Industriële DataOps: concurrentievoordeel drijven met geavanceerde analytics in Industrie 4.0

Wat is de relevantie en het belang van Industriële DataOps?

Van een productie-standpunt uit, spelen data en operaties met betrekking tot data een rol in het creëren en handhaven van een competitieve, innovatieve, agile faciliteit zonder hoge risico's of andere lasten zoals overmatige voorraad te dragen. Alleen data hebben is niet genoeg om voorop te lopen – het zit hem in wat u ermee doet. Als benadering tot data-analytics, gaat DataOps erom de tijd tot hoge-nauwkeurige analyses te verminderen door automatisering, statistische procescontrole, en agile methodologieën, zodat fabrikanten de data die ze verzamelen sneller en met een hogere graad van vertrouwen kunnen gebruiken.

Voor een fabrikant kan goed DataOps het verschil betekenen tussen een opkomende markt domineren en een redundante voorraad dragen door onwetend de markt aan de verkeerde kant van een trend binnen te treden. Het kan fabrikanten helpen bovenaan veranderende vraag, toeleveringsketen- en logistiekinformatie die grote impact kan hebben op het bedrijf, en alles wat data snel en met een hoge graad van precisie gebruikt.

Data zelf is een ruwe bron die vergeleken kan worden met ruwe olie. An sich is er niet heel veel mee te doen in zijn basale vorm. Maar zowel olie als data bevatten potentieel. Net als we olie raffineren tot benzine en het dan verbranden om superauto's en rakets aan te drijven, kan data geraffineerd worden door processen geoptimaliseerd onder Industriële DataOps, ruwe data omzetten in analytics die vervolgens gebruikt kunnen worden om zakelijke beslissingen snel en met wetenschappelijke precisie te superladen.

De rol van DataOps in Industrie 4.0 is om al de info die gecreëerd en verzameld wordt door machines, zoals IIoT-apparaten, effectief te condenseren in geraffineerde, bruikbare zakelijke "brandstof" om besluitvorming aan te drijven, in plaats van laten zitten in een datawarehouse, ononderzocht.

Wat is Industriële DataOps?

Industriële DataOps is een manier om te managen hoe data binnen een organisatie afgehandeld wordt, met focus op snelheid en bruikbaarheid. Dit kan processen, automatisering, en workflows omvatten zoals ze relatief zijn tot de raffinage van data in bruikbare analytics. Dit is met name belangrijk in het gezicht van ooit toenemende datastromen die te onhandelbaar zijn geworden voor veel bedrijven. DataOps biedt een manier om systematisch en effectief data te managen zodat het tot zijn volle potentieel benut wordt op een snelheid die de resulterende analytics nog relevant houdt voor het bedrijf.

De vier C's van de Industriële DataOps-methodologie, volgens de Manufacturing Leadership Council:

1. Verbonden data (Connected data) is waar silos afbreken en data mengt. Dit stelt diepere en complexere analyse in die anders onhaalbaar zou zijn. Verbonden data maakt gebruik van IIoT, cloud, en edge-technologie (de technologieën die onderliggen aan wat we bij MachineMetrics bieden).
2. Gecureerde data (Curated data) is wanneer de data samenkomt in een vorm die bruikbaar wordt. Data engineers verzamelen essentiële stukjes data en schonen ze op voor analyse om ervoor te zorgen dat de resultaten zo accuraat mogelijk zijn. Ze nemen overweldigende pools data en kappen ze af tot wat relevant is voor een specifieke vraag of scenario.
3. Gecontextualiseerde data (Contextualized data) heeft toegevoegde lagen van informatie en expertise om het context te geven die de cijfers alleen niet tonen. Als een productielijn drie keer in vijftien minuten start en stopt direct na een apparatuurfaling, is er een grote kans dat elke "start" eigenlijk het testen was van de vervangende onderdelen voor functionaliteit, nauwkeurigheid en uitlijning. Een industrie-expert kan dit herkennen en context bieden, terwijl, puur op de cijfers, dit gemakkelijk misgeïnterpreteerd kan worden.
4. Cyber-vertrouwelijkheid (Cyber-confidential) verwijst naar de noodzaak voor cyberbeveiliging om parallel te schalen met verhoogde verbinding en customisatie. Klantdata moet tegen alle kosten beschermd worden, maar dit kan zaken compliceren voor beveiligings- en datagovernance-professionals.

