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图片来源：Seeq
通过实施高级分析软件，工业企业可以轻松地收集来自多个来源的数据，自动执行分析和建模的准备工作，并为过程专家提供更多时间来研究见解并优化运营，从而最大限度地延长正常运行时间。
几十年来，过程制造业一直依赖于各种实时监测、收集和处理数据的系统，包括监控和数据采集（SCADA）、分布式控制系统（DCS）和实验室信息管理系统等。运营技术（OT）环境中的数据管理和处理程序相对简单，比较容易在较长时间内遵守。
01 过程行业数据分析的三个障碍
在工业4.0数据爆炸式增长后，数据管理软件慢慢迎头赶上，为工程团队提供了对本地和远程历史和近实时数据的更大可见性。尽管如此，许多过程制造商仍难以将原始数据顺利转化为有意义的洞察。为什么过程制造商仍然很难从原始数据中获得洞察？
对于过程行业来说，造成数据分析困难最常见的三个原因是：
· 有限的数据访问和连接工具。
· 缺乏对特定时间序列数据进行分析的解决方案。
· 跨职能团队协作困难。
解决这些问题对于运营理解和知情决策至关重要，此外还可以推进企业流程优化、可持续性发展和员工赋权等举措的实施。
02 传统软件在数据分析方面的局限
在大多数设施中CONTROL ENGINEERING China版权所有，存在许多数据源，设备、过程、质量和库存数据，这些信息传统上存储在多个不同的数据库中。在这些OT设置中，通常使用基于电子表格的分析工具来访问、清理和统一所有这些数据，以便提取见解。对于过程专家、工程师和数据科学家（统称为主题专家或SME）来说，这种手动程序既繁琐又耗时控制工程网版权所有，而且效率低下，会浪费这些资源的宝贵技能。
事实上，CrowdFlower公司的一项研究发现，数据科学家将近80%的数据分析时间用于收集数据，并将其转换为合适的分析格式，只剩下20%的时间用于获得有意义的见解（图1）。
▲图1: CrowdFlower公司的一项调查显示数据科学家和其它
运行人员往往将大量时间花费在为分析数据做准备。
除了这些手动工作效率低下之外，许多设施之间缺乏实时数据连接，导致主题专家的分析不断过时。这些挑战使得讨论和准备数据以进行有意义的分析变得困难。此外，使用传统解决方案，在组织不同团队和区域之间共享数据和分析也很困难，有时甚至几乎是不可能的，这限制了同事之间的协作和知识转移能力。
基于电子表格的应用，没有针对时间序列数据分析进行优化，而且它们的可视化功能较差，无法进行快速迭代分析。尽管主题专家们无论使用何种分析软件都能应用其宝贵的过程知识和洞察力，但传统工具缺乏提高生产成果所需的有效数据分析能力。幸运的是，对于过程制造商来说，现在有更好的解决方案。
03 加速数据洞察的生成
高级分析解决方案解决了这些以及其它问题www.cechina.cn，将整个企业的不同数据源连接到基于中央云或本地软件系统。这类应用实现了数据清理和情境化的自动化，同时在后台统一时间戳，使主题专家能够从所有可用数据中快速获得有意义的见解。这些应用配备了实时数据连接，使用户能够使用近乎实时的数据进行分析。
这类自动化可以打破数据访问壁垒，使主题专家能够利用高级分析解决方案专门构建的时间序列分析工具，通常采用无代码或低代码点击格式来获得数据见解。再加上通常内置的趋势分析和数据可视化功能，用户能可视化其数据分析的影响，以快速迭代并进行过程改进。
高级分析软件工具还使过程行业组织能够通过简化协作、知识获取和报告，最大限度地提高主题专家的效率，这些技术专家经常在不同的设施或地区工作。例如，在过程行业中资产经常转移，因此在同一个组织中，发现多个站点正在处理相同的问题这是很常见的。
分析软件使组织能够实施企业范围的分析战略，促进跨站点协作，例如交换预测和防止资产之间常见故障模式的最佳实践。然后，这些分析可以在工厂或产品组合中共享，结果可用于培训新员工。
04 消除计划外停机
过程、维护和可靠性等团队之间的协作可以得到加强，尤其是利用高级分析软件中的内置工具，在易于理解的仪表板和报告中共享分析和见解。
一家石化和炼油公司，因聚乙烯管线上的关键原料气压缩机发生故障而导致反应炉停止工作。出现此类故障后，无法立即重新启动过程。在该设施中，非计划的反应炉停机至少会造成4个小时的停机时间，每次事故都会给工厂造成20万美元以上的损失。以前，这些压缩机是按照预防性维护计划来维护的，被动的维护计划无法防止此类意外停机事故的发生。
在某次压缩机跳闸后，机械和控制工程师共同确定了导致停机的安全联锁，并请电气工程师来协助调查。然而，追踪泵电机周围的电路图非常耗时，而且没有找到根本原因。
炼油厂的一名过程工程师选择了另一种方法，打开一个基于浏览器的高级分析软件，从几十年的历史过程数据中快速定位最近5次停机及其后的重启，无论是计划内还是计划外的。使用时间剖析“胶囊”和“链视图”工具，他们快速关注到停机和启动时间段，并叠加所有事件，显示最近两次启动的排放压力曲线异常（图2）。
▲图2：在对一个关键的原料气压缩机故障进行故障排除时，一家石化和炼油公司利用高级分析软件www.cechina.cn，
从几十年的历史过程数据中，快速找到了最近5次停机和随后的重启数据。
经过进一步调查，工程师在电机电流信号上发现了早期警告信号。由于没有一种方法来连续地观察启动状态，电机退化并没有被运营人员注意到。
作为根本原因分析的结果，过程工程师实施了一种监测解决方案，以识别和标记未来的电机退化，防止类似的计划外停机。当出现超差值时，压缩机电机会立即被添加到下一次计划停机的维护工作列表中，这是一种积极的维护方法，有望消除该故障模式下的计划外停机。
05 轻松处理各种过程数据
如果没有全面的软件解决方案来连接不同的数据源，为工程师提供直观的工具并实现有效的协作，过程制造企业仍将面临关键的数据分析挑战。
通过为主题专家提供现代分析软件，企业可以清楚地了解其原始数据并从中获得见解，创建不同复杂度的分析来模拟当前和未来的行为，并从被动维护策略过渡到预测维护策略。这些成果对于工业企业充分发挥其不断增长的数据，并适应不断变化的市场条件和需求至关重要。
关键概念：
■ 了解过程行业数据分析的三个障碍，以及传统软件在过程数据分析方面的局限性。
■ 高级分析软件可以实现数据采集的自动化，加快洞察生成，防止计划外停机。
思考一下：
那些拥有工业自动化专业知识的人www.cechina.cn，如何帮助企业利用海量数据并解决数据复杂性？
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