处理大量物联网数据：IIoT世界网络研讨会反思

作者 Jason Myers / 开发者
2024年7月3日

我们曾多次强调，仪表化对于理解物理和虚拟世界的变革至关重要。在最近的网络研讨会中，与会者讨论了将物联网传感器集成到现有基础设施中的挑战和机遇，确保数据质量和准确性，以及利用传感器数据提高运营效率和生产力。

超越手动流程

尽管对数字化转型和工业4.0进行了大量讨论，但许多工业和制造流程仍然依赖手动操作。一方面，这是有道理的。这些机器和系统昂贵、复杂，使用寿命长。如果没问题，就不需要修理。

但如果你能让这些设备使用得更久呢？与会者讨论了在工业环境中进行仪表化的优势，即在这些事物上安装传感器。通过利用物联网传感器产生的大量数据，工业制造商可以获得宝贵的见解。

制造商在采用物联网技术时经常面临挑战。他们经常对新技术以及物联网传感器生成的大量数据感到担忧。然而，与会者认为，通过理解技术可以解决的问题，并将这些数据集成到自动化平台中，这些挑战是可以克服的。

正如InfluxData产品市场营销副总裁Balaji Palani指出，时间序列数据库，如InfluxDB，可以有效地管理由这些传感器生成的日益增长的大量物联网数据。这使制造商能够从各种来源汇总数据，并对其进行总结，以便于分析和决策。“数据是货币。在工业现场和其他地方有许多设备，你希望收集这些数据，”他说。

应用工业技术公司市场发展经理Kelsey Hickock进一步建议，制造商必须关注物联网可以解决的特定痛点，并从物联网实施的小规模开始。这样，他们可以了解物联网的好处，建立信心，然后逐步扩大规模。“真正从小规模开始，无论是你想监控某样东西，从一台机器或一条生产线开始，部署一块可以收集大约五个数据点的硬件，”她建议。

管理所有这些数据

工业操作员必须准备好管理物联网传感器产生的大量数据。在工业4.0中，数据质量管理对于可操作见解至关重要。

物联网传感器通常比传统传感器更坚固耐用，使其成为工业环境的理想选择。它们还提供了更好的连接性和与物联网平台的更容易集成。然而，确保数据质量和管理这些传感器产生的海量数据可能具有挑战性。Kelsey Hickock建议，制造商可以通过使用自动化工具进行数据预处理、持续监控和利用边缘计算的力量来克服这些挑战。

Balaji Palani解释了InfluxDB在管理物联网传感器产生的海量时间序列数据方面的能力。他还提到，它提供了灵活性，因为可以通过使用标签包含更多细节。“关于InfluxDB的美妙之处在于，并不是每个工具都能做到这一点，但InfluxDB做得非常好的事情之一是，你可以在开始收集数据之前不需要定义这些数据，”他解释道。

至于元数据和最佳实践，Palani指出，标签为InfluxDB中的数据添加了上下文，使用户能够对数据有更深入的了解。“所有这些额外的上下文：比如，哪台机器？在哪里？是从这个传感器、这个PLC来的吗？任何其他上下文，在什么情况下这些数据被发射，都可以附加到我们所说的标签上，”他说。

InfluxDB还能够从多个来源收集数据，在中央枢纽中整合数据，消除数据孤岛。一些物联网传感器带有自己的基础设施和数据枢纽，但通过利用API、开源工具和标准协议，工业操作员可以构建自定义数据管道，确保他们需要的数据到达所需的位置。像Telegraf这样的基于插件的开源数据收集工具可以完成很多这项繁重的工作。

将数据转化为情报

该小组认为，工业4.0和物联网传感器为制造商提供了独特的优势和商业机会，包括流程优化、实时监控和预测性维护。Palani指出，拥有一个所有数据都可以统一访问和采取行动的系统可以提高组织内的可见性，降低运营成本，并加快商业价值。

Kelsey Hickock指出，有效地利用和采取传感器数据的制造商可以实现潜在的商业机会，例如优化生产过程、减少浪费、提高质量、提高整体效率，甚至产生新的商业模式。“利用你的数据从销售产品转向提供服务……制造商可能会根据使用情况付费，而不是拥有设备，”她建议。

开始行动

开始这种转型可能会让人感到畏惧。演讲者强调了在物联网实施中从小规模开始并逐步扩大的重要性。通过关注物联网可以帮助解决的特定痛点，制造商可以立即看到好处，建立信心，然后相应地扩大规模。这种方法可以帮助制造商克服采用物联网技术的初步障碍和疑虑。

有关InfluxDB及其在工业4.0中的应用信息，请参阅关于现代化数据历史记录的这本电子书：现代化数据历史记录。

观看完整网络研讨会。