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边缘计算和云计算时代“自动化数据采集模型”的变革

06-10

2021
浏览量:936

数据可用性的未来正成为许多工业设施关注的焦点。越来越多的公司正在利用各种智能制造工具和技术,如工业物联网(IIoT)和边缘计算,对运营进行数字化改造,并做出实时、数据驱动的决策。这些技术的增长速度比预期要快得多,我们已经看到了越来越多基于云连接的数据共享。
 
如今,随着企业使用各种形式的编程语言(如 Python)开发数据采集软件程序以帮助捕获关键任务数据,数据采集软件程序的数量继续增长。为了跟上这个不断增长的大数据环境的步伐,建立数据采集的最佳实践非常重要,不断升级和改进数据模型的需求也很紧迫。随着数据流的变化,有必要持续检查是否添加了新内容。这种质量控制方法,可确保设施人员识别、采集和分析正确的数据,以成功提高运营生产效率、敏捷性和灵活性。
 
边缘计算技术变得越来越便宜,因此在业界越来越受关注。从边缘采集数据变得越来越重要,这使其成为关键数据采集的最佳实践。边缘数据也成为了最新的数据采集系统的一部分:
• 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 转换为数字值”的格式 ;
• 模数转换器 :将调节后的传感器信号转换为数字值 ; 
• 边缘数据 :通过 Rest API 或数据存储设备以消息的形式传递数据。数据以消息传递格式创建,并通过云服务或网络应用程序编程 接口(API)进行传输。

数据采集
 
一些应用需要立即获得计算能力并访问数据。边缘计算可简化来自 IIoT 设备的数据流,以进行实时数据分析。来自现场传感器的数据先被写入边缘设备,然后再写入边缘基础架构。来自边缘基础设施的数据,以较低的往返时速,被复制到中央数据中心(通常在云端)。 
 
在边缘采集数据的优势是以几乎实时的速度,从企业的偏远位置将信息传送到数据采集系统的核心。拥有尽可能多的、可用于决策的数据,有助于企业保持竞争力。 
 
除了边缘技术,更多具有嵌入式历史数据库的设备投入应用。例如,成套资产可以采集数据并将其发送给主历史数据库。历史数据库(例如 OSIsoft PI 和罗克韦尔自动化的 Factory  Talk 历史数据管理软件等)可以从自动化过程的核心——仪表和控制系统,采集和存储选定的数据。
 
正因如此,在诸如边缘设备之类的新技术辈出的时代,及时了解及更新这些核心仪器和控制源,是重要的数据采集最佳实践。根据设施的数据采集要求,这些数据源可以使用数据分析工具捕获、 生成、 组织和管理对业务有价值的数据。

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