Industrial DataOps:Desbloqueo de datos y análisis para la Industria 4.0

¿Cuál es la relevancia e importancia de las operaciones de datos industriales?

Desde el punto de vista de la fabricación, los datos y las operaciones con respecto a los datos desempeñan un papel en la creación y el mantenimiento de una instalación competitiva, innovadora y ágil sin conllevar grandes riesgos u otras cargas, como un inventario excesivo. Tener datos por sí solo no es suficiente para mantenerse a la vanguardia; todo depende de lo que haga con ellos. Como enfoque para el análisis de datos, DataOps tiene que ver con reducir el tiempo de los análisis de alta precisión mediante la automatización, el control de procesos estadísticos y metodologías ágiles para que los fabricantes puedan utilizar los datos que recopilan más rápido y con un mayor grado de confianza.

Para un fabricante, un buen DataOps puede significar la diferencia entre dominar un mercado en alza y tener un inventario redundante debido a que, sin saberlo, ingresa al mercado al otro lado de una tendencia. Puede ayudar a los fabricantes a mantenerse al tanto de las demandas cambiantes, la cadena de suministro y la información logística que podría tener un gran impacto en los negocios, y cualquier otra cosa que utilice datos rápidamente y con un alto grado de precisión.

Los datos en sí mismos son un recurso en bruto que se puede comparar con el petróleo crudo. En sí mismo, no hay mucho que hacer con él en su forma básica. Pero tanto el petróleo como los datos contienen potencial. Del mismo modo que refinamos el petróleo para convertirlo en gas y luego lo quemamos para impulsar superdeportivos y cohetes, los datos se pueden refinar a través de procesos optimizados en Industrial DataOps, convirtiendo los datos sin procesar en análisis que luego se pueden usar para potenciar las decisiones comerciales rápidamente y con precisión científica.

El papel de DataOps en la Industria 4.0 es tomar toda la información creada y recopilada por las máquinas, como los dispositivos IIoT, y condensarla de manera efectiva en un "combustible" comercial refinado y usable para impulsar la toma de decisiones, en lugar de dejarlo sentado en un almacén de datos, sin examinar.

¿Qué es Industrial DataOps?

Industrial DataOps es una forma de administrar cómo se manejan los datos dentro de una organización con un enfoque en la velocidad y la usabilidad. Esto puede incluir procesos, automatizaciones y flujos de trabajo relacionados con el refinamiento de datos en análisis utilizables. Esto es especialmente importante frente a flujos de datos cada vez mayores que se han vuelto demasiado difíciles de manejar para muchas empresas. DataOps proporciona una forma de administrar los datos de manera sistemática y efectiva para que se utilicen en su máxima extensión a una velocidad que mantendrá los análisis resultantes aún relevantes para la empresa.

Las cuatro C de la metodología Industrial DataOps, según el Manufacturing Leadership Council:

1. Los datos conectados es donde los silos se rompen y los datos se entremezclan. Esto permite un análisis más profundo y complejo que de otro modo sería inviable. Los datos conectados utilizan IIoT, la nube y la tecnología de punta (las tecnologías que sustentan lo que ofrecemos en MachineMetrics).
2. Los datos seleccionados son cuando los datos se juntan en una forma que se volverá utilizable. Los ingenieros de datos básicamente recopilan fragmentos de datos relevantes y los limpian para su análisis a fin de asegurarse de que los resultados sean lo más precisos posible. Toman conjuntos abrumadores de datos y los reducen a lo que es relevante para una pregunta o escenario en particular.
3. Los datos contextualizados han agregado capas de información y experiencia para darle un contexto que los números por sí solos no muestran. Si una línea de fabricación arranca y se detiene tres veces en quince minutos justo después de una falla en el equipo, existe una alta probabilidad de que cada "arranque" en realidad estuviera probando la funcionalidad, precisión y alineación de las piezas reemplazadas. Un experto de la industria puede detectar esto y ofrecer contexto, mientras que, según los números, esto podría malinterpretarse fácilmente.
4. Ciberconfidencial se refiere a la necesidad de escalar la ciberseguridad en paralelo a una mayor conexión y personalización. Los datos de los clientes deben protegerse a toda costa, pero esto puede complicar las cosas para los profesionales de seguridad y gobierno de datos.

