MongoDB × 智能制造

數字化技術的洪流在各個產業鏈的主干和枝節涌現。在工業制造領域，能否通過數字化技術實現各生產要素、生產環節之間的緊密配合，高效規劃、管理整個生產流程，是企業提升韌性、贏得競爭的關鍵。隨著工業4.0的深入發展和智能制造的崛起，數據已成為企業運營和決策的核心驅動力。然而，如何高效地管理、分析和利用這些數據，成為了制造業面臨的重大挑戰；構建新一代系統平臺或應用程序，從而提升工廠效率和客戶交付體驗，成為眾多制造企業的關鍵課題。

本專題文章將帶您了解MongoDB在智能制造領域的作用，并通過4個客戶案例展示MongoDB應用于智能制造、自動化、工業物聯網（IoT）領域的強大潛力。

MongoDB如何賦能智能制造？

通過MongoDB的開發者數據平臺實現工業4.0的潛力。獲得實時洞察力，提高整體設備效率（OEE），并構建現代物聯網（IoT）應用程序。

●提高生產效率，降低成本

制造車間內外的設備持續生成有價值的數據。使用開發者數據平臺MongoDB Atlas，您可以最大化地提煉和利用數據中的價值，以確保更高效的運營并減少停機時間。

●現代應用的數字化轉型

告別舊的運營系統！讓MongoDB幫助您構建現代應用程序，推動制造業和汽車領域的創新——工廠自動化、互聯汽車、提高供應鏈效率等等。

●通過物聯網（IoT）應用程序加速創新

物聯網已經連接了全球數十億臺設備。隨著更多支持物聯網的、配備更先進傳感器的設備上線，要從龐大的設備數據流中實現商業價值，您需要選擇合適的數據庫。開發者可以在MongoDB上輕松構建工業物聯網（IoT）應用程序，連接整個車間的數千個傳感器和設備。

●利用Atlas for the Edge實現無縫數據同步，保障設備與人員全天候運營無礙

Atlas for the Edge通過邊緣設備、本地環境和云之間的無縫數據同步，確保不間斷地訪問和實時同步您的邊緣設備和應用程序的關鍵數據，并保障您的物聯網設備和聯網員工全天候地“絲滑”推進業務，防止本地運營中斷。

接下來就讓我們通過西門子數字化工廠、RideKleen、Longbow Advantage、博世數字 4個客戶案例，一起更具體地了解MongoDB在智能制造領域中的實際應用。

MongoDB助力西門子數字化工廠構建下一代制造執行系統

西門子工業自動化產品成都有限公司（SEWC）是西門子工業自動化產品全球第三大研發中心，也是西門子在德國以外建立的首家數字化工廠，于2018年被世界經濟論壇評為“全球九家最先進的工廠”之一。SEWC主要負責研發和生產SIMATIC工業自動化系統系列產品，包括PLC (可編程邏輯控制器)、HMI (人機交互界面)、 IPC (工業電腦)、IOT (工業網關)，以及工業邊緣計算軟件產品，以供應中國及全球工業市場。隨著技術能力的持續提升，SEWC在數字孿生、數據分析、人工智能和自動化技術方面不斷迭代，保持了世界級的產品質量和高效率的生產模式。

面對業務的快速變化和個性化應用場景的不斷產生，SEWC發現傳統的制造執行系統（MES）已難以適應數字化、智能化轉型的需求。上一代MES系統不僅面臨靈活性不足、開發效率低；存在數據庫單點故障、無高可用性保障等問題。同時，由于SEWC的產品多達2300多種且是不同生產方式混合，舊時采用的傳統關系型數據庫需要運維人員不斷地重新定義數據結構，在海量數據并行處理時容易導致宕機；且由于缺乏橫向擴展機制，給系統運維帶來了挑戰，影響了生產的連續性。

為了解決這些問題，SEWC攜手MongoDB構建了下一代制造執行系統MEMO（制造運營模塊化生態系統）。SEWC摒棄了傳統關系型數據庫的思維模式，選擇了MongoDB的分布式文檔模型數據庫。

在數據的靈活性支撐方面，MEMO系統基于MongoDB靈活的文檔模型，可以將系統中的對象用JSON來表達，在線進行模型調整，快速適應變化，提升開發效率，并且對于工廠制造執行系統中關系型數據庫所支持的工作負載，MongoDB也可以處理。

