作者:陸興海彭華盛編著來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)人們對(duì)新事物的認(rèn)知過程總是螺旋式迭代演進(jìn)的,對(duì)于智能運(yùn)維也是如此,智能運(yùn)維是運(yùn)維發(fā)展的方向,而且是一個(gè)長(zhǎng)期的過程—從經(jīng)驗(yàn)主義到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),再回歸到業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的過程。從2016年對(duì)于Gartner的概念的理解,到之后每一年不斷的探索與實(shí)踐,到2020年,在筆者參加的智能運(yùn)維國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)編寫組會(huì)議上,行業(yè)內(nèi)達(dá)成了高度的、更加面向現(xiàn)實(shí)的共識(shí):以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以場(chǎng)景為導(dǎo)向、以算法為支撐,如圖2-1所示。▲圖2-1行業(yè)對(duì)智能運(yùn)維發(fā)展演進(jìn)的理解智能運(yùn)維一定來源于非常好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),同時(shí),如果沒有明確的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,或者需求,或者功能方面的落腳點(diǎn),所謂的智能化就是為了AI而AI,也沒有意義。工程化算法是要擬合數(shù)據(jù)的,根據(jù)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景需求才能選擇或研發(fā)合適的算法。只有具備上述三個(gè)條件,才能真正形成一個(gè)工程化落地的智能運(yùn)維,如圖2-2所示。▲圖2-2“三架馬車”工程化落地的智能運(yùn)維需要著重提及的是,以往很多用戶忽略了作為智能業(yè)務(wù)運(yùn)維“基石”的運(yùn)維數(shù)據(jù)的重要性。為切實(shí)落地企業(yè)的智能業(yè)務(wù)運(yùn)維規(guī)劃,一方面要強(qiáng)調(diào)運(yùn)維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)作用,另一方面要形成運(yùn)維數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用的全局體系。數(shù)據(jù)采集是指收集、記錄和整理各種類型的數(shù)據(jù)以供分析和應(yīng)用的過程。連云港數(shù)據(jù)采集售價(jià)
基于通用控制器的設(shè)備接入,完成自動(dòng)化裝備自身數(shù)據(jù)、工藝過程數(shù)據(jù)采集。2.**數(shù)據(jù)采集模塊第二類是**數(shù)據(jù)采集模塊,采集現(xiàn)場(chǎng)對(duì)象的物理信號(hào),傳感器將物理信號(hào)變換為電信號(hào)后,**數(shù)據(jù)采集模塊通過模擬電路的A/D模數(shù)轉(zhuǎn)換器或數(shù)字電路將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為可讀的數(shù)字量。例如風(fēng)力發(fā)電機(jī)利用力傳感器實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)混凝土應(yīng)力狀態(tài)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè),為風(fēng)機(jī)混凝土基礎(chǔ)承載力的評(píng)估提供依據(jù),同時(shí)利用加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào),在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行過程中,實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)振動(dòng)狀況并發(fā)送檢測(cè)信息,根據(jù)檢測(cè)信息有效控制風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài),避免由于共振而造成的結(jié)構(gòu)失效,并對(duì)超出幅度閾值的振動(dòng)進(jìn)行安全預(yù)警。將力傳感器和加速度傳感器安裝固定于風(fēng)機(jī)上,傳感器輸出端連接到**數(shù)據(jù)采集模塊的輸入端,**數(shù)據(jù)采集模塊通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳到本地或遠(yuǎn)端服務(wù)器,進(jìn)行下一步數(shù)據(jù)分析和可視化。**數(shù)據(jù)采集模塊的形式可能是數(shù)據(jù)采集板卡、嵌入式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等。對(duì)于自動(dòng)化裝備或機(jī)器人,如果某些關(guān)注的數(shù)據(jù)缺失,無法從其通用控制器直接獲取,此時(shí)可通過加裝傳感器,配合**數(shù)據(jù)采集模塊的方式,完成更多維度的數(shù)據(jù)采集,這種做法很常見。3.智能產(chǎn)品和終端第三類是智能產(chǎn)品和終端。連云港數(shù)據(jù)采集售價(jià)數(shù)據(jù)采集是指收集、整理和分析各種數(shù)據(jù)以獲取有用信息的過程。
