Мастерство анализа цеховых данных: инструменты для фабрики эпохи IoT

Новые инструменты сбора и анализа цеховых данных облегчают цифровизацию фабрик в эпоху IoT

По мере набора темпа переходом к более связанному производству и начала сбора цеховых данных производителями, необходимость в быстром и эффективном анализе данных становится критичной. Инструменты сбора и анализа данных — краеугольный камень эпохи цифрового производства / Индустрии 4.0. Производители оснащаются новыми решениями для эффективного сбора, управления и анализа цеховых данных, используя ключевые KPI: общую эффективность оборудования (OEE), время работы станков, утилизацию шпинделей и другие метрики.

Существует множество вариантов сбора производственных данных и мониторинга станков, большинство предлагают хотя бы базовую аналитику в пакетах мониторинга или системах MES (Manufacturing Execution Systems). В некоторых случаях компании-автоматизаторы партнерятся с крупными ИТ-провайдерами, как недавнее партнерство ABB Inc. (Кари, НК / Цюрих) и Hewlett Packard Enterprise (HPE; Пало-Альто, Ка) — объединение экспертизы ABB в промышленной автоматике и операционных технологиях (OT) с гибридным ИТ-опытом и ПО HPE.

Синергия OT и IT

В партнерстве ABB/HPE (ноябрь 2017) цифровая платформа ABB Ability объединяется с гибридными ИТ-решениями HPE. Решения Ability будут работать на гибридных платформах вроде HPE ProLiant для Microsoft Azure Stack — в промышленных объектах, дата-центрах или публичном облаке Azure, согласно требованиям производительности, безопасности и межсайтового сотрудничества.

Партнерство сближает вычислительные ресурсы к месту использования — «edge computing» (вычисления на краю). ABB и HPE интегрируют автоматизацию дата-центров Ability (управление инфраструктурой) с OneView — ПО HPE для автоматизации ИТ-инфраструктуры. «Честно говоря, мы не можем сделать это в одиночку; нам нужен партнер для этого гибрида, и нужна конвергенция OT/IT», — сказал Киран Фленаган (Дублин), вице-президент ABB по глобальным решениям для дата-центров. «Объединяя IT и OT, разделенные сегодня на силосы, мы видим огромную возможность, и она быстро зреет».

Решение предлагает защищенные периферийные дата-центры для удаленных промышленных сред, используя стойки Rittal, системы распределения питания ABB и программно-определяемую инфраструктуру HPE. «Протокольный слой в OT сильно отличается от IT», — отметил Волкхард Брегулла, вице-президент HPE по глобальной промышленности. «IT-сторона значительно опережает». Решение ABB-HPE будет доступно в первой половине 2018 года.

Сбор и анализ цеховых данных

На цеху существует множество вариантов мониторинга и сбора данных, большинство дают базовую аналитику станков, некоторые — сложный анализ.

При мониторинге менеджеры сначала должны знать: работает ли конкретный станок, или он в простое/оффлайн. Критично знать, когда станок под управлением программы, — говорит Дэвид Макфейл, президент Memex Inc. (Берлингтон, Онтарио). «Мы агностичны к способу подключения».

Платформа MERLIN Tempus от Memex позволяет процессам и дискретному производству подключать станки в on-premise или облаке. MERLIN Tempus — MES-ПО с дашбордами, поддерживающее протоколы FANUC FOCAS, MTConnect, OPC и др. для подключения станков через интернет.

Для устаревшего неинтеллектуального оборудования Memex разработал MTConnect-интерфейс. «Станок дает 16 дискретных сигналов», — говорит Макфейл. «Три потока данных: от оборудования; от человеческого капитала (то, что контролирует человек, а станок не может сообщить); от внешних систем вроде ERP».

Пользователи могут запускать Tempus MES (портфель Manufacturing Operations Management) на планшетах, ходя по цеху. «Допустим, оператор имеет проблему с деталью — он получает сообщение "Поддержать внутреннего клиента". Это переводит оператора из реактивного в активный режим».

«Нет кастомного программирования», — продолжает Макфейл, — система включает аналитические инструменты. «Сбор данных — фундамент. Бизнес-кейс — OEE, но можно вставить TPM [Total Predictive Maintenance] и др. Система считает финансовое влияние низкой производительности».

Memex разрабатывает модуль FOEE (Financial OEE) для расчета затрат на работу оборудования в неоптимальных режимах. Модуль покажет менеджерам: «сейчас вы работаете ниже пика на дельту X, и каждый час так работы стоит Y».

Мониторинг обязателен, но избегайте паралича анализа

Большой вопрос для цехов: сколько данных собирать. Индустрия хипает «Big Data», но для среднего цеха меньше — лучше.

«Мы работаем с клиентами, чтобы понять уравнение. "Как" — известна. "Зачем", бизнес-кейс — над чем мы работаем», — говорит Макфейл.

Некоторые компании решают массивные Big Data задачи (симуляции, CAE), но в большинстве цехов это не так. «Big Data — это "цифровой выхлоп"», — добавляет Макфейл. «Если подписаться на каждый тег Mazak — вас завалит. Нужно ли знать каждую точку?»

