تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در سیستم‌های SCADA (نظارت و کنترل فرآیند و انتقال داده) به فرآیند استخراج بینش و دانش ارزشمند از حجم بزرگی از داده‌های تولیدشده توسط سیستم‌های SCADA اشاره دارد. سیستم‌های SCADA اطلاعات real time را از حسگرها، دستگاه‌ها و تجهیزات در محیط‌های صنعتی جمع‌آوری می‌کنند و این داده‌ها معمولاً شامل اطلاعاتی درباره متغیرهای فرآیند، وضعیت تجهیزات، هشدارها و رویدادها است.
در زیر توضیح داده شده که چگونه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در سیستم‌های SCADA انجام می‌شود:
- جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده: سیستم‌های SCADA مقادیر زیادی از داده تولید می‌کنند و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ امکان جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و مدیریت این داده‌ها را فراهم می‌کند. داده‌ها معمولاً در دریاچه‌های داده یا انبارهای داده ذخیره می‌شوند که قادر به مدیریت حجم عظیمی از داده‌های ساختاری و بی‌ساختار هستند.
- ادغام و تجمیع داده: سیستم‌های SCADA اطلاعات را از منابع مختلف و با فرمت‌های متفاوت جمع‌آوری می‌کنند. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به ادغام و تجمیع این داده‌ها کمک می‌کند تا نمایی یکپارچه ایجاد شود. این فرآیند شامل ترکیب داده‌ها از سیستم‌های SCADA مختلف، دستگاه‌ها و منابع دیگر است که تجزیه و تحلیل جامع و همبسته را ممکن می‌کند.
- پاکسازی و پیش پردازش داده ها: داده های SCADA می توانند نویزدار، ناقص یا حاوی اطلاعات پرت باشند. تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای تمیز کردن و پیش پردازش داده‌ها، حذف ناسازگاری‌ها، پر کردن مقادیر از دست رفته و رسیدگی به مشکلات کیفیت داده استفاده می‌شود. این تضمین می کند که داده ها قابل اعتماد و مناسب برای تجزیه و تحلیل هستند.
- نظارت و هشدار در real time: تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، نظارت در real time بر داده‌های SCADA را برای شناسایی ناهنجاری‌ها، انحرافات و رویدادهای حیاتی فعال می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند تحلیل آماری یا یادگیری ماشین، الگوها و روندهای موجود در داده شناسایی می‌شوند. هنگام تشخیص سقف‌ها یا شرایط غیرعادی، هشدارها و اعلانات تولید می‌شوند.
- تعمیر و نگهداری پیش بینی شده: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ نقش مهمی در استراتژی های تعمیر و نگهداری پیش بینی کننده ایفا می کند. با تجزیه و تحلیل داده های SCADA تاریخی، الگوها و همبستگی هایی را می توان شناسایی کرد که نشان دهنده خرابی یا تخریب احتمالی تجهیزات است. مدل‌های پیش‌بینی را می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری، بهینه‌سازی برنامه‌های تعمیر و نگهداری و جلوگیری از خرابی‌های برنامه‌ریزی نشده آموزش داد.
- بهینه سازی عملکرد: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با تجزیه و تحلیل داده های SCADA و شناسایی فرصت های بهبود به بهینه سازی عملکرد فرآیندهای صنعتی کمک می کند. می‌تواند ناکارآمدی‌ها، تنگناها یا شرایط عملیاتی نامناسب را آشکار کند و تغییرات یا بهینه‌سازی‌هایی را برای افزایش بهره‌وری، بهره‌وری انرژی یا کیفیت پیشنهاد دهد.
- تجسم و گزارش دهی داده ها: ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، نمایش های تعاملی و بصری داده های اسکادا، مانند نمودارها، نمودارها و داشبوردها را ارائه می دهند. این تجسم‌ها اپراتورها، مهندسان و مدیران را قادر می‌سازد تا به سرعت به بینش دست یابند، روندها را شناسایی کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند. گزارش ها و خلاصه ها را می توان برای ارتباط یافته های کلیدی و معیارهای عملکرد تولید کرد.
- تکنیک های تجزیه و تحلیل پیشرفته: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در سیستم های SCADA می تواند از تکنیک های پیشرفته مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق استفاده کند. این تکنیک‌ها می‌توانند روابط پیچیده را آشکار کنند، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، تشخیص ناهنجاری و خوشه‌بندی را انجام دهند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بینش‌های پیشرفته‌تری را از داده‌های SCADA ممکن می‌سازند.
با استفاده از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در سیستم‌های اسکادا، شرکت مهندسی لیان گوهران می‌تواند بینش ارزشمندی در مورد فرآیندهای صنعتی به دست آورد، عملیات را بهینه کند، استراتژی‌های تعمیر و نگهداری را بهبود بخشد و تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کند. این به سازمان‌ها کمک می‌کند اطلاعات قابل اجرا را از حجم وسیعی از داده‌های جمع‌آوری شده توسط سیستم‌های SCADA استخراج کنند، که منجر به بهبود کارایی، کاهش زمان خرابی و بهبود عملکرد کلی می‌شود.
