Udostępnij Udostępnij Udostępnij Udostępnij Print

Przemysłowe 
platformy analityczne

-- środa, 08 listopad 2017

Współczesne narzędzia analityki przemysłowej pozwalają zamieniać dane procesowe z maszyn i urządzeń na praktyczne informacje, dzięki czemu stanowią siłę napędową inteligentnych operacji przemysłowych i procesów biznesowych. Przemysłowa platforma analityczna może być solidnym fundamentem pod budowę efektywnie działających mechanizmów zarządzania produkcją i utrzymania ruchu dzięki konwergencji technologii operacyjnych (Operations Technology – OT) i informatycznych (Information Technologies – IT), dostosowaniu niezbędnych narzędzi IT oraz wprowadzaniu innowacji procesowych na podstawie wymagań operacyjnych.

Rozwiązania i technologie sieci IIoT dążą do połączenia maszyn, sprzętu i przemysłowych systemów sterowania (Industrial Control Systems – ICSs) z systemami informatycznymi przedsiębiorstw, procesami biznesowymi i ludźmi. Dzięki zastosowaniu narzędzi analityki do przetwarzania olbrzymich ilości danych procesowych zbieranych z podłączonych do sieci maszyn uzyskuje się wgląd w ich pracę oraz możliwość wykorzystania tych informacji do wdrożenia inteligentnych procedur czy operacji w procesach biznesowych. 

Dane, analityka i aplikacje są kluczowymi elementami w inteligentnych cyklach życia, które zmieniają dane w użyteczne informacje, a te w konkretne działania (rys. 1). Są one możliwe do zastosowania w pętlach sterowania oraz w operacjach i działaniach biznesowych. To właśnie analityka jest centrum i głównym silnikiem, który napędza każdą z tych inteligentnych pętli oraz umożliwia tworzenie wartości dodanej w sieci IIoT.

Wartość analityki

Sprzęt produkcyjny w typowym współczesnym środowisku przemysłowym można scharakteryzować jako cyfrowe systemy automatyki, tworzone z wykorzystaniem mikrokontrolerów (MCU) i programowalnych sterowników logicznych (Programmable Logic Controllers – PLC). Wiele z nich jest podłączonych do informatycznych, sieciowych systemów nadzorujących przebieg procesów technologicznych i produkcyjnych (Supervisory Control And Data Acquisition – SCADA) lub rozproszonych systemów sterowania (Distributed Control Systems – DCS) i zdalnie monitorowanych oraz sterowanych.

Stany pracy (operational states) sprzętu są monitorowane przez ludzi – operatorów, którzy w niektórych przypadkach są wspomagani przez proste algorytmy analityczne, takie jak alarmy oparte na przekroczeniu wartości progowej. W zasadzie większość z tych systemów nie uzyskała dotąd korzyści z możliwości wdrożenia zaawansowanej analityki, jaka rozwinęła się w ciągu ostatniej dekady. Z drugiej strony te przemysłowe systemy sterowania mają wiele podłączonych czujników oraz korzystają z zaawansowanych możliwości zbierania danych, które pozwalają na błyskawiczne dostarczanie wielu informacji dotyczących stanów pracy maszyn i urządzeń procesowych. Jest to

istotna wartość dodana ukryta w tych właśnie danych. Dzięki podłączeniu do sprzętu produkcyjnego systemy SCADA i DCS są w stanie zbierać dane z tych urządzeń, a następnie umożliwić zastosowanie zaawansowanej analityki, aby uzyskać i przedstawić lub od razu wykorzystać wartościowe, użyteczne informacje dotyczące operacji realizowanych przez sprzęt.

To zaś pozwala na:

→ wykrywanie anomalii, diagnozowanie awarii, włączanie alarmów i podawanie wskazówek dotyczących usuwania awarii, co skróci czas przestojów,

→ wykonywanie inteligentnego monitoringu wzorców wykorzystania maszyn do optymalizacji planów pracy i zwiększenia stopnia wykorzystania maszyn,

→ poprawę kontroli jakości i skorelowanie jej z danymi pomiarowymi dotyczącymi procesu produkcji w celu optymalizacji parametrów operacji,

→ przewidywanie potrzeb konserwacji w celu wykonywania napraw maszyn, zanim nastąpi niespodziewana awaria, co pozwoli na uniknięcie przestojów i zredukowanie niepotrzebnego rutynowego serwisowania,

→ wykrywanie wzorców marnotrawstwa i eliminowanie go w celu zredukowania zużycia energii i materiałów, 

→ optymalizację parku maszynowego poprzez dynamiczne dostosowywanie poziomu działania poszczególnych urządzeń na podstawie dostępności zasobów, kosztów działania i zapotrzebowania na produkcję.

