還用30年(nián)前的(de)技術？以更簡單的(de)方式使用SCADA數據

發布者：德鋒時間：2017-09-08

導讀：在采集、存儲數據和(hé)監控系統方面，很多制造商至今使用的(de)還是30年(nián)之前的(de)技術。伴随着目前全球市場的(de)競争，大多數工業企業在工業物聯網（IIoT）所帶來的(de)新機遇面前猶豫不前，他們的(de)顧慮與實施難度和(hé)成本相關。

  通過模塊化的(de)、按需訂閱的(de)軟件可(kě)以更加簡單地(dì)獲得工業物聯網（IIoT）的(de)智能數據分析，從而提供更經濟的(de)過程預測分析以幫助制造企業提高(gāo)效率。

  在采集、存儲數據和(hé)監控系統方面，很多制造商至今使用的(de)還是30年(nián)之前的(de)技術。伴随着目前全球市場的(de)競争，大多數工業企業在工業物聯網（IIoT）所帶來的(de)新機遇面前猶豫不前，他們的(de)顧慮與實施難度和(hé)成本相關。

  最近，一(yī)份有超過400位制造企業執行主管參與的(de)LNS Research調查報告顯示，絕大多數企業近期沒有投資于IIoT的(de)計劃。如(rú)果考慮一(yī)下工業企業對于現有系統的(de)花費就不難理(lǐ)解他們為(wèi)什麽抗拒在新技術上的(de)投資。

  舊(jiù)有的(de)技術要經過調整來嘗試利用IIoT的(de)機遇，有的(de)甚至可(kě)能需要将現有系統拆除。為(wèi)互聯網時代開發出來的(de)、用戶買得起的(de)技術可(kě)以和(hé)現有系統一(yī)起工作，幫助制造商深入了解工藝流程的(de)表現，從而實現快速的(de)投資回報。

有價值的(de)SCADA信息

數據采集與監控（SCADA）系統最初的(de)目的(de)是采集數據以及監控工藝過程。由于SCADA生成大量的(de)數據，因此添加了曆史數據庫來存儲這些數據。一(yī)開始，曆史數據庫被用來實現常規的(de)要求，例如(rú)為(wèi)政府部門提供報告。後來，一(yī)些領先的(de)工業企業認識到曆史數據庫內(nèi)部隐藏的(de)數據可(kě)以為(wèi)工廠的(de)工藝流程和(hé)生産提供有價值的(de)信息，可(kě)是要獲取以及使用這些數據會非常困難，因為(wèi)曆史數據庫的(de)設計并不是為(wèi)了“讀取”目的(de)或者雙向信息傳輸的(de)。

制造執行系統（MES）是在20世紀90年(nián)代初被引入的(de)，其目的(de)是嘗試在工廠車間SCADA系統與企業ERP軟件之間搭建橋梁。它們也承諾提供諸如(rú)關鍵績效指标（KPI）數據的(de)分析功能，從而提高(gāo)工廠車間的(de)運行效率。MES系統比SCADA系統提供更加先進的(de)功能，不過很昂貴并且實施過程需要更多的(de)工程設計工作。在開發MES的(de)工業時代，各種系統還是各自(zì)獨立的(de)，而互聯網的(de)優化主要是後知後覺。

避免被鎖定的(de)升級周期

考慮到工業企業花費在傳統軟件上的(de)時間和(hé)成本，我們可(kě)以理(lǐ)解為(wèi)什麽一(yī)些制造商拒絕增強現有系統。他們擔心新的(de)系統會很貴、需要大量的(de)工程設計以及對員工的(de)培訓，并将公司鎖定在困難的(de)、昂貴的(de)升級、補丁以及擴展受限的(de)周期之內(nèi)。下一(yī)代軟件将提供的(de)是使用簡便以及用戶可(kě)以買的(de)起的(de)價格。

将實時數據與曆史背景結合起來會縮短(duǎn)分析滞後，實現即時分析功能，
甚至在一(yī)個事件影響過程性能之前就提供采取行動。圖片來源：Trendminer

工業領域的(de)搜索引擎

  正如(rú)上文提到的(de)，訪問曆史數據并将其轉化為(wèi)可(kě)操作的(de)信息以改進操作是耗時且困難的(de)。數據建模應用需要大量的(de)工程設計和(hé)數據科學(xué)家才能實現。其結果是，隻把那些關鍵任務的(de)應用作為(wèi)目标，而将大量可(kě)以提高(gāo)的(de)機會給埋沒了。

