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Gartner提出製造資料分析策略:資料取得、脈絡化、視覺化

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科技產業資訊室 - Nathan 發表於 2022年5月18日
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圖、Gartner提出製造資料分析策略:資料取得、脈絡化、視覺化

虛實整合系統整合OT/IT安全 推動企業營運最佳化
Gartner預測,2025年之前,百分之七十五的OT安全解決方案將透過多功能平台,與IT安全解決方案間可交互操作。CPS物聯網資料正在驅動數位商業方案例如提升整個製造的實體資產之作業效率,製造資安長(CIO)必須經由標示並整合物聯網資料與製造資料以極大化物聯網資料之價值,以達成智慧工廠之目標。

由於被實體資產(熱泵、控制器及啟動器等)所產生之數量很大,物聯網資料並未被完全地利用,這使其難以引導其具影響力的企業決策洞察。IoT資料應與其他製造資料(如:MES、歷史性資料庫、SCADA、ERP之資料)結合加以脈絡化,否則 IoT資料將產生不正確、不完整的結果,因而導致不良決策及並損及企業獲利。由於對於資料如何被視覺化的不良的結構或程序,使製造決策者難以理解資料。

智慧工廠數位轉型應採取之IoT/製造資料整合策略
Gartner認為,專注於製造數位轉型與創新的CIO以驅動數位工廠方案的CIO應該採取下列主要策略:
  1. 執行資料蒐集引擎,以經由將資料脈絡化至熱、溫、冷三個資料層,及智慧工廠,以標示物聯網資料。
  2. 依據資料方案要件(data schema requirement )建立資料湖(data lake)搭配脈絡化的冷、溫、熱三層物聯網資料與製造生產資料。
  3. 經由稽核現有儀表板並評估這些儀表板所必須的資料視覺之類型,以定義每個關鍵決策者所必需的是甚麼類型的商業洞察。
IoT的興起,促成虛實整合系統(CPS)系統之興起,實體安全、網路安全、IT安全相互整合,達成資產管理、整體營運的最佳化。物聯網資料藉由提升實體資產的作業效率、提升顧客經驗、創造新的營收機會,而促成智慧工廠方案,近十年來,製造商一直藉由軟體與物聯網技術,致力於現代化其製造程序。根據2020年Gartner致力於物聯網執行趨勢調查指出,26%的製造商指出,他們已將全面性(full-scale)的生產環境中部署了物聯網,然而,物聯網資料的速度與數量超出這些組織的製造基礎環境與商業程序以及人力技能所能負荷的範圍。
 
分離的IoT和製造資料造成營運成本、安全弱點和資料品質問題
缺乏物聯網促成資料湖(IoT-enabled data lake)、分離的IoT和製造資料,導致了作業支出、安全弱點、不良資料品質的增加。藉由引入新的即時性資料,製造資訊長(CIO)和IT主管將促使決策者得以緊密地理解製造資產如何運作。然而如果它們沒有現成的全面性資料湖,那麼所有的改良程序與自動化的其他現代化計畫(project)將是沒有意義。未適當地編排(curate)物聯網資料與其他製造資料,將導致不完全且不正確的洞察。
 
物聯網資料脈絡化為洞察之三階段資料取得、脈絡化、視覺化
為避免上述潛在問題,它們應該執行持續的物聯網啟動資安湖,其中的物聯網與製造資料可被取得、脈絡化、視覺化。到2025年,全球製造商中將執行物聯網資安之比例,將由今日的25%升高至55%。

第一階段為取得(Acquisition),由於物聯網投資在製造工廠內完全地具體化,新資料流開始被蒐集,那些物聯網資料流在本質上過多且粗略、未經過濾、重複性且未經編排,所有的物聯網資料是遙測(telemetry),此資料低度的脈絡化,當物聯網資料首先以原始粗略方式被取得時,立即加以標示為「熱」。

第二階段為脈絡化階段,功能範圍涵蓋簡化的(如:過濾)到先進的(sophisticated)如分級(classification)。製造資料係混合入物聯網資料且此資料接著被標示為「溫」(warm)。當物聯網資料隨著時間而被加工處理,脈絡化程度上升,被新增了製造資料之混合。當他歷經脈絡化,物聯網資料將顯示利用水準與對每個製造決策者的角色之相關性。

