MIS Applications - TREND, SPC, Batch View, Graphic, Operator Log Book, System Integration

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
PARCView는 운전원의 입장을 충분히 고려하여 설계된 제품으로, 운전원이 RTDB 시스템의 데이터를 쉽게 활용할 수 있으므로 RTDB의 부가가치를 창출할 수 있도록 지원합니다. 또한 대용량의 데이터를 편리하게 불러볼 수 있으며, 문제 해결을 위한 도구로 사용하며, drag & drop tag browser로 데이터를 쉽게 추가할 수 있습니다.

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.
이러한 기술을 이용함으로써
자체 Historian인 PARCServer가 없어도 PI, IP21, PHD, CIM/21, Wonderware, Intellution, Cimplicity 등과 같은 다양한 RTDB와 SQL Server, Oracle, MS Access  등과 같은 다양한 RDB로 부터 데이터를 쉽게 받아서 볼 수 있으며, 강력한 Application Tool인 PARCView를 활용한 데이터 분석이 가능합니다.

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  :

  •   관리자의 다양한 요구에 적절하고 빠르게 응답하기 위하여 복잡한 TREND를 편리하고 빠르게 작성.
  • RTDB, RDBMS, LIMS, CMMS, MMI 등 다양한 데이터 소스로부터 쉽게 데이터를 수집
  • 편리하고 빠른  계산 기능 (예, 지난 10개 Grade에 대한 평균값)
  • Universal Tag Browser : Tag Explore, Tag/Description Filter, Graphic - Trend 간의 Tag Drag & Drop

운전 능력 강화

  • 운전자 중심으로 설계 (PI, IP21, PHD, MOPS 등의 RTDB 데이터를 효과적으로 활용하여 운전 환경 개선 - RTDB의 ROI 창출)
  • 수많은 데이터를 화면에 효율적으로 표현
  • 편리한 유지보수 기능
  • Multi - Monitor 기능 : 한 개의 마우스와 키보드로 최대 8대 까지의 모니터를 운영함으로써, 수백개의 주요 변수를 동시에 관리합니다.

    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.
    일반적으로 288개의 Tag를 한 개의 Monitor에서 TREND로 감시할 경우 대형 Monitor를 사용하여도 판독이 어려우나, DataPARC의 경우 최대 8개의 Monitor에 나누어서 감시하므로 공정 데이터를 편리하게 분석 할 수 있습니다.
    또한 시간 동기화 기능이 있어서 별도의 시간대에 있는 TREND 화면들을 한번의 Mouse click으로 같은 시간대의 TREND 화면으로 변경할 수 있습니다.

  • DCS 또는 PLC의 시스템 Trouble 및 Mainteannce 정보를 받아서 이력 관리를 할 수 잇으며, 관련자에게 e-mail 또는 SMS 서비스를 제공할 수도 있습니다.

현장 문제의 해결 사례

  • 50개의 변수를 포함하는 12개의 TREND Display
  • TREND의 Time Span을 24시간 까지 확장
  • 현장값의 변동에 대한 통지 및 Zoom 기능
  • 12개의 TREND를 동시에 Time Synchronization
  • TREND상에서 Time Lag Setup

 TREND

  • TREND는 단순히 추세만 보기위한 것이 아닙니다.  
    좋은 trend를 사용함으로써 해결이 어려운 문제도 쉽게 해결할 수 있습니다.
    CapStone은 현재 출시된 제품들 중에서 최고의 TREND 기능을 가지고 있습니다.
  •   많은 운전자 또는 엔지니어들은 대량의 시간 베이스의 데이터를 분석하기 위하여, Tag를 이리저리 옮기거나 추가하고, Time-Span을 변경하고, 다른 TREND와 시간을 동기화 시키고, Time Lag을 빨리 조정하기 위하여 노력 합니다.
  • PARCView는 모든 PC 사용자가 TREND를 쉽고 빠르게 조정할 수 있도록 합니다 ( Drag & Drop, Time Axis Sliding, Universal Tag Browser, Multi-Trend Time Syncing, Smart-Mouse).
  • PARCView는 모든 사용자가 더 좋은 결정을 내리고, 더욱 효율적으로 문제를 해결하고, 상호관계를 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

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Drag and Drop

- 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
- 시간 축 이동 : 공정의 불안정을 찾는데 시간 절약.
- 선택한 부분 Zoom 후 다른 11개의 TREND에 대하여 Time Synchronization

Blow up Trend

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.

