为什么选择InfluxDB进行工业操作?

InfluxDB能够处理工业数据的规模、体积和精度。它与关键的操作技术堆栈和生态系统集成。

为什么选择预测性维护?

损坏的过程

工业维护的现有方法是反应性的,也是不合理的。工业设备的维护是按照固定的时间表进行的,或者在设备故障后进行。在一个效率至关重要的领域,这种方法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,或者紧急修理和计划外停机。所有这些都会增加成本,并对您的底线产生负面影响。

predictive maintenance

提高有效性

预测性维护是一种结合历史数据和实时数据、机器学习和高级分析工具的方法,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使用寿命,并将其与阀门的实时性能数据相结合。当阀门出现磨损迹象时,您可以安排维护以更换阀门,以最大限度地减少对生产的影响。

用InfluxDB推动预测性维护

预测性维护没有得到更广泛的应用,是因为传统的数据历史记录器缺乏必要的功能。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间隔到达。这可能导致与传统的数据历史记录器存在数据差距,而工业操作员必须在不完整的数据下做出关键决策。

InfluxDB是一个专为处理预测性维护所需的时间序列工作负载而设计的时序数据库。更快的提供业务关键洞察力,使工业操作员能够设置更准确的公差和指标,以确定组件需要服务或更换的时间。这提高了故障预测并生成更细致和及时的警报。

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的数据。因此,组织需要一种收集、存储和管理所有这些数据的方法。他们还需要一个与机器学习、分析和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的开源数据收集代理。拥有300多个插件,它可以收集来自任何系统或协议的数据,包括MQTT、ModBus、OPC-UA、Kafka、Node-Red等。Telegraf与InfluxDB无缝集成,提供对“热”内存数据和“冷”对象存储中的数据的等价访问。这意味着组织可以使用单个解决方案访问历史数据和实时数据。当涉及到查询这些数据时,InfluxDB与可视化工具,如Grafana集成,以确保组织内的利益相关者可以随时掌握所需信息。

互操作性

使用开源的Apache Arrow项目构建,工业组织可以扩展并集成InfluxDB,与众多工具、解决方案和生态系统兼容。InfluxDB使用Apache Parquet文件格式保存数据,该格式被许多其他生态系统使用(例如,Hadoop、Snowflake、Cloudera)。这些解决方案可以直接读取Parquet文件,从而扩展您时序数据的价值。

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