笔记本电脑上的数据漂浮在云端
笔记本电脑上的数据漂浮在云端

混合云汇总:

使用混合云解决方案架构可以带来“两全其美”的价值。基于FactoryLogix IIoT平台上下文化的数据可用于即时实时的运营控制和管理,完全上下文化的数据也可通过基于标准的数据仓库提供给基于云的分析系统,从而实现企业级的业务管理。混合云避免了单独使用基于站点或基于云的解决方案时所遇到的固有限制。

什么是混合云?

在组装制造上下文中,术语“混合云”指的是实际技术相结合以提供最高性能、但最简单的整体解决方案的方式,以满足整个业务范围内各种需求的需求。整体解决方案是建立在一系列的层:

1层-车间IIoT:

IIoT标准的使用,以及现有的遗留接口,直接从机器实时收集数据,而不需要中间件。这包括远程控制机器和操作的能力。

直接从这一层向云发送数据对于面向工厂的使用是没有意义的,因为从每个源单独收集的数据本身几乎没有意义。机器只能报告它们内部感知到的东西,而不需要任何与整体事件相关的上下文。简单地将这类数据从机器直接转移到云上,意味着分析无法创造价值,因为在许多不同的数据点之间创建关系几乎是不可能的。根据已经这样做的实际案例估计,这样做会使发送到云的数据的潜在价值的80%或更多变成无用的。

Layer #2 FactoryLogix上下文化& MES:

收集数据从所有站在工厂和操作,FactoryLogix提供了一个独特的奇异平台来整合所有的数据,能够提供许多不同的语境化的事件发生,有关他们适用的生产配置,规划,物流和其他活动。这个过程驱动的许多FactoryLogix的增值特性,包括材料提取信号的生成,能够适应新工作岗位的生产计划没有风险的材料短缺,未能完成,安排中断,以及生产指示板,自动提醒和警报,和进步的视觉反馈。

第二层完全专注于车间的优化,要求接近即时响应和无风险操作。在云中拥有这种上下文化和MES层会带来风险,因为不可避免地要依赖于internet / intranet连接,它与其他业务关键型应用程序共享。来自车间的原始数据的大小,特别是与可跟踪性相关的原始数据可能非常大,并且总是具有时间限制,这可能会使即使是最快的连接不时地超载。当使用任何数字解决方案来控制和管理生产以及收集可追溯性数据时,系统连接的丢失意味着立即停止所有生产活动,否则数据可能丢失和出错。还有一个安全方面的顾虑,就是要直接接触或从车间设备中接触到外界的影响。

尽管FactoryLogix作为一个云解决方案是完全可部署的,但是这样做的潜在影响(由于云通信的本质而可能延迟响应和增加风险)必须得到充分理解和接受。在大多数情况下,这不是推荐的方法。

第3层:数据仓库和分析

从车间持续收集的数据,一旦被FactoryLogix上下文化,在与分析软件(如商业智能(BI))一起使用时,有进一步的潜在价值。有许多这样的系统可用,而且可能已经在制造业的财务方面使用了。使用这些工具的报告和分析利用了数周、数月甚至数年的数据,包括来自企业内多个制造站点的潜在数据,以及来自其他企业工具(如ERP)的额外数据。在这种级别的报告中,在专用数据仓库中以完全限定的上下文形式存储大量数据是极其重要的。为报告而优化的数据仓库的结构与用于实时制造管理的结构完全不同。因此,FactoryLogix创建一个连续的数据输出,将上下文化的事件提供给数据仓库以进行报告。然后可以执行非常长的、详细和复杂的报告,显示kpi、值、趋势和分析结果,而不会对实时制造的性能产生任何影响,而且由于数据表示的方式,可以大大提高效率。

使用标准工具的数据仓库和相关分析报告既可以存在于现场,也可以存在于云中。FactoryLogix和数据仓库之间的数据传输具有弹性和健壮性,而且是安全的,因此不会受到任何internet或intranet连接速度、可靠性或安全问题的影响。数据本身在本质上也更加紧凑,减少了对网络基础设施的压力。

FactoryLogix &混合云最佳实践

我们对企业客户的建议是完全采用混合云方法。这主要包括以下内容:

层# 1具有:

在可能的情况下,利用本地支持的、基于标准的IIoT数据连接,使用现有的FactoryLogix x-Link适配器连接遗留设备。

Layer #2 FactoryLogix上下文化& MES:

在本地基于站点的服务器上运行FactoryLogix,满足任务关键型性能需求。

第3层:数据仓库和分析

设置FactoryLogix来创建并填充一个基于云的数据仓库,该仓库结合了来自所有站点的数据,利用现有的或新的分析工具来满足业务需求。

随着技术的不断进步,来自数据仓库的信息的另一个用途是用于更高级的分析,与常规的基于统计分析的工具相比。我们必须做好准备,在云中拥有100%有意义的、可操作的数据,而不是简单地发送任何东西和所有东西,这最终将导致巨大的浪费和失去机会。