MongoDB × 智能制造
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。随着工业4.0的深入发展和智能制造的崛起，数据已成为企业运营和决策的核心驱动力。然而，如何高效地管理、分析和利用这些数据，成为了制造业面临的重大挑战；构建新一代系统平台或应用程序，从而提升工厂效率和客户交付体验，成为众多制造企业的关键课题。
本专题文章将带您了解MongoDB在智能制造领域的作用，并通过4个客户案例展示MongoDB应用于智能制造、自动化、工业物联网（IoT）领域的强大潜力。
MongoDB如何赋能智能制造？
通过MongoDB的开发者数据平台实现工业4.0的潜力。获得实时洞察力，提高整体设备效率（OEE），并构建现代物联网（IoT）应用程序。
●提高生产效率，降低成本
制造车间内外的设备持续生成有价值的数据。使用开发者数据平台MongoDB Atlas，您可以最大化地提炼和利用数据中的价值，以确保更高效的运营并减少停机时间。
●现代应用的数字化转型
告别旧的运营系统！让MongoDB帮助您构建现代应用程序，推动制造业和汽车领域的创新——工厂自动化、互联汽车、提高供应链效率等等。
●通过物联网（IoT）应用程序加速创新
物联网已经连接了全球数十亿台设备。随着更多支持物联网的、配备更先进传感器的设备上线，要从庞大的设备数据流中实现商业价值，您需要选择合适的数据库。开发者可以在MongoDB上轻松构建工业物联网（IoT）应用程序，连接整个车间的数千个传感器和设备。
●利用Atlas for the Edge实现无缝数据同步，保障设备与人员全天候运营无碍
Atlas for the Edge通过边缘设备、本地环境和云之间的无缝数据同步，确保不间断地访问和实时同步您的边缘设备和应用程序的关键数据，并保障您的物联网设备和联网员工全天候地“丝滑”推进业务，防止本地运营中断。
接下来就让我们通过西门子数字化工厂、RideKleen、Longbow Advantage、博世数字 4个客户案例，一起更具体地了解MongoDB在智能制造领域中的实际应用。
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（SEWC）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。随着技术能力的持续提升，SEWC在数字孪生、数据分析、人工智能和自动化技术方面不断迭代，保持了世界级的产品质量和高效率的生产模式。
面对业务的快速变化和个性化应用场景的不断产生，SEWC发现传统的制造执行系统（MES）已难以适应数字化、智能化转型的需求。上一代MES系统不仅面临灵活性不足、开发效率低；存在数据库单点故障、无高可用性保障等问题。同时，由于SEWC的产品多达2300多种且是不同生产方式混合，旧时采用的传统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容易导致宕机；且由于缺乏横向扩展机制，给系统运维带来了挑战，影响了生产的连续性。
为了解决这些问题，SEWC携手MongoDB构建了下一代制造执行系统MEMO（制造运营模块化生态系统）。SEWC摒弃了传统关系型数据库的思维模式，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工作负载，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。
SEWC 制造执行系统MEMO和MongoDB的故事
通过采用MongoDB，SEWC成功避免了宕机风险，提升了运维效率，并解放了生产力。
西门子成都全球灯塔工厂(SEWC) IT工程师田爵松
“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。”
MongoDB助力移动汽车护理移动应用升级，将开发请求减少90%，极大提升运营模式效率
RideKleen是一家专注于环保车队清洁、消毒和维护服务的创新公司，于2018年被考克斯汽车（Cox Automotive）收购。通过与MongoDB合作，RideKleen成功转变了其移动式汽车保养的运营模式。
RideKleen的移动应用程序对于其业务成功至关重要，它连接运营、技师和客户，确保服务质量和效率；然而旧有移动应用程序缺乏数据同步、性能、数据丢失隐患、维护成本高昂等问题影响了工作效率和用户体验。
RideKleen与技术公司WeKan携手，将应用迁移到云端，在MongoDB Realm的移动数据库上重新构建移动应用程序的平台。离线优先的功能使RideKleen在服务技术人员缺乏良好网络连接的情况下也能按预期工作。
在将运营迁移到AWS后，WeKan选择了MongoDB Atlas Data Federation和Atlas App Services作为其开发人员数据平台。Atlas提供具有内置自动化的完全托管云数据库服务，Atlas Data Federation提供跨MongoDB和AWS S3的本地数据查询的联合查询功能，而Atlas App Services简化了关键的边缘到云同步，并提供后端服务以加快开发工作。在移动方面则迁移到MongoDB Atlas Device Sync，以便在现场移动设备和RideKleen的后端之间移动数据。WeKan还使用Atlas作为操作数据库和Atlas Data Federation重建了指挥中心门户网站，以无缝转换数据，为定制的可视化层提供动力。
