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基於阿里雲HiTSDB搭建工業物聯網平台實踐

摘要: 基於阿里雲全面的物聯網、雲計算與大數據技術搭建雲端的企業能源管理物聯網平台實現能耗數據採集、統計分析、平衡調度、節能優化等全面的能源管控協同平台。是企業生產運行保障的利器,也是大量企業實現雲上管理的實踐案例。


背景

工業企業的能耗佔了全社會能耗的絕大多數,本方案基於阿里雲全面的物聯網、雲計算與大數據技術搭建雲端的企業能源管理物聯網平台實現能耗數據採集、統計分析、平衡調度、節能優化等全面的能源管控協同平台。是企業生產運行保障的利器,也是大量企業實現雲上管理的實踐案例。

本方案有健壯的體系,實用的功能。尤其HiTSDB能輕鬆應對千萬級工業感測器數據接入的能力,成為平台方案的亮點。

邊緣計算:

採集的工業數據上傳到阿里雲的物聯網套件,中間經過了MQTT協議的可靠傳輸。

數據採集層:

IOT Hub負責解析MQTT協議。為保證數據安全性,通過規則引擎轉發到DataHub數據匯流排中,在Datahub中保留7天,確保數據不丟失。

數據計算層:

DataHub的數據會轉發到MaxCompute中,這部分數據用於離線計算,離線計算結果存入關係型資料庫。

Streaming實時計算模塊,主要包括兩方面功能:一是從DataHub讀取實時數據解析、清洗後存儲到HiTSDB中;一是通過實時數據計算企業設備的運行狀態,相關計算結果也是存入關係資料庫中。目前阿里雲也提供了StreamComputer流計算產品可以和HiTSDB 進行無縫對接。

數據應用層

數據應用層基於HiTSDB和關係型兩種數據源,提供各種應用產品服務。


HiTSDB在整個架構中處於中樞地位,啟動承上啟下的作用。

工業時序數據的存儲場景,設備規模大,指標多樣,精度高,HiTSDB可以支撐每秒千萬的數據指標值的寫入。通過壓縮技術增加寫入吞如,降低存儲成本支撐平台海量工業數據存儲需求。

滿足業務系統數據查詢的功能和性能需求,由於業務產品需求,需經常對歷史時序數據進行查詢或聚合查詢(如avg、max、min、first、last等),對響應時間有較高的要求。HiTSDB可以支撐百萬級別的數據請求計算,平均RT小於1秒。

為數據分析挖掘(能耗預測、設備診斷、生產優化等)提供穩定的基礎數據源。

相比較社區開源的OpenTSDB整體性能提升10-50倍,提供99.9%的服務可靠性保證,更少的運維成本。

好用的資料庫管理、監控、查詢的可視化界面。

與阿里雲其它雲產品的數據無縫流轉。與物聯網套件IotHub的數據通道,實現從設備流轉過來的數據經過物聯網套件的無縫流入HiTSDB存儲。如果數據需要經過特定的業務邏輯進行實時的計算,也可以通過StreamComputer計算,將計算結果無縫流入到HiTSDB。

能效看板:

能效看板模塊將全廠及各二級單位的能效水平和波動情況可視化,為企業管理者展現能量系統健康狀況的綜合信息,使能源利用狀況一目了然。

在線監測:

在線監測模塊將全廠能源流向消耗情況、生產設備啟停狀態、電力系統、蒸汽系統、水系統、的計量瞬時值可視化。該模塊可將這些能耗相關數據實時顯示在操作終端上,是實現企業信息化和生產過程透明化的關鍵步驟之一,避免關鍵數據出現「信息孤島」,大幅提高生產效率,減少生產波動和減少人為浪費。

告警追溯:

告警追溯模塊可對能耗異常的車間、生產線或重點耗能設備進行直觀展示,同時可自上而下追溯到出現能耗異常的設備及其運行工況參數。當重點用能設備、生產線或車間的能耗或能效指標(單耗)超出限額時,可在時間和空間維度上,按照時間->地點->事件的思路進行追溯。

能耗預測:

能耗預測模塊可根據企業生產的歷史數據趨勢情況,綜合生產計劃、用能負荷等因素,預測未來一段時間的能耗水平,同時對可中斷設備用能負荷進行中斷與否評估,使用戶根據預測結果提前做好能耗平衡利用措施。

節能優化:

利用海量數據,挖掘有用的信息,利用人工智慧技術構建模型,產生有效的節能操作建議。在保障正常生產的前提下,優化主要耗能設備的操作,實現節能降耗的目的。

合作夥伴:廣州博依特智能信息科技有限公司是工業大數據深度挖掘的開拓者,也是智能製造和綠色製造協同創新的實踐者。博依特公司基於物聯網、雲計算和大數據技術,挖掘工業數據價值,為企業及客戶提供安全、精準和全方位的服務,致力於成為中國領先的製造業大數據挖掘服務提供商。公司提供的能源管理解決放哪,廣泛的應用於造紙行業、陶瓷行業、水泥行業等流程製造業,通過挖掘工業數據價值,幫助企業提升生產效益。

原文作者:中間件小哥
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