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PARCView는 자체 RTDB인 PARCServer 뿐만 아니라, 타 기종의 RTDB인 PI, Infoplus21, PHD, CIM/21, Wonderware, Intellution, Cimplicity, Majiq, MOPS, Proficy, Panther 및 RDBMS인 SQL Server, Oracle, MS Access의 데이터를 쉽게 통합하여 활용할 수 있습니다. PARCView은 운전화면에 강력한 Trend, Control Chart, Downtime 감시, 문제에 대한 근본원인 지정, Pareto 분석, Centerlining, LogBook, 및 사용자가 쉽게 만들 수 있는 환경 등을 제공합니다. PARCView는 한 개의 PC로 8개의 Monitor를 관리 할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이 기능을 사용하여 운전자는 한 개의 Mouse로 8개의 Monitor에 나타난 TREND를 감시 할 수 있으므로 최대 288개의 Tag를 TREND로 감시 할 수 있습니다. 운전원의
능력 강화 그 외에도 운전정보시스템을 위한 Graphic, 다양한 Report, Log Book, Control Chart, SPC 등의 기능을 지원 합니다. DataPARC 제품 군들은 모듈 방식이며, 강력한 사용자 도구를 이용하여 기존 데이터를 효과적으로 이용할 수 있도록 한 운전자 중심의 실시간 분석 시스템입니다. DataPARC의 기본 개념은 데이터 처리 기술을 이용하여 기초 데이터로부터
분리된 Application을 구현하는 것입니다. 운전자가 사용하기 쉽도록 설계된 PARCView는 사용자가 데이터를 유용한 정보로 쉽게 가공할 수 있도록 풍부한 분석 기능과 Trouble-Shooting 모듈을 제공합니다. HIGHLIGHT 문제에 대한 빠르고 편리한 분석 :
운전 능력 강화
PARCView는 한 개의 PC로 8개의 Monitor를 관리 할 수 있는 기능을 가지고
있으며, 이 기능을 사용하여 운전자는 한 개의 Mouse로 8개의 Monitor에 나타난 TREND를 감시 할 수 있으므로 최대 288개의
Tag를 TREND로 감시 할 수 있습니다.
현장 문제의 해결 사례
- Drag and drop tags : Universal Tag Browser에서 TREND로, TREND에서 다른 TREND로 Tag를 쉽게 이동, 추가, 교환함. Universal tag Browser (빠른 검색 기능) - Master Tag Tree : 데이터 소스에 관계없이 Tag를 어떤 지정된 영역에 구성함 (여러 시스템의 데이터를 기능적으로 묶어서 정보시스템을 구성함) . - Select by Source : 데이터 소스에 의해 Tag 검색 (예, PI, Oracle, IP21, PHD 데이터 검색). - Favorite : 자주 사용하는 Tag들을 자동으로 등록하여 빠른 검색 Collapse, Expand, Pan, Slide & Zoom Time Ranges - Time Span을 쉽게
확장 및 이동 Multi-Trend로부터 한 개의 TREND를 확대하여 표시함 - Original TREND의 복사본 이며, Original TREND와 마찬가지로 다른 TREND, Tag Browser로부터 Tag를 추가 할 수 있고 확대, 좌우로 이동, Slide가 가능합니다. 이 확대된 TREND를 닫으면, Oroginal TREND는 변경되지 않은 상태로 남아 있습니다. TREND 주위로 마우스를 움직이면 관련된 Time Stamp와 Tag 값이 표시됩니다. Multi-Trend 내의 모든 TREND 상의 모든 Tag에도 Multi-Smart Mouse를 적용할 수 있습니다. Step Change를 빨리 검토하고 계산할 수 있도록 지원합니다. TREND 상의 두점을 지정하여 순시값, 편차를 확인 함. 