TrendMiner 2022.R2.0

12. Dezember

Die Version 2022.R2.0 enthält die folgenden neuen Funktionen und Verbesserungen:

Machine Learning Hub

Die Vision von TrendMiner, die Analytik zu demokratisieren, geht über die Befähigung von Fachexperten mit Self-Service-Tools hinaus und umfasst auch eine engere Zusammenarbeit zwischen einer Vielzahl von Experten, um Probleme zu lösen. Einige der komplexesten Probleme erfordern den Einsatz von Datenwissenschaftlern, die spezialisierte Techniken einbringen, die es Unternehmen ermöglichen, die tiefsten Erkenntnisse aus den verfügbaren Daten herauszuholen. Denken Sie an fortgeschrittene Statistik und maschinelle Lernmodelle.

Nach einem sehr erfolgreichen Testprogramm mit Notebooks sind wir stolz, die vollständige Einführung eines neuen industriellen Machine Learning Hub (MLHub) für Zeitreihendaten bekannt zu geben, der die Analyse- und Machine Learning-Funktionen des Produktionsclients von TrendMiner erweitert. Mit MLHub können Data Scientists auf TrendMiner-Daten zugreifen (sowohl auf Rohdaten als auch auf vorverarbeitete und kontextualisierte Daten in TrendMiner-Ansichten) und in der neuen Notebook-Umgebung Hypothesen validieren oder Modelle für maschinelles Lernen erstellen/trainieren/einsetzen, die andere Benutzer über Machine Learning Model Tags anwenden und in DashHub visualisieren können.

Diese Produkteinführung umfasst Folgendes:

  • Expertenlizenzen schalten jetzt den völlig neuen Machine Learning Hub frei, der fortschrittliche Analysetools und Notebook-Technologie enthält
  • Wechsel vom Zeppelin- zum Jupyter Notebook-Ökosystem für kürzere Update-Zyklen und bessere Unterstützung durch die Open-Source-Community
  • Kernel-Isolierung und Ressourcenmanagement für verbesserte Stabilität und Leistung
  • Verbesserte Sicherheitsstufe, die eine genau definierte Zugriffskontrolle und einen rollenbasierten Zugriff auf Datenquellen für die gesamte MLHub-Funktionalität ermöglicht
  • Erstellen von Notebook-Ausgabeobjekten zur einfachen Visualisierung
  • Machine learning model tags, basierend auf PMML-Modellen

Wichtig:

  • Ab dieser Version
Ressource Minimum

Minimum mit eingebettetem Zementis

Minimum mit Embedded Zementis Notebook & Machine Learning Modellfunktionalität

Modell-Funktionalität

Empfohlen
vCPU 8 16 16
RAM 32GB 64GB 64GB
Disk SSD, 200GB,250MB/s SSD, 500GB, 250MB/s SSD, 500GB, 250MB/s
  • Der minimale freie Speicherplatz für ein erfolgreiches Upgrade beträgt 25 GB.
  • Die maximale Speicherkapazität ist auf 7 GB festgelegt, was die Verwaltung des Speicherplatzes erleichtert. Das bedeutet, dass wir die Metriken für einen kürzeren Zeitraum aufbewahren werden.

Zusätzliche neue Funktionen

  • Mehrere Streudiagramme für Context-Ansichten: Zeigen Sie Korrelationen und die Verteilung Ihrer Context-Datenfelder an, um Einblicke in Events zu erhalten.
  • ErweiterteÄhnlichkeitssuche: Mit der erweiterten Option können Sie ein Muster eines Tags in der Historieeinesanderen Tags suchen.
  • Unterstützung für digitale Tags in Berechnungen auf Basis von Suchergebnissen: Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, welche Phase/Prozessschritt/Batch-ID zu Beginn oder am Ende des Suchergebnisses aktiv war.
  • Letzte Sitzung wiederherstellen: Einführung der automatischen Speicherung im Hintergrund, um das erneute Öffnen des letzten Zustands der Ansicht, an der Sie gearbeitet haben (TrendHub, ContextHub, DashHub) zu ermöglichen, wenn der Browser abrupt geschlossen wurde.
  • 1-Klick-Option, um ein Item zu einem neuen oder bestehenden Dashboard hinzuzufügen. So können Sie Ihre bestehenden Dashboards leichter mit Ihren neuesten Analysen erweitern oder direkt ein neues Dashboard erstellen.
  • Die 1-Klick-Option zur Freigabe von Ansichten und Dashboard erleichtert die gemeinsame Nutzung Ihrer Arbeit und die Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen.
  • Zeitnavigationsleiste in der Gantt-Ansicht, um die Zeitspanne, die Sie analysieren möchten, einfach zu manipulieren.

