Tarihsel Zeka
Geçmişe Dönük Analiz
Geçmiş Verilerinizden İçgörüler Elde Edin
Haftalarca, aylarca veya yıllarca TAG ve Gelişmiş TAG verilerini analiz edin. Trendleri belirleyin, kalıpları keşfedin ve veriye dayalı kararlar alın. Kapsamlı geçmiş analiz araçlarımız depolanmış verilerinizi eyleme dönüştürülebilir zekaya çevirir.
Temel Yetenekler
Güçlü Geçmiş Analiz Araçları
Kapsamlı Veri Depolama
SaveToDatabase etkin olan tüm TAG ve Gelişmiş TAG değerleri otomatik olarak depolanır. Esnek zaman aralığı seçimi ile tam geçmiş kayıtlara erişin.
Gelişmiş Analiz Algoritmaları
Dört güçlü algoritma: Değişim tespiti için DIFFERENCE, trend analizi için LINEAR, yumuşatma için AVERAGE ve toplamlar için SUM. Her biri farklı analiz senaryoları için optimize edilmiştir.
Çoklu Grafik Türleri
Verileri Çizgi, Çubuk, Alan ve Pasta grafikleri ile görselleştirin. Her grafik türü farklı veri kalıpları ve analiz ihtiyaçları için optimize edilmiştir.
Esnek Zaman Filtreleme
Saatlerden yıllara kadar herhangi bir zaman periyodunu analiz edin. Farklı periyotları karşılaştırın, mevsimsel kalıpları belirleyin ve uzun vadeli trendleri takip edin.
Periyot Karşılaştırma
Farklı zaman periyotlarındaki performansı karşılaştırın. İyileştirmeleri belirleyin, anomalileri tespit edin ve optimizasyon çabalarını doğrulayın.
Dışa Aktarma & Raporlama
Analiz sonuçlarını Excel, PDF veya CSV'ye aktarın. Paydaşlar ve dokümantasyon için kapsamlı raporlar oluşturun.
SaveToDatabase Özelliği
Otomatik Geçmiş Veri Depolama
SaveToDatabase etkin olan her TAG ve Gelişmiş TAG, yapılandırılmış aralıklarla otomatik olarak değerleri depolar. Bu, analiz için kapsamlı bir geçmiş veritabanı oluşturur.
Veri Depolama Nasıl Çalışır
- 1Herhangi bir TAG veya Gelişmiş TAG'de SaveToDatabase'i etkinleştirin
- 2Depolama Programını yapılandırın (güncelleme sıklığı)
- 3Sistem belirtilen aralıklarla otomatik olarak değerleri kaydeder
- 4Veriler hassas zaman damgaları ile depolanır
- 5Geçmiş veritabanı sürekli büyür
- 6Geçmişe dönük analiz için verilere istediğiniz zaman erişin
Esnek Depolama Programları
Önem ve veri değişkenliğine göre farklı TAG'ler için farklı depolama sıklıkları yapılandırın.
- • Kritik TAG'ler: Detaylı analiz için her 1-5 dakika
- • Standart TAG'ler: Trend takibi için her 15-30 dakika
- • Yavaş değişen TAG'ler: Uzun vadeli izleme için her saat
- • Günlük özetler: Genel bakış verileri için günde bir kez
Neler Depolanır
- ✓TAG değerleri (PLC'ler, sensörler, cihazlardan)
- ✓Gelişmiş TAG hesaplanmış değerleri
- ✓Hassas zaman damgaları
- ✓Veri kalite göstergeleri
- ✓Değişim olayları ve geçişler
Dört Güçlü Yöntem
Analiz Algoritmaları
Her algoritma belirli analiz senaryoları için tasarlanmıştır. Geçmiş verilerinizden maksimum içgörü elde etmek için doğru algoritmayı seçin.
DIFFERENCE Algoritması
Ardışık veri noktaları arasındaki değişimi hesaplar. Tüketim analizi ve değişim tespiti için mükemmel.
Use Cases:
- • Enerji tüketimi (periyot başına kullanılan kWh)
- • Su kullanımı takibi
- • Üretim miktarı sayımı
- • Malzeme tüketim analizi
Example:
Enerji sayacı 08:00'de 1000 kWh, 09:00'da 1250 kWh gösteriyorsa, DIFFERENCE = o saatte tüketilen 250 kWh
LINEAR Algoritması
Zaman içindeki gerçek değerleri gösterir. Trend analizi ve kalıp tanıma için en iyisi.
Use Cases:
- • Sıcaklık trendleri
- • Basınç izleme
- • Hız varyasyonları
- • Zaman içinde performans takibi
Example:
Gün boyunca kompresör basıncını takip ederek yoğun kullanım zamanlarını ve optimizasyon fırsatlarını belirleyin
AVERAGE Algoritması
Seçilen zaman periyotları için ortalama değerleri hesaplar. Dalgalanmaları yumuşatarak altta yatan trendleri ortaya çıkarır.
Use Cases:
- • Günlük ortalama sıcaklık
- • Vardiya başına ortalama üretim hızı
- • Ortalama güç tüketimi
- • Tipik çalışma koşulları
Example:
Anormal çalışma koşullarını belirlemek için saat başına ortalama motor akımını hesaplayın
SUM Algoritması
Zaman periyotları boyunca değerleri toplar. Birikim ve toplam tüketim analizi için gereklidir.
