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工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理,為什么要有工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理

2019-10-30    廣州接點  

工業(yè)大數(shù)據(jù)這個詞其實并不是標準詞匯,更類似于工業(yè)+大數(shù)據(jù)的組合概念。在工信部下發(fā)的《智能制造綜合標準化體系建設(shè)指南》提到“工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域完成相關(guān)信息化(包括企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)采集和集成,產(chǎn)業(yè)鏈橫向的數(shù)據(jù)采集和集成,以及客戶/用戶和互聯(lián)網(wǎng)上的大量外部數(shù)據(jù))所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,經(jīng)過深入分析和挖掘,為制造企業(yè)提供看待價值網(wǎng)絡(luò)的全新視角,從而為制造業(yè)創(chuàng)造更大價值。”

而工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理是一個全新的理念。在這之前,對于工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù),一般只有數(shù)據(jù)采集這個說法,而缺乏針對整個工業(yè)現(xiàn)場環(huán)節(jié)的完整的數(shù)據(jù)管理體系和架構(gòu)。

工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理理念出現(xiàn)的原因,

從宏觀上來看,主要是因為:

智慧工業(yè)的具象化和發(fā)展需要工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的支持

任何智能或者智慧應用,都離不開數(shù)據(jù)的支持。離開數(shù)據(jù)支持的應用,只會是一個象征性的擺設(shè),沒有任何實際意義。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智慧工業(yè)領(lǐng)域,要實現(xiàn)工業(yè)/產(chǎn)業(yè)的智慧化,離不開工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的支持。無論是統(tǒng)計分析類應用、決策輔助類應用,還是可視化類的應用,都需要用到工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)。前兩者需要海量的現(xiàn)場歷史數(shù)據(jù)的積累,而后者則需要用到實時性較高的現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)。

應用和數(shù)據(jù)分離的大趨勢的需要

目前,應用和數(shù)據(jù)分離是整個信息技術(shù)領(lǐng)域的大趨勢。對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域而言,由于工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)存在“一鴨多吃”的現(xiàn)象,即一份現(xiàn)場數(shù)據(jù),可能被多個不同的應用/工業(yè)APP所需要,所以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)架構(gòu)體系中,對于應用和數(shù)據(jù)分離的需求更加迫切。

作為應用和數(shù)據(jù)分離的典型,工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)已經(jīng)不能用傳統(tǒng)的“即采即轉(zhuǎn),無腦上拋”的方式,而是需要對獲得的工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行有機的管理,并通過合適的方式,為各類應用/工業(yè)APP做好數(shù)據(jù)準備工作。

從微觀上看,工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理的核心作用和功能包括:

1、現(xiàn)場數(shù)據(jù)接入

工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)接入,是困擾很多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的難題。由于工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備種類復雜、通訊條件以及數(shù)據(jù)采集要求各不相同,同時通訊協(xié)議/總線的開放度也有極大的差異,這些因素直接導致了工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)接入成為了擺在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目推進和產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路上的一只巨大的攔路虎。

而工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理服務,由專業(yè)的團隊對現(xiàn)場情況進行分析,通過對設(shè)備、產(chǎn)線、系統(tǒng)的數(shù)字化改造(接口轉(zhuǎn)換、新增傳感系統(tǒng)、協(xié)議解析、規(guī)約重構(gòu)、通訊協(xié)調(diào)等),使之具備數(shù)據(jù)上傳能力,可以完美解決這一難題。

2、數(shù)據(jù)初始化

從不同工業(yè)現(xiàn)場不同的設(shè)備、產(chǎn)線和系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù),多半都屬于彼此異構(gòu)的數(shù)據(jù),因此在實際使用這些數(shù)據(jù)之前,需要對其進行初始化。

工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理中包含了對工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備、產(chǎn)線、系統(tǒng)中獲取的數(shù)據(jù)的初始化處理,包括格式標準化、數(shù)據(jù)清洗及二次數(shù)據(jù)重構(gòu)等內(nèi)容。

3、數(shù)據(jù)管理

在IT領(lǐng)域,對于獲得的標準化的數(shù)據(jù),需要進行系統(tǒng)化的管理,在工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理層面,數(shù)據(jù)管理的重要性同樣不言而喻。

工業(yè)的數(shù)據(jù)管理,主要包括對初始化之后的數(shù)據(jù)進行存儲,并在數(shù)據(jù)歸屬權(quán)明確、數(shù)據(jù)安全得到保障的前提下,對其進行調(diào)用、分發(fā)和傳輸。

4、數(shù)據(jù)應用

工業(yè)類應用和APP有一個和一般的IT應用所不同的特征,就是部分工業(yè)應用,對于數(shù)據(jù)的“新鮮度”要求極高,即這類應用,需要部署在工業(yè)現(xiàn)場的本地,對獲取的數(shù)據(jù)進行第一時間的處理。

另一方面,在某些高并發(fā)和高頻/超高頻的數(shù)據(jù)采集場景,由于實時數(shù)據(jù)量太大,如果不在本地對數(shù)據(jù)進行處理和分析,將直接對整個平臺乃至全系統(tǒng)的負荷造成影響。

基于上述兩點,工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理中,包含了數(shù)據(jù)應用的管理內(nèi)容,即根據(jù)應用功能的需要,利用邊緣計算和微服務技術(shù),對工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行應用和前置處理,以獲取相關(guān)應用所需的分析結(jié)果。從工業(yè)運營視角出發(fā),格創(chuàng)東智認為,做好工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)管理,是敬畏工業(yè)現(xiàn)場的核心。

來源:格創(chuàng)東智

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