对于过去和现在的未来主义者来说,2020年是具有里程碑意义的一年。正如预期的那样,数据可视化在持续发展。在2020年,企业可用于创建、存储、移动和检索数据的方式,与查看、感知和解释数据的方式一样多。当前,数据可视化呈现出3种增长趋势,包括:
●不断增加的云连接;
●集成的预测性维护和互联的现场服务;
●多样化的用户界面。
通过云“看见”更多可能性
很多企业已经意识到,采用基于云的数据平台(例如微软Azure等不断发展的云平台)可以为其带来不菲的回报。这些好处包括提高了可扩展性www.cechina.cn,减少了现场硬件过时并扩大了连接性,这是因为能够使用开放标准,如OPC UA、BACnet、SNMP、Modbus、web服务和OPC隧道(tunneling)等,以及通过AMQP、MQTT、REST、WebSockets和TLS加密与x.509证书相结合来确保安全通信的能力。
对数据可视化而言,与现场替代方案相比,云连接可以提供经济高效的处理器密集型分析,因此用户能够可视化来自多个数据源的大量数据,以加快决策制定(图1)。系统往往是多种多样的,由很多个组件组成,并且可以使用自己的数据存储和接口来访问存储的数据(例如,Web服务、数据库、历史数据库等),因此集成工具(例如面向商业智能的工具)有助于为企业提供整个数据系统的统一视图。分析软件或商业智能工具有助于关联多个数据集,同时允许通用过滤器和参数进行查询。通过这些工具,可以以标准化的方式可视化收集到的数据,从而为最终用户提供经逻辑处理、可供比较的依据。
图1:可在移动笔记本电脑上运行的组态软件ICONICS GENESIS64。本文图片来源:ICONICS
关于云连接的数据可视化,有很多应用场景和相关行业案例(图2)。其中一种是适用于全球化业务的制造企业,其分散在多个地理位置的设施,可以通过工业物联网(IIoT)将其数据提供给集中可视化工具。
图2:数据可视化与基于云的应用的集成日益增加。
另一种可视化的应用场景是能源管理工作,其中可能包括单个建筑物到整个校园的成本、消耗率和碳排放量。任何从多个位置和多个来源收集大量数据的企业,都可以从最新的基于云的可视化工具中受益。
预测性维护和互联现场服务
预测性维护是一个不断增长的数据可视化应用程序,企业希望从传统的中断修复模型切换到更高效、更主动和更具成本效益的模型。一些相关软件解决方案使用故障检测和诊断(FDD)技术,这是一种对运营和维护团队特别有价值的分析形式(图3)。
图3:HMI屏幕上显示的预测性维护软件。
FDD技术包含了一个标准的故障规则库,可以对其进行定制,以预测设备故障并建议人员采取预防措施。这种类型的信息(症状、原因和建议的行动)以前可能只存在于企业的某些高级员工的记忆中,或者在某些情况下www.cechina.cn,可能还存在于印刷或非交互式电子档案中。
FDD工具使用高级故障规则引擎,该引擎可计算故障概率以及相关成本。由于集成更容易、更快和更直观,因此用户可以节约配置时间。这些工具可以轻松地与企业的多个数据系统集成,包括流行的楼宇自动化系统(BAS)、监控和数据采集(SCADA)、可编程逻辑控制器(PLC)以及用于设备状况监视的其它数据系统。通过FDD工具,可以以创新和直观的方式来可视化相关报警www.cechina.cn,以协助维护人员执行日常任务。用户还可以创建报告和图表,以帮助实现可视化运营,并解决设备性能低下的问题。
另一个可以与可视化和预测性维护工具集成的工具是企业的“互联现场服务”(CFS)操作。它包含一些高级功能,通过智能调度和可靠的通知帮助简化现场服务组织的效率(见图4)。专用软件可连接到FDD系统识别的相同警报和故障。它还提供了一个预先构建的操作员或调度员仪表板,概述了所有当前报警及其负责响应的人员。
图4:通过智能手机查看现场服务通知。
互联现场服务使用智能算法和可自定义的加权评分www.cechina.cn,来确定最适合特定维护任务的现场工作人员,然后向该工作人员的移动设备发送通知,以立即采取行动。完全可自定义的工作流程,可以根据诸如工人时间表和当前GPS位置等因素,来确定执行任务的最佳技术人员。
报警可以通过电子邮件、SMS或集成的移动人机界面(HMI)应用推送通知的方式,发送给相关人员。当技术人员收到报警时,他既可以回复消息或使用移动应用程序履行职责,也可以拒绝报警或报告为“忙”,将报警传递给下一个选定的合适的工作人员。
