産業分野の時系列データは、PI SystemやAspenTech IP.21といったシステムの普及に伴い、量と複雑さの両面で急速に増加しています。JMPのデータヒストリアン統合機能により、アナリストはこれらのシステムに直接接続し、高頻度かつマルチストリームのデータをJMPに取り込んで、インタラクティブな探索と分析を行うことができます。
本プレゼンテーションでは、JMPにおける時系列データの選択、インポート、構造化に関する実践的なワークフローを紹介します。参加者は、PI Asset Frameworkの階層構造とAspenTechタグの両方を扱う方法、およびスタッキングなどの構造化ツールを使用して関連データストリームを整理するテクニックを学びます。
また、大量のデータストリームを扱う際の拡張性を向上させる今後の機能についてもご紹介します。これには、大容量インポートのより効率的な処理や、ストリーム選択への新しいアプローチなどが含まれます。これらの機能強化には、PIタグベースのワークフローの改善や、サーバー支援によるフィルタリングなどが含まれます。
これらの機能強化の多くは、早期導入顧客からのフィードバックに基づいて行われました。本セッションでは、既存のワークフローに関する実践的なガイダンスと、JMPが大規模な産業データ環境をサポートするために今後どのように進化していくかという将来展望の両方を提供します。
