PI 시스템 및 AspenTech IP.21과 같은 시스템의 광범위한 사용으로 인해 산업 시계열 데이터는 양과 복잡성 면에서 빠르게 증가하고 있습니다. JMP의 데이터 히스토리안 통합을 통해 분석가는 이러한 시스템에 직접 연결하여 고빈도 다중 스트림 데이터를 JMP로 가져와 대화형 탐색 및 분석을 수행할 수 있습니다.
본 프레젠테이션에서는 JMP에서 시계열 데이터를 선택, 가져오기 및 구조화하는 실용적인 워크플로우를 보여줍니다. 참가자들은 PI Asset Framework 계층 구조와 AspenTech 태그를 모두 활용하는 방법을 배우고, 스태킹 및 기타 구조화 도구를 사용하여 관련 데이터 스트림을 구성하는 기술을 익힐 수 있습니다.
또한 대용량 데이터 스트림을 처리할 때 확장성을 향상시키는 향후 기능들을 미리 선보입니다. 여기에는 대용량 데이터 가져오기의 효율적인 처리와 새로운 스트림 선택 방식이 포함됩니다. 이러한 개선 사항에는 향상된 PI 태그 기반 워크플로와 서버 지원 필터링이 포함됩니다.
이러한 개선 사항 중 상당수는 초기 사용자 고객의 피드백을 바탕으로 이루어졌습니다. 이 세션에서는 현재 워크플로에 대한 실질적인 지침과 함께 대규모 산업 데이터 환경을 지원하기 위해 JMP가 어떻게 지속적으로 발전해 나갈지에 대한 미래 전망을 제공합니다.
