Liste der TimeSeries-Tools
Dies sind die 27 MCP-Tools, die PlantPulse TimeSeries-Insight bereitstellt.
Basismodell: IBM Granite TSPulse
| Tool | Ziel | Analyseinhalt |
|---|
detect_asset_anomaly | Anlagensensoren | Anomaliemuster bei Temperatur, Druck, Vibration usw. |
detect_system_anomaly | Systemressourcen | Anomalien bei CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte |
detect_oee_anomaly | OEE | Anomalien bei Verfügbarkeit, Leistung, Qualität |
detect_ram_anomaly | RAM | Anomalien bei MTBF, MTTR |
detect_ems_anomaly | EMS | Anomalien bei Energie, Leistung, CO₂-Emissionen |
detect_order_anomaly | Arbeitsaufträge | Anomalien in der Produktionsqualität |
detect_alarm_anomaly | Alarme | Anomaliemuster in der Alarmhäufigkeit |
Gemeinsame Parameter
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
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asset_id | Anlagen-ID | (erforderlich) |
threshold | Schwellenwert für Anomaliebewertung | 0 (automatisch) |
top_k | Anzahl der obersten Anomaliemetriken | 5 |
lookback_minutes | Analysezeitraum (Minuten) | 1440 |
target_columns | Zu analysierende Sensoren | (automatisch, wenn nicht angegeben) |
recent_seconds | Zeitfenster für aktuelle Bewertung (Sekunden) | 300 |
Basismodell: TinyTimeMixer (TTM)
| Tool | Ziel | Prognoseinhalt |
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forecast_asset | Anlagensensoren | Künftiger Trend der Sensorwerte |
forecast_system | Systemressourcen | Auslastung von CPU/Arbeitsspeicher/Festplatte |
forecast_oee | OEE | Verlauf von Verfügbarkeit, Leistung, Qualität |
forecast_ram | RAM | Trend der Zuverlässigkeitskennzahlen |
forecast_ems | EMS | Prognose des Energieverbrauchs |
forecast_order | Arbeitsaufträge | Verlauf der Produktionsqualität |
forecast_alarm | Alarme | Trend der Alarmhäufigkeit |
Gemeinsame Parameter
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
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asset_id | Anlagen-ID | (erforderlich) |
prediction_length | Anzahl der Prognoseschritte | 96 |
enable_bounds | Ausgabe des Konfidenzintervalls | true |
target_columns | Zu prognostizierende Sensoren | (automatisch, wenn nicht angegeben) |
| Tool | Beschreibung | Wichtigste Parameter |
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get_alarm_stats | Zusammenfassung der Alarmstatistik | asset_id, minutes |
analyze_alarm_duration | Analyse von Alarmdauer/MTTA | asset_id, minutes |
analyze_alarm_correlation | Korrelation zwischen Alarm und Sensor | asset_id, minutes |
| Tool | Beschreibung | Wichtigste Parameter |
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get_asset_health | Zustandsbewertung der Anlage (0~100) | asset_id |
health_check | Health-Check des TimeSeries-Dienstes | keine |
list_asset_tags | Liste der Anlagensensor-Tags | asset_id |
| Tool | Beschreibung | Wichtigste Parameter |
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get_feature_status | Status des Feature Store | keine |
get_asset_features | Abfrage der Anlagen-Features | asset_id, granularity |
get_asset_context | Abfrage des LLM-Kontexts | asset_id, date |
find_similar_assets | Suche nach ähnlichen Anlagen | asset_id, top_k |
analyze_asset | Gesamtanalyse der Anlage | asset_id |
explain_asset_anomaly | Ursachenanalyse von Anomalien | asset_id |
trigger_feature_pipeline | Manuelle Ausführung der Feature-Pipeline | pipeline_type |