OEE Daten mit Infinity Datenquelle
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In diesem Tutorial zeigen wir, wie du OEE Daten aus deinen Aufträgen in Grafana visualisieren kannst. Dafür benötigst du Zugang zu Grafana Platform und einer ENLYZE Infinity Datenquelle. Hierfür kannst du uns gerne kontaktieren.
Ziel dieses Tutorials ist eine Statusanzeige des aktuellen OEE aller Maschinen als Tachometer.
Im ersten Schritt, muss ein neues Panel in einem Dashboard angelegt werden. Wichtig ist, dass als Datenquelle die ENLYZE Infinity Datenquelle ausgewählt wird. Diese mag einen anderen Namen haben, als in unserem Beispiel.
Parser: UQL
URL: production-runs
Da es sich bei den API Daten nicht um Zeitreihendaten handelt, müssen die Abfrageparameter so angepasst werden, dass die Daten mit dem für das Dashboard eingestellten Zeitraum übereinstimmen. Dazu folge den folgenden Schritten:
Klicke auf "Headers, Request params"
Erstelle einen URL Query Parameter mit Key: "start" und Value: "$__from"
Nun werden in der Abfrage nur noch Produktionsaufträge angezeigt, deren Startwert größer gleich dem eingestellten Startdatum des Dashboards ist. Analog kann der Parameter Key: "end" und Value: "$__to" genutzt werden, um die Abfragewerte auf das Ende des Dashboards zu filtern. Wenn das gewählte Zeitintervall immer zum aktuellen Zeitpunk endet (bspw. bei der Einstellung "Last 7 days"), ist dieser Parameter jedoch i. d. R. nicht notwendig.
Vor Eingabe der Query sollte die Visualisierung noch die Meldung "No Data" zeigen. Um das zu beheben, benötigst du folgende UQL-Query.
Hier erklären wir die Bestandteile der Query:
parse-json: gibt an, dass das Query Ergebnis als JSON geparst werden soll
scope "data": entpackt das verschachtelte Objekt "data" aus der Ergebnis-JSON
project "start"=todatetime("start"), "productivity", "machine": wählt die Spalten "start", "productivity" und "machine" aus, wobei "start" von einem String-Objekt zu einem Datum umgewandelt wird, was für spätere Berechnungen und Zeitreihendarstellungen nützlich ist
extend "score"="productivity.score": entpackt das verschachtelte Objekt "productivity", was sowohl den Wert "score", also den Wert für die OEE-Berechung, als auch "time_loss", die verlorene Produktionszeit durch mangelnde Verfügbarkeit, Leistung und Qualität der Produktion in Sekunden, enthält. Hier ist nur der Wert "score" relevant
Das Ergebnis der Query in tabellarischer Form sollte folgendes Format haben:
Die für dieses Tutorial relevanten Spalten sind "machine", damit wir den OEE nach Maschinen gruppieren können, und "score", die OEE-Werte. Die Gruppierung der Werte werden durch eine "Group by" Transformation realisiert:
Klicke auf den Reiter "Transform data"
Klicke auf "+ Add Transform"
Wähle "Group by"
Definiere "machine" als Feld für die Gruppierung (siehe Bild)
Wähle "score" als Feld für den aggregierten Wert und "Mean" als Aggregierungsmethode.
Jetzt zeigt die Tabelle eine Zeile pro Maschine und deren mittleren OEE-Wert
Wähle nun die gewünschte Visualisierungsart aus. In diesem Fall haben wir uns für die Tacho-Darstellung (Gauge) entschieden. Unter "Standard Options" lässt sich die Einheit zu Prozent anpassen und unter "Thresholds" kann die farbliche Unterteilung der Anzeige eingestellt werden.
Das finale Panel zeigt den mittleren OEE für den ausgewählten Zeitraum über alle Maschinen.
Auf der Basis der hier gezeigten Visualisierung können weitere OEE-Darstellungen erstellt werden. So können auch dem OEE zugrunde liegende Werte Leistung, Verfügbarkeit und Qualität pro Produktionsauftrag überwacht werden.
Außerdem ist eine Darstellung des OEE über die Zeit möglich:
Nach der Auswahl der richtigen Datenquelle solltest du ein Eingabefeld mit verschiedenen Optionen sehen. Für dieses Tutorial wählen wir den . Unter "URL" wird angegeben, welche der Datentabellen der wir abrufen wollen. Die OEE-Daten liegen in der Tabelle also Produktionsaufträge. Folgende Einstellungen müssen also geändert werden:
In diesem Tutorial verwenden wir den , um unsere Query zu schreiben. UQL steht für Unstructured Query Language und vereint Elemente aus JSON, GraphQL, CSV und XML. Infinity Datenquellen können auch mit anderen Parsern verwendet werden.
Weitere Informationen findest du .