Smart Mouse

TREND 주위로 마우스를 움직이면 관련된 Time Stamp와 Tag 값이 표시됩니다. Multi-Trend 내의 모든 TREND 상의 모든 Tag에도 Multi-Smart Mouse를 적용할 수 있습니다.

Markers

Step Change를 빨리 검토하고 계산할 수 있도록 지원합니다. TREND 상의 두점을 지정하여 순시값, 편차를 확인 함.

Export to MS Excel

데이터를 Excel로 쉽게 보냄. - 데이터 분석, 레포트 생성, 계산 등에 사용 목적. 사용자가 다양한 Interpolation을 지정할 수 있도록 대화형 Box 제공함.

Projection trending

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.)

Set lag times

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.
노이즈, 데이터 입력 실수, 혼동 등을 방지하기 위하여 테이블 형식의 데이터와 통계값에 최대 / 최소 필터를 지정할 수 있습니다.
테이블 형식의 레포트에서 데이터와 통계값을 MS-EXCEL로 보낼 수 있습니다.

Fast fourier transform (fft) view

공정 데이터의 Frequency 분석을 위하여 퓨리에 트랜스폼을 사용할 수 있습니다.

Easy y-axis scaling

TREND Header를 클릭함으로써 Y축의 값을 변경할 수 있으며, 최대/최소값을 입력할 수 있습니다.
TREND에 새로운 Tag를 끌어오면, Y축의 Scale은 Tag의 속성값을 기본으로 나타냅니다.
사용자는 임시로 Y축의 Auto-Scaling 기능을 Turn on 할 수 있습니다.

Easily change number of trends

한 화면에 나타낼 TREND 숫자를 단순히 클릭만 함으로써 최대 16개까지 나타낼 수 있습니다.

SPC

대부분의 회사에서는 SPC/SQC의 현장 적용에 실패하였습니다.
이는 대부분의 SPC/SQL Tool이 Control Room에서 쉽게 사용하도록 설계되어 있지 않기 때문 입니다.
DataPARC은 운전자의 공정 운전 화면에 Control Chart를 만들 수 있으므로, 더 이상 SPC/SQC를 위하여 별도의 PC를 사용할 필요가 없습니다 (공정 TREND와 Control Chart를 같이 사용할 수 있도록 지원).

Auto-Populate Control Charts로 새로운 데이터를 항상 UpDate 하고 Control Point를 벗어나면 경보를 울려주므로 항상 과거의 경험을 근거로 운전을 할 수 있습니다.

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CONTROL CHARTING

정상 운전 상태에 대하여  실제 비정상 운전 상태를 비교하여 결정할 수 있도록 운전자에게 필요한 정보를 제공함으로써 공정이 불안정하게 운전되는 것을 줄일 수 있습니다 (같은 Display 상에서 Control Chart와 공정 Trend를 같이 볼 수 있음).
Trend에서 좌우로 움직이고, 확대/축소하며, 시간 축을 이동함으로써 문재 해결을 쉽고 정확하게 할 수 있도록 지원합니다.
Control Chart는 운전자가 공정과 품질 변수를 연속적으로 감시할 수 있는 환경을 만들기 위하여 끊임없이 데이터를 UpDate합니다.

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GRADE/PRODUCT BASED LIMITS

Control, Spec, Shipping, Alarm 같은 모든 한계값 (Limit)은 표준값이든가 또는 Grade/Product를 근거로 정해 집니다. 따라서 서로 다른 제품을 생산 할 경우 한계값도 변하게 됩니다 (예, 8시간의 Shift 기간 중에 4시간 동안 A 제품을 생산하고 다른 4시간 동안에 B 제품을 생산 한 경우, 8시간 동안의 Control Chart는 운전자의 조치 없이 각 4시간 동안의 제품 A, B에 대한 한계값을 자동으로 UpDate 합니다).

 

LIMITS DATABASE

DataPARC은 Specification/Limits Management 기능을 지원합니다. 이 기능은 모든 Tag에 대하여 무제한적으로 다양한 한계값 (control, spec, Alarm, shipping, 2 sigma, etc.)을 지정할 수 있습니다. 또한 이전 한계값을 유지하면서 수정된 한계값을 생성할 수 있는 한계값 Version 관리 기능도 지원합니다. 이는 Fresh Water Temperature 와 Power 사용 같이 계절적으로 운전 한계값이 바뀌는 경우에 유용하게 사용할 수 있습니다.

