Как извлекать ценность из данных с помощью аналитической платформы от Factory5

Опрос руководителей промышленных предприятий ещё в 2016 году показал, что для обеспечения успеха в конкурентной борьбе 67% из них ставят на первый план инвестиции в технологии анализа данных даже за счет урезания расходов в других областях. Сегодня, когда вопрос сбора данных уже не стоит, их хранение и анализ становятся все актуальнее. При этом есть ряд проблем, которые встают на пути у всех, кто решил извлечь пользу из собранных данных:

• Ожидания быстрых результатов аналитического проекта. Чаще всего это завышенные требования к CDO по разработке решения под конкретные задачи клиента. Это усложняется еще и тем, что ответственные за цифровую трансформацию подрядчики меняются.
• Большое количество данных в многообразии информационных систем. Все они могут стать хорошей основой для принятия решений, но возникают сложности с извлечением знаний из них.
• Недоступность контроля качества данных. Плохие или недостаточные данные негативно сказываются на весь дальнейший процесс, в том числе и на решение, принимаемое на основе них.
• «Лоскутная» автоматизация и отсутствие единой системы работы с данными. Хотя в организации автоматизированы уже многие процессы, сложность возникает когда необходимо объединить результаты работы этих разрозненных систем.

Чтобы преодолеть эти барьеры, Factory5 создали платформу, в основе которой лежат технологии и программные компоненты для эффективного сбора, обработки и хранения данных. По сути, это преднастроенный набор инструментов, позволяющий обрабатывать большие данные и сокращать трудозатраты на разработку и внедрение бизнес-приложений. Что делает решение эффективным для анализа данных?

1. Коннекторы к основным источникам

F5 Platform предназначена для сбора и обработки промышленных масштабов данных, поэтому принимает данные со основных известных источников: традиционные БД, нереляционные БД и хранилища, облачные хранилища, подключенные устройства и Historian и файловые источники. Данные поступают в платформу тремя способами:

1. Автоматически с датчиков в режиме реального времени.
   Если оборудование оснащено датчиками, передающими телеметрию в режиме реального времени, то через коннекторы она поступает на платформу в режиме реального времени. Также данные могут приходить на сервер ОPC, который является стандартом для обмена данными между промышленным оборудованием и информационными системами.
2. Вручную из файлов.
   Данные копятся на оборудовании, а когда оборудование готово для передачи этих данных, файлы вручную с помощью флешек переносятся в платформу.
3. Из внешних систем без ручного участия.
   Платформа интегрируется с внешними системами типа 1С, «Галактики EPR». Поэтому данные поступают из внешних систем с использованием REST API запросов или выгружаются, предоставляя REST API для внешних систем.

Это позволяет использовать весь массив данных, циркулирующих в компании. А встроенные в Платформу коннекторы позволяют не тратить время на их разработку и ускоряют процесс работы над данными.

2. Сервис разметки данных

Для того, чтобы иметь возможность анализировать поступающие данные, их необходимо разметить. На деле это означает построение модели реального объекта — оборудования или процесса — и ее привязка к поступающим данным. На выходе получается цифровой двойник. Платформа предоставляет функционал по созданию такого двойника: удобный интерфейс, который позволяет в визуальном режиме видеть все датчики и их параметры и позволяет привязать их к оборудованию.

Например, приходят данные о температуре с датчика на двигателе. Благодаря созданному двойнику их можно записать в базу данных как «датчик №123 передает параметр Х». Для того чтобы можно было писать правила, остается объяснить системе что датчик №123 — это датчик на двигателе, а параметр Х — это температура. После этого можно будет писать правила вида «если температура больше 50 то…».

Без функционала разметки данных, эти параметры попали бы в ячейку базы данных №456. А правило по ним выглядело бы как «если значение ячейки №456 больше 50 то…». Это потребовало бы специально обученного персонала, тогда как с сервисом разметки данных экспертные правила могут писать инженеры по оборудованию.

3. Сервис создания и библиотека экспертных правил

Для анализа данных используются экспертные правила. F5 Platform дает возможность написания собственных правил на простом языке, понятном инженерам — Domain Specific Language. Для этого не нужно знать язык программирования.

Кроме этого, в Платформе есть библиотека экспертных правил для промышленного оборудования, которая содержит около 2 000 заранее написанных правил.

4. МХ-редактор и библиотека математических моделей

Также, данные обрабатываются с помощью математических моделей. Они исследуют поток получаемых данных на отклонения и таким образом ищут аномалии, еще не известные инженеру и не описанные в экспертных правилах. В платформе содержится около 100 заранее построенных математических моделей для работы с разным количеством и качеством данных.

5. Микросервисная архитектура

Каждый функциональный модуль F5 Platform выделен в самостоятельный сервис, который расположен в своем «контейнере», никак не связанном с другими. В контейнерах содержится все, что нужно для работы приложения. Каждый контейнер изолирован и является безопасной основой для сервисов Платформы.

Экспертные правила и математические модели как раз являются такими сервисами. Кроме них есть сервис построения кубов, отчетов, pipeline-менеджер и сервис управления правами пользователей. Микросервисная архитектура F5 Platform позволяет обновлять сервисы в случае их доработки, не трогая остальные. Это упрощает управление Платформой.

6. Масштабирование вычислительных мощностей

На базе архитектуры Платформы есть возможность увеличивать вычислительную мощность под фактические потребности. Это свойства горизонтального масштабирования: идет равномерная загрузка серверов приложений, есть возможность подключать дополнительные сервера, а также распределить данные по разным серверам. Это обеспечивает высокую производительность системы и не приводит к снижению отказоустойчивости.

7. Преднастроенный набор инструментов для создания бизнес-приложений

В F5 Platform собраны и заранее настроены все инструменты для сбора и анализа данных, а также визуализации отчетов:

• коннекторы к различным СУБД: PostgreSQL, ClickHouse;
• коннекторы к промышленным протоколам: OPC-UA, REST API;
• Pipeline Manager для настройки и выполнения произвольных сценариев обработки/анализа данных;
• сервис экспертных правил;
• сервис математических моделей;
• различные виджеты для представления информации;
• конструктор и дизайнер отчетов.

F5 Platform создана для того, упростить процесс работы с данными, а также ускорить процесс создания бизнес-приложений. Внедрение платформы уменьшает трудозатраты и позволяет компаниям с маленьким опытом выходить на рынок аналитических решений.