你好， 我是 古內斯糖蜜 和 我的 同事， 路易斯 富爾塔朵。 我們 是 在職的 在 聯邦印刷局， 和 我們 是 兩個都 工程師 在 生產 部門 為了 這 數據 團隊。 今天， 我們 會 喜歡 到 展示 你 a 方法 到 戰略上 過程 數據 從 工業的 流程 前 分析 和 貯存。
I 會 喜歡 到， 第一的 的 全部， 告訴 a 小的 位元 更多的 關於 我們的 公司。 聯邦印刷局 是 a 政府- 擁有 公司 那 生產 安全 文件 和 數位的 解決方案。 我們 是 得到 大 和 大 每一個 天。 正確的 現在， 我們 有 3,500 僱員。 我們 繼續 到 生長。 這些 數位 是 從 2021年。
在 那 年， 我們 也 有 a 銷售量 利潤 的 774歐元 百萬。 我們 有 超過 4,200 專利。 最多 利潤 我們 是 收入 是 未來 從 德文 ID 系統， 哪個 I 將要 演講 關於 它 a 小的 位元 更多的 在 更遠 幻燈片。 然後 我們 有 也 安全的 數位化 解決方案 作為 a 大 利潤 帶來 為了 我們。
如果 我們 看 在 這 目標 市場 和 我們的 顧客， 我們 將要 看， 喜歡 I 說， 這 官方的 ID 文件 第一的。 這 方法 那 我們 是 身體上 和 數位化 生產 官方的 身分 文件 喜歡 ID 文件， 護照， 居民 許可證， 和 這 是 我們的 最大 市場。
然後 我們 也 有 一些 安全 文件， 哪個 方法 那 我們 是 生產 銀行 筆記， 郵資 郵票， 文字 郵票， 和 相關的 安全 特徵 為了 這 政府。 在 頂部 的 那， 我們 有 a 生長 部門 為了 例如 政府。 這裡 我們 是 創造 解決方案 為了 這 當局， 大多 德文 狀態 當局， 到 數位化 他們的 民眾 行政 系統。
我們 也 有 高的 安全 解決方案。 在 這 部門， 我們 是 創造 更高 安全 必需的 解決方案 為了 這 安全 當局 和 組織。 我們 是 也 擁有 a 目標 市場 在 這 健康 行業。 我們 是 創造 產品 這裡 和 也 系統 為了 安全的 和 值得信賴 數位化 健康 系統。
其他 比 那， 我們 也 是 積極的 在 這 金融 場地。 這裡 我們 是 創造 產品 和 系統 到 控制 和 安全的 金融的 交易， 兩個都 在 民眾 和 也 企業 部門， 哪個 也 可以 是 稅收， 銀行 , 保險， 等等。
如果 我們 來 到 我們的 使用 案件， 什麼 我們 想 到 分享 和 你 今天， 我們 是 去 到 告訴 你 關於 a 使用 案件 那 我們 決定 到 實施 為了 我們， 為了 預測 維護。 喜歡 每一個 其他 公司， 我們的 目的 曾是 到 創造 一些 使用 案例 為了 新的 數位的 區域。 我們 想法 關於 什麼 可以 是 分析 為了 大的 數據， 預測 維護， 和 事物 喜歡 那。
我們 決定 也 開始 和 我們的 最大 文件 那 這 德文 護照 。 這 文件 是 非常， 非常 複雜的， 和 它 有 a 壽命 為了 10 年。 我們 有 a 高的 生產 速度 也 這裡， 和 我們 決定 到 創造 a 預測 維護 使用 案件 為了 a 過程 在 這 文件.
我們的 過程 是 沖孔 過程。 它 曾是 a 好的 過程 為了 我們 因為 我們 有 a 好的 理解 在 這 過程 和 也 哪個 是 非常， 非常 重要的 在 工業的 的 事物 那 我們 有 這 使用權 到 這 數據 那 我們 可以 分析 到 創造 我們的 資訊.
