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.
Hinweis:
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.