В последнее время мы повсюду слышим слово «аналитика», при этом каждый из нас понимает его по-своему.
Компаниям, специализирующимся на промышленной аналитике, удалось построить простую, но высокоэффективную модель. Ее структура соответствует четырем аналитическим классам, каждый из которых предполагает выполнение определенных действий, необходимых для принятия решений, изменения процесса и улучшения результата.
Вот эти четыре класса аналитики (в порядке усложнения):
- Описательная (что произошло)
- Диагностическая (почему это произошло)
- Прогностическая (что произойдет в будущем)
- Рекомендательная (что следует предпринять)
Остается решить следующую проблему: как использовать эту модель с той степенью детализации информации, которая позволит точно определить, где и как именно применить аналитические методы для выполнения реальных задач.
Ответом на этот вызов могут стать предлагаемые нами масштабируемые аналитические решения (см. рис. 1). С их помощью можно разграничить аналитику для автономной системы отдельного контроллера автоматизации в реальном масштабе времени, облачную аналитику данных всего предприятия, а также все промежуточные аналитические решения.
На выставке Hannover Messe мы продемонстрируем возможности, которые предлагает производителям масштабируемая аналитика, и расскажем о многих задачах, которые мы можем решать.
Что не менее важно, благодаря огромному опыту развития производственных сред, у нас есть глубокое понимание существующих проблем, основанное на изучении бесчисленного множества конкретных примеров.
Мы знаем все о формировании массивов информации: как собирать данные, как создавать вокруг них необходимый контекст и затем с помощью верно подобранных средств аналитики (а здесь есть из чего выбрать) как решать ту или иную проблему.
Не следует забывать о том, что все это должно работать в масштабируемой и безопасной среде — будь то конечные устройства (контроллер автоматизации, шасси, панель управления) или облако (общедоступное, гибридное), отдельная единица машинного оборудования или производственное предприятие в целом, автономный алгоритм управления или искусственный интеллект для оптимизации цепочки поставок.
Вместе с нашим партнером — компанией Microsoft — мы представим вам свой взгляд на то, как именно производственные и информационные подразделения могут реализовывать, адаптировать и поддерживать работу аналитических решений.
Автор: John Dyck, Director, Software Business Development, Rockwell Automation
