Schwellwerte für die SCADA-Datenqualitätsprüfung wählen: Lücken, eingefrorene Werte, Bereichsverletzungen
Erwartete Satzanzahl und Abdeckung aus dem Aufzeichnungsintervall berechnen, die Fensterlänge für eingefrorene Werte, physikalische Bereiche festlegen und das Prüfergebnis lesen.
Fehler in SCADA-Daten zu finden ist leicht; schwer ist die Entscheidung, was als Fehler gilt. Ein zu enger Schwellwert markiert normales Verhalten als Fehler, ein zu weiter lässt fehlerhafte Daten ins Modell. Der Beitrag Lücken und fehlerhafte Werte in SCADA-Daten beschreibt die Fehlerarten; dieser Beitrag konzentriert sich darauf, wie man die Schwellwerte wählt.
1. Zuerst das Aufzeichnungsintervall kennen
Die einzige Eingabe der Abdeckungsrechnung ist die erwartete Satzanzahl, und die ergibt sich aus dem Aufzeichnungsintervall. Bei 10-Minuten-Mittelwerten erwartet man 144 Sätze pro Tag, 4.320 in 30 Tagen. Hat die Datei 4.104 Zeilen, beträgt die Abdeckung 4.104 / 4.320 = 95,0 %, also fehlen 216 Sätze (etwa 36 Stunden). Ein falsch angenommenes Intervall verdirbt die Abdeckung von Anfang an: Stundendaten als 10-Minuten-Daten gelesen wirken zu 100 % „fehlend“.
2. Lücken: ab welcher Länge ein Problem?
Ein einzelner fehlender Satz ist in den meisten Analysen unwichtig; ein langer Ausfall ist wichtig. Denken Sie sich den Schwellwert als Vielfaches des Aufzeichnungsintervalls: Bei 10-Minuten-Daten kann ein Abstand von mehr als dem 1,5-Fachen des Intervalls zwischen zwei aufeinanderfolgenden Sätzen als Lücke zählen, für eine „problematische Lücke“ lässt sich aber ein längerer Schwellwert (etwa mehrere Stunden) wählen. Den Schwellwert nach Verwendungszweck festlegen: kurz für Sofortalarme, bei täglichen Energieberechnungen ist eine längere Lücke vertretbar. Eine Lücke nie mit Null oder dem letzten Wert füllen.
3. Eingefrorene Werte: Fensterlänge
Ein eingefrorener Wert bleibt über N aufeinanderfolgende Sätze exakt gleich. N richtet sich nach der Natur des Signals. Bei einem kontinuierlich veränderlichen Kanal wie Windgeschwindigkeit oder Schwingung sind 6 identische Werte in 10-Minuten-Daten (1 Stunde) verdächtig. Dagegen kann die Leistung einer stehenden Maschine oder ein fester Sollwert zu Recht konstant sein: Dort ist ein eingefrorener Wert ein Zustand, kein Fehler. Den Schwellwert also je Kanal festlegen und Stillstandszeiten getrennt bewerten.
4. Bereichsverletzung: physikalische Grenzen
Die Grenze aus der Physik ableiten, nicht aus den Daten selbst. Beispiele: Richtung 0-360 Grad, relative Feuchte 0-100, Geschwindigkeit nicht negativ. Bei Größen wie der Temperatur die Grenze weit halten und nur unmögliche Werte erfassen (eine Lagertemperatur unter der Umgebungstemperatur ist beispielsweise eine maschinenspezifische Regel außerhalb davon). Physikalisch mögliche, aber ungewöhnliche Werte sind keine Fehler, sondern statistische Ausreißer; sie werden in einem eigenen Schritt untersucht.
5. Das Ergebnis lesen
- Auf die Abdeckung je Kanal und den Anteil problematischer Sätze achten, nicht auf die Fehleranzahl.
- Treten Lücken, Einfrieren und Bereichsverletzungen gemeinsam an einem Kanal auf, ist ein Sensor- oder Kommunikationsproblem wahrscheinlich; mit den Wartungsprotokollen abgleichen.
- Markieren statt löschen: Eine Markierung mit dem Grund erlaubt die Auswahl von Trainingsfenstern und ehrliche Verlustberichte.
Mit dem Werkzeug ausprobieren
Geben Sie Ihre eigene CSV-Datei in die SCADA-Datenqualitätsprüfung: Die Datei wird nicht auf einen Server geladen, sondern im Browser verarbeitet. Bei Zeitstempelproblemen hilft der Zeitstempel-Umrechner. Für eine erste Einschätzung mit Ihren eigenen Daten schreiben Sie uns.
Lassen Sie uns das für Ihr Werk besprechen
Weitere Notizen
Alle Notizen →- 3 Min. LesezeitSechs häufige Fehler auf UDI-Etiketten von MedizinproduktenVerpackungsebenen, Änderungen mit neuer UDI-DI, Verwechslung von Basic UDI-DI und UDI-DI, fehlende Herstellungskennung, Etikett und Barcode passen nicht zusammen, ungeprüfte Druckqualität: die häufigsten UDI-Fehler bei Medizinprodukten.
- 2 Min. LesezeitSechs Situationen, in denen die Karton-Paletten-Beziehung bei der Aggregation brichtAusgeschleuste Packungen, Teilkartons, Probenahme, manuelle Eingriffe, Doppelzuordnung und Palettenauflösung: die häufigsten Situationen, in denen Aggregationsdaten vom physischen Inhalt abweichen, und wie man sie an der Linie verhindert.
- 2 Min. LesezeitLücken und fehlerhafte Werte in SCADA-Daten: was vor der Modellierung zu tun istZeitstempel, Lücken, eingefrorene Sensoren, physikalisch unmögliche Werte, Abregelung und Wartungszeiten, Sensortausch: was in SCADA-Daten vor einem Modell für vorausschauende Wartung oder Leistungsprognose zu prüfen ist.