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INTEGRATE WITH ANY LIMITS DATABASE

Proficy, Majiq, QDS and QMS (pulp & paper) 같은 회사의 spec management system로부터 제품 Grade를 근간으로 하는 한계값을 불러서 표시할 수 있습니다 (즉 ODBC 호완이 가능한 어떤 데이터베이스로 부터도 필요한 값을 불러서 Trend에 나타낼 수 있습니다.).
DataPARC은 여러 시스템으로부터 데이터를 UpDate 하기 위한 작업, 현장에서 Spec 변경을 보기 위한 지연 시간, 다양한 Spec Version에 대한 혼란, 불량품의 선적 요인을 없애기 위하여 어떤 시스템으로 부터도 정보를 통합하고 표현할 수 있습니다.

 

SPC RULE CONFIGURATION

각 Tag에 대하여 제어 범위를 벗어나는 Event을 감지하기 위한 한 개 또는 7개 이상의 SPC Rules를 쉽게 구성할 수 있습니다. Control Chart를 볼 때, 제어 범위를 벗어난 Event 위로 Curse가 지나가면 그 Event이 어떤 SPC 규칙을 위반하였는 지를 Pop-up 방식으로 알려 줍니다.

 

ONLINE CONTROL LIMIT CALCULATION SCREEN

DataPARC의 Control Limit Calculation Module로 제어 한계값을 관리합니다. 공정이나 사양이 바뀌면, 엔지니어와 관리자는 제어 한계값을 다시 계산하여 저장할 수 있는 쉬운 방법이 필요합니다.
한계값 계산을 위한 데이터를 불러오기 위하여 단순히 Tag와 Time-Span을 선택하면, 데이터는 Graphic과 Table 형식으로 표시됩니다.
Summary Table은 지정된 Time-Span 동안의 각 Grade/product에 대한 전체 데이터 Points와 현재 구성된 제어 한계값을 보여 줍니다.
"Calc Limits" Button을 누르면 선택된 시간 범위 내의 데이터에서 새로운 한계값을 계산하며, 新/舊 한계값은 Graphic과 Summary Table에 나타납니다.
시험 삼아 넣어본 값, 경험 값, 입력 오류는 한계값으로부터 걸러 집니다. 개별적인 Grade 또는 모든 Grade에 새로운 한계값을 한번 저장하면, 새로운 한계값은 Control Chart에 즉시 UpDate 됩니다.

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SPECIAL CAUSE ASSIGNMENT

제어 범위를 벗어난 Event가 발생하면 사전에 정의된 원인 List (Cause List)로부터 근본 원인 (Root Causes)을 빠르고 쉽게 지정할 수 있습니다 (Control Chart에서 오른쪽 마우스를 누르고 Assign Cause를 선택하면, 사용자가 지정할 수 있는 Cause Tree가 나오며 Comments를 할 수 있는 공란이 나타남).
이 Cause Tree는 쉽게 구성할 수 있으며, 그 가지를 무한정 확장 할 수 있습니다.
Event에 원인을 지정하면 붉은색의 Event Indicator가 녹색으로 강조되며, 원인을 지정하지 않으면 계속 붉은 색으로 남아 있습니다.
마우스의 Curse가 지정된 Event 위로 지나갈 때 Event의 시작과 종료 시간, 위반된 SPC 규정, 지정된 원인과 주석이 나타 납니다.

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PARETO ANALYSIS

Pareto 분석 Tool을 사용하여 여러가지 방법으로 특별한 원인에 대한 정보를 종합하여 Report 합니다. Trend 또는 Control Chart에서 마우스의 오른쪽을 클릭하고 Pareto를 선택하면 Chart 또는 Table 형식의 Report를 선택할 수 있는 Pop-up이 나타 납니다.
원인에 대한 형태별(Electrical, Process, Mechanical, Maintenance, etc.) 로 여과하여 Report 합니다 (발생 빈도별 또는 시간 경과 순서대로 표현할 수 있으며, Web Page에서 Multiple Pareto Chart를 사용하면 쉽게 Report 또는 배포 할 수 있습니다.

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HISTOGRAM

Histogram Display를 사용하여 시간 대별 분포를 쉽게 볼 수 있습니다. Trend 또는 Control Chart에서 마우스의 오른쪽을 클릭하고 Histogram을 선택하면 나타 납니다.
Min / Max filters와 분포 간격을 쉽게 지정할 수 있습니다.
평균, 표준편차, 최대/최소, Count, 범위, % 같은 통계적인 데이터 뿐 아니라 Graphic 형태로도 표현합니다.

