12. Mai 2021
Die Version 2021.R2 enthält die folgenden neuen Funktionen und Verbesserungen:
Präsentieren von Machine Learning Model-Tags
Mit dem Release 2021.R1 haben wir Embedded Notebooks in TrendMiner eingeführt, die dem Analytics Expert Anwender mehr Flexibilität über die robust verpackten Funktionalitäten hinaus bieten, für die TrendMiner bekannt ist. Sie können nun, basierend auf den in einer TrendHub-Ansicht aufbereiteten Daten, erweiterte Analysen über Python-Skripting durchführen und noch fortschrittlichere Visualisierungen erstellen, die durch Einbettung in ein DashHub-Dashboard operationalisiert werden können und einer gesamten Organisation zur Verfügung stehen.
Mit dieser Version erweitern wir die Möglichkeiten zur Umsetzung der Arbeit aus dem Notebook, indem wir vom Kunden erstellte Modelle in einer eingebetteten Scoring/Inference Engine einsetzen und die Modellausgaben als Machine Learning Model-Tags verfügbar machen. Damit sind die Modellausgaben für alle TrendMiner-Benutzer verfügbar, als wären es Tags, die aus einem Enterprise Historian oder einer anderen Zeitreihen-Datenquelle stammen und ALLE bestehenden TrendMiner-Funktionen freischalten. Zum Beispiel: Visualisierung von aktuellen und historischen Daten, Suche nach Mustern oder Schwellenwerten sowie Monitoring.
Um das Potenzial dieser Lösung zu verdeutlichen, wird diese Version auch ein von TrendMiner erstelltes Modell zur Anomalieerkennung enthalten. Dieses Modell kann trainiert werden, um das normale Verhalten eines kontinuierlichen Prozesses auf Basis einer für TrendMiner bereitgestellten Ansicht mit historischen Daten zu erkennen. Das Ergebnis kann auf aktuelle Live-Daten angewendet werden, um anomales Prozessverhalten zu erkennen, das durch einen hohen Anomalie-Score (d. h. die Modellausgabe) angezeigt wird.
Die minimalen Systemanforderungen für die Verwendung der neuen Machine Learning Model-Tags und/oder die Ausführung der Embedded Notebooks-Funktionalität, die in unserer Version 2021.R1 veröffentlicht wurde, betragen 48 GB RAM, d. h. es werden zusätzlich zu den minimalen Systemanforderungen von 16 GB RAM weitere 32 GB RAM benötigt.
New Functionalities
- Asset-spezifische Kontext-Typen: Zusätzliche Konfiguration für die Kontext-Typen in der Plattform, mit der Administratoren entscheiden können, welche Kontext-Typen für einen bestimmten Teil des Asset-Baums verfügbar sind.
- Der Komponentenfilter in ContextHub unterstützt die einfache Aufnahme aller Context Items, die mit einer Bedieneinheit oder einem Gerät verbunden sind, in Ihre Ansichten.
- Durch das Anheften von Zeilen im Gantt-Diagramm können Sie festlegen, welche Komponenten, Typen oder Felder immer angezeigt werden sollen, unabhängig davon, ob in dem von Ihnen betrachteten Zeitrahmen Inhalte vorhanden sind
Application Enhancements
- Verbesserter Export von Suchergebnissen und Diagrammdaten.
- Verbesserte Deaktivierungsstrategie für Monitore, die besser anzeigt, dass Monitore vom System deaktiviert wurden, und die es ermöglicht, diese Monitore durch Health-Checks wieder zu aktivieren.
- Verbesserte DashHub-Benutzererfahrung, einschließlich einer kompakteren Kachelansicht, Präsentationsmodus und scrollbaren Dashboards.
- Die 'Trend-Kachel' von DashHub bietet jetzt alle Funktionen wie die bekannten Werkzeuge in TrendMiner: gestapeltes Diagramm, Gruppierung, Achsen-Sichtbarkeit, Streudiagramm-Modus mit Histogrammen, etc.
- Gantt-Diagramm-Anordnung per Drag & Drop zum Verschieben von Typen, Feldern oder kompletten Komponenten-Blöcken in der Gantt-Übersicht.
