8个数据采集的最佳实践

在当今的工业自动化环境中，可用的数据量正在增加，因此很快的企业都会被努力跟上它。数据现在超过多个来源。此外，存储空间的成本降低，使得大数据增加了实惠。在这些情况下，企业冒着缺少有价值数据的风险，这对成功至关重要，更糟糕的是，储存丘的丘比没有对业务的影响。

在过去，工程师和仪器仪表/电气技术人员往往是唯一访问和使用数据的人，但现在整个组织都在使用数据。那么，企业如何确保存储的历史数据的质量、类型和数量年复一年地保持相关性，并让正确的人能够访问和使用它呢?

随着智能制造和工业互联网（IIOT）的新进展（IIOT）的市场，企业可以捕获，收集和存储从进入原材料到最终产品到消费者的数据。他们还可以发现哪些实时数据增加了值，以提高运营效率，并在市场中增加其竞争优势。第一步是了解数据采集系统，并考虑数据采集成功的八个基本最佳实践。

一点一点地分解数据

在其最简单的形式中，数据采集系统(DAQ或DAS)对测量真实物理条件的信号进行采样，并将结果样本转换为计算机可以操作的数字数值。这些系统将模拟波形转换为数字值进行处理。数据采集组件包括:

• 传感器将物理参数转换为电信号
• 信号调节电路将传感器信号转换为可以转换为数字值的形式
• 模数 - 数字（A / D）转换器将调节传感器信号转换为数字值。

许多公司使用了所有形式的编程语言来开发数据采集软件程序，以帮助捕获任务关键数据。与此同时，众多供应商已经开发了自己的数据历史学家版本（例如，OSIsoft Pi，Aspentech IP21和Rockwell Automation的FactoryTalk历史学家），用于从仪器和控制系统源获取和存储所选数据。对于第一个数据采集最佳实践，它是必不可少的企业了解自动化和控制系统来源，了解哪些是对您的数据采集需求的权利。

1.了解自动化和控制源。现场仪器使用各种传感器将物理特性(如阀门位置、温度、压力、液位、密度、粘度等)转换为通过控制系统解释的电信号。控制系统是自动化过程的心脏和大脑，所以理解它们如何适应数据采集系统的要求是关键。所使用的控制系统的类型取决于被自动化的过程的复杂性。三种最常见的控制系统是:

• 监督控制和数据收购（SCADA）：SCADA软件工具用于查看，监控和控制过程变量数据，同时通过人机界面（HMI）显示该过程的图形表示。
• 可编程逻辑控制器(plc):PLC是处理多达3000个输入/输出(I/O)点数据的有效解决方案。
• 分布式控制系统(dcs):当I / O点计数大于3,000时，DCS成为用于处理数据的最有效解决方案。

在规划数据采集系统时，需要考虑的其他通用系统平台包括:

• 生产执行系统(MESs)/生产运营管理(MOM)
• 企业资源计划(ERP)系统
• 企业资产管理（EAM）/计算机化管理维护系统（CMMSS）。

这些平台可以通过数据分析工具收集、生成、组织和管理对业务有价值的数据。图1是数据采集系统和工具如何联网的一个例子。

2.了解连接和接口。从控制系统源获取流程自动化数据并写入数据历史人员需要通过接口连接连接。了解收集和存储所需数据所需的不同类型的接口是第二数据采集最佳实践。接口通常驻留在单独的服务器上，并且通常被称为“接口节点”。

一些最常用的接口类型包括:

• 过程控制OLE (OPC):OPC是一个可互操作的软件接口标准，允许Windows程序与工业硬件设备通信。OPC服务器是在客户机/服务器架构中实现的。一种控制系统使用硬件通信协议，由OPC服务器软件程序转换成OPC协议。
• 用于过程控制数据访问的OLE (OPC-DA):OPC- da由OPC基金会开发，旨在消除与各种源通信的定制驱动程序/连接器的需求。OPC-DA标准已经多次修订，以跟上数据源的变化。
• 过程控制历史数据访问(OPC-HDA) OLE:OPC-HDA用于检索和分析历史流程数据以获取多种目的，优化，库存控制和法规遵从性，以命名几个。OPC-HDA服务器通常用于从过程数据历史记录人，关系数据库或远程终端单元（RTU）中检索数据。
• UFL:通用文件和流加载，被称为PI UFL，是由OSIsoft开发的，用于读取ASCII数据源并将数据写入PI数据历史学家。

3.正确设置缓冲。“缓冲”是接口节点访问和临时存储收集到的接口数据并将其转发给相应的历史学家的能力。正确设置缓冲是数据获取的第三个最佳实践。

为了有效地进行数据采集，建议在接口节点上启用缓冲功能。否则，如果接口节点停止与历史学家通信，则收集的数据将丢失。缓冲应用程序编程接口(API)(例如，API缓冲服务器[Bufserv]和PI缓冲子系统[PIBufss])可以读取共享内存中的数据。如果存在从数据源到历史记录服务器的连接，缓冲应用程序也可以将数据发送到历史记录服务器。如果没有连接到历史记录服务器，它将继续将数据存储在共享内存中(如果共享内存可用)，或者将数据写入磁盘(如果共享内存已满)。当缓冲应用程序重新建立到历史服务器的连接时，它将共享内存存储和磁盘中包含的接口数据写入历史服务器。

4.有效地计划备份和归档。建立高效有效的备份和归档计划是数据采集的第四个最佳实践。理解备份数据与数据归档之间的区别也很重要。数据备份用于在数据丢失、损坏或破坏的情况下恢复数据。数据归档保护日常业务操作不需要的、但有时各种业务决策需要的旧的/历史信息。

备份策略是保护当前/立即数据的关键。大多数IT专业人员已经建立了备份所有联网系统的最佳实践。这适用于防火墙内外的系统。协议文档对于备份和恢复数据，当事情不按计划进行备份和恢复数据至关重要。

数据归档是将不再用于单独存储设备的数据移动的实践。数据归档被编入索引，并具有搜索功能，以帮助定位和检索文件。一些数据备份软件供应商(如AWS Cloud Services、Rubrik和SolarWinds MSP)正在其当前和未来的软件版本中解决存档问题。网上有几个关于备份与归档的研究(如SolarWinds MSP)。

5.正确设置扫描类。了解如何设置扫描类是第五个数据采集最佳实践。历史学家接口使用称为“扫描类”的代码以不同的时间间隔扫描标记并计划数据收集。扫描类别确定几小时，分钟和秒的时间段，历史学家讲述了收集数据的频率。间隔和偏移定义扫描类。偏移可用于调整特定的时间间隔。偏移物有助于避免同时具有相同频率扫描的两个扫描类。

用于扫描类的命令包括：

• /f=SS(频率等于时间，单位为秒)
• /f=SS;SS(频率等于时间，以秒为单位，带有可选的偏移时间)
• /f=HH:MM:SS(频率等于时间，单位为小时、分、秒)
• /f=HH:MM:SS, HH:MM:SS(频率等于时间，以小时、分、秒为单位，带有偏移时间)
• /f=00:01:00,00:00:15 /f=00:01:00,00:00:45(两个扫描类具有相同的频率，但使用偏移量以避免同时扫描)。

了解要收集的数据对于设置扫描类至关重要。例如，温度、液位、压力和流量的数据将需要更快的扫描速度。只有当状态发生变化时，才需要写入启动泵或开启阀门的数据。正确设置扫描类将确保您的系统尽可能高效地运行。

6.组织数据。五年前，历史学家一级的收集数据组织有限。随着收集的数据量继续增长，它变得更加困难地以消耗数据的方式为人们发出意义。组织数据是第六个数据采集最佳实践。

