Seminar ThingsBoard Trendz Analytics – Analysen, Anomalien und Prognosen

Das Seminar nutzt Trendz Analytics für explorative Analysen, Kennzahlen, Segmentierung, Anomalieerkennung und Prognosen. Datenmodell, Beziehungen, Zeitreihen, Berechnungen, Visualisierungen, Zustandsdauer, Korrelation, Vorhersage, Einbettung, Performance, Validierung und operative Nutzung werden praxisnah umgesetzt.

Inhaltsverzeichnis

• Lernziele und fachliche Einordnung.
• Schrittweise Seminarinhalte.
• Praxisübungen und Laborszenarien.
• Zielgruppe und Voraussetzungen.
• Didaktik und Arbeitsweise.

Lernziele

• Analytische Fragestellungen und Kennzahlen aus IoT- und Geschäftszielen ableiten.
• Entitäten, Beziehungen, Telemetrie, Attribute und Zeitfenster korrekt für Analysen verwenden.
• Berechnungen, Zustandsdauer, Segmentierung und Korrelation nachvollziehbar konfigurieren.
• Anomalien und Prognosen mit fachlichen Akzeptanzkriterien bewerten.
• Analysen sicher einbetten, versionieren, überwachen und in operative Prozesse überführen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Analytics-Zielbild und Fragestellungen

Schwerpunkt: Geschäftsfragen, Anlagenleistung, Energie, Qualität, Nutzung, Ausfälle, Wartung, Zielgruppen, Kennzahlen, Entscheidung und Erfolgskriterien.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Analytics-Zielbild und Fragestellungen“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Geschäftsfragen, Anlagenleistung, Energie, Qualität, Nutzung, Ausfälle, Wartung, Zielgruppen, Kennzahlen, Entscheidung und Erfolgskriterien modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen priorisierten Analyse- und Kennzahlenkatalog dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

2. Datenmodell und Entity Relations

Schwerpunkt: Devices, Assets, Customers, Beziehungen, Hierarchien, Attribute, Telemetrie, Profile, Kontext, Datenqualität und Berechtigungen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Datenmodell und Entity Relations“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Devices, Assets, Customers, Beziehungen, Hierarchien, Attribute, Telemetrie, Profile, Kontext, Datenqualität und Berechtigungen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein analysierbares Entitäts- und Beziehungsmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

3. Zeitreihen, Zeitfenster und Aggregation

Schwerpunkt: Zeitzone, Intervalle, Summe, Mittelwert, Minimum, Maximum, Median, Perzentile, Datenlücken, Ausreißer, Filter und Vergleichsperioden.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Zeitreihen, Zeitfenster und Aggregation“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Zeitzone, Intervalle, Summe, Mittelwert, Minimum, Maximum, Median, Perzentile, Datenlücken, Ausreißer, Filter und Vergleichsperioden modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine fachlich korrekte Zeitreihen- und Aggregationsbasis dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

4. Berechnete Kennzahlen und Formeln

Schwerpunkt: arithmetische Kennzahlen, Quoten, Normierung, Einheiten, Bedingungen, Zeitbezug, Metadaten, Nullwerte, Validierung und Dokumentation.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Berechnete Kennzahlen und Formeln“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von arithmetische Kennzahlen, Quoten, Normierung, Einheiten, Bedingungen, Zeitbezug, Metadaten, Nullwerte, Validierung und Dokumentation modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine nachvollziehbare analytische Kennzahlenbibliothek dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

5. Zustandsanalyse und Dauer

Schwerpunkt: Statuswechsel, Laufzeit, Stillstand, Verfügbarkeit, Schicht, Dauer je Zustand, Übergänge, fehlende Events, Grenzfälle und OEE-nahe Kennzahlen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Zustandsanalyse und Dauer“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Statuswechsel, Laufzeit, Stillstand, Verfügbarkeit, Schicht, Dauer je Zustand, Übergänge, fehlende Events, Grenzfälle und OEE-nahe Kennzahlen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen belastbaren Zustands- und Dauerbericht dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

6. Segmentierung und Vergleich

Schwerpunkt: Anlagentyp, Standort, Kunde, Profil, Zeitraum, Kohorte, Top und Bottom, Benchmark, Normalisierung, Drill-down und statistische Verteilung.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Segmentierung und Vergleich“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Anlagentyp, Standort, Kunde, Profil, Zeitraum, Kohorte, Top und Bottom, Benchmark, Normalisierung, Drill-down und statistische Verteilung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen aussagekräftigen Segment- und Vergleichsbericht dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

