SMIP от CESMII блестяще показал себя на тест-драйве

УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ:новое программное обеспечение, не зависящее от производителя, в области прогнозной аналитики продемонстрировано в штате Северная Каролина

В ходе недавней демонстрации инновационной платформы интеллектуального производства (SMIP) независимой от поставщика компании CESMII партнеры по проекту сначала помогли менеджерам завода по очистке воды Университета штата Северная Каролина избавиться от лишних затрат и проанализировать данные, которые они собирали, с помощью интеллектуальных инструментов.

«Автоматизация существует уже более 100 лет, — сказал Нильс Андерсен, соучредитель партнера по проекту ThinkIQ. «Мы собираем много данных, но используем очень мало. Данные не имеют смысла, не имеют контекста и не объединяются таким образом, чтобы мы могли проводить анализ».

Другие ключевые части проекта включают в себя обеспечение того, чтобы все оборудование для сбора данных имело полные имена, использование графовых баз данных для сопоставления различных взаимосвязей, сосредоточение внимания на одном стандарте (в идеале OPC UA), обеспечение того, чтобы различные системы и протоколы могли взаимодействовать друг с другом, а также разработка улучшенные виртуальные модели техники.

Конечным результатом станет SMIP, который стандартизирует интеллектуальные производственные развертывания и заменяет пользовательские задания повторяемыми, независимыми от производителя и простыми в использовании платформами, которые позволят производственным предприятиям любого размера использовать все свои данные.

По словам Джонатана Уайза, вице-президента по технологиям CESMII, CESMII (Институт инноваций в области интеллектуального производства экологически чистой энергии) планирует выпустить надежную версию 1.0 SMIP к концу этого года.

Чтобы получить прогнозную аналитику на заводе в штате Северная Каролина, который считается производственной средой, партнеры по проекту ThinkIQ, Savigent, Seeq, Syspro, Semiotic Labs и Microsoft сосредоточились на интеграции нескольких технологий из отдельных бункеров и обновлении ПК, который отслеживал качество воды. — сказал Тим Шоуп, директор по цифровой трансформации системного интегратора Avid.

До обновления базовые задачи, такие как получение архивных данных за неделю, выполнялись слишком долго.

Затем команда ThinkIQ и другие специалисты развернули аналитический механизм от Seeq, чтобы получать данные в режиме реального времени из программируемой инфраструктурной среды в OSISoft, анализировать мембраны фильтров обратного осмоса, объединять все данные с помощью CESMII SMIP и устанавливать уровень условий, когда По словам Шоупа, мембраны необходимо заменить — действие, которое автоматически инициирует заказ на работу с помощью программного обеспечения Savigent.

Следующим шагом была разработка модели водяного насоса высокой чистоты, насоса, который настолько важен, что запасной насос находится рядом с ним для быстрого переключения
в стиле NASCAR в случае, если аварийный сигнал указывает на неисправность. проблема с давлением или другая проблема, сказал он.

Датчик IoT дистанционно контролирует помпу в системе машинного обучения. Через пару недель он запоминает характерную форму волны помпы, чтобы определить, работает ли помпа так, как задумано, или возникают механические или электрические проблемы.

По его словам, новая платформа может прогнозировать отказ двигателя почти на четыре месяца вперед.

Партнеры также дали каждому насосу отдельное имя. «Если все насосы помечены как Pump_01, у нас нет контекста», — сказал Андерсен. «Очень важно давать полные имена и иметь широкий спектр инструментов для придания смысла».

По словам Уайза, в идеале каждый насос должен быть назван таким образом, чтобы идентифицировать название машины, название линии, на которой находится насос, название завода, поставщика, который изготовил насос. Некоторые производители предлагают полноценную систему наименования, но многие ее не предлагают.

По его словам, на более позднем этапе проекта CESMII это сопоставление будет автоматическим.

Первый центр штата Северная Каролина, получивший SMIP

В апреле CESMII запустила новый инновационный центр умного производства (SMIC) в штате Северная Каролина. Это первый из четырех SMIC CESMII, на который наложен SMIP. Остальные три центра находятся в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, Техасском университете A&M и Политехническом институте Ренсселера.

На недавнем виртуальном ежегодном собрании CESMII генеральный директор Джон Дайк сказал, что ищет больше SMIC, например, в таких областях, как робототехника, автомобилестроение, химия, сталь, искусственный интеллект и машинное обучение.

Цель SMIC — связать производителей, поставщиков технологий, системных интеграторов и поставщиков оборудования с академическими кругами, «демонстрируя и стимулируя исследования и инновации, которые масштабируются на все производство в США», — говорится в сообщении государственно-частной организации.

SMIP будет открытой спецификацией

По словам Уайза, CESMII опубликует SMIP как открытую спецификацию, чтобы любой поставщик мог ее использовать.

«Мы выиграем, если эти идеи будут приняты где-то еще в отрасли. Это требует определенного уровня альтруизма, на который некоторые производители не решаются, потому что не уверены, что это сработает», — сказал он.

«Пришло время сделать один уровень решений открытым для потомков, чтобы мы могли сосредоточиться на других проблемах», — добавил Уайз.

«Пробелы», вызывающие проблемы

Одна из самых больших проблем заключается в том, что «каждый объект с течением времени создавал амальгаму инфраструктуры, систем, оборудования и инструментов», — сказал Марк Бессер, старший вице-президент по работе с клиентами в Savigent. «Все эти инвестиции были сделаны специально, потому что они решали проблему или задачу в определенный момент времени. Многие из этих технологий были специально созданы для решения этих проблем. Но когда вы смотрите на ландшафт шире, вы начинаете замечать все пробелы, которые существуют между этими технологиями».

В других случаях производитель может захотеть интегрировать технологии разных поставщиков, но не может, поскольку эти системы не предназначены для взаимодействия с другими проприетарными платформами.

По словам Уайза, цель состоит в том, чтобы использовать все доступные данные для повышения эффективности и надежности, не нарушая бюджета и не заставляя производителей менять поставщиков.

Например, если производитель использует программное обеспечение от компании А и хочет получить решение для мониторинга энергопотребления от компании Б, зачастую единственным выходом является демонтировать систему компании А и установить систему компании Б.

Шоп добавил:«Сегодня мы не можем убрать все платформы поставщиков с наших объектов. Нам нужно добраться до этого независимого от поставщиков места».

Цель — снизить затраты на настройку инфраструктуры

.

По словам Уайза, около 70 процентов стоимости проекта цифровой фабрики приходится на аппаратное обеспечение структуры автоматизации, подключение данных и создание инфраструктуры. Остальные 30 % создают новую ценность из этих данных, часто путем разработки приложений.

Но часто весь бюджет цифровой фабрики уходит на настройку инфраструктуры задолго до начала проекта по разработке приложений для анализа данных.

По словам Уайза, с помощью SMIP CESMII стремится снизить затраты на 70 %, чтобы производители могли сосредоточить бюджеты на приложениях для анализа данных.

Эта трансформация не произойдет сразу. «Это не будет выключатель света», — сказал Шоп. «У нас есть большая производственная база в США. Эту систему необходимо будет перенести и внедрить в течение определенного периода времени».