ความท้าทายในการรวมและการมาตรฐานข้อมูลในระบบเครื่องมือวัดหลายแบรนด์

ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมสมัยใหม่ ระบบเครื่องมือวัด มักจะไม่มาจากผู้ผลิตรายเดียว โรงงาน ห้องปฏิบัติการ และการดำเนินงานภาคสนามมักจะติดตั้งอุปกรณ์รุ่นเก่า เซ็นเซอร์อัจฉริยะล้ำสมัย และเครื่องมือพิเศษจากหลายแบรนด์ แม้ว่าความหลากหลายนี้จะช่วยให้วิศวกรสามารถเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละงานได้ แต่ก็ยังสร้าง เครือข่ายที่ซับซ้อนของรูปแบบข้อมูล โปรโตคอล และมาตรฐาน ที่ต้องได้รับการปรับให้เข้ากันเพื่อให้การตรวจสอบ การควบคุม และการวิเคราะห์มีประสิทธิภาพ

ความเป็นจริงของหลายแบรนด์

โรงงานเคมีอาจมี:

• ตัวส่งสัญญาณ แรงดันแบบอะนาล็อกรุ่นเก่าจากทศวรรษ 1990
• มิเตอร์วัดการไหลแบบดิจิทัลที่ใช้โปรโตคอลที่เป็นกรรมสิทธิ์
• เซ็นเซอร์อุณหภูมิอัจฉริยะพร้อมการวินิจฉัยในตัว
• เครื่องวิเคราะห์ในห้องปฏิบัติการส่งออกรายงาน CSV หรือ XML

อุปกรณ์แต่ละชิ้นอาจพูด “ภาษา” ที่แตกต่างกัน ทำให้ การหลอมรวมข้อมูล—กระบวนการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเป็นรูปแบบเดียวที่ใช้งานได้—เป็นความท้าทายที่สำคัญ

ความท้าทายหลัก

1. ความเข้ากันไม่ได้ของโปรโตคอล

แบรนด์ต่างๆ มักใช้โปรโตคอลการสื่อสารที่แตกต่างกัน (เช่น Modbus, HART, Profibus, API ที่เป็นกรรมสิทธิ์) หากไม่มีตัวแปลหรือมิดเดิลแวร์ ระบบเหล่านี้จะไม่สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลได้โดยตรง

2. แบบจำลองข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอ

แม้ว่าโปรโตคอลจะเข้ากันได้ โครงสร้างและความหมาย ของข้อมูลอาจแตกต่างกัน มิเตอร์วัดการไหลตัวหนึ่งอาจรายงานเป็นลิตรต่อนาที อีกตัวเป็นลูกบาศก์เมตรต่อชั่วโมง และตัวที่สามอาจมีรหัสการวินิจฉัยในสตรีมข้อมูลเดียวกัน

3. คุณภาพและความถูกต้องของข้อมูล

การผสานชุดข้อมูลจากหลายแหล่งอาจขยายข้อผิดพลาดหากมาตรฐานการสอบเทียบ การซิงโครไนซ์การประทับเวลา หรือความละเอียดในการวัดไม่สอดคล้องกัน

4. ปัญหาด้านความสามารถในการปรับขนาด

เมื่อมีการเพิ่มอุปกรณ์มากขึ้น ความซับซ้อนในการรวมจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ หากไม่มีกรอบงานมาตรฐาน อุปกรณ์ใหม่แต่ละชิ้นอาจต้องใช้การทำงานแบบรวมที่กำหนดเอง

5. ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

การรวมหลายแบรนด์มักหมายถึงการเชื่อมโยงรูปแบบความปลอดภัยที่แตกต่างกัน ช่องโหว่ในความปลอดภัยของอุปกรณ์เครื่องหนึ่งอาจส่งผลกระทบต่อเครือข่ายทั้งหมด

กลยุทธ์ในการเอาชนะความท้าทายเหล่านี้

นำมาตรฐานเปิดมาใช้

โปรโตคอลเช่น OPC UA หรือ MQTT with Sparkplug B จัดเตรียมกรอบงานที่เป็นกลางสำหรับผู้ขายสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ปลอดภัย

ใช้แบบจำลองข้อมูลแบบรวม

กำหนด แบบจำลองข้อมูลทั่วทั้งโรงงานหรือองค์กรที่ได้มาตรฐานหน่วย การตั้งชื่อ และข้อกำหนดเมตาเดตา

ใช้มิดเดิลแวร์และเกตเวย์

ติดตั้งตัวแปลงโปรโตคอล เกตเวย์ขอบ หรือแพลตฟอร์ม IoT อุตสาหกรรมเพื่อปรับข้อมูลให้เป็นปกติก่อนที่จะเข้าถึง SCADA, MES หรือระบบวิเคราะห์คลาวด์

บังคับใช้การกำกับดูแลข้อมูล

กำหนดกฎสำหรับการสอบเทียบ การประทับเวลา และการตรวจสอบคุณภาพเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่รวมมีความน่าเชื่อถือ

วางแผนด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

ใช้นโยบายการตรวจสอบสิทธิ์ การเข้ารหัส และการควบคุมการเข้าถึงที่สอดคล้องกันในทุกอุปกรณ์ โดยไม่คำนึงถึงแบรนด์

ผลตอบแทนเชิงกลยุทธ์

เมื่อข้อมูลเครื่องมือวัดหลายแบรนด์ถูกรวมและได้มาตรฐานสำเร็จ:

• การมองเห็นการดำเนินงานดีขึ้น ทำให้สามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นโดยใช้ข้อมูล
• การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มีความแม่นยำมากขึ้นด้วยชุดข้อมูลประวัติศาสตร์แบบรวม
• การรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนดง่ายขึ้นผ่านข้อมูลที่สอดคล้องกันและผ่านการตรวจสอบ
• ความสามารถในการปรับขนาดได้รับการปรับปรุง ทำให้สามารถเพิ่มอุปกรณ์ใหม่ได้โดยมีการเสียดสีน้อยที่สุด

บทสรุป

ระบบเครื่องมือวัดหลายแบรนด์เป็นความจริงในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ แต่หากไม่มีแนวทางที่ตั้งใจในการ การรวมและการมาตรฐานข้อมูล อาจกลายเป็นแหล่งที่มาของความไร้ประสิทธิภาพและความเสี่ยง ด้วยการนำมาตรฐานเปิด แบบจำลองข้อมูลแบบรวม และการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง องค์กรต่างๆ สามารถเปลี่ยนอุปกรณ์ต่างๆ ให้กลายเป็น เครือข่ายการวัดที่สอดคล้องกันและชาญฉลาด—พร้อมสำหรับความต้องการของ Industry 4.0