为什么 InfluxDB 适用于工业运营？

InfluxDB 可以处理工业数据的规模、容量和精度。它与关键的运营技术堆栈和生态系统集成。

为什么选择预测性维护？

失效的流程

既定的工业维护方法是被动的且存在缺陷的。工业设备的维护按照设定的时间表进行，或者在设备发生故障后进行。在效率至上的行业中，这种流程效率低下且成本高昂。它会导致对不需要维护的机器进行不必要的维护，或者进行紧急维修和计划外停机。所有这些都会花费金钱并对您的盈亏底线产生负面影响。

predictive maintenance

提高效率

预测性维护是一种将历史和实时数据与机器学习和高级分析工具相结合的方法，用于识别模式和预测机器行为。

例如，您可以使用历史数据来了解机器阀门的典型寿命，并将其与有关阀门性能的实时数据相结合。当阀门显示磨损迹象时，您可以安排维护以更换阀门，从而最大限度地减少对生产的影响。

使用 InfluxDB 驱动预测性维护

预测性维护没有得到更广泛应用的原因是传统数据历史库缺乏必要的功能。工业数据可能来自许多不同的来源，以不同的格式和不同的时间间隔到达。这可能会导致传统数据历史库出现数据 gaps，工业运营商必须使用不完整的数据做出关键决策。

InfluxDB 是一种专门构建的时序数据库，旨在处理预测性维护所需的时序工作负载。更快地提供业务关键型见解使工业运营商能够为组件何时需要维修或更换设置更准确的容差和指标。这改进了故障预测并生成了更精细和及时的警报。

架构

预测性维护流程依赖于机器学习和高级分析工具。训练这些工具需要大量数据。因此，组织需要一种收集、存储和管理所有这些数据的方法。他们还需要一种与机器学习、分析以及优化预测性维护流程所需的其他工具集成的解决方案。

Telegraf 是 InfluxData 的开源数据采集代理。凭借 300 多个插件，它可以从任何系统或协议收集数据，包括 MQTT、ModBus、OPC-UA、Kafka、Node-Red 等。Telegraf 与 InfluxDB 无缝协作，InfluxDB 提供对“热”内存数据和对象存储中的“冷”数据的同等访问权限。这意味着组织可以使用单一解决方案访问历史和实时数据。在查询这些数据时，InfluxDB 与 Grafana 等可视化工具集成，以确保整个组织的利益相关者能够随时获得他们所需的信息。

互操作性

InfluxDB 使用开源 Apache Arrow 项目构建，工业组织可以将 InfluxDB 与各种工具、解决方案和生态系统扩展和集成。InfluxDB 以 Apache Parquet 文件格式保存数据，许多其他生态系统都使用这种格式（例如，Hadoop、Snowflake、Cloudera）。这些解决方案可以直接读取 Parquet 文件，从而扩展时序数据的价值。

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