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WinCC & Data Mining: insieme per migliorare la produzione.

La domanda che ci si pone spesso è la seguente: “Ma da tutti quei dati che lo SCADA raccoglie, si può trarre qualche informazione?”. Beh, la risposta è sicuramente e senza ombra di dubbio, SI !

Ci sono delle tecniche statistiche studiatissime in molti ambiti e oramai ben sviluppate anche su computer, per estrarre informazioni su grandi moli di dati. Queste tecniche sono raggruppate sotto la disciplina del Data Mining.

Quindi quello che ora vi chiederete è: ma che informazioni posso trarre dai dati? Quello che si trova dall’uso di queste tecniche non sono spesso informazioni scontate, ma ben si, tempi, procedure e decisioni sul come comportarsi per migliorare il processo produttivo.

Qui non voglio dilungarmi troppo su queste temi che sono ampiamente usati in ambiti dirigenziali, ma vorrei solo proporre una integrazione tra il WinCC e il Data Miner per Server SQL di Microsoft.

Una volta letto questo articolo vorrei che fosse chiaro come possono interagire due prodotti che sembrerebbero non avere niente da dirsi, ma che in realtà possono coesistere ed essere molto utili in ambito decisionale. Si pensi, ad esempio, alla direzione di una azienda che vuole monitorare la produzione di una propria linea produttiva, o più semplicemente controllare i fermi macchina, i tempi di lavorazione, le cause di guasto e monitorare i tempi di ciclo di un certo prodotto di una certa filiera di produzione.   

Avendo a disposizione uno SCADA professionale, configurato e pienamente funzionale si avrà a disposizione un DATABASE fornitissimo di dati. Ricordiamo che WinCC viene venduto con la licenza di SQL Server: uno dei migliori DBMS di casa Microsoft.
Ovviamente le variabili di interesse devono essere memorizzate in modo tale da poter essere reperibili: ricordiamo che la Siemens non lascia libero accesso a tutte le variabili. Questo discorso viene rimandato in altra sede, oppure leggetevi l’articolo WinCC & ADO reperibile in questo sito.

Una volta che sia hanno a disposizione i dati, possiamo cominciare la fase di DATA MINING sui dati, ovvero “scavare” nei dati per cercare di capire quali informazioni possono venire utili. Useremo per questa fase il Data Mining Engine di casa Microsoft.

Procediamo con il connettersi al sistema di servizio dei Servizi di Analisi che usa la metodologia  ADO standard. La macchina client deve avere i Servizi di Analisi OLE per il provider di DB (MSOLAP90.DLL) installato come viene spiegato nelle guide. Questo sistema di servizio deve essere configurato ad accettare sessioni per l’utilizzo di modelli per il data mining, e l’utente deve avere almeno dei permessi su un database sul sistema di servizio.

Il nostro esempio sarà incentrato sulla costruzione di un modello per prevedere l’andamento di una serie temporale: ad esempio la produzione tra 2 mesi piuttosto che il numero di fermi macchina previsti tra 6 mesi.

Con VBA programmiamo ADO per connetterci al servizio di sistema:

Dim conn As New ADODB.Connection
Conn.Open “Provider=MSOLAP90;Location=MyServer;” & _“Initial Catalog=MyDatabase”

A questo punto bisognerà creare una classe di TimeSeriesMining che serve per la creazione del modello. Il modello creato in questo esempio ha una colonna per ogni colonna (o fila) nella selezione di dati. Per questo modello ovviamente la Chiave sarà il Tempo ed ogni altra colonna avranno il tipo contenuto “Continuo” e uso “Predice”.

CREATE MINING MODEL TimeSeriesModel
(
[Date] DATETIME KEY TIME,
[Retail Food Total] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT,
[Retail Food] DOUBLE CONTINUOUS PREDICT
) USING Microsoft_Time_Series

Qui di seguito propongo uno script da utilizzare sotto MS Excel oppure da utilizzare sotto WinCC se pur con qualche accorgimento.
 

‘’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’
Public Sub CreateModel(ModelName As String, Key As String, _
DataRange As Range, RowsAsRows As Boolean)
‘
‘ Creazione di un modello per la time series mining da Excel
‘’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’
‘ inizializza variabili
On Error GoTo onerror
Dim strCreate As String
Dim strInsert As String
Dim cmd As New ADODB.Command
Dim param As ADODB.Parameter
Dim i As Integer
Dim xmla As New XMLARowsetGen
m_strModelName = ModelName

‘ Creo XMLA rowset a partire da un specifico range
xmla.FillRowset DataRange, RowsAsRows

‘ inizializzo, creo e inseriscoi comandi
strCreate = “CREATE SESSION MINING MODEL “ & ModelName & “( “
strInsert = “INSERT INTO “ & ModelName & “ ( “

‘ Add columns.
For i = 0 To xmla.ColumnCount – 1
If i > 0 Then
strCreate = strCreate & “ ,”
strInsert = strInsert & “ ,”
End If
strCreate = strCreate & _
“[“ & NormalizeName(xmla.ColumnName(i)) & “]”
strInsert = strInsert & “[“ & NormalizeName(xmla.ColumnName(i)) & “]”
strCreate = strCreate & “ “ & BuildOLEDBDMType(xmla.ColumnType(i))

If Key = xmla.ColumnName(i) Then
strCreate = strCreate & “ KEY TIME”
Else
strCreate = strCreate & “ CONTINUOUS PREDICT”
End If
Next
‘ Completo la creazione del modello
strCreate = strCreate & “) USING Microsoft_Time_Series”
‘ Completo il commando di inserzione.
strInsert = strInsert & “) @InputRowset”
‘ Eseguo il comando
cmd.ActiveConnection = m_cnAS
cmd.CommandText = strCreate
cmd.Execute
‘ Eseguo la interrogazione.
cmd.CommandText = strInsert
cmd.NamedParameters = True
cmd.Execute
End If
End Sub

Questo script darà in output una serie di valori che potranno essere visualizzati  in qualche grafico anche sotto WinCC.

(MB)