Las empresas se ahogan en datos inutilizables

Como se mencionó anteriormente, muchas empresas se están hundiendo bajo el peso de sus almacenes de datos. Sin una forma de contextualizar y seleccionar los datos, muchos acumulan las cifras que trabajaron duro para recopilar sin un método para eliminar la abrumación y, de hecho, usan la información para la toma de decisiones. Esto es especialmente cierto para los primeros usuarios de equipos de Industria 4.0 que esperaban resultados listos para usar después de la recopilación de datos. En cambio, las empresas han descubierto que gran parte de los datos que han recopilado no contienen la información que necesitan para entenderlos, conectarlos con otros flujos de datos o usarlos para análisis, al menos en su forma actual. En esencia, tienen depósitos de petróleo crudo y no tienen refinerías ni equipos que puedan extraer su valor, no la gasolina pura por la que pensaban que estaban firmando. Algunos de esos datos contienen información del cliente, lo que pone a la empresa en riesgo de no tener valor agregado.

Para superar esto, las empresas deben administrar el flujo de información, así como estandarizar, normalizar y contextualizar los datos. Con el software de entorno de conectividad, seguridad y análisis adecuado, las empresas pueden convertir los flujos de datos en conocimientos en lugar de cargas que soportar.

La diferencia entre DataOps y DevOps

DevOps es una fusión de desarrollo de software y operaciones de tecnología de la información. Su enfoque está en el rápido desarrollo de software a escala con alta calidad y previsibilidad.

DataOps también busca mejorar la calidad y la velocidad, así como la previsibilidad y la escalabilidad, pero el enfoque de DataOps es el análisis de datos en lugar de la ingeniería de software.

Los beneficios de las operaciones de datos industriales

Dado que el quid de DataOps es un sistema para recopilar y usar datos de manera efectiva, existen innumerables beneficios tangibles para los fabricantes. Estos son algunos de los principales beneficios para las organizaciones industriales que permiten un programa exitoso de operaciones de datos:

• La colaboración y la comunicación aumentan al romper los silos y desdibujar los límites entre los departamentos de una manera que lleva a todos a trabajar juntos.
• Un tiempo de producción más rápido y una mayor flexibilidad provienen de conocimientos más rápidos y ciclos de prueba cortos mediante el uso de la automatización.
• La calidad y la confiabilidad obtienen un impulso de DataOps porque hay un monitoreo constante de problemas y cuellos de botella antes, durante y después de cualquier cambio importante. Es una mejora continua en la misma línea que la manufactura esbelta y Kaizen.
• El autoservicio que reduce la necesidad de expertos debido a un desarrollo e implementación más sencillos permite a los usuarios empresariales desarrollar sus propias soluciones y verlas en acción rápidamente.
• Refuerzo de la seguridad y gestión de la afluencia de datos
• Administrar inconsistencias y agregar contexto, estandarización y normalización a los datos para que sean utilizables

Casos de uso de operaciones de datos industriales

DataOps tiene una variedad de aplicaciones industriales que funcionan para respaldar el panorama de datos complejo y en continuo desarrollo de Industry 4.0. Principalmente, DataOps ayuda a optimizar el uso de datos y análisis en todas las organizaciones, brindando visibilidad y facilidad de acceso a diferentes niveles y departamentos de una organización. A continuación, cubrimos algunos de los principales casos de uso de Industrial DataOps.

