Uma pesquisa de 2016 com líderes industriais constatou que 67% deles priorizaram investimentos em tecnologias de análise de dados para garantir o sucesso na competição, mesmo em detrimento da redução de custos em outras áreas. Hoje, quando a questão da coleta de dados não é mais um problema, seu armazenamento e análise estão se tornando cada vez mais relevantes. Dito isso, há uma série de desafios que atrapalham qualquer pessoa que decidiu se beneficiar dos dados coletados:
- Expectativa de resultados rápidos do projeto analítico. Na maioria das vezes, esses são requisitos exagerados para o CDO desenvolver uma solução para tarefas específicas do cliente. Para complicar esse desafio, estão os contratantes responsáveis pela transformação digital.
- Uma grande quantidade de dados em diversos sistemas de informação. Todos eles podem ser uma boa base para a tomada de decisões, mas é difícil extrair conhecimento deles.
- Inacessibilidade do controle de qualidade de dados. Dados ruins ou insuficientes afetam negativamente todo o processo posterior, incluindo a decisão tomada com base neles.
- Automação "patchwork" e falta de um sistema unificado de trabalho com dados. Embora muitos processos já sejam automatizados em uma organização, a complexidade surge quando é necessário combinar os resultados do trabalho desses sistemas díspares.
Para superar essas barreiras, a Factory5 criou uma plataforma baseada em tecnologia e componentes de software para coletar, processar e armazenar dados com eficiência. Em essência, é um conjunto pré-configurado de ferramentas que permite processar big data e reduzir os custos de mão de obra para desenvolver e implementar aplicativos de negócios. O que torna a solução eficaz para análise de dados?
1. Conectores para fontes principais
A plataforma F5 foi projetada para coletar e processar dados em escala industrial, portanto, aceita dados das principais fontes conhecidas: bancos de dados tradicionais, bancos de dados não relacionais e armazenamentos, armazenamentos em nuvem, dispositivos conectados e históricos e fontes de arquivos. Os dados chegam à plataforma de três maneiras:
- Automaticamente a partir de sensores em tempo real.
Se o equipamento estiver equipado com sensores que transmitem telemetria em tempo real, por meio dos conectores ele vai para a plataforma em tempo real. Além disso, os dados podem chegar ao servidor OPC, que é um padrão para troca de dados entre equipamentos industriais e sistemas de informação. - Manualmente a partir de arquivos.
Os dados são acumulados no equipamento e, quando o equipamento está pronto para transferir esses dados, os arquivos são transferidos manualmente para a plataforma por meio de pen drives. - De sistemas externos sem intervenção manual.
A plataforma integra-se com sistemas externos, como 1C, Galaktiki EPR. Portanto, os dados vêm de sistemas externos usando solicitações de API REST ou são descarregados, fornecendo API REST para sistemas externos.
Isso permite que você use toda a gama de dados que circulam na empresa. E os conectores embutidos na Plataforma permitem que você não perca tempo com seu desenvolvimento e acelere o processo de trabalho com dados.
2. Serviço de marcação de dados
Para poder analisar os dados recebidos, eles devem ser marcados. Na prática, isso significa construir um modelo de um objeto real - equipamento ou processo - e vinculá-lo aos dados de entrada. A saída é um gêmeo digital. A plataforma fornece funcionalidade para a criação de um gêmeo: uma interface conveniente que permite ver visualmente todos os sensores e seus parâmetros e permite vinculá-los ao equipamento.
Por exemplo, os dados de temperatura vêm de um sensor no motor. Graças ao duplo criado, eles podem ser gravados no banco de dados como "sensor # 123 transmite o parâmetro X". Para poder escrever as regras, falta explicar ao sistema que o sensor # 123 é um sensor do motor e o parâmetro X é a temperatura. Depois disso, será possível escrever regras como "se a temperatura for superior a 50 então ...".
Sem a funcionalidade de marcação de dados, esses parâmetros cairiam na célula # 456 do banco de dados. E a regra para eles seria "se o valor do número de célula 456 for maior que 50, então ...". Isso exigiria uma equipe especialmente treinada, ao passo que, com um serviço de marcação de dados, as regras especializadas podem ser escritas por engenheiros de equipamento.
3. Serviço de criação e biblioteca de regras de especialistas
Para análise de dados, regras de especialistas são usadas. A plataforma F5 permite que você escreva suas próprias regras em uma linguagem simples que os engenheiros entendem - Domain Specific Language. Você não precisa saber a linguagem de programação para isso.
Além disso, a Plataforma possui uma biblioteca de regras especializadas para equipamentos industriais, que contém cerca de 2.000 regras pré-escritas.
4. Editor MX e biblioteca de modelos matemáticos
Além disso, os dados são processados usando modelos matemáticos. Eles examinam o fluxo de dados recebidos em busca de desvios e, assim, procuram anomalias ainda não conhecidas pelo engenheiro e não descritas nas regras de especialistas. A plataforma contém cerca de 100 modelos matemáticos pré-construídos para trabalhar com diferentes quantidades e qualidade de dados.
5. Arquitetura de microsserviço
Cada módulo funcional da Plataforma F5 é separado em um serviço independente, que fica localizado em seu próprio "container", que não se relaciona com os demais. Os contêineres contêm tudo o que o aplicativo precisa para ser executado. Cada container é isolado e é uma base segura para os serviços da Plataforma.
Regras especializadas e modelos matemáticos são apenas esses serviços. Além deles, existe um serviço de construção de cubos, relatórios, um gerenciador de pipeline e um serviço de gerenciamento de direitos de usuários. A arquitetura de microsserviço da plataforma F5 permite que você atualize os serviços se eles forem aprimorados, sem afetar o resto. Isso simplifica o gerenciamento da Plataforma.
6. Dimensionamento do poder de computação
Com base na arquitetura da Plataforma, é possível aumentar o poder de computação de acordo com as necessidades reais. Estas são as propriedades do dimensionamento horizontal: há uma carga uniforme de servidores de aplicativos, é possível conectar servidores adicionais, bem como distribuir dados entre diferentes servidores. Isso garante alto desempenho do sistema e não reduz a tolerância a falhas.
7. Conjunto pré-configurado de ferramentas para a criação de aplicativos de negócios
A plataforma F5 contém e pré-configurou todas as ferramentas para coleta e análise de dados, bem como visualização de relatórios:
- conectores para vários DBMS: PostgreSQL, ClickHouse;
- conectores para protocolos industriais: OPC-UA, REST API;
- Pipeline Manager para configurar e executar cenários arbitrários para processamento / análise de dados;
- serviço de regras de especialistas;
- serviço de modelos matemáticos;
- vários widgets para apresentar informações;
- construtor e designer de relatórios.
A plataforma F5 foi projetada para simplificar o processo de trabalho com dados, bem como acelerar o processo de criação de aplicativos de negócios. A implementação da plataforma reduz custos com mão de obra e permite que empresas com pouca experiência entrem no mercado de soluções analíticas.