Anwendungserweiterungen

  • Hinweise auf Suchergebnisse: Die Suchergebnisse werden am unteren Rand der Kontextleiste angezeigt.
  • Erweiterte Ähnlichkeitssuche: Mit den erweiterten Optionen können Sie ein Muster eines Tags in der Historie eines anderen Tags suchen.
  • Context Item Suche - Verbesserungen bei der Überlagerung: Wählen und merken Sie sich, welches Attribut visualisiert werden soll, wenn das Suchergebnis mit einem Asset verknüpft ist.
  • Filtern nach leeren/nicht leeren Werten in ContextHub, um nicht nur nach bestimmten Werten zu filtern, sondern auch nach leeren oder nicht leeren Werten, um z.B. fehlende Informationen zu identifizieren.
  • Die DashHub Trend-Kachel enthält gefilterte Zeiträume: Bei einer Trend-Ansicht werden die Filter in der Kachel visuell in Grau angezeigt, während bei den Streudiagrammen und Histogrammen die Daten weggelassen werden.
  • Verbesserte Informationsmeldungen mit mehr Optionen und Möglichkeiten, die Meldung durch Überfahren sichtbar zu halten, oder eine Meldung sofort wegzuklicken.
  • Erweiterte Konnektivität zu AspenTech InfoPlus 21: Neben Aspen SqlPlus Abfragen wird jetzt auch die Konnektivität über Stored Procedures unterstützt.
  • Jupyter-Notebooks können in die TrendMiner MLHub Notebook-Umgebung importiert werden.
  • Notebook-Outputs können jetzt in spezifischen Pipeline-Work-Items im Work Organizer veröffentlicht werden, um anschließend als (interaktive) Visualisierungen in DashHub verwendet zu werden. Im Vergleich zu den früheren Notebook-Kacheln sind diese Pipeline-Objekte ressourcenschonend, vom Notebook selbst entkoppelt, um Kollisionen zu vermeiden, und kernel-isoliert.
  • Verschiedene Verbesserungen an der Benutzeroberfläche des Work Organizers, wie z.B. visuelle Hinweise auf Ordnerpfade, leichterer Zugang zu Aktionen, etc.
  • Windows Server 2022 ist ein unterstütztes Betriebssystem für den Betrieb von Plant Integrations.

Fehlerbehebungen

  • Unterstützung für selbstsignierte Zertifikate beim Auslösen von Monitoring Webhooks wurde hinzugefügt.
  • Es wurde ein Problem behoben, bei dem Änderungen oder Löschungen von digitalen Zuständen in der OSIsoft PI Tabelle für die Zuordnung digitaler Zustände zu Indexierungsfehlern führten. Digitale Zustände werden derzeit nicht neu synchronisiert. Bitte wenden Sie sich an den Support, falls digitale Zustände in OSIsoft PI geändert wurden.
  • Wir führen keine automatischen Backups für saubere Installationen mehr durch.
  • Das Erstellen eines Backups schlug fehl (der Fix ist auch in R1.0-18 enthalten).

Bekannte Einschränkungen

  • Die Suche Anlagenübergreifend nach Wertebereichen ist in TrendHub Next Generation nicht verfügbar.
  • Die Werte von Data Scootern können sich ändern, wenn Sie nach dem Hinzufügen des Data Scooters hineinzoomen. Das liegt daran, dass Scooter derzeit die Datenpunkte im Diagramm interpolieren.
  • Wenn berechnete Tags gelöscht werden, können sie nicht mehr unter demselben Namen neu erstellt werden.
  • Nach dem Umbenennen eines berechneten Tags, das mit einem Context Item verknüpft ist, wird die Komponente des Context Items nicht korrekt aktualisiert.
  • Die Jupyter-Notebook-Dateien und Pipeline-Objekte werden in dieser Version nicht automatisch von TrendMiner gesichert. Sie können sie aus Ihren VM-Snapshots wiederherstellen oder über die Funktion 'Importieren' hochladen.
  • Wenn Sie Notebooks über den Work Organizer für andere Benutzer freigeben, werden sie nur im Ansichtsmodus freigegeben. Änderungen, die von anderen Benutzern als dem Eigentümer des Notebooks vorgenommen werden, werden nicht gespeichert.
  • Die Aktion, die auf der rechten Seite von ConfigHub angezeigt wird, wenn ein Dienst neu gestartet wird, ist nicht mehr sichtbar.