데이터를 Excel로 쉽게 보냄. - 데이터 분석, 레포트 생성, 계산 등에 사용 목적. 사용자가 다양한 Interpolation을 지정할 수 있도록 대화형 Box 제공함. Control Models, Simulations, Work in Process Inventory, Calculated Tags 같은 외부 프로그램으로부터 TREND 상에 미래의 예측값을 보여줄 수 있습니다 (예, Upstream Stock에서 Downstream의 주요 속성을 TREND로 볼 수 있습니다. - 유량, 탱크 크기를 사용하여 Downstream 공정이 운전 중인 공정의 현재 재고에 대한 속성을 검사하고 미래의 재고에 대한 예측 값을 보여주기 위하여 연속적인 체류시간을 계산합니다.) 고유의 지연 시간을 가진 공정을 TREND에 나타내기 위하여 Tag에 대한 Lag Time을 수작업으로 지정할 수 있습니다. Lag time은 고정할 수 도 있으나, Calculation Tag를 사용하여 변수로 지정할 수 있습니다. Tabular Reports with statistics TREND 상에서 Count, Average, Standard Deviation, Minimum and
Maximum 같은 통계값을 테이블 형식으로 나타냅니다. Fast fourier transform (fft) view 공정 데이터의 Frequency 분석을 위하여 퓨리에 트랜스폼을 사용할 수 있습니다. TREND Header를 클릭함으로써 Y축의 값을 변경할 수 있으며, 최대/최소값을
입력할 수 있습니다. Easily change number of trends 한 화면에 나타낼 TREND 숫자를 단순히 클릭만 함으로써 최대 16개까지 나타낼 수 있습니다. 대부분의 회사에서는 SPC/SQC의 현장 적용에 실패하였습니다. Auto-Populate Control Charts로 새로운 데이터를 항상 UpDate 하고 Control Point를 벗어나면 경보를 울려주므로 항상 과거의 경험을 근거로 운전을 할 수 있습니다.
INTEGRATE WITH ANY LIMITS DATABASE
ONLINE CONTROL LIMIT CALCULATION SCREEN
주요 공정 변수에 대하여 운전 범위를 바탕으로 Grade를 발전 시키거나 전개 함으로써 운전자에 의한 변수를 줄일 수 있습니다. Centerline Screen은 현재 Grade 또는 제품에 대한 지정된 운전 범위와 현재 공정 값을 나타 냅니다. 지정된 범위를 벗어나 운전되는 현재 값은 붉은 색으로 강조 됩니다. View tag value averages for events (grade run, reel, batch, shift, day, etc.) 지정된
Grade Runs, Reels, Batches, Shifts 또는 Production Days의 시간 간격 동안 모든 Tag에 대하여 평균값을
빠르고 쉽게 볼 수 있습니다 (Drop Down Menu에서 Run, Reel, Batch, Shift 또는 Day를 클릭만 하면 됨 –
Run을 클릭하면 선택된 Grade에 대한 지정된 Time-Span 내의 모든 Grade의 Run을 볼수 있음. 각 Run은 각 Column에
나타남). Run, Batch, Reel 단위로 모든 Tag에 대한 평균값을 나타내며, Downtime %가 Column의 Head에 나타나므로
Sort events by tag avg, downtime, date Run, Batch, Reel 및 Shift Averages의 분석을 도와 주기 위하여, 사용자가 어떤 Tag의 평균값, Downtime % 또는 Date에 의해 Runs, Batches 및 Reels를 정렬 (Sort) 할 수 있습니다 (단지 Tag에서 Right-click하여 "sort by"를 선택하면 선택된 Tag의 평균값에 의하여 30개 이상의 Run이 Re-Sort됩니다. Column Head에서 Right-click하여 "Sort by Downtime"을 선택하면 Downtime %에 의해 Run을 정렬합니다). Trend tags during event time-span Run, Reel,
