Прогнозное обслуживание для промышленного Интернета вещей

В этой статье показано, как конечные производители могут подключать ресурсы к облаку с помощью OPC UA (open Platform Communication Unified Architecture) и промышленных компонентов. При снижении затрат путем оптимизации рабочей среды это позволит использовать прогнозное обслуживание для повышения эффективности компьютеров. Устранение сбоев путем применения расширенной аналитики и машинного обучения к рабочей среде для прогнозирования сбоев. Обеспечьте время работы в рабочей среде с помощью расширенных аналитических сведений и автоматических оповещений, инициированных производственными данными.

OPC UA — это независимый от платформы и ориентированный на обслуживание стандарт взаимодействия для безопасного и надежного обмена данными. OPC UA используется в различных производственных системах и устройствах, например в производственных компьютерах, контроллерах ПЛК и датчиках. Это стандарт, управляемый фондом OPC.

Потенциальные варианты использования

Это решение идеально подходит для обрабатывающей промышленности.

Архитектура

Поток данных

Поток данных проходит через решение следующим образом.

1. Промышленные устройства, которые могут обмениваться данными с OPC UA, могут напрямую подключаться к IoT Edge. IoT Edge — это вычислительная мощность, которая находится в локальной сети. Это среда выполнения промышленных модулей (издатель OPC, двойник OPC и модуль обнаружения). Модули — это контейнеры, которые выполняют службы Azure, сторонние службы или собственный код. Модуль издателя OPC подключается к серверам OPC UA и публикует данные телеметрии OPC UA в Центр Интернета вещей Azure. OpC Twin создает цифровой двойник сервера OPC UA в облаке и предоставляет возможности вызова OPC UA для просмотра, чтения, записи и записи и метода с помощью облачного интерфейса REST (передача репрезентативного состояния). Модуль обнаружения предоставляет службы обнаружения на пограничном сервере, включая обнаружение сервера OPC UA.
2. Промышленные устройства, которые не могут обмениваться данными через OPC UA, требуется сторонний адаптер PLC для подключения к IoT Edge. Адаптеры можно получить в виде модулей в Azure Marketplace.
3. Сторонние адаптеры PLC обеспечивают подключение между устройствами и IoT Edge.
4. Для аналитических возможностей ближе к месту происхождения данных существуют такие модули, как машинное обучение на пограничных устройствах или функциях, которые можно получить из Azure Marketplace, что позволяет с низкой задержкой и операцией в отключенном состоянии.
5. Центр Интернета вещей Azure подключает устройства практически к облаку для дальнейшей обработки данных. Это обеспечивает двунаправленную связь между приложениями Интернета вещей и устройствами с расширением безопасности.
6. Промышленные службы состоят из нескольких микрослужб, предоставляющих REST API. Все промышленные службы развертываются в кластере Служба Azure Kubernetes. Они реализуют бизнес-логику и функциональность для обнаружения, регистрации, удаленного управления и последующей обработки телеметрии промышленных устройств. REST API можно использовать на любом языке программирования и платформе, которые могут вызывать конечную точку HTTP. Существует три преобладающих варианта использования, в которых используются данные, предоставляемые промышленными службами.
7. Центры событий Azure преобразует и сохраняет данные. Она предоставляет платформу распределенной потоковой обработки с низкой задержкой и простой интеграцией.
8. После обработки данных Центрами событий Azure Data Lake сохраняет и анализирует данные дальше. Azure Data Lake — это масштабируемое озеро данных с корпоративной безопасностью и аудитом, которое позволяет запускать пакетные, потоковые и интерактивные аналитические программы с простотой. Azure Data Lake решает многие проблемы производительности и масштабируемости, которые препятствуют максимизации ценности ресурсов данных.
9. Azure Databricks предоставляет последние версии Apache Spark в качестве предложения службы Azure и позволяет легко интегрироваться с открытый код библиотеками. Она обеспечивает настройку одним щелчком, упрощенные рабочие процессы и интерактивную рабочую область, которая обеспечивает совместную работу.
10. Изучите данные с помощью визуальных отчетов и совместной работы, опубликуйте и поделитесь ими с другими пользователями. Power BI интегрируется с другими средствами, включая Microsoft Excel, чтобы быстро и эффективно работать с существующими решениями.

Компоненты

Данные из этих разных источников данных загружаются с помощью нескольких компонентов Azure:

• IoT Edge Azure IoT Edge перемещает облачную аналитику и пользовательскую бизнес-логику на устройства, чтобы ваша организация могли сосредоточиться на бизнес-аналитике вместо управления данными. Решение Интернета вещей можно масштабировать, упаковав бизнес-логику в стандартные контейнеры, развернув эти контейнеры на любом устройстве и отслеживая все эти процессы в облаке.
• Промышленные модули — платформа Azure Industrial IoT включает модули, которые выполняются в Azure IoT Edge для подключения к вашему магазину. Модуль издателя OPC подключается к серверам OPC UA и публикует данные телеметрии OPC UA с этих серверов в Центр Интернета вещей Azure. OpC Twin обеспечивает обнаружение, регистрацию и удаленное управление промышленными устройствами с помощью REST API. Модуль обнаружения предоставляет службы обнаружения на пограничном сервере, включая обнаружение сервера OPC UA.
• Центр Интернета вещей Azure Центр Интернета вещей Azure — это управляемая служба, размещенная в облаке, которая выступает в качестве центрального центра сообщений для двунаправленного взаимодействия между приложением Интернета вещей и устройствами, которыми она управляет. Центр Интернета вещей Azure можно использовать для создания решения Интернета вещей с надежными и безопасными связями между миллионами устройств Интернета вещей и серверной частью решения, размещенного в облаке. Подключаться к Центру Интернета вещей можно практически со всех устройств.
• Промышленные службы в Azure Kubernetes Платформа состоит из нескольких облачных компонентов, которые делятся на микрослужбы, предоставляющие REST API и службы агента, которые могут обеспечить обработку и управляющую программу, такие как функциональные возможности.
• Центры событий Azure — это платформа потоковой передачи больших данных и служба приема событий. Она может получать и обрабатывать миллионы событий в секунду. Данные, отправляемые в концентратор событий, можно преобразовывать и сохранять с помощью любого поставщика аналитики в реальном времени, а также с помощью адаптеров пакетной обработки или хранения.
• Azure Data Lake делает службу хранилища Azure основой для создания корпоративных озер данных в Azure. Разработан с самого начала до обслуживания нескольких петабайтов информации, сохраняя сотни гигабит пропускной способности, это позволяет легко управлять большим объемом данных.
• Azure Databricks — это платформа аналитики на основе Apache Spark, оптимизированная для платформы облачных служб Microsoft Azure. Databricks интегрируется с Azure, обеспечивая интерактивную рабочую область, простую настройку и упрощенные рабочие процессы. Эта рабочая область позволяет специалистам в области обработки и анализа данных, инжиниринга данных и бизнес-аналитики работать совместно. Databricks был разработан с основателями Apache Spark.
• Power BI — набор средств бизнес-аналитики для анализа данных и обмена информацией. Power BI может запрашивать семантическую модель, хранящуюся в Analysis Services, или напрямую запрашивать Azure Synapse.
• Фабрика данных преобразовывает промежуточные данные в общую структуру в Azure Synapse. С помощью фабрики данных Azure можно создавать и включать в расписание управляемые данными рабочие процессы (конвейеры), которые могут принимать данные из разнородных хранилищ данных, Вы можете создавать сложные процессы извлечения, преобразования и загрузки, которые преобразуют данные через визуальный интерфейс потоков данных или служб вычислений, таких как Azure HDInsight Hadoop, Azure Databricks и База данных SQL Azure.

Дальнейшие действия

• Подробное представление промышленных модулей и служб см. в архитектуре платформы Промышленного Интернета вещей Azure, а также подробное представление всех отдельных микрослужб и процессов агента.
• Дополнительные сведения о начале работы с платформой Промышленного Интернета вещей Azure см. в репозитории GitHub промышленного Интернета вещей.