Datenbankmanagement für industrielle Automatisierungssysteme

November 26

Datenbankmanagementlösungen für die industrielle Automatisierung

Von der einfachen Stapelverarbeitung bis hin zu den anspruchsvollsten Echtzeitprozessen ist ein effektives Datenmanagement der Schlüssel zur Steigerung der Effizienz, zur Steigerung der Produktivität und zur Kostensenkung in industriellen Anwendungen. Raima untersucht die Rolle von darin eingebetteten Datenverwaltungslösungen industrielle Automatisierungssysteme.

Datenbankmanagementlösungen für die industrielle Automatisierung

Die effektive Verwaltung von Daten in industriellen Automatisierungssystemen ist zu einer der wichtigsten Herausforderungen der 21 gewordenst Jahrhundert, da Unternehmen in allen Branchen bestrebt sind, die Effizienz zu verbessern und die Produktion zu steigern. Dies kann bedeuten, dass ein Wechsel von der manuellen Datenerfassung und -analyse zu automatisierten Systemen durchgeführt wird. Dies kann bedeuten, dass vorhandene Chargen- oder Alarminformationen besser genutzt werden. oder es kann bedeuten, die immer höheren Mengen an Live-Daten zu verwalten, die in den immer ausgefeilteren Automatisierungsprodukten von heute generiert werden.

Allen diesen Anwendungen ist gemeinsam, unabhängig von ihrer Datengenerierung, die Anforderung, bessere Automatisierungs- und Steuerungsentscheidungen zu treffen, um Probleme wie die Notwendigkeit, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Verfügbarkeit zu erhöhen, die Produktivität zu steigern, Abfall zu vermeiden, Wartungskosten zu senken, zu berücksichtigen. und letztendlich die Rentabilität steigern.

Um in einem dieser Bereiche Verbesserungen zu erzielen, müssen Unternehmen prüfen, wie sie Daten erfassen und verarbeiten und wie sie mit diesen Daten umgehen, sobald sie erfasst wurden. Stellen Sie sich an einem Ende der Skala eine Erdölverarbeitungsanlage vor, in der viele Automatisierungssysteme noch manuell überwacht und sensorgenerierte Alarme in Form eines Telefonanrufs oder einer Funkverbindung an die Antwortenden weitergeleitet werden.

Diese Systeme wurden möglicherweise zu einer Zeit entwickelt, als Datenmanagement- und Datenflusslösungen noch in den Kinderschuhen steckten. Aus diesem Grund kann die Zustellung von Alarmen an die Antwortenden häufig verzögert werden, und viele von ihnen können ungenau oder sogar falsch sein. Dies kann zu häufigen und unnötigen Wartungsarbeiten, kostspieligen Produktionsstillständen oder in seltenen Fällen zu einem katastrophalen Ausfall führen.

In diesem Umfeld ist es nahezu unmöglich, proaktive Entscheidungen zu treffen. Aufgrund des Fehlens eines aggregierten Echtzeit-Datensystems können Bediener auf geplante Stapelaktualisierungen warten, bevor Entscheidungen zur Neukonfiguration getroffen werden können, wodurch möglicherweise Aufgaben verschoben werden, die die Gesamtproduktion hätten steigern können.

Am anderen Ende der Skala können wir diskrete Fertigungsanwendungen mit hohem Durchsatz betrachten, wobei Automatisierungssysteme immer mehr Daten generieren, da immer mehr Sensoren und Steuerausgänge immer detailliertere Rückmeldungen zu Prozessen und Produktionslinien liefern. Diese Rohdaten sind zwar der Schlüssel zu einer verbesserten Gesamtanlageneffektivität, einem geringeren Energieverbrauch und einer erheblich verbesserten Produktivität, sie sind jedoch mehr als herkömmliche Datenverwaltungssysteme auf höheren Unternehmensebenen.

Obwohl bei diesen Anwendungen mit hohem Datendurchsatz der Bedarf an Datenbanksystemen festgestellt wurde, waren die herkömmlich bereitgestellten Datenbanklösungen langsam und sperrig und erforderten eine Schnittstelle wie SQL auf Daten zugreifen. Die Schnittstellen waren schwierig einzurichten und stellten häufig einen Engpass zwischen dem Werk und den übergeordneten Unternehmenssystemen dar, sowohl beim Senden von Daten aus dem zu analysierenden Werk als auch an die zu bearbeitenden Anlagenprozesse.

So wie das herkömmliche Modell der Datenverwaltung in unserer hypothetischen Erdölverarbeitungsanlage unzureichend war, entspricht das übergeordnete Datenbankmodell in diskreten Fertigungsabläufen nicht den modernen Anforderungen, da Daten mit einer Geschwindigkeit generiert werden, die weit über die Verwendbarkeit hinausgeht.

Ein alternativer Datenverwaltungsansatz, der die Anforderungen aller Ebenen der industriellen Automatisierung erfüllt, ist der eingebettete Datenbank, die eng in Echtzeit-Automatisierungsprozesse integriert werden können und Live-Datenströme in Echtzeit verwalten können. Diese Datenverwaltungssysteme können erfasste Live-Daten erfassen, verarbeiten (die Daten nach Bedarf aggregieren und vereinfachen) und dann verteilen, um Visualisierungen und Analysen bereitzustellen, mit denen aussagekräftige Steuerungsentscheidungen getroffen werden können.

