Die Prozessanalyse verwandelt Vektordaten in markante Mehrwerte
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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