我們的 客觀的 為了 這 使用 案件 曾是 到 創造 a 更好的 產品 品質 經過 製作 a 預測 維護 為了 我們的 工具 穿 狀態。 反而 的 擁有 這 工具 磨損 出去 我們 反應 到 它。 我們 決定 到 看 在 這 數據 和 創造 一個 資訊 那 將要 允許 我們 到 計劃 我們的 工具 改變 時間。
我們 能 也 最小化 我們的 停機時間， 最小化 我們的 刮 率。 我們 可以 也 使用 這 使用 案件 在 不同的 機器， 使用 這 作為 a 長期 行為 的 這 過程。 它 曾是 a 真的 好的 使用 案件 為了 我們 到 開始 和。
I 將要 給 這 休息 到 路易斯 到 解釋 你 更遠 如何 我們 去 進入 這 使用 案件 和 什麼 我們 做過 確切地， 什麼 是 我們的 挑戰， 和 如何 我們 尋找 解決方案 為了 那。
感謝 你， 夥計們。 我是 去 到 展示 a 位元 更多的 關於 我們的 產品 和 過程。 在 這 案件 的 產品 那 我們 是 分析 這 學習 是 這 護照。
這 護照， 什麼時候 你 思考 關於 這， 是 a 書。 它是 喜歡 a 三明治 滿的 的 頁面， 和 那些 頁面 有 也 a 很多 的 安全 特徵 喜歡 這 圖片 那 是 列印, 這 數據 那 是 雷射照射。 有 也 這 晶片, 這 天線 從 這 晶片. 有 也 h 單行道 層。 有 一些 特徵 為了 安全 那 是 裡面 的 這 德文 護照。
什麼時候 你 製作 這 三明治， 有 a 很多 的 機器 也 到 帶來 全部 那些 特徵 到 這 產品。 什麼時候 你 製作 這 三明治， 你 需要 到 切 它 在 這 正確的 尺寸 根據 到 這 規範。 什麼時候 你 切 它， 我們 分離 這 結束 書 和 也 這 邊界 那 我們 不 需要 了。
這 觀點 是 這 切割 過程， 我們 使用 a 沖孔 機器 . 這 工具 那 是 已安裝 在 這 結尾 的 這 沖孔 機器， 也 穿著 和 這 時間， 和 這 品質 的 這 切 也 開始 到 是 不是 非常 好的 在 這 結尾 作為 它 曾是 在 這 開始。 什麼 我們 是 嘗試 這裡 在 這 專案 是 如何 到 製作 這 保證， 什麼是 這 完美的 時間 到 改變 這 工具 和 那 和 那 學期。
這是 a 圖片 的 這 結尾 產品， 護照 . 這裡 這 邊界 那 是 切。 我是 去 到 展示 a 位元 更多的 這 故事 的 a 草圖 的 這 機器， 如何 那 作品， 和 什麼 曾是 這 原來的 主意。
但 第一的， 我們 有 我們的 原來的 建築學 的 執行 的 這 數據。 我們 有 a 機器 和 一些 感應器, 感應器 數位 1、 2、 向上 到 任何 感應器 那 我們 需要 到 措施。 我們 帶來 全部 這 感應器 到 這 機器 PLC， 那 是 這 控制器 的 這 機器， 和 然後 你 只是 鏡子 這 數據 到 這 掌握 電腦, 和 你 鏡子 這 數據 再次 到 這 資料庫.
那 曾是 這 第一的 原來的 執行 那 我們 有。 這 資料庫 將要 有 a 很多 的 數據， 和 然後 它 開始 到 製作 這 分析 的 這 機器 和 嘗試 到 理解 什麼 是 正在發生 在 這 機器，以及 在 這 案件， 什麼 是 正在發生 在 這 沖孔 工具 那 是 切割 這 護照 .
