Использование подключенных систем управления для оптимизации управления активами

Даже если раннее внедрение промышленного Ethernet показало маргинальные приросты производительности (+22%) и снижение затрат на обслуживание (-40%), системные интеграторы и инженеры заводов все еще колеблются в его полном внедрении. Но почему? Сегодня традиционные системы управления могут использовать только 3% данных от заводских активов и не способны удовлетворить динамические бизнес-требования. Устаревшие системы часто сталкиваются с проблемами из-за ограниченных возможностей и всегда находятся под риском уязвимостей безопасности. Поэтому, чтобы получить преимущество перед конкурентами и сохранить уровни производительности, критически важно, чтобы компании начали двигаться в направлении программно-определяемых машин, достаточно умных для адаптации к меняющимся выходным процессам.

Оптимизация через предиктивные модели

Традиционно контроллер мог запускать только одно приложение за раз, но недавние достижения принесли новые функции, одна из которых — способность одновременно запускать несколько приложений. Примеры таких приложений включают пакеты предиктивного моделирования, которые могут собирать данные из различных процессов и вводить их в реальный оптимизатор в реальном времени, чтобы обеспечить, что активы работают наиболее эффективным образом.

Но это также означает, что больше вычислительной мощности и большей связности должно быть установлено, чтобы обеспечить плавную работу этих приложений без препятствования основным задачам контроллера. Для удовлетворения таких требований вводятся передовые системы управления, и они сильно полагаются на возможности промышленного интернета для работы на оптимальных уровнях.

Интернет-ориентированные системы управления

Облачные вычисления также проникают на промышленный рынок как жизнеспособный способ удовлетворения высокого уровня вычислительных ресурсов, требуемых передовыми аналитическими приложениями. Машины, размещенные в облаке, предоставляют идеальную платформу для активов, подключенных к интернету, для передачи их информации в центральный репозиторий, над которым инженеры могут выполнять операции удаленно.

Кроме того, появление Big Data Analytics и доступность облачных сервисов Data Warehouse по модели pay-as-you-go означают, что отрасли больше вероятно выиграют от аналитики в реальном времени, если их ресурсы уже размещены в облаке, устраняя необходимость проходить через утомительные процессы миграции.

Приложения связности

Предположим, компания по автоматизации и управлению предлагает облачную платформу, способную запускать аналитику и подобные приложения. Платформа действует как репозиторий для машин, анализирует тренды и предоставляет инсайты своим клиентам о том, как цех может работать на максимальной эффективности. Весь набор функций предоставляется как сервис, поэтому компаниям больше не нужно настраивать отдельную инфраструктуру для каждого процесса и взаимосвязывать их.

Новая эра управления дает необходимый импульс промышленной экономике, открывая новые пути роста. По мере того как машины и люди становятся все более взаимосвязанными, машины также могут быть запрограммированы для использования приложений так же, как потребители, что улучшится по мере продвижения Искусственного Интеллекта и Искусственных Нейронных Сетей.

Подводя итог: с контроллерами, включенными промышленным интернетом, интеллект может быть вложен и интерфейсен внутри оборудования и систем управления, улучшая общую эффективность и надежность системы, от коммерческого аспекта до уровня машины.