前沿研究丨用于智能维护的大数据调度和全球标准方法( 七 )
（二）数据分析
数据分析的目的是使获得的原始数据适用于决策或其他特定用途（如文献参考、定性影响、症状的现象学分析、风险预防、建议的改造活动、操作影响和优先处置过程） 。 每个错误字符串都与唯一的ID匹配 ， 并创建一个专用文件 ， 其中包含解决引起警报的故障所需的指令 。 数据分析的主要目标是在操作员层面提供一种方法 ， 在无需专门人力资源的特殊干预的情况下 ， 重启每台存在故障的非活动的机器 。 这将减少工厂停工时间、未售出产品的费用以及人为活动的费用（这些活动的持续时间难以确定） 。 基于这些原因 ， 针对每个问题创建一个指南 。 换言之 ， 数据分析会导致为每种故障编写单点课程 ， 这样在机器上工作的操作员可以在故障发生时有效地使用单点课程 。
为了在特定的环境中实现该方法的功能 ， 同时考虑人们有不同类型的习惯 ， 高效的互操作调度是必须的 。 数据分析实现的示例如表3所示 。
文章插图
表3 高互操作效率和相关阶段的数据分析示例
该过程由一个专用的宏逐步构建 ， 从目标的定义和对可用资源的评估开始 ， 直到确定关键角色和正确的时机 。 这样 ， 就可以开始模拟和测试阶段（分别为阶段1和阶段2） ， 以便计划操作过程的自动化（阶段3） 。
【前沿研究丨用于智能维护的大数据调度和全球标准方法】（三）数据管理、存储和使用
除了选择、分类和验证等操作外 ， 主要还需要对数据进行处理以避免重复 。 所有这些操作都要确保数据是可信的、可发现的、可访问的、可重复使用的 ， 并且适合于此目的 。 然而 ， 在不同的工业水平上获取所有数据通常仍然依赖于环境 。
本文采用的解决方案可以立即使用 ， 并且涉及一个公共云计算平台 ， 该平台确保了互操作性、可伸缩性和灵活性 。 之所以做出这样的选择 ， 是因为即使需要昂贵的冗余存储系统来确保为灾难恢复而设计的可靠服务（即能够避免人为的和自然的灾难性故障导致代价昂贵的系统中断服务） ， 共享的公共云也可以降低其成本 。 本研究旨在为未来的计划实施奠定基础 ， 并且无需外部人力资源干预就可管理所有类型的警报 ， 从而减少停机时间 。
近年来 ， 云计算和存储技术不断发展 。 根据美国国家标准技术研究所的定义 ， 云计算系统包含5个基本特征：按需自助服务、广泛的网络接入、资源的集中、快速的弹性和可衡量的服务 。 该网络的服务提供商能够存储大量数据 ， 并且能够使用数据高效地执行计算 。 当一个独立系统与云技术相结合时 ， 即使计算资源有限且存储容量较小 ， 性能和功能也会显著扩展 ， 从而形成一个为多个用户提供共享服务的网络 。 通过云容量、物联网、中间件和大数据的结合来控制产品质量和设备的第一步是定义连接到网络的机器的数据存储技术 。 在这项工作中 ， 我们利用了外部云存储 ， 外部云存储可以与工业测试案例中的机器或不同的信息技术组件（即人机界面、个人计算机、平板电脑、本地硬盘等）进行通信 。 每当发生故障时 ， 可编程逻辑控制器都会向人机界面发送警报信息 ， 而人机界面会向专用云发送文本文件 ， 以丰富历史数据库 。 高级诊断功能将记录传感器记录的所有数据 ， 或通过一个名为“警报历史管理”（Alarms Historical Management）的专用功能在本地硬盘上计算所有数据 ， 并将警报存在云端 ， 以确保数据保护 。 通过电子邮件可以将警报发送给所有参与维护活动的操作员 。
最终数据库被工业机器用于优化管理 。 收集到的数据也可以被组织用于商业活动或通过通常由数据分析开发的测量模型来提高其行动的有效性 。 借助智能的自动化决策流程 ， 可以通过降低成本、增加价值或任何其他可衡量的参数来增强公司的竞争力 。 高级诊断的实施将操作员警报与采用单点课程格式和接近零故障模型的故障排除相结合 。 它针对工业环境进行了功能化 ， 恢复了监督程序 ， 并改进了发送给相关人力资源的图像和文本 。
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