Data Monitoring and Analysis Center

Услуги экспресс-аудита данных на содержание в них новых знаний. Express-audit data on the content of new knowledge in them. Knowledge mining from data.

Полезны ли ваши данные для извлечения знаний из них?

Мы проводим аудит качества собираемых данных на предмет возможности извлечения новых знаний (аналитических исследований) для совершенствования ваших процессов и диагностирования состояния ответственного оборудования, конструкций и сооружений.

 

Распространенные ошибки сбора и записи исходных данных

 

Важные данные собираются ради самой процедуры сбора, а ранее разработанные регламенты для сбора игнорируются. Достоверность таких данных всегда вызывает сомнения.

 

Данные содержат ошибки и пропуски, но никто оперативно не анализирует их. Это не позволяет своевременно отреагировать на сигналы сбоев в процессах или заняться корректировкой процедуры измерения, сбора и записи данных.

 

Увлечение агрегированными (расчетными) показателями и дашбордами скрывающими исходные данные не позволяет услышать голос процессов.

 

Данные не представляют из себя временные ряды, что теряет ценность данных для аналитических исследований, анализа прошлого и прогнозирования будущего поведения. Такие данные больше подойдут для количественных исследований (гистограммы, графики, диаграммы, сводные таблицы и т. д.), которые отвечают на вопрос «Сколько?», и ничего не говорят о качестве текущего состояния, что надо делать в первую очередь, что ожидать в будущем.

 

Отсутствие в данных записей о факторах для отслеживания причинно-следственных связей с результирующей.

ТИПЫ АНАЛИЗИРУЕМЫХ ДАННЫХ

 

Для идентификации сбоев и выработки необходимых мер для их предотвращения, оценки текущего состояния и прогнозирования будущего поведения процессов, могут быть использованы данные удаленного мониторинга и исторические данные, собираемые автоматизировано или вручную (измерения или агрегированные показатели), например: данные вибрации, зазора, расхода, уровня жидкости, давления, температуры, влажности, газового анализа, положения, скорости, силы, вязкости, плотности, твердости, радиоактивности, размера, освещенности, запыленности, концентрации, загрязненности, акустические измерения, электрические измерения, время, нагрузка сети, доля брака, частота событий, медицинские данные, любые финансовые показатели.

Хотим заметить, что агрегированные данные менее полезны для совершенствования процессов, чем используемые для их вычисления исходные данные.

 

ТРЕБОВАНИЯ К ДАННЫМ

 

Пакет данных для анализа должен содержать:

- исторические данные метрик ваших процессов в табличном формате с указанием для каждого наблюдения (строки) даты, времени, значения отслеживаемой метрики, места сбора данных и максимального числа идентифицируемых вами влияющих факторов (каждый фактор в отдельном столбе со значением метрики фактора, как измерение, например, температура, давление, вибрация и т. д. или справочное (дискретное) значение, например, смена, станок, оператор, производитель и партия сырья, измерительное оборудование, контролер и т. д.), иначе говоря, каждая строка является наблюдением, каждый столбец является независимой переменной;

- описание анализируемого процесса (контекст образования данных);

- используемые единицы измерения для всех факторов;

- требования к параметрам процессов, нормативы, допуски или спецификации;

- методология измерений (используемые инструменты, метод отбора образцов и подробная процедура измерения).

 

Обезличивание данных

 

Для сохранения коммерческой тайны вы можете предварительно зашифровать свои данные по алгоритму, который не окажет влияния на выводы:

1. делением или умножением всего ряда данных отслеживаемой метрики (измерения) на любое постоянное число (коэффициент).

Такую процедуру можно осуществлять только для непрерывных величин (например, результатов измерений, сумм, объемов), но не для данных полученных путем подсчета (например, дефектных изделий на выборку, дефектов или событий на область определения).

 

2. факторы, в которых используются справочные значения могут быть обезличены (анонимизированы) через замену каждого уникального справочного значения уникальным псевдонимом.

Центр мониторинга и анализа данных

входит в ГК Аналитический центр ZENIT

БЦ "H2O", ОФИС 509

195030, г. Санкт-Петербург, ул. Химиков, 28АС

Тел.:          +7 (812) 628-01-10

E-mail:       info@dma.center