Традиционные операционные системы могут выиграть от использования датчиков и современных облачных технологий, чтобы стать новым промышленным Интернетом вещей

За последние пять десятилетий операционные технологии (OT), такие как SCADA, широко использовались для управления, мониторинга и контроля физических устройств и процессов на объектах в рамках промышленных операций. В то время как OT продолжают помогать таким отраслям, как горнодобывающая промышленность, производство, строительство и коммунальные услуги, следующим шагом является интеграция этих систем с датчиками и облачными технологиями, превращающая традиционную SCADA в новый промышленный Интернет вещей (IIoT).

Традиционно SCADA поддерживается простыми инструментами обслуживания на основе условий в централизованных системах, которые имеют такие ограничения, как фрагментация технологий, отсутствие подключения и несинхронизированные наборы данных. С последними достижениями Индустрии 4.0 и децентрализованным характером Интернета вещей роль существующих систем, таких как SCADA, снижается. Традиционные системы, которые собирают и хранят данные, могут выиграть от современных, более экономичных процессов прогнозирования и автоматизированных действий для повышения эффективности и снижения эксплуатационных расходов.

Хорошая новость заключается в том, что можно внедрить решения IIoT с большинством систем SCADA, не прерывая работу существующей инфраструктуры. Интеграция OT с датчиками и расширенной аналитикой данных выполняется быстрее и проще, чем думает большинство организаций.

«Для заказчика водоснабжения компания SpiralData перенесла данные из системы SCADA (Ignition) в масштабируемую платформу анализа данных менее чем за день. Интеграция между OT и IIoT происходит быстро и больше не является узким местом», — говорит Крис Янс, технический директор SpiralData.

Любой тег SCADA можно безопасно передать в облако с помощью функции сохранения и пересылки. Пропускная способность оптимизирована и, следовательно, высока, что позволяет создать высокорентабельное хранилище данных. В облаке озера данных можно легко внедрить для проверки в будущем, удовлетворяя требованиям аналитики с минимальными изменениями в существующей реализации. Наконец, рабочие места машинного обучения, которые занимаются обучением и развертыванием моделей, можно увеличивать и уменьшать в зависимости от потребностей. Возможна двусторонняя связь, позволяющая развертывать локальные выводы машинного обучения на периферии для малой задержки и недорогой прогностической аналитики.

Подъем и перенос наборов данных SCADA на вашу аналитическую платформу больше не является препятствием для принятия решений на основе данных, как это было раньше. Это возможность оптимизировать сеть и ее активы, что приводит к новым процессам прогнозирования и автоматизированным задачам для снижения затрат и повышения эффективности.

SpiralData — это агентство по анализу данных с полным спектром услуг, предоставляющее стратегии данных, корпоративные технологии, науку о данных и индивидуальные решения в области искусственного интеллекта для организаций любого размера, стремящихся принимать решения на основе данных. Узнайте больше о том, как SpiralData помогает создавать более разумные организации с помощью анализа данных: https://spiraldatagroup.com.au/