Batch, Shift or Day에서 Right-click하면 선택된 Run, Reel, 또는 Batch Time-Span 동안의
Centerline 상의 모든 Tag에 대하여 실시간 Trend를 나타냅니다. 이 Trend는 DataPARC의 표준 Trend가 가지고 있는
Smart-Mouse, Drag & Drop, Cloning 같은 기능을 지원합니다. Alarm DB에 있는
Alarm Event를 만들기 위하여 Centerline Display의 Alarming 기능을 사용할 수 있습니다. Alarm Box를 클릭하면 Cause Tree가 뜨며, 사전에 정의된 원인을 현재 또는 과거 Alarm Event에 지정할 수 있습니다. 또한 사용자가 필요한 주석을 달수도 있습니다. 어떤 Tag에서 Right-click 하여 Pareto를 선택함으로써 Alarm 원인을 빠르게 요약할 수 있습니다. 사용자가 쉽게 Time-Span, Report 형태 (Graphic 또는 Table) 및 Bar 형태 (Cause count 또는 Cause Time)를 지정할 수 있습니다. 공정이 잘 운전되고 있을 때 이 값을 기록하기 위하여, 운전자가 "Snap" button을 누르면 현재값의 "Snap Shot"을 가져 옵니다. 가져온 Snap Shot 값은 선택된 Run, Batch, Reel, Shift의 같은 Drop-down menu에서 "Snap"을 선택하면 볼 수 있습니다. 선택된 Grade에 대한 과거 10 “Snaps”까지 불러 볼 수 있습니다. 운전자가 Grade에 대한 어떤 메모를 남길 수 있으며, 이 메모는 Centerline Screen에서 부를수 있는 SOP같은 Word 문서로 연결될 수 있습니다. - SOP (Standard Operation Procedure) : 표준작업 절차 Centerline Displays는 모든 Alarm 원인을 Centralized Logbook에서 볼 수 있도록 Logbook 영역으로 연결됩니다. 이 기능은 생산 관리자가 Logbook으로부터 모든 Historical Alarm을 빨리 볼 수 있으며, 이 정보로부터 Report를 생성하기 위한 능력을 제공합니다. Custom Analysis, Report 생성, 계산 등을 위하여 Centerline Display에서 데이터를 Excel로 쉽게 보낼 수 있습니다. Centerline Display에서 Trend로, Tag Browser에서 Centerline Display로 Tag를 쉽게 이동할 수 있습니다. DataPARC의 공정 Graphic에 Web Browser 기술을 도입함으로써 공정의 Network에 연결된 모든 PC에서 살아있는 공정 Graphic을 볼수 있습니다. 또한 WebPARC과 연계하면 Remote User들도 Internet을 통하여 살아있는 공정 Graphic을 볼 수 있습니다. 물론 Graphic 상에서 History Data를 불러 볼 수도 있습니다. HTML
or ASP모드에서 모두 사용이 가능하며, DataPARC의 Web-based Graphics은 공정 정보시스템에 접근할 수 있는 진정한
Thin-Client의 기능을 제공합니다. HTML [ hypertext markup language ] : 인터넷 서비스의 하나인 월드 와이드 웹을 통해 볼 수 있는 문서를 만들 때 사용하는 프로그래밍 언어의 한 종류이다. 특히 하이퍼텍스트를 작성하기 위해 개발되었으며, 인터넷에서 웹을 통해 접근되는 모든 웹 페이지들은 HTML로 작성된다. HTML은 문서의 글자크기, 글자색, 글자모양, 그래픽, 문서이동(하이퍼링크) 등을 정의하는 명령어로서 홈페이지를 작성하는 데 쓰인다. HTML에서 사용하는 명령어를 태그(tag)라고 하는데 태그는 반드시 시작과 끝을 표시하는 2개의 쌍으로 이루어져 있다. 