什麼時候 你 思考 關於 這 草圖 的 這 機器， 所以 我們 有 這 伺服馬達 那 轉彎 這 車輪 . 和 這 機械的 連鎖 這裡， 我們 能 移動 向上 和 向下 這 沖孔 工具 . 在 這 結尾， 我們 有 這 工具， 這 切割 工具 那 有 確切地 這 結尾 形狀 那 我們 需要。
這 工具 這裡， 和 這 時間， 我們 看 它穿著。 它是 不是 那 鋒利的 不再， 和 然後 我們 開始 到 有 a 不是 好的 品質 在 這 產品 那 我們 是 生產。 然後 你 需要 到 改變 這 工具 到 製作 它 鋒利的 再次。
好的。 如何 你 能 是 當然 那 這 工具 是 好的 到 切？ 我們 測量 這 位置 的 這 伺服電機， 和 我們 措施 也 這 扭力 的 這 伺服電機， 和 我們 帶來 全部 這 數據 從 這 位置 和 這 扭力 到 這 控制器， 然後 你 得到， 作為 I 呈現 在 這 以前的 滑動， 我們 鏡子 這 數據 到 這 掌握 電腦, 和 然後 你 鏡子 這 數據 到 這 資料庫.
在 這 工業的 控制器， 它是 不是 連續的。 這 曲線 是 不是 連續的 喜歡 這裡， 但 它是 離散的。 在 這 結尾， 你 需要 到 思考 關於 a 測量 的 每一個 中央處理器 循環 或者 這 鐘 打鉤 的 這 中央處理器。 在 這 案件， 我們 得到 全部 這 數據 和 它 已轉移 到 這 掌握 電腦. 然後 我們 製作 這 分析 從 這 資料庫.
但 這 觀點 是 我們 意識到 那 使用 OPC UA， 不是 全部 100 % 的 這 數據 來了。 這 是 a 設想 那 一切 是 美好的。 我們 有 全部 這 點 裡面 的 這 伺服器, 裡面 的 這 資料庫, 但 有時 我們 有 遺失的 區域。 我們 有 像一個 羊肉 那 數據 是 不是 未來。 我們 意識到 那 我們 有 僅有的 95 % 的 這 數據。 5 % 的 這 數據 是 遺失的 什麼時候 你 有 a 中央處理器 循環 的 100小時。
出色地， 這 損失 可以 是 在 這 觀點 那 我們 是 不是 測量 但 可以 是 確切地 這 觀點 什麼時候 你 有 這 頂峰 . 什麼時候 你 錯過 數據 喜歡 這裡 和 你 錯過 數據 喜歡 這裡， 我們 妥協 我們的 測量 的 這 工具。
甚至 和 僅有的 那， 你 有 a 數據 損失 的 5 %, 和 然後 你 有 不是 100 % 的 這 數據， 你 有 95 % 的 這 數據 未來 到 這 貯存， 但 95 % 的 這 數據 未來 從 貯存 為了 全部 這 感應器 那 我們 有 在 a 機器， 為了 全部 這 機器 那 你 有 在 這 生產 過程， 它是 a 很多 的 數據。 然後 你 開始 到 意識到 那 後 a 年， 我們 有 a 很多 的 資料庫 貯存 數量， 和 這 是 某物 那 你 想 到 減少。
和 這 原來的 執行， 我們 仍然 有 那 遺失的 數據， 通常情況下 遺失的 數據 在 這 點 那 我們 需要 到 措施。 然後 你 有 打開 問題 關於 這 執行。 這 第一的 問題 是， 是 那 可能的 到 措施 這 工具 在 a 可靠的 方式 使用 這 引擎 扭力？ 這 其他 一 是 如何 到 減少 這 數量 的 數據 那 你是 傳送 到 這 資料庫?
