Преобразование малых данных в инсайты больших данных для производства

Производственные объекты генерируют огромные объемы оперативных данных от автоматизированного производственного оборудования, устройств мониторинга состояния и других датчиков и систем. По мере того как компании все больше осознают потенциал, заложенный в этих активах, они спрашивают, как инициативы промышленного интернета вещей (ППИнВ) могут помочь использовать эту информацию и создавать полезные инсайты. Но многие попытки решить это через масштабные корпоративные проекты не оправдывают ожиданий из-за огромного размера и сложности. Возможно, лучший подход — начать с «малых» данных у источника, чтобы нарастить большие данные с помощью пограничных вычислений, сфокусированных приложений и открытой связности.

Цифровая трансформация снизу вверх

Цифровая трансформация никогда не является разовой задачей. Но взятие на себя слишком большого проекта может быстро сорвать усилия. Просто подключение множества разных источников данных может быть сложно, но эффективная передача, обработка и хранение этих данных — на месте или в облаке — является не менее масштабной задачей. Поэтому самые успешные проекты начинаются снизу вверх, используя данные уровня оборудования, а не сверху вниз на уровне предприятия (Рисунок 1).

Фокус на конкретных вызовах

Сужение поля зрения до конкретных проблем и активов может дать немедленную отдачу по сравнению со сбором всех возможных данных и попытками обнаружить возможности без четкой формулировки проблемы. Персонал завода может приоритизировать инсайты, решающие повседневные операционные вопросы, и выбирать наиболее релевантные данные из существующих или даже новых точек измерения. Но это раскрывает новый вызов: интересующие данные обычно не хранятся активно в системе управления.

Пример: излишний простой нового станка

При излишнем простое нового станка отсутствие сбора данных означает, что оператор не может найти первопричину. Каждое предпринимаемое действие реактивно, основано на наблюдениях после возникновения сбоя. Применяя проект с малыми данными, пользователь может собирать данные из системы управления вместе с новыми датчиками давления воздуха и вибрации. Собирая и анализируя данные в реальном времени в контексте станка, операторы могут быстро найти первопричину и устранить проблемы, что ведет к повышению времени работы.

Связь OT и IT через пограничные контроллеры

Источники производственных данных обычно входят в сферу операционных технологий (OT), включающую программируемые логические контроллеры (ПЛК), приводные устройства и множество типов датчиков и приборов. Но передача, хранение и обработка огромных объемов данных требуют возможностей информационных технологий (IT).

Ключ к объединению OT и IT — и к тому, чтобы сотрудники, ранее находившиеся по разные стороны этого раздела, могли работать сообща — заключается в новом поколении пограничных контроллеров (Рисунок 2). Пограничные контроллеры сочетают детерминированное управление в реальном времени с использованием языков IEC 61131-3 с вычислениями общего назначения на базе Linux, создавая мощную платформу ППИнВ, которую можно встроить в новые проекты или интегрировать в устаревшие системы.

Это новое поколение контроллеров также объединяет традиционные протоколы OT, такие как PROFINET и Modbus TCP, с современными протоколами IT, такими как OPC UA и MQTT, обеспечивая бесшовную связность между пограничными источниками данных и платформами более высокого уровня предприятия, такими как MES, ERP, системы управления обслуживанием и другие аналитические системы.

Путь к успеху через малые данные

Многие конечные пользователи понимают, что могут извлечь выгоду из ППИнВ, но справедливо опасаются, что крупномасштабная атака на большие данные может не увенчаться успехом. Вместо этого, подходя к ППИнВ с малыми данными, пограничными контроллерами и целевой аналитикой, эти пользователи получат ранние результаты, помогая им быстрее продвигаться в пути цифровой трансформации.

Статью написал Дерек Томас, вице-президент по маркетингу и стратегии Emerson's Machine Automation Solutions, Сент-Луис, штат Миссури. Подробнее здесь.