还用30年前的技术？以更简单的方式使用SCADA数据

发布者： J9娱乐集团时间：2026-04-09

导读：在采集、存储数据▪和监控系■统方面，很多制造■商至今使○用的还是30年之前的技▣术。伴随着目◣前全球市◈场的竞争，大多数工✪业企业在♦工业物联✩网（IIoT）所带来的☆新机遇面♢前犹豫不▼前，他们的顾✭虑与实施▼难度和成◈本相关。

  通过模块◤化的、按需订阅❖的软件可✦以更加简丨单地获得❋工业物联◣◣网（IIoT）的智能数•据分析，从而提供✩更经济的◎过程预测▵分析以帮▵助制造企◉业提高效✯率。

  在采集、存储数据◈和监控系▽统方面，很多制造✭商至今使∷用的还是30年之前的技✯术。伴随着目⊕⊕前全球市✦场的竞争，大多数工◦业企业在▽工业物联※网（IIoT）所带来的※新机遇面▽▽前犹豫不⊙前，他们的顾◇虑与实施❈难度和成►►本相关。

  最近，一份有超◢过400位制造企►业执行主〓管参与的LNS Research调查报告•显示，绝大多数♧企业近期◇没有投资◢于IIoT的计划。如果考虑❋一下工业▿▿企业对于❀现有系统►的花费就◇不难理解◥◥他们为什♡么抗拒在♦新技术上❈的投资。

  旧有的技▣术要经过♧调整来尝◥试利用IIoT的机遇，有的甚至✦可能需要••将现有系·统拆除。为互联网◦时代开发◢出来的、用户买得❖❖起的技术♦可以和现❀有系统一▴起工作，帮助制造‣商深入了▪解工艺流丨程的表现，从而实现▣快速的投▸▸资回报。

有价值的SCADA信息

数据采集▹与监控（SCADA）系统最初◆◆的目的是○采集数据✭✭以及监控▵工艺过程。由于SCADA生成大量✫✫的数据，因此添加❖了历史数✫据库来存☆储这些数◇据。一开始，历史数据❋❋库被用来▸实现常规■的要求，例如为政▪府部门提☆供报告。后来，一些领先✿的工业企✪业认识到▸▸历史数据◈库内部隐◣藏的数据✭✭可以为工◥厂的工艺•流程和生丨丨产提供有✦✦价值的信▽息，可是要获•取以及使◥用这些数◎据会非常❉困难，因为历史⊕数据库的✭设计并不◆是为了“读取”目的或者⊙双向信息✭传输的。

制造执行✧系统（MES）是在20世纪90年代初被引•入的，其目的是⊕⊕尝试在工⊙厂车间SCADA系统与企◈业ERP软件之间❖搭建桥梁。它们也承✭诺提供诸◉◉如关键绩◎效指标（KPI）数据的分〓析功能，从而提高▣工厂车间▲的运行效▿率。MES系统比SCADA系统提供❖更加先进❖的功能，不过很昂▪贵并且实■施过程需◈要更多的•工程设计◢工作。在开发MES的工业时☆代，各种系统▿还是各自◢独立的，而互联网◢的优化主✦要是后知►后觉。

避免被锁定的升级周期

考虑到工❉业企业花▣费在传统⊙软件上的❈时间和成▪本，我们可以〓理解为什▹么一些制♢造商拒绝✪增强现有▼系统。他们担心∷新的系统◆会很贵、需要大量◥的工程设▴▴计以及对♧员工的培♧训，并将公司◎◎锁定在困■难的、昂贵的升♧级、补丁以及♡扩展受限◈的周期之♧内。下一代软▵件将提供◦◦的是使用△简便以及❖用户可以❉买的起的◎价格。

将实时数▴据与历史◤背景结合♢起来会缩◥短分析滞△后，实现即时✯✯分析功能，
甚至在一个事件影响过程性能之前就提供采取行动。图片来源：Trendminer

工业领域的搜索引擎

  正如上文△提到的，访问历史✿✿数据并将◎其转化为◣可操作的◣信息以改‣进操作是∷∷耗时且困✪难的。数据建模◈应用需要‣大量的工◇程设计和☆数据科学▸家才能实▪现。其结果是，只把那些⊙关键任务❈的应用作▽为目标，而将大量∷∷可以提高♦的机会给◢埋没了。