Almacenamiento de datos y gestión de datos

El almacenamiento de datos y la gestión de datos se renuevan con DataOps, evolucionando de un panorama complejo lleno de sobrecarga de datos desorganizados e ininterpretables a un proceso optimizado que permite una toma de decisiones más rápida y ágil sobre la marcha y la automatización para liberar mentes y otros recursos. para concentrarse en completar otros trabajos. MachineMetrics puede capturar grandes cantidades de datos de la maquinaria en toda la planta de producción y luego transformar esos datos en algo utilizable, p. formatos de información organizados y estandarizados que se pueden combinar en tiempo real para impulsar la toma de decisiones o acceder a través de la nube para un análisis profundo y perspicaz.

Paneles e informes

Los tableros y los informes son un elemento básico de la fabricación. Desde la pizarra que alguna vez fue humilde hasta las pantallas digitales intuitivas de hoy, la medición y el seguimiento de los resultados han guiado durante mucho tiempo los siguientes pasos para los fabricantes. Con los tableros de MachineMetrics, no tiene que preocuparse por las imprecisiones o la escritura ilegible en una pizarra (o por olvidar registrar la información antes de que se borre). el turno actual o las tasas de utilización de la máquina de hace un año. Incluso puede personalizar su pantalla para su audiencia, de modo que los trabajadores de planta puedan ver cuántas piezas se deben producir y si van por buen camino, mientras que los ejecutivos y directores pueden ver el panorama general, todo con unos pocos clics.

El tablero de turnos actuales de MachineMetrics recopila y muestra datos en tiempo real sobre las máquinas del taller para dar visibilidad a los operadores y gerentes en producción.

Ciencia de datos

La ciencia de datos y DataOps van de la mano. En esta unión, la ciencia de datos sale del ámbito experimental y pasa al uso cotidiano, generando un ROI que las partes interesadas pueden ver fácilmente. En MachineMetrics, nuestras herramientas crean canalizaciones efectivas que ayudan a los científicos de datos a acelerar los problemas de maneras nunca antes vistas, especialmente porque pasan menos tiempo limpiando datos, gracias a nuestro motor de transformación de datos. Por ejemplo, los fabricantes pueden aprovechar sus equipos internos o trabajar con el equipo de ciencia de datos de MachineMetrics para predecir y prevenir fallas en las herramientas.

Desarrollo de aplicaciones

El desarrollo de aplicaciones también obtiene un impulso de DataOps, con capacidades de optimización, personalización y comunicación al frente de estos beneficios. Con MachineMetrics, obtiene aplicaciones prediseñadas listas para usar que pueden hacer que su organización vea el ROI en poco tiempo. Además, puede crear sus propias aplicaciones personalizadas para que sus datos funcionen para usted tal como lo desea. Sin mencionar la capacidad de integrarse fácilmente con otros sistemas (ERP, MES, CMMS) para desarrollar flujos de trabajo automatizados. El cielo es el límite.

¿Qué es una Plataforma Industrial DataOps?

Una plataforma Industrial DataOps administra DataOps en todos los niveles del ciclo de vida de los datos, desde las fuentes de datos hasta el consumo de datos. Este es un enfoque simplificado para la gestión de datos que da como resultado una alta estandarización y precisión, así como tiempos de respuesta ultrarrápidos en comparación con las distintas funciones de DataOps. Con una plataforma Industrial DataOps, los datos fluyen sin problemas a través del proceso de limpieza y refinamiento y en visualizaciones e informes que están listos para usarse para tomar decisiones comerciales.

Una solución industrial de DataOps generalmente incluiría la capacidad de procesamiento de borde local, así como procesamiento en la nube, funciones de seguridad a escala acordes con un entorno industrial para proteger los datos, conexiones con otros sistemas de TI industriales, limpieza y contextualización de datos, y gestión del flujo de datos. información.

Las plataformas DataOps tienen el objetivo de ayudar a los fabricantes a usar sus datos para generar valor de la manera más rápida y efectiva posible. Según esta lógica, los datos son simplemente un medio para un fin, y el objetivo final es la toma de decisiones que mejora la eficiencia de la producción. Pero la única forma de que eso sea posible es si hay un programa para recopilar, transformar y acceder a los datos para impulsar esa toma de decisiones. Aquí es donde prosperan las plataformas Industrial DataOps.