データヒストリアン: 製造データの正しい保存先

確立された運用データヒストリアンと最新のオープンソースプラットフォームは、どちらも立ち止まることなく進化してビジネスに新たな価値をもたらしていますが、データヒストリアンプラットフォームに現在組み込まれている専門領域の知識を見逃してはいけません。

時系列データベースは、センサーベースのデータを収集して文脈化し、使用できるようにすることに特化しています。一般に、確立された運用データインフラストラクチャ(運用データヒストリアン)および最新のオープンソースの時系列データベースの2つのクラスの時系列データベースが出現しています。

データヒストリアンと時系列データベースの比較

機能的には、高いレベルでは、どちらのクラスの時系列データベースも、機械および運用のデータを収集して提供するという同じタスクを実行します。違いは、データのタイプ、特徴、機能、および相対的な使いやすさにあります。

dataPARCのPARCserver Historianのような時系列データベースとデータヒストリアンは、時系列データを収集し、トレンド化および分析に使用するために返すことができます。

データヒストリアンのメリット

確立されたデータヒストリアンソリューションの多くは、比較的短期間で運用に統合できます。確立されたデータヒストリアンプラットフォームなど、民生品(COTS)ソフトウェアの産業界バージョンは、企業内またはエコシステム全体でのリアルタイムの運用データへの安全なアクセス、保存、および共有を実行しやすくなるように設計されています。

従来、産業用データは主にエンジニアやメンテナンス班が使用していましたが、企業がIT/OTコンバージェンス構想を加速することで、IT部門だけでなく、財務部門、保険会社、下流と上流のサプライヤー、アドオン監視サービスを販売する機器プロバイダーなどによるデータ使用が増加しています。関連するセキュリティメカニズムはすでに比較的高度なレベルにありましたが、さらに安全になるように進化しています。

確立されたデータヒストリアンのもう一つの大きな強みは、生産工程から時系列データを効率的に保存および管理することに特化して開発され、進化してきたことです。その結果、生産の最適化、エネルギー消費量の削減、計画外のダウンタイムを防止する予知メンテナンス戦略の実施、および安全性の強化を実現するための機能が整っています。「データヒストリアン」という用語を「データインフラストラクチャ」に言い換えるのは、互換性と使いやすさの価値を伝えることを意図しています。

時系列データベースについて

一方で、最新のオープンソース製品には、柔軟性があり、初期購入費用が少ないという強みがあります。予想どおり、これらの最新ツールは、当初、金融会社(社内開発チームの技術力が高いことが多い)で導入されるか、または拡張性、使いやすさ、リアルタイムデータの処理能力がそれほど重要ではない特定のプロジェクトで採用されていました。

これらの新しいシステムは、パフォーマンス、セキュリティ、およびアプリケーションに関して実績がやや乏しいので、おそらく安全性、生産ロス、または品質があまり重要ではない業務で実験的に使用されていました。

最新のオープンソースの時系列データベースの中には、成熟した運用ヒストリアンでは通常すでに使用可能なデータ管理機能を構築し始めているものもありますが、しばらくは運用データインフラストラクチャを完全に置き換える可能性は低いでしょう。

産業組織は、最新のオープンソース技術に飛びつく前に、注意する必要があります。アプリケーションの開発期間、セキュリティ、維持および更新にかかるコスト、および他の技術と連携、統合、または共存する能力という観点から、潜在的な影響を慎重に評価する必要があります。運用プロセスや、確立された運用データインフラストラクチャにすでに組み込まれている領域の専門知識やアプリケーションを理解することが重要です。

データヒストリアンを使用する理由

エンタープライズデータヒストリアンの典型的な接続管理と設定領域。

データヒストリアンとオープンソースの時系列データベースのどちらかを選択する場合、企業の全体的なデジタルトランスフォーメーションプロセスの中で多くの問題を考慮し、慎重に評価する必要があります。その中には、データのタイプ、データの速度、業界固有の要件、アプリケーション固有の要件、レガシーシステム、新興技術との潜在的な互換性が含まれます。

