使用 InfluxDB 现代化工业物联网运营
作者：Jason Myers / 公司
2022 年 12 月 16 日
导航到
在 InfluxDays 回顾系列的延续中，我们将注意力转向 Brian Gilmore 关于 工业物联网 的演讲。这是一个广泛使用时序数据且有很大的发展空间的领域。以下是当前状况的简要概述。
现代化工业运营的挑战
在制造空间中，穿越物理和数字领域的隔阂是一个挑战。在许多领域，存在数字鸿沟，公司对采用更新的数字解决方案持谨慎态度。Gilmore 识别出导致这种情况的几个因素。
其中之一是本地意识。操作员可以访问工厂地面上机器和流程的原始数据。然而，实际上使用这些数据仍涉及手动步骤，如使用电子表格。由此产生的问题是，制造商很少拥有能够提供对该数据洞察的高级分析。这意味着他们错过了优化机会。
另一个因素是远程可见性。远程可以指分布式系统，如边缘设备，或无需站在机器旁就能看到机器的情况。操作员最终需要能够理解远程设备或流程的情况，并有效及时地对这些数据进行操作。虽然一些远程可见性问题与安全问题相关，但企业可以通过提供安全的只读访问数据来解决这个问题。
人为因素提供了另一个挑战。需要将经验丰富的资深人员所掌握的所有系统和流程的专业知识转移到下一代制造专业人士。新的一代工人主要是数字原生者，他们具有非常不同的技能集和对如何与技术互动的期望。这需要以技术熟练的工人能够从一开始就进入并提高生产力的方式，对流程和机构知识进行规范化和/或自动化。
工业流程历史记录
在整个方程中，操作技术（OT）的一个关键组成部分是过程历史记录器。这些传统系统有一些关键优势，但在现代化运营的背景下也存在一些缺点。
-
优点 - 这些传统数据历史记录器提供实时数据，并且它们与制造流程和OT技术栈高度集成。因此，它们对操作员来说非常熟悉且舒适。
-
缺点 - 传统数据历史记录器最常被抱怨的问题是成本。这些是本地解决方案，没有云选项。它们通常是设计给专家使用的非常复杂的软件，这使得许多潜在用户难以接触。关键的是，这些解决方案也是孤立的，与其他系统提供的互操作性非常有限。
-
问题 - 虽然传统系统孤岛化确实是一个问题，但其影响是显著的。将传统历史记录器与IT系统以及更广泛地与云和SaaS服务集成是一项挑战。互操作性的缺乏也减缓了创新，因为用户无法利用人工智能或机器学习等新兴技术。这导致错过了优化的机会，并限制了工厂工人进行实验和创新的能力。
拥抱数字工厂
尽管当前的IIoT技术栈确实存在挑战，但也有很多未被挖掘的潜力。采用技术来实施和改进可观察性可以减少操作员处理问题所需的时间，因为他们不需要在工厂地面上物理追踪它们。数字效率创造了一个积极的环境，节省了操作员的时间，并鼓励了创新。
InfluxDB 可以取代传统的数据历史记录器。它不仅作为数据存储，InfluxDB平台还促进了基于数据分析的数据收集、转换和自动化动作。用户可以使用数字原生员工熟悉并希望使用的工具构建应用程序和仪表板。
此外，InfluxDB平台可以在IIoT环境中作为垂直堆栈运行，将数据库的力量扩展到数据诞生的边缘。这不仅扩大了边缘创新和本地洞察的机会，还提供了从系统任何点的无缝集成和互操作性。
通过数字化实现可观察性可以支持各种用例。无论是涉及故障检测和调查、预测性维护、优化或警报，IIoT操作员都可以在更短的时间内完成更多工作，获得更好的结果。如果您需要一些想法，请看看像 Herrenknecht AG、Algist Bruggeman、Vleemo 等公司如何利用IIoT空间中的时间序列数据。
新的IIoT技术栈
将InfluxDB与其他开源和/或熟悉的IT和OT软件和流程相结合可以释放出巨大的潜力。现代制造技术栈的要素已经存在。企业操作员需要确定他们想要从工业运营中获得哪些信息，以及根据他们的需求和资源，以何种方式获得这些答案。
有关这些主题的更详细讨论，请参阅完整演示文稿。
