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为大数据分析和工业4.0做好准备

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为大数据分析和工业4.0做好准备

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【摘要】:

为大数据分析和工业4.0做好准备

  

工业4.0的一个主要方面是获取和分析大数据,将数据转化为可操作的信息,并使系统能够自行做出决策。尽管存在新技术,但大多数制造威尼斯人仍使用剪贴板和纸张来收集数据和信息。在很多情况下,多达90%的数据最终孤立的滞留在现场。若希望从工业4.0中获益,这将带来一定的挑战。

  好消息是新技术可以在这方面提供帮助,用户只需采取几个简单的步骤,就可以为数据转换做好准备,包括访问更多数据、进行边缘计算、清理数据,对数据进行情境化处理以及标准化通用数据结构。

  获取更多数据是工业4.0的重要组成部分。工业的运营环境非常复杂,涉及数百种不同的协议、通信介质和传统威尼斯人网上的知识。 27b 数字化转型的实现必须是自下而上的实施,首先要优化运营技术(OT)。这需要以新的态度来保持系统的开放性、互操作性和安全性。第一步是以有效的方式获取所有的数据——能够在需要时从任何地方轻松访问数据。

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MQTT的发布/订阅功能可简化通信,并有助于将轮询转移至网络边缘。图片来源:Inductive Automation

 

  数据访问的主要障碍之一是传统软件许可模式,它对每个标签或用户收费。这些模式无法扩展,阻碍了增长。此外,工业应用一直是封闭的、专有的,并且功能和连接性也有限制。今天,我们需要从根本上无限制的、开放的新模式。这些新模式可以释放新的扩展机会和更大的可扩展性。

  另一个挑战是新智能传感器和威尼斯人网上与现有旧威尼斯人网上融合之间的平衡。拥有同时支持两者的基础设施非常重要。它归结为一个关键概念:架构的变更。不再通过通讯协议将旧威尼斯人网上连接到应用,而是将威尼斯人网上与基础设施连接起来。需要提供一种即插即用、可靠且可扩展的OT解决方案,以满足运营人员的需求。

  开放和可 b57 操作的架构

  这是一种基于消息队列遥测传输(MQTT)的新架构。MQTT是一种发布/订阅协议,启用了面向消息的中间件体系结构。在信息技术(IT)领域,这不是一个新概念;长期以来,威尼斯人服务总线(ESB)一直通过类似的总线的基础架构来集成应用程序。MQTT在异常事件发生时,威尼斯人网上数据会发布到本地或云端的MQTT服务器。应用程序订阅MQTT服务器以获取数据,这意味着无需连接到终端威尼斯人网上本身。MQTT具有以下优点:

  ●开放标准/可互操作(OASIS标准和Eclipse开放标准(TAHU));

  ●威尼斯人网上与应用分离;

  ●事件触发报告;

  ●需要的带宽很少;

  ●传输层安全;

  ●远程发起连接(仅出站;无入站防火墙规则);

  ●状态感知;

  ●数据单一来源;

  ●自动识别标签;

  ●数据缓冲(存储和转发);

b79   ●即插即用功能。

  如何获得新的架构?答案是边缘计算和协议转换。假设有10个Modbus威尼斯人网上要连接到监控和数据采集(SCADA)系统。用户可以部署一个支持Modbus和MQTT的边缘网关,以使轮询更接近可编程逻辑控制器(PLC)。这样,用户就能够以更快的速度轮询更多信息,并在数值发生变化时将数值发布到中央MQTT服务器。还可以将SCADA连接并订阅MQTT服务器以获取数据,而不是直接连接到终端威尼斯人网上。这是确保SCADA系统面向未来的重要一步。当用户购买支持MQTT的传感器或升级威尼斯人网上时,SCADA无需了解终端威尼斯人网上即可获得数据访问权限。

  帮助系统了解数据

  用户不仅需要访问数据,还需要确保数据有效,具有上下文信息,并且是通用结构的一部分(如果适用)。这是使用分析和机器学习之前的重要步骤。系统只有了解数据,才能正确使用数据。通常,新的传感器和威尼斯人网上已经具有这些功能。但是,对于老旧威尼斯人网上并非如此。有数百种需要映射和扩展的不同轮询协议。大多数PLC的寻址方案都不容易理解。这些映射通常存在于SCADA中,但是仍然缺少上下文知识,或者包含无效数据,或者不是标准数据结构。

  完成此步的最佳位置是连接到PLC的边缘网关。它需要具有清理数据、数据情境化和支持数据结构功能的软件。

  让我们从清理数据开始。假设有一个传感器连接到PLC,有时信号会丢失。当信号丢失时,PLC中的数值将降为0。但在某些时候,数值可能确实为0,但如果最后一个数值是50,那现在的数值就可能不是0。在这种情况下,需要要查看数据变化以确定是否应该忽略当前值。使用该逻辑设置计算标签,可以解决此问题。在与其它系统共享数据之前,请务必在最接近源头的位置确认数据的有效 b62 性。

  另一个关键步骤是为数据提供上下文。例如,在用户的Modbus PLC上,有一个参考地址为40001的标签。在SCADA系统中,会将其映射到某个标签,例如“环境温度”。如果仅有这个数据,那无法知道温度是摄氏度还是华氏度,以及高、低限是多少。如果没有上下文,数据分析和机器学习模型可能会提供错误的数据。

  使用能够提供名称、比例、工程单位、工程上下限、文档和工具提示等信息的边缘网关,将为其它系统提供关键信息,以便于更好地理解基础数据。

  标准化通用数据结构

  最后一步是在整个威尼斯人范围内,标准化通用数据结构。由于每个站点的数据可能不同,并且很难找到通用的数据模型,因此通常会忽略此步骤。分析包和机器学习模型要求对于通用对象采用相同的数据结构。用户不希望为每个站点创建不同的分析或机器学习模型。这超出了单个数据点的范畴,是已知对象的数据点的集合。

  重要的是调查每个站点以找到一个通用的模型,并使用支持用户定义类型(UDT)的边缘网关。这意味着调整每个站点的数据以适应模型,这可能包括缩放、计算标签、转换等。这样数据在表面上看起来是相同的结构,同时隐藏了背后的复杂性。

  通过设置新的运营架构,解决将大数据导入基础架构的问题。在访问数据之前,用户无法进行分析和机器学习,因此数据必须有效并且具有上下文以便于理解。利用这种新的思维方式和基础架构,用户可以通过一些小的步骤和调整来实现先进技术带来的潜在好处。 (作者:Travis Cox 来源:控制工程网)

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