Use Cases:
- • Toplam üretim miktarı
- • Kümülatif enerji maliyeti
- • Toplam çalışma saatleri
- • Toplam tüketim metrikleri
Example:
Günlük çıktıyı takip etmek ve üretkenlik trendlerini belirlemek için gün başına tüm üretim sayımlarını toplayın
Kanıtlanmış Uygulamalar
Gerçek Dünya Analiz Senaryoları
Enerji Tüketimi Optimizasyonu
Challenge:
Belirsiz tüketim kalıpları ile yüksek enerji maliyetleri
Analysis:
3 ay boyunca saatlik tüketimi analiz etmek için enerji sayacı TAG'lerinde DIFFERENCE algoritması kullanın
Insights:
- • Mesai dışı saatlerde yoğun tüketim belirlendi
- • Hafta sonları gereksiz çalışan ekipman keşfedildi
- • HVAC kullanımında mevsimsel kalıplar bulundu
Result:
Program değişiklikleri uygulandı ve enerji maliyetleri %22 azaltıldı
💰 Yıllık 45.000 € tasarruf
Üretim Verimliliği Analizi
Challenge:
Vardiyalar arası tutarsız üretim çıktısı
Analysis:
2 ay boyunca üretim hızını takip etmek için LINEAR ve günlük toplamlar için SUM algoritması kullanın
Insights:
- • Sabah vardiyası sürekli %15 daha hızlı
- • Öğleden sonra saatlerinde ekipman yavaşlaması
- • Tekrarlayan sorunları olan belirli günler
Result:
Bakım programı ayarlandı ve eğitim geliştirildi
💰 Genel üretim verimliliğinde %18 artış
Öngörücü Bakım
Challenge:
Duruş süresine neden olan beklenmedik ekipman arızaları
Analysis:
6 ay boyunca titreşim ve sıcaklık TAG'lerinde LINEAR algoritması kullanın
Insights:
- • Arızalardan önce kademeli sıcaklık artışı
- • Sorunlardan 2-3 gün önce titreşim kalıpları değişiyor
- • Belirli çalışma koşulları sorunları tetikliyor
Result:
Geçmiş kalıplara dayalı öngörücü bakım uygulandı
💰 Planlanmamış duruş süresinde %65 azalma
Kalite Kontrol Analizi
Challenge:
Bilinmeyen kök nedenleri olan kalite sorunları
Analysis:
İyi vs kötü üretim çalışmaları sırasında proses parametrelerinde AVERAGE algoritması kullanın
Insights:
- • Sıcaklık varyansı kusurlarla ilişkili
- • Kalite sorunları sırasında basınç dengesizliği
- • Kalite metriklerinde günün saatine göre kalıplar
Result:
Proses kontrol parametreleri sıkılaştırıldı
💰 Kusur oranında %40 azalma
Tamamlayıcı Araçlar
Anlık Analiz vs Geçmişe Dönük Analiz
Her iki araç da tam veri zekası sağlamak için birlikte çalışır. Analiz ihtiyaçlarınıza göre seçin.
Anlık Analiz
Focus: Gerçek zamanlı izleme ve anlık içgörüler
Timeframe: Güncel veri, canlı güncellemeler
- • Mevcut operasyonları izleyin
- • Anlık sorunları tespit edin
- • Gerçek zamanlı panolar
- • Canlı uyarılar ve bildirimler
Geçmişe Dönük Analiz
Focus: Geçmiş kalıplar ve uzun vadeli trendler
Timeframe: Günler, haftalar, aylar, yıllar veri
- • Uzun vadeli trendleri belirleyin
- • Kök neden analizi
- • Performans karşılaştırmaları
- • Stratejik planlama
İkisini Birlikte Kullanma
Anlık Analiz size gerçek zamanlı sorunları bildirir. Geçmişe Dönük Analiz neden olduklarını ve nasıl önleneceğini anlamanıza yardımcı olur.
Uzman İpuçları
Etkili Analiz için En İyi Uygulamalar
- 1Baştan itibaren tüm önemli TAG'lerde SaveToDatabase'i etkinleştirin - depolamadığınız verileri analiz edemezsiniz
- 2Uygun depolama programları kullanın - kritik TAG'ler için daha sık, yavaş değişen değerler için daha az
- 3Sorunuz için doğru algoritmayı seçin - tüketim için DIFFERENCE, trendler için LINEAR
- 4Anlamlı kalıplar için yeterli zaman periyotlarını analiz edin - en az 2-4 hafta
- 5Benzer periyotları karşılaştırın - aynı haftanın günleri, aynı mevsimler, benzer koşullar
- 6Sadece bireysel veri noktalarına değil, kalıplara bakın
- 7İlişkileri ve korelasyonları anlamak için birden fazla TAG'i birleştirin
- 8İçgörüleri belgeleyin ve bulguları ekibinizle paylaşın
- 9Değişikliklerden sonra iyileştirmeleri doğrulamak için periyot karşılaştırması kullanın
- 10Gelecek referans için önemli analiz sonuçlarını dışa aktarın ve arşivleyin
Geçmiş Verilerinizi İçgörülere Dönüştürün
Operasyonları optimize etmek, maliyetleri azaltmak ve kanıtlanmış kalıplara dayalı veriye dayalı kararlar almak için Geçmişe Dönük Analiz kullanan yüzlerce endüstriyel tesise katılın.
Verilerinizle geçmiş analizi çalışırken görün