Fluxos de dados do Machine Connect

Este artigo explicará os princípios e as funções dos fluxos de dados da Máquina L2L. Os fluxos de dados são a primeira estrutura lógica na nuvem do L2L Machine Connect para receber os dados da máquina gerados pelo sensor binário, convertê-los e salvá-los como dados relacionados à fabricação coerentes no seu data lake. O fluxo de dados converte dados binários em eventos de produção contáveis (golpes, peso, unidades) ou estados (tempo de atividade, tempo de inatividade, erro). A lógica de negócios ainda não está implementada nesta fase. A estrutura lógica dos fluxos de dados deve ser usada apenas para fins de conversão de dados. As regras de negócios serão implementadas no Motor de Regras usando a saída dos fluxos de dados.

Clique na lista suspensa para encontrar o ativo para criar um novo fluxo de dados.

Clique na caixa vazia para iniciar um novo fluxo. Dê um nome ao novo fluxo e pressione "go".

Início do fluxo:

Aqui apresentamos 3 opções diferentes.

Faça Você Mesmo: Isso permitirá a criação de um fluxo do zero.

Copiar Existente: Isso copiará um fluxo que já foi criado para este ID de fábrica para este novo fluxo.

Começar a partir de um Modelo: Isso permitirá que você escolha de uma lista de modelos que todos os clientes publicaram.

Ferramentas disponíveis

Entradas

Um fluxo de dados requer pelo menos uma entrada para funcionar. Elas são basicamente as saídas do Sensorbots. Todas as entradas podem ser atribuídas às saídas em uma relação um para um, mas é sempre benéfico utilizar uma lógica de transformação em fluxos de dados para filtrar e criar uma saída coerente que possa ser usada pelo motor de regras.

Saídas

Um fluxo de dados requer pelo menos uma saída para gerar dados utilizáveis que possam ser usados no motor de regras.

Transformações

A utilização de transformações não é obrigatória, mas altamente recomendada para criar dados coerentes e significativos. A L2L fornece muitos modelos que podem ser usados como referência para diferentes casos de uso de fluxo de dados (ex. tempo de atividade, tempo de inatividade, contagem, alarme, estado etc). As transformações também suportam JS para lógica e manipulação de dados.

Entradas específicas do sensorbot:

À esquerda estão as entradas, transformações e saídas para um fluxo. Mostrado está uma lista de entradas disponíveis do sensorbot que escolhemos.

Todas as entradas do sensorbot em um site:

Mostrado está uma lista de todas as entradas do sensorbot no site.

Transformações:

Mostrado está o início da lista de transformações disponíveis para um fluxo. Ao usar funções que possuem múltiplas entradas, como um AND, os dados irão bufferizar em uma entrada quando não houver nada para processar na outra. Certifique-se de que todas as entradas de uma função como essa tenham as mesmas taxas de dados para evitar problemas de buffer. Todas essas funções possuem descrições de como funcionam. Basta clicar e arrastar qualquer uma para o espaço de trabalho e, em seguida, clicar novamente na função para obter a descrição no lado direito da tela.

exemplo de uma função no espaço de trabalho e sua descrição.

Saídas:

Mostram-se as duas saídas para uma função. A função do banco de dados accumine passará dados para uma tabela no Connect. O Send Alert enviará alertas por e-mail.

Exemplo de Caso de Uso:

Este exemplo irá configurar um fluxo de inatividade/no ciclo para a entrada amp1 deste bot.

Aqui está a entrada amp1 arrastada da lista à esquerda para o espaço de trabalho no meio. Essa entrada é calibrada como uma medição periódica. Portanto, os dados são representados como um valor decimal que representa o valor atual presente na entrada.

Aqui temos uma função de mapeamento. Nesta regra, desejamos converter o valor vindo do bot para verdadeiro ou falso com base em um limite definido no código que colamos na função de mapeamento. O valor 1000 é o limite que desejamos estabelecer. Qualquer valor do bot acima do limite será convertido para um valor verdadeiro para o restante do fluxo. Qualquer valor do bot abaixo do limite será convertido para um valor falso.

se (obj.value > 1000) {
obj.value = true;
} else {
obj.value = false;
}
return obj;
}

O próximo que precisamos é uma função de timeout. Se não obtivermos um valor verdadeiro dentro do tempo de timeout, então emitiremos um valor verdadeiro do timeout. Aqui, configuramos o timeout para 30000ms ou 30 segundos.

Em seguida, filtraremos valores duplicados. Precisamos apenas de 1 valor verdadeiro ou falso consecutivo para acionar os eventos de ciclo ou inatividade, então filtramos quaisquer seguintes verdadeiros ou falsos após o primeiro.

Agora podemos obter nossas saídas para o fluxo e uma função NÃO. A saída conectada ao filtro de valores duplicados será apontada para a tabela de Inatividade. A saída conectada à função NÃO será apontada para a tabela de Ciclo.

Clique aqui para um tour guiado pelos fluxos de dados.