Survei tahun 2016 terhadap para pemimpin industri menemukan bahwa 67% dari mereka memprioritaskan investasi dalam teknologi analisis data untuk memastikan keberhasilan dalam persaingan, bahkan dengan mengorbankan biaya pemotongan di bidang lain. Saat ini, ketika masalah pengumpulan data tidak lagi menjadi masalah, penyimpanan dan analisisnya menjadi semakin relevan. Karena itu, ada sejumlah tantangan yang menghalangi siapa pun yang memutuskan untuk memanfaatkan data yang dikumpulkan:
- Harapan hasil cepat dari proyek analitis. Paling sering ini adalah persyaratan yang terlalu dibesar-besarkan bagi CDO untuk mengembangkan solusi untuk tugas klien tertentu. Yang memperumit tantangan ini adalah perubahan kontraktor yang bertanggung jawab atas transformasi digital.
- Sejumlah besar data dalam berbagai sistem informasi. Semuanya bisa menjadi dasar yang baik untuk membuat keputusan, tetapi sulit untuk mengekstrak pengetahuan darinya.
- Kontrol kualitas data tidak dapat diakses. Data yang buruk atau tidak mencukupi berdampak negatif pada keseluruhan proses selanjutnya, termasuk keputusan yang dibuat berdasarkan data tersebut.
- Otomatisasi "patchwork" dan kurangnya sistem terpadu untuk bekerja dengan data. Meskipun banyak proses sudah diotomatiskan dalam suatu organisasi, kompleksitas muncul ketika diperlukan untuk menggabungkan hasil dari sistem yang berbeda ini.
Untuk mengatasi hambatan ini, Factory5 membuat platform berdasarkan komponen teknologi dan perangkat lunak untuk mengumpulkan, memproses, dan menyimpan data secara efisien. Faktanya, ini adalah seperangkat alat yang telah dikonfigurasi sebelumnya yang memungkinkan Anda memproses data besar dan mengurangi biaya tenaga kerja untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi bisnis. Apa yang membuat solusi tersebut efektif untuk analisis data?
1. Konektor ke sumber utama
Platform F5 dirancang untuk mengumpulkan dan memproses data skala industri, sehingga menerima data dari sumber utama yang diketahui: database tradisional, database dan penyimpanan non-relasional, penyimpanan cloud, perangkat yang terhubung, dan Historian, serta sumber file. Data masuk ke platform dengan tiga cara:
- Secara otomatis dari sensor secara real time.
Jika peralatan dilengkapi dengan sensor yang mentransmisikan telemetri secara real time, maka melalui konektor itu masuk ke platform secara real time. Selain itu, data dapat masuk ke server OPC, yang merupakan standar untuk pertukaran data antara peralatan industri dan sistem informasi. - Secara manual dari file.
Data diakumulasikan pada peralatan, dan ketika peralatan siap untuk mentransfer data ini, file-file tersebut ditransfer secara manual ke platform menggunakan flash drive. - Dari sistem eksternal tanpa intervensi manual.
Platform terintegrasi dengan sistem eksternal seperti 1C, Galaktiki EPR. Oleh karena itu, data berasal dari sistem eksternal menggunakan permintaan REST API atau diturunkan, menyediakan REST API untuk sistem eksternal.
Ini memungkinkan Anda untuk menggunakan seluruh larik data yang beredar di perusahaan. Dan konektor yang dibangun ke dalam Platform memungkinkan Anda tidak membuang waktu untuk pengembangannya dan mempercepat proses pengerjaan data.
2. Layanan markup data
Untuk dapat menganalisis data yang masuk, mereka harus di-markup. Dalam praktiknya, ini berarti membangun model objek nyata - peralatan atau proses - dan menghubungkannya ke data yang masuk. Outputnya adalah digital twin. Platform ini menyediakan fungsionalitas untuk membuat kembaran seperti itu: antarmuka ramah pengguna yang memungkinkan Anda melihat secara visual semua sensor dan parameternya dan memungkinkan Anda untuk menautkannya ke peralatan.
Misalnya, data temperatur berasal dari sensor pada mesin. Berkat double yang dibuat, keduanya dapat ditulis ke database sebagai "sensor # 123 mentransmisikan parameter X". Agar dapat menulis aturan, tetap dijelaskan kepada sistem bahwa sensor # 123 adalah sensor pada mesin, dan parameter X adalah suhu. Setelah itu dimungkinkan untuk menulis aturan seperti "jika suhu lebih dari 50 maka ...".
Tanpa fungsionalitas markup data, parameter ini akan masuk ke sel database # 456. Dan aturan untuk mereka akan terlihat seperti "jika nilai nomor sel 456 lebih dari 50 maka ...". Ini akan membutuhkan staf yang terlatih secara khusus, sedangkan dengan layanan markup data, aturan ahli dapat dibuat oleh teknisi peralatan.
3. Layanan pembuatan dan perpustakaan aturan ahli
Untuk analisis data, aturan ahli digunakan. Platform F5 memungkinkan Anda untuk menulis aturan Anda sendiri dalam bahasa sederhana yang dipahami para insinyur - Bahasa Khusus Domain. Anda tidak perlu tahu bahasa pemrograman untuk ini.
Selain itu, Platform memiliki pustaka aturan ahli untuk peralatan industri, yang berisi sekitar 2.000 aturan yang telah ditulis sebelumnya.
4. MX-editor dan perpustakaan model matematika
Selain itu, data diolah dengan menggunakan model matematika. Mereka memeriksa aliran data yang diterima untuk mengetahui adanya penyimpangan dan dengan demikian mencari anomali yang belum diketahui oleh insinyur dan tidak dijelaskan dalam aturan ahli. Platform ini berisi sekitar 100 model matematika yang dibuat sebelumnya untuk bekerja dengan jumlah dan kualitas data yang berbeda.
5. Arsitektur microservice
Setiap modul fungsional Platform F5 dipisahkan menjadi layanan independen, yang terletak di "wadah" -nya sendiri, yang tidak terkait dengan yang lain. Wadah berisi semua yang dibutuhkan aplikasi untuk dijalankan. Setiap kontainer diisolasi dan menyediakan basis yang aman untuk layanan Platform.
Aturan ahli dan model matematika hanyalah layanan semacam itu. Selain itu, ada layanan untuk membangun kubus, laporan, manajer jalur pipa, dan layanan untuk mengelola hak pengguna. Arsitektur layanan mikro dari Platform F5 memungkinkan Anda memperbarui layanan jika ditingkatkan, tanpa memengaruhi layanan lainnya. Ini menyederhanakan pengelolaan Platform.
6. Penskalaan daya komputasi
Berdasarkan arsitektur Platform, dimungkinkan untuk meningkatkan daya komputasi sesuai dengan kebutuhan aktual. Ini adalah properti penskalaan horizontal: ada beban server aplikasi yang merata, server tambahan dapat dihubungkan, serta mendistribusikan data ke server yang berbeda. Ini memastikan kinerja sistem yang tinggi dan tidak mengurangi toleransi kesalahan.
7. Perangkat alat yang telah dikonfigurasi sebelumnya untuk membuat aplikasi bisnis
Di Platform F5, semua alat untuk mengumpulkan dan menganalisis data, serta untuk memvisualisasikan laporan dikumpulkan dan dikonfigurasi sebelumnya:
- konektor ke berbagai DBMS: PostgreSQL, ClickHouse;
- konektor ke protokol industri: OPC-UA, REST API;
- Pipeline Manager untuk mengonfigurasi dan menjalankan skenario arbitrer untuk pemrosesan / analisis data;
- layanan aturan ahli;
- layanan model matematika;
- berbagai widget untuk menyajikan informasi;
- konstruktor dan perancang laporan.
Platform F5 dibuat untuk menyederhanakan proses pengerjaan data, serta mempercepat proses pembuatan aplikasi bisnis. Implementasi platform mengurangi biaya tenaga kerja dan memungkinkan perusahaan dengan sedikit pengalaman untuk memasuki pasar solusi analitis.