プロセス業界のコンサルティング組織であるARC Advisory Groupによると、最新のデータヒストリアンとデータインフラストラクチャは、産業のデジタルトランスフォーメーションの重要なイネーブラーになります。産業組織は、産業プロセス向けに設計された最新の運用ヒストリアンおよびデータプラットフォームに投資する際に、熟考する必要があります。

製造業務で使用するデータヒストリアンを選択する際に考慮すべき11のこと

1.データ品質

データの取り込み、クレンジング、および妥当性確認を行う能力。たとえば、平均値は本当に取得されているのでしょうか。誰かがセンサーを校正した場合、その平均値に校正データは含まれるのでしょうか。オペレーターまたはメンテナンス作業者がコントローラを手動にした場合、故障した機器がある場合、またはアラームを無効にした場合でも、ヒストリアンまたはデータベースはデータを記録するのでしょうか。手動の校正設定値は平均に含まれるのでしょうか。

2.文脈化されたデータ

産業プロセスデータとそのメタデータの統合、保存、およびアクセスを行ってきた長年の経験に基づくアセットモデルとプロセスモデルを扱う場合、データを簡単に文脈化できることが重要です。重要な特性は、様々なデータタイプと様々なデータソースを組み合わせる能力です。ヒストリアンは、スプレッドシートおよび様々なデータベースまたはデータソースから取得したデータを組み合わせて、タイムスタンプを正確に同期し、その意味を解明することができるでしょうか。

3.高頻度/大容量のデータ

プロセス要件に基づいて高頻度、大容量のデータを管理し、必要に応じて拡張および拡大できることも重要です。そのためにエッジおよびクラウドの機能を使用することが増えています。

4.リアルタイムでのアクセス可能性

プロセスの改善または異常動作の防止のために情報をただちに使用できるように、データはリアルタイムにアクセス可能である必要があります。このことだけでも、組織に膨大な洞察力と価値をもたらすことができます。

5.データの圧縮

特殊なデータ圧縮アルゴリズムに基づくディープ圧縮は、必要に応じてユーザーがトレンドを再現できます。

6.イベントシーケンス

SOE機能は、業務中または生産プロセスで発生したことをユーザーが正確に再現できるようにします。

7.統計分析

より複雑な回帰分析を実行する表計算ソフトのような統計的計算を行う組み込み分析機能。さらに、時系列システムは、高度な分析、機械学習(ML)、または人工知能(AI)のサードパーティーアプリケーションにデータをストリーミングできる必要があります。

8.可視化

いま何が起きているかを作業員が簡単に可視化して理解できるようにする状況認識機能を備えたデジタルダッシュボードを簡単に設計およびカスタマイズする機能。

9.接続可能性

運用機器、プラント機器、計器などのデータソースに接続する機能。通常は構築するのに時間がかかりますが、特殊コネクターが役に立つ可能性があります。OPCは優れた標準ですが、すべてのアプリケーションで動作するわけではありません。

10.タイムスタンプの同期

オンプレミス、クラウドなど、データがどこに保存されていても、計器の読み取り時刻に基づいてタイムスタンプを同期できます。これらのタイムスタンプは、アプリケーションに関連付けられているデータおよびメタデータと一致します。

11.パートナーエコスフィア

専用の垂直アプリケーションをインフラストラクチャに重ねて付加価値を高めることを簡単にできるようにします。

将来への備え

確立されたヒストリアン/データインフラストラクチャとオープンソースの時系列データベースは、今後は、正面から競合するのではなく、共存することになりそうです。オープンソースの時系列データベースを提供する企業が自社製品に特徴的な機能を徐々に追加するにつれて、それらの製品からオープンソースの特徴の一部が失われるかどうかが注目されます。以前、Linuxの世界で、この動きがある程度まで展開されたことを確認しています。