osisoft regional seminar 2019 · maior eficiência. operacional. melhor proteção. ambiental....

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São Paulo

OSIsoft Regional Seminar 2019

28 de maio

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Luiz Kawafune – Systems Engineer

28-May-2019

Entregando dados de processocom alta qualidade para Advanced Analytics

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“We see customers creating bigData Graveyards,

dumping everything into HDFSand hoping to do something with it down the road.

But then they just lose track of what’s there”Sean Martin, Cambridge Semantics

“The enterprise data lake: Better integration and deeper analytics”PWC – Technology Forecast: Rethinking Integration, 2014

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Interesse crescente emAdvanced Analytics

62% com um ou mais projetosde Advanced Analytics atualmente

46% contam com líderes de negócio envolvidosem investimentos com Advanced Analytics

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• Repositório de dados estruturados e não-estruturados

• Múltiplas fontes de informação• Formatos diversos

• Repositório de dados estruturados• Múltiplas fontes de informação• Formato Linha-Coluna

Data Warehouse Data Lake

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Messaging Hub• Dados em tempo real• Múltiplas fontes de

informação• Não há necessidade de

armazenar os dados antes de processá-los

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Casos de sucesso com Advanced Analytics

Maior EficiênciaOperacional

Melhor proteçãoambiental

Habilidade em prevenirfalhas de alto custo

Henkel prevê uma transiçãode uma reação exotérmica do processo, reduzindo em 5% o

tempo dele.

United Utilities prevê o transbordamento de câmarasde esgoto 6 horas antes de

um incidente.

Invenergy prevê falhas nosmultiplicadores das turbinascom pelo menos um mês de

antecedência.

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https://www.osisoft.com/Presentations/Prediction-of-In-Process-Quality/

https://www.osisoft.com/Presentations/Industrial-Intelligence--Artificial-Intelligence-in-Action/

https://www.osisoft.com/Presentations/Prediction-of-Combined-Sewer-Overflow-Chamber-Water-Levels-using-Rainfall-Forecasts/


Cinco considerações antes de iniciar com Advanced Analytics

1. Gaps nos dados2. Baixa qualidade nos dados3. Baixa contextualização4. Correlações desconhecidas5. Ceticismo natural

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Séries temporais não são estruturadas

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Como reduzir a incerteza

do que se pode conseguircom Advanced Analytics?

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Pequenos projetos alavancando um projeto maior

Características Principais• Incluir experts do processo• Ter valor ao negócio• Relacionado a iniciativas maiores

RO

I

tempo3 anos

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Adote tecnologias iterativas que incluam experts

Descobrir Explorar Implantar

… e use tecnologias que suportem esses processos

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Capacidade de preparação de dados que acelere algoritmos de Treinamento ou facilite a criação de visualizações em ferramentas de BI:

• Nomenclatura padronizada

• Dados alinhados

• Medições padronizadas dos ativos

• Filtragem avançada usando• Tipo de ativo• Tipo de evento

Descobrir

13


Descobrir

14

Inicie a partir de umanomenclatura e hierarquiacomuns

Escolha as grandezas que descrevem o modelo

Filtre baseado emTemplates


Explorar

Encontre dados de processo relacionadosa eventos pré-estabelecidos…

… e remova valores não razoáveis

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Diversasformas de tratar os dados

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Explorar


Selecione os dados relacionados com um tipo de evento

Veja uma amostra dos resultados depois de filtrados

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Explorar


Múltiplos tipos de filtro para os dados

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Explorar


Dados de processo de um ativo que está pronto para algoritmos ou ferramentas de BI

• Contextualização

• Alinhamento

• Normalização em Ativos

• Dados filtrados por eventos específicos

• Dados filtrados para T > -273.15 C

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Implantar


Escolha onde vocêquer publicar osdados

Em um único passoou incremental

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Implantar


Como o PI Integrator ajuda com estes obstáculos?

1. Gaps nos dados – Filtre ou Interpole2. Baixa qualidade nos dados – Filtre valores não razoáveis3. Baixa contextualização – Indexe por eventos4. Correlações desconhecidas – Trabalhe com experts do processo,

sem a necessidade de programação5. Ceticismo natural – Envolva o expert em treinamentos iterativos

sem demandar muito do seu tempo

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Suporte a arquiteturas Lambda e Kappa

Data Warehouse

DataHub

Data Lake

BI Tool Model Training

Automation SystemsAssets Edge Devices / Sensors IoT solutions

Enterprise Operations Infrastructure

Streaming DataBulk Data

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Redução de risco em projetos de Advanced Analytics

Benefícios do PI Integrator

• Integra dados de processo a uma plataformade Advanced Analytics de sua escolha

• Evita a demora em analisar séries de dados desconhecidos

• Elimina a necessidade de criar e gerenciarscripts que preparam os dados para outros sistemas

HARMONY

CEMEX: “Now we don't spend any time preparing data - It’s there. Now, your time is spent in value-add activities…”

http://www.osisoft.com/Presentations/Transforming-Process-Data-Into-Information--PI-Integrator-for-Business-Analytics/

SAP HANA

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PI Integrator forBusiness Analytics

2018 R2

PI Integrator forSAP HANA

2017

PI Integrator forEsri ArcGIS2017 SP1

Category Destination Standard AdvancedGeneral PI ODBC or Flat Files

Relational Database

SQL Server

Azure SQL Database

Oracle RDBMS

Data Warehouse

SAP HANA Smart Data Integration

Apache Hive

Azure SQL Data Warehouse

Amazon Redshift

Data Lake

Hadoop HDFS

Azure Data Lake Store

Amazon S3

MessagingHub

SAP Streaming Analytics

Apache Kafka

Azure IoT Hub or Event Hubs

Amazon Kinesis Data Streams

GIS ArcGIS GeoEvent Server

New! Support for Amazon

New!

New!

New!


Resumo

• Advanced Analytics– Inicie com projetos pequenos que envolvam experts– Use uma abordagem iterativa em seus projetos

• PI Integrators– Suportam preparação de dados usando drag-and-drop para

manejo por experts– Provê integração nativa com uma variedade de plataformas

de Advanced Analytics e ferramentas de BI– Envia dados tratados em lote e de maneira incremental ou por

streams

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Luiz Kawafune

[email protected] EngineerLatin America Cyber Security Champion

OSIsoft do Brasil

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mailto:[email protected]

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