7. Korrelation und Ursachenanalyse

Schwerpunkt: mehrere Signale, Verzögerung, Ereignisse, Betriebszustände, Streudiagramme, Korrelation, Scheinkorrelation, Drill-down und fachliche Hypothesen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Korrelation und Ursachenanalyse“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von mehrere Signale, Verzögerung, Ereignisse, Betriebszustände, Streudiagramme, Korrelation, Scheinkorrelation, Drill-down und fachliche Hypothesen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen strukturierten Ursachenanalyseprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

8. Anomalieerkennung

Schwerpunkt: Baseline, Saisonalität, Sensitivität, Anomaliescore, Trainingszeitraum, bekannte Ereignisse, Fehlalarme, Bewertung, Alarmweitergabe und Feedback.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Anomalieerkennung“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Baseline, Saisonalität, Sensitivität, Anomaliescore, Trainingszeitraum, bekannte Ereignisse, Fehlalarme, Bewertung, Alarmweitergabe und Feedback modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine validierte Anomalieerkennung mit Betriebsregeln dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

9. Prognosen und Kapazitätsplanung

Schwerpunkt: Forecast Horizon, Historie, Trend, Saison, Konfidenz, Fehlermaße, Datenänderung, Szenarien, Kapazität, Wartung und Unsicherheit.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Prognosen und Kapazitätsplanung“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Forecast Horizon, Historie, Trend, Saison, Konfidenz, Fehlermaße, Datenänderung, Szenarien, Kapazität, Wartung und Unsicherheit modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich bewerteten Prognoseprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

10. Visualisierungen und Storytelling

Schwerpunkt: Charts, Tables, Cards, Heatmaps, Sankey- oder Flussdarstellungen, Filter, Farben, Einheiten, Annotationen, Navigation und Zielgruppen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Visualisierungen und Storytelling“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Charts, Tables, Cards, Heatmaps, Sankey- oder Flussdarstellungen, Filter, Farben, Einheiten, Annotationen, Navigation und Zielgruppen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein verständliches analytisches Dashboard dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

11. Einbettung und operative Nutzung

Schwerpunkt: ThingsBoard-Dashboard-Integration, Parameter, Customer Context, Berechtigungen, Aktualisierung, Alarm- und Wartungsprozess, Export und Kommunikation.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Einbettung und operative Nutzung“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von ThingsBoard-Dashboard-Integration, Parameter, Customer Context, Berechtigungen, Aktualisierung, Alarm- und Wartungsprozess, Export und Kommunikation modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen Ende-zu-Ende-Prozess von Analyse bis Handlung dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

12. Performance, Tests und Governance

Schwerpunkt: Datenvolumen, Abfragezeit, Vorberechnung, Filter, Cache, Validierungsdaten, Regression, Versionierung, Freigabe, Monitoring und Dokumentation.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, technische Randbedingungen und Abnahmekriterien für den Themenblock „Performance, Tests und Governance“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Entitäten, Rollen, Schnittstellen und Abhängigkeiten anhand von Datenvolumen, Abfragezeit, Vorberechnung, Filter, Cache, Validierungsdaten, Regression, Versionierung, Freigabe, Monitoring und Dokumentation modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge in einer kontrollierten Laborumgebung schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand protokollieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenfluss, Protokollierung, Fehlerverhalten und Grenzfälle mit definierten Positiv- und Negativtests prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen produktionsreifen Analytics-Test- und Betriebsstandard dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Betriebs- oder Entwicklungsstandard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Aufbau einer Analyse für Anlagenverfügbarkeit und Zustandsdauer.
• Erstellung einer segmentierten Vergleichsanalyse für Standorte oder Gerätetypen.
• Konfiguration und Bewertung einer Anomalieerkennung mit bekannten Ereignissen.
• Erstellung einer Prognose einschließlich Konfidenz und Fehlermaß.
• Einbettung einer Analyse in ein operatives Dashboard mit Rollen- und Kontextprüfung.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Analytics, IoT- und Prozessengineering, Instandhaltung, Energie- und Produktionsmanagement, Business Analyse und Solution Architecture.

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in ThingsBoard-Datenmodellen und Zeitreihen; Grundverständnis von Statistik, Kennzahlen und analytischer Fragestellung.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen. Dadurch entstehen nachvollziehbare Abläufe, die sich auf Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen übertragen lassen.