還(hái)用30年前的技術？以更簡單的方式使用SCADA數據

發(fā)布者：德鋒時間：2017-09-08

導讀：在采集、存儲數據和監控系統方面(miàn)，很多制造商至今使用的還(hái)是30年之前的技術。伴随著(zhe)目前全球市場的競争，大多數工業企業在工業物聯網（IIoT）所帶來的新機遇面(miàn)前猶豫不前，他們的顧慮與實施難度和成(chéng)本相關。

  通過(guò)模塊化的、按需訂閱的軟件可以更加簡單地獲得工業物聯網（IIoT）的智能(néng)數據分析，從而提供更經(jīng)濟的過(guò)程預測分析以幫助制造企業提高效率。

  在采集、存儲數據和監控系統方面(miàn)，很多制造商至今使用的還(hái)是30年之前的技術。伴随著(zhe)目前全球市場的競争，大多數工業企業在工業物聯網（IIoT）所帶來的新機遇面(miàn)前猶豫不前，他們的顧慮與實施難度和成(chéng)本相關。

  最近，一份有超過(guò)400位制造企業執行主管參與的LNS Research調查報告顯示，絕大多數企業近期沒(méi)有投資于IIoT的計劃。如果考慮一下工業企業對(duì)于現有系統的花費就不難理解他們爲什麼(me)抗拒在新技術上的投資。

  舊有的技術要經(jīng)過(guò)調整來嘗試利用IIoT的機遇，有的甚至可能(néng)需要將(jiāng)現有系統拆除。爲互聯網時代開(kāi)發(fā)出來的、用戶買得起(qǐ)的技術可以和現有系統一起(qǐ)工作，幫助制造商深入了解工藝流程的表現，從而實現快速的投資回報。

有價值的SCADA信息

數據采集與監控（SCADA）系統最初的目的是采集數據以及監控工藝過(guò)程。由于SCADA生成(chéng)大量的數據，因此添加了曆史數據庫來存儲這(zhè)些數據。一開(kāi)始，曆史數據庫被(bèi)用來實現常規的要求，例如爲政府部門提供報告。後(hòu)來，一些領先的工業企業認識到曆史數據庫内部隐藏的數據可以爲工廠的工藝流程和生産提供有價值的信息，可是要獲取以及使用這(zhè)些數據會非常困難，因爲曆史數據庫的設計并不是爲了“讀取”目的或者雙向(xiàng)信息傳輸的。

制造執行系統（MES）是在20世紀90年代初被(bèi)引入的，其目的是嘗試在工廠車間SCADA系統與企業ERP軟件之間搭建橋梁。它們也承諾提供諸如關鍵績效指标（KPI）數據的分析功能(néng)，從而提高工廠車間的運行效率。MES系統比SCADA系統提供更加先進(jìn)的功能(néng)，不過(guò)很昂貴并且實施過(guò)程需要更多的工程設計工作。在開(kāi)發(fā)MES的工業時代，各種(zhǒng)系統還(hái)是各自獨立的，而互聯網的優化主要是後(hòu)知後(hòu)覺。

避免被(bèi)鎖定的升級周期

考慮到工業企業花費在傳統軟件上的時間和成(chéng)本，我們可以理解爲什麼(me)一些制造商拒絕增強現有系統。他們擔心新的系統會很貴、需要大量的工程設計以及對(duì)員工的培訓，并將(jiāng)公司鎖定在困難的、昂貴的升級、補丁以及擴展受限的周期之内。下一代軟件將(jiāng)提供的是使用簡便以及用戶可以買的起(qǐ)的價格。

將(jiāng)實時數據與曆史背景結合起(qǐ)來會縮短分析滞後(hòu)，實現即時分析功能(néng)，
甚至在一個事(shì)件影響過(guò)程性能(néng)之前就提供采取行動。圖片來源：Trendminer

