Das Enterprise Warehouse verfügt über die folgenden Hauptmerkmale:
- Verarbeitung standortübergreifender, aggregierter Daten
- Eine OLAP Star/Cube-Struktur zur Verwaltung mehrdimensionaler Datensätze
- vor Ort oder in der Cloud gehostete Daten mit SSL- und Verschlüsselungsunterstützung zu verarbeiten
- Funktionen für inkrementelles Datenladen und Datenumwandlung
Veröffentlichung standortübergreifender Daten von jeder Open Data (OData)-unterstützten BI-Plattform
Eine inkrementelle ETL-Engine (Extract, Transform, Load) extrahiert und kombiniert Transaktionsdaten aus mehreren Fabriken/Arbeitsplätzen in einer einzigen Enterprise Warehouse-Datenbank zur Verarbeitung. Der FactoryLogix Reporting Service nutzt die ETL-Engine, um Daten in die Enterprise Warehouse-Datenbank zu übertragen.
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Einige FactoryLogix-Benutzer führen DataMiner-Abfragen über einen replizierten Server aus, um Berichte und Analysen zu erstellen, damit ihr Produktionsserver nicht beeinträchtigt wird. Mit dem Enterprise Warehouse ist dieser Ansatz nicht mehr notwendig. |
Datenquellen für Unternehmen
Zu den Datenquellen des Unternehmens können folgende gehören:
- Fabrik-, Linien- und Einzelmaschinendurchsatz
- Ressourcenauslastung und Leistung
- Gesamtanlageneffektivität (GAE)
- Produktionsausfallzeiten und Ursachenanalyse
- Qualität und Ausbeute nach Kunde, Produkt, Arbeitsauftrag, Linie, Maschine und Bediener
- Fehlerquoten, Paretos und Analysen
- Materialverderb
- Materialverbrauch nach Kunde, Produkt, Arbeitsauftrag
- Alterung der Bestände
- Pünktliche versus verspätete Produktionsaufträge
Veröffentlichung von Daten von jeder OData-unterstützten BI-Plattform
Sowohl auf Standort- als auch auf Unternehmensebene nutzt ein Business Intelligence-Gateway das branchenübliche Open Data (OData)-Protokoll, um Daten zu transformieren und für die Veröffentlichung vorzubereiten. Mithilfe des Gateways können Sie Unternehmensdaten von DataMiner oder jeder anderen BI-Plattform veröffentlichen, die OData unterstützt, wie Power BI, Oracle BI, SAP Business Objects, DOMO und Adobe Analytics. Sie können auch DataMiner-Daten mit den Daten von ERP- und PLM-Systemen kombinieren, um robuste, umfassende Unternehmensanalysen und BI-Berichte zu erstellen.