- Parallele Verbindungen: In ConfigHub ist es jetzt möglich, die Anzahl der parallelen Verbindungen pro Datenquelle zu konfigurieren, was die Möglichkeit bietet, die Last bei Datenquellen mit geringer Kapazität zu begrenzen und den Durchsatz von TrendMiner bei Datenquellen mit hoher Kapazität zu erhöhen.
- Verschiedene Verbesserungen bei Streudiagrammen.
- Unterstützung für TrendHub NextGen Ansichten in Notebooks.
- Verschiedene Sicherheitsverbesserungen.
- Vollständige Unterstützung für den Microsoft Edge Browser (als Ersatz für die Unterstützung des Internet Explorer 11, der in der Version 2021.R3 eingestellt wird)
- TrendMiner Symbol für PiVision wurde aktualisiert, um PiVision 2020 Installationen zu unterstützen
Bug fixes
- Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Recommender Engine nicht zugängliche Tags als Ergebnis zurückgibt.
Bekannte Probleme
- Die Cross Asset Value Based Suche wird derzeit für String-Tags (d.h. digitale Tags, für die keine numerische Wertzuordnung auf dem Historian existiert) nicht unterstützt (und ist gesperrt). Digitale Tags, für die eine numerische Wertezuordnung auf dem Historian vorhanden ist, werden unterstützt.
- Nach dem Wiederherstellen eines Backups müssen der tm-zeppelin und der tm-zementis-Dienst manuell neu gestartet werden.
- Data-Scooter-Werte können sich beim Zoomen nach dem Hinzufügen des Data-Scooters ändern. Dies liegt daran, dass Data-Scooter derzeit die Datenpunkte im Diagramm interpolieren.
- Die Zurück-Taste des Browsers stellt den Zustand des Panels nicht korrekt wieder her.
- Wenn berechnete Tags gelöscht werden, können sie nicht erneut mit demselben Namen erstellt werden.
- Wenn der Auslöser eines Fingerprint-Monitors gelöscht wird, geht der Monitor auf "System deaktiviert". Durch Ausführen der Zustandsprüfung wird der Monitor wieder aktiviert, aber er wechselt zu "Übereinstimmungen erkennen" anstelle von "Abweichungen erkennen".
- Das Klonen eines Notebooks führt zu einer Kopie des Notebooks. Die Absätze des kopierten Notebooks sind weiterhin mit den Absätzen des ursprünglichen Notebooks verknüpft. Die "verknüpften" Absätze beider Notebooks können auf der Grundlage des anderen Notebooks aktualisiert werden, was zu unerwünschtem Verhalten führt. Es wird empfohlen, Ihren Code zunächst manuell zu kopieren/einzufügen.
Important:
- Das TrendMiner-Symbol für OSIsoft PiVision wird auf Pi Vision 2020 und höher standardmäßig vorübergehend nicht unterstützt. Ab PiVision 2020 ist die Pi Web API nicht mehr standardmäßig installiert. Um das Plugin weiterhin nutzen zu können, halten Sie bitte das Update auf PI Vision 2020 zurück oder führen Sie eine zusätzliche Installation der Pi Web API durch.
Wichtig:Ab unserem Release 2021.R3 ändern sich die minimalen Systemanforderungen:
Hinweis: Falls Sie Probleme bei der (rechtzeitigen) Aufrüstung Ihrer Systemressourcen erwarten, wenden Sie sich bitte an Ihren CSM für weitere Informationen, da wir sicherstellen, dass die TrendMiner-Kernfunktionalitäten weiterhin für 32-GB-RAM-Installationen geeignet sind, auch wenn einige Funktionalitäten möglicherweise eingeschränkt werden oder unter Leistungseinbußen leiden. Ab dem 2021.R3 werden wir die aktive Unterstützung* für den Browser Internet Explorer 11 einstellen und damit der Empfehlung von Microsoft folgen, den Internet Explorer nur noch für die Kompatibilität mit älteren Websites und Anwendungen zu verwenden. Die Beendigung der Unterstützung für IE 11 ermöglicht es uns, moderne Webpraktiken zu verwenden, um die Leistung und das Benutzererlebnis zu verbessern, während wir weiterhin neue Funktionen hinzufügen. Stattdessen wurde Unterstützung für den Microsoft Edge-Browser hinzugefügt. * Anwender werden den IE11 weiterhin mit TrendMiner nutzen können, aber neue Funktionen werden möglicherweise nicht mehr funktionieren und IE11-spezifische Bugs/Probleme werden nicht mehr gelöst werden. In einer späteren Phase werden auch bestehende Funktionalitäten angepasst, um nicht mehr mit den Einschränkungen des IE11 zurechtkommen zu müssen. |
Synopsis-Funktionalität
Machine Learning Model-Tags
Mit den Machine Learning Model-Tags bietet TrendMiner jetzt die Möglichkeit, Machine Learning-, KI- und prädiktive Modelle zu operationalisieren, indem die Modelle eingesetzt und eingehende Daten in Echtzeit bewertet werden und die Modellausgabe als neuer Tag-Typ in TrendMiner gespeichert wird. Diese Machine Learning Model-Tags können in TrendHub wie jedes andere in TrendMiner verfügbare Tag angezeigt und analysiert werden.