또한 HTML로 작성된 문서를 HTML문서라 하며 이 HTML로 작성된 문서를 웹 브라우저가 해석하여 이용자에게 보여주게 된다. HTML에서는 문서가 별도의 코드(code)를 인식하여 완벽한 하이퍼텍스트를 만들 뿐만 아니라 단어 또는 단문을 인터넷의 다른 장소나 파일로 연결시킬 수 있다. HTML은 전자 문서의 서식을 정의하기 위해 만들어졌으며, 국제표준 SGML의 부분 집합으로 정의되었다. HTML은 SGML에서 특히 하이퍼텍스트를 강조하여 만들어진 언어이며, ASCII 문자로 구성된 일반적인 텍스트로 구성되었다. 이 언어는 별도 컴파일러가 필요치 않으며, 웹 브라우저에서 해석이 가능한 사용하기 쉬운 언어로 각광을 받고 있다. ASP [ active server pages ] : 1995년 말에 등장한 IIS(Internet Information Server)의 세 번째 버전으로 마이크로소프트사의 NT머신 IIS 3.0 이상에서만 작동하는 특별한 페이지이다. 클라이언트가 요청하면 서버에서 응답해 주는 방식의 서버측 프로그램이다. 이 프로그램을 사용하면 서버에서 웹을 프로그래밍할 수 있으며, 기존의 HTML페이지와는 다른 동적인 구성을 할 수 있다. 서버에서 작동하므로 속도는 서버의 사양에 따라 다르고 클라이언트측은 인터넷을 사용하는 사용자의 사양에 따라 다르다. 지금까지 많이 사용하던 CGI 프로그램보다 작성하기가 쉬워 빠르게 확산되고 있으나 윈도 운영체제에서만 사용할 수 있다는 단점도 있다. 가장 큰 특징은 기존 HTML이 코드작업을 거쳐야 하는데 비해 텍스트 파일을 Update하는 것만으로도 웹페이지나 데이터베이스의 목차를 편집할 수 있고, 사용자의 구미에 맞는 것만 골라 페이지를 만들 수 있다는 데 있다. 또한 웹페이지 상에서 데이터베이스를 보여 주고 그 안에 실제로 존재하는 데이터를 조작할 수 있으며, 사용자에 대한 정보를 피드백하여 해당 사용자에게 맞는 정보를 보내줄 수도 있다. CGI [ common gateway interface ] : 공통 게이트웨이 인터페이스(common gateway interface)의 약어로, 웹서버와 외부프로그램 사이에서 정보를 주고받는 방법이나 규약들을 말한다. 브라우저가 서버를 경유하여 데이터베이스 서버에 질의를 내는 등 대화형 웹페이지를 작성할 때 이용된다. 게이트웨이의 개발 언어로는 유닉스에서는 문자열 처리가 간단한 펄(perl), 윈도NT에서는 비주얼베이식(visual basic) 등이 사용되는 경우가 많다. 외부 프로그램을 실행하는 표준 방식으로 자리잡았으며 사용이 편리하다는 장점이 있지만, 서버에서 많은 프로그램을 수행하므로 서버에 무리를 준다는 단점도 지니고 있다. Thin-Client : 일반적인 클라이언트는 서버에서 제공되는 서비스를 받는 호스트(컴퓨터)를 말하며, 3가지 군 [Standalone, Auto-Client, Diskless-Client]으로 분류합니다. Standalone – 말 그대로 자기자신 혼자서 부팅하고 서버 없이도 혼자 잘 사용할 수 있는 클라이언트를 뜻합니다. 사실 Standalone은 서버와 큰 차이가 없습니다. 서비스를 몇 개 실행시키면 서버로도 동작합니다., Auto-Client - 디스크는 가지고 있지만 자체 디스크용량이 적어 부트서버의 도움으로 부팅하는 클라이언트를 뜻합니다. 다시 말해 부트서버(boot Server)가 없으면 OS를 로드 할 수 없습니다. Diskless-Client - 디스크가 없고 단지 네트워크카드와 모니터, CPU, 메모리, 키보드 등등의 장치만 있는 클라이언트를 뜻합니다. 옛날에는 터미널 혹은 단말기라고 불리는 장비입니다. 여러 대의 컴퓨터를 설치해 사용해야 되는 부서에서는 그 설비비를 줄일 수 있는 장치로 각광을 받고 있습니다. 이중 Thin-Client는 Diskless-Client에서 나온 개념이며, 요즘 나오는 Thin-Client는 기존의 단순한 단말기 개념에서 추가해 실제 자신의 컴퓨터에 내용이 있는 것처럼 완벽한 DeskTop 환경을 제공하는 클라이언트가 나오고 있습니다.
