Data historian là gì? Cơ sở hạ tầng của data historian

Data historian là gì?

Data historian là một chương trình phần mềm có khả năng ghi lại và truy xuất các dữ liệu sản xuất và xử lý chúng theo thời gian thực; nó lưu trữ thông tin trong các cơ sở dữ liệu theo chuỗi thời gian và có thể lưu trữ các dữ liệu một cách nhanh chóng, hiệu quả chỉ với dung lượng ổ đĩa tối thiểu và có thể tiến hành truy xuất thông tin dữ liệu rất nhanh.

Thông tin chuỗi thời gian thường sẽ được hiển thị theo một xu hướng nhất định hoặc hiển thị dưới dạng dữ liệu dạng bảng, danh sách trong một khuôn khổ phạm vi thời gian nhất định (ví dụ: ngày hôm trước, trong 8 giờ qua, tháng trước, năm ngoái).

Có nhiều cách sử dụng khác nhau cho Data historian trong các ngành nghề lĩnh vực khác nhau:

• Nơi sản xuất sản phẩm để từ đó dễ dàng ghi lại những kết quả đo
• Quy trình vận hành (ví dụ: tốc độ của dòng chảy, vị trí của van, mức bình, áp suất, nhiệt độ)
• Tình trạng sản xuất (ví dụ: máy đi lên / đi xuống, theo dõi lý do thời gian chết)
• Giám sát hiệu suất (ví dụ: đơn vị / giờ, sử dụng các thiết bị máy so với công suất làm việc của máy, thời gian ngừng hoạt động theo lịch trình so với việc dừng đột xuất)
• Phả hệ của các sản phẩm (ví dụ: thời gian bắt đầu / kết thúc, số lượng thực tế tiêu thụ các nguyên liệu, theo dõi thông tin sản phẩm khác lô, điểm đặt của sản phẩm và giá trị thực tế của các lô hàng)
• Kiểm soát chất lượng (ví dụ: đọc nội tuyến hoặc đọc ngoại tuyến sản phẩm trong phòng thí nghiệm để từ đó thực hiện tuân thủ những thông số kỹ thuật)
• Chi phí sản xuất (ví dụ: chi phí mua, chi phí tiêu hao máy móc và vật liệu có thể gán cho việc sản xuất)
• Tiện ích của các đơn vị sản xuất (ví dụ: nhà máy điện than, thủy điện, nhà máy điện hạt nhân và điện gió, đơn vị truyền tải và phân phối)
• Trung tâm dữ liệu để từ đó ghi lại hiệu suất của các thiết bị về môi trường máy chủ (ví dụ: sử dụng các nguồn tài nguyên, nhiệt độ, tốc độ của quạt máy), hệ thống cơ sở hạ tầng mạng (ví dụ: thông lượng bộ định tuyến, trạng thái của cổng, tính toán băng thông) và những phần mềm ứng dụng (ví dụ như: sức khỏe, tiêu thị tài nguyên, thống kê thực thi).
• Giám sát các thiết bị nặng (ví dụ: ghi lại những khung giờ vận hành, các chỉ số của các thiết bị và dụng cụ để thực hiện việc bảo trì dự đoán)
• Đua xe trong các chương trình thể thao (ví dụ: chuẩn bị thiết bị cho thuyền buồm, xe đua)
• Giám sát về tình hình môi trường (ví dụ: thời tiết, mực nước biển, điều kiện về khí quyển, tình trạng ô nhiễm nguồn nước ngầm).

Những dữ liệu được ghi lại data historian

Data historian sẽ ghi lại các dữ liệu theo thời gian thực từ một hoặc có thể là nhiều vị trí khác nhau để người dùng nghiên cứu, phân tích. Cho dù người dùng chọn phân tích vị trí van, mức của bình chứa, mức nhiệt độ quạt hoặc thậm chí có thể còn là băng thông mạng, người dùng có thể đánh giá các hoạt động, sự hiệu quả, mức lợi nhuận doanh thu và những sự thất bại của sản xuất.

