Как определить данные о машине в Smart Factory 101

“Цифровое преображение" и "умный завод"это термины, которые существуют уже некоторое время, но только продвинутые производители применяют их на практике. Идея общения "машина-машина" вызвала первоначальное волнение и большие надежды, но теперь владельцы средних и малых заводов спрашивают: "Что дальше? Как мне начать внедрять эти технологии на моем заводе?".

В то время как более 98% бизнес-лидеров понимают концепцию "Интернет вещей", многие не уверены в том, что IoT значит для их бизнеса, согласно исследованию Aruba Networks. Это приводит к тому, что IoT не реализуется должным образом или используется только на базовом уровне вместо того, чтобы полностью преобразовывать процессы.

Однако, когда мы смотрим на производственные заводы, которые ухватились за сущность Промышленный интернет вещей, он действительно сводится к способности связи между цехом и бизнес-средой. На практике он охватывает то, как данные о машинах передаются из оборудования в стандартные бизнес-приложения в бэк-офисе; какие выводы делаются из этих данных и как они применяются в производственном процессе. В целом, успех цифрового преобразования зависит от способности организации осмыслить цифры из машин и превратить их в конкурентное преимущество.

Чарльз Кеттеринг, изобретатель и глава отдела исследований GM, сказал, что "хорошо поставленная проблема наполовину решена". Извилистый путь к "Умной фабрике" ставит перед компаниями несколько новых и уже существующих проблем, и производителям необходимо ответить на следующие вопросы, чтобы понять, как управлять цифровой бизнес-моделью на своих производственных мощностях.

Прежде всего, машины могут генерировать большое количество данных, но выбрасывание чисел в облако не означает автоматического получения из него полезной информации. Необходимо иметь контекст.

Заводское оборудование может предоставить наиболее точную информацию о производственных процессах в режиме реального времени, но как люди могут начать использовать ее и применять полученные знания в своей повседневной работе?

Будет ли речь о техническом обслуживании - убедиться, что каждая деталь в рабочем состоянии?

Или так называемое прогностическое обслуживание - решение проблемы до ее возникновения на основе агрегированных данных многих аналогичных устройств и ранних признаков проблемы?

Речь может идти и о деловой стороне производства: операторы, принимающие решения на основе отчетов, поступающих от машин в MES и ERP-системах. Embracing Industry 4.0 диктует не только модернизацию оборудования, но и изменение общей парадигмы мышления.

Для того чтобы фабрика не была "островком вещей", а на самом деле работала по концепции "Интернет вещей", производственные машины должны разговаривать друг с другом и, в конечном счете, граничить с устройствами. Учитывая большое количество задействованных систем, вопрос заключается в том, как установить такое общение.

Одной из проблем на современном заводе является то, что машины часто общаются внутри отдельных вертикальных силосов, передавая данные от устройства к HMI/SCADA и т.д., где оператор следит за этой конкретной частью производства. Менеджеры давно знают, что ценная информация находится в системах, которые эксплуатируют их производственные мощности - но не имеют прямого доступа к ней. Проблема часто заключалась в том, что оба мира работают изолированно, практически не имея связи между собой. Однако, если мы говорим о смешивании данных и переносе их между различными отделами, то инфраструктура обмена данными на заводе должна быть построена по-разному.

Следующая проблема - подключение к данным. Как далеко нужно зайти в производственном процессе? Это только контроллеры, или вам действительно нужны данные с каждого датчика и т.д.? Это в значительной степени повлияет на объем информации, которой Вы пользуетесь, и на картину Вашего предприятия:

• весь завод в целом,
• отдельная производственная линия, или
• даже конкретного устройства, как функционирует каждый его узел - и где, например, поломка мешает производственному процессу.

Кроме того, внесение данных из физического мира в кибернетический требует планирования аналитики. Необходимо понять, будет ли это оператор использовать данные для достижения лучшего локального контроля, или сервер автоматически отправляет агрегированную информацию в ERP или MES систему. В целом, какие цифры из лавины данных должны быть отправлены вперед для лучшей аналитики и планирования на заводском уровне, а какие данные остаются локальными для быстрого контроля и принятия решений.

