你相信你的数据吗?

然而，公司将工厂数据用于运营支持、维护、规划和优化。他们还将数据发送到企业资源规划(ERP)系统。所以准确性是至关重要的。错误的数据可能导致马蜂窝问题，包括糟糕或不安全的操作决策。

在位于加拿大阿尔伯塔省卡尔加里的壳牌加拿大有限公司炼油厂，工厂经理使用炼油厂范围内的数据协调应用程序来获得对生产的一致视图，并识别读数错误的流量计。该应用程序使用的模型是由位于德克萨斯州普莱诺的英维思过程系统(Invensys Process Systems)的SimSci-Esscor部门设计的。

该应用程序自动运行，并为壳牌的晨间运营会议生成每日结果。高频运行的设计是为了确保仪表问题被检测到与引起问题的事件接近。

英维思过程系统油气产品主管Harpreet Gulati表示:“这些在线数据协调系统目前部署在壳牌全球多个工厂，每天提供协调数据。”壳牌加拿大公司的数据非常准确，让管理层和工厂人员有信心推动流程的极限，做出更有利可图、更安全的商业决策。”

两个事实

关于植物数据有两个事实。首先，现在每个人都想了解工厂的信息——从工厂操作员到维护、资产管理和业务方面。第二，工厂数据不准确。由于假设数据存在不准确性，工厂运营商正在转向数据协调工具，以在数据传输到各个相关方时改善数据。数据不准确是在传感器级别被检测到的，随着数据的传播，甚至在ERP系统本身。

古拉蒂说:“在运营环境中，决策的准确性直接取决于可用底层数据的准确性。”“数据的准确性对于有效的管理和会计至关重要，但它也影响到人员的生产力、安全性和可靠性。”古拉蒂指出，不准确是植物生命的自然组成部分。“人们已经学会了如何接受不准确的信息。”

大量的数据现在正在从工厂制造执行系统(MES)到ERP系统之间来回传递。这包括材料清单、生产数据、工程变更管理、库存消耗和运输信息。考虑到任何传递的数据都可能包含不准确的内容，工厂正在转向数据协调工具和建模软件来检测损坏的数据。“在拥有25个不同应用程序的分布式环境中，出错的几率会增加，”供应商ABB公司协同产品线业务和产品经理Jim Kline说，“如果所有应用程序都处理同一个输入的数据，就可以改善系统中对象或实体的数据。”

即使是最好的传感器和传输数据的系统也存在一定程度的错误。英维思的古拉蒂表示:“首先，人们进行测量，会有一定程度的误差。其次，随着时间的推移，压力传感器和温度传感器的测量结果会下降。在最好的情况下，你会有正负2%的误差。通常是5%。”

收集的数据越多，出错的可能性就越大。当数据收集来自不属于控制系统的设备时，数据不准确可能是一个特别棘手的问题。波士顿AMR研究公司的高级研究分析师西蒙·雅各布森(Simon Jacobson)说:“有了无线、手持和条形码——所有这些都可以去除纸张——我们获得了如此多的数据，我们不得不问自己是否收集了正确的数据。”“最大的挑战是我们如何有效地确保它的准确性?我们怎么知道我们的测量方法是否正确呢?”

平滑它

有许多解决数据不准确的方法。许多传感器已经变得足够智能，可以自我监控。Wonderware是一家位于加州湖森林的自动化软件供应商，负责HMI、SCADA和平台的项目经理Keith Jones说:“传感器已经变得更加智能，现在能够检测到的不仅仅是超出范围的信息，它们还可以为信息分配某种质量指标。”“在大多数协议中，都有一个数据质量已知的点-您可以判断数据是否坏并标记它。”

控制系统和MES还可以通过模型和数据调节应用程序来检测不准确的数据，这些应用程序可以扫描数据以获得异常读数。有时，这些应用程序会平滑数据，使其显示的读数成为范围内的平均值。这些程序还可以识别出需要更换或重新校准的错误传感器。“我们有参数和参数范围。如果收到的数据超出了范围，我们可以检查数据是否正确发送，”德克萨斯州奥斯汀市供应商艾默生过程管理公司(Emerson Process management)的数据管理总监鲍勃·莱尼奇(Bob Lenich)说。“控制系统和MES将采取适当的行动，因为它们足够聪明，可以判断数据是否错误。”

控制数据通常通过OPC服务器(使用OPC开放连接标准)传递信息到ERP系统。在大多数情况下，首先对数据进行处理以消除不准确性。亚利桑那州斯科茨代尔市OPC基金会的技术总监吉姆·鲁斯说:“越来越多的数据在到达OPC之前已经得到了验证。”“这些设备越来越精确。一旦确定了数据的质量，它就可以通过任何需要的系统。”

过滤不准确的数据并不新鲜，但它正在进入新的领域。首先，更多的数据被更多感兴趣的各方共享。其次，数据共享正在向更小的公司转移。艾默生(Emerson)数据管理服务总监乔安妮•萨拉查(Joanne Salazar)表示:“长期以来，一直在进行实时集成的人们一直在过滤数据以确保准确性。”“大型石油和天然气工厂确保进入他们模型的数据是正确的。现在，中小型化工厂和石化厂开始这样做了。”

ERP帮助吗?

现在数据在工厂和业务端之间共享，公司正在控制系统和ERP之间建立故障安全程序，以确保任何一个系统中的数据故障不会影响到另一个系统。位于康涅狄格州诺沃克的供应商西门子IT解决方案和服务公司的高级总监Paul Rauch说:“如果你在ERP层面遇到了问题，你想要确保工厂仍然可以运行，当你在工厂层面遇到困难时，你想要确保你能够使用ERP。”

在许多情况下，ERP没有配置为探测数据问题，只是在数据到达时接受数据。Wonderware的琼斯说:“当你合并数据并将其放入ERP时，ERP并不知道这些数据是否正确。“通常情况下，ERP相信它被告知的一切。如果你告诉ERP你生产了1000磅的产品，而你只消耗了800磅的原材料，ERP不会知道其中的区别。”

在其他情况下，ERP实际上被编程为在检测数据问题方面发挥作用。“我们提供了一个关键功能，以确保通过异常步骤收集数据，”德国ERP供应商SAP AG的全球营销总监西莫·赛义德(Simo Said)说。“你可以在ERP系统中使用这些模型，并控制工厂系统和ERP系统之间的数据交换。”该模型包括一系列八个预测步骤，用于识别数据中的错误。

一些ERP数据清理发生在ERP系统内部。西门子的Rauch说:“我们已经创建了一个工具，如果有数据错误，它会被传递到配置SAP收件箱。”“在这里，人们可以找出如何处理错误。”

在其他时候，由ERP系统本身之外的ERP工具审查数据的不准确性。SAP的赛义德说:“我们在多工厂环境中为客户提供了ERP之外的第二种环境。“您可以使用SAP制造集成智能来捕获订单、批次和质量相关的数据，并检查以确保主数据的准确性。它确保了流程的集成。”

确保工厂数据准确性的首要策略是首先假设它是不准确的。一旦你假设数据损坏了，你可以应用许多程序、应用程序和模型来检测和修复数据不准确性。

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