网络研讨会亮点：奥林巴斯控制如何通过 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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计划外停机对于任何组织来说都是有问题的，并且当涉及到交货时间长的部件时，对于制造商来说尤其代价高昂。在本次网络研讨会中，Olympic Controls 的自动化工程师 Nick Armenta 分享了 InfluxDB 如何提供有关部件何时可能发生故障的见解，以帮助预测其机器人的维护窗口。Nick 专注于机器人关节和监控“电流”（本质上是电机的力），分享了他使用专用时间序列平台的经验详情。
网络研讨会亮点
奥林巴斯控制概览
奥林巴斯控制是一家硬件分销公司，主要销售机器人和运动控制技术，但他们的最终目标是成为客户的工程合作伙伴。为了找到问题的根本原因，奥林巴斯控制实施了可以连接到平台（例如 InfluxDB）的技术和设备，用于远程 物联网传感器监控。
机器 KPI
在制造业中，一切都关乎提高机器的正常运行时间。通过收集和分析有关机器和生产的传感器指标，组织希望能够更好地对其昂贵的机器进行预测性维护。成功后，运营成本降低，机器正常运行时间增加。速率对于建立生产线的整体健康状况至关重要，对于奥林巴斯控制而言，他们使用 InfluxDB 来收集机器人和机器健康数据。通过使用时间序列平台，他们已经能够自动化工业制造工厂的监控。工厂中使用的机器运行多年，有时甚至几十年，因此了解它们何时需要维护是必要的。
Telit + MQTT + Telegraf + InfluxDB
Robotiq Palletizer 是奥林巴斯控制创建的一种解决方案，用于自动将产品堆叠到托盘上。每个机器人都有关节，类似于我们的手腕，并且每个关节都有一个电机。Nick 正在使用 InfluxDB 监控电机健康状况，以帮助预测何时可能需要维护。机器人数据是通过一个简单的 IO 设备以及安装在其上的 Telit DeviceWISE 边缘平台获得的。此网关允许与任何设备通信，无论其首选协议是什么，并提供内置的通信协议，例如 Modbus、TCP 和 MQTT。这很有帮助，因为奥林巴斯控制可能不知道他们的客户正在使用哪个网关。从那里，MQTT 代理发布特定主题，其他位置的机器人可以订阅这些主题，以提供奥林巴斯控制所谓的“负载平衡”自动化。通过使用 MQTT Consumer Telegraf 插件，Nick 能够从代理收集数据并将其拉入 InfluxDB。
由于 Nick 不太像“数据库人员”，他很喜欢快速查询功能，这使他能够查询和可视化他的数据。利用自定义仪表板对于制造业至关重要，因为它使识别问题和解决问题变得更快。为了实时演示错误，Nick 顽皮地“击打”机器人中断了机器人，并且可以在仪表板中实时看到错误。本次网络研讨会重点介绍了一个特定的机器人，但由于 InfluxDB 的可扩展性很容易，Nick 可以包含多个机器人并轻松可视化他们的数据，以帮助他的客户提前解决任何代价高昂的维护问题。
为什么选择 InfluxDB？
Nick 在使用 InfluxDB 之前几乎没有数据库经验，并且不太清楚从哪里开始，但是一旦他意识到使用 Telegraf 和 InfluxDB 进行数据收集是多么容易，它就变得最有意义。快速查询且只需付出最少的努力也是一个关键因素。他还喜欢一个好的可视化工具，并且由于可视化组件已经内置到 InfluxDB 中，因此很容易开始查看他的数据。
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问答
在网络研讨会期间，听众成员向 Nick 提出了一些深思熟虑的问题 - 以下是其中一些问题。
问题： 是否有必要在某处使用单独的 MQTT 代理才能让 InfluxDB 收集数据？Telegraf 在架构中的作用是什么？
答案： 实际上，我们做了一些其他的实现，我们不需要 MQTT，因为我们有一个小型本地开发环境，因此我们可以将其发送到本地数据库。一旦我们开始走向更像企业类型的部署，MQTT 就更有意义了，因为现在我们需要转到云实例，所以我们不能再保持本地化了。这就是 MQTT 代理介入的地方。但您绝对是对的，关于 MQTT 和协议。这不一定是我们需要的。只是在这种立场上最有意义，因为实际上在制造业中，一切都关乎简单性。我们确实有一个代理在本地运行，使用 Mosquitto 和 Docker 容器。因此，它不必是那个特定的端点。但 MQTT 简单且安全地进行通信，这就是我在此实例中选择它的原因。但这绝不是唯一的方法。
问题： 您在您的组织中遇到任何阻力吗？您是如何克服的？
答案： 是的，我在工厂收到的第一大抱怨是他们没有足够的人。所以通常人们压力很大。他们有隧道视野。因此，真正将他们拉回到 10,000 英尺的高度并说，“嘿，如果你看看这里，这是一个严重的痛点。如果我们能够解决这个问题，我们可以减轻您的压力。” 为了消除这些痛点，我们需要提取数据，以便向他们展示他们在哪里可以最有效率。所以实际上只是将他们拉回来一点点，让他们冷静下来，然后说，“让我们先看看这个领域。” 从那里，我们可以开始产生更多的牵引力和更高的生产力。
问题： 您是否正在考虑机器学习方法，例如，使用神经网络、分类算法或某些东西来预测特定事件并尝试从可用数据中学习一些东西？
答案： 我看到的第一大问题实际上只是缺乏数据可用性。因此，第一步，获得一个良好的干净、格式化的数据池。一旦您的数据干净、格式化并在可理解的方式中可视化，您实际上可以通过查看一个良好的可视化界面来做出快速判断并理解。这里有很多不同的数据流，这是一个非常复杂的场景。但是当涉及到预防性维护或任何类型的生产力指标时，这些都是相当基本、离散的信号，我们通常可以寻找它们。
问题： 您如何管理与 MQTT 代理的连接丢失？工厂中是否有 MQTT 客户端或其他代理在本地缓冲数据？
答案： 实际上有几种不同的方法来管理连接丢失。MQTT 带有服务质量 (QoS) 级别，以保证特定消息的传递。级别 0 基本上类似于 UDP（与 TCP 相对），您可以在其中发送消息，而您不关心发生了什么。这是协议中的默认设置。级别 1 发送回确认，级别 2 提供 4 部分握手，这速度较慢但保证消息传递。