Die Möglichkeit, all dies lokal in eingebetteten Systemen zu tun - auf Daten zu reagieren, die möglicherweise nur im Moment von echtem Wert sind - hat einen enormen Einfluss auf die Leistung von Anlagen und Anlagen. Durch die vollständige Genauigkeit von Ereignissen und Alarmen ist das Betriebssystem weniger anfällig für unnötige Wartungs- und Produktionsstillstände. Mithilfe von Entscheidungsfunktionen in Echtzeit können Systembetreiber die Gesamtproduktion optimieren und das Risiko reduzieren, indem sie weniger auf Humankapital angewiesen sind. Unternehmensmanager erhalten aktuelle Informationen zum Status des Systems sowie genaue und zuverlässige Daten für die Berichterstellung und Trendanalyse.

Raimas RDM-Datenbank Die Technologie ist in zahlreichen industriellen Automatisierungssystemen implementiert, die von einfachen Chargenverarbeitungssystemen bis hin zu komplexen schlüsselfertigen Kraftwerkssystemen reichen. In vielen dieser Systeme ist die Anforderung einer Live-Echtzeit-Datenverwaltungsleistung auf Controller- (Geräte-) Ebene mit automatisierter Datenübertragung zu vorgelagerten Fertigungsverwaltungssystemen und darüber hinaus zu Unternehmensverwaltungssystemen gleich.

RDM bietet eine robuste, skalierbare und lokale Lösung für die Verarbeitung großer Mengen produktionsspezifischer Daten direkt im Werk. Plattformunabhängig kann es auf allen gängigen Betriebssystemoptionen wie MS Windows, Linux und iOS bis hin zu Echtzeitsystemen wie VxWorks von Wind Rivers, QNX Neutrino und Green Hills INTEGRITY sowie vielen anderen ausgeführt werden. Die RDM-Datenspeicher-Engine unterstützt nicht nur mehrere Prozessor- und Multi-Core-Architekturen, sondern bietet auch eine Reihe von Funktionen zur Datenorganisation, mit denen Sie den speicherinternen, festplattenbasierten oder Remote-Speicher steuern können, um die bestmögliche Leistung in eingebetteten Systemen zu erzielen Anwendung.

Wichtig ist, dass RDM Daten überall dort zur Verfügung stellt, wo sie benötigt werden. RDM kann Daten replizieren zwischen Computern in einem Netzwerk und über das Internet zu Systemen außerhalb der eingebetteten Netzwerkumgebung. Dies kann verwendet werden, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Datensicherungssicherheit und die systemweite Datenverfügbarkeit zu verbessern.

RDM ist einfach einzurichten und erhöht die Sichtbarkeit von Daten. Dadurch werden ganze Produktionsprozesse effizienter. Und da es in das industrielle Automatisierungssystem selbst eingebettet ist, entfällt eine ganze Schicht kostspieliger PC-Installationen und die damit verbundenen Entwicklungs- und Supportkosten.

RDM verbessert nicht nur die langsamen, umfangreichen Datenlösungen, die normalerweise in Unternehmenssystemen höherer Ebene vorhanden sind, sondern auch herkömmliche eingebettete Datenbankprodukte, die Daten in einer flachen Datei speichern. Da immer mehr industrielle Automatisierungssysteme Daten generieren, gibt es zu viele Protokolldateien, als dass ein Flat-File-System effizient damit umgehen könnte. RDM sammelt die Daten nicht nur strukturierter und aussagekräftiger, sondern ermöglicht auch die Vorverarbeitung der Daten auf dem eingebetteten Gerät selbst, bevor die relevantesten Daten zur weiteren Analyse oder langfristigen Speicherung historischer Daten an andere Systeme gesendet werden.

Mit RDM können Systementwickler, die in allen Sektoren mit industriellen Automatisierungssystemen arbeiten, Funktionen wie die Unterstützung von Multi-Core-Prozessoren, Speicherbeschränkungen, Verschlüsselung, gemeinsam genutzten Speicher und eine Vielzahl anderer Hochleistungsfunktionen voll ausnutzen. Es handelt sich um eine ACID-konforme Datenbank, was bedeutet, dass die gesammelten Informationen garantiert korrekt sind. Automatische Wiederherstellungsfunktionen stellen sicher, dass Daten niemals aufgrund eines Systemfehlers verloren gehen. Und RDM bietet die hohe Verfügbarkeit, die in modernen industriellen Automatisierungsprozessen erforderlich ist.

Waren früher diejenigen, die mit dem Sammeln, Analysieren und Verarbeiten von Daten beauftragt waren, möglicherweise nur an Gesamtleistungen, kritischen Systemalarmen, Produktionslinienquoten und Informationen zur Anlagen- oder Anlagenverfügbarkeit interessiert, suchen sie heute zunehmend nach Systemen, die eine weitaus größere Transparenz bieten können Zugriff auf und Verarbeitung von Daten, die von unzähligen automatisierten Geräten in einer modernen Fertigungs- oder Verarbeitungsanlage generiert werden.

Die moderne Technologie für eingebettete Datenbanken erfüllt die Anforderungen an ein schnelles, zuverlässiges Datenmanagement, einen schnellen Datenfluss und eine schnelle Analyse, die die heutigen industriellen Automatisierungssysteme benötigen.

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