Другой разработчик, Predator Software (Портленд, ОР), адресует свой пакет Predator от двухчеловечных мастерских до крупных заводов, по словам Майка Роджерса, директора по автоматизации и OEM. «Predator MDC [сбор данных станков] — наш базовый продукт для мониторинга, с 20+ протоколами (Mori, OPC, OPC/UA) мы мониторим всё на цеху».

Сбор и анализ данных сегодня больше приняты. «Это станет хайп-тема», — говорит Роджерс. «Все хотят, не у всех есть. Крупный бизнес хочет Big Data. Маленькому нужно учиться идти перед тем как бегать. Иначе завалят».

Ключ — убедить фокусироваться на простом: «цикл станка идет? он стоит? работает?... Процесс может быть перегружен». «Одна из проблем — найти чемпиона в организации, который доведет дело до конца».

MDC Predator имеет интуитивный интерфейс для быстрого старта. «В MDC встроен движок графиков и отчетов — 20–30 тысяч вариантов отчетов». MDC — один из 8 базовых продуктов Predator для сбора, мониторинга, управления и связи. Все работают на одной БД, при покупке MDC включается модуль DNC-связи. Поддержка MS Access (малые цеха), SQL Express, SQL Server, Oracle. Работа on-premise или в облаке.

Следуйте за OEE

Малым и крупным цехам критично следить за OEE — метрикой для оптимизации эффективности. Визуализация процесса — критична для быстрого понимания и реакции персонала.

«Мы даем и сбор, и анализ данных — а-ля-карт или как полное решение», — говорит Джеф Прайс, исполнительный вице-президент 5ME LLC (Синциннати). Набор Freedom дает ПО + опциональное железо для связывания и управления разными станками.

«Наша команда давно работает с OT-устройствами, есть интерфейсы/адаптеры почти к любому активу завода, часто к ЧПУ-контроллеру. Для устаревших контроллеров есть аппаратный шлюз для подключения к сети». Вместе с ПО Freedom eLog — визуализация данных через настраиваемые смартборды на телевизорах.

«Смартборды используют дашлеты/визарды — коллекции данных с диаграммами, сохраняемые в смартборды. Raspberry Pi встраиваемые системы ускоряют обработку там, где данные нужны больше всего. Годами в автозаводах были Андон-борды, но они жесткие».

Серверы Freedom (облако или on-premise) — где происходит обработка данных. Связность позволяет строить на накопленном опыте: lean, six sigma. «Мы коротим этот путь. Большинство клиентов видят минимум 20% рост продуктивности по OEE (доступность, производительность, качество). Доступность — работаете ли вы оптимально, производительность — производите ли вы на расчетном уровне, качество — чисто выход пригодной продукции».

Одним OEE можно сделать большой скачок. «Доступность — где крупнейшие приросты. Первые улучшения 10–20% за 30 дней». Freedom — веб-установка, легкий IT-footprint, использует мощность контроллеров. «Можем подключить 100 станков за 4 недели».

Прайс подчеркивает: нужно отсекать данные до главного. «Зависит от инструментов анализа; называем это "drip" — data-rich, information-poor (богаты данными, бедны информацией). Если системы показывают правильные метрики — огромный потенциал улучшений».

Первый шаг к данным

Не все цеха, особенно малые без больших OT/IT бюджетов, легко убеждаются в ценности мониторинга. «Люди пытаются понять базу: как часто работает оборудование? Есть разрыв — наша роль — замостить его. Они не понимают». Клиенты 5ME (Textron, Bell, Caterpillar, Schlumberger, Cummins) заинтересованы в Big Data, но не у всех есть юз-кейс, хотя предиктивное обслуживание — один из таких.

«Сбор и анализ данных — необходимо любому современному производителю — от малых цехов до корпораций», — говорит Джоди Романовски, CEO Cimco Americas (Стримвуд, ИЛ). «Точные реальные данные выявляют зоны улучшений — оборудование, процессы, персонал. Данные нужны для значимых улучшений». MDC-Max от Cimco — масштабируемое решение структурированного автоматизированного мониторинга производства.

«Когда клиенты рассматривают реальный анализ, их часто перегружает набор точек данных. Наш подход — начать просто: анализировать 3–5 точек для быстрого успеха. Затем постепенно расширять. В контексте OEE все борется с полным и последовательным анализом параметра качества».

«Не рекомендуем Big Data подход к сбору станковых данных. Советуем начинать просто, снимать "низко висящие плоды", затем строить на опыте. Когда глобальные компании стремятся к единому обзору по цехам по всему миру — сложность растет драматически, но не обязательно с точки зрения Big Data. Сложность растет от легаси-систем, разных процедур и культур. Акцент на простых первых этапах, тактических целях — интеграция с ERP на следующих стадиях».

Для цехов, собирающих данные, но не анализирующих — новые инструменты дают преимущество. «Часто их текущее ПО слишком ограничено, жестко или сложно. MDC-Max достаточно гибок для масштабирования. Данные должны быть доступны на любом устройстве и агрегированы осмысленно — отчеты, дашборды реального времени».

На клиенте Cimco под Тяньцзинем (Китай) ключевой станок был узким местом. «После внедрения простой MDC-Max с ограниченными точками данных загрузка этого станка выросла на 30%, повысив продуктивность и по нему, и по всем остальным. Окупаемость инвестиций — менее 4 месяцев».