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Zu Beginn dieser Serie haben wir uns gefragt, warum Tools wie ChatGPT in der Produktion noch nicht so weit verbreitet sind und die Antwort lag in der mangelnden Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten.
Doch allein mit Daten erzeugen wir noch keinen Mehrwert. Dieser entsteht erst, wenn die Daten zur Beantwortung spezifischer Fragen eingesetzt werden. Zum Beispiel: Sind Qualitätsvariationen auf das neue Rohmaterial zurückzuführen? Hat die Energiesparmaßnahme einen Effekt gezeigt? War die Produktion in diesem Monat besser oder schlechter als im letzten Monat? Können Fehler frühzeitig erkannt werden?
ENLYZE bietet auch Funktionen, um solche Fragen mit Daten zu beantworten. Aber die industriellen Prozesse sind vielfältig und komplex und nicht alle Fragen können mit denselben Lösungen beantwortet werden. Zusätzlich gibt es Teampräferenzen oder unternehmensweite Richtlinien zu berücksichtigen. Dies kann die Expertise in Power BI sein oder die Anforderung, nur innerhalb der Azure Cloud eigene Anwendungen zu entwickeln. Daher ist ein wichtiger Aspekt der IIoT-Plattform von ENLYZE, dass sie Daten über einfache und standardisierte Schnittstellen an andere Systeme liefert – Offenheit statt geschlossene Systeme, mehr mit den Daten arbeiten statt für die Daten.
Aber welche Tools gibt es? Wie unterscheiden sie sich und welches ist am besten für Ihr spezifisches Problem geeignet? Wir haben die gängigsten Datenvisualisierungstools analysiert und verglichen. Die meisten Anwendungsfälle können mit einer der folgenden drei Funktionen oder einer Kombination daraus umgesetzt werden:
Darstellung von Zeitreihen,
Darstellung von Kennzahlen (KPIs),
Versand von Alarmen/Nachrichten.
Als viertes Vergleichskriterium haben wir die Einrichtungsschwierigkeit berücksichtigt. Dies ist jedoch subjektiv und hängt von der individuellen Vertrautheit mit der Technologie und der spezifischen Umgebung ab, in der sie eingesetzt wird. Und das Beste: Alle genannten Tools sind mit der IIoT-Plattform von ENLYZE kompatibel und können zur Datenanalyse eingesetzt werden.
Falls Sie wenig Zeit für die vollständige Analyse in Textform haben, finden Sie am Ende dieses Blogposts eine tabellarische Übersicht.
Übersicht Blogreihe Konnektivität & Maschinendaten:
Digitalisierungs-Dilemma: Für die Daten arbeiten oder mit den Daten arbeiten
Keine geschlossenen Systeme mehr
Mit ENLYZE und Grafana bereit für alle Herausforderungen in der Produktion
Grafana
Grafana ist eine Open-Source-Plattform für Echtzeit-Überwachung und Visualisierung von Metriken aus verschiedenen Datenquellen. Es ist ideal für große Mengen an Zeitreihendaten und ermöglicht das schnelle Erstellen und Teilen von Dashboards. Es hat auch Fähigkeiten für die Visualisierung von KPIs, ist aber nicht so funktionsreich wie einige andere Tools.
Alarme können über das „Alert“ Feature eingerichtet und unter anderem per E-Mail, Microsoft Teams und Slack verschickt werden. Die komplette Liste befindet sich hier. Die Installation ist moderat komplex und es können eine große Anzahl an Datenquellen eingebunden werden.
Kibana
Kibana ist Teil des Elastic (ELK) Stack und ist auf Zeitreihendaten spezialisiert. Besonders gut geeignet ist es für Log- und Eventdaten. Das Visualisieren von KPI’s ist möglich, aber nicht so intuitiv oder mächtig wie bei anderen. Alarmfunktionen können mit "Watcher" oder "Alerting" umgesetzt werden und Benachrichtigungen per E-Mail, Slack und Webhooks werden unterstützt. Die Einrichtung ist moderat bis komplex, da es das Aufsetzen und Warten von Elasticsearch, Logstash und Kibana benötigt.
