會“伸縮”的動態實時數據分析工具來啦！
2021-10-15 18:15:54
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說起工廠中的異常設備預警，你是不是還停留在需要依靠一線工人手工記賬上報的時代？
▲圖片來源于網絡
那早就是老黃歷了，隨著數字化工廠建設的普及，設備實時數據的采集早就不再困難。可是設備數據采集來了，到底應該怎么用呢？有沒有什么辦法能夠讓工業設備產生的實時數據可以自動快速生成人人都能看懂的動態實時數據圖表，讓生產預警真正快人一步呢？不妨看看成熟的商業BI工具——Tempo BI給出的解決方法。
海量復雜數據實時圖表化展示，快速發現問題
在大型制造企業的日常生產中，全速開動的生產流水線每分鐘都可能產生TB級別的設備數據，面對這樣龐大的數據資產，很多企業卻只能望“數”興嘆無從下手：
因為生產設備數據每分鐘都在更新，這就意味著如果數據分析的速度更不上數據更新的速度，那么數據分析得出的結論就沒有辦法真正反應生產一線的實際情況，也就自然無法起到通過數據分析賦能生產監控的目的。
面對這樣的情況，過去企業要么選擇聘請專業的數據分析師團從頭搭建數據分析系統來適應生產流程，費時費錢更費人；要么就只能又回到過去“專人盯專機”的笨辦法上去。
而通過Tempo BI的實時BI功能，只需輕松幾步，即使操作人員沒有任何數據分析技能也能輕松制作出可以查看實時數據的可視化看板，從而實現對設備的監控運行狀況的實時了解。
如何在Tempo BI中制作實時數據圖表
STEP1:數據源接入
Tempo BI支持多種類型時序數據庫接入配置
STEP2:根據實際需求構建數據模型
STEP3:在可視化分析編輯界面中添加時序數據
STEP4:選擇需要呈現的時序圖表組件拖入畫布
STEP5:打開“選擇數據”彈窗對數據來源和數據源進行選擇
STEP6:編輯配置后，即可完成時序圖形的創建
這樣一個實時展示設備數據的可視化看板就誕生啦！
之后一線操作人員只需要通過數據大屏展示的動態圖表，就可以實現對實時數據的監測，及時了解設備的運行和健康情況，第一時間解決設備問題。
傻瓜式切換查看數據詳情和趨勢，數據下鉆操作更輕松
很多朋友在進行日常生產數據分析時，常常會苦惱于數據的粒度問題。
· 有時候數據量很大，圖形無法承載，千辛萬苦把圖折騰出來了，各種線條卻密密麻麻交織在一起根本看不出來趨勢
· 既需要展示宏觀數據的發展趨勢，也需要展示微觀的明細數據，可是屏幕就這么大，根本擺不下那么多的標注
但如果這張圖表可以自由“伸縮”呢？那么數據粒度到底要細化到什么程度就完全由著你來決定了~
在Tempo BI中，通過獨特的數據聚合降采方式，用戶只需要動動鼠標，通過框選縮放的方式就可以自助選擇數據展示的區段，對數據進行逐層下鉆分析。
再進一步，用戶還可以通過設置窗口定義的方式，讓圖表在展示全局趨勢和局部明細數據之間自由切換。
結合實時計算和AI算法模型，激發數據更多潛能
許多工廠在組建生產線時會使用來自多個供應商的設備，明明配置在一條流水線上的設備，數據接口和標準卻各不相同，這就為后續的數據分析帶來了巨大困難——一開始只是想做個可視化看板，結果到實際執行中，卻需要先把數量巨大的工業數據進行清洗歸集，企業需要投入的時間和人力一下子就變多了。
但在Tempo大數據分析平臺中，實時計算、實時數據的可視化分析和后續的算法模型的構建，都可以在一個平臺中實現。比如面對復雜的生產流程，企業可以先通過Tempo AI進行智能化建模，再依托Tempo DF數據工廠強大的實時計算功能，將BI的可視化能力和DF的實時分析能力相結合，進一步提升實時BI的計算和分析能力，持續賦能企業生產。
我們總說制造企業運營要講究“降本增效”，如果說引入結合大數據的設備運行狀況可視化分析，幫助企業更直觀地了解機器的實際性能，來進行設備預防性維護是“增效”的話，那么選擇正確的數據分析工具和方法，就是“降本”了。一個平臺就能滿足工業實時數據存儲、計算、監測分析的全路鏈需求，這樣的產品不來體驗一下嗎？
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