好的。 然後 這 第一的 主意 那 我們 有， 我們 決定， 「好的， 我們 慣於 查看 這 數據 從 這 資料庫. 是 去 到 收集 這 數據 直接地 在 這 機器 和 a 不同的 方法 那 我們 慣於 失去 這 數據。 100 % 的 這 數據 來 到 這 電腦 因為 你是 測量 確切地 在 這 機器 控制器。
讓我們 做 這 實驗 a 很多 的 次 為了 不同的 套 的 這 機器。 讓我們 看 如果 這 曲線 有 這 相同的 形式 和 如果 這 曲線 變化 a 位元 在 振幅 什麼時候 你 改變 這 設想 在 這 機器。 在 這 結尾， 你有 四 場景， 和 你是 正在做 這 廣泛地 這 測試 在 這 機器， 和 你意識到 這 是 這 結果 的 這 實驗。
我們 嘗試過 老的 和 磨損 工具， 所以 這 工具 曾是 不是 那 鋒利的 不再。我們 有 a 護照 和 三十二 頁。 我們 有 二 產品。 它是 a 護照 和 三十二 頁面 和 這 護照 和 四十八 頁。
這 客戶 能 命令 季刊 到， 「好的， 如果 你是 去 到 旅行 也 很多， 然後 命令 四十八 頁。 我們 嘗試過 和 老的 和 磨損 工具， 三十二 頁。 我們 嘗試過 和 老的 和 磨損 工具 和 四十八 頁。 然後 我們 改變 這 工具 為了 a 新的 一， 和 我們 重複 這 實驗 和 這 新的 和 鋒利的 工具 為了 三十二 和 新的 和 鋒利的 工具 為了 48- 頁 產品。
這 是 這 結果 的 這 曲線。 我們 意識到 那 全部 這 曲線 有 這 相同的 形狀， 和 這 是 a 疊加 的 a 很多 的 曲線 那 我們 嘗試過， 和 這 變化 是 非常 小的。 但 我們 能 也 看 那 我們 能 看 非常 清楚地 這 頂峰 價值 為了 這 老的 兩個 48 頁面 是 a 位元 遠的 從 這 老的 兩個 32- 頁。 也, 新的 工具 , 這 頂峰 價值 是 更短 因為 你 有 較少的 力量 到 切。
這 是 關於 這 扭力 在 這 發動機。 什麼時候 你 有 較少的 力量 到 切 因為 它 曾是 鋒利的， 然後 你 有 一個 甚至 降低 數量 的 扭力。
好的。 和 這， 我們 得到 一些 資訊. 全部 這 場景 展示 這 相同的 形狀 的 曲線。 這 曲線 是 在 這 相同的 形狀， 和 我們 意識到 那 「好的， 然後 I 不 需要 到 記錄 全部 這 曲線。 I 能 也 僅有的 記錄 這 位置 的 這 頂峰。 」 這 是 什麼 是 有趣的 為了 我們 為了 這 新的 執行 那 我們 是 提議 這裡。
這 頂峰 價值 可以 是 用過的 為了 二 不同的 事物。 這 頂峰 價值 可以 是 用過的 為了 這 刀具磨損 監控。 那 是 這 原來的 主意 那 我們 通緝。 其他 事物 那 為了 我們 是 也 重要的 是 產品 分類。 你 能 也 查看 這 品質 的 產品 如果 你 是 生產 a 三十二 或者 四十八 頁 是 a 安全的 方式 到 說 這 產品 有 三十二 或者 四十八 頁。
好的。 然後 什麼 是 這 不同之處？ 這 不同之處 是 這 執行 直接地 在 這 控制器 的 這 機器。 這 所有的 草圖 的 這 機器 是 這 相同的。 然後 你 得到 這 數據 裡面 的 這 控制器 在 這 相同的 方式。
但 什麼 我們 製成 這裡 不同的。 我們 預處理 這 數據， 我們 篩選， 我們 製成 a 窗戶 這裡 . 在 這 窗戶， 我們 搜尋 為了 這 頂峰。 什麼時候 我們 尋找 這 頂峰， 我們 得到 這 頂峰 的 這 扭力 和 在 哪個 位置 的 這 引擎 這 頂峰 發生了。 然後 我們 只是 轉移 一 放 的 數據， 不是 這 所有的 曲線 的 這 機器。