Еще одним важным вопросом является обмен данными между подразделениями и третьими сторонами. На передовых заводах ERP-система может автоматически заказывать сырье или информировать сервисную службу о необходимости проверки на основе уведомлений, поступающих с производственных мощностей. Такой обмен информацией может также работать на благо машиностроителей: на основе автоматических отчетов, поступающих с различных заводов, они планируют техническое обслуживание, заранее заменяют детали и, таким образом, обеспечивают более качественное обслуживание клиентов, избавляя их от надоедливых и дорогостоящих простоев.

Наконец, конечной задачей "умной фабрики" является обеспечение безопасности открытой связи. Безопасность занимает первое место среди проблем разработчиков IoT (31%), согласно отчету Eclipse Foundation за 2019 год, при этом связь (21%) и сбор и анализ данных (19%) занимают только следующие два места. По сообщению Gartner, в 2021 году расходы на решения по безопасности конечных точек IoT увеличатся до $631M. Открытие производственных мощностей в мире требует соответствующих мер защиты.

С конца 90-х годов автоматизация производства строилась вокруг сервера OPC, позволяющего передавать данные с устройства на компьютер оператора в диспетчерской, независимо от того, было ли это оборудование и программное обеспечение от одного и того же провайдера или нет: протокол OPC стандартизировал связь и обеспечил прорыв в автоматизации производства. OPC применялся Microsoft Distributed Component Object Model (DCOM), которая является частью операционной системы Windows. В начале 2000-х годов протокол запустил промышленную автоматизацию и позволил заводам перейти к более безопасному, точному и экономичному производству. Фактически, многие производственные предприятия по всему миру до сих пор полагаются на эту технологию. 

Однако, вскоре после того, как программное обеспечение вышло на рынок, недостатки протокола OPC стали очевидны. Во-первых, DCOM делает OPC ограниченным только операционной системой Windows. Далее эксперты жалуются на трудности в поиске и устранении сбоев программного обеспечения, а также на невозможность обмена данными через Интернет. И, наконец, технология OPC не является надежной с точки зрения информационной безопасности.   

Поэтомув ответ на многочисленные запросы от промышленности, Фонд OPC создал новый стандарт - OPC UA. Он исходя из предыдущие версии но без недостатки и предлагает совершенно новый подход к машинной коммуникации и промышленной цифровой трансформации.  

Его новый взгляд...это так: 

• Независимость платформы. OPC UA не полагается на технологии OLE или DCOM от Microsoft. больше. Вы можете запустить его на любой платформе: Apple, Linux (JAVA) или Windows.; 
• более простая конфигурация dобмен данными между несколькими компьютерами. Вместо DCOM используйте общие стандарты обмена данными: TCP/IP, HTTP(S) и SOAP; 
• Упрощение управления данными и их обслуживания. Можно использовать структуры или модели, а также группировать и задавать контекст для тегов или точек данных. Все это обеспечивает гораздо большую гибкость и позволяет соединять заводы между отделами, а не работать только в вертикальных хранилищах данных; 
• Простая интеграция в SCADA. Сервер OPC UA может быть прямой частью ПЛК, который встраивается в устройство. Это означает, что нет необходимости покупать и конфигурировать сервер OPC UA; 
• Экономия ресурсов. С OPC UA вам не понадобится много ПК, которые сидят на объекте и переводят между системами;  
• Шифрование данных. OPC безопасность УА судя по многослойная концепция покрывающий прикладной и транспортный слои. Он содержит аутентификацию и авторизацию, а также шифрование и целостность данных путем подписания.  
• Гибкость интеграции. UA API доступны на нескольких языках программирования. Коммерческий SDK доступен для C, C++, Java и .NET. Стеки с открытым исходным кодом доступны как минимум для C, C++, Java, Javascript(узел) и Питон. 
• Эффективность затрат и времени. Наличие разъёмы OPC UA которые интегрируют данные о вашем оборудовании в режиме реального времени в CRM, ERP, BI, Exchange, системы управления документами, такие как SharePoint, для улучшения планирования, технического обслуживания и повышения эффективности вашего производства; 
• Подключение к унаследованной инфраструктуре. Наличие механизмов для миграции с OPC на OPC UA; обёртки OPC UA. 