Nó có thể ghi lại được các số nguyên (số nguyên), chỉ số số thực ( dấu phẩy với một phân số), số liệu bit (bật hoặc tắt), chuỗi (ví dụ: tên hàng hóa sản phẩm) hoặc một mục bất kỳ được lựa chọn từ trong một danh sách giá trị hữu hạn (ví dụ như: Tắt, Thấp , Cao).

Một số ví dụ về những gì có thể được ghi lại trong sử liệu bao gồm:

• Đọc Analog: mức nhiệt độ, chỉ số áp suất, lưu lượng, mức độ, trọng lượng, nhiệt độ của thiết bị CPU, tốc độ quạt, tốc độ bộ trộn,
• Đọc thông số kỹ thuật số: van, công tắc của hành trình, cách bật / tắt của các thiết bị động cơ, các cảm biến mức rời.
• Thông tin về sản phẩm:ID sản phẩm, ID số lô, ID nguyên vật liệu, ID lô nguyên liệu sản xuất.
• Thông tin về chất lượng: quy trình và giới hạn của các dòng sản phẩm, các giới hạn tùy chỉnh
• Thông tin báo động: tín hiệu đi ra khỏi giới hạn, sự trở lại bình thường của tín hiệu.
• Dữ liệu tổng hợp: trung bình, trung bình động, độ lệch chuẩn, cpk.

Thông tin được thu thập trong một cơ sở có thể đến từ nhiều loại nguồn khác nhau bao gồm:

• PLC (Bộ điều khiển logic có thể tiến hành việc lập trình) điều khiển một phần hữu hạn của những quy trình khác nhau (ví dụ: như điều khiển một máy hoặc điều khiển một đơn vị xử lý).
• DCS (Hệ thống kiểm soát phân tán) có thể thực hiện việc kiểm soát toàn bộ hệ thống cơ sở dữ liệu.
• Dụng cụ độc quyền (ví dụ: các thiết bị điện tử thông minh): dữ liệu được truyền trực tiếp từ một thiết bị vật lý điện tử thay vì một hệ thống điều khiển (ví dụ: hệ thống cân, thanh trượt tại chỗ sạch sẽ).
• Dụng cụ sử dụng trong phòng thí nghiệm (ví dụ: Máy quang phổ, Máy phân tích TOC, thiết bị máy đo khối lượng cộng hưởng)
• Nhập các thông tin dữ liệu thủ công (ví dụ: người vận hành máy định kỳ trong dây chuyền sản xuất và thực hiện các công việc ghi lại số đọc ở trên đồng hồ đo thủ công).

Cơ sở hạ tầng data historian truyền thống

Phiên bản công nghiệp của những giải pháp phần mềm thương mại sẵn có (COTS) của thế giới công nghiệp ngày nay hầu hết đều có những giải pháp cơ sở hạ tầng dữ liệu đã được xây dựng, thiết lập sẵn có thể được tích hợp vào những hoạt động vận hành một cách tương đối nhanh chóng.

Một ví dụ khá nổi tiếng là OSIsoft, Hệ thống PI của đơn vị này đôi khi có thể được triển khai chỉ trong thời gian một tuần hoặc thậm chí có thể ít hơn và nó có thể tận dụng tối đa lợi thế của một hệ sinh thái vô cùng rộng lớn bao gồm có hơn 450 trình kết nối dữ liệu khác nhau, các phân tích dữ liệu của bên thứ ba, những công cụ trực quan hóa và các loại hình công nghệ hiện đại khác.

Trong khi đó, hầu hết các khách hàng hiện nay đều đã cài đặt Hệ thống PI dưới dạng phần mềm on-premise đã được mua sử dụng theo dạng giấy phép vĩnh viễn tiêu chuẩn.

Nhìn chung, những nền tảng historian data đã được xây dựng thiết lập, chẳng hạn như là Hệ thống PI, được thiết kế để giúp người dùng có thể dễ dàng truy cập, lưu trữ và chia sẻ các dữ liệu đang hoạt động theo mốc thời gian thực một cách an toàn, bảo mật nhất trong một đơn vị công ty hoặc là ở trên toàn hệ sinh thái.

