{"id":6733,"date":"2023-10-26T12:12:07","date_gmt":"2023-10-26T12:12:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/dk\/?post_type=insights&p=6733"},"modified":"2025-11-18T12:44:05","modified_gmt":"2025-11-18T12:44:05","slug":"datamodellering","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/dk\/insight\/datamodellering\/","title":{"rendered":"Datamodellering: Vejen til effektivitet og innovation"},"content":{"rendered":"
\n
\"datamodellering\"<\/figure>\n<\/div>\n\n
\n

Datamodellering er kernen i enhver moderne informationsbehandling. Data er det nye guld, ikke mindst indenfor industrien. Men f\u00f8r det kan bruges er der brug for datamodellering. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

P\u00e5 en fabrik genererer maskiner og udstyr kontinuerligt enorme m\u00e6ngder data, der indeholder nyttig information. Udfordringen er, at denne information ofte er sv\u00e6r at udtr\u00e6kke, fordi data pr\u00e6senteres p\u00e5 forskellige m\u00e5der. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Typisk har datatags fra forskellige datakilder forskellige m\u00e5leenheder og samplingsfrekvenser. For at kunne sammenligne disse data er det derfor n\u00f8dvendigt at modellere dem f\u00f8rst.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Hvad er en datamodel?<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n

En datamodel <\/strong>er en abstrakt model, der organiserer elementer af data og standardiserer, hvordan de forholder sig til hinanden og til egenskaberne for de enkelte andre enheder i den virkelige verden. Det er ogs\u00e5 grundlaget for standardisering af r\u00e5 inputdata.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Informationen kan have mange forskellige attributter. Nogle attributter indeholder realtidsdata og r\u00e5 driftsdata, mens andre definerer disse data. Sidstn\u00e6vnte giver sammenh\u00e6ng, og kan f.eks. beskrive datakilden, m\u00e5leenheden, minimums- og maksimumsintervaller eller andet, der giver information om udstyr, processer og systemer.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Variationer i industrielle data<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n
\n
\n

Forskellige datakilder<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Alle OT-data har \u00e9n ting til f\u00e6lles: Det kommer n\u00e6sten altid fra forskellige datakilder. Anl\u00e6ggets styresystemer udvikler sig over tid, og man finder ofte udstyr og systemer fra forskellige leverand\u00f8rer. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Selvom kommunikationsstandarder som OPC<\/a> <\/strong>og MQTT<\/strong><\/a> bliver brugt mere og mere, er der stadig store forskelle i fortolkningen af \u200b\u200bdisse standarder. En central OPC-server er derfor det f\u00f8rste skridt mod at g\u00f8re dine procesdata tilg\u00e6ngelige.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

\n
\n

Forskellige samplingsfrekvenser<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Digitalisering af m\u00e5linger indeb\u00e6rer, at de tages med en bestemt frekvens<\/strong>. Ofte er det kunden, der bestemmer, hvor ofte data skal samples.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Udfordringerne er, at disse frekvenser ikke altid er de samme. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Hvordan kan du sammenligne en m\u00e5ling foretaget hvert minut med en m\u00e5ling foretaget hvert sekund? P\u00e5 et tidspunkt vil der skulle foretages interpolation eller ekstrapolering af m\u00e5linger for at udligne dette.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

\n
\n
\n

Forskellige datatyper og enheder<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Der er mange forskellige typer data at forholde sig til. Man skelner mellem digitale signaler, som f.eks. t\u00e6nd\/sluk, og analoge signaler, som f.eks. temperaturm\u00e5linger. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

For at kunne sammenligne to eller flere signaler skal de v\u00e6re af samme datatype<\/strong>. Dette kr\u00e6ver, at en konvertering af data skal foretages p\u00e5 et bestemt sted.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

