工業物聯網 (IIoT) 與 Elastic Stack – 上

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2021-10-21
工業物聯網 (IIoT) 與 Elastic Stack – 下
2021-10-27

工業物聯網 (IIoT) 使製造業能從成千上萬個感測器與裝置中獲取資料。連接這些資料對監控生產程序以進行後續的分析非常重要。

然而,其中的挑戰是基於預測分析與廠房安全所需的資料收集和標準化。

即使是小型的製造商,也時常依賴數百台機器及感測器運作多間廠房,它們能在幾毫秒內產生數 TB 的資料,但資料卻不會被儲存及分析,因此顯得毫無價值。

 

「透過 Elastic,您可以收集、強化及分析 IIoT 數據,也能讓主管對整個生產過程更加瞭解。」- Marco De Luca, Principal Solution Architect

 

能大規模收集這些資訊將是重要的差異化因素,Elastic 優化了生產過程,從而提升效率與產品品質。

除了上述困境,製造業者通常至少還會面臨下列任一挑戰:

  • 即使是新興製造公司,也會有一些封存許久的舊機器,而機器的生命週期為 10 到 20 年。如何將這些舊設備融入現代分析平台是公司需解決的難題。
  • 對機器設備有全盤的了解是維護預測和維運的基石,因為不同的裝置使用不同技術進行通信,連網方式也不同。
  • 許多專有的解決方案彼此互不相通。該如何從這些系統中獲取資料並連結到他台機器?
  • 有些製造業已在考慮如何建立資料平台以監控所有新舊系統。但該如何利用這些數據,無論是基於營運/維護,還是為了建立額外/新的商業案件或服務

 

資料收集與分析對懂得箇中之道的公司有許多好處,除了能優化生產過程與提升產品品質,它們還能做到更多事情。

 

一個精心設計的監控解決方案,加上預測性維護,能大幅降低成本。感應器資料能顯示一個設備的狀況或產品品質。此外,它也減少資源的消耗。MM Karton 已藉由減少 20% 的原料消耗量證明了這點。

 

為您的 IIoT 資料分析奠定基礎

為了能充分利用異質資料 (heterogeneous data),您需將其儲存在一個單獨的環境中,並能隨需求擴展。Elasticsearch 就是上述情形的最佳選擇。Elasticsearch 不僅能大規模儲存資料,也能用機器學習分析資料,且可以按您喜好將資料視覺化。

 

一旦可以收集到每個工廠的相關資料,想像一下全面的監控能如何提升工廠的生產效率。將各種資料儲存在 Elasticsearch 中,並用 Canvas 將多個組裝廠的資料在單一視窗呈現,就如同製作一頁連接動態資料的簡報一樣簡單。

對於不同裝配廠有全局概觀的確很好,但您也會想深入了解每個廠房機器的性能。 此外,您也需要結合每個供應商的資料模型,並確認相關性。

 

詳細的 IIoT 與 Elastic Stack 應用案例請參考:工業物聯網 (IIoT) 與 Elastic Stack – 下