Problema
Descubrimos que muchos científicos de datos de la industria energética creen que necesitan obtener todos los datos sin procesar disponibles para resolver un problema o investigar un problema. Cuando se interactúa con historiadores industriales, esto puede ser un problema porque la cantidad total de datos puede alcanzar más de 10 GB según el intervalo de tiempo y la resolución solicitada. En ese punto, debe seguir la ruta de importar datos a una tienda diferente y escribir consultas personalizadas para intentar recuperarlos solo para descubrir que falta la mitad de los datos porque no manejó algún caso especial cuando un valor parpadea aparece como NULL o tiene bits defectuosos registrados.
Solución
Con el conector Power BI de Industrial App Store (IAS), podemos crear un panel de muestra en el que no necesitamos tener a mano todos los datos sin procesar porque podemos volver a consultar dinámicamente los períodos de tiempo específicos que nos interesan y actualizar el panel.
Para empezar, la tendencia muestra los últimos 300 días. IAS nos permite especificar restricciones de tiempo utilizando períodos de tiempo relativos que estoy utilizando aquí. La principal ventaja de esto es que cuando publico este panel en el servicio Power BI y configuro una actualización en segundo plano, siempre estará actualizado.
Para visualizar con precisión la tendencia solo necesitamos 2000 puntos. Porque mi tablero tiene menos de 2000 píxeles de ancho y no puedo mostrar más resolución de todos modos (es decir, si solicito 5k puntos, simplemente no hay suficiente espacio para mostrar eso y se descartarán al menos 3k puntos). Cuando quiero ampliar y examinar un área de interés, simplemente puedo editar los parámetros y establecer el período de tiempo que me interesa.
La cantidad de puntos sigue siendo 2000, pero veo muchos más detalles porque mi período de tiempo es mucho más corto. Estoy usando la agregación PLOT que está diseñada específicamente para mostrar la mejor forma de la tendencia al representar todos los picos y valles.
Utilizando los parámetros en power BI I transfer solo los datos que me interesan para reducir el ancho de banda, se cargan en el sistema de origen y en mi propia computadora. No necesito extraer 10 años de datos sin procesar, lo que llevará mucho tiempo, incluso si los historiadores de la industria lo admiten, por ejemplo, el archivo csv durante 1 mes con 575 etiquetas a una resolución de 1 segundo es un archivo de 9 GB y si desea 10 años de datos , bueno, puedes hacer los cálculos…
Además, podemos utilizar los parámetros anteriores con datos de alarmas y eventos (A&E) para investigar más problemas.
Un buen lugar para comenzar es mirar el informe de secuencia de eventos (SoE). Para buscar datos de SoE, que pueden ser millones de filas/eventos, puedo parametrizar aún más la consulta agregando propiedades de número de página y tamaño de página a mi informe. El informe todavía está filtrado por las fechas, pero tener parámetros de paginación nos permite profundizar en un evento específico, por ejemplo, apagado.
de nuevo estamos no descargando 10 años de eventos porque algunos sistemas pueden contener mucho ruido que contribuye al tamaño total. Por ejemplo, algunos activos pueden registrar un millón de eventos durante 5 horas durante un evento importante (por ejemplo, un apagado), por lo que solo puede imaginar cómo serían 10 años…
Industrial App Store permite la recuperación de datos de Power Platform que puede mostrar un gran nivel de detalle para que los científicos de datos creen algoritmos de aprendizaje automático sin tener que descargar toneladas de datos sin procesar o una breve descripción general que los ingenieros pueden usar para detectar un problema.
Contenido relacionado
Conectando a los historiadores industriales con Microsoft Power BI. Un conector para tenerlos todos…
Perspectivas de diseño del panel de análisis de alarmas
Actores malos de Power BI y alarmas y eventos
Enlaces útiles
Planta Inteligente
Tienda de aplicaciones industriales
Wiki de la tienda de aplicaciones industriales
Canal de YouTube de plantas inteligentes
