处理海量物联网数据：IIoT世界网络研讨会回顾

作者：Jason Myers / 开发者
2024年7月3日

我们多次强调，仪器仪表对于理解物理和虚拟世界的变化至关重要。在最近的网络研讨会中，专家们讨论了将物联网传感器集成到现有基础设施、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方面的挑战和机遇。

超越手动流程

尽管我们花费了大量笔墨来描述数字化转型和 工业 4.0，但许多工业和制造流程仍然是手动的。一方面，这是有道理的。这些机器和系统昂贵、复杂且经久耐用。“如果没坏，就不要修。”

但是，如果您能让这些设备使用寿命更长呢？专家们讨论了对工业环境进行仪器仪表化的优势，即在事物上安装传感器。工业制造商可以通过利用物联网传感器生成的大量数据来获得宝贵的见解。

制造商在采用物联网技术时经常面临挑战。他们通常对新技术以及物联网传感器生成的海量数据感到担忧。然而，专家们认为，通过了解技术可以解决的根本问题，并将这些数据集成到自动化平台中，可以克服这些挑战。

正如 InfluxData 产品营销副总裁 Balaji Palani 所指出的那样，像 InfluxDB 这样的时间序列数据库可以有效地管理这些传感器生成的不断增长的物联网数据量。这使制造商能够整合来自各种来源的数据，并对其进行汇总，以便于分析和决策。“数据就是货币。在工业车间等地，有很多设备，您需要收集这些数据，”他说。

应用工业技术公司的市场开发经理 Kelsey Hickock 进一步建议，制造商必须专注于物联网可以帮助解决的具体痛点，并从小规模物联网实施开始。这使他们能够看到物联网的好处，建立信心，然后逐步扩大规模。“从小处着手，无论是您最终想要监控某些东西，都可以考虑从一台机器或一条生产线开始，并部署一个可以收集大约五个数据点的硬件，”她建议道。

管理所有这些数据

工业运营商必须准备好管理物联网传感器生成的大量数据。数据质量管理对于工业 4.0 中可操作的见解至关重要。

物联网传感器往往比传统传感器更坚固耐用，使其成为工业环境的理想选择。它们还提供更好的连接性和与物联网平台的更轻松集成。然而，确保数据质量和管理这些传感器生成的大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、持续监控以及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大量时间序列数据方面的能力。他还提到，由于可以选择使用标签包含更多详细信息，因此它提供了灵活性。“InfluxDB 的美妙之处在于，再次强调，并非所有工具都能做到这一点，但 InfluxDB 非常擅长的一件事是，您无需在开始收集数据之前定义这些数据，”他解释道。

至于元数据和最佳实践，Palani 指出，标签在 InfluxDB 中为数据添加了上下文，使用户能够更深入地理解数据。“所有这些额外的上下文：诸如，哪台机器？它在哪里？它来自哪个传感器、哪个 PLC？可以附加到我们称之为标签的任何额外上下文，在这些情况下会发出此数据，”他说。

InfluxDB 还能够从多个来源收集数据，将数据整合到一个中央枢纽中，并消除数据孤岛。一些物联网传感器自带基础设施和数据中心，但通过利用 API、开源工具和标准协议，工业运营商可以构建自定义数据管道，以确保他们需要的数据到达需要到达的地方。像 Telegraf 这样的基于插件的开源数据收集工具可以完成很多繁重的工作。

将数据转化为智能

专家们一致认为，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，拥有一个可以统一访问和操作所有数据的系统可以提高整个组织的可见性，降低运营成本并加速业务价值。

Kelsey Hickock 指出，有效利用和处理传感器数据的制造商可以实现潜在的商业机会，例如优化生产流程、减少浪费、提高质量、提高整体效率，甚至创造新的商业模式。“利用您的数据从销售产品转型为提供服务……制造商可能会根据使用情况付费，而不是拥有设备，”她建议道。

开始入门

开始这种转型似乎令人望而生畏。演讲者强调了从小处着手并逐步扩大物联网实施规模的重要性。通过专注于物联网可以帮助解决的具体痛点，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最初的障碍和对采用物联网技术的担忧。

有关 InfluxDB 及其在工业 4.0 中的工作原理的更多信息，请查看这本关于现代化数据 Historian 的电子书。

观看完整的网络研讨会。