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X-Y SCATTER WITH REGRESSION

2개의 변수 사이의 상호 관계를 나타내며, 여러 개의 Tag를 가진 Trend에서 마우스의 오른쪽을 클릭하여 X-Y Plot를 선택하고, X , Y 축의 Tag를 선정하면 선형 또는 지수 함수 형태의 X-Y 도표와 방정식이 나타 납니다.
X, Y 데이터를 쉽게 Filter하고 Interpolation 간격을 바꿀수 있습니다.

Interpolation : 보간법 [補間法] 또는 내삽법[內揷法]이라고도 한다. 실 변수 x의 함수 f(x)의 모양은 미지이나, 어떤 간격(등간격이나 부등간격이나 상관없다)을 가지는 2개 이상인 변수의 값 xi(i=1,2,…,n)에 대한 함수값 f(xi)가 알려져 있을 경우, 그 사이의 임의의 x에 대한 함수값을 추정하는 것을 말한다. 실험이나 관측에 의하여 얻은 관측값으로부터 관측하지 않은 점에서의 값을 추정하는 경우나 로그표 등의 함수표에서 표에 없는 함수값을 구하는 등의 경우에 이용된다. 가장 간단한 방법으로서는, 변수를 x좌표, 그 변수에 대한 기지 함수값을 y좌표로 하는 점들을 이어 곡선을 그어, 구하고자 하는 함수값을 구하는 방법이다.
Eextrapolation : 보외법 [補外法,] 또는 외삽법(外揷法)이라고도 한다. 곡선 위의 2점 A, B와 이 2점으로 한정된 부분 위에 몇 개의 점을 알고 있을 때,  A, B로 한정된 부분 위의 다른 점 P의 위치를 추정하는 보간법(補間法)에 대하여 A, B로 한정된 밖의 부분의 점 Q의 위치를 추정하는 것을 보외법이라 한다
.

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BATCH VIEW

Batch View는 Run to Run, Batch to Batch, Reel to Reel, Shift to Shift, 및 Day to Day의 변화를 이해하기 위하여 사용합니다.

Capstone의 Centerlining Module은 사용자가 모든 공정, 품질, 원재료에 대한 지난 20~30 Grade에 대한 평균을 빨리 볼 수 있도록 지원합니다. Tag, Downtime %, Date 별로 정렬이 가능합니다. 모든 Batch에 대하여 마우스의 오른쪽을 클릭하면 한 Batch 기간 동안 모든 Tag에 대한 실시간 Trend를 볼 수 있습니다.

Centerlining은 공정 개선에 필요한 지식을 제공하기 위한 Tool로써,

    공정과 제품의 변화를 줄이고

    공정과 제품의 상호 관계에 대한 중요한 정보를 제공하며

    특정 Run, Batch, Reel에 대한 문제 해결을 쉽게 하며

    제품의 품질을 향상 시키면서 생산율을 최대화 할 수 있도록 도와 줍니다.

 

 

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Standardize operating ranges

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).
30개 이상의 Grade Run, Reel, Batch를 비교하는 데 이 보다 더 좋은 방법은 없습니다.
대표적인 견본 데이터를 보기 위하여, Tag들의 평균을 계산하는 동안 Grade 변경 시간과 Downtime을 지정하면 됩니다. 이 작업은 사용자가 실제 외란을 확인 할 수 있도록 데이터의 품질을 극적으로 개선 합니다.

View downtime for events

Run, Batch, Reel 단위로 모든 Tag에 대한 평균값을 나타내며, Downtime %가 Column의 Head에 나타나므로

  • Head만 보면 특별히 Downtime이 높은 Run 또는 Batch를 파악할 수 있으며
  • Downtime %와 지정된 공정 변수와의 상관 관계로 어떤 변수가 영향을 주었는지 알 수 있으며
  • 각 Grade에 대하여 생산율과 Downtime %이 어떤 관계가 있는지를 이해할 수 있습니다.

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.
사용자가 Centerline Displays를 사전에 구성된 Trend에 쉽게 연결할수 있으며, 이 때 Run, Reel, Batch에서 Right-clicking하면 선택된 Run, Reel, Batch의 Time-Span에 대한 Trend를 나타 냅니다 (Drop-down List에서 Multiple Trends를 연결할 수도 있습니다).