工業領域的搜索引擎

  正如上文提到的，訪問曆史數據并將(jiāng)其轉化爲可操作的信息以改進(jìn)操作是耗時且困難的。數據建模應用需要大量的工程設計和數據科學(xué)家才能(néng)實現。其結果是，隻把那些關鍵任務的應用作爲目标，而將(jiāng)大量可以提高的機會給埋沒(méi)了。

  在2008年，來自于Covestro（當時被(bèi)稱爲拜耳材料科學(xué)）的工程師們通過(guò)檢查不同分析模型以及識别在試驗項目基礎上進(jìn)行擴展所遇到的限制來利用時間序列數據。通過(guò)他們對(duì)于工藝過(guò)程運行的深入了解，工程師們爲一般用戶創造了“基于搜索模式的探索和預測類型的過(guò)程分析功能(néng)”。這(zhè)個平台獨特的多維搜索功能(néng)讓用戶可以快速簡單地找到精确的信息，而不需要昂貴的建模項目和數據科學(xué)家。

  解釋其工作原理的一個簡單例子是歌名識别應用Shazam。盡管Shazam使用的技術不同，但是其概念是類似的。與其嘗試將(jiāng)一首歌的每一個音符都(dōu)在其龐大的歌曲數據庫中進(jìn)行匹配，Shazam使用模式識别軟件來尋求“高能(néng)量内容”或者一首歌裡(lǐ)面(miàn)最獨特的一些特性，進(jìn)而與數據庫中的類似特性進(jìn)行匹配。這(zhè)是對(duì)此複雜過(guò)程的簡單解釋，從而讓用戶可以快速地、高精确度地找到歌曲名稱。

  工業領域所要求的算法要比搜索軟件更加複雜，會與現有的曆史數據庫連接，進(jìn)而爲一個索引設立一個存儲數據庫層的數據列。這(zhè)個軟件爲了通過(guò)批處理或連續工藝進(jìn)行搜索，而簡化了對(duì)感興趣的時間段的查找、過(guò)濾、疊加以及對(duì)比。

  不僅如此，下一代軟件讓用戶可以搜索特定的操作工況、工藝漂移、操作員行爲、工藝不穩定性或者震蕩。通過(guò)將(jiāng)這(zhè)些先進(jìn)的搜索模式組合起(qǐ)來，用戶可以將(jiāng)他們需要的信息解鎖。例如，一個操作員將(jiāng)多個數據層或時間段進(jìn)行對(duì)比，來探索哪些傳感器或多或少的偏離基礎值，繼而通過(guò)調整提高生産效率。

情境化和預測性

  除了更加簡單的搜索功能(néng)，也需要關注過(guò)程數據情境化和預測性分析功能(néng)。工程師和操作員可以提供注釋來獲取更多洞察力。預測性分析功能(néng)可以通過(guò)將(jiāng)所保存的曆史模式與實時過(guò)程數據進(jìn)行對(duì)比，從而實現對(duì)異常的以及不希望出現的過(guò)程事(shì)件的早期報警檢測。對(duì)工藝過(guò)程可能(néng)的軌迹的計算，可以在其發(fā)生之前預測過(guò)程變量以及行爲。這(zhè)讓操作員具備了判斷最近的過(guò)程調整是否與預期的過(guò)程表現相匹配的能(néng)力。如果不匹配，操作員可以主動地調整設定值。

在線訂閱模式

  要想解決傳統軟件的挑戰，在線訂閱價格可以讓所有企業買得起(qǐ)工藝分析功能(néng)，而且將(jiāng)企業從花費時間和金錢來增加額外的許可和及升級中解放出來。當用戶登陸的時候，他們會自動獲取最新版本的軟件。

  企業可以更好(hǎo)地利用其在高質量曆史數據庫方面(miàn)的投資，其方式爲通過(guò)連接到低成(chéng)本的預測分析軟件上，可以爲現有曆史數據庫提供更加有價值的企業洞察力。買得起(qǐ)的、即插即用的軟件可以幫助企業提高運行效率，加速IIoT的實現。在這(zhè)個充滿變革的時代，要想保持競争力，企業將(jiāng)不能(néng)把目光局限在現有系統上了。

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