Влияние промышленных платформ данных на производство

Рост промышленных платформ данных был вызван растущим использованием Интернета вещей в обрабатывающей промышленности. Эти огромные объемы разрозненных типов данных и источников побудили производителей внедрять платформы для сбора и стандартизации данных на их многочисленных машинах и системах.

При этом эти «платформы промышленных данных» обеспечивают более высокую операционную эффективность, полную прозрачность производства и помогают продвигать инициативы по постоянному совершенствованию.

Но что это за платформы, как они разрабатывались и каково их ожидаемое влияние на обрабатывающую промышленность?

Что такое промышленная платформа данных?

Платформы промышленных данных собирают, стандартизируют, контекстуализируют, хранят и делают доступными данные с оборудования и систем в промышленной среде.

Компании-производители десятилетиями использовали системы MRP и MES. Но с появлением промышленного Интернета вещей, расширенной аналитики, искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и периферийных устройств объем данных увеличился в геометрической прогрессии, а также появились новые возможности для анализа. Этот бурный рост привел к необходимости комплексного подхода к обработке, хранению и анализу огромного количества данных и предоставлению конечным пользователям аналитической информации в режиме реального времени.

Платформа промышленных данных состоит из сбора данных, стандартизации, контекстуализации, хранения и доставки. Запуская решения на периферии или рядом с ней, данные можно упорядочивать, очищать и частично структурировать перед отправкой в ​​облако. Результатом является более упорядоченная система управления данными с большей эффективностью. Эта дорога с двусторонним движением объединяет несколько технологий, поэтому все потребности компании в управлении данными удовлетворяются.

Как возникла потребность в промышленных платформах данных?

Повышение роли данных как ценного товара в последние годы создало некоторые проблемы. Технологии перегрузились, что привело к фрагментации и разрозненности баз данных.

Например, хотя сбор данных происходил почти мгновенно, они часто находились в многочисленных базах данных, разбросанных по всему предприятию. Чтобы добавить путаницы, эти базы данных часто управлялись различными поставщиками услуг, что создавало проблемы с задержкой или функциональной совместимостью — одну из проблем, которые были призваны устранить технологии IIoT и Industry 4.0.

Менеджеры данных осознали потребность в консолидированной и многоуровневой структуре, в которой все базы данных, средства связи, связи и анализа находятся в одном месте. Эта консолидация предотвратит разрозненность данных и обеспечит доступность всех собранных данных для прогнозной и описательной аналитики. Это также позволит улучшить корпоративное управление данными и улучшить сотрудничество между пользователями.

Требования к платформе промышленных данных

Согласно одному анализу McKinsey, современная платформа промышленных данных с расширенной аналитикой должна быть построена на следующих уровнях:

• Уровень приложений:планирование, датчики, планирование, операции, CRM, ключевые показатели эффективности.
• Уровень аналитики и отчетности:сбор данных в реальном времени, просмотр данных в реальном времени, настраиваемые приложения для просмотра, отчеты бизнес-аналитики.
• Уровень обмена сообщениями и ПО промежуточного слоя:Sensor Gateway, модуль MOM
• Уровень данных:операции, данные датчиков, хранилище данных, метаданные, система ERP.

К любой промышленной платформе данных предъявляется ряд важных требований, в том числе:

Интеграция и подключение

Любая промышленная платформа данных требует гибкого и надежного подключения.

На рынке существуют сотни решений, в которых используется традиционное подключение устройств по кабелю и линиям T1. Есть также много поставщиков устройств, которые используют Wi-Fi или сотовую связь.

MachineMetrics, например, специализируется на подключении и сборе машинных данных. Наша гибкая система позволяет подключать устройства через OEM-оборудование с прямой интеграцией машин, датчиков и устройств IoT, модернизацией автоматизированного оборудования и даже подключением аналоговых устройств.

Это позволяет подключать машины к оборудованию любой марки и модели, гарантируя, что производители могут собирать, стандартизировать и контекстуализировать все данные о своих машинах.

Затем это позволяет использовать данные в других системах, которым требуются точные производственные данные для выполнения их основных функций, таких как CMMS или MES.

Также важна интеграция с другими устройствами, источниками данных и процессами. Чем более независимое решение для подключения и устройств, тем больше экосистема и тем больше объем данных.

Возможность интегрировать и анализировать данные о качестве от аналогового оборудования наряду с данными, полученными от встроенных OEM-устройств, означает, что для расширенной аналитики доступна потоковая передача данных на платформу промышленных данных.

Возможность обрабатывать или частично обрабатывать данные на периферии означает, что как пакетные, так и потоковые данные легче интегрируются в платформу данных. Это уменьшает задержку и позволяет аналитикам платформы тратить меньше времени на очистку, обработку и организацию данных.

Полезное чтение:граничные вычисления и облачные вычисления в производстве

Стандартизация данных и контекстуализация

Данные лежат в основе любой промышленной платформы данных. Таким образом, способ его приготовления имеет решающее значение. Платформам данных нужны стандартизированные данные, чтобы выделять больше вычислительной мощности для аналитики, прогнозирования и описательного анализа.

Платформа MachineMetrics Machine Data, например, использует механизм автоматического преобразования данных для преобразования данных о машинах и оборудовании в стандартные структуры данных. Это помогает обеспечить более последовательную отчетность и аналитику. Стандартизированные данные полезны для пользовательских данных датчиков, состояния машины, сигналов тревоги, переопределений, диагностики, скорости и режимов машины.

Стандартизированные данные легче анализировать, если к ним можно добавить прогностические и предписывающие решения. Эта контекстуализация данных является одним из наиболее важных обещаний IIoT, предоставляя множество вариантов на уровне цеха и на уровне производства. Контекстуализированные данные используют предварительно настроенные действия для выполнения задач без вмешательства человека, что сокращает время простоя.

Все еще не знаете, что такое промышленный Интернет вещей? Прочитайте наше полное руководство по IIoT.

Масштабируемость

Возможность легкого подключения к промышленной платформе данных имеет решающее значение. Но любая передовая платформа также должна быть масштабируемой.

Во многих компаниях производственные данные поступают от широкого спектра оборудования. Иногда это оборудование закупается у разных OEM-производителей. В других случаях фабрика может состоять из нескольких этапов обработки и требовать различного оборудования. Есть также бесчисленное множество компаний, использующих оборудование разных поколений — от аналогового оборудования до устройств со встроенными возможностями Интернета вещей.

Платформа промышленных данных должна учитывать входные данные из всех этих источников и расти по мере роста бизнеса. Наличие полностью интегрированных устройств и стандартизированных данных упрощает масштабирование по мере добавления на платформу новых машинных активов.

Расширяемость

Традиционное производственное программное обеспечение часто было фрагментировано, разрознено и страдало от отсутствия функциональной совместимости. Возможность собирать, подготавливать и анализировать данные в режиме реального времени имеет большое значение.

Платформа должна быть полностью расширяемой, чтобы ее аналитические возможности могли использоваться данными из других программных систем предприятия, таких как CMMS. Такие платформы, как MachineMetrics, предлагают расширяемую платформу для подключения через API ко многим устаревшим системам, включая MES и ERP.

Но с MachineMetrics расширяемость выходит за рамки подключения API. Платформа позволяет расширяться с помощью периферийных устройств, чтобы уменьшить задержку и частично обрабатывать или анализировать данные на уровне машины. Это увеличивает ценность данных и делает использование системных ресурсов более эффективным. Операторы могут полагаться на информацию в режиме реального времени для оптимизации процессов.

Доступ к данным также расширяется за счет интуитивно понятных настраиваемых интерфейсов оператора. Технические специалисты, операторы и менеджеры имеют доступ к богатым визуализациям там, где они нужны больше всего. Они могут добавлять свои собственные идеи и видеть состояние станка, отображаемое на уровне шпинделя, станка или завода.

Преимущества промышленной платформы данных

Есть несколько преимуществ использования промышленной платформы данных. К ним относятся:

1. Консолидированные данные. В платформе данных данные консолидируются в одном месте в облаке. Эта консолидация означает, что все базы данных могут использовать один и тот же сервис для предоставления аналитических данных и предложений бизнес-стратегий и оптимизации процессов.
2. Улучшенный доступ. Поскольку активы данных хранятся у одного поставщика услуг и используют одни и те же аналитические механизмы, пользователи могут быстро и легко получать доступ к данным из производственного цеха. Ценность ЧМИ, мобильных планшетов, телефонов и ПК заключается в том, что принятие решений происходит быстрее и на основе данных.
3. Полезные приложения. Поскольку операции с данными распределены по уровням внутри платформы, пользователи имеют доступ к настраиваемым отчетам и ключевым показателям эффективности в реальном времени. У них также есть возможность увеличивать масштаб для просмотра отдельных станков и шпинделей или уменьшать масштаб для просмотра общей производительности завода.
4. Улучшенные операции. Анализ состояния машин в режиме реального времени может привести к новым стратегиям управления, а также обеспечить автоматизацию. Например, программы профилактического обслуживания с использованием фактической производительности и состояния машины могут значительно снизить затраты на техническое обслуживание и сократить время простоя.
5. Более высокий уровень безопасности. Многие компании рискуют безопасностью, используя одноранговые и фрагментированные устройства и программное обеспечение Интернета вещей. Интегрированные решения означают, что даже если устройствам IoT может не хватать полной безопасности, платформа данных может в значительной степени управлять безопасностью посредством аутентификации и авторизации устройств. Это снижает риск успешной атаки.
6. Снижение затрат. Поскольку устройства IoT и средства глубокой аналитики данных используют мониторинг в режиме реального времени, они могут автоматизировать или частично автоматизировать многие процессы. Эта автоматизация сокращает трудозатраты, высвобождает ресурсы, уменьшает количество переменных и ручных тестов, необходимых для проверки качества, и оптимизирует стратегии обслуживания. Платформа с интегрированными решениями позволяет оптимизировать процессы, повысить производительность и сократить количество отходов.

Насколько влиятельными будут промышленные платформы данных?

По оценкам, к 2025 году будет сгенерировано более 175 зеттабайт пригодных для использования данных. Промышленные платформы данных будут иметь не только влияние; они также станут необходимыми. Они будут создавать общие данные во многих отраслях с уникальными данными и аналитическими потребностями.

В настоящее время большинство производителей полагаются на устаревшие системы MES и ERP для управления своими операциями, но эти решения борются со сбором данных. Мы видим, как этот рынок быстро меняется, так как более крупные игроки пытаются добавлять решения для подключения устройств, а новые участники предлагают простые точечные решения для отслеживания минимального количества данных.

MachineMetrics был специально разработан для сбора машинных данных и обеспечения возможности принятия мер. MachineMetrics объединяет данные, устройства, программное обеспечение и средства анализа в одном мощном решении. Аналитика в режиме реального времени предоставляет полезную информацию, в то время как вы сохраняете полный контроль над своими данными. Чтобы узнать, как наша платформа может дать вам конкурентное преимущество, закажите демонстрацию сегодня.