无论是成熟的操作数据历史记录系统，还是新兴的开源平台，都在不断演进并为企业增添新的价值，但不应忽视如今已深深植根于数据历史记录系统平台中的专业知识。
时间序列数据库专注于收集、关联和提供基于传感器的数据。总的来说，已形成两大类时间序列数据库：一类是完善的运营数据基础设施(即操作型或数据历史记录系统)，另一类是较新的开源时间序列数据库。
以远低于传统方案的成本实现企业级数据历史记录系统功能。提供工业级时间序列数据采集与分析工具。
数据历史记录系统与时间序列数据库对比
从功能上讲，这两种类型的时间序列数据库在高级别上都执行相同的任务，即捕获并提供机器和运营数据。区别主要在于数据格式、功能、能力以及相对易用性。
时间序列数据库(如 dataPARC 的 PARCserver 历史数据库)和数据历史记录系统均能捕获并返回时间序列数据，以供趋势分析和分析使用。
数据历史记录系统的优势
大多数成熟的 数据历史记录系统解决方案 可以快速融入运营并开始收集数据。工业界版本的商用现成 (COTS) 软件，如成熟的数据历史记录系统平台，旨在更轻松地在公司内部或整个生态系统内安全地访问、存储和共享实时运营数据。这一点在低带宽数据通信场景中尤为重要，确保无论数据是由机械设备、生产过程还是其他关键运营组件生成，都能高效地收集和分发生产数据。
虽然过去工业数据主要由工程师和维护团队使用，但由于企业加速推进 IT/OT 融合，这些数据越来越多地被 IT 部门所采用。这些部门以及财务部门、保险公司、下游和上游供应商、提供附加监控服务的设备提供商等也需要利用相同数据。尽管与工业互联网相关的安全机制已经相当复杂，但它们仍在不断发展，变得更安全。
成熟数据历史记录系统的另一个主要优势在于，它们是为特定目的而构建的，并已发展为能够高效存储和管理来自工业运营的时间序列数据。因此，它们更能胜任优化生产、降低能耗、实施预测性维护策略以防止非计划停机并提高安全性等工作。从使用“数据历史记录系统”一词转向“数据基础设施”，旨在传达这种数据驱动和数据生成方法在兼容性和易用性方面的价值。
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时间序列数据库又如何？
相比之下，灵活性和较低的初始购置成本是新型开源产品的强项。不出所料，这些较新的工具最初被金融公司(通常拥有精良的内部开发团队)采纳，或者用于对可扩展性、易用性和处理实时数据能力要求不那么苛刻的特定项目。
由于这些新系统在性能、安全性和应用方面尚未得到充分验证，用户可能倾向于在涉及安全性、产量损失或质量影响较小的任务中尝试使用它们。
在工业数据管理领域，“标准数据库系统”代表着存储制造过程中产生的历史数据的永恒支柱。与新型开源替代方案不同，这些系统一直是工业数据存储基础设施的支柱，提供了从各种来源捕获和保存数据的一致方法。其经验证的处理大量连续数据的能力使它们在制造业不可或缺，确保生产工厂拥有一个全面记录保存的可靠基础。
虽然一些较新的开源时间序列数据库正开始构建成熟运营数据历史记录系统，通常具备的那种数据管理能力，但在可预见的未来，它们不太可能完全取代运营数据基础设施。
工业组织在跃入新型开源技术之前应谨慎行事。他们应仔细评估在应用程序开发时间、安全性、维护和更新成本、监管要求以及与其他技术对接、集成或共存能力等方面的潜在后果。理解运营流程以及已内置到成熟运营数据基础设施中的领域专业知识和应用程序至关重要。
这些标准系统在处理来自多个源头(例如无缝整合机器传感器到手动输入)数据的环境中表现出色。其多功能性使得组织能够集中各类数据点。
其内在一致性确保了对每个数据点的统一处理，这对于工业环境中的准确分析和报告至关重要。本质上，标准数据库系统是有效制造数据管理软件的基石，为稳健决策过程提供了可靠、一致且灵活的框架。
为何选用数据历史记录系统？
在选择数据历史记录系统和开源时间序列数据库时，需要在公司整体数字化转型过程中考虑并仔细评估许多问题。包括数据类型、访问数据的速度、行业及应用特定要求、遗留系统以及与新兴技术的潜在兼容性。
根据流程工业咨询机构 ARC Advisory Group的最新数据，现代数据历史记录系统和先进的数据存储基础设施将成为行业数字化转型的关键推动因素。工业组织在投资现代运营数据历史记录系统和专为工业流程设计的数据平台时应给予认真考虑。
选择现代数据历史记录系统用于制造运营与数据分析时应考虑的 11 个要点：
1.数据质量
在考虑用于制造运营与数据分析的数据历史记录系统时，数据质量至关重要。所选系统不仅应具备存储数据的能力，还应具备接收、清理和验证数据的能力。关键在于确保数据记录准确无误，如实反映所要传递的信息。
例如，在涉及校准数据的情况下，历史数据库应能辨别并妥善处理此类信息，防止平均值失真。同样，当操作员或维护人员与控制器交互或覆盖报警时，历史数据库必须准确捕获并存储这些数据，反映出系统的实际状态。
因此，评估系统在多种运营场景下保持数据完整性的能力对于确保记录信息的可靠性至关重要。
2.情境化数据
处理基于多年集成、存储和访问工业过程数据及其元数据经验来处理资产和过程模型时，能够轻松情境化数据至关重要。关键属性是能够组合不同类型和不同来源的数据。
历史数据库能否合并来自电子表格和不同关系数据库或多源的数据，精确同步时间戳，并对其进行有意义的解读？
3.高频率/高容量数据
根据工艺需求，对大规模高频、高容量数据进行有效管理，并做到按需扩展与扩容，这一点同样至关重要。如今，这一体系中越来越包含边缘计算与云计算能力。
随着企业持续推进数字化转型，对数据的迫切需求日益凸显，关于大数据的话题已成日常讨论之列。正是在此背景下，高频数据管理的重要性得以显现。
强大的数据历史记录系统必不可少，能够有效处理高速数据采集，确保无缝管理和扩展，以满足不断发展制造工艺的扩展需求和要求。
4.实时可访问性
访问时间序列数据、事件数据和过程数据对于优化工业过程至关重要。快速无缝地访问这些信息对于迅速解决问题、减少停机时间以及确保数据洞察以思维速度传递至关重要。
专为实时可访问性设计的现代数据历史记录系统能使企业不仅能更高效地运行其流程，还能前瞻性地预防异常软件行为，为整个运营框架提供重大见解和价值。
PARCview 的多趋势图 允许用户在一个屏幕上查看大量数据。
5.数据压缩
通过专用算法实现的数据压缩是数据历史记录系统的一个关键方面。这些算法能够在必要时重现趋势图的同时实现数据的有效压缩。
然而，必须强调的是，数据压缩不应损害数据完整性或改变过程数据的基本形状。在压缩过程中，至关重要的是避免丢失重要的聚合。
不同的数据历史记录系统采用了不同的数据压缩方法，突显出了解哪种方法最适合您站点具体需求的重要性。选择既能确保最优数据压缩又不牺牲完整性的数据历史记录系统对于进行准确而有意义的历史数据分析至关重要。
6.事件顺序
数据历史记录系统中的事件顺序 (SOE) 能力有助于提供操作工厂数据或生产过程中发生的事件详细而准确的记录。此功能使用户能够精确重现事件，提供对事件发生时间顺序的全面理解。
7.统计分析
在时间序列数据历史记录系统中集成统计分析功能，通过支持复杂的电子表格式计算和复杂回归分析，增强了其功能。这一特性使用户能够从历史数据中提取有意义的见解，支持更明智的决策。
此外，在实时数据时代，历史数据库能够无缝地将数据流传输给第三方应用进行高级分析、机器学习 (ML) 或人工智能 (AI) 的能力至关重要。这不仅有利于实时分析，还为基于统计分析结果生成动态报告打开了大门。
将实时数据融入统计分析不仅提高了分析的准确性和相关性，还确保决策者能够获取最新的信息，以便及时有效地采取行动。
8.可视化
轻松创建并定制具有增强态势感知能力的数字仪表板对于无缝制造过程至关重要。从操作车间到公司层面的不同人员往往需要对数据有不同的视角。
提供多种选项(如趋势图分析、仪表板和报告生成)的多功能可视化工具在满足每位员工多样化需求方面具有不可估量的价值。无论是通过趋势图、仪表板还是详细的报告，全面的可视化工具确保用户能够以最有效且针对其特定需求的方式解释和分析生产数据。
9.连接
无缝连接到多个数据源的能力至关重要。因此，不仅要收集和存储数据，还要与各种控制系统集成。虽然 OPC 标准广泛使用且可靠，但可能并不适用于所有应用。
虽然建立这些连接的过程可能耗时，但利用专门的连接器却有益，确保数据历史记录系统与制造生态系统内众多数据源之间的链接。
通过 PARCview整合来自任何源的数据。
10.时间戳同步
时间戳同步有助于确保时间戳准确性，进而确保数据准确性。这对于确保标准数据库系统中的数据与其关联元数据之间准确对齐至关重要，无论数据存储是在本地还是云端。
当您从分布于不同地理位置或源自不同系统的仪器中收集数据时，精确的时间戳同步尤其关键。无需担心系统时钟不匹配。时间同步机制保证数据准确反映事件的时序顺序，为用户提供分析和决策的可靠依据。
11.合作伙伴生态系统
在数据历史记录系统背景下，合作伙伴生态系统的意义不容忽视。庞大的合作伙伴生态系统可以通过让用户灵活无缝地集成针对特定行业的垂直应用，显著增强数据历史记录系统的功能和价值。
这种集成超越了核心基础设施，使用户能够利用针对其特定行业或运营需求定制的专业工具和应用。
丰富合作伙伴生态系统内的协作努力可以开发出创新的解决方案，解决制造过程中的独特挑战。此外，完善的合作伙伴生态系统确保持续支持、更新和源源不断的新功能流入，有助于数据历史记录系统解决方案的持久性和适应性。
制造业数据的未来之路
未来数年内，既有成熟的历史数据库/数据基础设施与开源时序关系数据库很可能继续共存而非直接竞争。随着开源时序数据库公司在产品中逐步添加特色功能，它们是否会丧失部分开源特性，将是一个值得关注的现象。某种程度上，这一动态在 Linux 领域已有先例。
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