也正是堅(jiān)守于此,過去五年,不論是在數(shù)據(jù)采集技術(shù),還是數(shù)據(jù)治理方案等方面,我們都做了很多的工作,也幫助了很多的客戶。比如我們建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集SDK研發(fā)團(tuán)隊(duì),并將SDK全部開源,也維護(hù)著近1500人的開源討論社群,同時(shí)不斷向業(yè)界輸出我們的積累、經(jīng)驗(yàn)和沉淀,讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)不再神秘,更讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)的生態(tài)更好、更健康的向前發(fā)展。二、業(yè)內(nèi)常見的數(shù)據(jù)采集方案目前,市面上常見的埋點(diǎn)方式主要有三種:代碼埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)和可視化埋點(diǎn)。1.代碼埋點(diǎn)代碼埋點(diǎn),即客戶端集成SDK,在客戶端啟動(dòng)的時(shí)候初始化SDK,然后在某個(gè)事件(行為)發(fā)生時(shí),客戶端顯示調(diào)用SDK的接口觸發(fā)相應(yīng)的事件。代碼埋點(diǎn),是**常見的埋點(diǎn)方式,同時(shí)也是“*****”的埋點(diǎn)方式。其優(yōu)點(diǎn)如下:(1)可以精細(xì)控制埋點(diǎn);(2)可以靈活添加自定義事件和屬性;(3)可以滿足更精細(xì)化的分析需求。同時(shí),代碼埋點(diǎn)也有一些缺點(diǎn):(1)前期埋點(diǎn)代價(jià)比較大;(2)埋點(diǎn)的變更,需要伴隨客戶端的發(fā)版。2.全埋點(diǎn)全埋點(diǎn),也叫無埋點(diǎn)、**埋點(diǎn)、無痕埋點(diǎn)、自動(dòng)埋點(diǎn)等,是指無需開發(fā)工程師寫代碼或者只寫少量的代碼,就能預(yù)先自動(dòng)采集用戶的所有行為數(shù)據(jù),然后在數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品上通過點(diǎn)選和配置,來篩選要分析和統(tǒng)計(jì)的對(duì)象。
?線上行為數(shù)據(jù):頁(yè)面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù):應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)械數(shù)據(jù)、話音數(shù)據(jù)、社交傳媒數(shù)據(jù)等。?大數(shù)據(jù)的主要來源:1)商貿(mào)數(shù)據(jù)2)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)3)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集1.來源單一,數(shù)據(jù)量相對(duì)于大數(shù)據(jù)較小2.構(gòu)造單一3.聯(lián)系數(shù)據(jù)庫(kù)和并行數(shù)據(jù)儲(chǔ)藏室大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集1.來源普遍,數(shù)據(jù)量極大2.數(shù)據(jù)種類充沛,包括結(jié)構(gòu)化,半結(jié)構(gòu)化,非結(jié)構(gòu)化3.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的缺乏傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一,且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小,大都使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和并行數(shù)據(jù)庫(kù)房即可處置。對(duì)仰賴并行測(cè)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言,傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性,根據(jù)CAP學(xué)說,難以確保其可用性和擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)收集新的方式?系統(tǒng)日志采集方式很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具,多用以系統(tǒng)日志收集,如Hadoop的Chukwa,Cloudera的Flume,F(xiàn)acebook的Scribe等,這些工具均使用分布式架構(gòu),能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需要。?網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方法從網(wǎng)站上得到數(shù)據(jù)信息。該方式可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁(yè)中抽取出來。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)識(shí)別和解決潛在的風(fēng)險(xiǎn)和問題,降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和損失。
