterrai nulla.

Oltre al fatto che non entrare nel ramo dell’analisi dei dati può avere un enorme impatto negativo sui tuoi affari futuri, vi è molto valore da estrarre dai dati di macchina.

Devi solo sapere cosa stai facendo.

La base di iniziare con l’analisi di dati di macchina

Se estrai questi quattro tipi di informazioni dai tuoi dati, avrai completato un’analisi appropriata e molto preziosa:

  • Cos’è successo?
  • Perché è successo?
  • Cosa succederà?
  • Cosa deve succedere?

Non preoccuparti di avere subito le quattro risposte. Inizia con calma, e procedi man mano che vai avanti!

1) Fatti un quadro chiaro della situazione usando informazioni descrittive

Il primo passo è osservare cosa è successo. In altre parole ottieni informazioni descrittive dai dati della macchina. Questo ti fornisce i dati base e una descrizione degli eventi. Cos’è successo? Quando e dove è successo? Chi era presente?

Puoi scoprire tali informazioni analizzando dati come una temperatura di un forno, e il suo aumento di 10 gradi da un’ora all’altra ieri sera. O lo stato di un certo nastro trasportatore nella macchina, che si è bloccato nel bel mezzo della produzione.

Una volta registrati tali dati di tag e visualizzati in intuitivi cruscotti, è semplice estrarre questi dati.

  • Cos’è successo?
  • Perché è successo?
  • Cosa succederà?
  • Cosa deve succedere?

Il primo passo è osservare cosa è successo. In altre parole ottieni informazioni descrittive dai dati della macchina. Questo ti fornisce i dati base e una descrizione degli eventi. °Cos’è successo? Quando e dove è successo? Chi era presente?

Puoi scoprire tali informazioni analizzando dati come una temperatura di un forno, e il suo aumento di 10 gradi da un’ora all’altra ieri sera. O lo stato di un certo nastro trasportatore nella macchina, che si è bloccato nel bel mezzo della produzione.

Una volta registrati tali dati di tag e visualizzati in intuitivi cruscotti, è semplice estrarre questi dati.

2) Scava fino alla causa scatenante con la diagnostica

Questo richiede molta perseveranza e porsi ancora, e ancora, la stessa domanda: “perché?” Per arrivare alla radice del problema, dovrai trovare risposte a quanto successo e “perché è successo- informazione di diagnostica.

Per attenersi a uno degli esempi precedenti: perché la macchina si è arrestata nel mezzo della produzione?

Il primo passo è capire quali fattori possono influenzare questo risultato. In secondo luogo, guarda i dati relativi a questi fattori per capire il loro stato com’era fino al guasto e durante il guasto.

Una volta interpretati questi dati e appreso nuove informazioni, torna alla fase uno. Applica gli stessi passi a questo fattore e procedi di un altro livello. Alla fine, risolverai la causa scatenante dell’evento.

3) Informazione predittiva su futuri eventi di macchina

Se non cambia niente e tutto continua a procedere allo stesso modo, cosa succederà? L’informazione predittiva descrive cosa succederà, quando succederà e perché.

È più difficile ottenere queste informazioni, ma aggiunge in maniera significativa un valore aggiunto ai tuoi dati di macchina.

Trova schemi nei dati storici per °prevedere le azioni future della tua macchina. Una volta capito uno schema, è facilmente applicato per prevedere eventi futuri. Segui la cronologia standard e capirai quando puoi aspettarti che l’evento si verifichi nuovamente.

4) Stai al passo con problemi futuri usando informazioni prescrittive

Pronto per un’altra mossa?

Il quarto, nonché più difficile, tipo di informazione che puoi estrarre dai dati di macchina è l’informazione prescrittiva. Ciò significa chiedere cosa deve succedere dopo per impedire che si verifichi un evento negativo o per assicurarsi che si verifichi un evento positivo.

Non ti dispiacerà, da ora, analizzare i tuoi dati per informazioni predittive. Con queste informazioni per le mani puoi ottimizzare processi per assicurarti di intervenire prima che si verifichi un evento. Se hai riscontrato dei gap i dati indicano dove puoi migliorare la macchina, è perfino possibile ottimizzare le tue macchine future.

Meno periodi di inattività è macchine migliori-cosa puoi chiedere di più?

Inizia con la registrazione dei dati e la visualizzazione su IXON cloud

Inizia ad estrarre e a visualizzare i tuoi dati di macchina per analisi approfondite oggi usando la piattaforma IIoT per macchine industriali.

((Provalo gratis))

Accesso istantaneo. Nessuna carta di credito richiesta.

Consiglio! prova il nuovo dispositivo virtual demo per vivere davvero la nuova esperienza.