Sie verwenden den PMML-Standard (Predictive Model Markup Language) zum Importieren und Bereitstellen von prädiktiven Modellen über eine eingebettete Predictive Analytics Scoring/Inference Engine, die in der TrendMiner-Installation enthalten ist und als Zementis bezeichnet wird.
Das eingesetzte Modell wird im Machine Learning Model-Tag Builder Menü verfügbar, das es Ihnen ermöglicht, die Ausgabe Ihrer Modelle als Tag in TrendMiner zu teilen.
Hinweis: Die Erstellung von Machine Learning Model-Tags ist nur mit der entsprechenden Lizenz und durch Benutzer mit den erforderlichen Berechtigungen möglich.
TrendMiner Anomaly Detection Model
TrendMiner bietet ein benutzerdefiniertes Modell für die Erkennung multivariater Anomalien über seine Notebook- und Machine Learning Model-Tag-Funktionalität. Das TrendMiner Anomaly Detection Model kann auf einer TrendHub-Ansicht trainiert werden, die normale Betriebsbedingungen Ihres Prozesses enthält. Nach dem Lernen der gewünschten Prozessbedingungen ist das Modell dann in der Lage, Anomalien bei neu eingehenden Daten zu erkennen.
Das Modell selbst kann innerhalb der eingebetteten Notebook-Funktionalität trainiert werden, nachdem es in einer TrendHub-Ansicht als DataFrame geladen wurde.
Sobald das Modell trainiert ist, können neue Daten ausgewertet werden. Das Modell gibt zurück, ob ein neuer Datenpunkt ein Ausreißer ist oder nicht, basierend auf einem vorgegebenen Schwellenwert (Anomalieklasse), oder es gibt einen Anomalie-Score zurück. Je höher der Anomalie-Score, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Datenpunkt ein Ausreißer ist.
Asset-spezifische Context-Typen
Um die Erstellung von Context Items zu vereinfachen, können Sie jetzt bestimmte Typen einem bestimmten Satz von Assets zuordnen. Dies führt zu einer gefilterten Liste von Typen beim Erstellen neuer Context Items für ein Asset. Im Bereich "Kontextkonfiguration" finden Sie den Abschnitt "Asset-spezifische Typen". Die Einstellungen können durch Auswahl eines Assets im Asset Browser geändert werden. Standardmäßig sind alle Typen erlaubt, aber Sie können eine benutzerdefinierte Konfiguration festlegen. Diese Konfiguration wird auf dieses Asset und alle darunter liegenden Assets angewendet.
Filter für Komponenten in ContextHub
Bei der Auswahl von Komponenten im Komponentenfilter einer Context-Ansicht können Sie jetzt wählen, ob Sie nur die ausgewählte Komponente (nur Komponente, dies ist auch die Voreinstellung) oder alle darunter liegenden Komponenten (untergeordnete Elemente einbeziehen) oder aufsteigende Elemente (übergeordnete Elemente einbeziehen) auswählen möchten.
Zeilen im Gantt-Diagramm anheften und mehr
Im Gantt-Diagramm können Sie jetzt Zeilen anheften, so dass sie in Ihrer Context-Ansicht immer sichtbar sind, auch wenn zu diesem Zeitpunkt keine Daten vorhanden sind. Sie klicken auf das Pinsymbol, um eine Zeile anzupinnen, oder fügen über die Komponente/Typ weitere Zeilen hinzu, die nicht sichtbar sind.