Upgrade-Notizen

Für Teilnehmer am Data-Scientist-In-The-Loop-Testprogramm für Notebooks: Ab 2022.R2.0 wird die neue Jupyter Notebook-Umgebung Teil unseres Expertennutzer Toolset. Wenn Sie Notebooks mit dem Zeppelin-Technologie-Stack erstellt haben, müssen diese in Jupyter Notebooks konvertiert werden. Exportieren Sie die Notebooks, die vor dem Upgrade beibehalten werden sollen, und verwenden Sie das Skript, das Ihnen Ihr Customer Success Manager zur Verfügung stellen kann, um sie zu konvertieren. Nach dem Upgrade können Sie sie über die neue Funktion zum Importieren von Notebooks hochladen.

Die Notebooks sind jetzt mit einem einzelnen Benutzer (dem Ersteller) verknüpft und sind Teil des TrendMiner Work Organizer, anstatt wie bisher in einem zentralen, nur für Notebooks freigegebenen Repository verfügbar zu sein. Dies hat zur Folge, dass die Freigabe nicht mehr implizit erfolgt (aufgrund des gemeinsamen Repositories). Dennoch können Notebooks mit Hilfe des Work Organizers (explizit) mit anderen Benutzern geteilt werden, und sei es zunächst nur im Ansichtsmodus. Diese Freigabeeinstellungen müssen manuell festgelegt werden. Bitte denken Sie daran, wenn Sie die Notebooks importieren.

Nach dem Upgrade werden bestehende Kacheln für Notebooks, die auf Zeppelin-Notebooks basieren, nicht mehr funktionieren. Sie müssen manuell aus den Dashboards entfernt oder durch neue Kacheln ersetzt werden. Dies ist notwendig, da die neuen Kacheln für die Notebook-Ausgabe direkt ressourcenknappe Pipeline-Objekte aufnehmen und nicht ausgewählte Zellen in einem Notebook, die eine erneute Ausführung des gesamten Notebooks erfordern. Diese Objekte bleiben unabhängig von den ursprünglichen Notizbüchern bestehen und ermöglichen eine sehr benutzerfreundliche Konfiguration.

Synopsis

Mehrere Streudiagramme für ContextHub-Ansichten

Mit mehreren Streudiagrammen können Sie Context-Datenfelder in einem Streudiagramm darstellen, um Einblicke in Korrelationen und Verteilungen in Bezug auf Events zu erhalten.

Die Registerkarte "Streudiagramm" in ContextHub finden Sie oben in der Anzeige neben den Visualisierungsoptionen "Tabelle" und "Gantt".

1._ReleaseNotesScatterTab_scatter.png

Die Streudiagramm-Konfiguration können Sie aufrufen, indem Sie auf die Schaltfläche "Einstellungen" klicken - 2._ReleaseNotesSettingsButton.png, die sich oben rechts befindet.

3._ReleaseNotesConfiguration_screenshot.png

Es sind 4 Kartenoptionen verfügbar:

  • Farbige Punkte - Datenpunkte werden in einer Farbskala von blau bis orange angezeigt, die den Übergang von den ältesten zu den neuesten Datenpunkten darstellt.
  • Korrelation - es werden zusätzliche Kacheln angezeigt, die den Korrelationskoeffizienten zusammen mit seinem Gleichungswert für ein bestimmtes Streudiagramm darstellen.
  • Gitternetzlinien - es werden Gitternetzlinien angezeigt, die das Lesen der Werte in den Diagrammen erleichtern.
  • Histogramme - Histogramme ein-/ausblenden.

Unterhalb der Layout-Konfigurationsoptionen sind alle verfügbaren Felder aufgelistet, die in das Diagramm eingezeichnet werden können.

Die Navigation zwischen dem mehrere Streudiagramme Modus und dem einzelnen Streudiagramm Modus erfolgt über die Navigation oben.

4._ReleaseNotesMultiScatterActions_screenshot.png

Die Ebene, in der Sie sich gerade befinden, ist blau hervorgehoben. Wenn Sie mit dem Mauszeiger über eine deaktivierte Navigationsschaltfläche fahren, erscheint ein Tooltip mit zusätzlichen Informationen darüber, warum die Schaltfläche deaktiviert ist.

5._ReleaseNotesLevel_screenshot.png

Wenn "Inspizieren" aktiviert ist, können Sie mit dem Mauszeiger über ein Histogramm fahren, um den Bereich anzuzeigen, oder mit dem Mauszeiger über einen Punkt (oder eine Gruppe von Punkten) fahren, um Details zu diesen anzuzeigen. Wenn Sie auf einen Punkt oder eine Gruppe von Punkten klicken, wird die QuickInfo dauerhaft angezeigt. Um die QuickInfo zu schließen, klicken Sie auf die Schaltfläche "x", die sich oben rechts in der QuickInfo befindet.

