港口机械制造商 ZPMC 通过 Azure IoT 转型业务

上海振华重工（ZPMC）是一家领先的重型设备制造商，为集装箱抵达港口后的卸载和移动提供机械设备。 振华重工正处于从传统设备制造商转型为港口规划、投资、建设和运营方面的综合服务提供商的过程中。

从本地到云的转变

当前的港口机械解决方案是本地和分散的。诸如码头起重机 (QC)、轨道式集装箱门式起重机 (RMG) 和自动导引运输车 (AGV) 等机器上的可编程逻辑控制器 (PLC) 每秒向现场 OPC 服务器发送数千个信号。 振华重工监控和检索设备数据的常用方法是远程登录到 OPC 服务器。振华重工需要一种更简单、更优雅的方式来收集设备数据并获取警报通知。

为了满足这些需求，振华重工需要一个智能平台，该平台可以从其在全球范围内服务的机器中获取实时数据，并在仪表板和交互式报告中显示这些数据——此外，还要生成全球见解并支持预测性维护。振华重工还在开发其下一代自动化港口解决方案。

振华重工的开发人员求助于微软，与他们合作开发一个机器监控解决方案，该解决方案利用 Azure IoT Hub、Azure Stream Analytics 和 Microsoft Power BI。 这使他们能够集中机器数据，在近乎实时的报告和图表中提供数据洞察，并提供全球监控能力。

全球机器实时监控

该团队定义了两种类型的到 IoT Hub 的数据消息：警报数据和设备状态每日数据。他们使用实时数据港口机器设计了解决方案架构，这些数据由 Azure IoT Hub 摄取，流式传输到 Stream Analytics，存储在 Azure SQL 数据库和 Blog 存储中，并在 Power BI 中进行监控。

安全考虑

虽然数据传输是通过机器到现场 OPC 服务器，然后到 OPC 代理的专有链接进行的，但从 OPC 代理发送到 IoT Hub 的数据必须通过 Internet 传输。 在该项目中，团队选择了 AMQP 协议 来增强设备到云通信的安全性，该协议由 IoT Hub 本机支持。

对于云中数据存储的安全性，他们采用了易于配置的安全措施，例如针对 Azure SQL 数据库 的透明数据加密，以帮助保护已处理的警报和统计数据。

Power BI 中的数据可视化

Power BI 呈现来自 IoT Hub 的实时机器状态数据和来自 SQL 数据库的已处理警报，并提供交互式报告，以帮助团队获取洞察并对他们的数据采取行动。

后续步骤

基于当前的解决方案原型，振华重工希望从其港口和机器中集成更多数据，并建立一个全球远程监控中心。最大限度地发挥其设备数据的价值并为其客户提供预测性维护服务的能力是振华重工的首要任务。 一种主动和预测性的服务——超越传统的“报告-响应”——将给其客户留下深刻印象，并提供显着的竞争优势。

“IoT Hub 是我们在该项目中使用的关键 Azure 服务之一。在我们评估和使用了 IoT Hub 服务后，我们认为它可以显着减轻我们构建可扩展、高效且易于维护的数据摄取基础设施的负担。在联合黑客节期间，来自微软的专家做了出色的工作，帮助我们解决了从项目架构到数据摄取再到数据可视化方面所有主要问题。 毫无疑问，该项目将为我们构建预测性维护能力奠定坚实的基础。” — 振华重工

从 GitHub 上获取该项目的 代码示例和架构图，观看 振华重工和微软团队的访谈，亲身体验 Azure IoT Hub 实验室，或者使用 Azure 试用版 开始开发新的解决方案。