\n
\n

Forskellig navngivning<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Hvert datapunkt i et anl\u00e6g eller en fabrik har en unik adresse eller navn. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Fordi produktionsanl\u00e6g ofte har titusindvis af datapunkter, er denne navngivning ofte kompleks<\/strong>. Det kan PLC- og SCADA-programm\u00f8rerne normalt forst\u00e5, men for it-ingeni\u00f8ren, der vil arbejde med data, er det sv\u00e6rere.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Han\/hun skal derfor bruge lang tid i forvejen p\u00e5 at bearbejde data, f\u00f8r det egentlige arbejde kan g\u00e5 i gang.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Hvad er datamodellering?<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n

Datamodellering er processen med at skabe en visuel repr\u00e6sentation af en organisations datastruktur. Dette indeb\u00e6rer at definere dataelementer, deres relationer og attributter, som er afg\u00f8rende for effektiv databehandling og analyse. Inden for produktionsvirksomheder er datamodellering n\u00f8glen til at organisere, lagre og udtr\u00e6kke vigtige oplysninger om produktionsprocesser og ressourcer.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Fordelene ved datamodellering i produktionsindustrien<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n

Datamodellering er afg\u00f8rende inden for produktionsindustrien, hvor teknologiske fremskridt og digital transformation spiller en central rolle i at opn\u00e5 effektivitet, kvalitet og innovation.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Datamodellering g\u00f8r det muligt at standardisere information og kategorisere hvordan data tr\u00e6kkes sammen. Dette giver mulighed for interoperabilitet og deling af information p\u00e5 tv\u00e6rs af forskellige applikationer, og giver en \u00absingle source of truth\u00bb for medarbejdere i forskellige roller med forskellig viden, som bruger data p\u00e5 forskellige m\u00e5der.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Optimeret Produktionsplanl\u00e6gning:<\/h3><\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Datamodellering giver produktionsvirksomheder mulighed for at oprette komplekse produktionsplaner ved at analysere historiske data, forudse eftersp\u00f8rgsel og identificere flaskehalse i produktionsprocessen.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Kvalitetsforbedring: <\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Ved at indsamle data om produktionsprocessen kan datamodellering hj\u00e6lpe med at identificere kvalitetsproblemer i realtid og tr\u00e6ffe n\u00f8dvendige foranstaltninger for at forhindre defekter.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Lagerstyring: <\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Datamodellering kan optimere lagerstyringen ved at spore r\u00e5varer og f\u00e6rdige varer i realtid, hvilket reducerer spild og omkostninger.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Predictive Maintenance: <\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Ved at overv\u00e5ge maskiners ydeevne kan produktionsvirksomheder forudsige vedligeholdelsesbehov og forhindre uventede nedbrud.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Innovation: <\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Datamodellering muligg\u00f8r dataanalyse, der kan lede til produktforbedringer og nyt\u00e6nkning inden for produktionsprocesser.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n
\n

Med den rette datamodellering vil personale i forskellige roller kunne se data og hurtigt forst\u00e5 kilden, strukturen og hvad modellen repr\u00e6senterer (f.eks. en pumpe eller en produktionslinje). Det er denne kontekst, som g\u00f8r datamodellering vigtig. OT-personale kan styre, hvilke roller der kan f\u00e5 adgang til hvilke data og hvorn\u00e5r, s\u00e5 alle brugere har adgang til den information de har brug for <\/strong>og kan bruge den til at optimere <\/strong>produktionsprocessen.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

S\u00e5dan et system er stadig nyt for mange virksomheder \u2013 men vil give store fordele. Vi leverer kommunikationsl\u00f8sninger som DataOps<\/strong><\/a> fra HighByte<\/a> <\/strong>og OPC Server<\/strong><\/a>, der kan hj\u00e6lpe dig i gang.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
\n
\n
\"HighByte<\/figure>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n
\n
\n
\n G\u00f8r dine industrielle data brugbare<\/strong>\n \n

Download dette Solution Brief “Make Your Industrial Data Useful”<\/strong> og l\u00e6r mere om industriel datamodellering og hvordan du kan g\u00f8re dine industrielle data brugbare.<\/p>\n<\/div>\n \n