二是各種網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一后才能實(shí)現(xiàn)設(shè)備系統(tǒng)間的互聯(lián)互通,而多種工業(yè)協(xié)議并存是目前工業(yè)數(shù)據(jù)采集的現(xiàn)狀。廣義上,工業(yè)數(shù)據(jù)采集分為工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集和工廠外智能產(chǎn)品/移動(dòng)裝備的數(shù)據(jù)采集(工業(yè)數(shù)據(jù)采集并不局限于工廠,工廠之外的智慧樓宇、城市管理、物流運(yùn)輸、智能倉(cāng)儲(chǔ)、橋梁隧道和公共交通等都是工業(yè)數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用場(chǎng)景),以及對(duì)ERP、MES、APS等傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。如果按傳輸介質(zhì)劃分,工業(yè)數(shù)據(jù)采集可分為有線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集。02工業(yè)數(shù)據(jù)采集的特點(diǎn)工業(yè)數(shù)據(jù)采集具有一些鮮明的特征,在面對(duì)具體需求時(shí),不同場(chǎng)景會(huì)對(duì)技術(shù)選型產(chǎn)生影響,例如設(shè)備的組網(wǎng)方式、數(shù)據(jù)傳輸方式、數(shù)據(jù)本地化處理、數(shù)據(jù)匯聚和管理等。1.多種工業(yè)協(xié)議并存工業(yè)領(lǐng)域使用的通信協(xié)議有很多,如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPCUA,以及大量的廠商私有協(xié)議。這種狀況出現(xiàn),很大程度上是因?yàn)楣I(yè)軟硬件系統(tǒng)存在較強(qiáng)的封閉性和復(fù)雜性。設(shè)想在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng),不同廠商生產(chǎn)的設(shè)備,采用不同的工業(yè)協(xié)議,要實(shí)現(xiàn)所有設(shè)備的互聯(lián),需要對(duì)各種協(xié)議做解析并進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)采集為企業(yè)提供了客觀、準(zhǔn)確的信息,幫助其做出更明智的決策,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。湖州定做數(shù)據(jù)采集管理系統(tǒng)
ERP能夠有效的利用和管理整體資源。連云港數(shù)據(jù)采集售價(jià)
蘇州飛萊棲提供兼容性強(qiáng)大的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)成效,具體體現(xiàn)在
1.提供了生產(chǎn)線設(shè)備端的交互入口,讓人、機(jī)、料互相交互成為可能。
2.將每臺(tái)設(shè)備的指令直接下達(dá)到具體設(shè)備,操作人員按相關(guān)指令進(jìn)行作業(yè)任務(wù),減少溝通成本、保障按計(jì)劃有序開展工作。
3.集成監(jiān)控檢測(cè)加工設(shè)備的關(guān)鍵指標(biāo),避免了質(zhì)量異常的發(fā)生,節(jié)省了返工成本
4.集成了安燈系統(tǒng),支持在安全、人員、質(zhì)量、響應(yīng)和成本方面的不斷改進(jìn),減少浪費(fèi)
5.與CNC工位相互結(jié)合,提升了生產(chǎn)數(shù)據(jù)交互的穩(wěn)定性,避免異常的發(fā)生。
6.設(shè)備日常維護(hù)作業(yè)計(jì)劃由系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生,防止遺漏延期,確保計(jì)劃正確執(zhí)行,減輕維修部門主管工作,提高了人員的工作效率;
7.設(shè)備日常維護(hù)作業(yè)有序進(jìn)行,保障了設(shè)備的穩(wěn)定性,降低了生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、降低了設(shè)備維修成本。
8.設(shè)備管理系統(tǒng)OEE的比較大優(yōu)化。時(shí)間稼動(dòng)率(可用率),性能稼動(dòng)率(表現(xiàn)指數(shù)),良品率(質(zhì)量指數(shù))
9.可視化車間看板。通過多維度的統(tǒng)計(jì)、分析、計(jì)算為管理者提供企業(yè)數(shù)據(jù)的可視化展示,實(shí)現(xiàn)目視化管理,從而降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本,提升各個(gè)業(yè)務(wù)部門協(xié)同效率。 連云港數(shù)據(jù)采集售價(jià)