讓食品和飲料業因此改變
對食品和飲料生產商而言，以圖形化方式和數據互動並探索數據是非常重要的，主要是因為製造業生產商普遍存在相同數據品質及相關等問題。
無論您正在試圖解決什麼問題，都將需要探索和篩選數據，以便移除樣本中的不良數據並專注在相關數據上。例如，如果您正在研究清潔設備所需的時間，原位清洗(CIP)數據為相關數據，但如果您正在研究是哪些製程變更會導致延長必要CIP清潔時間的，製成相關的數據才是相關數據。
對於面臨的挑戰有清楚的認識，便能更妥善利用MPC等技術。若是著重在產能和原料產量，生產線某個部分的大幅度變更，後續通常需要進行多次調整。在這些情況下，MPC可以預測變更將適當維持成品品質的時機，以協助協調和執行調整。
例如，和數據互動可協助設施中的人員將炸薯條生產線中的熱燙機、乾燥機、油炸機和其他裝置辨識為可以因MPC獲益的問題區域。通過執行生產線的限制範圍，即可讓員工確保工廠生產最多的薯條，而不會犧牲品質或是影響生產線的各個部分。
即使產量或原料馬鈴薯的品質有所改變，MPC也可以協調工廠的各個區域(例如裝置溫度)排除干擾的影響。其他的干擾可能包括蒸氣壓力或冷媒溫度，MPC可以在感測到這些干擾後，利用其油炸品質的模型進行適當修正。
從哪裡開始探索您的數據
在探索和瞭解數據之前，使用者必須先篩選和清理資訊。透過篩選移除不相關的外離和異常狀況，使用者即可專注在對每條生產線和挑戰最重要的數據。
將所有這些功能整合在一起，可以簡化數據的探索以及尋找解決方案的過程。另外，洛克威爾自動化即將發佈的FactoryTalk® Analytics™ Data Explorer解決方案可以滿足此項需求。
Data Explorer預計在2019年3月底發佈。屆時我們將提供60天免費試用，您可以確認此項技術是否為您的作業提供預期價值。
如果您想要進一步瞭解或開始試用，請在此深入瞭解。
