製程數據分析

製程數據分析軟體及Yokogawa的分析服務是品質穩定化解決方案，可協助企業穩定並持續改善產品品質。製程數據分析透過從4M（物料、設備、方法、人員/ Material, Machine, Method, huMan）的角度分析製程數據，讓您更深入了解工廠運作狀況。

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製程數據分析概述
什麼是製程數據分析（PDA）
相關資訊

營運卓越轉型的關鍵領域

資產運作與優化

製程數據分析是橫河與KBC共同創新的解決方案與服務組合。我們提供全面性的解決方案，結合顧問服務與數位技術，覆蓋業務自動化的四大領域。

資產運作與優化

資產運作與優化旨在發揮實體資產潛能，提高產量並最大化高價值產品的生產，同時降低能源等可變成本。確保大小資本支出專案按時按預算完成，以實現成長並符合環境要求。透過這些能力，企業能充分利用實體資產。橫河的資產運作與優化解決方案運用領先業界的技術，生成精確的操作資訊以增進操作員洞察力，最終提升績效與獲利能力。

資產運作與優化的關鍵能力

資產策略：定義工廠產能、可操作性與生產需求，以符合公司策略。
資產改善：透過擴展工廠操作窗口及/或增建/修改工廠來提升工廠獲利能力。
資產優化：透過讓班組依計畫及操作窗口執行活動來優化工廠運作。
資產運作與製程控制：讓班組能有效執行計畫並管理異常情況，操作工廠。
資本專案交付：篩選方案、工程設計並交付具有成本效益、及時且符合目的的資本專案。

憑藉專案執行與完整生命週期服務的經驗，以及KBC顧問服務，客戶可以獲得最大化實體資產的實務與深入見解。我們的目標是協助改善獲利能力，同時提升整體安全性、可操作性與可靠性。

·供應鏈優化
- 依據產品市場需求，優化原料（油料或化工原料）管理，使操作員能靈活掌握市場狀況。
·營運風險管理
- 可靠地控制個人與製程層級的安全、健康及環境風險，避免重大損失。
·資產管理與完整性
- 可靠確保資產穩定性與可用性，同時控制維護成本，確保資產符合預期，隨時能抓住短期市場機會。

製程數據分析概述

製程數據分析的目標是將工廠累積的製程歷史大數據進行分類、整理與解釋，依據 4M* 條件創造價值。近年來，隨著 AI 與 IIoT 的應用，越來越多企業導入製程數據分析以改善產品品質、提升產率並穩定生產。
* 4M：方法 (Method)、材料 (Material)、設備 (Machine)、人員 (huMan)

然而，即便在現場實際嘗試分析製程數據，也往往難以立即取得成效。原因在於，例如以下問題會阻礙製程數據的有效利用。

客戶在自行分析製程大數據時常遇到的問題

Process Data contains information 4M information which implies when and how 4M condition is changed.

製程數據的複雜性

分析製程大數據非常耗時，因為在擷取與前處理資料時，需要考慮製程設計概念以及 4M* 條件。

分析人員的情況

一般而言，客戶會使用非專門的製程數據軟體來分析資料。然而，使用此類工具往往使分析更加困難，並耗費大量時間與精力。
客戶內部通常缺乏熟悉分析工作的資料科學家。此外，大部分分析時間都花在思考下一步分析動作上。

Data analysts know what to do next in data analysis work, but a person who is not familiar with data analysis usually takes time to consider what to do next.

什麼是製程數據分析

製程數據分析Process Data Analytics(PDA) 是Yokogawa專有且經現場驗證的數據分析軟體，設計與開發基於超過 100 個製程產業客戶的諮詢專案累積的廣泛 know-how，使製程工程師能快速且高效地從工廠大數據中分析並生成有價值的洞察。

Process Data Analytics 製程數據分析功能

Process Data Analytics 製程數據分析提供強大且易用的功能，以快速分析製程數據。這些功能可依需求調整，使客戶不僅能對工廠大數據進行分析任務，也能有效規劃與執行對策。以下列出部分功能：

圖表顯示功能
數據提取／標記功能
時間差／相位差調整功能
趨勢數據前處理功能
MT 分析功能

PDA enables you to preprocess your trend data according to 4M changes, and interpret data with various useful functions specific to trend data.

* 對數據分析經驗不足的客戶，可委託橫河專業顧問提供分析諮詢服務。

詳細說明

圖表顯示功能

導入製程數據時，所有趨勢圖可即時顯示。此外，其他有助於數據評估的圖表類型，如直方圖、散佈圖及疊圖，也可輕鬆建立與顯示。

數據提取／標記功能

根據製程數據中包含的現場 4M 條件，可對數據進行分割、標記、分層與比較，以發現並突顯有用的製程變化洞察。
4M 變化範例：原料批號變更、手動／自動模式切換、設備停機、感測器故障等。

時間差／相位差調整功能

Process Data Analytics 製程數據分析提供調整相關製程標籤資料間相位差與時間差的功能。此調整對進行有意義的比較至關重要，因為物理或化學相關的製程標籤間常存在時間偏移或差異。

趨勢數據前處理功能

Process Data Analytics 製程數據分析提供前處理功能，以消除製程數據中的週期性波動及測量誤差。此功能可提取數據特性，並在軟體上顯示趨勢供確認。

MT 分析功能

Process Data Analytics 製程數據分析具備 Mahalanobis-Taguchi 方法（MT 方法）的判別分析功能，用於品質工程。透過此方法的相關分析，可定量驗證正常數據點與異常數據點之間的關聯。
Process Data Analytics製程數據分析亦提供與資料庫連結的其他功能，如與 Exaquantum、OSI soft PI System 及 MathWorks MATLAB 連結。

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