在高可用保障方面，區別于傳統的關系型數據庫，MongoDB具備一主多從的高可用復制集架構，保證了集群高可用，且具備自愈能力。當主節點發生故障時，兩個備節點自動選舉出新的主節點，主備切換，無縫提供服務。MongoDB驅動能夠自動進行重試，保證業務完整無感知。與此同時，MongoDB可配置備節點跨機架或數據中心部署，具備更高級別的數據容災能力。

此外，MongoDB Ops Manager提升了運維效率，如集群健康檢測、監控報警、查詢優化、備份恢復等。通過設置豐富的集群健康指標監控及預警，可實時監控集群狀態；能夠配合Performance Advisor進行優化、自動部署、升級和擴展，減少維護宕機窗口；通過靈活備份策略支撐，實現連續備份及按時間點恢復。

SEWC 制造執行系統MEMO和MongoDB的故事

通過采用MongoDB，SEWC成功避免了宕機風險，提升了運維效率，并解放了生產力。

西門子成都全球燈塔工廠(SEWC) IT工程師田爵松

“數據庫的高可用性是保障工廠不停工、連續生產的關鍵所在。在混線生產的情況下，MongoDB對于我們MEMO系統的數據靈活性支撐，保證了產線不停機生產，將運維人員從僵化的工作任務中釋放出來，從而能夠騰出時間和精力去完成更多高價值工作，極大地提升了運維效率，減少了不必要的人工成本。未來，我們期待能夠透過MongoDB新版本、新功能深入更多工業場景，探索更多制造業數字化轉型的前沿應用。”

MongoDB助力移動汽車護理移動應用升級，將開發請求減少90%，極大提升運營模式效率

RideKleen是一家專注于環保車隊清潔、消毒和維護服務的創新公司，于2018年被考克斯汽車（Cox Automotive）收購。通過與MongoDB合作，RideKleen成功轉變了其移動式汽車保養的運營模式。

RideKleen的移動應用程序對于其業務成功至關重要，它連接運營、技師和客戶，確保服務質量和效率；然而舊有移動應用程序缺乏數據同步、性能、數據丟失隱患、維護成本高昂等問題影響了工作效率和用戶體驗。

RideKleen與技術公司WeKan攜手，將應用遷移到云端，在MongoDB Realm的移動數據庫上重新構建移動應用程序的平臺。離線優先的功能使RideKleen在服務技術人員缺乏良好網絡連接的情況下也能按預期工作。

在將運營遷移到AWS后，WeKan選擇了MongoDB Atlas Data Federation和Atlas App Services作為其開發人員數據平臺。Atlas提供具有內置自動化的完全托管云數據庫服務，Atlas Data Federation提供跨MongoDB和AWS S3的本地數據查詢的聯合查詢功能，而Atlas App Services簡化了關鍵的邊緣到云同步，并提供后端服務以加快開發工作。在移動方面則遷移到MongoDB Atlas Device Sync，以便在現場移動設備和RideKleen的后端之間移動數據。WeKan還使用Atlas作為操作數據庫和Atlas Data Federation重建了指揮中心門戶網站，以無縫轉換數據，為定制的可視化層提供動力。

MongoDB的可擴展性和靈活性優化了RideKleen的數據處理能力，幫助RideKleen近乎實時地提供運營更新和反饋；原先為客戶推出新服務需要的約兩周時間如今被縮短到30分鐘之內，減少了90%的開發請求，極大地提高了工作效率，使RideKleen節省了許多時間和成本，并能夠為客戶提供更優質的服務體驗。AWS上的Realm和MongoDB Atlas是這一成功的關鍵部分，幫助RideKleen克服了初創企業的早期挑戰，并為其與Cox Automotive的增長和業務規模擴大提供了基于云的基礎。

Longbow的Rebus平臺使用MongoDB提升客戶倉庫運營數據的實時可見性

Longbow Advantage 是一家為客戶提供供應鏈優化服務的公司，其旗艦產品 Rebus 平臺將實時性能報告、端到端倉庫可見性、和智能勞動力管理相結合。Rebus每周管理著 10 太字節（TB）的未壓縮數據，并且這個數字已經在繼續增長。