Dzięki integracji z systemami informatycznymi przedsiębiorstwa inteligencja operacyjna, wynikająca bezpośrednio z efektywnej analityki danych maszynowych, może być łączona z użytecznymi informacjami biznesowymi w celu wzmocnienia procesów biznesowych oraz planowania np. łańcucha dostaw czy zasobów, harmonogramowania prac i zarządzania relacjami z klientami, a także dla celów inżynierskich – projektowych i procesowych. Wszystko to zwiększa produktywność i efektywność operacyjną, wzmacnia tzw. doświadczenie klienta (Customer Experience – CE – suma wszystkich doświadczeń klienta, jakie wiążą się z daną marką lub firmą – przyp. tłum.), poprawia bezpieczeństwo pracowników, a nawet ułatwia pojawianie się nowych aplikacji, produktów i usług. One to finalnie wzmacniają konkurencyjność, tworzą nową wartość biznesową i przynoszą wynik biznesowy towarzyszący transformacji.

Wykorzystanie analityki w środowisku produkcyjnym zredukuje zależność od ludzi – operatorów – w wykrywaniu wzorców i anomalii danych oraz zmniejszy obciążenie tych pracowników. Rozwiązanie analityki korzystające z zaawansowanych algorytmów i technik analitycznych pozwala na monitorowanie i wykrywanie wzorców w strumieniach danych na żywo w sposób bardziej skuteczny i często bardziej niezawodny. Jest to szczególnie istotne w przypadku złożonego rozpoznawania wzorców, wymagającego korelacji zbiorów danych o wysokiej objętości w długich przedziałach czasowych. Te rodzaje wzorców mogą nie być łatwo wykrywalne przez ludzkie oko.

Modele analityczne, przy wykorzystaniu najnowszych technologii uczenia maszynowego, mogą nawet ulepszać się same, dzięki samouczeniu się na podstawie gromadzonego „doświadczenia”. W rzeczywistości analityka może pozwolić na monitorowanie dużych zasobów sprzętowych przez całą dobę, z utrzymaną wciąż na tym samym poziomie skutecznością. Operatorzy będą informowani alarmami tylko o wykryciu istotnych wzorców, szczególnie tych wymagających ludzkiej interwencji czy dostrojenia parametrów sterowania. To uczyniłoby tych operatorów odpowiedzialnymi za „kontrolę misji” i sprawiło, że zajmowaliby się monitorowaniem jakości i produktywności, uwolniło ich zaś od wykonywania powtarzających się, nużących zadań.

Wymagania dotyczące analityki

Aby sprostać potrzebom różnych gałęzi przemysłu produkcyjnego, rozwiązanie analityki przemysłowej powinno się charakteryzować kilkoma ważnymi cechami i funkcjami. Pierwsza z nich to: dostarczyć poprawne wyniki i „nie szkodzić”. Jej realizacja wymaga efektywnych narzędzi i zabezpieczeń w ich aplikacji. Ponadto musi być możliwe ciągłe stosowanie procedur analityki. Wymaga to jednak znacznych ilości danych, które mają być przesłane od punktu ich zbierania do punktu analizy – punktu decyzyjnego.

A zatem rozwiązanie analityczne musi wspierać obsługę rozproszonych sieci automatyki i monitoringu – w bramach sieciowych IoT znajdujących się bezpośrednio przy sprzęcie oraz w klastrze serwerów w zakładzie przemysłowym lub w zdalnym centrum danych i w chmurze. Mogą być wymagane różne poziomy wdrażania takiej obsługi, w zależności od zakresu analizowanych danych. Na przykład analityka do porównywania pracy kilku fabryk może działać lepiej w centrum danych przedsiębiorstwa. Analityka do lokalnego monitoringu nadzorującego może funkcjonować lepiej bezpośrednio na styku sieci, pozwalając na wyższy stopień niezawodności, krótsze opóźnienie czasowe, mniejsze objętości transferu danych i lepszą kontrolę nad zbieranymi i analizowanymi danymi.

Inną często pomijaną cechą rozwiązania analitycznego jest jego ogólna złożoność. Rozwiązanie analityczne musi być łatwe w instalowaniu, konfiguracji i utrzymaniu. Redukcja złożoności wdrożenia i działania systemu przyspiesza osiągnięcie sukcesu z implementacji rozwiązań IIoT dzięki zmniejszeniu kosztów jej opracowania, ryzyka i czasu TtV (Time-to-Value – w biznesie: czas, jaki upływa pomiędzy zamówieniem specyficznej wartości a początkową dostawą tej wartości – przyp. tłum.)

Przemysłowa platforma analityczna

W porównaniu z rozwiązaniem tworzonym na zamówienie klienta przemysłowa platforma analityczna może uprościć proces wdrożenia sieci IIoT, dzięki czemu będą one bardziej efektywne, niezawodne i skalowalne. Może ona zaoferować wiele istotnych korzyści wynikających z opcji uczenia maszynowego, analizy dużych zbiorów danych (Big Data), obliczeń realizowanych w tzw. chmurze i innych nowych technologii, bez konieczności bezpośredniego zajmowania się ich złożonością i zamawiania specjalistycznych ekspertyz.

Aby spełnić opisane wymagania, przemysłowa platforma analityczna powinna mieć następujące funkcje i cechy:

→ analitykę strumieniową, generującą ciągły strumień informacji w czasie niemal rzeczywistym, na podstawie danych maszynowych agregowanych na żywo,

→ rozproszoną analitykę do przetwarzania danych: w chmurze, na styku lokalnej sieci w hali fabrycznej i w modułach bram sieciowych (gateways) IoT,

→ możliwą do realizacji analitykę, która zamienia dane na użyteczne informacje, a użyteczne informacje na działania,

→ analitykę wielomodelową z wielowymiarową agregacją statystyczną, kompleksowym przetwarzaniem zdarzeń (Complex-Event Processing – CEP) i rozpoznawaniem wzorców na podstawie uczenia maszynowego, co pozwala na potężną i efektywną analizę zachowania się zarówno poszczególnych urządzeń (zasobów), jak i grup urządzeń,

→ adaptacyjny przepływ danych w celu adaptacji protokołów, normalizacji danych, ich walidacji i filtrowania zgodnie z podstawowymi założeniami polityki firmy, transformacji i wzbogacania danych dla umożliwienia łatwej integracji,

→ proste dostosowanie do użytkownika, z możliwością łatwej konfiguracji pożądanych strumieni danych, ich przetwarzania i analizowania, 

→ zabezpieczenie dzięki rygorystycznemu projektowaniu, wdrożeniu i walidacji, zgodnie z najlepszymi praktykami zabezpieczania.


Przeczytaj także

Wywiad: Fabryka Toyoty w Jelczu-Laskowicach
Fabryka Toyoty w Jelczu-Laskowicach Zakład nominowany w konkursie Fabryka Roku 2017 Fabryka Toyoty w Jelczu-Laskowicach to nowoczesny zakład produkujący silniki spełniające najbardziej... więcej »
Nowe koncepcje komunikacji w systemach sterowania z technologią IIoT w przemyśle przetwórczym
Cyfryzacja może zaoferować różnym gałęziom przemysłu przetwórczego poprawę w zakresie optymalizacji procesów i wydajność fabryk. Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) wnosi do zakładów przemysłowych:... więcej »
Najlepsi w zarządzaniu największym kapitałem firmy
Wzorcowe zarządzanie zasobami ludzkimi oraz znaczący wpływ na rozwój gospodarczy regionu i kraju – to główne przesłanki wyboru TOP 10 Pracodawców Polski i TOP 5 Pracodawców Województwa Śląskiego.... więcej »
Optymalizacja odchyleń dzięki ACOPOS P3
Na tegorocznej konferencji i wystawie WindEurope firma B&R przedstawi serwonapęd ACOPOS P3 w zastosowaniu dla optymalizowania kontroli azymutu. Rozwiązanie to zmniejsza zużycie wynikające ze... więcej »
V edycja Spotkania Integratorów KUKA
Już 22 listopada odbędzie się V edycja Spotkania Integratorów KUKA. W roli głównej innowacyjny KMR iiwa, czyli System mobilnych robotów KUKA oraz niezawodny LBR iiwa! Dwie ścieżki tematyczne,... więcej »
ABB członkiem Polskiego Komitetu Światowej Rady Energetyki
ABB została włączona do Polskiego Komitetu Światowej Rady Energetyki, który wspiera rozwój i pokojowe wykorzystanie zasobów energetycznych świata. Wartości reprezentowane zarówno przez Polski... więcej »
 
Aktualne wydanie

Zobacz także

  •   Wydarzenia  
  •   Katalog  

Wydarzenia

Fabryka Roku 2017
2017-11-23 - 2017-11-23
Miejsce: Warszawa
Targi EUROTOOL
2017-11-28 - 2017-11-30
Miejsce: Kraków
Targi FASTENER POLAND
2017-11-28 - 2017-11-30
Miejsce: Kraków
INTRALOMAG II Targi Logistyki Magazynowe
2017-11-29 - 2017-11-30
Miejsce: Łódź
Targi RENEXPO® INTERHYDRO
2017-11-29 - 2017-11-30
Miejsce: Salzburg
Top Industry Summit 2017
2017-11-29 - 2017-11-29
Miejsce: Warszawa

Katalog

UNILIFT Sp. z o.o. sp.k.
UNILIFT Sp. z o.o. sp.k.
Ołowiana 16
85-461 Bydgoszcz
tel. +48 52 581 05 15

Indusoft Polska Sp. z o.o.
Indusoft Polska Sp. z o.o.
St. Kunickiego 10A/II
54-514 WROCŁAW
tel. 071-7890881

zobacz wszystkie




SONDA


tak
nie
nie wiem


Wydania specjalne


Profesjonalne Tłumaczenia Techniczne
O wydawnictwie   |   Reklama   |   Mapa strony   |   Kontakt   |   Darmowa prenumerata   |   RSS   |   Partnerzy   |   
Copyright © 2003-2017 Trade Media International
zobacz nasze pozostałe strony
Trade Media International Inżynieria & Utrzymanie Ruchu Control Engineering Polska MSI Polska Inteligentny Budynek Design News Polska Almanach Produkcji w Polsce