metalworkingmag.cz
EMERSON

Analýza surových dat pomůže zvýšit efektivity výroby

Ve výrobě je žádoucí zvyšovat efektivitu a produktivitu každé jednotlivé části výrobního procesu. Zvýšení ziskovosti může být často dosaženo jen optimalizací složitých průmyslových procesů přímo u zdroje. Mnohé organizace, aby tohoto cíle dosáhly, se proto soustředí na logické řízení prostřednictvím programovatelných automatů a na optimalizační software. Ačkoliv se tyto nástroje rychle vyvíjejí, aby držely krok s měnícími se požadavky průmyslu, výzvou jsou takové komplikované otázky, jako latence komunikace nebo zabezpečení komunikačních sítí.

Analýza surových dat pomůže zvýšit efektivity výroby

Programovatelné automaty (PLC, Programmable Logic Controller), které se objevily v 70. letech 20. století, nabízejí ve srovnání s reléovými systémy mnohem větší flexibilitu programování, ale přesto jsou stále často programovány prostřednictvím jazyka kontaktních schémat, tedy tzv. žebříčkových diagramů připomínajících zapojení relé. Nové programovatelné automaty, označované zkratkou PAC (Programmable Automation Controller), představují pokrok v tom, že nabízejí jednotnou platformu pro různé obory, jako je řízení polohy a pohybu nebo aplikace diskrétního řízení i regulace kontinuálních procesů, a dále přinášejí vyšší míru flexibility a interoperability s podnikovými systémy. Ovšem ani PAC nejsou schopné dynamicky se přizpůsobovat měnícím se výrobním plánům a nahlížíme na ně jako na statické komponenty, striktně omezené specifikací jejich konstrukce a instalace.

Zatímco většina výrobců stále používá jen PLC a PAC, éra průmyslového internetu vytváří příležitost pro vývoj analytických nástrojů. Nástroje pro analýzu dat se stávají stále složitějšími, aby odpovídaly na rostoucí potřebu flexibility, a přinášejí více možností pro dosažení vysoké provozní efektivity a produktivity práce a omezování nákladů.

Integrace zařízení a vybavení
Do IIoT je začleněno množství fyzických zařízení, která produkují velké množství dat. Integrace a organizování těchto dat jsou kritické úlohy nezbytné k tomu, aby bylo možné získat smysluplný a užitečný přehled o celém provozu. Data a jejich analýza mohou pomoci provázat provoz výrobních zařízení s celopodnikovým plánováním a sledováním výkonnosti. Jestliže jsou zařízení úspěšně integrována jak v rámci provozu, tak i s nástroji automatického řízení podniku, je jednodušší vyvíjet strategie údržby podle stavu a zlepšovat ukazatel celkové efektivnosti zařízení OEE (Overall Equipment Effectiveness).

Údržba na základě stavu zařízení (condition-based) je strategie založená na sledování aktuálního stavu zařízení. O tom, zda je vyžadován zásah údržby, se rozhoduje podle varovných příznaků selhání, na rozdíl od strategie údržby založené na pravidelných časových intervalech (calendar-based). Strategie údržby na základě stavu se uplatňuje na mnoha typech zařízení, zvláště na těch, která plní konzistentní úlohy, jako jsou čerpadla, motory, kompresory nebo ventilátory. Technici sledují dlouhodobé trendy klíčových provozních parametrů zařízení a učí se najít malé změny v chování, které ukazují na vznikající mechanické problémy. Pokročilí uživatelé mohou vyvíjet statistické modely zařízení a porovnávat aktuální chování s modelovaným, aby tak včas odhalili možnost selhání.

Vysoce výkonný edge computing

Nejnovější pokroky v oblasti procesorů rychle zvyšují výpočetní výkon průmyslových zařízení a vedou k tomu, že řídicí jednotky edge mají rozšířenou a často víceúčelovou roli. Jedním ze způsobů, jak plně využít výpočetní výkon vlastní vícejádrovým procesorům, které jsou využívány v zařízení edge s funkcí optimalizace řízení OOC (Outcome Optimizing Control), je virtualizace programovatelných automatů PAC.

Možnost běhu virtualizovaného hardwaru současně na různých operačních systémech umožňuje realizovat nový přístup k optimalizaci procesů řízení s analytickými a optimalizačními aplikacemi, které sice běží na úrovni strojů, ale bez přímého vlivu na deterministické řízení v reálném čase nebo omezení jeho výkonu.