Longbow Advantage 面臨的挑戰是如何實現實時的倉庫可見性和報告，而傳統的電子表格已經無法滿足其需求。公司需要一個能夠處理大規模數據、并為倉庫提供實時可見性的數據庫解決方案。經過深思熟慮，由于 MongoDB令人滿意的生態系統、技術和工具選擇，Longbow Advantage 選擇了 MongoDB 作為其文檔數據庫合作伙伴。

MongoDB Atlas 成為了 Rebus 平臺的核心，使得 Longbow Advantage 能夠利用智能數據的力量，提供實時的倉庫運營可見性。這意味著從各種系統中以多種格式攝取數據，存儲數據以進行高效訪問，并根據需要大規模呈現給用戶。現在，包括KraftHeinz、Mars、Alcon Labs、Subaru等在內的客戶可以訪問關鍵信息，這些企業獲得了前所未有的倉庫可見性，且得以做出更明智的決策。例如Longbow Advantage的一個制造商客戶，他們有的數據被困在供應鏈孤島中、有的保存在自制的遺留系統中，因此它需要一個統一的單一視圖來查看所有數據。Longbow Advantage使用Rebus建立了20個倉庫，實現了所有倉庫的實時可見性。

圖1：Longbow Advantage的Rebus提供了跨多個平臺的見解

Longbow Advantage 還在 Rebus 中構建了預測性能和推薦的倉庫視圖，以提供更深入、更主動的業務洞察。MongoDB Atlas 對 Longbow Advantage 來說非常出色，提供了實時性能監控面板，允許他們即時查看集群狀態。與傳統的關系數據庫相比，MongoDB 提供了無與倫比的數據檢索方式，具有出色的敏捷性、同時具有更小、更高效的系統占用。

博世數字（Bosch Digital）攜手MongoDB利用物聯網（IoT）幫助客戶加速創新

博世集團下的博世數字（Bosch Digital）致力于利用物聯網（IoT）技術推動創新。博世數字的Bosch IoT Insights軟件服務通過收集和處理數據，幫助工程師和開發者解決問題、設計更好的解決方案，并大規模創新。

例如，Bosch IoT Insights為飛機制造商提供支持，通過監測和傳輸用于緊固飛機上六百萬個螺絲、螺母和螺栓的電動工具數據，確保關鍵任務的準確性，并在扭矩或角度稍有偏差時發送警報。此外，Bosch IoT Insights還涉及汽車發動機控制單元（ECU）的開發，通過匿名化和安全共享ECU數據，幫助開發者更好地理解ECU在現實世界中的表現。

為了支持這些復雜的用例，博世數字采用MongoDB來實時存儲、管理和分析數據。MongoDB能夠處理大量數據，并從多個數據源創建統一視圖，使數據立即可用，從而相當高效地進行實時分析。尤其是MongoDB非常適合管理像物聯網數據這樣速度、體量和體量上都更高、更復雜的數據類型——MongoDB能夠處理結構化、半結構化和非結構化數據，并通過JSON進行高效的數據建模，輕松地將每個設備的信息系統映射到數據庫中的相關文檔。

MongoDB的動態模式支持敏捷、迭代的開發方法，簡化了應用程序和軟件的演進。添加新設備、傳感器和資產變得更加容易，使團隊能夠專注于創建更好的軟件，而不是處理編程語言和數據庫之間的不匹配問題。MongoDB豐富的索引和查詢功能，如二級索引、地理空間索引和文本搜索索引，以及聚合框架和原生MapReduce，允許用戶提出復雜問題，實時發現更多洞察。

無論客戶的行業和應用場景是什么，Bosch IoT Insights都能夠借助MongoDB幫助客戶快速、輕松地理解大數據。MongoDB支持博世數字的工作，提供了所需的數據結構靈活性，使客戶能夠根據需要進行測試和查詢，從而始終受益于最優的數據結構。隨著機器學習和人工智能的日益普及，博世數字及其客戶可以利用龐大的數據量進行更預測性的分析，基于事實做出更明智的決策。MongoDB的企業級可用性、可擴展性、零停機時間、高安全性和成本效益的擴展能力，助力博世數字解鎖新的收入流、優化產品和服務，而無需為開發團隊增加額外投資或帶來復雜性。

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