چالش‌های یکپارچه‌سازی و استانداردسازی داده‌ها در سیستم‌های ابزار دقیق چند برند

در محیط‌های صنعتی مدرن،سیستم‌های ابزار دقیقبه ندرت از یک تولیدکننده واحد می‌آیند. کارخانه‌ها، آزمایشگاه‌ها و عملیات میدانی اغلب ترکیبی از دستگاه‌های قدیمی، حسگرهای هوشمند پیشرفته و ابزارهای تخصصی از چندین برند را به کار می‌گیرند. در حالی که این تنوع به مهندسان اجازه می‌دهد تا بهترین ابزار را برای هر کار انتخاب کنند، اما همچنین یکشبکه پیچیده از فرمت‌های داده، پروتکل‌ها و استانداردهاایجاد می‌کند که باید برای نظارت، کنترل و تجزیه و تحلیل مؤثر هماهنگ شوند.

واقعیت چند برند

یک کارخانه شیمیایی ممکن است داشته باشد:

• فرستنده‌های فشارآنالوگ قدیمی از دهه 1990فلومترهای دیجیتال
• با استفاده از پروتکل‌های اختصاصیسنسورهای دمای هوشمند
• با عیب‌یابی داخلیآنالایزرهای آزمایشگاهی
• که گزارش‌های CSV یا XML را صادر می‌کنندهر دستگاه ممکن است به یک «زبان» متفاوت صحبت کند و

ادغام داده‌ها—فرآیند ترکیب داده‌ها از چندین منبع به یک قالب واحد و قابل استفاده—یک چالش مهم است.چالش‌های کلیدی

1.

ناسازگاری پروتکلبرندهای مختلف اغلب از پروتکل‌های ارتباطی متفاوتی استفاده می‌کنند (به عنوان مثال، Modbus، HART، Profibus، APIهای اختصاصی). بدون مترجم یا میان‌افزار، این سیستم‌ها نمی‌توانند مستقیماً داده‌ها را تبادل کنند.

2.

مدل‌های داده‌ای غیر یکنواختحتی زمانی که پروتکل‌ها سازگار هستند،

ساختار و معناشناسیداده‌ها ممکن است متفاوت باشد. یک فلومتر ممکن است بر حسب لیتر در دقیقه گزارش دهد، دیگری بر حسب متر مکعب در ساعت، و سومی ممکن است کدهای تشخیصی را در همان جریان داده شامل شود.3.

کیفیت و دقت داده‌هاادغام مجموعه‌داده‌ها از چندین منبع می‌تواند خطاها را در صورت ناسازگاری استانداردهای کالیبراسیون، همگام‌سازی زمان‌بندی یا وضوح اندازه‌گیری، تشدید کند.

4.

مسائل مقیاس‌پذیریبا افزودن دستگاه‌های بیشتر، پیچیدگی یکپارچه‌سازی به صورت تصاعدی افزایش می‌یابد. بدون یک چارچوب استاندارد، هر دستگاه جدید ممکن است نیاز به کار یکپارچه‌سازی سفارشی داشته باشد.

5.

خطرات امنیت سایبرییکپارچه‌سازی چندین برند اغلب به معنای ایجاد پل بین مدل‌های امنیتی مختلف است. یک پیوند ضعیف در امنیت یک دستگاه می‌تواند کل شبکه را به خطر بیندازد.

راهبردهایی برای غلبه بر این چالش‌ها

استفاده از استانداردهای باز

پروتکل‌هایی مانند

OPC UAیاMQTT با Sparkplug Bچارچوب‌های خنثی از نظر فروشنده را برای تبادل داده‌های ساختاریافته و ایمن ارائه می‌دهند.پیاده‌سازی یک مدل داده‌ای یکپارچه

یک

مدل اطلاعاتیدر سراسر کارخانه یا شرکت تعریف کنید که واحدها، قراردادهای نام‌گذاری و الزامات ابرداده را استاندارد می‌کند.استفاده از میان‌افزار و دروازه‌ها

مبدل‌های پروتکل، دروازه‌های لبه یا پلتفرم‌های اینترنت اشیا صنعتی را برای نرمال‌سازی داده‌ها قبل از رسیدن به سیستم‌های SCADA، MES یا تجزیه و تحلیل ابری مستقر کنید.

اعمال حاکمیت داده‌ها

قوانینی را برای کالیبراسیون، زمان‌بندی و بررسی کیفیت ایجاد کنید تا اطمینان حاصل شود که داده‌های یکپارچه قابل اعتماد هستند.

برنامه‌ریزی برای امنیت سایبری

سیاست‌های احراز هویت، رمزگذاری و کنترل دسترسی سازگار را در همه دستگاه‌ها، صرف نظر از برند، اعمال کنید.

بازده استراتژیک

هنگامی که داده‌های ابزار دقیق چند برند با موفقیت یکپارچه و استاندارد می‌شوند:

دید عملیاتی

• بهبود می‌یابد و تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر و مبتنی بر داده را امکان‌پذیر می‌کندنگهداری پیش‌بینی‌کننده
• با مجموعه‌داده‌های تاریخی یکپارچه دقیق‌تر می‌شودگزارش‌دهی انطباق
• از طریق داده‌های سازگار و تأیید شده ساده می‌شودمقیاس‌پذیری
• افزایش می‌یابد و به دستگاه‌های جدید اجازه می‌دهد تا با حداقل اصطکاک اضافه شوندنتیجه

سیستم‌های ابزار دقیق چند برند در اکثر محیط‌های صنعتی یک واقعیت هستند، اما بدون رویکردی آگاهانه برای

یکپارچه‌سازی و استانداردسازی داده‌ها، می‌توانند به منبع ناکارآمدی و خطر تبدیل شوند. با پذیرش استانداردهای باز، مدل‌های داده‌ای یکپارچه و حاکمیت قوی، سازمان‌ها می‌توانند یک پچ‌ورک از دستگاه‌ها را به یکشبکه اندازه‌گیری منسجم و هوشمند—آماده برای خواسته‌های صنعت 4.0—تبدیل کنند.