MongoDB的可扩展性和灵活性优化了RideKleen的数据处理能力，帮助RideKleen近乎实时地提供运营更新和反馈；原先为客户推出新服务需要的约两周时间如今被缩短到30分钟之内，减少了90%的开发请求，极大地提高了工作效率，使RideKleen节省了许多时间和成本，并能够为客户提供更优质的服务体验。AWS上的Realm和MongoDB Atlas是这一成功的关键部分，帮助RideKleen克服了初创企业的早期挑战，并为其与Cox Automotive的增长和业务规模扩大提供了基于云的基础。
Longbow的Rebus平台使用MongoDB提升客户仓库运营数据的实时可见性
Longbow Advantage 是一家为客户提供供应链优化服务的公司，其旗舰产品 Rebus 平台将实时性能报告、端到端仓库可见性、和智能劳动力管理相结合。Rebus每周管理着 10 太字节（TB）的未压缩数据，并且这个数字已经在继续增长。
Longbow Advantage 面临的挑战是如何实现实时的仓库可见性和报告，而传统的电子表格已经无法满足其需求。公司需要一个能够处理大规模数据、并为仓库提供实时可见性的数据库解决方案。经过深思熟虑，由于 MongoDB令人满意的生态系统、技术和工具选择，Longbow Advantage 选择了 MongoDB 作为其文档数据库合作伙伴。
MongoDB Atlas 成为了 Rebus 平台的核心，使得 Longbow Advantage 能够利用智能数据的力量，提供实时的仓库运营可见性。这意味着从各种系统中以多种格式摄取数据，存储数据以进行高效访问，并根据需要大规模呈现给用户。现在，包括KraftHeinz、Mars、Alcon Labs、Subaru等在内的客户可以访问关键信息，这些企业获得了前所未有的仓库可见性，且得以做出更明智的决策。例如Longbow Advantage的一个制造商客户，他们有的数据被困在供应链孤岛中、有的保存在自制的遗留系统中，因此它需要一个统一的单一视图来查看所有数据。Longbow Advantage使用Rebus建立了20个仓库，实现了所有仓库的实时可见性。
图1：Longbow Advantage的Rebus提供了跨多个平台的见解
Longbow Advantage 还在 Rebus 中构建了预测性能和推荐的仓库视图，以提供更深入、更主动的业务洞察。MongoDB Atlas 对 Longbow Advantage 来说非常出色，提供了实时性能监控面板，允许他们即时查看集群状态。与传统的关系数据库相比，MongoDB 提供了无与伦比的数据检索方式，具有出色的敏捷性、同时具有更小、更高效的系统占用。
博世数字（Bosch Digital）携手MongoDB利用物联网（IoT）帮助客户加速创新
博世集团下的博世数字（Bosch Digital）致力于利用物联网（IoT）技术推动创新。博世数字的Bosch IoT Insights软件服务通过收集和处理数据，帮助工程师和开发者解决问题、设计更好的解决方案，并大规模创新。
例如，Bosch IoT Insights为飞机制造商提供支持，通过监测和传输用于紧固飞机上六百万个螺丝、螺母和螺栓的电动工具数据，确保关键任务的准确性，并在扭矩或角度稍有偏差时发送警报。此外，Bosch IoT Insights还涉及汽车发动机控制单元（ECU）的开发，通过匿名化和安全共享ECU数据，帮助开发者更好地理解ECU在现实世界中的表现。
为了支持这些复杂的用例，博世数字采用MongoDB来实时存储、管理和分析数据。MongoDB能够处理大量数据，并从多个数据源创建统一视图，使数据立即可用，从而相当高效地进行实时分析。尤其是MongoDB非常适合管理像物联网数据这样速度、体量和体量上都更高、更复杂的数据类型——MongoDB能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，并通过JSON进行高效的数据建模，轻松地将每个设备的信息系统映射到数据库中的相关文档。
MongoDB的动态模式支持敏捷、迭代的开发方法，简化了应用程序和软件的演进。添加新设备、传感器和资产变得更加容易，使团队能够专注于创建更好的软件，而不是处理编程语言和数据库之间的不匹配问题。MongoDB丰富的索引和查询功能，如二级索引、地理空间索引和文本搜索索引，以及聚合框架和原生MapReduce，允许用户提出复杂问题，实时发现更多洞察。
无论客户的行业和应用场景是什么，Bosch IoT Insights都能够借助MongoDB帮助客户快速、轻松地理解大数据。MongoDB支持博世数字的工作，提供了所需的数据结构灵活性，使客户能够根据需要进行测试和查询，从而始终受益于最优的数据结构。随着机器学习和人工智能的日益普及，博世数字及其客户可以利用庞大的数据量进行更预测性的分析，基于事实做出更明智的决策。MongoDB的企业级可用性、可扩展性、零停机时间、高安全性和成本效益的扩展能力，助力博世数字解锁新的收入流、优化产品和服务，而无需为开发团队增加额外投资或带来复杂性。
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