  在2008年(nián)，來自(zì)于Covestro（當時被稱為(wèi)拜耳材料科學(xué)）的(de)工程師們通過檢查不同分析模型以及識别在試驗項目基礎上進行擴展所遇到的(de)限制來利用時間序列數據。通過他們對于工藝過程運行的(de)深入了解，工程師們為(wèi)一(yī)般用戶創造了“基于搜索模式的(de)探索和(hé)預測類型的(de)過程分析功能”。這個平台獨特的(de)多維搜索功能讓用戶可(kě)以快速簡單地(dì)找到精确的(de)信息，而不需要昂貴的(de)建模項目和(hé)數據科學(xué)家。

  解釋其工作原理(lǐ)的(de)一(yī)個簡單例子(zǐ)是歌名識别應用Shazam。盡管Shazam使用的(de)技術不同，但是其概念是類似的(de)。與其嘗試将一(yī)首歌的(de)每一(yī)個音符都在其龐大的(de)歌曲數據庫中進行匹配，Shazam使用模式識别軟件來尋求“高(gāo)能量內(nèi)容”或者一(yī)首歌裏面最獨特的(de)一(yī)些特性，進而與數據庫中的(de)類似特性進行匹配。這是對此複雜過程的(de)簡單解釋，從而讓用戶可(kě)以快速地(dì)、高(gāo)精确度地(dì)找到歌曲名稱。

  工業領域所要求的(de)算法要比搜索軟件更加複雜，會與現有的(de)曆史數據庫連接，進而為(wèi)一(yī)個索引設立一(yī)個存儲數據庫層的(de)數據列。這個軟件為(wèi)了通過批處理(lǐ)或連續工藝進行搜索，而簡化了對感興趣的(de)時間段的(de)查找、過濾、疊加以及對比。

  不僅如(rú)此，下一(yī)代軟件讓用戶可(kě)以搜索特定的(de)操作工況、工藝漂移、操作員行為(wèi)、工藝不穩定性或者震蕩。通過将這些先進的(de)搜索模式組合起來，用戶可(kě)以将他們需要的(de)信息解鎖。例如(rú)，一(yī)個操作員将多個數據層或時間段進行對比，來探索哪些傳感器或多或少的(de)偏離(lí)基礎值，繼而通過調整提高(gāo)生産效率。

情境化和(hé)預測性

  除了更加簡單的(de)搜索功能，也需要關注過程數據情境化和(hé)預測性分析功能。工程師和(hé)操作員可(kě)以提供注釋來獲取更多洞察力。預測性分析功能可(kě)以通過将所保存的(de)曆史模式與實時過程數據進行對比，從而實現對異常的(de)以及不希望出現的(de)過程事件的(de)早期報警檢測。對工藝過程可(kě)能的(de)軌迹的(de)計算，可(kě)以在其發生之前預測過程變量以及行為(wèi)。這讓操作員具備了判斷最近的(de)過程調整是否與預期的(de)過程表現相匹配的(de)能力。如(rú)果不匹配，操作員可(kě)以主動地(dì)調整設定值。

在線訂閱模式

  要想解決傳統軟件的(de)挑戰，在線訂閱價格可(kě)以讓所有企業買得起工藝分析功能，而且将企業從花費時間和(hé)金錢來增加額外的(de)許可(kě)和(hé)及升級中解放出來。當用戶登陸的(de)時候，他們會自(zì)動獲取最新版本的(de)軟件。

  企業可(kě)以更好地(dì)利用其在高(gāo)質量曆史數據庫方面的(de)投資，其方式為(wèi)通過連接到低(dī)成本的(de)預測分析軟件上，可(kě)以為(wèi)現有曆史數據庫提供更加有價值的(de)企業洞察力。買得起的(de)、即插即用的(de)軟件可(kě)以幫助企業提高(gāo)運行效率，加速IIoT的(de)實現。在這個充滿變革的(de)時代，要想保持競争力，企業将不能把目光局限在現有系統上了。

『上一(yī)篇新聞』習近平主席強調：盡可(kě)能利用清潔能源
『下一(yī)篇新聞』煤改電為(wèi)空氣源熱泵供暧控制系統帶來機遇
『返回上一(yī)頁』
『返回首頁』