Wir haben es auch einfacher gemacht, die Reihenfolge der verschiedenen Zeilen zu ändern, indem Sie die Zeilen einfach per Drag & Drop an die gewünschte Position ziehen.
Anwendungserweiterungen
Verbesserte Deaktivierungsstrategie für Monitore
Es wurde ein neuer Zustand für Monitore eingeführt, um Probleme mit den zugrunde liegenden Tags anzuzeigen. Von nun an können Monitore in einem der folgenden Zustände sein: Aktiviert, Deaktiviert oder Systemdeaktiviert (siehe Screenshot unten).
Wenn während des automatischen Monitorings Probleme auftreten (z. B. Tags nicht erreichbar, falsche Mindestdauer, Trigger des Fingerprint-Monitors nicht mehr vorhanden), wird der entsprechende Monitor auf "System deaktiviert" gesetzt. Auf diese Weise hat der Benutzer immer einen korrekten Überblick darüber, welche Monitore von ihm selbst aktiviert wurden und welche von ihnen sich in einem gesunden Zustand befinden. Für jeden Monitor, der auf "System deaktiviert" geht, wird eine Benachrichtigung verschickt, die die Ursache beschreibt. TrendMiner sucht nicht mehr nach Ergebnissen für Monitore, die vom System deaktiviert wurden.
Wenn die zugrundeliegenden Probleme in Bezug auf Tag-Berechtigung und Tag-Zugänglichkeit wiederhergestellt sind, kann der Benutzer alle vom System deaktivierten Monitore auf einmal wieder aktivieren, indem er auf die Schaltfläche "Health Check" in der Kopfzeile klickt . Wenn die Zustandsprüfung abgeschlossen ist, wird eine Benachrichtigung mit der Anzahl der Monitore gesendet, die nicht aktiviert werden konnten.
Hinweis: Es wird dringend empfohlen, eine Zustandsprüfung durchzuführen, wenn das zugrunde liegende Problem behoben ist. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Ereignisse, die seit der Deaktivierung des Monitors aufgetreten sind, immer noch erfasst werden und Context Items (falls eingerichtet), wieder aufgefüllt werden. Falls ein Benutzer den Monitor manuell deaktiviert und wieder aktiviert, gehen alle verpassten Events verloren.
Verbesserte DashHub-Benutzererfahrung
Wir haben einige Funktionen zu DashHub hinzugefügt, um Ihre Erfahrung zu verbessern. Wir haben das grundlegende Design geändert, um das Hinzufügen von mehr Kacheln auf einem Bildschirm zu ermöglichen, indem wir alles kompakter gemacht haben. Neue Dashboards sind jetzt auch scrollbar, sodass Sie bis zu 100 Kacheln zu einem Dashboard hinzufügen können.
Wichtiger Hinweis: Ihre aktuellen Ansichten werden nach dem Upgrade nicht mehr scrollbar sein. Sie können, und wir empfehlen, diese Ansichten manuell in ein scrollbares Dashboard zu migrieren. Dies ist ein manueller Schritt, da diese Änderung zu einigen kleinen Umstellungen in Ihrem Dashboard führen kann.
Wir haben auch einen Präsentationsmodus zu unseren Dashboards hinzugefügt, der alle Menüs und Symbolleisten entfernt, um die Verwendung in Kontrollräumen auf großen Bildschirmen oder die Einbettung in Anwendungen von Drittanbietern zu erleichtern (Tipp: durch einfaches Hinzufügen von ?mode=presentation und dem Ende der URL können Sie den Präsentationsmodus ohne manuelle Interaktion auslösen).
DashHub's Trend-Kachel
Exklusiv für TrendHub Beta-Ansichten haben wir eine neue und verbesserte Trend-Kachel veröffentlicht. Sie hat jetzt das gleiche Aussehen wie die gleiche Ansicht in TrendHub beta. Die Kachel ist eine Nur-Lese-Visualisierung Ihrer Trend-Ansicht, einschließlich eines gestapelten oder Streuungsplot-Modus. Auch Funktionen wie versteckte Achsen und Gruppierung sind jetzt auf Ihrem Dashboard verfügbar.