如何 那 作品 在 這 結尾？ 這 原來的 執行 那 你 鋸， 每 感應器 在 a 機器， 我們 有 每一個 年， 11.7 千兆位元組 每 感應器. 那 曾是 相當 a 很多。 什麼時候 你 思考 那 我們 有 一些 百， 幾乎 數千 的 感應器 在 a 機器， 和 我們 有 更多的 機器 在 我們的 生產 區域， 這 是 某物 非常 批判的 為了 我們。
和 這 建議的 執行， 我們 有 一切 非常 相似的。 這 感應器 去 到 這 機器。 但 裡面 的 這 機器， 我們 做 a 預處理。 我們 篩選 只是 這 有意義的 資訊 那 你 需要， 和 然後 它 轉移 較少的 數據 到 這 掌握 電腦, 和 然後 它 轉移 較少的 數據 到 這 資料庫 . 它 製成 我們的 分析 只是 和 這 較少的 數量 的 數據 但 這 有意義的 一。
在 這 案件， 它 減少 更多的 比 a 百 千... 不， a 千 次 較少的。 現在， 它是 8 百萬位元組 每 年 每 感應器. 這 是 a 好的 執行。
這 曾是 實施的 在 跳轉 和 跳轉 居住。 我是 去 到 給 這 單字 後退 到 太陽 , 所以 她 可以 保持 解釋 這 下一個 步驟， 什麼 我們 做過 然後。
感謝 你， 路易斯。 如何 我們 產生 資訊 在 跳轉 和 這 分析 是 喜歡 每個人 別的。 我們 開始 分析 我們的 數據 在 這 跳轉 第一的， 和 它 曾是 簡單的 到 分析 也 我們的 巨大的 數據 套， 喜歡 20 百萬 數據 套 在 跳轉。 但 然後 什麼時候 我們 決定 到 得到 只是 這 頂峰 價值觀， 我們 是 有能力的 到 創造 我們的 報告 也 非常 打火機 和 非常 資訊性的。 然後 我們 決定， 好的， 什麼時候 它是 所以 好的， 然後 我們 決定 到 傳送 我們的 結果 到 這 跳轉 居住。
正確的 現在 在 跳轉 居住， 我們 有 這 下列的 報告， 和 它 是 產生 自動地 每一個 星期。 那裡 是 a 會議 每一個 星期 為了 這 機器 同事， 和 他們 看 在 這 報告 到 決定 什麼時候 是 這 時間 到 改變 這 工具。
這裡 你 能 看 不同的 機器。 我們 有 六 機器 的 這 種類。 然後 你 能 看 我們的 頂峰 價值 為了 這 扭力， 和 然後 你 看 這 發展 透過 這 週。
這裡 你 能 也 看 什麼時候 我們 有 a 工具 改變 在 機器 1 和 2、 你 c 烏爾德 自動地 看 下一個 星期 這 價值觀 的 這 頂峰 開始 再次 從 a 降低 觀點 的 看法， 哪個 路易斯 已經 解釋 為什麼 是 它 正在發生。
這 是 我們的 跳轉 居住 報告 那 我們 創造 我們的 計劃 改變 時間 為了 這 工具。 如果 我們 去 到 這 方法 那 我們 是 提議... I 想 到 告訴 你 再次 如何 我們 開始 去 朝向 此用途 案件。 我們 開始， 喜歡 每一個 其他 使用 案件， 第一的 的 全部， 定義 我們的 專案 要求。 然後 我們 拿了 全部 這 數據， 喜歡 許多 的 這 其他 產業 也 嘗試 到 做 在 工業的 的 事物。
我們 說， 「好的， 我們 需要 全部 這 數據。 」 我們 嘗試過 到 拿 全部 這 訊號 從 這 機器。 我們 分析 它 某處 不同的。 然後 我們 看起來 在 這 數據 和 我們 說， 「好的， 是 這 好的 足夠的 為了 我們的 品質 的 這 資訊? 做 它 見面 我們的 專案 要求？ 」
它 不是 會議 我們的 專案 要求 因為 的 這 遺失的 數據。 和 這 遺失的 數據， 我們 不是 有能力的 到 看 這 正確的 數據 到 有 這 相關的 資訊. 然後 我們 說， 「好的， 讓我們 去 到 這 機器 和 理解 這 過程 a 小的 位元 更好的。 為什麼 是 這 發生了嗎？ 什麼 能 我們 做 關於 它？ 」
