2025-09-15
आधुनिक औद्योगिक वातावरण में, इंस्ट्रुमेंटेशन सिस्टम शायद ही कभी एक ही निर्माता से आते हैं। प्लांट, प्रयोगशालाएँ और फील्ड ऑपरेशन अक्सर कई ब्रांडों के पुराने उपकरणों, अत्याधुनिक स्मार्ट सेंसर और विशेष उपकरणों का मिश्रण तैनात करते हैं। जबकि यह विविधता इंजीनियरों को प्रत्येक कार्य के लिए सबसे अच्छा उपकरण चुनने की अनुमति देती है, यह एक डेटा प्रारूपों, प्रोटोकॉल और मानकों का जटिल जाल भी बनाती है जिसे प्रभावी निगरानी, नियंत्रण और विश्लेषण के लिए सामंजस्य स्थापित करने की आवश्यकता होती है।
एक रासायनिक संयंत्र में हो सकता है:
प्रत्येक डिवाइस एक अलग “भाषा,” बोल सकता है, जिससे डेटा फ्यूजन—एकीकृत, प्रयोग करने योग्य प्रारूप में कई स्रोतों से डेटा को संयोजित करने की प्रक्रिया—एक महत्वपूर्ण चुनौती है।
विभिन्न ब्रांड अक्सर विभिन्न संचार प्रोटोकॉल (जैसे, Modbus, HART, Profibus, मालिकाना API) का उपयोग करते हैं। अनुवादकों या मिडलवेयर के बिना, ये सिस्टम सीधे डेटा का आदान-प्रदान नहीं कर सकते हैं।
यहां तक कि जब प्रोटोकॉल संगत होते हैं, तो डेटा की संरचना और अर्थ भिन्न हो सकते हैं। एक फ्लोमीटर प्रति मिनट लीटर में रिपोर्ट कर सकता है, दूसरा घन मीटर प्रति घंटे में, और तीसरा उसी डेटा स्ट्रीम में डायग्नोस्टिक कोड शामिल कर सकता है।
यदि अंशांकन मानक, टाइमस्टैम्प सिंक्रनाइज़ेशन, या माप रिज़ॉल्यूशन असंगत हैं, तो कई स्रोतों से डेटासेट को मर्ज करने से त्रुटियाँ बढ़ सकती हैं।
जैसे-जैसे अधिक डिवाइस जोड़े जाते हैं, एकीकरण जटिलता तेजी से बढ़ती है। एक मानक ढांचे के बिना, प्रत्येक नए डिवाइस को कस्टम एकीकरण कार्य की आवश्यकता हो सकती है।
कई ब्रांडों को एकीकृत करने का मतलब अक्सर विभिन्न सुरक्षा मॉडलों को जोड़ना होता है। एक डिवाइस की सुरक्षा में एक कमजोर कड़ी पूरे नेटवर्क से समझौता कर सकती है।
जैसे प्रोटोकॉल OPC UA या MQTT with Sparkplug B सुरक्षित, संरचित डेटा विनिमय के लिए विक्रेता-तटस्थ ढांचे प्रदान करते हैं।
एक प्लांट-व्यापी या उद्यम-व्यापी सूचना मॉडल को परिभाषित करें जो इकाइयों, नामकरण सम्मेलनों और मेटाडेटा आवश्यकताओं को मानकीकृत करता है।
SCADA, MES, या क्लाउड एनालिटिक्स सिस्टम तक पहुंचने से पहले डेटा को सामान्य करने के लिए प्रोटोकॉल कन्वर्टर्स, एज गेटवे, या औद्योगिक IoT प्लेटफ़ॉर्म तैनात करें।
यह सुनिश्चित करने के लिए अंशांकन, टाइमस्टैम्पिंग और गुणवत्ता जांच के लिए नियम स्थापित करें कि एकीकृत डेटा विश्वसनीय है।
ब्रांड की परवाह किए बिना, सभी उपकरणों में सुसंगत प्रमाणीकरण, एन्क्रिप्शन और एक्सेस कंट्रोल नीतियों को लागू करें।
जब मल्टी-ब्रांड इंस्ट्रुमेंटेशन डेटा को सफलतापूर्वक एकीकृत और मानकीकृत किया जाता है:
मल्टी-ब्रांड इंस्ट्रुमेंटेशन सिस्टम अधिकांश औद्योगिक सेटिंग्स में एक वास्तविकता हैं, लेकिन डेटा एकीकरण और मानकीकरण के लिए जानबूझकर दृष्टिकोण के बिना, वे अक्षमता और जोखिम का स्रोत बन सकते हैं। खुले मानकों, एकीकृत डेटा मॉडल और मजबूत शासन को अपनाकर, संगठन उपकरणों के एक पैचवर्क को एक सुसंगत, बुद्धिमान माप नेटवर्क—उद्योग 4.0 की मांगों के लिए तैयार—में बदल सकते हैं।
अपनी पूछताछ सीधे हमें भेजें
