インダストリーDataOps：インダストリー4.0のデータと分析のロックを解除

産業用DataOpsの関連性と重要性は何ですか？

製造の観点から、データとデータに関する運用は、高いリスクや過剰在庫などの他の負担を負うことなく、競争力のある革新的で機敏な施設を作成および維持する上で役割を果たします。データだけを持っているだけでは先を行くのに十分ではありません。それはすべて、データを使って行うことです。データ分析へのアプローチとして、DataOpsは、自動化、統計的プロセス制御、およびアジャイル手法を使用して高精度分析までの時間を短縮し、メーカーが収集したデータをより迅速かつ高い信頼度で使用できるようにすることを目的としています。

製造業者にとって、優れたDataOpsは、上昇する市場を支配することと、トレンドの反対側で無意識のうちに市場に参入することによる冗長な在庫を運ぶことの違いを意味する可能性があります。これは、製造業者が変化する需要、ビジネスに大きな影響を与える可能性のあるサプライチェーンおよびロジスティクス情報、およびデータを迅速かつ高精度で使用するその他の情報を把握するのに役立ちます。

データ自体は、原油と比較できる生の資源です。それ自体、基本的な形でそれと関係があるわけではありません。しかし、石油とデータの両方に可能性が含まれています。石油をガスに精製し、それを燃やしてスーパーカーやロケット船に電力を供給するのと同じように、Industrial DataOpsで最適化されたプロセスを通じてデータを精製し、生データを分析に変換して、ビジネス上の意思決定を迅速かつ科学的な精度で強化することができます。

インダストリー4.0におけるDataOpsの役割は、IIoTデバイスなどのマシンによって作成および収集されたすべての情報を取得し、それらを効果的に凝縮して、意思決定を推進するための洗練された使用可能なビジネス「燃料」にすることです。データウェアハウス、未調査。

産業用DataOpsとは何ですか？

Industrial DataOpsは、速度と使いやすさに重点を置いて、組織内でのデータの処理方法を管理する方法です。これには、使用可能な分析へのデータの改良に関連するプロセス、自動化、およびワークフローが含まれる場合があります。これは、多くの企業が処理するには扱いにくくなりすぎているデータストリームが増え続ける中で、特に重要です。 DataOpsは、データを体系的かつ効果的に管理する方法を提供します。これにより、データを最大限に活用し、結果として得られる分析を企業との関連性を維持できます。

Manufacturing Leadership Councilによると、IndustrialDataOps方法論の4つのCは次のとおりです。

1. 接続されたデータは、サイロが崩壊し、データが混ざり合う場所です。これにより、他の方法では実行不可能な、より深く複雑な分析が可能になります。接続されたデータは、IIoT、クラウド、およびエッジテクノロジー（MachineMetricsで提供するものを支えるテクノロジー）を利用します。
2. キュレートされたデータとは、データが使用可能になる形式でまとめられたときのことです。データエンジニアは基本的に、関連するデータを収集し、分析のためにクリーンアップして、結果が可能な限り正確であることを確認します。彼らは圧倒的なデータのプールを取り、特定の質問やシナリオに関連するものにそれらを絞り込みます。
3. コンテキスト化されたデータは、情報と専門知識のレイヤーを追加して、数値だけでは表示されないコンテキストを提供します。機器の故障直後に製造ラインが15分以内に3回開始および停止した場合、各「開始」が実際に交換された部品の機能、精度、および位置合わせをテストしていた可能性が高くなります。業界の専門家はこれを見つけてコンテキストを提供できますが、数字では、これは簡単に誤解される可能性があります。
4. サイバー機密とは、接続とカスタマイズの増加と並行して拡張するサイバーセキュリティの必要性を指します。顧客データは絶対に保護する必要がありますが、これはセキュリティおよびデータガバナンスの専門家にとって問題を複雑にする可能性があります。

企業は使用できないデータに溺れています

上記のように、多くの企業はデータストアの重みで沈んでいます。データをコンテキスト化してキュレートする方法がなければ、多くの人は、圧倒的な情報を排除し、実際に意思決定に情報を使用する方法なしに、収集するために懸命に取り組んだ数字を蓄えています。これは、データ収集後にプラグアンドプレイの結果を期待していたインダストリー4.0機器の早期採用者に特に当てはまります。代わりに、企業は、収集したデータの多くに、少なくとも現在の形式では、データを理解したり、他のデータストリームに接続したり、分析に使用したりするために必要な情報が含まれていないことに気付きました。本質的に、彼らは原油の倉庫を持っており、彼らが申し込んだと思っていたストレートガソリンではなく、その価値を引き出すことができる製油所や設備を持っていません。そのデータの一部には顧客情報が含まれているため、企業は付加価値がゼロになるリスクがあります。

これを克服するために、企業は情報の流れを管理し、データを標準化、正規化、およびコンテキスト化する必要があります。適切な接続性、セキュリティ、および分析環境ソフトウェアを使用することで、企業はデータストリームを負担ではなく洞察に変えることができます。

DataOpsとDevOpsの違い

DevOpsは、ソフトウェア開発と情報技術の運用を統合したものです。その焦点は、高品質と予測可能性を備えた大規模なソフトウェアの迅速な開発にあります。

DataOpsは、品質と速度、および予測可能性とスケーラビリティの向上も目指していますが、DataOpsの焦点は、ソフトウェアエンジニアリングではなくデータ分析にあります。

