1. 中航機載共性業(yè)務(wù)場景
中航機載系統(tǒng)共性技術(shù)有限公司(以下簡稱中航機載共性)隸屬于中國航空工業(yè)集團(tuán)有限公司(中央管理的國有特大型企業(yè)),是航空工業(yè)為推進(jìn)落實國家重大戰(zhàn)略,實現(xiàn)機載系統(tǒng)研制戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、健康發(fā)展而全資設(shè)立的直屬研究機構(gòu),是航空機載產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研究的國家隊。中航機載共性主要通過機載系統(tǒng)關(guān)鍵共性技術(shù)研究,制定機載系統(tǒng)研制體系,研發(fā)機載系統(tǒng)研制管理及工具系統(tǒng)、機載系統(tǒng)研制的仿真驗證系統(tǒng),建立支持機載系統(tǒng)協(xié)同研制與生產(chǎn)制造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,并通過該環(huán)境向用戶提供相關(guān)服務(wù)。
機載系統(tǒng)智能制造是在數(shù)字化技術(shù)和制造技術(shù)的深度融合的背景下,根據(jù)分配至系統(tǒng)的飛機級需求,通過對數(shù)字化設(shè)計、數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化管理及人工智能技術(shù)等的綜合運用,實現(xiàn)對機載系統(tǒng)產(chǎn)品快速生產(chǎn),進(jìn)而制造出滿足用戶需求、適航要求、商業(yè)成功的機載產(chǎn)品的全過程。目前隨著多類民機型號研制的全面推進(jìn),我國民機產(chǎn)業(yè)發(fā)展迎來關(guān)鍵時期,而在機載系統(tǒng)的智能生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)目前國內(nèi)存在空白,迫切需要實現(xiàn)以智能制造體系及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范為引領(lǐng)、以關(guān)鍵制造系統(tǒng)智能化為核心、以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為支撐、以智能工廠為應(yīng)用對象、以最終產(chǎn)品滿足適航要求獲得商業(yè)成功為最終目標(biāo)的機載系統(tǒng)智能制造系統(tǒng),解決機載系統(tǒng)的生產(chǎn)制造問題,并開展應(yīng)用示范,從而實現(xiàn)機載系統(tǒng)生產(chǎn)制造的自主可控,為機載產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型提供支持。
因此,中航機載共性構(gòu)建了面向機載系統(tǒng)產(chǎn)品生產(chǎn)制造的智能云制造系統(tǒng),覆蓋云、邊、端多層級,完成了端側(cè)智能化工廠數(shù)據(jù)采集,邊緣側(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理和云端播發(fā),云側(cè)數(shù)據(jù)中心、協(xié)同管控、智慧決策等多個子系統(tǒng)構(gòu)建,實現(xiàn)異地工廠端與云中心側(cè)的分布式數(shù)據(jù)互通和統(tǒng)一管理。基于 IoTDB 自身的先進(jìn)特性,中航機載共性選擇 IoTDB 作為智能云制造系統(tǒng),實現(xiàn)海量制造、產(chǎn)能數(shù)據(jù)低延遲采集、低成本存儲、多場景治理,達(dá)到制造過程云化、資源供給中臺化、數(shù)據(jù)應(yīng)用智能化。
2. 業(yè)務(wù)需求痛點
2.1 云制造設(shè)備層次復(fù)雜
智能云制造系統(tǒng)涵蓋機電、航電、飛控等領(lǐng)域,各領(lǐng)域包含能源、雷達(dá)、電子顯示等多類子系統(tǒng),各子系統(tǒng)又包含多個模塊(如控制系統(tǒng)可能包含發(fā)動機控制、飛行導(dǎo)航等模塊),多品種、小批量的生產(chǎn)模式使系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品的交聯(lián)關(guān)系相對龐雜。因此,智能云制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)層級關(guān)系、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,亟需層次化高效存儲模式。同時現(xiàn)場設(shè)備協(xié)議、接口多樣化,難適配,需要強大的協(xié)議庫生態(tài)實現(xiàn)對現(xiàn)場各種工業(yè)設(shè)備的協(xié)議支持。
2.2 現(xiàn)場數(shù)據(jù)質(zhì)量差,查詢難
機載產(chǎn)品工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜多變,由于數(shù)據(jù)同步周期不一致、系統(tǒng)延時、網(wǎng)路阻塞、弱網(wǎng)斷連等問題,會導(dǎo)致大量亂序數(shù)據(jù)產(chǎn)生;由于采集設(shè)備故障、現(xiàn)場設(shè)備宕機、網(wǎng)絡(luò)中斷、工人誤操作等問題,也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失。亂序和缺失的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲和查詢效率低下,亟需數(shù)據(jù)庫軟件有效對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
2.3 數(shù)據(jù)量巨大,存儲成本高
航空設(shè)備安全性要求極高,適航審定對制造和設(shè)計的一致性要求高,迫切需要大量數(shù)據(jù)支撐。而考慮數(shù)據(jù)備份等安全措施,智能云制造數(shù)據(jù)存儲成本也相對較高。以每家工廠接入終端設(shè)備為 200 臺,每臺設(shè)備傳感器可采集物理量點位數(shù) 25 個,每個測點變量所占空間為 22 字節(jié),數(shù)據(jù)頻率為 2Hz 的最小值測算,每年所需存儲空間約 176.68 TB,考慮存儲服務(wù)器的高可用性備份,需每年至少新增約 350 TB的存儲空間,粗略估計耗資逾百萬,亟需實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)壓縮,降低存儲成本。
3. 選型 IoTDB 原因
IoTDB 由于其存儲結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)接口、異常數(shù)據(jù)處理、壓縮比、用戶功能函數(shù)(UDF)上的優(yōu)勢,經(jīng)中航機載共性評估,能全方位解決工業(yè)實時數(shù)據(jù)獲取、存儲和查詢問題。
3.1 業(yè)務(wù)適配的存儲結(jié)構(gòu)
針對云制造復(fù)雜系統(tǒng)關(guān)聯(lián)的工業(yè)數(shù)據(jù)庫存儲問題,IoTDB 的樹狀 Schema 架構(gòu)以物聯(lián)網(wǎng)常用層級(設(shè)備、測點等)存儲數(shù)據(jù),和當(dāng)前機載制造的“系統(tǒng)-子系統(tǒng)-模塊-制造單位-工廠-產(chǎn)線-設(shè)備-傳感器”的多層次結(jié)構(gòu)相符,降低開發(fā)/運維人員理解成本,便于智能云制造系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)查詢與架構(gòu)擴容。
3.2 支持多協(xié)議數(shù)據(jù)接口
針對機載產(chǎn)品制造現(xiàn)場設(shè)備協(xié)議、接口多樣化,難適配的問題,IoTDB 生態(tài)提供了多種類的數(shù)據(jù)接口,如 MQTT、HTTP、ModBus 等,且團(tuán)隊聯(lián)合業(yè)內(nèi)多家單位持續(xù)進(jìn)行工業(yè)協(xié)議開發(fā),能支持智能云制造系統(tǒng)多種類、多協(xié)議的數(shù)據(jù)采集、協(xié)議遷移和適配。
3.3 亂序、缺失數(shù)據(jù)有效處理
針對智能云制造系統(tǒng)亂序數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)導(dǎo)致存儲、查詢難度大的問題,IoTDB 針對數(shù)據(jù)亂序到達(dá)實現(xiàn)了多種優(yōu)化,如寫前保序、寫后重排、時間序列對齊等多種手段,在存儲層面消除亂序數(shù)據(jù),避免影響后續(xù)操作。同時,針對數(shù)據(jù)缺失,IoTDB 提供了用于插值計算的 UDF,可方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)補齊。
3.4 實現(xiàn)高壓縮比,高效數(shù)據(jù)清洗
針對智能云制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)量巨大,存儲與傳輸成本高的問題,IoTDB 提供稀疏索引機制和多元序列存儲機制,能夠?qū)崿F(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高速寫入和查詢,并且可基于數(shù)據(jù)特征可進(jìn)行多種類型的數(shù)據(jù)壓縮,能實現(xiàn)高壓縮比,降低存儲成本。同時,IoTDB 提供的數(shù)據(jù)清洗 UDF 能夠一鍵進(jìn)行邊緣數(shù)據(jù)清洗,有效減少云端和通信鏈路的數(shù)據(jù)傳輸壓力。
4. 解決方案架構(gòu)
中航機載共性構(gòu)建的智能云制造系統(tǒng)囊括端側(cè)制造現(xiàn)場、邊緣層數(shù)據(jù)處理、云側(cè)數(shù)據(jù)智慧管理多層級,覆蓋了機載智能制造數(shù)據(jù)流通全鏈路,包括設(shè)備數(shù)據(jù)采集、邊緣網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)發(fā)、分布式數(shù)據(jù)存儲、企業(yè)業(yè)務(wù)效能評估、數(shù)據(jù)分析建模、可視化預(yù)測監(jiān)控、智慧決策應(yīng)用等功能模塊,以便實現(xiàn)對于工廠現(xiàn)場制造、加工、物流等設(shè)備數(shù)據(jù)的邊緣采集及邊緣處理需求、生產(chǎn)制造過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的完整高效存儲需求、及對云上業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)交互、調(diào)用需求。因上述 IoTDB 選型優(yōu)勢,中航機載共性將 IoTDB 應(yīng)用于機載智能云制造系統(tǒng)的研制過程中,在端、邊、云三方面的相關(guān)系統(tǒng)平臺中均進(jìn)行了采集、存儲、應(yīng)用的落地實踐。
在端側(cè)制造現(xiàn)場,中航機載共性基于通用數(shù)據(jù)協(xié)議的統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集框架(協(xié)議庫),構(gòu)建了航空工業(yè)現(xiàn)場專用數(shù)據(jù)采集流程。IoTDB 兼容 OPC UA、ModBus、MQTT 等多類現(xiàn)場采集協(xié)議,并可穩(wěn)定保持千萬數(shù)據(jù)點秒級寫入吞吐量,能夠進(jìn)行工廠側(cè)數(shù)據(jù)全量、長時間本地緩存,并提供亂序、缺失數(shù)據(jù)預(yù)處理等功能。同時,中航機載共性研發(fā)了多種構(gòu)形的數(shù)據(jù)采集套件,部署到位于南京、上海、西安的多個智能工廠中。IoTDB 應(yīng)用于多類采集套件,幫助實現(xiàn)多協(xié)議數(shù)據(jù)解析及邊緣層數(shù)據(jù)存儲,處理結(jié)果可進(jìn)一步支持健康監(jiān)控、指令下發(fā)等下游功能。
在云側(cè)數(shù)據(jù)層,中航機載共性將 IoTDB 作為核心組件,應(yīng)用于多個分布式數(shù)據(jù)中心中。分布式數(shù)據(jù)中心將儀表、設(shè)備、MES、ERP 等數(shù)據(jù)源通過流處理與批處理匯總進(jìn)入包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖進(jìn)行存儲,并通過多類規(guī)則定義與建模驗證進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)治理,再通過流處理與批處理進(jìn)行數(shù)據(jù)成果應(yīng)用。分布式數(shù)據(jù)中心搭建 IoTDB 集群,依靠 IoTDB 的行列混合存儲特性實現(xiàn)高速時序數(shù)據(jù)寫入,并運用 IoTDB 的 TsFile 的數(shù)據(jù)特征分列存儲特性,實現(xiàn)高壓縮比時序數(shù)據(jù)存儲。同時,IoTDB 可與數(shù)據(jù)中心中的 Flink 組件、HDFS 組件無縫集成,有效打通時序數(shù)據(jù)上下游生命周期,實現(xiàn)高效分布式數(shù)據(jù)集成。
在云側(cè)企業(yè)層及智慧層,數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析平臺、數(shù)字孿生系統(tǒng)、可視化服務(wù)中心,協(xié)同管控系統(tǒng)中的制造業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、生產(chǎn)效能管理系統(tǒng)均使用 IoTDB 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、存儲,為智能云制造系統(tǒng)實現(xiàn)計劃管理、質(zhì)量管理、適航管理、智慧排產(chǎn)等降本增效功能提供底層數(shù)據(jù)支撐。
5. 應(yīng)用場景舉例
面向航空機載云制造場景全流程,本文選取了不同層級的應(yīng)用系統(tǒng)作為場景舉例,涵蓋應(yīng)用層的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)、協(xié)同管控系統(tǒng),產(chǎn)線層的 PCS 產(chǎn)線管控系統(tǒng),與設(shè)備層的核心參數(shù)灰度預(yù)測。
5.1 應(yīng)用層 - 協(xié)同制造管控及數(shù)據(jù)應(yīng)用子系統(tǒng)
通過 KAFKA 協(xié)議和 HTTP 協(xié)議,IoTDB 負(fù)責(zé)存儲大數(shù)據(jù)分析平臺、數(shù)字孿生系統(tǒng)、可視化服務(wù)系統(tǒng)、制造業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、生產(chǎn)效能管控系統(tǒng)中的多類生產(chǎn)流程、產(chǎn)能監(jiān)控、訂單情況的實時數(shù)據(jù),包括建模階段及入庫狀態(tài)、工藝流程、工序準(zhǔn)備及加工時間、設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、供應(yīng)商信息、訂單信息、生產(chǎn)成本、產(chǎn)能負(fù)荷、合格品數(shù)量、不良率、使用率、直通率等,方便后期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)智能云制造系統(tǒng)對生產(chǎn)流程的智慧決策與產(chǎn)能優(yōu)化。
IoTDB 相比中航機載共性以前的數(shù)據(jù)存儲方案實現(xiàn)了多項優(yōu)化,如支持?jǐn)?shù)據(jù)直取直用,可以保障數(shù)據(jù)被消費的同時進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲,且不影響寫入存儲和查詢分析性能。同時,中航機載共性生產(chǎn)數(shù)據(jù)之前為即用即丟模式,或采用覆蓋模式在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中存儲,無法回溯歷史記錄,且因數(shù)據(jù)體量龐大,僅支持存儲部分主要指標(biāo)項。引入 IoTDB 后,多類系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)可高效完成全量指標(biāo)存儲及歷史數(shù)據(jù)回溯。
5.2 產(chǎn)線層 - PCS 產(chǎn)線管控系統(tǒng)
面向產(chǎn)線級的數(shù)據(jù)分布式采集,中航機載共性使用 IoTDB 實現(xiàn)了對于 PCS 產(chǎn)線管控系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、存儲、管控。通過 MQTT 協(xié)議,IoTDB 負(fù)責(zé)存儲海量產(chǎn)線設(shè)備運維數(shù)據(jù),如生產(chǎn)設(shè)備編號、設(shè)備運行狀態(tài)、進(jìn)給倍率、實際進(jìn)給速度、主軸倍率、主軸負(fù)載、主軸轉(zhuǎn)速、機械臂狀態(tài)等,以加強產(chǎn)線生產(chǎn)效能控制,保障設(shè)備實時檢修與產(chǎn)能最大化。
之前中航機載共性產(chǎn)線層僅配備 SQL Server 數(shù)據(jù)庫,寫入與存儲性能十分受限,所以大量實時數(shù)據(jù)因暫時缺乏明確的使用需求,采用即用即丟模式。采用 IoTDB 后可以針對產(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行長期存儲、毫秒級查詢,同時也給工廠側(cè)基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測類需求,如刀具壽命研究、預(yù)換刀研究提供了數(shù)據(jù)源,長線上幫助維持、提升產(chǎn)線效能。
5.3 設(shè)備層 - 設(shè)備故障灰度預(yù)測
中航機載共性基于 IoTDB 的 UDF 進(jìn)行多類型的數(shù)據(jù)治理應(yīng)用,并提供通用的數(shù)據(jù)管控、數(shù)據(jù)治理模型接口,實現(xiàn)多種對外服務(wù)形式。例如,基于 IoTDB 提供的 UDF 功能,中航機載共性實現(xiàn)了異常數(shù)據(jù)的灰度預(yù)測。針對智能云制造系統(tǒng)需要對生產(chǎn)過程進(jìn)行異常數(shù)據(jù)預(yù)警、指標(biāo)監(jiān)控等需求,中航機載共性構(gòu)建已知部分參數(shù)特征的灰度系統(tǒng)并形成模型算法,并采用 IoTDB 的 UDF 進(jìn)行封裝,方便工廠側(cè)、設(shè)備側(cè)的應(yīng)用軟件進(jìn)行調(diào)用。選擇對應(yīng)工廠、設(shè)備需要預(yù)測的核心數(shù)據(jù)后,結(jié)合 IoTDB 采集存儲的時序數(shù)據(jù),可使用 UDF 方便地生成該數(shù)據(jù)未來趨勢預(yù)測,判斷是否超過閾值,實現(xiàn)快捷、準(zhǔn)確的生產(chǎn)過程監(jiān)測。
6. 應(yīng)用效果及未來展望
以 IoTDB 為核心的智能云制造系統(tǒng)初期已完成對典型單位的有限范圍推廣使用。多家應(yīng)用廠商均對 IoTDB 在降低存儲成本、降低高安全數(shù)據(jù)鏈路成本、降低突發(fā)宕機事件、提高經(jīng)營效率等方面的效用表示了認(rèn)可,IoTDB 為各廠節(jié)省存儲資源、服務(wù)費用 8 萬元 - 74 萬元不等,降低人工成本 20 - 40 人天,有效提高了各廠商的設(shè)備研制、測試、調(diào)試、故障數(shù)據(jù)采集和分析效率。
中航機載共性希望在未來能進(jìn)一步推進(jìn) IoTDB 在航空制造領(lǐng)域的應(yīng)用,通過接入更多的工廠及 IoTDB 在智能云制造系統(tǒng)構(gòu)建更多的應(yīng)用,向更多不同的工廠提供數(shù)據(jù)管理解決方案。同時希望構(gòu)建組織級的制造大數(shù)據(jù)中心,通過不斷擴容保障實時數(shù)據(jù)高效存儲,最終形成基于 IoTDB 的行業(yè)解決方案,向不同單位進(jìn)行推送,計劃三至五年實現(xiàn)覆蓋整個航空領(lǐng)域的智能制造產(chǎn)業(yè)鏈,形成完整解決方案生態(tài)。
未來,以每家工廠接入終端設(shè)備為 200 臺,每臺設(shè)備傳感器可采集物理量點位數(shù) 25 個,每個測點變量所占空間為 22 字節(jié)(工廠代號占 4 字節(jié)、設(shè)備代號占 4 字節(jié),時間戳占 6 字節(jié),數(shù)據(jù)值占 8 字節(jié)),數(shù)據(jù)頻率為 2Hz 的最小值測算,每年所需存儲空間約 176.68 TB,每年至少新增約 350 TB的存儲空間。按照市場存儲空間收費 0.8/GB*h 計算,每年需要額外增加 336 萬存儲費用。IoTDB 數(shù)據(jù)庫壓縮率可達(dá) 10 倍,與 InfluxDB 相比,空間占用僅為其 30%,估計可節(jié)省硬件開支約 200 萬元/年。
天謀科技簡介
天謀科技(Timecho)成立于 2021 年 10 月,是行業(yè)領(lǐng)先的時序數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及相關(guān)服務(wù)的提供商,現(xiàn)已獲得近億元人民幣天使輪融資。公司由 Apache IoTDB 核心團(tuán)隊創(chuàng)立,團(tuán)隊聚焦大數(shù)據(jù)底層技術(shù)軟件研發(fā),針對企業(yè)組建物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺時所遇到的數(shù)據(jù)體量大、采樣頻率高、數(shù)據(jù)亂序到達(dá)、分析需求多、存儲與運維成本高等多種問題,為企業(yè)提供海量時序數(shù)據(jù)管理的高效解決方案。目前,其物聯(lián)網(wǎng)原生時序數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)已在國家電網(wǎng)、國家氣象局、中航成飛、中核集團(tuán)、中國中車、長安汽車、金風(fēng)科技等企業(yè)廣泛應(yīng)用。
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稍早消息:8點45分,地鐵10號線列車在泥洼站(內(nèi)環(huán))方向,因車輛故障,影響后續(xù)列車延誤,由此給您帶來的
“百億補貼”送給種糧農(nóng)民支持農(nóng)民應(yīng)對農(nóng)資價格上漲,主流媒體,山西門戶。山西新聞網(wǎng)是經(jīng)國務(wù)院新聞辦審核批
聚焦重點靶向發(fā)力萬億稅費紅利加快釋放,主流媒體,山西門戶。山西新聞網(wǎng)是經(jīng)國務(wù)院新聞辦審核批準(zhǔn),由山西日
記者近日從宣城市交通運輸局獲悉,該市牢牢把握交通強國建設(shè)、長三角一體化發(fā)展等戰(zhàn)略機遇,堅持項目建設(shè)、
5月的河北省秦皇島市北戴河迎來旅游旺季。行駛在濱海新大道兩側(cè),遠(yuǎn)處海水蔚藍(lán),眼前民宿鱗次櫛比,“行、
工業(yè)窯爐的工作原理是什么?電阻爐消耗電能轉(zhuǎn)換來的熱能 一部分由電爐構(gòu)筑材料及傳熱的各種因素而散失到空間...
工業(yè)爐窯有哪些應(yīng)用?完成溫度曲線要求。完成氣氛曲線要求。壓力曲線要求,也可以把以上三點稱為窯爐的三要素...
膨化設(shè)備的工作原理是什么?膨化是利用相變和氣體的熱壓效應(yīng)原理,使被加工物料內(nèi)部的液體迅速升溫汽化、增壓...