ทำความเข้าใจบทบาทของ UNS, Historian และ Lakehouse ในอุตสาหกรรมการผลิต

"การจำแนกข้อมูล OT, IT และข้อมูลธุรกิจไปยังปลายทางที่เหมาะสม"​

ในโลกของ Smart Manufacturing การมีข้อมูลอย่างเดียวไม่พอ สิ่งที่สำคัญคือ ข้อมูลต้องถูกเก็บไว้ “ที่ที่เหมาะสม” เพื่อให้ตอบโจทย์ทั้งการปฏิบัติงานแบบ Real-time และการวิเคราะห์เชิงลึกในระยะยาว บทความนี้จะอธิบายว่า UNS, Historian, และ Lakehouse แต่ละแบบถูกออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ใด และควรใช้กับข้อมูลแบบไหน

Unified Namespace (UNS): Real-Time Nervous System

UNS ทำหน้าที่เป็น ชั้นกลาง (backbone) ที่เก็บข้อมูลแบบ real-time state และ events ซึ่งใช้ในการสื่อสารระหว่าง Shopfloor และระบบ IT/OT อื่น ๆ

• ประเภทข้อมูลที่เหมาะสม:
  • Unfinished transactions: Work order ที่เพิ่งถูกปล่อย, Production step ที่กำลังรัน
  • Events สด: Machine running/idle, Downtime start, Operator log-in
  • Recently finished transactions: Job เพิ่งจบ, Changeover เพิ่งเสร็จ
  • Contextual snapshots: Inbound queue, Active recipe revision, Who is on shift
• วัตถุประสงค์:
  • ให้ Operator และระบบ downstream มองเห็น “สถานะปัจจุบัน”
  • สนับสนุน orchestration ของการผลิต เช่น dispatch order, Andon, HMI screen
  • UNS ไม่ได้เก็บข้อมูลยาว แต่ทำหน้าที่เป็น แหล่งข้อมูลจริง ณ ขณะนี้ (single source of truth)

Historian: Machine Memory

Historian คือ คลังข้อมูลสำหรับ OT signals ที่ต้องเก็บอย่างละเอียดและต่อเนื่อง จุดแข็งของ Historian คือการจัดการ high-frequency time-series data ด้วย compression, indexing และ retention strategy

• ประเภทข้อมูลที่เหมาะสม:
  • Production parameters: อุณหภูมิ, ความดัน, ความเร็ว, setpoint ต่าง ๆ
  • Machine health data: vibration, motor current, bearing temperature
  • Energy usage: kW, kWh, power factor
  • Cycle counters & reject counts
  • Downtime events + reason code
  • Utility/environment: air, steam, chilled water
• วัตถุประสงค์:
  • ใช้สำหรับ trend analysis, SPC, golden batch
  • รองรับ root cause analysis และ predictive maintenance
  • เก็บย้อนหลัง 3–7 ปี เพื่อเปรียบเทียบการทำงานของเครื่องจักรระยะยาว
  • Historian คือ “memory” ของเครื่องจักรและหน้างาน

Lakehouse: Enterprise Brain

Lakehouse คือศูนย์รวมข้อมูล ทั้ง OT และ IT ที่ถูกออกแบบมาเพื่อ analytics, compliance, และ AI/ML จุดเด่นคือรองรับทั้ง structured + unstructured data และสามารถ query ได้ยืดหยุ่น

• ประเภทข้อมูลที่เหมาะสม:
  • Production events: order release, yield, scrap
  • WIP & inventory movements: GR, GI, shipment
  • Quality data: SPC points, NCR, CAPA, deviation logs
  • Maintenance data: work order history, spare part transactions
  • Energy data: tariff tables, cost allocation
  • Pure IT/ERP data: sales order, invoice, PO, AP, GL, payroll
• วัตถุประสงค์:
  • ทำ business analytics, forecasting, compliance reporting
  • รองรับการฝึก machine learning model (predictive quality, demand forecast)
  • เก็บย้อนหลัง 7–10+ ปี
  • Lakehouse คือ “สมอง” ขององค์กร ที่เชื่อมข้อมูลการผลิตเข้ากับข้อมูลธุรกิจ

สรุป

• UNS = Real-time nervous system (สถานะ, unfinished transaction, events)
• Historian = Machine memory (OT signals, high-frequency trends)
• Lakehouse = Enterprise brain (analytics, compliance, ML)