Bedrijven verdrinken in onbruikbare data

Zoals hierboven vermeld, zinken veel bedrijven onder het gewicht van hun dataopslagen. Zonder een manier om data te contextualiseren en te cureren, horden velen de cijfers die ze hard gewerkt hebben om te verzamelen zonder een methode om de overweldiging te elimineren en de info daadwerkelijk voor besluitvorming te gebruiken. Dit is met name waar voor vroege adopters van Industrie 4.0-apparatuur die plug-and-play resultaten verwachtten na dataverzameling. In plaats daarvan hebben bedrijven ontdekt dat veel van de data die ze verzameld hebben, niet de informatie bevat die ze nodig hebben om er zin van te maken, het met andere datastromen te verbinden, of het voor analyse te gebruiken – tenminste niet in de huidige vorm. In essentie, hebben ze magazijnen vol ruwe olie en geen raffinaderijen of apparatuur die de waarde kan extraheren, niet de pure benzine waar ze dachten zich voor aan te melden. Enkele van die data bevat klantinformatie, wat het bedrijf op risico stelt voor nul toegevoegde waarde.

Om dit te overwinnen, moeten bedrijven de stroom van informatie managen alsook data standaardiseren, normaliseren, en contextualiseren. Met de juiste connectiviteit, beveiliging, en analytics-omgevingsoftware, kunnen bedrijven datastromen omzetten in inzichten in plaats van lasten om te dragen.

Het verschil tussen DataOps en DevOps

DevOps is een samenvoeging van softwareontwikkeling en informatietechnologie-operaties. De focus ligt op snelle ontwikkeling van software op schaal met hoge kwaliteit en voorspelbaarheid.

DataOps zoekt ook kwaliteit en snelheid te verbeteren alsook voorspelbaarheid en schaalbaarheid, maar de focus van DataOps ligt op data-analyse in plaats van software-engineering.

De voordelen van Industriële DataOps

Met de kern van DataOps als een systeem voor effectief verzamelen en gebruiken van data, zijn er talloze tastbare voordelen voor fabrikanten. Hier zijn een paar van de primaire voordelen voor industriële organisaties die een succesvol data-operatiesprogramma mogelijk maken:

• Samenwerking en communicatie boosts door silos af te breken en grenzen tussen afdelingen te vervagen op een manier dat iedereen samenwerkt
• Snellere time-to-production en verhoogde flexibiliteit komen door snellere inzichten en korte testcycli door het gebruik van automatisering
• Kwaliteit en betrouwbaarheid krijgen beide een boost van DataOps omdat er continue monitoring is voor issues en knelpunten voorafgaand aan, tijdens, en na elke grote verandering. Het is continue verbetering in veel dezelfde geest als lean productie en Kaizen
• Self-service die de noodzaak voor experts vermindert door makkelijkere ontwikkeling en implementatie stelt business users in staat hun eigen oplossingen te ontwikkelen en ze snel in actie te zien
• Beveiliging verbeteren en de instroom van data managen
• Inconsistenties managen en context, standaardisatie, en normalisatie toevoegen aan data om het bruikbaar te maken

Industriële DataOps Use Cases

DataOps heeft een verscheidenheid aan industriële toepassingen die werken om de continu ontwikkelende en complexe datalandschap van Industrie 4.0 te ondersteunen. Primair helpt DataOps het gebruik van data en analytics door organisaties te stroomlijnen, zichtbaarheid en gemakkelijke toegang tot verschillende niveaus en afdelingen van een organisatie te bieden. Hieronder dekken we een paar van de primaire use cases van Industriële DataOps.

