从小数据构建大数据
制造设施从其自动化生产设备、状态监测设备以及其他传感器和系统中生成大量运营数据。随着公司越来越意识到这些资产的潜在价值，他们正在询问工业物联网 (IIoT) 计划如何帮助利用这些信息并创造有用的见解。但是，由于庞大的规模和复杂性，许多通过企业范围的大型项目来解决这个问题的尝试都未能达到预期。也许更好的方法是从源头的“小”数据开始，使用边缘计算、专注的应用程序和开放连接构建大数据。
数字化转型从来都不是一劳永逸的任务。但是承担一个太大的项目会很快破坏努力。仅仅连接许多不同的数据生产者可能很困难，但有效地传输、处理和存储这些数据——无论是在本地还是在云中——同样是一项艰巨的任务。因此，最成功的项目从自下而上开始使用机器级数据，而不是自上而下的企业级数据（图 1）。
与收集所有可能的数据并在没有明确问题陈述的情况下试图发现可能性相比，将视野集中在特定挑战和资产上可以带来立竿见影的回报。工厂人员可以优先考虑解决日常运营问题的见解，并从现有甚至新的传感点中选择最相关的数据。但这揭示了一个新的挑战：感兴趣的数据通常不会主动存储在控制系统中。
例如，当新机器停机时间过长时，不收集数据意味着操作员无法找到根本原因。发生故障后，采取的每项行动都会对观察结果做出反应。应用小数据项目，用户可以从控制系统收集数据以及新的气压和振动传感器。通过在机器环境中实时收集和分析数据，操作员可以快速找到根本原因并解决问题，从而提高正常运行时间。
生产数据源通常是运营技术 (OT) 领域的一部分，其中包括可编程逻辑控制器 (PLC)、运动设备以及多种类型的传感器和仪器。但通信、存储和处理海量数据需要信息技术 (IT) 能力。
连接 OT 和 IT 的关键——使以前处于这一鸿沟两侧的人员能够协同工作——在新一代边缘控制器中找到了（图 2）。边缘控制器将利用 IEC 61131-3 语言的实时确定性控制与基于 Linux 的通用计算相结合，创建了一个强大的 IIoT 平台，该平台可以内置到新设计中或整合到旧系统中。
新一代控制器还将传统的 OT 协议（如 PROFINET 和 Modbus TCP）与现代 IT 协议（如 OPC UA 和 MQTT）相结合，从而实现边缘数据源与更高级别的企业平台（如 MES、ERP、维护管理和其他分析系统。
许多最终用户认识到他们可以从 IIoT 中受益，但他们担心对大数据的大规模攻击可能不会成功。相反，通过使用少量数据、边缘控制器和有针对性的分析来接近 IIoT，这些用户将获得早期回报，帮助推动他们在数字化转型之旅中更快地前进。
本文由密苏里州圣路易斯市艾默生机器自动化解决方案业务营销和战略副总裁 Derek Thomas 撰写。 欲了解更多信息，请访问此处 .
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