Quickly and easily build custom graphics in Microsoft Word에서 DataPARC의 Object Toolbar와 MS Word의 Drawing toolbar를 사용하여 쉽게 그래픽을 만들 수 있습니다. 단지 Object를 Word 문서로 끌어와서 특성 (Tags, Alarm limits 및 Scales)을 지정하고, HTML 또는 ASP file 형태로 저장하면 Web Graphic이 완성됩니다. Valves, Value Tags, Tanks, Trends, Fill-Trends, Pumps, Histograms 및 Pareto Diagrams 같은 DataPARC에서 제공하는 Object는 Dynamic 특성을 가지고 있으므로 데이터를 계속 Update 합니다 (예, Tank의 Level이 계속 변하고, Trend가 계속 Update 됨). Convert client trends to web-trends DataPARC의 Conversion Utility를 사용하여 Client-Based Trends를 Web-Based Trends로 쉽게 바꿀 수 있습니다. PARCView가 설치되어 있으면 Web-Trend를 Double-click하여 Client Mode에서 가지고 있는 모든 기능을 포함하는 Trend를 불러 볼 수 있습니다. Web-Based Graphics에서 Trend로 Tag의 Drag & Drop을 지원합니다. 사용자는 Graphic (예, Tanks, Value Tags, Pumps 및 Valves 등)에서 쉽게 Tag를 찾을 수 있으며, 이를 Trend로 끌어와서 History Data를 볼 수 있습니다. Conversion programs for DCS Trends Web-Based Graphics에서 Trend로 Tag의 Drag & Drop을 지원합니다. 사용자는 Graphic (예, Tanks, Value Tags, Pumps 및 Valves 등)에서 쉽게 Tag를 찾을 수 있으며, 이를 Trend로 끌어와서 History Data를 볼 수 있습니다. Operator Log Book은 전자 정보 저장의 장점을 최대한 활용한 운전자, 엔지니어 및 관리자 사이의 통신 수단으로, 운전자의 메모, 기술적 및 조직적인 질문에 대한 대답, 과거 입력에 대한 조회 기능을 가지고 있으며 network 상에 연결 된 PC에서는 쉽고 편하게 볼 수 있습니다. 기존 Logbook의 Page 기록 때문에 싸우는 일이 없어지고, Alarm과 그 원인에 대한 정보를 통합하며, Logbook 기록을 유형별로 분류함으로써 운전자 들의 업무 수행 능력을 향상 시킬 수 있습니다. DataPARC의 Logbook은 운전자를 위하여 설계되었으며, 운전자에 의하여 사용됩니다.
Electronic display of typical Paper logbooks Control Room의 종이 logbook을 대체하고, 공정 내의 어떤 PC에서도 쉽고 편하게 사용할 수 있습니다. 각 Control Room과 부서가 제한 없이 각자 자신들의 Logbook을 만들수 있습니다 (Drop-down List에서 Different Logbook을 선택). Communication tool for operators, engineers & managers 모든 운전자의 메모를 Mouse로 Click만 하면 볼 수 있으며, 운전자의 질문에 대답하고, 공정의 문제를 이해하고, 운전자의 Feedback과 제안을 볼수 있습니다. 공정별로 설비의 유지보수 상태를 추적하고 전자 문서화 할 수 있습니다. Alarms & special causes automatically written to logs Alarm 구성과 문제에 대한 지정된 원인이 자동적으로 지정된 영역의 Loogbook에 기록됩니다. 이는 운전자, 엔지니어 및 관리자가 Loogbook을 통하여 공정별로 관련된 모든 Alarm을 볼 수 있습니다. Request, Information, Closed 및 Open 같이 서로 다른 Status의 Logbook 기록을 허용함으로써 빠르게 Sorting이 가능 합니다.
Search historical entries by status and keyword 과거 공정의 문제, 특정 설비에 대한 마지막 보수 기록에 대한 조치를 결정하기 위하여 Keyword와 Status에 의해 과거 기록을 탐색하고, 과거 조치 내역들을 상기할 수 있습니다. 회의를 위하여 Report를 Printing 할 수 있습니다 SEPARATE THE APPLICATION FROM THE DATA DataPARC은 실제 데이터와 분리하여 Application을 설치할 수 있는 구조를 가지고 있으므로, 사용자가 같은 화면에서 모든 시스템의 데이터를 쉽게 읽을 수 있습니다. DataPARC의 Dataseries 기술은 거의 대부분의 Process Historian (PI, IP21, CIM/21, PHD, MOPS, Foxboro I/A, Wonderware, Intellution, Cimplicity emd) 뿐만 아니라 품질관리 시스템 (Proficy, Majiq, QMS 및 QIS)와 연결이 가능합니다. DataPARC의 SQL Dataseries는 사용자가 SQL Server, MS Access 또는 Oracle 같은 Plantform에 만들어진 Custom System에도 사용할 수 있도록 Dataseries를 만들 수 있습니다. DataPARC은 Module 방식이므로, 새로운 Dataseries가 쉽게 개발될 수 있습니다. Dataseries는 Client PC (historian이 PC에 있는 경우) 또는 PARCServer OPC HAD Server (Client PC가 Historian Drivers를 가지고 있지 않은 경우)에 위치할 수 있습니다
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