6._ReleaseNotesInspectHistogramsPopup_screenshot.png

7._ReleaseNotesInspectDataPointsPopup_screenshot.png

Bei zwei Dropdown-Feldern wird das Punktdiagramm als Blasendiagramm angezeigt - je größer der Punkt im Diagramm, desto mehr Datenpunkte enthält er.

8._ReleaseNotesBubbleChart_screenshot.png

Wenn wir uns die beiden Punkte auf dem Diagramm ansehen - der auf der linken Seite hat einen Punkt:

9._ReleaseNotesBubbleChart1_screenshot.png

Der rechte hat fünf Punkte:

10._ReleaseNotesBubbleChart2_screenshot.png

Hinweis: "Farbige Punkte" werden für das Blasendiagramm nicht unterstützt.

Dashboard - Text Kachel

Die Textkachel bietet die Möglichkeit, weitere Informationen hinzuzufügen, Daten zu einem Dashboard hinzuzufügen und die Möglichkeit zu eröffnen, Ihre Dashboards für Storytelling und Journaling zu nutzen.

Die neue Textkachel finden Sie in der Kachel-Liste, wenn Sie eine neue Kachel erstellen.

11._text_tile.png

Alle Optionen befinden sich in der Kachel selbst, um den Zugriff zu erleichtern und die Arbeit zu beschleunigen.

12._text_tile.png

Standardmäßig wird eine Reihe von Optionen angezeigt. Wenn Sie auf die Schaltfläche "Mehr anzeigen" klicken, werden noch mehr Optionen angezeigt. Diese können auch über die Schaltfläche "Weniger anzeigen" ausgeblendet werden.

13._Text_tile.png

14._Text_tile.png

 

Letzte Sitzung wiederherstellen

Im vorherigen TrendHub konnten wir mit den URL-Links arbeiten, um "verlorene" Sitzungen wiederherzustellen, die durch einen abgestürzten Browser, unterbrochene Verbindungen oder den Rauswurf aus einer Sitzung entstanden waren.

Mit dieser Funktion wird eine automatische Speicheraktion ausgeführt, d.h. wenn etwas unerwartetes passiert und der Browser einfriert, erscheint in der nächsten Sitzung eine Option in Form einer Benachrichtigung, mit der die "verlorene Ansicht" wiederhergestellt werden kann.

Diese Option funktioniert auch in ContextHub und DashHub.

15._restore_session.png

Erweiterte Konnektivität von AspenTech InfoPlus 21

Die bisherige Konnektivität von TrendMiner mit InfoPlus 21 basierte auf einem Ansatz mit Aspen SqlPlus-Abfragen. Ab sofort kann die Konnektivität mit AspenTech InfoPlus 21 Historians mit einer gespeicherten Prozedur hergestellt werden.

Um den auf gespeicherten Prozeduren basierenden Ansatz zu aktivieren, verwenden Sie die webconfig-Eigenschaft "ip21.history.storedprocedure". Die Flag ist standardmäßig auf "false" gesetzt und muss auf "true" gesetzt werden, um die Verbindung über eine Stored Procedure zu aktivieren. Der SQL-Code innerhalb der Stored Procedure muss vom Historian-Administrator vorbereitet werden, der die Datenstruktur kennt und weiß, welche Daten abgerufen werden müssen.

Berechnungen für die Suche - Unterstützung für digitale Tags

In früheren Versionen konnten nur analoge Tags als Berechnung auf Basis von Suchergebnissen ausgewählt werden. Mit dieser Version können Sie auch digitale Tags als Berechnung hinzufügen. Die unterstützten Operatoren für digitale Tags sind der "Start"- und der "End"-Wert, die einen besseren Einblick in den Zustand geben, in dem die Suchbedingungen beginnen oder enden. E.g. Befindet sich z.B. ein Ventil im offenen oder geschlossenen Zustand, geben Sie die BatchID oder den Rezeptschritt für ein bestimmtes Suchergebnis zurück.

Diese zusätzliche Berechnung kann dann auch für weitere Aktionen wie die Sortierung nach Zustand und die Einbeziehung des Zustands beim Export wie auch bei den anderen Berechnungen verwendet werden.

16._Search_Calculations_side-panel_with_example_of_digital_tags.png

17._Search_Results_sorted_by_calculation_on_digital_tag.png

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