Wie ein weiser alter Mann einmal sagte: Man kann alles mit Fakten beweisen. Okay, es war Homer Simpson, aber Sie müssen zugeben, dass er Recht hat.

Sie brauchen Daten, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen, aber die Herausforderung besteht darin, dass je mehr Daten Sie haben, desto einfacher wird es, die Daten zu missbrauchen, um die gewünschten Schlussfolgerungen zu ziehen. Bei großen Datensätzen und guten Werkzeugen kann es sogar trügerisch einfach sein, dies zu tun. 

Bei großen Datensätzen ist es sehr zeitaufwändig, auf Schwachstellen in der Analyse hinzuweisen. Und selbst wenn Sie dies tun, kann es zu spät sein, um noch etwas zu ändern, wenn bereits Maßnahmen ergriffen worden sind.

Der ideale Datenverarbeitungs-Workflow

 Wenn Sie auf der Suche nach echten und nachhaltigen Verbesserungen sind, beginnt der Arbeitsablauf der Datenverarbeitung mit einem offenen Geist. Der ideale Arbeitsablauf sieht wie folgt aus: 

1. Stellen Sie offene Fragen
2. Daten sammeln
3. Daten verfeinern
4. Analysieren Sie
5. Diagnose

Und diese Schritte müssen mehrmals wiederholt werden, um verschiedene Szenarien zu testen. Erst dann ist es Zeit für Schlussfolgerungen und Entscheidungen.

Datenanalyse auf hohem Niveau erfordert Mut

Diese Arbeitsweise erfordert eine gewisse Portion Mut, denn die Ergebnisse und Fakten können hässlich, unangenehm oder unerwünscht sein. Um in der Spur zu bleiben, braucht man auch eine hohe Moral und Ethik. Und Sie wollen doch auf dem richtigen Weg bleiben, oder nicht? 

 

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Die meisten industriellen Datenanalysen basieren auf Zeitreihendaten. Dieser Datentyp hat einen Wert / Prozessparameter für jeden Zeitstempel. Beispielsweise erzeugt die Prozessautomatisierung diese Art von Daten: Messwerte, Sollwerte, Steuersignale usw. Ein weiterer gängiger Analysetyp ist die Ereignis- oder Transaktionsdatenanalyse, bei der Werte mit Ereignissen verknüpft werden, die auch eine zeitliche Beziehung haben können.

Bei einigen Arten von Produktion oder Prozessen sind die Daten von Natur aus Vektordaten. Am häufigsten werden Vektordaten verwendet, um blatt- oder plattenartige Produkte wie Papier oder gewalztes Metall zu analysieren. Die analysierten Daten liegen im Vektorformat vor und werden normalerweise von Profilscannern, Inspektionskameras usw. erstellt. Grafische 2D-Profilkarten stellen den typischen Ansatz zur Visualisierung von Scannerdaten dar.

Es gibt mehr Möglichkeiten, Vektordaten zu verwenden als herkömmliche Profilmessungen. Vektordaten können beliebige Daten sein, die mehrere Datenpunkte im selben Zeitstempel haben. Beispielsweise kann das Frequenzspektrum als Vektor behandelt werden – jeder Zeitstempel hat ein eindeutiges Frequenzspektrum. Oder ein Vektor kann eine Form sein, die aus Kamerasystemen extrahiert wurde.

Moderne Methoden und geeignete Werkzeuge bringen den Wert von Vektordaten zur Geltung

 Grafische 2D-Vektorkarten stellen den typischen Ansatz zur Visualisierung von Vektordaten dar. Zusätzlich kann ein statistischer Wert dargestellt werden. Durch geeignete Tools können hochwertige Informationen in den Vektordatensätzen angezeigt werden, z. B. langfristige Änderungen mit allmählichen Verschiebungen, die allein durch visuelle Überwachung nicht erkannt werden können. Intelligente mathematische Datenverarbeitung kann auch verborgene wertvolle Phänomene in Daten aufdecken.

Was den besten Wert erzeugt, ist die Kombination von Vektordaten mit gewöhnlichen Prozessinformationen (Zeitreihendaten). Mit neuartigen Methoden können Sie Ursachen und Folgen sowie Beziehungen zwischen Vektor- und Zeitreihen- / Ereignisdaten diagnostizieren.

Wenn Analysemethoden und -verfahren zuverlässig, schnell und benutzerfreundlich sind, sind die Ergebnisse auch zuverlässig und werden schnell erhalten. Dies ist äußerst wichtig, da sonst die Analyse aufgrund der hohen Arbeitsbelastung oder weil die Analyseergebnisse fehlerhaft sein können, vernachlässigt wird.

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Einer der häufigsten Anwendungsfälle von Wedge besteht darin, einen Zeitraum von Interesse mit einem anderen Zeitraum zu vergleichen und herauszufinden, was sich verändert hat. Diese Art von Studie ist erforderlich, wenn ein Ingenieur die Best Practices für den Betrieb einer Anlage ermitteln oder optimieren möchte.

Typischerweise zeigt dieser Vergleich auch, ob sich ändernde Prozessbedingungen erheblich auf die Prozessleistung auswirken, was häufig weitere Entwicklungsaktivitäten auslöst.

FALLBEISPIEL 1: Ein Zeitraum im Vergleich zu einem bekannten Referenzzeitraum

Die erste Novemberwoche des vergangenen Jahres war ein großer Erfolg: Die Produktionsmengen waren hoch, die Qualität gut und der nominale Energieverbrauch niedrig.

Seitdem versucht Ihr Team, das gleiche Produktivitätsniveau zu erreichen. Die letzten zwei Wochen waren erneut eine Herausforderung. Sie möchten verstehen, was Sie jetzt anders machen als im November. 