Data Warehousing en Datamanagement

Data warehousing en datamanagement krijgen een makeover met DataOps, wat evolueert van een complex landschap vol oninterpreteerbare en ongerganiseerde data-overbelasting naar een gestroomlijnd proces dat zowel snellere, meer agile besluitvorming op de vlucht mogelijk maakt als automatisering om geesten en andere bronnen vrij te maken om zich te richten op het voltooien van andere taken. MachineMetrics kan enorme hoeveelheden data van machines over de hele productievloer vastleggen, en die data transformeren in iets bruikbaars, bijv. georganiseerde, gestandaardiseerde formaten van informatie die in real-time gecombineerd kunnen worden om besluitvorming te bevuelen of via de cloud toegankelijk voor diepe, inzichtelijke analyse.

Dashboards en Rapportage

Dashboards en rapportage zijn een vast onderdeel van productie. Van de eens nederige whiteboard tot de intuïtieve, digitale displays van vandaag, heeft meten en tracken van resultaten lang de volgende stappen voor fabrikanten gestuurd. Met MachineMetrics dashboards, hoeft u u geen zorgen te maken over onnauwkeurigheden of onleesbaar schrift op een whiteboard (of het vergeten om de info te loggen voordat het gewist wordt). In plaats daarvan heeft u toegang tot elke productiedata, of het nu onderdeelentelling voor de huidige shift is of machinebenuttingspercentages van een jaar geleden. U kunt uw display zelfs afstemmen op uw publiek, zodat vloerwerkers kunnen zien hoeveel onderdelen geproduceerd moeten worden en of ze op schema liggen, terwijl directeurs en managers het grote plaatje zien – allemaal met een paar eenvoudige klikken.

Het MachineMetrics Current Shift Dashboard verzamelt en toont real-time data op shopfloor-machines om operators en managers zichtbaarheid in productie te geven.

Data Science

Data science en DataOps gaan hand in hand. In deze unie beweegt data science uit het experimentele rijk in het alledaagse gebruik, wat ROI levert dat stakeholders gemakkelijk kunnen zien. Bij MachineMetrics creëren onze tools effectieve pipelines die data scientists helpen door problemen te snellen op manieren die voorheen onhoorbaar waren, met name omdat ze minder tijd besteden aan data opschonen, dankzij onze datatransformatie-engine. Bijvoorbeeld, fabrikanten hun eigen teams kunnen inzetten of samenwerken met het MachineMetrics data science-team om gereedschapsstoringen te voorspellen en te voorkomen.

Applicatieontwikkeling

Applicatieontwikkeling krijgt ook een boost van DataOps, met stroomlijning, customisatie, en communicatiemogelijkheden op de voorgrond van deze voordelen. Met MachineMetrics krijgt u apps out-of-the-box die uw organisatie in geen tijd ROI kunnen laten zien. Plus, u kunt uw eigen custom applicaties bouwen zodat uw data voor u werkt precies zoals u het wilt. Niet te noemen de mogelijkheid om gemakkelijk te integreren met andere systemen (ERP, MES, CMMS) om geautomatiseerde workflows op te bouwen. De lucht is de grens.

Wat is een Industriële DataOps-platform?

Een Industriële DataOps-platform beheert DataOps op elk niveau van de datalevenscyclus, van databronnen tot dataconsumptie. Dit is een gestroomlijnde benadering om data te managen die resulteert in hoge standaardisatie en nauwkeurigheid alsook ultra-snelle turnarounds vergeleken met uiteenlopende DataOps-functies. Met een Industriële DataOps-platform, vloeit data naadloos door het proces van opschonen en raffineren en in visualisaties en rapporten die klaar zijn om gebruikt te worden voor zakelijke beslissingen.

Een industriële DataOps-oplossing zou over het algemeen de mogelijkheid voor lokale edge-verwerking alsook cloud-verwerking omvatten, beveiligingsfuncties op schaal passend voor een industriële setting om data te beschermen, verbindingen met andere industriële IT-systemen, data opschonen en contextualiseren, en de informatiestroom managen.

DataOps-platforms hebben als doel fabrikanten te helpen hun data te gebruiken om waarde te drijven zo snel en effectief mogelijk. Volgens die logica is data simpelweg een middel tot een doel, met het einddoel besluitvorming die productie-efficiëntie verbetert. Maar de enige manier waarop dat mogelijk is, is als er een programma is voor data om verzameld, getransformeerd, en toegankelijk te zijn om die besluitvorming aan te drijven. Hier bloeien Industriële DataOps-platforms.