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这些年来，由于信息爆发式的飞速增长，让我们进入了真正的大数据时代，而大数据无疑是目前IT行业中炙手可热的词汇，它是指需要处理的数据规模巨大，产生速度快，具有一定的实时性，数据格式具有多样性，同时数据中具有重要的商业、社会或科学等方面的价值，但有效的信息密度相对较低，这样的数据通过常规的方法已无法处理，必须借助于一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，以获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞察力，以及全新的商业模式。大数据的思维也许会给我们带来新的思考。 大数据的本质是思维方法、商业、和管理领域前所未有的大变革。它包含了三个重要的思维转变： A.要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本 B.要接受数据的纷繁复杂，而不再仅仅追求精确性 C.追求事物的相关关系胜过追求因果关系 目前，国内大多数的工业应用中的SCADA都会进行历史数据归档，很多项目由于点数很多，其历史数据量都不算小，但这些历史数据大多只是用来产生班报、日报、月报、年报等生产报表，或者用来追溯事故原因、责任等基本功能。就单个监控系统的归档数据量来看，因为一般它们通常都是单一的关系型数据库，这些数据大多都可以在单台服务器上，用较短的时间被处理完，故还无法被看作真正的大数据的应用。大多数需求是基于传统的数据分析和处理方法来完成。比如：降能耗成本的能耗分析、降低次品率的质量控制、降低停机和等待时间的智能设备维护、提高工艺工序效率的工艺参数比较等方面。 在大数据的思维里，数据被看作是新的待挖掘的油田。需要通过新的视角分析看待这些“原油”，发现它所蕴藏的更大的潜在价值。而这些专业的数据处理手段，需要借助MapReduce\Hadoop等IT技术、模型和分布式架构来支撑，同时，需要有对数据和业务间的关联关系有很强的分析能力。下图反映出了大数据在美国制造领域使用的难度大，价值潜力相对不高的现状。故大数据在工业生产领域的应用方向、方法、可行性和投入产出比等方面，是目前都需要我们考虑的几个重要的问题。  虽然工业领域的大数据应用较电子商务、金融等领域还有一定较大差距。但大数据思想还是非常值得我们去借鉴。 对于SCADA，数据采集和监控系统，我们可以分两部分来看大数据思想对于SCADA提出的新要求和新挑战。 从大数据的产生到使用的过程来看，可以简单分为三个不同的阶段：数据采集，大数据分析挖掘，（处理结果）数据展示。SCADA在第一阶段和第二阶段可以参与其中，发挥自身的优势，但真正的大数据挖掘并不是SCADA所关注的，而是应该交由其他专业系统完成。 大数据思想在数据采集方面对SCADA的要求和促进： A. 在大数据的应用场景中，正确的决策首先需要全面、透明的了解工业过程的运行状态，就需要SCADA对更多种类的传感器信息信息进行展示、记录、存储、调用。除了常用的电压/电流，液位/压力/流量/温度，频率/计数，条码、气象，检测仪表（振动、声音、光线、粉尘）等测量外，还可以处理视频/视觉、3D模型等复杂数据，SCADA系统需要具有更加开放的系统架构，更加灵活的数据接入能力 B. 支持各种通信介质和协议 C. 大量数据并发采集处理，必要的更快速的采集速度，更高性能、高容量的数据归档系统的支撑 D. 采集数据的前端预处理，降低后续分析、使用的处理强度，提高处理速度 大数据思想对监控功能可能有以下要求和促进： A. 需要SCADA系统更加主动智能，可以实现更加复杂的计算，基于大量的数据采集感知情景，实现智能的连动控制 B. 基于对大量各种数据进行相关性分析，能够快速辅助相关人员作出正确决策 C. 采用SOA面向服务的架构与其他IT系统的接口（如BI、MES、移动智能终端、甚至门户网站、社交媒体等等），可以将采集或分析结果在各层、各专业间共享，将数据投放到任何真正需要的地方，让数据带来更多的便利，充分发挥数据的价值 D. 更友好的数据可视化手段，以更*度、视角的丰富的数据视图、图表，多种格式数据的联合展示方式，虚拟现实、真强现实技术的使用和融入。 PVSS 作为 西门子的开放的SCADA系统，可以很好应对上述的这些挑战，从国内目前的应用案例来看，PVSS比较适合大规模，超大规模的大地理域的数据采集应用，也为各种高端复杂监控应用提供了高效、可靠的开发平台。 |
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GMT+8, 2021-12-6 20:48
