Event Frames

Какие события?

События – это важные периоды времени процесса или бизнеса, которые представляют что-то происходящее и влияющее на процесс или операции клиента. Часто клиенты хотят анализировать свои данные PI в контексте этих событий, а не по непрерывным периодам времени. Примеры различных типов событий включают в себя: время простоя активов, отклонения процессов, пуски и выключения оборудования, отклонения мониторинга окружающей среды, пакеты отслеживания продуктов или сорта бумаги, смены операторов или любые другие типы событий, которые имеют время начала и время окончания.

Что такое события?

У каждой отрасли, процесса и бизнеса есть события, которые важны для них. В то время как существуют доступные системы, которые могут фиксировать время начала и окончания для определенного типа события, лишь немногие системы могут захватывать множество различных типов событий и объединять информацию о событии с данными процесса, которые необходимы инженерам и специалистам по знаниям для анализа своих событий. без труда. Очень часто данные о событиях и данные о процессах хранятся в отдельных системах, и конечным пользователям приходится выполнять кропотливую задачу, состоящую в том, чтобы вручную комбинировать различные наборы данных для выполнения их анализа.

В PI System есть функция, называемая событиями, которая фиксирует контексты критических событий для наших клиентов. Функция фреймов событий позволяет клиентам регистрировать имя, время начала, время окончания и ряд связанной информации (атрибуты события), которые полезны для анализа в системе PI.

Фреймы событий помогают клиентам собирать и находить важные технологические и бизнес-события и связанные с ними данные. Вместо поиска по времени функция фреймов событий позволяет пользователям легко искать в PI System события, которые они пытаются проанализировать или сообщить о них. Фреймы событий также автоматически возвращают все связанные данные процесса, поэтому пользователям не нужно запрашивать данные у нескольких систем, а затем объединять их вручную. Фреймы событий фиксируют события и автоматически ссылаются на связанные данные процесса, так что пользователи могут тратить свое время на анализ данных, а не на запросы и манипулирование данными.

Используя шаблоны фреймов событий, клиенты могут определять и стандартизировать связанные данные (атрибуты фреймов событий), связанные с их различными типами событий. Атрибутами фрейма события могут быть строковые данные, используемые для предоставления дополнительного контекста вокруг события, которые полезны для поиска. Например, события простоя часто имеют код причины, который пользователи хотят искать или фильтровать во время анализа событий простоя.

Атрибуты фрейма события также могут быть сконфигурированы для ссылки на данные процесса в контексте события. Например, событие температурного отклонения, вероятно, будет иметь атрибут максимальной температуры во время события отклонения. Фреймы событий автоматически рассчитывают эти значения для пользователя. Кроме того, для каждого типа событий клиенты могут настроить индекс для атрибутов, которые позволяют им выполнять поиск чаще всего. Это позволит быстрее и проще выполнять поиск с использованием PI System, когда клиенты отслеживают несколько типов событий и имеют систему с миллионами событий.