互联现场服务软件的另一个应用,是与流行的企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、计算机维护管理系统(CMMS)以及诸如Microsoft Dynamics 365之类的目录服务集成。这样就可以从互联的系统中,检索工人的联系信息以及预定的可用时间。
多样化的用户界面
在数据可视化领域,另一个主要趋势是企业如何仔细研究不同数据类型之间的关系,以及如何以最好的方式将其呈现给员工、最终用户和客户。技术进步使得访问、查看甚至采取行动的方式多样化。当然,无论是在界面开发还是最终显示中,台式电脑和笔记本电脑仍占主导地位。但是,基于PC的可视化也有所发展,在传统的2D图形中,加入了更加身临其境的交互式3D和混合现实选项。
在全球范围内越来越多的企业开始采用移动选项,包括平板电脑和智能手机。当今现代化的HMI编辑工具,可以实现“一劳永逸”的响应式布局功能。这种响应式设计,允许在不同类型、具有多种不同屏幕尺寸和分辨率的设备上滚动显示,从而实现更具吸引力的标准化外观。另外,随着移动设备类型数量的增加,连接选项和速度也随之增加,因此现场用户可以体验到同样丰富、快速的可视化、监视和控制。
数据可视化的发展,产生了更多有趣的形式。一些企业意识到需要向操作员提供数据,而操作员可能没有双手自由使用笔记本电脑、平板电脑或智能手机。微软以其为传统设备开发的操作系统和生产力软件而闻名,它创建了HoloLens自带的全息计算设备来满足这一需求(图5)。现在已更新为HoloLens 2,新一代混合现实设备提供了增强视图,可以在操作人员的视野内可视化数据。
图5:使用全息影像的人机界面。
认识到工业领域需要可以解放双手的、坚固耐用的可穿戴设备, Real Wear公司开发出了HMT-1头戴式AI计算机。该公司的目标是使工人保持全面的态势感知和最大的生产效率。
展望可视化的未来
就像当初认识并接受平板电脑和智能手机,加入到客户的台式机和笔记本电脑一样,自动化软件供应商也发现可穿戴计算设备的发展机会。“全息操作界面”概念的出现,使用户可以在其中快速查看当前目标设备上的信息。例如,当技术人员走近工厂机器时,就可以查看其内部组件的3D示意图。通过语音请求,该技术人员还可以查看相关的产品文档和规格,或观看如何更换特定组件或设定实时运行值的视频。某些设备和软件的组合,可以提供“远程专家模式”。在该模式下,现场技术人员可以向远程专家提供其正在查看的实时视图,专家对该任务有更多的经验,这样就可以远程利用他的专业知识解决现场问题。
数据可视化已经应用于智能手表领域。苹果发布了基于iOS操作系统的Apple Watch系列产品,其它制造商也发布了基于Android操作系统Wear OS的智能手表。所有这些都是用于腕部的微型计算机,具有相当强的处理能力,并且是数据可视化功能的主要工具。自动化软件供应商已经找到了基于角色的关键性能指标(KPI)的“一目了然”快速信息传递的完美结合,特别是对于那些与多种连接方式(蜂窝、wi-fi等)配合使用的智能手表。连接后控制工程网版权所有,您可以直接从用户喜欢的可穿戴设备立即查看重要数据指标。
尽管不被认为是传统的可视化工具,但诸如微软Cortana、谷歌助手和亚马逊Alexa等公司开发的语音助手,可以为语音查询提供结果,甚至可以触发已连接设备的操作(例如,打开和关闭照明灯、锁定和解锁门等)。
相同的概念,适用于在工业或楼宇自动化中使用的语音命令助手。自动化软件供应商已经创建了语音人机界面,使用的查询类型有点类似于在HMI上以图形方式进行的查询。
工厂/运营经理可以问问Cortana,例如,“嘿Cortana。第一条生产线的OEE(整体设备效率)是多少?与上个班次相比如何?”,并可以听到“第一条生产线的OEE为78%,比昨天增加了2%”的语音响应。
设施维护人员可以询问Alexa,例如“Alexa,制冷压缩机的当前电压是多少?”回答可能是“压缩机的当前电压为200V,频率为50Hz。”
企业的管理人员可以使用谷歌助手,例如“谷歌,年初至今,我们的石油总产量是多少?与去年相比有何变化?”答案可能是:“到目前为止,您已经生产了564万桶石油,比去年增长了4%。”
数据可视化的未来会是什么样?它可能涉及新的、更复杂的连接方法以补充IIoT,或者将人工智能或协作机器人,集成到预测性维护和现场服务中。随着连接设备的形式和实用性以及底层软件的发展,它将涉及用户界面的扩展。 (作者:Melissa Topp)