産業用DataOpsの利点

DataOpsの核心は、データを効果的に収集して使用するためのシステムであるため、メーカーには無数の具体的なメリットがあります。データ運用プログラムを成功させる産業組織の主なメリットは次のとおりです。

• コラボレーションとコミュニケーションは、サイロを解消し、部門間の境界を曖昧にして、全員が協力できるようにすることで向上します。
• 生産までの時間の短縮と柔軟性の向上は、自動化の使用による洞察の高速化とテストサイクルの短縮によるものです。
• 主要な変更の前、最中、および後に問題とボトルネックを常に監視しているため、品質と信頼性の両方がDataOpsから向上します。これは、リーン生産方式やカイゼンとほぼ同じように継続的に改善されます。
• 開発と展開が容易なため専門家の必要性を減らすセルフサービスにより、ビジネスユーザーは独自のソリューションを開発し、それらの動作をすばやく確認できます。
• セキュリティの強化とデータの流入の管理
• 不整合を管理し、データを使用可能にするためにコンテキスト、標準化、および正規化をデータに追加します

産業用DataOpsのユースケース

DataOpsには、インダストリー4.0の継続的に開発されている複雑なデータランドスケープをサポートするために機能するさまざまな産業用アプリケーションがあります。主に、DataOpsは、組織全体でのデータと分析の使用を合理化し、組織のさまざまなレベルと部門への可視性とアクセスの容易さを提供します。以下では、IndustrialDataOpsの主なユースケースのいくつかについて説明します。

データウェアハウジングとデータ管理

データウェアハウジングとデータ管理はDataOpsで刷新され、解釈不可能でまとまりのないデータの過負荷に満ちた複雑なランドスケープから合理化されたプロセスに進化します。これにより、迅速で機敏な意思決定と自動化により、心やその他のリソースを解放できます。他の仕事を完了することに集中する。 MachineMetricsは、生産現場全体の機械から膨大な量のデータをキャプチャし、そのデータを使用可能なものに変換できます。組織化された標準化された形式の情報。リアルタイムで組み合わせて意思決定を促進したり、クラウド経由でアクセスして詳細で洞察に満ちた分析を行うことができます。

ダッシュボードとレポート

ダッシュボードとレポートは製造の定番です。かつての控えめなホワイトボードから今日の直感的なデジタルディスプレイまで、結果の測定と追跡は、メーカーにとって次のステップを長い間導いてきました。 MachineMetricsダッシュボードを使用すると、ホワイトボードの不正確さや判読不能な手書きを心配する必要はありません（または、情報が消去される前に情報を記録するのを忘れる必要はありません）。 1年前からの現在のシフトまたはマシン使用率。視聴者に合わせてディスプレイを調整することもできます。これにより、フロアワーカーは、製造する必要のある部品の数と、それらが順調に進んでいるかどうかを確認でき、エグゼクティブとディレクターは、数回クリックするだけで全体像を確認できます。

MachineMetricsの現在のシフトダッシュボードは、現場の機械に関するリアルタイムデータを収集して表示し、オペレーターとマネージャーに可視性を提供します本番環境に移行します。

データサイエンス

データサイエンスとDataOpsは密接に関連しています。この組合では、データサイエンスは実験的な領域から日常的に使用されるようになり、利害関係者がすぐに確認できるROIを実現します。 MachineMetricsのツールは、データサイエンティストがこれまでにない方法で問題を迅速に処理するのに役立つ効果的なパイプラインを作成します。特に、データ変換エンジンのおかげで、データのクリーニングにかかる​​時間が短縮されます。たとえば、メーカーは社内チームを活用したり、MachineMetricsデータサイエンスチームと協力してツールの障害を予測および防止したりできます。

アプリケーション開発

アプリケーション開発は、DataOpsからも後押しされ、合理化、カスタマイズ、および通信機能がこれらの利点の最前線にあります。 MachineMetricsを使用すると、すぐにROIを確認できるアプリを、すぐに作成できます。さらに、独自のカスタムアプリケーションを構築して、データが希望どおりに機能するようにすることができます。他のシステム（ERP、MES、CMMS）と簡単に統合して、自動化されたワークフローを構築する機能は言うまでもありません。空が限界です。

産業用DataOpsプラットフォームとは何ですか？

インダストリアルDataOpsプラットフォームは、データソースからデータ消費まで、データライフサイクルのすべてのレベルでDataOpsを管理します。これは、データを管理するための合理化されたアプローチであり、異種のDataOps関数と比較して、高い標準化と精度、および超高速のターンアラウンドを実現します。インダストリアルDataOpsプラットフォームを使用すると、データはクリーニングとリファインのプロセスをシームレスに流れ、ビジネス上の意思決定にすぐに使用できる視覚化とレポートになります。

産業用DataOpsソリューションには、一般に、ローカルエッジ処理とクラウド処理の機能、データを保護するための産業環境に適した大規模なセキュリティ機能、他の産業用ITシステムとの接続、データのクリーニングとコンテキスト化、および情報。

DataOpsプラットフォームは、メーカーがデータを使用して価値を可能な限り迅速かつ効果的に推進できるようにすることを目標としています。この論理により、データは単に目的を達成するための手段であり、最終目標は生産効率を向上させる意思決定です。しかし、それを可能にする唯一の方法は、データを収集、変換し、その意思決定を推進するためにアクセスできるプログラムがあるかどうかです。これは、IndustrialDataOpsプラットフォームが繁栄する場所です。