第三階段為視覺化,係指作為整個脈絡化程序的副產品的描述性、預測性及解方性(prescriptive)的經編排的製造與物聯網資料。視覺化階段資料的目的在於解決熱資料的不足之處,熱資料很少脈絡化和極少特定應用個案之洞察,而冷資料必須納入製造資料且有些商業使用案例。例如:熱資料可能被表現為時序性遙測資料,當機器達到設定的過熱門檻時,可被用於啟動自動性的關閉。而冷資料將脈絡化,涵蓋不同機器、不同工廠的停機時間(downtime)。並且產生機器頻繁維修或維護之原因,以產生避免未來非預期停機之洞察。
 
物聯網資料應結合MESERPSCADA資料
在物聯網資料上,新增來自MES、ERP和SCADA資料庫的資料,將產生更正確且完整的結果。製造公司長久以來擴大、儲存並利用製造資料與財務資料於資料儲存庫(data repository)或資料庫中,然而物聯網促成的資料湖的不同之處,在於物聯網資料如何被製造資料所吸收及編排的即時性性質。資料湖的概念創新性在於能夠編排物聯網與製造資料。資料方案(data schema)中的商業法則可以被用於勾勒物聯網資料結合指定的製造資料之路徑。
 
進行IoT/IT/OT數位轉型對應規劃  以判定應優先整合資料
進行一場數位轉型對應規劃,包括物聯網/IT/OT系統,以判定應從哪個製造資產開始整合資料。當進行物聯網資料吸收時,將熱資料分類為適當類別(例如:遙測、事件或時間序列),並依據資料方案要件,將物聯網資料脈絡化為「暖」或「冷」。
 
製造業主管應聚焦長期營運問題進行資料脈絡化
製造業資安長(CIO)和IT主管應該首先理解每個角色或個人的標的事業結果(target business outcome) 他們應該理解每個角色正經歷的長期營運問題是甚麼,並且判定脈絡化物聯網資料最能解決此問題的方式是甚麼。每個使用個案將決定物聯網資料如何能被槓桿運用於每個脈絡化層次,例如營運與設備主管可能經歷製造工具機的常態性停機,此一停機可能係由於許多理由之一,如同在尖峰生產時間過度運用機器,或者在超過指定限制下禁止機器運作。經由感測器而傳輸的「熱」物聯網資料,是時間序列資料,被用於條件基礎(condition-based)的監測測量。當物聯網資料在物聯網促成資料湖內經歷其脈絡化過程時,它開始能對於不同角色進一步修復偶發性工廠工具機停機,因而變得具有高度價值。
 
製造業主管應建立物聯網與製造資料整合之路徑
製造業主管極為迫切的是適當地勾勒物聯網資料邁向適當製造資料(MES、MoM、APM、EAM、ERP)之路徑,以提供每個特定決策者所必要的洞察。

製造決策者因為資料如何呈現的不良結構或程序,而難以理解資料。適當地呈現新編排的物聯網資料成為視覺有趣且有價值型態的最後步驟對於製造業IT而言有其實現困難。許多製造商大量投資於吸收物聯網資料,整合物聯網資料與製造資料,並改良資料品質,確保資料正確與真實。然而,許多製造商無法創造視覺化資料以獨特地顯示相關資料的交互聯結性。其根本原因在於,傳統上,製造儀錶板是靜態的,或者短視地專注於一或兩個顯示趨勢但不說明完整故事的資料要素。
 
應將製造資料與物聯網資料混合為建立資料湖 視覺呈現製造營運績效
運用混合製造資料於物聯網促成資料湖中的先進方法,製造業資安長或IT主管有機會可以更可理解方式來展示資料。然而,為了有效展現高價值洞察,分析方法應以不須資料科學家任何介入之方式,視覺上聯結出一個製造營運績效觀點,。
 
