Flowfinity büyük miktarlarda makine tarafınca üretilen IoT verilerini depolamak ve yönetmek için tasarlanmış bir süre serisi veritabanı olan ‘Flowfinity Streams’in piyasaya sürüldüğünü duyurdu. Flowfinity Streams, iş akışı otomasyonu ve veri görselleştirmeyi mümkün kılan kendi yazılımları olan Flowfinity Actions ile “tamamen” uyumludur.
Kuruluştaki endüstriyel IoT uygulamalarının genişlemesi, kuruluşlar için çeşitli zorluklar sunar. İlk olarak, IoT donanımını ve sensörlerini temel ERP (kurumsal kaynak planlaması) ve SCADA (denetleyici denetim ve veri toplama) sistemleriyle uyumlu olacak şekilde programlamak zor ve maliyetli olabilir. Flowfinity, tüm Flowfinity kodsuz yazılımlarıyla uyumluluk sunan M1 Denetleyicinin piyasaya sürülmesiyle bu problemi ele almıştır.
İkinci olarak, donanım ve yazılım bir IoT varlık seyretme çözümü için yapılandırıldıktan sonrasında, verilerin analize ve eyleme geçirilebilirliğe izin verecek şekilde iyi mi toplanıp depolanacağı sorusu ortaya çıkar. Flowfinity Streams burada devreye giriyor. Geleneksel ilişkisel veri depolama modellerine kıyasla daha azca yer kullanırken IoT sensörlerinden ve öteki otomatikleştirilmiş veri kaynaklarından büyük oranda süre serisi verisi alıp depolamak için tasarlandı.
Milyarlarca veri kaydını depolayabilen Flowfinity Streams, 100 milyonun üstünde kayıt içeren bir CSV (virgülle ayrılmış değerler) dosyasını bir tek dakikalar içinde işleyebilen, işleme süresini ve kaynak kullanımını azaltan, yüksek düzeyde optimize edilmiş bir alım motoruna haizdir. Bağımsız bir çözüm olarak işlev görebilir, sadece gerçek potansiyeli Flowfinity Actions ile entegrasyon kanalıyla ortaya çıkar.
Bu entegrasyon, belirli eşikler yada iş kuralları karşılandığında yazılım otomasyon robotları vasıtasıyla gelen verilerden süreçleri tetikleyen ve Flowfinity Actions’ta iş akışlarını başlatan Akışlar ile makine ve insan odaklı iş akışlarının birleştirilmesini sağlar.
Mesela, emek verme zamanı ve bakım programlarını optimize etmek için bir üretim yada destek program ortamındaki endüstriyel ekipmandan gelen sensör verileri izleniyorsa, kullanım istatistiklerini toplamak için Akışlar kullanılır. Bir eşiğe ulaşıldığında, Akışlar bu değişkeni, bir yazılım robotunun önleyici bakım iş emri oluşturacağı ve uygun ekip üyelerini bilgilendireceği Eylemlere iletir.
Bakım tamamlandıktan sonrasında Eylemler, Akış süre serisindeki değişkeni otomatikman sıfırlayarak bir sonraki bakım süreci için aşamayı ayarlar ve temel varlıklardan maksimum getiri sağlar.
Akış verileri, bilgili kararlar alınmasına destek olmak için etkileşimli operasyonel panolarda da görselleştirilebilir; buna, haritaların yanı sıra ekipman durumunun koşullu izlenmesi için değişimler içinde değişen sadece statik kalan verileri görmeye müsaade eden adım çizelgeleri dahildir. Bir makinenin ideal eşik değerlerini ne süre ve ne kadar süreyle düşürdüğünü yada aştığını belirtecektir.
Bu yazının altına yada vasıtasıyla yorum yapın Twitter: @IoTNow_VEYA @jcIoTnow
Source: www.iot-now.com