然後 我們 開始 正在做 這些 實驗 那 路易斯 解釋 在 這 機器 直接地， 和 我們 集 這 數據 本地。 然後 我們 來 後退 到 我們的 分析 過程， 和 然後 我們 說， 「是的， 現在 這 數據 是 好的， 這 品質 是 好的。 」
現在， 我們 也 問 這 問題， 「好的， 是 這 全部 這 相關的 數據？ 是 那裡 a 方式 到 減少 這 貯存 沒有 減少 這 數據 品質?" 然後 我們 決定 到 實施 這 預處理 演算法 直接地 在 這 機器 到 減少 這 尺寸 的 這 數據。
什麼 我們 是 建議 為了 你， 也， 是 什麼時候 你 開始 a 使用 案件 為了 這 生產 流程， 後 定義 你的 專案 要求， 它 是 更好的 直接地 去 到 這 機器 和 開始 正在做 實驗 那裡， 和 然後 收集 這 數據 本地。 什麼時候 你 第一的 做 這 步， 你 將要 空閒的 你自己 a 很多 的 時間 到 創造 這 建築學 到 是 有能力的 到 得到 全部 這些 數據 某處 別的。
也, 你 將要 空閒的 你自己 很多 的 錢 因為 你 或許 不 需要 那 很多 空間 在 你的 伺服器 和 和 等等。 如果 你 開始 直接地 這裡， 你 能 去 全部 這 其他 步驟， 和 然後 你 將要 是 有能力的 到 得到 a 結果， a 使用 案件 那 作品 這 最好的， 和 你 將要 有 較少的 時間 為了 那。
如果 我們 總結 我們的 課程 學到了 和 好處 為了 這 使用 案件， 我們 能 確實 說 一個 應用導向 方法 是 非常 好的 實施 使用 案例 為了 生產。 你 真的 需要 a 深的 過程 和 機器 理解 為了 這 工業的 的 事物 使用 案例。
它 將要 確實 將要 是 更好的 為了 你 如果 你 創造 a 團隊 的 工程師， 人們 世界衛生組織 是 在職的 在 這 機器， 和 也 這 數據 人們 一起， 因為 你 需要 a 真的 深的 理解 的 什麼是 正在發生， 什麼 你 確切地 需要 到 是 有能力的 到 得到 a 益處 出去 的 它。
我們的 個人的 好處 為了 這 具體的 使用 案件 曾是 到 創造 a 方法 那 我們 能 使用 為了 其他 機器 和 流程， 哪個 我們 是 也 分享 為了 你 今天， 和 希望 那 你 能 也 使用 它 為了 你的 流程。 然後 也 這 方法 那 我們 創建 為了 我們 曾是 有能力的 到 使用 在 其他 機器 和 其他 沖孔 流程 那 其他 機器 有。
也, 我們 有 a 真的 好的 知識 在 這 結尾 的 這 使用 案件 關於 這 工具 穿 狀態 為了 我們。 我們 可以 也 增加 我們的 停機時間 因為 反而 的 等待 為了 a 工具 到 是 磨損 出去， 我們 是 有能力的 到 計劃 我們的 停機時間。 那 方法 自動地 那 我們 是 也 減少 我們的 成本。
在 頂部 的 它， 我們 是 也 有能力的 到 使用 這 方法 和 這 分析 為了 a 很久 行為 的 我們的 工具， 哪個 也 a 偉大的 事物 因為 在 這 結尾， 我們 是 有能力的 到 有 a 預測 維護 使用 案件。 A s a 櫻桃 在 這 頂部， 我們 是 有能力的 到 減少 我們的 數據 貯存 需求 顯著地。
在今天的 世界 在哪裡 我們 演講 關於 這 活力， 它是 非常 重要的 到 有 只是 這 相關的 數據 在 我們的 伺服器 因為 它是 更多的 可持續的， 它是 更多的 活力 高效的。 我們 是 真的 快樂的 和 我們的 結果， 和 我們 是 希望 也 你 將要 得到 一些 靈感 出去 的 我們的 方法， 和 或許 你會 是 有能力的 到 使用 它 為了 你們自己。
感謝 你 為了 你的 注意力， 和 這 曾是 我們的 方法。 有 a 好的 天。
