操作大脑：工业物联网智能数据管理的新范式

Crate.io 的 Christian Lutz

工业物联网 (IIoT) 承诺允许组织部署越来越多的机器和传感器数据，以优化无数生产流程、增强安全性并改善员工体验（无论员工是在工厂还是在办公室） ).

Crate.io 首席执行官 Christian Lutz 表示，工业企业 ，他们发现旧的数据处理范式无法帮助他们的团队跟上数据的速度，与新的分析算法不匹配，也许最关键的是，无法满足对实时数据查询的竞争需求.

解决此问题的一种方法是将现代分布式（开源）数据库架构与机器学习/人工智能和 IIoT 网络相结合。这些技术共同构成了一个相当新的数据管理范式——我称之为运营大脑——它超越了传统的数据库概念，解决了工业和制造企业面临的日益严重的数据问题。

定义操作大脑

传统的关系数据库（例如 Microsoft、 SQL Server 和 甲骨文 ) 在技术上通常无法处理 IIoT 应用程序成功所必须处理的海量数据。这些数据库实际上并不是为了创建开发智能工厂、智能城市或无人驾驶汽车所需的那种主干；此类用例需要更快、更智能的数据处理。全面的数据库管理策略最终是通过其使用的附加业务价值来衡量的，而不是其内存量或硬盘速度。

我将这种全面的 IIoT 数据管理称为“运营大脑”。大脑是可以根据这些数据接收、构建和做出决定的器官。未来的数据管理系统将始终像我们的中枢神经系统一样发挥作用，直接连接感官印象，并使用人工智能实时监控、预测和控制系统。

数据获取和丰富

现代化的网络化工厂融合了来自不同制造商的各种机器。因此，挑战在于捕获不同的数据结构，在云中对其进行分析，并从中获取操作。现代数据管理系统已经从这里开始。这简化了实现并降低了错误率，因为机器和数据库不通过第三个实例进行通信。

没有上下文，收集的数据对进一步处理毫无用处。记录的值最初只是一个数字：108。这是温度吗？如果是，是摄氏度还是华氏度？是产品数量吗？如果是这样，计数器是什么时候重置的，它实际计数的是什么？数据需要丰富才能有意义。这种丰富需要三个组件：一个数据库、一个执行特定规则的运行时，以及有关数据含义的知识。

操作大脑将所有这些必要步骤组合成一个模型。它使工业组织免于编写算法以使数据可用于进一步处理。相反，可以设置规则来解释处理过的信息流。运营大脑本质上是负责执行流程自动化规则的机器，提高工厂的整体设备效率 (OEE)。它使用来自一个或多个互联和远程工厂中部署在成百上千条产品线的设备上的潜在数万个传感器的实时数据收集。

操作大脑的集中“任务控制”处理和分析传感器数据，然后提供有关工厂车间所需的相关维护的预测性警报，例如通知员工每 X 小时需要清洁一次特定机器，或提醒工程师有关制造过程中的错误率。简而言之，它提供的信息远比目视检查有效。

数据驱动自动化的价值

智能数据管理不仅仅是一个数据库。它描述了一个从快速获取到智能数据检索的综合过程。数据驱动的自动化将成为 IIoT 项目成功的关键。它将允许智能工厂等设施实现实时数据分析，保持一致的正常运行时间，确保快速开发和价值实现，并确保托管、集成和管理的 IT 运营成本较低。

例如，ALPLA – 为可口可乐等品牌生产塑料包装的制造商 和联合利华 .该公司使用了一个运营大脑来优化其 OEE。从 900 种不同工厂特定传感器类型的数万个传感器收集的数据得到了丰富。然后它通知云进行自动化处理，还有一个中央控制室——它反过来监控连接（但远程）工厂的工厂性能。根据这些见解，ALPLA 能够在早期识别趋势，并且可以指导其机器操作员进行必要的调整，包括预测用例。

由于工厂的几乎每条生产线都配备了目视检查系统，因此让生产车间的员工对变化做出反应是一项挑战——如果不是不可能的话。运营大脑策略允许实时收集和分析传感器数据，将员工引导至关键位置（从而降低废品率并提高效率）。

随着 IIoT 的成熟，这种转变象征着更广泛的转变：数据收集是不够的。操作大脑——或者任何人喜欢的术语——将成为 IIoT 的先决条件，以跟上步伐。

作者是 Christian Lutz，首席执行官 Crate.io ，CrateDB 开源实时 SQL DBMS 和 Crate.io 机器数据平台的开发者。