Datenverarbeitungsprozesse

Sie müssen keine Programmiersprachen beherrschen, um Verarbeitungsprozesse selbst zu erstellen und die für Sie und Ihre Produktionsanlage wichtigsten Daten daraus zu extrahieren. Dabei hilft Ihnen der ETL Wizard (Extraktion, Transformation und Laden), in dem Sie selbst (oder mit Unterstützung unserer Experten) Prozesse mit Hilfe von Elementen (den so genannten Verarbeitungsknoten) erstellen können, die auf der Basis von Drag & Drop arbeiten. Sie können auch fertige Schablone verwenden, die in das IPLAS-System eingebaut sind.

Nachdem Sie den Prozess aus den eingehenden industriellen Datenströmen gestartet haben, erhalten Sie das, was für Sie am wichtigsten ist – Wissen, mit dem Sie die Produktion in Ihrem Betrieb verbessern können. Hier können Sie ein individuelles Alarm- und Benachrichtigungssystem erstellen, Daten verifizieren und aggregieren. Was ist, wenn Sie an einem bestimmten Punkt feststellen, dass Sie in einem Prozess etwas anderes analysieren möchten? Absolut kein Problem! Sie können es flexibel modifizieren. Sehen Sie, wie es funktioniert.

Beispiel für den Aufbau eines ETL-Prozesses

Sehen Sie, wie wir einen einfachen ETL-Prozess aufgebaut haben, der die Gesamtzahl der hergestellten Artikel als Teil einer Schicht für eine bestimmte Maschine generiert und fortlaufend in der Datenbank speichert.

Ein paar Worte zur Erklärung des obigen Videos:

  • Eingangsdaten
  • Verwendete Knoten und ihre Anwendung
  • Ergebnis

Variable, die die Anzahl der in bestimmten Zeiträumen produzierten Artikel angibt

Knoten 1. Eingangskanal, spezifiziert die Eingangsdaten und deren Quelle, überträgt die Variablen, auf deren Grundlage die restliche Verarbeitung erstellt wird.

Knoten 2. Zeitstempel, der Benutzer definiert zusätzliche Variablen, die basierend auf der Zeit der Datenframegenerierung erstellt werden. Der Knoten fügt der Verarbeitung Zeitvariablen hinzu.

Knoten 3. Arbeitsschichten, darin werden die Arbeitszeiten der einzelnen Schichten festgelegt und wählt die Ergebnisvariablen aus, die sie betreffen. Es generiert neue Variablen, die es ermöglichen, Daten bezüglich Schichten zu definieren.

Knoten 4. Gruppierung, Auswahl der Art der Aggregation und Gruppierungsvariablen, die Daten in bestimmte Gruppen unterteilen, z.B. die Summe der Variablenwerte für die gegebenen Schichtnummern.

Knoten 5. Ergebnistabelle, hier definieren Sie die Datenbank, das Ziel und weisen Variablen bestimmten Spalten zu. Auf der Grundlage der in der Datenbank gespeicherten Daten werden Analysen erstellt.

Das Ergebnis sind die verarbeiteten Werte in der Datenbank, die zur Erstellung der Analyse benötigt werden. Die Daten stellen die Summe der für jede Schicht produzierten Artikel dar.

Die durch den ETL-Prozess erzeugten Daten können auf der Analyse präsentiert werden, wie im Video gezeigt.

Dokumentation

Im grafischen ETL Wizard wählen Sie Elemente aus und ziehen sie dann in den Arbeitsbereich, aus dem Sie Ihre eigene Datenverarbeitung erstellen. Alle diese „Blöcke“, „Quadrate“ oder was auch immer Sie sonst noch definieren, werden als Verarbeitungsknoten bezeichnet. Sie können nach Aktion in 4 Kategorien unterteilt werden: Eingangsknoten, Filter, Transformationen und Ausgangsknoten. Nachfolgend finden Sie eine Beschreibung, die verfügbaren Optionen und ein Beispiel, wie jede von ihnen verwendet werden kann. Sollte noch etwas unklar sein, zögern Sie bitte nicht, uns zu schreiben: iplas@spiid.pl.

  • Eingangsknoten
  • Filter
  • Transformationen
  • Ausgabeknoten

Eingangsknoten (Eingangskanal), sind für die Eingabe von Eingangsvariablen in die Verarbeitung verantwortlich.

Filter (Letzte Frames, Erforderliche Werte), ermöglichen es Ihnen, nur aktuelle Daten zu behalten und die Verarbeitung zu optimieren.

Transformationen verarbeiten Daten, generieren neue Variablen auf der Basis von Eingangsvariablen.

Ergebnisknoten (Ergebnistabelle) werden verwendet, um die Ergebnisse des Verarbeitungsprozesses zu speichern.