Trang chủ Liên hệ

Cơ sở dữ liệu SQL và noSQL trong các ứng dụng IoT

CÔNG TY TNHH THIẾT BỊ ĐO LƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN 08/01/2023

Ngày nay, cảm biến ở khắp mọi nơi. Họ làm mọi thứ, từ đếm các bộ phận trên dây chuyền lắp ráp đến đo lường chất lượng sản phẩm. Nhưng một số thách thức lớn nhất xảy ra sau khi các phép đo đã được thực hiện. Tại thời điểm đó, bạn phải quyết định: Tôi thu thập dữ liệu ở đâu và làm cách nào tôi có thể sử dụng dữ liệu đó để cải thiện hoạt động của mình bằng cách giảm độ biến thiên và cải thiện chất lượng hoạt động sản xuất kinh doanh?

Lựa chọn CƠ SỞ DỮ LIỆU NÀO 

Trong lĩnh vực sản xuất, hoạt động thời gian thực đòi hỏi thu thập dữ liệu nhanh để phân tích tối ưu. Nói chung, các công ty sản xuất tiếp cận việc thu thập dữ liệu theo một trong hai cách: với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống hoặc Historian.

Mỗi cung cấp những lợi thế riêng biệt. Một cơ sở dữ liệu quan hệ được xây dựng để quản lý các mối quan hệ, nhưng một Historian được tối ưu hóa cho dữ liệu chuỗi thời gian. Ví dụ, cơ sở dữ liệu quan hệ rất tốt trong việc trả lời một câu hỏi như: “Khách hàng nào đã đặt hàng lô hàng lớn nhất?” Tuy nhiên, xuất sắc trong việc trả lời các câu hỏi như: “Độ lệch chuẩn của đơn vị sản xuất hàng giờ ngày nay là gì?”

Cơ sở dữ liệu quan hệ

Loại cơ sở dữ liệu này là một tùy chọn lý tưởng để lưu trữ thông tin theo ngữ cảnh hoặc phả hệ về quy trình sản xuất của bạn. Bản chất quan hệ của cơ sở dữ liệu cung cấp một kiến ​​trúc linh hoạt và khả năng tích hợp tốt với các hệ thống kinh doanh khác. Khi mở rộng chức năng của cơ sở dữ liệu quan hệ cho các ứng dụng sản xuất, các công ty tận dụng tính mở của nó bằng cách tạo và quản lý các bảng tùy chỉnh để lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như các cơ sở dữ liệu khác, nhập các giá trị thủ công thông qua biểu mẫu và tệp XML.

Khi cơ sở dữ liệu quan hệ lớn, tôi thấy các nhà cung cấp cải thiện hiệu suất hệ thống của họ trong các ứng dụng sản xuất giao dịch, chẳng hạn như thu thập dữ liệu từ đầu đọc RFID. Khi nắm bắt thông tin theo ngữ cảnh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian từ một số lượng nhỏ cảm biến, cơ sở dữ liệu quan hệ có thể hoạt động tốt nhất.

Cơ sở dữ liệu Historian NoSQL

Đầu tiên, sản xuất hoạt động trong thời gian thực, đòi hỏi thu thập dữ liệu rất nhanh để phân tích tối ưu. Một Cơ sở dữ liệu Historian cung cấp hiệu suất đọc / ghi nhanh hơn 10-20 lần so với cơ sở dữ liệu quan hệ và độ phân giải 1 mili giây cho dữ liệu thời gian thực. Ngoài ra, sử gia toàn nhà máy được tối ưu hóa cho dữ liệu ‘chuỗi thời gian’, trong khi cơ sở dữ liệu quan hệ được xây dựng để quản lý các mối quan hệ. Ví dụ, cơ sở dữ liệu quan hệ rất tốt trong việc trả lời một câu hỏi như: Khách hàng nào đã đặt hàng lô hàng lớn nhất? Một nhà Historian toàn nhà máy, mặt khác, xuất sắc trong việc trả lời các câu hỏi như: Độ lệch chuẩn của đơn vị sản xuất hàng giờ ngày nay là gì?

Với các thuật toán nén mạnh mẽ, một Cơ sở dữ liệu Historian có thể lưu trữ nhiều năm dữ liệu trực tuyến một cách dễ dàng và an toàn, giúp hỗ trợ hiệu suất và giảm bảo trì với chi phí thấp hơn.

Như với bất kỳ dự án phần mềm lớn nào, chi phí và thời gian để thực hiện lưu trữ dữ liệu sản xuất có thể tạo ra kết quả có thể đạt được và ROI dường như sẽ còn xa trong tương lai. Đây hoàn toàn là trường hợp với kiến ​​trúc cơ sở dữ liệu quan hệ và nhiều giao diện tùy chỉnh cần thiết để thực hiện với các hệ thống thời gian thực. Cơ sở dữ liệu quan hệ cũng yêu cầu các công ty tự tạo và quản lý các bảng tùy chỉnh, có thể tốn nhiều thời gian.

