Ускорьте внедрение Индустрии 4.0 с пограничными устройствами LIMS: рост производства и конкурентоспособности

Термины «умная фабрика», «Индустрия 4.0» и «Промышленный интернет вещей (IIoT)» стали неотъемлемыми модными словами, используемыми каждым разработчиком производственного оборудования и ПО. Многие обсуждения умных фабрик начинаются с видений о трансформации глобального производства.

Эти описания часто включают الناشивающие технологии: аддитивное производство, 3D-визуализацию, коллаборативную робототехнику. Всё это может показаться недосягаемым для среднего цеха — и слишком дорогим. Кому это действительно нужно?

Популярный отраслевой взгляд на умное производство нередко вводит в заблуждение — как ответ на вопрос «Что такое автомобиль?» описанием системы межштатных трасс. В обоих случаях суть гораздо проще — и ответ на вопрос, кому нужно умное производство, однозначен: среднему цеху и каждому производителю, желающему оставаться конкурентоспособным в будущем.

Определение терминов

Полезно начать с сравнительно простой технологии: недорогого электронного датчика. В досенсорную эпоху оператор программировал токарно-верстаточный станок или фрезерный, и станок старался следовать инструкциям. Связь была односторонней — от оператора к станку.

Выполнил ли станок заказ точно? Если не было очевидной аварии, производитель узнает об этом только после проверки детали — что требует времени и денег.

Появляются датчики. Современные датчики, размещенные в станке, позволяют двустороннюю коммуникацию. Станок может записывать или передавать информацию о своем состоянии и ходе операции в реальном времени. Вибрация, температура, ток двигателя и другие параметры передаются по сети для мониторинга и анализа. Состояние станка и его влияние на операцию можно оценить быстро — даже в реальном времени.

Точка сопряжения датчика и станка — это место, где «резина встречает дорогу» в IIoT. Новое оборудование обычно оснащено датчиками, но их можно установить и на старом оборудовании за небольшие деньги.

Оборудование с датчиками генерирует много данных — больше, чем пользователь может осознать. Но аналитическое ПО может обработать их для улучшения операции, обслуживания станка, дизайна продукта — даже дизайна самого станка.

Тот же подход масштабируется до умных производственных ячеек с автоматизацией и множеством станков. Масштабируя дальше, представьте целый завод, объединенный в сеть, где производственные данные доступны и полезны через бывшие изолированные силосы — аналогично тому, как стали доступны данные ERP.

Это заманчивое видение завода, где оборудование обменивается данными с людьми и другими станками для более быстрого, качественного, непрерывно улучшаемого производства — и есть умная фабрика.

Но можно начать с извлечения данных с датчиков одного станка для улучшения его работы.

Вход в умное производство с LIMS

«Индустрия 4.0 — это о том, как использовать данные для более эффективного ведения бизнеса», — сказал Ларри Меган. «Если у вас нет данных, то не с чего начинать».

Меган — вице-президент Advanced Manufacturing International (AMI), Клурвотер, Флорида, некоммерческой организации, помогающей малым и средним производителям (SMM) начать этот путь — «цифровую трансформацию».

«Проблемы, которые решают производители, те же, что и 100 лет назад», — отметил он: «Как повысить эффективность? Как снизить энергопотребление? Как максимизировать пропускную способность? Как решить вопросы качества? Изменилось то, что теперь у нас есть технологии для быстрой визуализации данных, дающих ответы, и их использования для принятия лучших решений».

Работа AMI с SMM часто включает рекомендацию устройства LIMS Appliance от LECS Energy.

LIMS (Low Investment Manufacturing System) — скромный коробок: компьютер с проприетарным ПО Solution Engine, I/O-хаб и источник питания 110 В в стандартную розетку. Подключенный к краю производственного оборудования, он становится простым решением для сбора и обмена сложными сенсорными данными. (AMI проведет демонстрации LIMS на HOUSTEX, EASTEC, SOUTHTEC и WESTEC в октябре-ноябре. AMI — эксклюзивный дистрибьютор.)

«Для многих производителей, особенно в дискретном производстве — авто, аэрокосмос и др. — решение LIMS отличная точка входа», — сказал Меган. «Оно для тех, кто использует ЧПУ или другие станки, но не видит производительность отдельного станка или общую картину на цехе. LIMS — низкозатратный, легкий способ начать извлекать данные из процессов и приводить их в полезный формат. А затем принимать лучшие решения».

По словам главного разработчика Нэта Фрэмптона из LECS Energy: «LIMS создан, чтобы операторы и инженеры могли «трогать» свой процесс, анализировать его, получать новое понимание, собирать данные, смотреть на них исторически, взаимодействовать с ними, переносить в базы данных и, наконец, улучшать процесс на основе результатов анализа».

