黑料泄密

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小编点评

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MongoDB助力西门子数字化工厂构建下一代制造执行系统******西门子工业自动化产品成都有限公司,简称SEWC,位于四川省成都市高新西区,是西门子工业自动化产品全球第三大研发中心,也是西门子在德国以外建立的首家数字化工厂,于2018年被世界经济论坛评为“全球九家最先进的工厂”之一 SEWC主要负责研发和生产SIMATIC工业自动化系统系列产品,包括PLC (可编程逻辑控制器)、HMI (人机交互界面)、IPC (工业电脑)、IOT (工业网关),以及工业边缘计算软件产品,以供应中国及全球工业市场随着团队效率和技术能力的持续提升,数字孪生、数据分析、人工智能和自动化技术在SEWC不断迭代在产品质量方面,从建厂伊始SEWC就保持在世界级的水平,制程质量高达99.999% 在产品生产方面,SEWC以本地化生产与先进的生产模式更好地服务中国客户,助力中国工业实现智能制造转型成立十年,SEWC从零开始,运用数字化技术,释放人的无限潜能,逐渐成长为引领数字化未来的制造业灯塔工厂和碳中和工厂亟须突破传统关系型数据库瓶颈保障连续生产形势和环境造就了产业界一场有关数字化转型的集体变革,数字化技术的洪流在各个产业链的主干和枝节涌现在工业制造领域,能否通过数字化技术实现各生产要素、生产环节之间的紧密配合,高效规划、管理整个生产流程,是企业提升韧性、赢得竞争的关键 SEWC作为西门子在中国第一家成熟的数字化工厂,MES(制造执行系统)的重要性不言而喻但随着企业业务的持续快速变化,新的个性化应用场景不断产生,传统MES已难以适应企业数字化、智能化转型的需要在SEWC,1万平米左右的空间要生产2300多种产品,而且往往是不同的生产方式混合在一起大批量的混合式生产衍生出新的核心需求,催生出新一代制造执行系统 SEWC的上一代MES系统SimaticIT,可以与生产线上的各种设备和系统集成,实现生产计划的监控和执行,有助于优化生产流程,减少生产中断和资源浪费,但是它基于传统关系型数据库传统的关系型数据库需要运维人员不断地重新定义数据结构,在海量数据并行处理时也容易导致宕机随着产线的增加,传统关系型数据库由于缺乏横向扩展机制,给系统运维增加了许多难题,尤其是在需要对系统进行安全维护的情况下,为了避免对数据产生破坏,就不得不将生产停下来总体而言,在现代化数字生产应用中,上一代MES系统面临灵活性缺失、开发效率低;存在数据库单点故障、无高可用性保障;缺乏横向扩展机制;运维便捷性有待提升、影响生产连续性等一系列挑战携手MongoDB构建下一代制造执行系统MEMO的数据底座当传统MES系统已经无法满足现代化数字生产的需求时,新一代制造执行系统MEMO(制造运营模块化生态系统)应运而生 MEMO主要用于生产过程的设备集成、流程控制互锁、数据收集、订单执行、产品追溯等,具备以下特点:基于容器私有云平台和微服务架构构建;基于API的互相访问,提升了开放性;基于DevOps流程开发自定义应用;易于在各工厂之间进行复制扩展;基于更加灵活易用高可靠的数据库在构建MEMO系统的过程中,由于摒弃了传统关系型数据库的思维模式,对数据结构的灵活性、高可用性和开放性提出了新的要求,因此,SEWC选择了MongoDB的分布式文档模型数据库在数据的灵活性支撑方面,MEMO系统基于MongoDB灵活的文档模型,可以将系统的中的对象用JSON来表达,在线进行模型调整,快速适应变化,提升开发效率,并且对于工厂制造执行系统中关系型数据库所支持的数据承载,MongoDB也可以处理在高可用保障方面,区别于传统的关系型数据库,MongoDB具备一主多从的高可用复制集架构,保证了集群高可用,且具备自愈能力当主节点发生故障时,两个备节点自动选举出新的主节点,主备切换,无缝提供服务 MongoDB驱动能够自动进行重试,保证业务完整无感知与此同时,MongoDB可配置备节点跨机架或数据中心部署,具备更高级别的数据容灾能力此外,MongoDB Ops Manager提升了运维效率,如集群健康检测、监控报警、查询优化、备份恢复等通过设置丰富的集群健康指标监控及预警,可实时监控集群状态;能够配合Performance Advisor进行优化、自动部署、升级和扩展,减少维护宕机窗口;通过灵活备份策略支撑,实现连续备份及按时间点恢复避免宕机风险提升运维效率解放生产力伴随着工业智能场景的落地,数据量的急剧增长成为推动企业转型升级的巨大挑战当业务边界向下延伸时,每时每刻产生的工业数据对存储管理和数据库带来的压力,是企业亟须优先解决的难题对于一家制造型企业而言,SEWC的业务场景大多是实时性的传统信息化系统运行过程中允许宕机,但工业场景不允许随着接入设备数量的迅猛增长,传统关系型数据库无法胜任工业海量实时数据管理 1.提升开发灵活性基于MongoDB的MEMO MES系统在开发过程中,灵活性得到了极大的提升,全方位适配混线生产、柔性生产、数字化生产的层级需求 2.满足高可用需求MongoDB基于复制集的部署架构,设计灵活,减少系统不能提供服务的时间,实现了冗余+自动故障转移的高可用性 3.实现自动化运维基于MongoDB Ops Manager提升了自动化运维的效率,保证业务连续性,将过去需要一两天才能完成的工作缩减至几个小时乃至几分钟,释放了运维人员的时间西门子成都全球灯塔工厂(SEWC)IT工程师田爵松表示:“数据库的高可用性是保障工厂不停工、连续生产的关键所在在混线生产的情况下,MongoDB对于我们MEMO系统的数据灵活性支撑,保证了产线不停机生产,将运维人员从僵化的工作任务中释放出来,从而能够腾出时间和精力去完成更多高价值工作,极大地提升了运维效率,减少了不必要的人工成本未来,我们期待能够透过MongoDB新版本、新功能深入更多工业场景,探索更多制造业数字化转型的前沿应用 ”责任编辑：王力