Parallele Verbindungen
Um die interne Leistung von TM-datasources zu verbessern, können pro Datenquelle mehrere Verbindungen zum Connector geöffnet werden.
Globale Vorgabe konfigurieren
Der globale Standard für parallele Verbindungen wird in ConfigHub konfiguriert. Das Ändern des Wertes erfordert einen Neustart des tm-datasource-Dienstes (ein Popup wird angezeigt, das den Benutzer zum Neustart oder zum Abbrechen der Änderung zwingt).
Durch das Ändern der globalen Voreinstellung werden die vorhandenen Überschreibungen nicht aktualisiert. Sie behalten den aktuellen Wert, der als Override eingestellt ist.
Übersteuerung pro Datenquelle
Das Überschreiben des Wertes pro Datenquelle kann beim Erstellen oder Bearbeiten erfolgen. Während das Setzen des Wertes beim Anlegen einer tm-Datenquelle keinen Neustart erfordert, ist zum Ändern des Wertes beim Bearbeiten ein Neustart des tm-Datenquellen-Dienstes erforderlich. Der Wert kann jederzeit wieder auf den globalen Standardwert zurückgesetzt werden.
Einstellung des richtigen Wertes
Es wird nicht empfohlen, die Einstellungen zu ändern, wenn das System die erwartete Leistung erbringt.
Die Einstellung des Sweet Spot der parallelen Verbindungen ist abhängig von der Hardware des TrendMiner-Systems und des Remote-Anschlusses. Wenn Sie die Anzahl der Verbindungen zu hoch einstellen, kann dies zu einer Verlangsamung des Systems führen. Etwas Ausprobieren über einen längeren Zeitraum kann notwendig sein.
Verbesserungen der Streudiagramme (Scatter plots)
Es wurden Verbesserungen am Streudiagramm vorgenommen.
Wir haben die Position der Tags / Attribut-Etiketten so aktualisiert, dass sie neben ihrer entsprechenden Achse visualisiert werden, wenn die Histogramm-Option deaktiviert ist. Sie können jetzt auch eines der Tags / Attribute auf ein anderes aktives Tag / Attribut aktualisieren, indem Sie die Beschriftungen verwenden, die neben den Achsen oder innerhalb der Histogramm-Kachel (wenn die Histogramm-Option aktiviert ist) positioniert sind, ohne zur Übersicht des Streudiagramms zurückzukehren.
Daneben haben wir auch die Korrelationswerte verschoben, wenn die Histogramm-Option deaktiviert ist. Die Korrelationswerte werden in diesem Fall unterhalb des Fokus-Plots angezeigt, um das einzelnen Streudiagramm auf dem Bildschirm zu maximieren. Sie werden auch feststellen, dass die Beschriftung auf der rechten Seite unter das einzelne Streudiagramm verschoben wurde.
Obwohl die Suchfunktionalität noch nicht vorhanden ist, haben wir bereits die Option hinzugefügt, das Zeichnen auf einem einzelnen Streudiagramm zu starten. Die Zeichenfunktionalität kann aktiviert werden, wenn Sie auf die Schaltfläche "Zeichnen" neben der Schaltfläche "Zurück zur Übersicht" klicken. Der Zeichenbereich selbst hat einige Verbesserungen erfahren. Sobald ein Bereich gezeichnet ist, kann er einfach durch Ziehen und Ablegen der Ecken an einen anderen gewünschten Punkt im Diagramm angepasst werden.
Das Entfernen eines gezeichneten Bereichs erfolgt nun über eine Option, die erscheint, wenn man mit dem Mauszeiger über den Bereich fährt, und wird nicht mehr aus Ihrem Plot entfernt, wenn Sie versehentlich erneut auf das Streudiagramm klicken. Neben diesen Verbesserungen für Einzel-Streudiagramme gibt es auch für Multi-Streudiagramme bereits einige zusätzliche Anpassungen. Der Achsen-Text/Wert überschneidet sich nun weniger häufig mit anderen Texten/Werten.
Schließlich wurde der Titel jeder einzelnen Korrelationskachel "Korrelation und Gleichung" entfernt, um ein saubereres Aussehen in der Multi-Streudiagramm-Übersicht zu erreichen.