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那些年,物联网告诉我们的事 PART 1

物联网(IoT)的使用可以减少能源消耗、改变供应链,从总体上改善数十亿人的生活质量。

然而,实现这些目标并非易事。物联网需要将 OT 和 IT 集成在一起,需要确定何时以何种方式采用新技术(如机器学习),还需要创建安全数据共享协议。我们之所以了解这些需求是因为我们进入这个“新”市场已经超过 35 年了。一千多家领先的公用事业公司、95% 的大型石油和天然气公司,以及超过 65% 的财富 500 强工业企业依靠 PI System 的高保真度实时见解来运营他们的业务。PI System™ 的应用示例可以在海上石油平台和食品生产设施中找到。我们帮助医学研究人员分析可穿戴设备的数据,我们跟踪各国的电力生产情况。

关于物联网,有哪些突出的方面?

1

-用户产生的数据量超出他们的设想-

大 量的机器产生了大数据中的大数据。智能挖掘站点每天生成的数据量可高达 2PB。一幢大楼平均每天会生成250GB 的数据。IDC 研究公司估计,全球数字数据存储量每两年就会翻一番,快速增长的原因主要是设备数量增加。到 2020 年,互联网上 46% 的“人”将会是机器。收集和挖掘这些数据是提高效率、减少能耗和真正实现可持续发展的关键。数据的数量和种类将是前所未有的。

这样的数据增长速度,技术上并不容易应对。分析师估计,从石油钻井平台上的 30,000 个传感器中收集上来的数据只有 1% 用于决策。

不过,如果能够有效管理这些数据,便会发掘数据后面隐藏的故事。振动分析系统每秒可以吸收超过 200,000 个信号,并且可以近乎实时地检测轴失准、待决故障和其他问题 - 从而可以节省数百万美元的维修费用,避免停机。

旋转设备的预测性维护

National Instruments 公司使用 PI System 实例

挑战

维护人员需要实时查看遗留资产的运行状况,以便在早期阶段发现问题。手动测量效率低下且结果不一致。

解决方案

National Instruments 的传感器能够检测高频振动数据。这些数据由 PI System 捕获后发送到 Microsoft® Azure 中托管的服务器。

结果

提高了资产运行状况的可见性。降低了维护成本。

2

-多样性(标准)是生活的本质-

运营技术 (OT) 的标准不断增加。例如,风电场可能会以 140 种不同的格式,持续地从 300,000 多个“标签”或数据点中主动捕获数据。不同市场有不同的偏好:OPC 和 OPC UA 广受制造商青睐,而 BACnet 在建筑管理市场颇受欢迎。

为什么会有如此广泛的多样性?物联网中的很多设备置于条件艰苦的环境中,连续工作数年无需人为干预。例如,在美国,电力变压器的平均使用年限超过 40 年。性能比便利性更为重要。

DTE 能源公司是美国排名第 12 的公用事业公司,在其服务区域内追踪着超过 2500 万台智能电表、物联网网关、变压器和其他资产。尽管这些资源来自不同的供应商,并以令人眼花缭乱的格式生成数据,但 DTE 能够通过数据清楚地了解正在发生的事情,借助数据信息避免了数百万分钟的停机时间和数百万美元的损失。

DTE 能源公司减少客户停机时间

使用无线传感器

挑战

确定停电位置,从而准确地将维修人员派遣到故障地点,尽量减少巡查和停机时间。

解决方案

安装无线传感器以帮助查明故障位置。利用 OSIsoft 技术在整个企业中收集和共享此类数据。

结果

预计每年可消除 660 万分钟的客户停机时间。避免了采用等效SCADA 解决方案所需的 2500 万美元开销。

3

-云端并不是万能的-

今天的云系统蔚为壮观。您可以立即启动数十万台服务器。但是,云端设备距离您的设备或数据通常有几英里的距离,这会增加计算成本。例如,Wikibon 公司的 David Floyer 估计,通过将大部分信息存储在边缘而不是将其全部发送到云端,小型海上风电场可以将其带宽和存储成本降低 36%。IDC 估计,40% 的数据将在其源头生成、分析和存储。

云端也有脆弱的时候。即便是大型的云服务公司,有时也需要忍受持续数小时的停电。长时间无法访问电子邮件或公司文件令人抓狂。对于制药企业而言,数据中断可能意味着必须废弃当前的生产。炼油厂的数据故障可能会导致安全问题。考虑到此类风险,许多应用根本无法迁移到云端。

此外,延迟也是一种风险。自动驾驶汽车每秒可产生 1GB 的数据。自动采矿卡车产生的数据量更多。并且,这些车辆还需要依据实时信息进行决策。

对运输卡车进行远程资产监控

使用 PI System 和 Cisco 路由器

挑战

采矿设备通常在偏远地区运行。由于不可靠/间歇性的网络连接,数据采集非常困难。

解决方案

在网络边缘运行 PI Connector的 Cisco 路由器可以流式传输和/或缓冲数据。

结果

提高了资产运行状况的可见性。降低了维护成本。提高了效率。

敬请期待《那些年,物联网告诉我们的事 PART 2》

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181126B17I9I00?refer=cp_1026
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