Tableau
Tableau ist bekannt für seine starken KPI-Visualisierungsfunktionen. Zeitreihen sind jedoch nicht der Schwerpunkt von Tableau und werden nur mittelmäßig unterstützt. Die meisten Alarme erfordern eine manuelle Einrichtung und sind keine Kernkompetenz von Tableau. Es werden Nachrichten per E-Mail und Slack unterstützt. Die Benutzeroberfläche ist sehr intuitiv und benutzerfreundlich. Der Installationsaufwand ist moderat bis komplex, wenn es sich um on-premise Installationen handelt.
Power BI
Power BI ist ein Business-Analyse-Tool von Microsoft, das auch Zeitreihendaten visualisieren kann. Der Fokus liegt jedoch auf der Visualisierung von KPIs. Es bietet Echtzeitbenachrichtigungen bei Änderungen der Daten, jedoch werden nur E-Mails oder Benachrichtigungen innerhalb der Power BI App (Microsoft-Ökosystem) unterstützt. Die Installation ist unkompliziert und Dashboards sind gut in Microsoft-Produkte integrierbar.
Google Looker Studio
Google Looker Studio (ehem. Data Studio) ist ein Business Intelligence Tool innerhalb der Google Cloud Platform und ist vergleichbar mit Power BI. Ähnlich wie bei Tableau und Power BI werden Zeitreihendaten unterstützt, sind aber nicht der Schwerpunkt. Alarme können für E-Mail oder Slack eingerichtet werden, erfordern jedoch einen gewissen manuellen Aufwand. Da es komplett webbasiert ist, ist die Installation unkompliziert. Die Verbindung von Datenquellen erfordert jedoch gewisse Kenntnisse im Umgang mit der Google Cloud Platform.
Azure TimeSeries Insights
Azure TimeSeries Insights ist speziell für Zeitreihendaten konzipiert und ist deswegen hervorragend für das Untersuchen von Zeitreihendaten geeignet. Die Darstellung von KPIs ist hingegen nicht im Fokus und wird deswegen nur schlecht unterstützt. Alarmfunktionen sind nicht vorhanden, können jedoch über Azure Logic Apps oder Azure Monitor umgesetzt werden. Die Installation ist moderat bis aufwendig und die Datenintegration erfordert eine Azure-Ereignisquelle wie IoT Hub oder Event Hub.
Datadog
Datadog ist eigentlich ein Tool für die Überwachung von Cloud-Anwendungen und Servern, lässt sich jedoch auch als Monitoring- und Analyseplattform für Maschinendaten anwenden. Die Visualisierung von KPIs zwar möglich, aber deshalb nicht im Schwerpunkt. Die Alarmfunktionalität ist sehr gut ausgeprägt. Datadog bietet Echtzeit-Alarme und kann mit verschiedenen Kommunikationsplattformen wie Slack, PagerDuty usw. integriert werden. Die Installation ist moderat aufwendig und Daten können über Agenten, APIs oder Bibliotheken übermittelt werden.
Kompatibilität mit ENLYZE
Alle genannten Tools sind mit der ENLYZE Plattform kompatibel. Auch andere Tools können eingebunden werden, sofern sie die Daten-Schnittstellen unterstützen. Wenn eine direkte Integration über die API nicht möglich ist, können eigene Konnektoren entwickelt werden oder wir helfen bei der Integration.
Sie fragen sich, ob ENLYZE mit Ihrem Datenvisualisierungstool kombiniert werden kann? Schreiben Sie uns einfach an hello@enlyze.com und teilen Sie uns mit, welches Tool Sie verwenden. Wir prüfen dann die Kompatibilität.
Grafana ist besonders bei unseren Kunden beliebt. Daher haben wir die Integration vereinfacht und eine eigene Datenquelle für Grafana entwickelt. Diese kann mit einem Klick als Plug-in installiert werden. Alles, was Sie danach noch benötigen, ist Ihr eigener API-Key, um Dashboards mit Ihren Maschinendaten zu erstellen.
Im nächsten Blogpost stellen wir Ihnen einen kompletten Anwendungsfall mit der Kombination aus ENLYZE und Grafana vor. Klicken Sie einfach auf den nächsten Blogpost in der Übersicht unten:
