сбора+производственных+данных

база данных реального времени
-
[Интент]

База данных реального времени (БДРВ) — база данных, обработка данных в которой, происходит по принципу реального времени. БДРВ применяется в системах промышленной автоматизации АСУ ТП. БДРВ должна обеспечивать синхронизацию, репликацию данных и обеспечивать резервирование для обеспечения отказоустойчивости в реальном масштабе времени.
[ Википедия]

Wonderware Historian Server 10.0
высокопроизводительная база данных реального времени для хранения производственной и технологической информации

ОПИСАНИЕ:

Wonderware Historian Server 10.0 обеспечивает необходимую гибкость, высокий уровень масштабируемости и надежности и является идеальным решением при создании простых одноузловых и многоуровневых систем хранения архивных данных.

В Historian Server 10.0 развитая технология хранения и сжатия данных сочетается со стандартным механизмом интерфейса запросов, который гарантирует открытый и простой доступ к хранящейся в хронологическом порядке информации. Все это дает возможность анализа и принятия необходимых технологических и производственных решений соответствующим персоналом в режиме реального времени.

ТЕХНИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ:

Wonderware Historian Server 10.0 осуществляет сбор производственных данных в сотни раз быстрее, чем стандартные системы баз данных, и использует для их хранения небольшой объем памяти. Отличия между возможностями стандартных транзакционных хранилищ данных и требованиями систем обработки хронологической информации в реальном времени не позволяют обычной технологии реляционных баз данных соответствовать требованиям производства.

Инновационная система Historian Server 10.0 предназначена для управления непрерывным множеством упорядоченных хронологических данных, которые по своей природе отличаются от изолированной выборочной информации, хранимой в типичной базе данных.

Система сочетает в себе высокоскоростной первичный сбор данных с дополнениями к встроенной реляционной базе данных Microsoft SQL Server, обеспечивающими работу с временными последовательностями, что позволяет оптимизировать процессы хранения и поиска данных. В Wonderware Historian данные не хранятся непосредственно в таблицах Microsoft SQL Server, вместо этого используется высокооптимизированная файловая система, независимая от реляционной базы данных. Дополнительно алгоритм хранения данных по принципу «вращающейся двери» значительно снижает требования к хранилищу данных при сохранении важных функций их обработки. Он также полностью интегрирует данные о событиях, сводную информацию и производственные данные, а также информацию о конфигурации базы данных.

Полная регистрация всех данных – даже из низкоскоростных и неустойчивых сетей

Historian Server 10.0 обеспечивает непрерывность регистрации благодаря своей отказоустойчивой системе сбора данных, пригодной для работы со SCADA-системами и другими приложениями, использующими низкоскоростные или неустойчивые сети передачи данных. Система позволяет получать и сохранять данные от удаленных терминалов (RTU), полностью регистрируя информацию, необходимую для работы SCADA-систем.

Новые продвинутые режимы поиска данных: стройте запросы быстрее и эффективнее!

Обладая открытой структурой и высоким быстродействием, Historian Server 10.0 позволяет сделать процесс формирования запросов более эффективным и гибким. При этом возможны следующие режимы поиска данных:

• длительность стабильного состояния;
• крутизна характеристики;
• интерполированный;
• максимальное соответствие;
• счетчик;
• минимальное, максимальное, среднее значение;
• средние значения за определенное время;
• циклы и дельта;
• состояние клапана;
• интеграл;
• полный;
• полный обход.

Конфигурация универсальных многоуровневых систем с целью минимизации избыточности (дублирования) данных

С Historian Server 10.0 достаточно легко создать распределенные многоуровневые системы. Система 2-го уровня может служить хранилищем данных для резервной копии критической информации, или многочисленные системы 2-го уровня могут выполнять репликацию всех исторических данных. Многочисленные системы 1-го уровня могут передавать либо весь информационный поток данных, либо только сводные агрегированные данные в одну или несколько систем 2-го уровня. Многоуровневые архитектуры обеспечивают защиту от возможной потери данных, вызванной остановкой информационной системы или простоями в сети.

Основные характеристики

• Высокие быстродействие и уровень сжатия данных.
• Поддержка бизнес-процессов, регулярный процесс обеспечения отчетности.
• Современные методы анализа трендов и составления отчетов.

Ключевые преимущества

• Отслеживание процессов производства и бизнеса в рамках всего предприятия.
• Производство информации для оптимизации процесса принятия более эффективного решения.
• Интеграция данных, поступающих от множества производственных и HMI/SCADA систем.
• Масштабируемость, возможность создавать приложения любого размера.
• Полная интеграция с Wonderware ArchestrА и Wonderware System Platform

диспетчерское управление и сбор данных
Подсистема сбора, хранения и обработки телеметрической информации, поступающей от удаленных датчиков, осуществляющих измерение температуры, давления, расхода электроэнергии и др. Сбор данных осуществляется с помощью контроллеров, программное обеспечение которых позволяет реализовать практически любой алгоритм опроса датчиков, а также обеспечить первичную обработку информации. Обмен данными часто осуществляется через интерфейс RS-485. Термин SCADA обычно употребляют, когда речь идет о контроле и регулировании каких-либо производственных процессов.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• SCADA
• Supervisory Control and Data Acquisition

информационная технология
Приемы, способы и методы применения средств вычислительной техники при выполнении функций сбора, хранения, обработки, передачи и использования данных.
[ ГОСТ 34.003-90]

информационная технология
Процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления этих процессов и методов.
[ ГОСТ Р 52653-2006]

информационная технология
Система методов и способов переработки информации
[ ГОСТ Р 51170-98]

информационная технология
Совокупность методов, производственных процессов и программно-технических средств, объединенных в технологический комплекс, обеспечивающий сбор, создание, хранение, накопление, обработку, поиск, вывод, копирование, передачу и распространение информации
[ГОСТ 7.0-99]

Тематики

• автоматизированные системы
• информационно-библиотечная деятельность
• информационные технологии в образовании
• качество служебной информации

EN

• information technology

FR

• technologie d’information

внутризаводские задачи оптимального планирования
Массовая область применения экономико-математических методов в экономике, основа автоматизированных систем управления предприятиями. На начальном этапе применение экономико-математических методов характеризовалось разработкой и решением отдельных планово-экономических задач, например, задач оптимизации формирования производственной программы, использования производственных мощностей и др. В этом отношении накоплен богатый опыт. Основной оптимизационной моделью подсистемы перспективного планирования является модель выбора вариантов проектов реконструкции и нового строительства, решаемая методами целочисленного программирования. Она дополняется алгоритмической сетью расчета остальных показателей плана, производных по отношению к показателям капитальных вложений и объемов продукции по годам перспективного периода (эти показатели получаются непосредственно решением модели). Для подсистемы текущего планирования основной является модель оптимизации производственной программы (чаще всего для решения применяются методы линейного программирования). Эта модель сводится к нахождению таких объемов и номенклатуры выпуска продукции, которые в условиях установленной (госзаказом, заказами частных компаний, или прогнозом рыночной конъюнктуры) потребности и при наличных мощностях обеспечивали бы получение экстремума целевой функции; ею может быть максимизация прибыли, объема реализованной продукции и т.д. Экономико-математические модели календарного планирования предназначены для установления (например, в рамках месячного плана) конкретных сроков запуска деталей в производство; матричные модели материальных и информационных потоков используются для разработки бизнес-планов; модели теории управления запасами помогают регулировать незавершенное производство и контролировать запасы сырья, полуфабрикатов и готовой продукции и т.д. Однако опыт показал, что изолированное решение отдельных задач планирования и управления не позволяет полностью использовать возможности экономико-математических методов и современных вычислительных средств. Поэтому в настоящее время основным путем решения внутризаводских задач оптимального планирования и управления стал путь создания взаимосвязанных комплексов экономико-математических моделей. Они объединяют весь цикл управления — от сбора данных до выработки команд и решений, а также доведения их до исполнителей. Такой комплекс включает модели планирования, оптимизации решений и формирования данных непосредственно в последовательности, соответствующей технологии и графику операций по управлению производством. Часть моделей при этом предназначена для выработки на электронной технике управляющих команд в реальном масштабе времени. (Это относится, например, к управлению технологическими процессами в непрерывном производстве). В зависимости от институциональной формы предприятия (компании) возможны разные критерии оптимальности и разные стимулы производства для руководителей и коллективов этих экономических объектов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• internal plant problems of optimal planning