Valeur ajoutée numérique grâce à Kastor DataCockpit

Analyse et évaluation des données

Introduction

Beaucoup de nos clients ont des processus hautement automatisés qui sont contrôlés par un système de contrôle des processus tel que le système de gestion de la production Kastor d'AZO. Au fil du temps, ces systèmes de contrôle produisent une quantité démesurée de données. Certains clients ont plusieurs gigaoctets de données stockées dans leurs bases de données.

Ces données sont précieuses, mais il est difficile d'en exploiter le potentiel. Si vous essayez d'évaluer de telles quantités de données à l'aide de listes ou d'autres moyens similaires, vous êtes tout simplement submergé d'informations.

Il est donc nécessaire de trouver une approche totalement nouvelle. C'est là qu'intervient le thème des données intelligentes (smart data). De nouvelles technologies sont mises en œuvre dans le domaine de l'analyse et de l'évaluation des données. Il s'agit de technologies qui nous sont déjà familières en raison de notre contact quotidien avec les prévisions d'embouteillage des systèmes de navigation, par exemple.

Qu'est-ce que l'analyse des données ?

D'une manière générale, l'analyse des données consiste à tirer des conclusions utiles à partir des données. Pour ce faire, diverses techniques sont utilisées pour restructurer, organiser et présenter les données, de sorte que les relations et les dépendances entre les données deviennent visibles et que les résultats puissent servir de base à l'optimisation de la production.

L'analyse des données elle-même peut donc être classée comme une méthode ou une technologie spécifique dans le contexte de l'amélioration des systèmes de production. La sécurité des données est une priorité absolue.

»YOn peut avoir des données sans information, mais on ne peut pas avoir d'information sans données.«

_{Daniel Keys Moran,programmeur et auteur}

Quels sont les avantages de l'analyse des données ?

L'avantage de l'analyse des données pour nos clients réside en grande partie dans la valeur ajoutée des données précédemment inutilisées créées pendant le fonctionnement des systèmes AZO ou d'autres composants du système.

L'analyse des données fournit à nos clients une base solide pour l'amélioration permanente de leur système AZO ou de ses composants.

Des caractéristiques différentes pour des clients différents

Comme nos clients couvrent toute la gamme des petites et moyennes entreprises (PME) aux grandes sociétés, il était important de pouvoir offrir la bonne solution à tous nos clients. Nous avons donc pris pour base un modèle en couches et l'avons utilisé de manière logique. Ainsi, différents niveaux de traitement du signal peuvent être utilisés de manière flexible, cachés ou échangés selon les besoins.

Pour une PME, une solution locale avec une présentation locale des données est la bonne solution. Dans ce cas, toutes les couches sont fournies par AZO.

Dans le cas d'une grande entreprise, les données doivent être présentées à l'échelle mondiale. Dans ce cas, la saisie, la transformation et le traitement des données sont effectués par AZO. La présentation se fait sur les supports couramment utilisés dans les entreprises. Les données prétraitées sont ensuite mises à disposition via une interface.

Dans une entreprise, il est également important de pouvoir comparer différents sites. Les sites peuvent avoir une infrastructure différente. Pour ce faire, les données sont standardisées de manière appropriée et préparées pour l'évaluation et la comparaison. Les données peuvent être préparées soit localement dans chaque site, soit de manière centralisée.

Cas d'utilisation

Créer la transparence

L'analyse des données permet de visualiser les temps d'exécution des recettes afin de déterminer si des problèmes sont survenus avec certains lots. Ceux-ci peuvent ensuite être localisés, de sorte qu'une attention particulière peut être accordée aux arrêts dans certaines parties du système. L'analyse ultérieure des défauts permet d'identifier les causes et de créer la transparence. L'élimination des problèmes identifiés permet d'augmenter durablement le rendement.

Augmentation de l'efficacité

Les processus/temps de certaines parties du système sont affichés. Il est ainsi possible de détecter, pendant la durée de fonctionnement du système, si certaines durées changent - par exemple, les procédures peuvent devenir plus longues -, ce qui permet d'identifier rapidement un problème auquel il est alors possible de réagir à l'avance. Ces mesures préventives dans la production permettent d'obtenir une efficacité durable.

Amélioration de la qualité

Les écarts de pesage de millions de procédures de pesage sont stockés, ce qui permet de dégager des tendances, par exemple si ces écarts augmentent au cours de l'année. Il peut s'agir d'une erreur de système ou d'une maintenance incorrecte. Une maintenance ciblée de l'installation permettrait d'y remédier.

Améliorer la disponibilité

Le système enregistre également les erreurs. Il peut s'agir par exemple de dépassements de tolérance ou d'erreurs de temps de dosage. Toutes ces erreurs entraînent un bref arrêt de l'installation. Si vous pouviez éviter, par exemple, 50 % de ces erreurs en réglant mieux les paramètres du système, vous pouvez imaginer l'énorme potentiel que cela représente.