Data v reálné čase

Nejnovější generace programovatelných automatů umožňuje sběr a analýzu dat a využití výsledků této analýzy v reálném čase k optimalizaci nastavení široké škály proměnných s cílem zvyšovat produktivitu, efektivitu a zabezpečení všech technologických operací.

Protože každá operace je jiná a každá organizace má různé typy a různý počet propojených zařízení a procesů, je nasnadě, že čím více flexibility optimalizační software má a čím více propojení umožňuje, tím lépe.


Analýza surových dat pomůže zvýšit efektivity výroby

Technika pro edge computing hraje důležitou roli také ve zpracování dat reálného času. Cloud je nepřekonatelný v tom, že umožňuje centralizované zpracování a ukládání velkých objemů dat, ale v některých úlohách má problémy s latencí – konkrétně tam, kde zpoždění v odeslání a zpracování dat ve zlomcích sekund může operaci nežádoucím způsobem zbrzdit. V těchto případech zpracování dat na okraji provozní řídicí sítě, tedy v oblasti zvané edge, zpoždění způsobené cloudem odstraní – rozhodnutí tak může být přijato okamžitě a odezva je v reálném čase.


Analýza surových dat pomůže zvýšit efektivity výroby

Místní HMI s využitím webu

Moderní aplikace HMI (Human-Machine Interface) mohou k datům přistupovat prostřednictvím webového prohlížeče. Rozhraní HMI využívající web má mnoho výhod, mezi nimiž je nejdůležitější ta, že je přístupné odkudkoliv. Rozhraní HMI využívající web je přístupné i z mobilních zařízení, což snižuje množství potřebných zobrazovacích terminálů v podniku a podporuje novou generaci pracovníků, kteří dávají mobilním nástrojům přednost, ať pracují na místě, nebo na dálku, mimo podnik. Webové aplikace se mohou vyvinout jen jednou a potom využívat na jakémkoliv zařízení, které podporuje standardní webové prohlížeče. To omezuje náklady a šetří čas při návrhu aplikací a jejich odlaďování pro různá zařízení.


Analýza surových dat pomůže zvýšit efektivity výroby


Monitorování na dálku
Pro OEM může být náročné vyhodnotit stav svých strojů a systémů, zvláště v případě, kdy mají sledovat velkou skupinu různých vzdálených zařízení. Bez konektivity těchto zařízení musí servisní týmy OEM cestovat ke každému zákazníkovi buď na proaktivní servisní zásahy podle stanoveného plánu, nebo na reaktivní zásahy, když už se něco pokazí. První scénář znamená, že pravděpodobně bude nutné hodně cestovat a kontrolovat zařízení, i když zatím pracuje bez problémů. V druhé případě je to ještě horší, protože OEM musí navštívit zákazníka, který již čelí tomu, že zařízení nepracuje. To poškozuje dobré jméno výrobce nese s sebou riziko ztráty budoucích zakázek.

Výhoda mít informace v reálném čase, zvláště když jsou to informace o tom, že se děje něco výjimečného, je pro servisní týmy OEM zcela zřejmá, neboť jim to umožňuje získat na dálku přehled o stavu svých zařízení. Výrobci OEM tak mohou jednat proaktivně a reagovat již na první příznaky možného selhání, tedy dříve, než se zařízení skutečně porouchá.


Analýza surových dat pomůže zvýšit efektivity výroby

Jestliže mohou OEM na dálku a bezpečně sbírat a analyzovat data, mohou snadno poskytovat potřebné informace jak pro servisní techniky, tak i pro koncové uživatele, kteří si zařízení pořídili. S přístupem k detailním záznamům o poruchách, informacím o verzích hardwaru a firmwaru a časům jednotlivých událostí mohou operátoři poruchy odlaďovat na dálku, což výrazně omezuje provozní náklady a neplánované odstávky.

Monitorování na dálku a diagnostika s využitím clodových služeb dává OEM také přehled o tom, jak zákazníci stroje využívají a jak mohou optimalizovat výkon zařízení, průběh procesů a ziskovost.

O autorovi
Steve Ward je ředitel pro aplikační engineering pro region EMEA a má u firmy Emerson na starost řešení pro automatizaci strojů se zaměřením na řídicí systémy, operátorská rozhraní, průmyslová PC a software i hardware pro průmyslový internet věcí s uplatněním v oblasti průmyslové automatizace.

Zde nás také můžete kontaktovat přímo.

Obecné informace můžete také najít na adrese:

www.emerson.com/Industrial-Automation-Controls


Analýza surových dat pomůže zvýšit efektivity výroby

  Vyžádejte si více informací…

LinkedIn
Pinterest

Připojte se k více než 155 000 sledujícím IMP