各种软件程序使其更容易组织数据。最常用的PI服务器及其资产框架（AF）组件使组织和共享更容易。AF组件可以集成，上下文化，优化，参考和进一步分析来自多个源甚至外部关系数据库的数据。用户可以创建元素/资产的层次结构以及它们的所有属性，包括元数据。

例如，一位主要的狗待售制造商拥有四种设施，制造鸡肉，牛肉和猪肉味的狗零食。所有四种设施也具有相同类型的设备，原料储存，搅拌机，压力机，烤箱和包装。图2给出了狗治疗制造商元素/资产层次结构的高级视图。设置AF结构并正常执行任务需要具有高级别了解组织内的元素/资产的个人。

应在资产细节级别添加资产的属性。对于原料储罐CRM01，您可能需要以下内容：

• 水平
• 高级警报
• 温度
• 冷却开/关
• 油罐容量
• 进气阀打开/关闭
• 排出阀打开/关闭
• 产品名称。

其他来源的元数据也可以设置:

• 批号
• 接收日期。

7.元数据使用。了解元数据的效果和使用是第七个数据获取最佳实践。“元数据”被定义为“描述和提供关于其他数据的信息的一组数据”。通过使用软件编码的连接器，可以访问来自所有类型数据源的数据。将元数据链接到资产的能力为收集、分析、可视化和报告流程条件提供了一些独特的方法。

链接来自MES，ERP，甚至维护计划来源的数据将使可用信息与用户更相关。生成模板显示器将允许用户只需单击单击“只需单击一只鼠标即可轻松可视化类似的资产。这些内容丰富的显示器具有与进程相关的资产和属性，以及各种元数据详细信息。现在，显示器不仅可以显示正在监视的内容，而且可以显示其他任务，例如“直到下一个维护到期的时间”和“名称，模型，安装和运行时小时”。

具有如此高水平的细节，可以更好地了解数据驱动的业务决策。通过他们的流程思考并确定能够为其成功做出贡献的每一系列数据，并努力获取该数据的企业将是最成功的。方法方法是使用元数据作为收集的实时属性的扩展。

8.从边缘获取数据。了解从边缘获取数据的优势和知道如何获取它是第八个数据获取的最佳实践。从边缘收集数据并不是一个新概念，但它比以往任何时候都更便宜。边缘计算是一种简化来自工业物联网设备的流量并提供实时本地数据分析的方法。

边缘设备提供了进入企业核心网的入口。一些最新的边缘设备嵌入了历史数据库，用于通过多种连接方式收集数据并进行同步。新的小型设备只需299美元就能买到。来自现场传感器的数据被写入边缘设备，然后写入边缘基础设施。从边缘基础设施，数据以5-10毫秒的低往返速度复制到中央数据中心(通常在云中)。来自边缘的数据以接近实时的速度将最偏远地区的业务信息传递到数据收集系统的核心。为决策提供尽可能多的实时质量数据将保持企业的竞争力。

有价值的数据导致成功

为了确保历史数据年复一年地保持相关性，并且合适的人可以访问它，可以考虑将这8个最佳实践作为帮助确定数据获取目标和策略的最实际的方法。另外，考虑咨询第三方自动化解决方案提供商，以帮助实现高质量、高可用性的数据采集系统。他们可以提供数据采集系统和软件的整体视图，同时帮助审查市场上各种供应商的选择，包括历史学家和数据分析工具。

如今的数据采集技术为提高资产利用率、实现大数据和增强生产流程的好处提供了机会。通过最可靠的数据采集系统和软件，实现业务收益并在竞争中保持领先。

Brian E. Bolton.是一位顾问特立独行的技术,CFE媒体内容合作伙伴。他拥有超过35年的化工制造经验，包括超过20年参与OSIsoft PI套件的应用、质量保证、持续改进和数据分析。

Maverick Technologies是一个成员控制系统集成商协会（CSIA）。

本文出现在应用自动化补充控制工程和工厂工程。