2016年の産業リーダーの調査によると、他の分野のコストを削減することを犠牲にしても、67％がデータ分析テクノロジーへの投資を優先して競争での成功を確実にしています。今日、データ収集の問題がもはや問題ではなくなったとき、それらの保存と分析はますます重要になっています。そうは言っても、収集されたデータから利益を得ることに決めた人の邪魔になる課題がいくつかあります。
- 分析プロジェクトの迅速な結果への期待。ほとんどの場合、これらは、特定のクライアントタスクのソリューションを開発するためのCDOの誇張された要件です。この課題を複雑にしているのは、デジタル変革を担当する請負業者の変化です。
- さまざまな情報システムの大量のデータ。それらのすべてが決定を下すための良い基礎になることができますが、それらから知識を抽出することは困難です。
- データ品質管理にアクセスできない。不良または不十分なデータは、それらに基づいて行われた決定を含む、以降のプロセス全体に悪影響を及ぼします。
- 「パッチワーク」の自動化と、データを操作するための統合システムの欠如。多くのプロセスはすでに組織内で自動化されていますが、これらの異なるシステムの作業の結果を組み合わせる必要がある場合、複雑さが生じます。
これらの障壁を克服するために、Factory5は、データを効率的に収集、処理、および保存するためのテクノロジーとソフトウェアコンポーネントに基づくプラットフォームを作成しました。実際、これは事前構成されたツールのセットであり、ビッグデータを処理し、ビジネスアプリケーションの開発と実装の人件費を削減できます。このソリューションがデータ分析に効果的である理由は何ですか？
1.主なソースへのコネクタ
F5プラットフォームは、産業規模のデータを収集および処理するように設計されているため、従来のデータベース、非リレーショナルデータベースとストレージ、クラウドストレージ、接続されたデバイス、Historianとファイルソースなどの主要な既知のソースからのデータを受け入れます。データは次の3つの方法でプラットフォームに送られます。
- センサーからリアルタイムで自動的に。
テレメトリをリアルタイムで送信するセンサーが機器に装備されている場合は、コネクタを介してリアルタイムでプラットフォームに移動します。また、産業機器と情報システム間のデータ交換の標準であるOPCサーバーにデータを送ることができます。 - ファイルから手動で。
データは機器に蓄積され、機器がこのデータを転送する準備ができたら、ファイルはフラッシュドライブを使用して手動でプラットフォームに転送されます。 - 手動介入なしの外部システムから。
このプラットフォームは、1C、GalaktikiEPRなどの外部システムと統合されています。したがって、データはREST API要求を使用して外部システムから取得されるか、アンロードされて、外部システムにRESTAPIを提供します。
これにより、社内で流通している一連のデータ全体を使用できます。また、プラットフォームに組み込まれているコネクタを使用すると、開発に時間を無駄にすることなく、データの操作プロセスを高速化できます。
2.データマークアップサービス
着信データを分析できるようにするには、それらをマークアップする必要があります。実際には、これは、実際のオブジェクト（機器またはプロセス）のモデルを構築し、それを受信データにリンクすることを意味します。出力はデジタルツインです。このプラットフォームは、このようなツインを作成するための機能を提供します。すべてのセンサーとそのパラメーターを視覚的に確認し、それらを機器にリンクできるユーザーフレンドリーなインターフェイスです。
たとえば、温度データはエンジンのセンサーから取得されます。作成されたdoubleのおかげで、「センサー＃123がパラメーターXを送信する」としてデータベースに書き込むことができます。ルールを記述できるようにするために、センサー＃123がエンジン上のセンサーであり、パラメーターXが温度であることをシステムに説明する必要があります。その後、「気温が50を超えると...」のようなルールを書くことができるようになります。
データマークアップ機能がないと、これらのパラメータはデータベースセル＃456に分類されます。そして、それらのルールは、「セル番号456の値が50を超える場合は...」のようになります。これには特別な訓練を受けたスタッフが必要ですが、データマークアップサービスでは、機器エンジニアが専門家のルールを作成できます。
3.エキスパートルールの作成とライブラリのサービス
データ分析にはエキスパートルールが使用されます。F5プラットフォームでは、エンジニアが理解できる単純な言語であるドメイン固有の言語で独自のルールを作成できます。このためのプログラミング言語を知る必要はありません。
さらに、プラットフォームには、約2,000の事前に作成されたルールを含む、産業機器のエキスパートルールのライブラリがあります。
4.MXエディターと数学モデルのライブラリ
また、データは数学モデルを使用して処理されます。彼らは、受け取ったデータの流れに逸脱がないか調べ、エンジニアにはまだ知られていない、専門家の規則に記載されていない異常を探します。プラットフォームには、さまざまな量と品質のデータを処理するための約100の構築済み数学モデルが含まれています。
5.マイクロサービスアーキテクチャ
F5プラットフォームの各機能モジュールは、他のサービスとは関係のない独自の「コンテナ」に配置された独立したサービスに分割されています。コンテナには、アプリケーションの実行に必要なすべてのものが含まれています。各コンテナは分離されており、プラットフォームのサービスの安全な基盤です。
エキスパートルールと数学モデルはまさにそのようなサービスです。それらに加えて、キューブを構築するためのサービス、レポート、パイプラインマネージャー、およびユーザー権限を管理するためのサービスがあります。F5プラットフォームのマイクロサービスアーキテクチャにより、サービスが改善された場合、他のサービスに影響を与えることなく、サービスを更新できます。これにより、プラットフォームの管理が簡素化されます。
6.コンピューティングパワーのスケーリング
プラットフォームのアーキテクチャに基づいて、実際のニーズに応じて計算能力を高めることができます。これらは、水平スケーリングのプロパティです。アプリケーションサーバーの負荷が均等になり、追加のサーバーを接続したり、異なるサーバーにデータを分散したりすることができます。これにより、高いシステムパフォーマンスが保証され、耐障害性が低下することはありません。
7.ビジネスアプリケーションを作成するための事前構成されたツールのセット
F5プラットフォームには、データの収集と分析、およびレポートの視覚化のためのすべてのツールが含まれ、事前構成されています。
- さまざまなDBMSへのコネクタ：PostgreSQL、ClickHouse;
- 産業用プロトコルへのコネクタ：OPC-UA、REST API;
- データ処理/分析のための任意のシナリオを構成および実行するためのパイプラインマネージャー。
- 専門家のルールのサービス;
- 数学モデルのサービス;
- 情報を提示するためのさまざまなウィジェット。
- レポートの作成者および設計者。
F5プラットフォームは、データの操作プロセスを簡素化し、ビジネスアプリケーションの作成プロセスを高速化するように設計されています。プラットフォームの実装により、人件費が削減され、経験の少ない企業が分析ソリューション市場に参入できるようになります。