流实时SCADA数据

While attending the recent Splunk Worldwide Users’ Conference, the high level of interest in industrial machine data was apparent. To an industrial automation audience, this hardly seems surprising. But when you consider that most of the people in attendance at this conference were not your traditional industrial controls engineers looking to link a device that supports the Modbus protocol to some other device that supports the DNP3 protocol, you’ll understand why I found their interest in industrial machine data remarkable.

对于我而言，本大会证实，IT行业真正对SCADA数据感兴趣。然而，他们面临的挑战之一是了解他们可以从工业控制系统（ICS）中收集的数据以及它们应该如何处理的数据。另一个挑战是因为ICSS很少，如果有的话，以相同的方式配置。它们可以由任何数量的供应商组成数千种不同的设备类型和软件应用程序。这部分是为什么Kepware和Splunk合作伙伴关系为什么，Kepware的软件为传统SCADA目的提供了数千种不同类型的设备。

所以，刚刚与传统的ICS应用程序不同，如HMI，历史学家或杂乱。Sclunk在大数据应用程序中的SCADA数据的目的是什么？

HMIS，历史学家和杂乱将继续提供急需的目的，但Splunk等应用程序被定位为提供可用于可用于各种业务和操作智能目的的重要操作数据。尽管在业务和操作智能系统中使用工业机器数据对于每一个实施都是独一无二的，但我们仍然可以看一些一般的应用程序来看看它作为整体行业所吝啬的意思。

For example, when we look at the manufacturing process of an automobile, there is a vast amount of data that could be collected for advanced analytics. Automotive companies are competing to manufacture safe, reliable, high-performing and fuel-efficient vehicles. And because the manufacturers of these vehicles are continually improving their vehicles in both quality and features, there is added complexity and a need for Big Data analytics.

为确保质量，制造商正在测量所产生的部件的高度，宽度，深度和直径，这些零件构成了汽车内部的部件。查看每个单独的组件以确保它在制造商提出的标准内，有助于确保在完成后将发动机正常运行。制造商还追溯这些测量的组件来查找异常值，并知道何时校准制造设备的设备。

使用像Splunk这样的大数据应用程序，制造商可以通过时间分析进行数据分析，不仅可以随时间测量单个或多个组件，而且在来自不同源的数据中，为制造过程提供完整的视图。例如，用户可以将汽车服务记录与经销商进行比较到制造过程中产生的计量可追溯性记录。此信息可以允许制造商了解用于产生故障组件的何处，何时以及何时何时何种工具。然后，它们可以通过查看制造过程中的类似实时趋势来进一步分析数据，以便为工具和设备校准设置调度。

用于Splunk插件的Kepware'sIndustrial数据转发器旨在确保Splunk可以访问将其视图扩展到SCADA数据所需的工业机器数据。Splunk和Kepware之间的技术伙伴关系使IT和操作能够收敛，为新类型的业务和操作智能方法创建了以前不可行的机会。

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