視覺化輔助製造決策者判定營運異常原因
隨著整合物聯網資料、物聯網促成資料湖,製造決策者(營運、製造或高層領導者)能夠判定為了特定製造機器正經歷營運異常之理由,能夠判定是否有針對製造工具機的重大修繕,製造業CIO和IT主管必須與各部門主管合作,並建立每個決策者所必須的測量的法則取向收藏(rule-based library)。建立此一矩陣將可判定哪一層的物聯網資料類型對於每個功能性領導者而言是必要的。
 
識別共通使用個案  並建構不同決策者所需物聯網資料類型
識別每個關鍵決策者所必須的共通使用個案,並勾勒每個使用個案所需的物聯網資料類型,接著在建立物聯網促成之資料湖之前,發展出一個資料方案架構(data schema framework),界定適用決策者類型(製造與供應鏈主管/作業主管與設備主管/雲端主管)、分析方法類型(裝置分析/企業分析/雲端分析)。經由內部建立或與物聯網整合者之夥伴關係,發展堅實的物聯網促成之資料湖。

與每個部門領導者合作建立每個決策者必須的規則取向測量提報圖書館(rule-based reporting library of metrics),勾勒每個決策者必須的KPI類型和資料洞察,提供潛在資料視覺化圖表建議,以刺激合作,並建立矩陣。稽核每個部門決策者,且發展行動規劃之關鍵測量、提報和簡報, 淘汰傳統測量與KPI。

冷溫熱資料輔助高層主管、供應鏈主管、營運主管決策
熱資料採用裝置分析方法,協助營運主管管理,通用的使用個案將監測超過過熱門檻的生產運作,當達到過熱門檻時,SCADA控制系統本能地回應是經由關閉演練以預防進一步損害,並避免未來生產停機,熱資料的原始性質最接近製造裝置條件取向維護(Condition-based maintenance, CBM)應用之物品,以進行快速任務決策。

暖資料通常係源自歷史性(historian)資料庫、MES或SPC及預測性維護應用之歷史性資料庫,歷史性的時戳資料可能具有鑲嵌於加工的先進分析算則,以增加脈絡化程度,暖資料可輔助供應鏈主管,他們可透過先進分析算則,混合歷史性資料將考量任何停電(outage)或潛在的工廠關閉,以便供應鏈頂導者能夠設定實際的實現預期。

冷資料係混合檔案化、商業情報與作業資料之批次資料(batch data),關於將資料混合進洞察,冷資料與高層主管相關,這層次領導者需要將資料與其他孤立(siloed)的製造系統資料相整合,以將資料脈絡化成為洞察,營運系統資料可能是財務性資料、品質資料或資源規劃資料。批次的物聯網資料混合解組的作業系統資料,將能給予高階領導者一個關於製造商在不同地區之工廠的全面性觀點,以進行全公司(company-wide)決策。
 
OT/IT聚合加速,虛實整合系統推動OT安全需要之演進
隨著威脅與弱點增加,更多的IT安全領導者被納入。隨著網路存取控制廠商進入OT空間,安全與風險管理主管較先前擁有更多選項。平台為基礎的解決方案成為重心,廠商以前所未有的速度,快速回應最終使用者之需要,個別垂直產業(vertical-specific)的安全廠商興起,合併與收購增加,OT與IT安全廠商創造橋梁,虛實整合系統的興起創造了具有新的安全需要的新風險。

因此,Gartner提出以下建議:
  • 負責OT系統安全的技術、資訊與韌性風險的SRM領導者應掌握機會以支持其組織之提升作業韌性的努力。
  • 採取涵蓋IT、OT和CPS的整合性安全策略,以經由採取整合性安全策略,面對上升之風險。
  • 評估它們正在朝向OT/CPS安全演進過程的甚麼階段,並為建立OT安全解決方案,加速其演進至最佳化階段的路徑。
  • 盤點其組織中所採用的OT安全解決方案,以加速IT/OT安全聚合,並評估更多的獨立(standalone)或與其IT安全工具的可交互操作性之多功能平台選項。
(3961字;圖1)

 
參考資料:
The 3-Step Process of Contextualizing IoT and Manufacturing Data to Enable Smart Factories. Connecticut. Gartner, 2021/11/11.

 
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