Обновление Индустрии 4.0 с помощью пограничной аналитики

Исследование от поставщика аналитики рынка IoT Analytics показал, что превращение периферийных вычислительных систем в «умные» за счет интеграции интеллектуальных инструментов является ключевым фактором постоянного роста технологии.

Периферийная аналитика является основным инструментом интеллектуального пограничного решения, расширяющим сферу его использования за счет выполнения операций с большими объемами данных с малой задержкой. Здесь Йохан Джонзон, соучредитель и директор по маркетингу низкокодовой платформы потоковой аналитики Crosser , объясняет важную роль периферийной аналитики в Индустрии 4.0.

Опрос 2020 года, проведенный поставщиком промышленной автоматизации Yokogawa выявили, что 48% респондентов считают продуктивность ключевым направлением своих стратегий цифровизации, а 40% считают операционную эффективность своей основной целью.

Периферийные вычисления играют ключевую роль в обеспечении этого ускорения, но интеллектуальная периферия имеет важное значение для сохранения их ценности. Периферийная аналитика - это процесс сбора, анализа и обработки данных, собранных с устройств IIoT непосредственно с периферии, что позволяет производителям повышать свою эффективность и ускорять внедрение инноваций. Но как?

Доступ к машинным данным

Большие данные заложили основы Индустрии 4.0, но правильный доступ к ним по-прежнему является проблемой для производителей. В производственных цехах установлено так много разных машин, которые собирают данные, которые могут дать ценную информацию. Получение релевантных данных в правильном формате - первое препятствие для производителей, стремящихся максимально использовать свои передовые возможности.

Однако пограничная аналитика контролирует не только количество данных. Он также используется для согласования данных путем преобразования различных наборов данных в общий формат для совместимости и сравнения машин. В производственных цехах находится оборудование разных поколений, которое собирает данные по-разному.

Обработка этого огромного количества данных на периферии предотвращает перегрузку облачной системы, а также значительно снижает связанные с этим расходы. Избегая дорогостоящих облачных сервисов входа, только обработка и хранение соответствующих данных в облаке может снизить затраты до 99%.

Оптимизация производственных процессов

Преодоление проблем с доступом к данным - первое преимущество периферийной аналитики для производителей, но следующая часть головоломки - определение того, как максимально эффективно использовать собранные данные. Исследование, проведенное Forrester По оценкам, от 60 до 73% всех собранных данных не используются для аналитики. Однако получение данных в реальном времени может повысить производительность машины и повысить эффективность работы.

Анализ данных на периферии дает производителям возможность оценивать их по мере производства данных и реагировать на машины для повышения их производительности. Например, скорость, с которой работает машина, может быть изменена немедленно в ответ на данные, собранные со следующей машины в производственном цехе.

Решение сделать это на периферии, а не в облаке, делает возможным это приложение. Хранение данных локально упрощает ценный обмен данными между машинами (M2M) между оборудованием разных поколений, работающим по разным протоколам с использованием данных из разных источников, оптимизируя производственные процессы.

Улучшение управления бизнесом

Эффективность производственного цеха влияет на каждую бизнес-операцию, если производство замедляется или выходит из строя оборудование, это может привести к серьезным сбоям во всей цепочке поставок. Подобно тому, как пограничная аналитика может соединять машины и процессы, не отправляя данные в облако, она также может интегрировать данные в систему планирования ресурсов предприятия (ERP).

ERP-система - это программное обеспечение для управления бизнес-процессами, которое управляет финансами, цепочкой поставок, операциями, производством и человеческими ресурсами компании в одном месте.

ERP-системы все чаще переходят к архитектуре, управляемой событиями (EDA), которая использует информацию для соединения бизнес-функций в режиме реального времени, реагируя на «события». Современное программное обеспечение для пограничной аналитики, управляемой событиями, может использоваться в качестве связующего уровня между производственным цехом и системой ERP, которую можно использовать для отправки соответствующих данных в реальном времени другим бизнес-функциям.

Таким образом, данные, собранные непосредственно с производственного цеха, можно использовать в различных сферах деятельности, чтобы улучшить контроль качества, удовлетворить растущий спрос на продукцию и избежать сбоев из-за неожиданного простоя оборудования.

Периферийная аналитика - это ключевая технология, позволяющая максимально использовать интеллектуальную периферийную инфраструктуру. Облегчая обмен данными между машинами, процессами и другими сферами бизнеса в режиме реального времени для более эффективного производства, периферийная аналитика позволяет производителям максимально использовать потенциал машинных данных для повышения эффективности не только на заводе, но и во всех операциях компании.

Автор - Йохан Джонзон, соучредитель и директор по маркетингу платформы Crosser для низкоуровневой потоковой аналитики.