マルチブランド計装システムにおけるデータ統合と標準化の課題

現代の産業環境では、計装システムは、単一のメーカーから提供されることはめったにありません。プラント、研究所、現場の運用では、レガシーデバイス、最先端のスマートセンサー、および複数のブランドの特殊な機器が混在して使用されることがよくあります。この多様性により、エンジニアは各タスクに最適なツールを選択できますが、データ形式、プロトコル、および標準の複雑なネットワークも生み出され、効果的な監視、制御、および分析のために調和させる必要があります。

マルチブランドの現実

化学プラントには以下のようなものがあるかもしれません:

• 1990年代のレガシーアナログ圧力トランスミッタ独自のプロトコルを使用する
• デジタル流量計組み込み診断機能を備えた
• スマート温度センサーCSVまたはXMLレポートをエクスポートする
• ラボ用分析装置各デバイスは異なる「言語」を話す可能性があり、

データフュージョン—複数のソースからのデータを統合して、統一された、使用可能な形式にするプロセス—は、大きな課題となります。主な課題

1.

プロトコルの非互換性異なるブランドは、異なる通信プロトコル（例：Modbus、HART、Profibus、独自のAPI）をよく使用します。翻訳ツールやミドルウェアがないと、これらのシステムはデータを直接交換できません。

2.

非均一なデータモデルプロトコルが互換性がある場合でも、データの

構造とセマンティクスが異なる場合があります。ある流量計はリットル/分で報告し、別の流量計は立方メートル/時で報告し、3つ目は同じデータストリームに診断コードを含める場合があります。3.

データの品質と精度複数のソースからのデータセットをマージすると、キャリブレーション標準、タイムスタンプ同期、または測定分解能に一貫性がない場合、エラーが増幅される可能性があります。

4.

スケーラビリティの問題デバイスを追加するほど、統合の複雑さは指数関数的に増加します。標準フレームワークがないと、新しいデバイスごとにカスタム統合作業が必要になる場合があります。

5.

サイバーセキュリティのリスク複数のブランドを統合することは、異なるセキュリティモデルを橋渡しすることを意味することがよくあります。1つのデバイスのセキュリティの脆弱性は、ネットワーク全体を危険にさらす可能性があります。

これらの課題を克服するための戦略

オープンスタンダードを採用する

OPC UA

またはSparkplug Bを備えたMQTTなどのプロトコルは、安全で構造化されたデータ交換のためのベンダーニュートラルなフレームワークを提供します。統一データモデルを実装するプラント全体または企業全体の

情報モデル

を定義し、単位、命名規則、およびメタデータ要件を標準化します。ミドルウェアとゲートウェイを使用するプロトコルコンバーター、エッジゲートウェイ、または産業用IoTプラットフォームを展開して、SCADA、MES、またはクラウド分析システムに到達する前にデータを正規化します。

データガバナンスを適用する

統合されたデータが信頼できることを保証するために、キャリブレーション、タイムスタンプ、および品質チェックのルールを確立します。

サイバーセキュリティを計画する

ブランドに関係なく、すべてのデバイスに一貫した認証、暗号化、およびアクセス制御ポリシーを適用します。

戦略的メリット

マルチブランド計装データが正常に統合および標準化されると:

運用可視性

が向上し、より迅速なデータ駆動型の意思決定が可能になります

• 予測保全は、統一された履歴データセットにより、より正確になります
• コンプライアンス報告は、一貫性のある検証済みのデータを通じて簡素化されます
• スケーラビリティが強化され、新しいデバイスを最小限の摩擦で追加できるようになります
• 結論マルチブランド計装システムは、ほとんどの産業環境における現実ですが、

データ統合と標準化

への意図的なアプローチがなければ、非効率性とリスクの原因となる可能性があります。オープンスタンダード、統一データモデル、および堅牢なガバナンスを採用することにより、組織はデバイスの寄せ集めをまとまりのあるインテリジェントな測定ネットワーク—Industry 4.0の要求に対応する準備ができています—に変えることができます。