Grade based alarming

Alarm DB에 있는 Alarm Event를 만들기 위하여 Centerline Display의 Alarming 기능을 사용할 수 있습니다.
Grade에 대한 한계값을 바탕으로 Alarm에 대한 규칙을 구성할 수 있습니다.
Alarm 상태에 따라서 각 Tag의 Alarm Box의 색이 바뀝니다.

Assign causes for alarms

Alarm Box를 클릭하면 Cause Tree가 뜨며, 사전에 정의된 원인을 현재 또는 과거 Alarm Event에 지정할 수 있습니다. 또한 사용자가 필요한 주석을 달수도 있습니다.

Pareto alarm causes

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.

Snap shot process

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.

Notes

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

Logbook integration

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.

Export to MS-Excel

Custom Analysis, Report 생성, 계산 등을 위하여 Centerline Display에서 데이터를 Excel로 쉽게 보낼 수 있습니다.

Drag & drop tags

Centerline Display에서 Trend로, Tag Browser에서 Centerline Display로 Tag를 쉽게 이동할 수 있습니다.

GRAPHICS

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.

Web-based graphics

HTML or ASP모드에서 모두 사용이 가능하며, DataPARC의 Web-based Graphics은 공정 정보시스템에 접근할 수 있는 진정한 Thin-Client의 기능을 제공합니다.
Graphic은 회사의 Intranet, File Explore, ParcView, 개인 Browser의 Bookmark 등에서 볼수 있으며, ASP mode에서는 Web Graphic을 보기 위하여 다른 소프트웨어가 필요 없습니다.

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 브라우저 가 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 컴파일러 가 필요치 않으며, 웹 브라우저 에서 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 서버와 외부프로그램 사이에서 정보를 주고받는 방법이나 규약들을 말한다. 브라우저 가 서버 를 경유하여 데이터베이스 서버 에 질의를 내는 등 대화형 웹페이지를 작성할 때 이용된다. 게이트웨이의 개발 언어 로는 유닉스 에서는 문자열 처리가 간단한 펄(perl), 윈도NT에서는 비주얼베이식 (visual basic) 등이 사용되는 경우가 많다. 외부 프로그램을 실행하는 표준 방식으로 자리잡았으며 사용이 편리하다는 장점이 있지만, 서버 에서 많은 프로그램을 수행하므로 서버 에 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.

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Build graphics in MS word

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.

Dynamic built-in objects

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.

Drag & drop tags

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 BOOK

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.

Unlimited logbook areas

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.

Track equipment

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.

Logbook entry status

Request, Information, Closed 및 Open 같이 서로 다른 Status의 Logbook 기록을 허용함으로써 빠르게 Sorting이 가능 합니다.

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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.

Generate reports

회의를 위하여 Report를 Printing 할 수 있습니다

INTEGRATED SYSTEM

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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목차

TREND

Drag and Drop
Universal tag Browser (빠른 검색 기능)
Collapse, Expand, Pan, Slide & Zoom Time Ranges
Blow up Trend
Smart Mouse
Markers
Export to MS Excel
Projection trending
Set lag times
Tabular Reports with statistics

Fast fourier transform (fft) view
Easy y-axis scaling
Easily change number of trends

SPC

CONTROL CHARTING
GRADE/PRODUCT BASED LIMITS
LIMITS DATABASE
INTEGRATE WITH ANY LIMITS DATABASE
SPC RULE CONFIGURATION
ONLINE CONTROL LIMIT CALCULATION SCREEN
SPECIAL CAUSE ASSIGNMENT
PARETO ANALYSIS
HISTOGRAM
X-Y SCATTER WITH REGRESSION

  BATCH VIEW

Standardize operating ranges
View tag value averages for events (grade run, reel, batch, shift, day, etc.)
View downtime for events
Sort events by tag avg, downtime, date
Trend tags during event time-span
Grade based alarming
Assign causes for alarms
Pareto alarm causes
Snap shot process
Notes
Logbook integration
Export to MS-Excel
Drag & drop tags

  GRAPHICS

Web-based graphics
Build graphics in MS word
Build graphics in MS word
Dynamic built-in objects
Convert client trends to web-trends
Drag & drop tags
Conversion programs for DCS Trends

OPERATOR LOG BOOK

Electronic display of typical Paper logbooks
Unlimited logbook areas
Communication tool for operators, engineers & managers
Track equipment maintenance
Alarms & special causes automatically written to logs
Logbook entry status
Search historical entries by status and keyword
Generate reports

INTEGRATED SYSTEM