Tuy nhiên, sử dụng các giao diện tiêu chuẩn cho một Cơ sở dữ liệu Historian có thể giảm thời gian thực hiện khoảng 50%, giảm chi phí chung. Cũng không có quản lý hoặc tạo dữ liệu ‘lược đồ’, kích hoạt, thủ tục được lưu trữ hoặc chế độ xem. Với tính năng dễ sử dụng này, bạn có thể cài đặt và định cấu hình hệ thống trong vài giờ mà không cần các dịch vụ chuyên biệt, chẳng hạn như mã hóa tùy chỉnh hoặc tập lệnh cho cài đặt.

Bảo trì dài hạn cũng được đơn giản hóa rất nhiều. Với một nhà Historian toàn nhà máy, không cần bảo trì trực tuyến. Tuy nhiên, với cơ sở dữ liệu quan hệ, bảo trì có thể là một công việc toàn thời gian, vì các công ty phải quản lý tài liệu lưu trữ và dung lượng đĩa do nén kém (xem hình). Ngoài ra, nhập khẩu và bảo trì thẻ phải được thực hiện trong thời gian ngừng hoạt động theo lịch trình, vì không có bảo trì trực tuyến.

Một Historian dữ liệu toàn nhà máy cho phép các công ty thu thập và phân tích khối lượng thông tin khổng lồ được tạo ra trong các nhà máy để cải thiện hiệu suất, tích hợp khu vực sản xuất và hệ thống kinh doanh và giảm chi phí đáp ứng các quy định của ngành. Thu thập và phân tích dữ liệu có thể giúp tăng chất lượng và tính nhất quán của sản phẩm, ví dụ, bằng cách so sánh các hoạt động sản xuất trong quá khứ, phân tích dữ liệu trước một sự kiện ngừng hoạt động và vạch ra các hoạt động sản xuất lý tưởng so với các hoạt động trong quá trình. Dữ liệu tổng hợp cũng cho phép chuẩn bị báo cáo và chia sẻ thông tin bằng các công cụ trình duyệt Web tiêu chuẩn.

Data Historian

Cuối cùng, Cơ sở dữ liệu Historian cũng đóng vai trò là mắt xích quan trọng giữa hoạt động của nhà máy và doanh nghiệp, cung cấp cho các hệ thống kinh doanh dữ liệu thực tế mà họ cần để có được bức tranh rõ ràng, chính xác về tình trạng sản xuất hiện tại hoặc xu hướng lịch sử. Thông tin chi tiết này có thể mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng cho phép khách hàng truy cập an toàn thông tin trạng thái đơn hàng.

Các Cơ sở dữ liệu Historian cũng được thiết kế để tồn tại sự khắc nghiệt của sàn sản xuất và có khả năng tiếp tục thu thập và lưu trữ dữ liệu ngay cả khi kho dữ liệu chính không có sẵn. Một tính năng khác thường được tìm thấy trong Cơ sở dữ liệu Historian là khả năng nén dữ liệu, giảm dung lượng ổ đĩa cần thiết. Khi thu thập dữ liệu chuỗi thời gian nhanh chóng (với tốc độ đọc lại dưới 5 giây) cho vài nghìn cảm biến, Cơ sở dữ liệu Historian có thể hoạt động tốt nhất.

Điều tốt nhất của cả hai loại cơ sở dữ liệu

Khi cơ sở dữ liệu quan hệ và Cơ sở dữ liệu Historian được triển khai trong doanh nghiệp, các công ty có thể thu thập và phân tích khối lượng thông tin khổng lồ được tạo ra trong các nhà máy của họ, cải thiện hiệu suất, tích hợp khu vực nhà máy với hệ thống kinh doanh và giảm chi phí cho ngành công nghiệp hội họp quy định.

Như nhiều chuyên gia chất lượng Six Sigma đã tuyên bố, “Bạn không thể cải thiện những gì bạn không đo lường được.” Thu thập dữ liệu toàn nhà máy có thể làm điều này khả thi.

Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích, chẳng hạn như Microsoft Excel hoặc các giải pháp báo cáo ngoài luồng khác, bạn có thể tăng chất lượng và tính nhất quán của sản phẩm bằng cách so sánh các hoạt động sản xuất trong quá khứ, phân tích dữ liệu trước sự kiện ngừng hoạt động và lập kế hoạch sản xuất lý tưởng trong quá trình chạy. Các công cụ phân tích ngày nay giúp dễ dàng tổng hợp dữ liệu, chuẩn bị báo cáo và chia sẻ thông tin bằng các trình duyệt Web tiêu chuẩn.

Thu thập dữ liệu trong quá trình toàn nhà máy cũng đóng vai trò là mắt xích quan trọng giữa quy trình của nhà máy và hoạt động kinh doanh, cung cấp cho các hệ thống kinh doanh dữ liệu họ cần để có được bức tranh rõ ràng, chính xác về tình trạng sản xuất hiện tại hoặc xu hướng dựa trên lịch sử.

Cuối cùng, quyết định nên sử dụng một cơ sở dữ liệu quan hệ và Cơ sở dữ liệu Historian sẽ dựa trên Sức mạnh kết hợp của cả hai cung cấp thông tin chi tiết mang lại nhiều lợi ích, nội bộ cho công ty và bên ngoài cho khách hàng.

Bài viết liên quan