利用 InfluxDB 从机器数据中获取洞察
作者：Jessica Wachtel / 产品, 开发者
2023年5月31日
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小组讨论“从机器数据到业务洞察，构建工业分析的基础”讨论了从机器数据中获取洞察的现代方法和好处。 InfluxDB 开发者倡导者 Jay Clifford 解释说，现在的趋势是“允许构建者带来乐高积木，并按照他们认为合适的方式将它们组合在一起。” 公司不必容忍供应商锁定要求和过高的价格，因为现代解决方案由具有灵活技术的开放系统组成。
在为现代工厂构建完整的数据捕获到分析解决方案时，重要的是要记住以下几点。无论今天的运营规模有多大，都只使用从头开始构建的可扩展组件。在这种情况下，扩展意味着有指数级增长的空间，从一台机器到一夜之间超过 10,000 台机器，而无需更改任何内容。在构建数据点监控解决方案时，明确目标也很重要。通过提高运营效率或总体设备效率实现的投资回报率是最常见的期望结果。为此，机器数据驱动的洞察力是必要的。这发生在三个阶段——数据收集、存储和分析。
本文的其余部分介绍了一种用于收集、存储和分析机器数据的开放解决方案。它包括用于数据收集的 Kepware 和用于存储和分析的 InfluxDB。
部署便利化 – Balena
Balena 是一种安全的、基于容器的技术，使工程师能够开发、部署、管理和扩展物联网设备。 Balena 促进了 Kepware 和 InfluxDB 在边缘的部署，并监控运行该软件的边缘网关。 Balena 使用 Docker 容器，这使得扩展变得容易，因为开发人员可以大规模更新任何 Docker 化镜像。
数据收集 – Kepware
Kyle Carreau 在网络研讨会中介绍的 Kepware 是一种可扩展的 PLC、IIoT 连接解决方案。 Kepware 连接到使用不同协议的设备，并为用户提供工业数据的单一来源。使用像这样灵活的解决方案非常重要，因为数据收集是此过程中最大的障碍之一。尽管 OPC-UA、MQTT 和 Modbus 现在正在标准化行业，但资本设备的使用寿命为 20-25 年。这意味着工业协议之间缺乏标准化的情况仍然存在于现代工厂内部。 Carreau 说，“如果客户在过程早期没有解决连接挑战，那么该项目每次都会失败，”关于实施可扩展的开放数据收集系统。
存储 – InfluxDB
Kepware 将来自机器的数据发送到 InfluxDB。 InfluxDB 专为大规模处理时间序列机器数据而构建。由于客户对更高数据分辨率的新偏好，InfluxDB 目前在数据摄取方面正在跨越一个里程碑。现在，数据以毫秒甚至纳秒为单位发送到 InfluxDB，具体取决于发送数据的机器类型。复杂程度不断提高标准，而 InfluxDB 能够满足这一需求。
边缘计算和云计算
边缘计算和云计算在现代工厂工作流程中都有其位置——一个不能替代另一个。炼油厂在油井泵内部使用 InfluxDB OSS 边缘节点。这使得现场工程师和操作员可以在需要时做出瞬间决策。然后，现场工程师每小时将聚合数据发送到 InfluxDB Cloud。数据科学家和工程师随后可以访问这些数据，以对来自全球石油站点的数据进行进一步的分析和建模。
由于边缘计算和云计算不能相互替代，InfluxDB 提供了边缘节点和云产品。边缘为客户提供了在数据旁边工作的机会，并提供了更快的反应时间。云为处理更大的数据集、通过引入 SQL 实现易用性以及构建在 Apache Arrow 上的数据库引擎提供了更多机会。
分析 - InfluxDB
一旦数据进入 InfluxDB Cloud Serverless，它就不必去其他任何地方。 InfluxDB 功能丰富，并集成了机器学习、人工智能和统计分析工具，这些工具对于发现系统之间在没有技术干预的情况下不明显的连接至关重要。客户可以使用 InfluxDB 的灵活技术来构建适合其业务的数据驱动型洞察力。
一位客户使用 InfluxDB 分析来监控多台 CNC 机床的振动指标。当一台机器的数据开始偏离其他机器时，操作员使用由 InfluxDB 驱动的仪表板来直接查看偏差。从那里，现场团队确定要采取的进一步行动。
数字孪生的创建是更大规模用例的一个例子。大型制造公司从高度精细的机器数据和 InfluxDB 分析创建数字孪生。 PLC 工程师使用数字孪生作为训练场，以测试标准操作、问题场景并制定优化方案。这可以生成更优化的代码，而无需在生产中的物理 PLC 机器上进行测试。
结论
执行客户目标所需的技术已经存在，但这需要时间序列机器数据。构建一个不仅适用于今天而且适用于未来的解决方案也至关重要，这意味着选择正确的技术合作伙伴。 Kepware 是一款灵活的数据收集软件，可连接到 PLC 和 IIoT 设备，这些设备将数据发送到 InfluxDB。 InfluxDB 是一个可扩展的、专为时间序列数据库构建的数据库，可满足您的所有存储和分析需求。
