网络研讨会亮点：Olympus Controls 如何利用 Telit、MQTT 和 InfluxDB 自动化预测性维护
作者：Bria Jones / 产品，用例
2022年8月12日
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计划外的停机对于任何组织来说都是问题，尤其是涉及到具有较长时间提前期的零件时，对制造商来说成本尤其高昂。在这场网络研讨会中，Olympus Controls 的自动化工程师 Nick Armenta 分享了 InfluxDB 如何提供洞察力，帮助预测机器人的维护窗口，从而预测零件何时可能发生故障。专注于机器人关节和监控“电流”，即电机的力量，Nick 分享了他使用专为时序平台定制的平台的经验。
网络研讨会亮点
Olympus Controls 概览
Olympus Controls 是一家主要销售机器人和运动控制技术的硬件分销公司，但他们的最终目标是成为客户的工程合作伙伴。Olympus Controls 追求找到问题的根源，实施可以连接到平台（如 InfluxDB）的技术和设备，以进行远程 物联网传感器监控。
机器 KPI
在制造业中，关键在于提高机器的运行时间。通过收集和分析机器和生产的传感器指标，组织希望实现对他们昂贵机器的更好预测性维护。成功时，运营成本降低，机器运行时间增加。比率对于确定生产线的整体健康状况至关重要，对于 Olympus Controls 来说，他们使用 InfluxDB 收集机器和健康数据。通过使用时序平台，他们能够自动化监控工业制造工厂和工厂。工厂中使用的机器可能运行数年，甚至数十年，因此了解它们何时需要维护是必要的。
Telit + MQTT + Telegraf + InfluxDB
Robotiq Palletizer 是 Olympus Controls 开发的一款自动将产品堆叠到托盘上的解决方案。每个机器人都有关节，类似于我们的手腕，每个关节都配备有电机。Nick 正在使用 InfluxDB 监控电机健康状态，以帮助预测何时需要维护。通过安装在设备上的 Telit DeviceWISE 边缘平台，使用简单的 IO 设备获取机器人数据。Telit DeviceWISE 平台允许与任何设备通信，无论其首选协议是什么，并内置了 Modbus、TCP 和 MQTT 等通信协议。这很有帮助，因为 Olympus Controls 可能不知道他们的客户使用的是哪种网关。从那里，MQTT 代理发布特定的主题，其他位置的机器人可以订阅以提供 Olympus Controls 所称的“负载均衡”。通过使用 MQTT 消费者 Telegraf 插件，Nick 能够从代理收集数据并将其拉入 InfluxDB。
Nick 并非一个“数据库高手”，但他喜欢快速的查询能力，这使得他可以查询并可视化他的数据。利用自定义仪表板对于制造业至关重要，因为它使得识别问题和解决问题变得更快。为了实时演示一个错误，Nick 俏皮地通过“打”机器人来打断它，错误可以在仪表板上实时看到。这个网络研讨会重点关注一个特定的机器人，但由于 InfluxDB 的可扩展性很容易，Nick 可以包括多个机器人，并轻松可视化它们的数据，以帮助他客户的任何昂贵的维护问题。
为什么选择 InfluxDB？
Nick 在 InfluxDB 之前几乎没有数据库经验，不知道从哪里开始，但一旦他意识到使用 Telegraf 和 InfluxDB 收集数据有多容易，这让他觉得最有意义。对他而言，快速查询和最小的努力是关键因素。他还喜欢一个好的可视化工具，而可视化组件已经内置在 InfluxDB 中，这使得他可以轻松开始查看他的数据。
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问答
在网络研讨会期间，观众向 Nick 提出了一些深思熟虑的问题——以下是其中一些。
问题：对于 InfluxDB 收集数据来说，使用单独的 MQTT 代理是否是必需的？Telegraf 在该方案中扮演什么角色？
回答：我们实际上进行了一些其他实施，其中我们不需要 MQTT，因为我们有一个小型本地开发环境，所以我们可以将数据发送到本地数据库。一旦我们开始走向更企业化的部署，那时它就更有意义，因为现在我们需要进入云实例，所以我们不能再保持本地化。这就是 MQTT 代理介入的地方。但您完全正确，关于 MQTT 和协议。这并不一定是我们需要的。从这个角度看，它是最合理的，因为在制造业，一切都是关于简单性。我们确实运行了一个本地代理，使用 Mosquitto 和 Docker 容器。所以它不必是那个特定的端点。但 MQTT 通信简单且安全，这就是我为什么在这个例子中选择它的原因。但绝对不是唯一的方式。
问题：您在组织中遇到过任何阻力吗？您是如何克服的？
答案：是的，我在工厂里收到的最大抱怨是他们人手不足。所以通常人们都很紧张。他们有隧道视野。所以实际上是把他们拉回到10,000英尺的高度，说：“嘿，如果你看这里，这是一个严重的问题点。如果我们能解决这个问题，我们可以减轻你的压力。”为了消除这些痛点，我们需要拉取数据，让他们看到他们最有可能高效的地方。所以实际上只是拉他们回来一点，让他们从边缘退下来，说：“我们先看看这个区域。”从这里，我们可以开始产生更多的动力和生产力。
问题：你们是否考虑过机器学习的方法，例如使用神经网络、分类算法，或者从可用数据中预测特定事件并从中学习某些东西？
答案：我看到的主要问题实际上是数据可用性的缺乏。所以第一步，获得一个良好的、格式化的数据池。一旦你的数据变得干净、格式化，并以可理解的方式可视化，你实际上可以快速做出判断，并且仅仅通过查看一个好的、可视化的界面就能理解。有许多不同的数据流，这是一个非常复杂的情况。但是，当涉及到预防性维护或任何生产力指标时，这些都是我们通常可以寻找的基本、离散信号。
问题：你们如何管理与MQTT代理的连接丢失？工厂中是否有MQTT客户端或其他代理本地缓冲数据？
答案：实际上有几种方法可以管理连接丢失。MQTT自带服务质量（QoS）级别来保证特定消息的投递。0级基本上与UDP（与TCP相对）相似，你发送消息，你不在乎发生了什么。这是协议的默认设置。1级发送回确认，2级提供四部分握手，这更慢但保证了消息的投递。