Wie machen Sie das?

 Mit Wedge können Sie Referenzzeiträume speichern. Eine gespeicherte Periode kann Ihre erfolgreiche Testlaufperiode markieren und eine andere kann eine Benchmarkperiode für die Herstellung Ihres Endprodukts sein. Ein dritter könnte ein Zeitraum sein, in dem der Chemikalienverbrauch in Ihrer Produktionslinie außergewöhnlich niedrig war. Die gespeicherten Zeiträume sind nützlich, wenn Sie Ihre aktuellen Prozessbedingungen vergleichen möchten und Betriebspraktiken mit denen im Bezugszeitraum.

Zunächst können Sie untersuchen, wie sich die Messungen von Interesse in der Zielperiode verhalten (schwarz in der obigen Abbildung) und wie sie sich während Ihrer Referenzperiode verhalten (grün). Dies ist eine schnelle visuelle Studie und ein guter erster Schritt, um Ihr Verständnis zu verbessern.

Als nächstes könnten Sie Mathematik anwenden: Was sind die Mittelwerte, Minima, Maxima oder Standardabweichungen der ausgewählten Signale über den ausgewählten Zeitraum und andererseits über den Referenzzeitraum.

Auf diese Weise können Sie besser verstehen, wo die wesentlichen Unterschiede liegen.

Schließlich können Sie Wedge anfragen, alle Signale mit einer bemerkenswerten Abweichung zwischen der ausgewählten Periode und der Referenzperiode aufzulisten. Das System gibt eine umfassende Liste von Messungen in der Reihenfolge der Größe der erkannten Änderung zurück. Da diese Methode alle Signale berücksichtigt, bleibt keine Änderung zwischen dem Ziel und der Referenzperiode unbemerkt.

FALLBEISPIEL 2: Eine Zeit geringer Produktivität im Vergleich zu einer Zeit hoher Produktivität

Ihr kritischster Produktions-KPI ist Tonnen pro Stunde. Nach Ihrer Erfahrung sind 17,5 t / h eine lobenswerte Leistung, während weniger als 15 t / h auf lange Sicht auf einem inakzeptablen Niveau liegen. Vielleicht möchten Sie analysieren, was anders gemacht wird, wenn die magischen 17,5 t / h erreicht sind, und welche Faktoren normalerweise niedrige Tonnagen erklären.

Wedge kann das Signal und die Grenzwerte für die Produktionstonnen in ein schrittweises Signal umwandeln, das anzeigt, ob die Produktion auf einem hohen Niveau (17,5 t / h oder höher), einem mittleren Niveau (15-17,5 t / h) oder einem niedrigen Niveau (15 t / h) lag oder weniger). In der folgenden Abbildung entspricht Wert 3 einer hohen Tonnage, 2 einer mittleren Produktivität und 1 einer niedrigen Produktivität. Diese Daten können leicht als Grundlage für die Analyse verwendet werden.

Mit den Standardfilterfunktionen von Wedge können Sie zunächst die Durchschnittswerte und Standardabweichungen der Prozesswerte pro Produktionstonnage überprüfen.

Danach ist es möglich, die Analyse mit einem vollständigen Satz anderer Analysewerkzeuge von Wedge fortzusetzen. In diesem Fall zeigen beispielsweise Histogramme der Rohmaterialtemperatur und der Rohstoffkonsistenz (niedrige Produktion links, hohe rechts) deutliche Unterschiede in den Prozessbedingungen zwischen den Perioden mit hoher und niedriger Produktivität.

FALLBEISPIEL 3: Ein außergewöhnlicher Zeitraum im Vergleich zum normalen Prozesszustand

Sie erkennen einen Zeitraum, in dem etwas anders war. Wie finden Sie heraus, welche Änderungen der Prozessbedingungen oder Betriebsmethoden die negative oder positive Abweichung vom Normalen erklären können?

In diesem Fall stellen Sie beispielsweise fest, dass die Temperatur von warmem Wasser instabil war. In Wedge können Sie den gewünschten Zeitraum mit einer gelben Markierungsfarbe markieren. Im Gegensatz dazu zeigt der umgebende weiße Bereich den normalen Zustand des Prozesses an.

Mit Wedge können Sie den markierten Bereich mit dem Normalzustand vergleichen. Statistische Methoden sind ein guter Anfang – in der folgenden Tabelle haben wir den Durchschnittswert jedes Prozesssollwerts berechnet. Dies zeigt schnell, welche Betriebsparameter sich geändert haben. Die statistische Methode kann natürlich auf jede Prozess- oder Qualitätsmessung angewendet werden, und die Ergebnisse sind nicht auf Durchschnittswerte beschränkt, sondern können auch Minimal- oder Maximalwerte, Standardabweichungen usw. sein.

Ein weiterer Ansatz zur Verfolgung von Unterschieden bei Sollwerten oder Prozessbedingungen ist Wedges bestes Korrelationswerkzeug. Das Tool gibt eine Liste von Signalen mit der größten Abweichung zwischen der normalen und der außergewöhnlichen Periode zurück. Dies kann als Kandidatenliste zur Erläuterung des Ausnahmezeitraums angesehen werden. Zusätzlich zu den Grundursachen werden auch die Folgen der Anomalie aufgeführt.

Vergleiche verschiedener Zeiträume und Prozessstatus sind der Ausgangspunkt für den Versuch, die besten Betriebspraktiken zu finden und eine bessere Leistung anzustreben. Es ist entscheidend, dass die angewendeten Systeme einen effizienten Workflow unterstützen und es Ihnen ermöglichen, Phänomene in einem großen Datensatz zu finden.

 

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