升级您的 IoT/OT 技术栈：使用 InfluxDB 替换传统数据 Historian
作者：Jason Myers / 用例
2023 年 3 月 28 日
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工业 4.0 简介
制造和工业组织已牢牢进入工业 4.0时代。第三次工业革命见证了计算机、机器人和自动化在工业流程中的引入，现在已经让位于仪表化以及先进技术（如机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)）的使用，这些技术使用原始数据和训练数据来增强工业流程。
第三次浪潮中计算机的引入带来了数据 Historian。数据 Historian 现在已成为一种传统技术，在工业 3.0 环境中运行良好，因为它们与其他运营技术 (OT) 系统集成。随着技术的不断进步，这些传统数据 Historian 无法跟上现代工业和制造流程的需求。
工业数据 Historian 的问题
虽然数据 Historian 曾经服务于其目的，但现代工厂需要不同的东西。在工业 4.0 环境中，这些传统数据 Historian 存在若干缺点。
缺乏互操作性
工业控制系统通常由硬件和软件的组合组成。这些监控和数据采集 (SCADA) 系统在现场数据 Historian 中为车间操作员本地收集和存储工业数据。但是，这些 Historian 是封闭的解决方案，缺乏开放 API、微服务架构或其他网络技术，这些技术允许用户分离数据并将特定数据传输到其他工具和服务，以从该数据中提取更多价值。
供应商锁定
同样，由于这些传统数据 Historian 的专业性质，运营商必须从单个供应商处购买所有组件和软件更新。它们主要是基于 Windows 的系统，不提供与自身生态系统之外的软件交互的 API。这限制了制造商向其技术栈添加新机器和技术的能力，从而抑制了生产和增长。
糟糕的开发者体验
传统数据 Historian 的封闭设计和有限的 API 支持降低了开发者扩展工业系统的能力。在工具方面，开发者只能使用数据 Historian 有限的生态系统中的任何工具，并且可用的选项可能无法满足组织的需求或目标。一流的解决方案几乎完全遥不可及，因此即使使用者想要向其 OT 技术栈添加功能，他们也无法做到。闭源软件缺乏开源解决方案拥有的社区支持，进一步限制了创新，并因此限制了开发者的兴趣。
可扩展性
传统数据 Historian 生态系统的局限性也限制了工业组织可以运营的规模。由于无法添加功能或从可用数据中获得新的见解，公司在扩展其商业运营时会承担重大风险。与此挑战相关的是，数据 Historian 旨在处理有限的数据集。它们根本无法完成现代工业组织希望利用其数据完成的事情。引入人工智能或机器学习等高级功能需要大量数据来训练模型。数据 Historian 并非旨在处理现代仪表化机器生成的大型数据集，也并非旨在处理需要大规模数据的流程。
成本
鉴于其他所有因素，数据 Historian 的总体拥有成本 (TCO) 非常高，这可能并不令人意外。数据 Historian 的设置成本很高，通常有年度许可成本，并收取支持费用。作为专有软件，它们并非一刀切，因此需要定制开发工作才能安装和维护。这不仅转化为内部开发人员的更多工作，而且通常还涉及外部顾问。在任何一种情况下，此类工作的成本都很高昂。
预测性维护
在公司希望从其数据中获得更多价值的时候，传统数据 Historian 限制了该数据的可扩展性，从而降低了 OT 系统的整体功效。数据 Historian 可以记录事物的状态，但缺乏满足工业 4.0 需求的必要功能和互操作性。
仅仅知道车间机器运行了多少小时已经不够了。组织还需要能够确保机器以最佳水平运行，其输出一致，并将机器连接到外部技术以实现预测性维护。
例如，您可以使用数据来确定阀门的寿命。然后，您可以使用预测性维护模型来跟踪整个运营过程中阀门的使用情况，并为接近使用寿命的部件设置警报。这种方法使组织能够主动进行维护和维修，并安排停机时间，使其不会影响生产或公司的盈亏。
替换数据 Historian
为了获得预测性维护和其他先进技术的优势，组织需要超越传统数据 Historian 及其固有的局限性。时间序列数据库，尤其是像 InfluxDB 这样的开源数据库，开箱即用地解决了数据 Historian 的所有局限性。Telegraf 是 InfluxDB 平台的一部分，是一个开源数据收集代理，它使用插件连接到几乎任何数据源，包括 MQTT、Kafka、ModBus、OPC-UA 等。InfluxDB 还与已建立的 IIoT/OT 生态系统集成，例如 PTC Kepware、PTC Thingworx、Bosch ctrlX 和 Siemens WinCC OA。
借助 InfluxDB 管理您的时间序列数据，工业组织可以运行高级实时分析，利用大型数据集进行 AI/ML 流程，部署有效的预测性维护程序，生成历史和实时数字孪生等。它可以大规模地完成所有这些工作，无论是在云端还是在边缘。利用 边缘数据复制 在边缘和云之间创建持久的数据传输，以便您可以同时使用两者，确保合适的利益相关者始终拥有他们所需的数据。
因此，无论您是希望 改进工厂车间的工业实践、跟踪边缘的分布式资产、增强 可再生能源 生产，还是推进地球上和 地球上 以及 更远的地方 的科学边界，InfluxDB 都具备使工业 4.0 能够进步和蓬勃发展的功能和特性。
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