Trong khi trước đây, các thông tin dữ liệu công nghiệp chủ yếu chỉ được sử dụng, xem xét bởi những kỹ sư và đội bảo trì, thì hiện ngày càng có nhiều dữ liệu đó sẽ được xem xét, sử dụng bởi bộ phận tài chính, các công ty trong lĩnh vực bảo hiểm, các đơn vị cung cấp hạ nguồn và cung cấp thượng nguồn, các nhà cung cấp các thiết bị cung cấp, bán dịch vụ giám sát bổ sung và những đối tượng người dùng khác.

Mặc dù hiện nay những cơ chế bảo mật liên quan đã trở nên tương đối khó khăn phức tạp, nhưng chúng đang phát triển mạnh mẽ hơn để trở nên bảo mật an toàn hơn.

Một điểm mạnh khác không thể không kể đến của hệ thống cơ sở hạ tầng dữ liệu OT đã được triển khai thiết lập xây dựng như Hệ thống OSIsoft PI, là chúng được triển khai xây dựng có mục đích và đã phát triển để từ đó có thể lưu trữ và quản lý một cách hiệu quả nhất các dữ liệu chuỗi thời gian từ các hoạt động sản xuất công nghiệp.

Do đó, chúng sẽ được trang bị tốt hơn để có thể tối ưu hóa việc sản xuất, giảm thiểu tối đa việc tiêu thụ năng lượng, thực hiện những chiến lược khác nhau để bảo trì dự đoán để từ đó ngăn chặn tối đa thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến ​​và tăng cường hiệu suất công việc một cách an toàn hơn.

Những sự hạn chế của data historian kiểu truyền thống

Trong thời gian nhiều thập kỷ qua, các chương trình phần mềm data historian công nghiệp đã thu thập được một lượng lớn các thông tin dữ liệu. Nhưng tiềm năng đầy đủ, lớn nhất của những dữ liệu này vẫn chưa được khai thác, thực hiện một cách hiệu quả.

Trong nhiều trường hợp, data vẫn bị ‘nhốt’ ở trong những Data historian , không bao giờ được xem xét, sử dụng bởi những nhân viên vận hành và bảo trì hệ thống dữ liệu. Lý do là vì những Data historian tồn tại ở trong những thị trường ngách thế nên việc phát triển các phần mềm, ứng dụng và những bộ kỹ năng tiếp cận chúng cần có tính chuyên môn hóa đặc thù cao, khiến cho chúng trở nên tốn kém và khó thâm nhập.

Những sự khó khăn, hạn chế khác của data historian trong các đơn vị doanh nghiệp truyền thống bao gồm:

• License (giấy phép bản quyền) và chi phí sử dụng có thể rất cao. Hầu hết các giấy phép phần mềm của các đơn vị doanh nghiệp hiện nay đều bị giới hạn về số lượng thẻ dữ liệu nhất định có thể được tiến hành thu thập, vì vậy mà các đơn vị tổ chức cần phải có chiến thuật, phương án riêng về những thẻ tag dữ liệu mà họ cần và chuẩn bị ngân sách mà họ có thể chi trả.
• Rất khó để có thể tiến hành liên kết các thông tin dữ liệu với ngữ cảnh. Ví dụ, một đồng hồ đo điện trong nhà của bạn có thể đo được mức tiêu thụ năng lượng theo thời gian. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chủ nhà muốn liên hệ các dữ liệu với các thông số dữ liệu khác trong nhà, chẳng hạn như bữa tiệc tối mà gia đình đã tổ chức vào tuần trước tiêu tốn bao nhiêu điện năng? Rất khó để các data historian có thể liên hệ các dữ liệu cảm biến với những bộ dữ liệu khác.
• Công nghệ cũ hạn chế trong quy mô thu thập dữ liệu và phân tích. Công nghệ data historian vẫn không có nhiều sự thay đổi trong vài thập kỷ qua. Điều này có nghĩa là rất khó để có thể nhúng và tích hợp dữ liệu lịch sử vào những ứng dụng dựa trên nền tảng website hiện đại.

Công nghệ data historian thường bắt gặp trong thực tiễn phân tích kinh doanh và xây dựng các mô hình vận hành của doanh nghiệp, giúp các đơn vị có thể kiểm tra quy trình sản xuất bán hàng hiệu quả hơn. Công nghệ này chắc chắn sẽ còn được nâng cấp mạnh mẽ hơn trong tương lai.