다중 브랜드 계측 시스템의 데이터 통합 및 표준화 과제

현대 산업 환경에서계측 시스템은(는) 단일 제조업체에서 나오는 경우가 드뭅니다. 공장, 실험실 및 현장 운영은 종종 여러 브랜드의 레거시 장치, 최첨단 스마트 센서 및 특수 계측기를 혼합하여 사용합니다. 이러한 다양성을 통해 엔지니어는 각 작업에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있지만, 효과적인 모니터링, 제어 및 분석을 위해 조화되어야 하는복잡한 데이터 형식, 프로토콜 및 표준의 웹을(를) 생성하기도 합니다.

다중 브랜드 현실

화학 공장에는 다음과 같은 장치가 있을 수 있습니다.

• 1990년대의 레거시 아날로그압력 송신기전용 프로토콜을 사용하는
• 디지털 유량계내장된 진단 기능을 갖춘
• 스마트 온도 센서CSV 또는 XML 보고서를 내보내는
• 실험실 분석기각 장치는 서로 다른 '언어'를 사용할 수 있으므로

데이터 융합—여러 소스의 데이터를 통합하여 통합되고 사용 가능한 형식으로 만드는 프로세스—은(는) 중요한 과제가 됩니다.주요 과제

1.

프로토콜 비호환성다른 브랜드는 종종 서로 다른 통신 프로토콜(예: Modbus, HART, Profibus, 전용 API)을 사용합니다. 번역기나 미들웨어가 없으면 이러한 시스템은 데이터를 직접 교환할 수 없습니다.

2.

비표준 데이터 모델프로토콜이 호환되더라도 데이터의

구조와 의미가 다를 수 있습니다. 한 유량계는 분당 리터 단위로 보고하고, 다른 유량계는 시간당 입방 미터 단위로 보고하며, 세 번째 유량계는 동일한 데이터 스트림에 진단 코드를 포함할 수 있습니다.3.

데이터 품질 및 정확성여러 소스의 데이터 세트를 병합하면 보정 표준, 타임스탬프 동기화 또는 측정 해상도가 일치하지 않는 경우 오류가 증폭될 수 있습니다.

4.

확장성 문제더 많은 장치가 추가됨에 따라 통합 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다. 표준 프레임워크가 없으면 각 새 장치에 맞춤형 통합 작업이 필요할 수 있습니다.

5.

사이버 보안 위험여러 브랜드를 통합하는 것은 종종 서로 다른 보안 모델을 연결하는 것을 의미합니다. 한 장치의 보안에 약점이 있으면 전체 네트워크가 손상될 수 있습니다.

이러한 과제를 극복하기 위한 전략

오픈 표준 채택

OPC UA

또는Sparkplug B를 사용하는 MQTT와 같은 프로토콜은 안전하고 구조화된 데이터 교환을 위한 공급업체 중립적 프레임워크를 제공합니다.통합 데이터 모델 구현단위, 명명 규칙 및 메타데이터 요구 사항을 표준화하는 플랜트 전체 또는 엔터프라이즈 전체

정보 모델

을(를) 정의합니다.미들웨어 및 게이트웨이 사용SCADA, MES 또는 클라우드 분석 시스템에 도달하기 전에 데이터를 정규화하기 위해 프로토콜 변환기, 엣지 게이트웨이 또는 산업용 IoT 플랫폼을 배포합니다.

데이터 거버넌스 시행

통합된 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 보정, 타임스탬프 및 품질 검사에 대한 규칙을 설정합니다.

사이버 보안 계획

브랜드에 관계없이 모든 장치에 일관된 인증, 암호화 및 액세스 제어 정책을 적용합니다.

전략적 성과

다중 브랜드 계측 데이터를 성공적으로 통합하고 표준화하면:

운영 가시성

이(가) 개선되어 더 빠르고 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 합니다.

• 예측 유지 보수는 통합된 기록 데이터 세트를 통해 더욱 정확해집니다.
• 규정 준수 보고는 일관되고 검증된 데이터를 통해 간소화됩니다.
• 확장성이(가) 향상되어 새로운 장치를 최소한의 마찰로 추가할 수 있습니다.
• 결론다중 브랜드 계측 시스템은 대부분의 산업 환경에서 현실이지만

데이터 통합 및 표준화

에 대한 신중한 접근 방식이 없으면 비효율성과 위험의 원인이 될 수 있습니다. 오픈 표준, 통합 데이터 모델 및 강력한 거버넌스를 수용함으로써 조직은 장치 모음을산업 4.0의 요구 사항을 충족할 준비가 된, 응집력 있고 지능적인 측정 네트워크로 전환할 수 있습니다.