  在2008年，来自于Covestro（当时被称✫✫为拜耳材♢♢料科学）的工程师※※们通过检✯查不同分▴析模型以☆及识别在✩试验项目❋❋基础上进☆行扩展所►遇到的限◈制来利用▴时间序列〓数据。通过他们▽对于工艺∷过程运行◣的深入了♦解，工程师们◈为一般用○户创造了“基于搜索∷∷模式的探◤◤索和预测▹类型的过▿程分析功⊙能”。这个平台♢独特的多★维搜索功◤能让用户▹可以快速▵▵简单地找❈到精确的✩信息，而不需要✧昂贵的建✩✩模项目和▸数据科学♦♦家。

  解释其工◇作原理的▣一个简单▾例子是歌▽名识别应△用Shazam。尽管Shazam使用的技♧术不同，但是其概※念是类似〓〓的。与其尝试♢将一首歌▲的每一个◎音符都在❈其庞大的♢歌曲数据▴库中进行⊙匹配，Shazam使用模式✩识别软件✩来寻求“高能量内⊕容”或者一首◆歌里面最✧独特的一♧些特性，进而与数△据库中的▵类似特性✫进行匹配。这是对此❖复杂过程❉的简单解◎释，从而让用⊙户可以快▵▵速地、高精确度★★地找到歌◉曲名称。

  工业领域‣所要求的○算法要比◣搜索软件▹更加复杂，会与现有■的历史数❀据库连接，进而为一▪个索引设✯✯立一个存✯储数据库⊙层的数据〓列。这个软件〓为了通过◢批处理或♡连续工艺❋进行搜索，而简化了✪✪对感兴趣▪的时间段⊙的查找、过滤、叠加以及◥对比。

  不仅如此，下一代软❖❖件让用户✩可以搜索✫✫特定的操✫作工况、工艺漂移、操作员行❖为、工艺不稳❈❈定性或者◣震荡。通过将这▲些先进的●搜索模式△组合起来，用户可以►将他们需◥要的信息✫✫解锁。例如，一个操作◢员将多个▲数据层或❖时间段进►行对比，来探索哪♧些传感器✩或多或少♡的偏离基○础值，继而通过▲调整提高■生产效率。

情境化和预测性

  除了更加✪简单的搜❀索功能，也需要关◤注过程数★★据情境化■和预测性〓分析功能。工程师和◆操作员可‣以提供注◉释来获取◦更多洞察△力。预测性分►析功能可▪以通过将✪所保存的✯历史模式◢与实时过◥程数据进✭行对比，从而实现▾对异常的◇以及不希·望出现的✭✭过程事件▪▪的早期报▲警检测。对工艺过♧程可能的∷轨迹的计✭算，可以在其❀发生之前✪预测过程▪变量以及❖行为。这让操作◉员具备了〓判断最近·的过程调∷∷整是否与▼预期的过▪▪程表现相✿✿匹配的能◈◈力。如果不匹△配，操作员可‣以主动地►调整设定‣值。

在线订阅模式

  要想解决▣传统软件〓的挑战，在线订阅❈价格可以❈让所有企●业买得起❉工艺分析▸功能，而且将企◇业从花费◦时间和金✧钱来增加❉❉额外的许♢可和及升✦级中解放◥◥出来。当用户登△陆的时候，他们会自○动获取最∷新版本的♡♡软件。

  企业可以•更好地利◈用其在高✭质量历史✯✯数据库方•面的投资，其方式为◆通过连接✩到低成本▾的预测分✭✭析软件上，可以为现◥◥有历史数►据库提供■更加有价◣值的企业▿洞察力。买得起的、即插即用☆的软件可✫✫以帮助企⊙业提高运▪行效率，加速IIoT的实现。在这个充◥满变革的▹时代，要想保持✧竞争力，企业将不⊙能把目光●局限在现▲有系统上‣了。

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