По словам Фрэмптона, LIMS — плод 20-летней разработки, изначально для производства взрывчатки для армии США. Ключевая цель — чтобы пользователи без навыков программирования могли устанавливать и эксплуатировать его.

«Если вы понимаете свою операцию, умеете работать с оборудованием, у вас уже есть все компьютерные навыки для настройки этого устройства», — сказал Фрэмптон.

Поток приложения LIMS

LIMS способен на множество задач, но упрощается до пяти шагов. Первый — подключение к производственному оборудованию. Способ зависит от оборудования и сетевой инфраструктуры цеха. LIMS спроектирован для наиболее эффективного подключения с учетом этих переменных.

«LIMS основан на открытых стандартах», — сказал Фрэмптон. «Если подключение к относительно новому станку со стандартным протоколом вроде MTConnect, то легко забрать данные с сети в базу. Если станок не использует стандартные протоколы, но данные доступны на локальном ПЛК, управляющем станком, то обычно мы можем забрать данные с ПЛК. Мы знаем протоколы ПЛК и имеем драйверы для этого».

Устройство LIMS «говорит» на более чем 50 промышленных протоколах. «Просто знайте: если у вас есть любое оборудование, которое «говорит», мы, скорее всего, сможем с ним поговорить».

Если ничего не работает, датчики можно добавить на станок и подключить к LIMS, добавил Меган.

«Были случаи, когда мы добавляли датчики для определенных анализов — температура, влажность в цехе. Их можно подключить как типичные проводные сигналы, идущие в ПЛК или что-то еще», — сказал он.

Как бы ни было сделано подключение, преимущество в том, что «теперь вы собираете всё через одну систему, так что всё будет с временными метками, согласовано во времени. Вы сможете положить это в стандартную базу данных, и данные будут хорошо организованы, в контексте и в одном месте для использования».

Сглаживание, хранение и анализ

После подключений и потока данных к LIMS, второй шаг — фильтрация данных для снижения шума и усиления сигнала. «Данные с оборудования не всегда идеальны», — сказал Фрэмптон. «Они могут быть шумными». Поэтому Solution Engine включает простой аналитический движок для сглаживания. Например, «может быть, у вас есть ток, который нужно интегрировать в киловатт-часы, чтобы узнать углеродный след конкретной детали». Фильтрация дает более чистый, точный набор данных. Эта начальная фильтрация отличается от более сложной аналитики, возможной после длительного накопления данных.

Третий шаг — сбор данных и сохранение в выбранной пользователем базе, локальной или в облаке.

«Облако не требуется», — утверждал Фрэмптон. Пользователь может настроить SQL-базу, «можете положить её в облако, если хотите, но не обязаны. Можно хранить локально на самом устройстве LIMS», — отметил он. Устройство имеет 16 ГБ хранилища по умолчанию.

Еще одно отличие: «Мы не мониторим использование данных и не взимаем плату за каждое сохранение, не ставим лимиты тегов. Данные — ваши», — сказал Фрэмптон.

Четвертый шаг — генерация отчетов и анализ из данных. Поскольку операторы станков не обязательно эксперты по базам данных, LIMS делает сбор и хранение простым, как клик мыши.

«Если вы не «наездник на базах данных» или некомфортно с ними, не волнуйтесь», — сказал Фрэмптон. «Можете просто правым кликом выгрузить данные в MS Excel. Я механик по образованию, поэтому всегда следил, чтобы инструменты выгружались прямо в Excel».

Однако, если у пользователя есть Azure, Google Cloud или другая облачная система, «мы можем перенести данные прямо в таблицы Azure для Power BI» или других форматов, сказал он. «Также можем посмотреть на машинное обучение и получать результаты обратно».

Использование данных на деле

Пятый, заключительный шаг — причина внедрения системы: использование собранной информации для улучшения процесса.

«Как только вы поняли, как улучшить процесс, главное — иметь возможность контролировать его — делать что-то», — объяснил Фрэмптон.

Желаемое действие может быть простым: сделать важную информацию видимой через красный-желтый-зеленый светофор. Со временем накопленные данные позволят делать гораздо больше.

«Мы позиционируем LIMS как точку входа для цифровой трансформации», — сказал Меган. «Обычно начинается с сбора данных и простой визуализации. Со временем можно переходить к более сложным вещам. Можно пройти по кривой зрелости — от базовой аналитики к продвинутым решениям вроде ИИ.

«Но лучше начинать просто — и LIMS отличная стартовая точка», — заключил он.