战略和标准有助于确定大数据、工业物联网的价值

想要利用大数据和工业物联网(IIoT)的公司正试图释放和利用他们正在收集的数据的价值。然而，正如老话所说，“一个人的垃圾是另一个人的财富”，这在机器和生产数据方面是正确的。机器制造商的大数据优先级可能与最终用户制造商想要的信息有很大不同。

确定每个应用程序所需的数据类型所需的第一步是确定IIoT技术应该解决的关键业务和生产挑战。在此之后，必须创建一个计划来存储和分析数据，以产生有助于支持公司运营中的持续改进工作的见解。

在最终用户方面，这可能包括各种各样的信息类型——根据既定目标，包括直接、间接或派生数据等类别。直接或“原始”数据，如现场传感器信息是未经过滤的，通常没有转换为工程单位。间接数据，如电机温度或振动数据，可能会被过滤。衍生数据来自于数据采集和后续计算，包括总体设备效率(OEE)等指标。

最终用户、机器制造商的数据优先级

大多数情况下，终端用户通过比较整个企业的生产线或通过供应链管理(SCM)计划简化操作来寻求吞吐量和整体工厂效率的优化。这些努力旨在使公司能够做出积极的改变，如转移生产运行，以最大限度地提高产量和产品种类。另一种战略可能涉及实现面向未来的概念，如动态生产分配和面向对象的制造，其中物联网工厂可以根据生产线/模块可用性或其他因素自主移动生产步骤。

机器制造商对大数据有着不同的关注和优先级。他们使用数据来提高机器性能或预测性维护服务。他们通过分析软件深入研究每台机器的操作细节。分析工具有助于创建数据模型，帮助机器制造商确定理想的机器操作变量，并确定机械、电子和软件组件方面可能的改进领域。

数据分析的好处

新的分析解决方案提供了丰富的功能，旨在提供高性能和低成本运营的完美组合。例如，运行在基于pc的控制平台上的高级分析软件周期性地记录数据。它利用现代工业以太网协议的速度，在每个可编程逻辑控制器(PLC)周期内实时收集机器数据。数据可能包括运动系统性能、最大转矩、电机温度和机器状态定时。

收集到的数据可以用来帮助驱动机器组件规格的决策，以弥补任何感知到的弱点。机器制造商通常需要聚合元数据来配合“常规”数据，作为一种关联机器优化中涉及的许多变量的手段。例如，可以在很长一段时间内跟踪机器运行温度，并且可以使用附带的元数据来揭示温度峰值或下降时机器的整体状态。

建立大数据、物联网标准和协议

数据结构和标准对于确保行业一致性非常重要，并代表着向规范的数据采集和传输方法迈出的重要的第一步。随着物联网和云技术不断进入工业市场，数据和协议标准化工作将成为一致性和互操作性背后的重要力量。OPC基金会等工作组强调了在高级系统中改进数据采集和传输的必要性，同时保持已定义的数据结构和数据访问权限。

越来越多的公司还在使用已建立的物联网协议，将数据传输到工厂工程人员和决策者的仪表板上。这些协议旨在定义数据传输机制，这是一个通道，可以将数据移动到本地数据库或公共或私有云中。记录日期的格式不是由协议定义的，这允许它以中性格式(如java字符串对象表示法(JSON))或紧凑格式(如二进制)打包。这种数据交换格式对于工业控制来说很容易理解，并且可以实现市场上许多云平台、中间层软件和分析包的互操作性。

标准化的数据格式代表了迈向信息技术(IT)和自动化融合的另一个重要步骤。它还确保工业设备以一种广泛可用的格式显示所有数据，这种格式可以被解析以找到数据的真正价值。不管公司的优先级和重点是什么，都有硬件和软件工具可以帮助生成更多可操作的数据来提高生产。

Daymon汤普森，倍福自动化自动化产品专家。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程，cvavra@cfemedia.com．

更多的建议

关键概念

• 公司需要在他们尝试利用大数据和工业物联网(IIoT)的价值之前，有一个具体的战略。
• 机制造商最终用户对大数据和工业物联网的目标非常不同，公司需要考虑到这一点。
• 标准化的数据格式使IT和自动化更紧密地结合在一起。

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