Obszar Analityczny: IoT

Cel biznesowy

Obszar analityczny „IoT” (Internet Rzeczy) stanowi centralny punkt monitorowania, agregacji i oceny danych telemetrycznych pochodzących z urządzeń oraz czujników rozmieszczonych w infrastrukturze przedsiębiorstwa. Łącząc dane operacyjne z modeli podstawowych maszyn, gniazd produkcyjnych oraz środków trwałych z zaawansowaną analizą zdarzeń w czasie rzeczywistym, umożliwia on menedżerom produkcji, kierownikom utrzymania ruchu oraz analitykom śledzenie wydajności zasobów, wykrywanie anomalii oraz optymalizację procesów technologicznych. Obszar ten dostarcza niezbędnej wiedzy do podejmowania trafnych decyzji predykcyjnych i operacyjnych na każdym szczeblu organizacji, odpowiadając na fundamentalne pytanie: „które urządzenie, kiedy, z jakim priorytetem i jaki komunikat wysłało oraz jak wpływa to na ciągłość procesów?”.

Wymiary analizy:

Wymiary w tym obszarze pozwalają na głębokie filtrowanie i segmentację danych telemetrycznych. Odpowiadają one na pytania o kontekst rejestrowanych zdarzeń:

• Urządzenia i Sensory (Co rejestruje dane?): Czujnik Nazwa, Czujnik Numer, Czujnik Opis. Pozwalają na precyzyjną identyfikację konkretnego punktu pomiarowego, weryfikację specyfikacji technicznej sensora oraz analizę awaryjności poszczególnych typów urządzeń.

• Infrastruktura i Maszyny (Gdzie wystąpiło zdarzenie?): Zasób Kod, Zasób Nazwa. Umożliwiają powiązanie strumienia danych IoT z fizyczną strukturą przedsiębiorstwa – konkretnymi maszynami, liniami produkcyjnymi lub środkami trwałymi w systemie Comarch ERP XL, co pozwala na ocenę wpływu parametrów pracy na stan techniczny majątku.

• Charakterystyka Sygnału (Co się wydarzyło?): Zdarzenie, Komunikat. Pozwalają badać typologię zdarzeń systemowych (np. start, zatrzymanie, przekroczenie normy) oraz analizować pełną, surową treść komunikatów lub kodów błędów wygenerowanych przez oprogramowanie układowe.

• Krytyczność i Alerty (Jak ważne jest zdarzenie?): Priorytet, Priorytet Wartość. Służą do kategoryzacji zgłoszeń według stopnia ich ważności (np. Niski, Średni, Wysoki, Krytyczny), co pozwala służbom technicznym na natychmiastowe odfiltrowanie incydentów wymagających natychmiastowej interwencji.

• Czas i Harmonogram (Kiedy nastąpił odczyt?): Data, Godzina oraz wielopoziomowe hierarchie (Dzień, Miesiąc, Kwartał, Rok). Pozwalają na badanie osi czasu odczytów z dokładnością do minuty, identyfikowanie trendów, analizę obciążeń w konkretnych godzinach lub zmianach produkcyjnych oraz badanie korelacji zdarzeń w czasie.

Kluczowe miary:

Miary w obszarze IoT dostarczają twardych, liczbowych dowodów na to, jak intensywnie i wydajnie pracują monitorowane systemy. Podzielone są na kluczowe kategorie:

• Wolumen i Intensywność Zdarzeń: Liczba Zdarzeń. Mierzy rzeczywistą liczbę pakietów danych, odczytów telemetrycznych oraz alertów przesłanych przez urządzenia do systemu w analizowanym okresie, stanowiąc podstawę do oceny stabilności i obciążenia infrastruktury sieciowej oraz maszynowej.

• Analityka Pomocnicza i Agregacje: Liczba_hlp. Techniczna miara pomocnicza (helper) wykorzystywana do wewnętrznych kalkulacji, zapewniająca prawidłowe procesowanie zaawansowanych agregacji, optymalizację zapytań i precyzję wyliczeń wewnątrz wielopoziomowego modelu danych IoT.