Производители называют OPC Unified Architecture первым протоколом связи, который снимает границы между предприятием и заводским цехом. Но как реально подключаться ваше производство к системам, которые помогают управлять вашей компанией? 

Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), Планирование ресурсов предприятия (ERP), Система управления производством (MES), Система управления документами (DMS), Система бизнес-аналитики (BI), Система управления складомs are наиболее распространенное программное обеспечение, которое помогает в управлении бизнесом. Поскольку многие компании, независимо от размера, используют эти приложения в различных комбинациях, можно с уверенностью сказать, что жизнь завода планируется, анализируется, прогнозируется и сообщается в этих системах. И быть полностью автоматизированный интеллектуальный завод означает наличие точной актуальной информации о производстве, доступной в любое время в этих системах - для анализа, своевременных оповещений, уведомлений о техническом обслуживании и т.д. в зависимости от Ваших приоритетов.  

Интеграция данных о машинах в бизнес-системы может происходить двумя способами: 1) посредством индивидуальной разработки через OPC API ВД, и 2) через готовый OPC UA коннектор, который связывает данные машины с ERP, CRM системами и т.д. 

На наш взгляд, второй сценарий лучше, чем пользовательское программирование. Во-первых, не нужно тратить время и деньги на дорогой труд программиста, а во-вторых, не нужно заботиться о дальнейшем обслуживании. Предварительно собранный коннектор OPC UA, как правило, не содержит ошибок и готов к использованию с первого дня. Он требует навыков программирования, но очень простых. Например, такие OPC UA-разъём на 1ТП17Т, построенной на платформа 1ТП16Тиспользует синтаксис SQL, который известен большинству программистов начального уровня. Для понимания принципов интеграции требуется два-три часа, а после этого нужно только построить логику подключения машинных данных предприятия к бизнес-системам.  

Зачем вам нужно подключать данные о машинах к ERP, CRM, MES? Девиз OPC-UA - "от устройства к предприятию", и в данном случае "предприятие" означает интеллектуальную систему планирования ресурсов предприятия.  

Для принятия умных решений, интеллектуальная ERP система требует в реальном времени IIoT данные и аналитика. Они отличает компанию от конкурентов и представляет собой то, что называется "Умная Фабрика".  

Так как ERP-приложения выполняют так много задач: управление заказами и их обработка, сбор данных, планирование на уровне производства предприятия, управление бизнес-процессами в целом и при подключении к другим системам, своевременное выполнение интеллектуальных ERP-систем дает много преимуществ. 

Колесоn ты пускорять процессы, сокращать ручной труд и ошибки, а также двигаться быстрее. между этапами, получение данных в режиме реального времени как можно ближе к источнику - от конкретной производственной линии или даже устройства, интеграция данных о машине через OPC UA в ERP-систему является революционной.  

Процесс особенно ускоряется, если вы используете интеграционную платформу с предварительно построенной разъёмы - как OPC UA коннектор и различные ERP-разъёмы. 

Кроме того,Такая интеграция помогает изменить культуру, о которой мы говорили выше, так как сотрудники охотнее перенимают новую технологию, если она представлена через знакомый интерфейс (и даже удобна для мобильных устройств!). Обеспечение Внедрение пользователей остается большой проблемой во IIoT, а представление данных через системы, которые все знают и используют - ERP, CRM, MES и т.д. - ускоряет переход на Industry 4.0.  

Другие компоненты IIoT Smart Factory - это прогнозный анализ, машинное обучение, запечатывание отчётов о блокировкеи полуавтономных и автономных решений аи действия. Все это может быть частью Вашей ERP системы, которая заказывает материалы или принимает решения о поставках, основываясь на многочисленных источниках и огромных объемах контекстных быстрых данных, которые анализируются и используются в следующих целях в режиме реального времени.  

Надеемся, что этот анализ интеграции данных о машинах в системы управления предприятием оказался полезным. Сообщите нам, что вы думаете об этом и какие еще темы нам нужно обсудить в Industry 4.0, коннекторы OPC UA и Smart Factory. 

Читайте другие IIoT истории в нашем блоге: