Как определить данные о машине на интеллектуальных заводах

Как определить данные о машине на интеллектуальных заводах

ИОТ для всех

Скачать PDF
первоначальная статья

Хотя большинство компаний знают об IoT, не многие понимают, какую ценность они могут извлечь из данных о машинах прямо сейчас; все дело в способности коммуникации между цехом и бизнес-средой.

"Цифровое преобразование" и "умная фабрика" - это термины, которые существуют уже давно, 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?"

Хотя более 98 процентов бизнес-лидеров понимают концепцию "Интернет вещей" (IoT), многие не уверены в том, что IoT значит для их бизнеса, согласно исследованиям компании Aruba Networks. Это приводит к тому, что IoT не реализуется должным образом или используется только на базовом уровне, а не как полностью преобразующий процесс.

Однако, когда мы смотрим на производственные предприятия, которые ухватились за суть Промышленного Интернета Вещей (IIoT), это действительно сводится к способности связи между цехом и бизнес-средой. На практике он охватывает то, как данные о машинах передаются от оборудования к стандартным бизнес-приложениям в бэк-офисе: ERP, MES и CRM-системы, а также какие выводы можно сделать 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.

Возникающие вызовы для бизнеса

Чарльз Кеттеринг, знаменитый изобретатель и глава отдела исследований GM, сказал: "Хорошо поставленная проблема наполовину решена". Извилистый путь к "умному заводу" ставит перед компаниями несколько новых и уже существующих проблем, и производители должны понимать, как управлять цифровой бизнес-моделью на своих производственных мощностях.

Зачем тебе нужна "Умная фабрика"?

Прежде всего, машины могут генерировать большое количество данных, но бросание цифр в облако не означает автоматического получения из него полезной информации. Вам нужен 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 и о том, чтобы убедиться, что каждая деталь готова к работе? Или речь идет о так называемом прогностическом обслуживании: решение проблемы до того, как она возникнет, на основе совокупных данных от 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.

Соединительные вертикальные силосы

Чтобы фабрика не была "островком вещей", а работала вместе с концепцией "Интернет вещей", производственные машины должны разговаривать друг с другом и, в конце концов, общаться с устройствами. Учитывая большое количество задействованных систем, вопрос заключается в том, как настроить такое общение?

Одной из проблем современного завода 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 управляют их производством, но они 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-другому.

Поездка данных в ERP

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, включая весь завод в целом, отдельные производственные линии и отдельные используемые устройства.

Внедрение 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 проведения 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 обеспечивают более качественное обслуживание клиентов, избавляя их от раздражающих и дорогостоящих простоев.

Безопасность данных о машинах

Наконец, конечной задачей "умной фабрики" является обеспечение безопасности открытых коммуникаций. Безопасность занимает первое место среди проблем, волнующих разработчиков IoT (31 процент), согласно отчету Eclipse Foundation за 2019 год, при этом подключение (21 процент) и сбор данных и аналитика (19 процентов) занимают только следующие два места. Компания Gartner сообщает, что расходы на решения по безопасности конечных точек IoT увеличатся до $631M в 2021 году. Открытие производственных мощностей в мире требует соответствующих мер защиты.

От OPC к OPC Unified Architecture

С конца 1990-х годов автоматизация производства была построена вокруг сервера OPC, позволяя 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 применял Объектную модель распределённых компонентов Microsoft (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 рентабельному производству. Фактически, многие производственные предприятия по всему миру до сих пор полагаются на эту технологию.

Однако вскоре после выхода программного обеспечения 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. Именно поэтому, в ответ на многочисленные запросы отрасли, Фонд OPC создал новый стандарт: OPC UA. Он основан на предыдущих версиях, но без недостатков, и предлагает совершенно новый подход к межмашинной коммуникации и промышленному цифровому преобразованию.

Его новые характеристики включают в себя следующее:

  • Независимость платформы. OPC UA больше не полагается на технологии OLE или DCOM от Microsoft. Вы можете запустить его на любой платформе: Apple, Linux (JAVA) или Windows.
  • Упрощенная настройка обмена 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 встроен в устройство. Нет необходимости покупать и настраивать OPC UA сервер.
  • Экономия ресурсов. С OPC UA вам не понадобится много ПК, которые сидят на объекте и переводят между системами.
  • Шифрование данных. Безопасность OPC UA основана на многослойной концепции, охватывающей прикладной и транспортный уровни. Она содержит аутентификацию и авторизацию, а также шифрование и целостность данных путем подписания.
  • Гибкость интеграции. UA API доступны на нескольких языках программирования. Доступны коммерческие SDK для C, C++, Java и .NET. Стеки с открытым исходным кодом доступны как минимум для C, C++, Java, Javascript (узел) и Python.
  • Экономическая и временная эффективность. Наличие разъёмов OPC UA позволяет интегрировать данные о машине в режиме реального времени в системы CRM, ERP, BI, Exchange, а также в системы управления документами, такие как SharePoint, для улучшения планирования, обслуживания и повышения эффективности 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 удаляет границы между предприятием и заводом. Но как на самом деле подключить производство к системам, которые помогают управлять предприятием?

Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирование ресурсов предприятия (ERP), система управления производством (MES), система управления документами (DMS), система бизнес-аналитики (BI), система управления складом - это наиболее распространенное программное обеспечение, которое помогает управлять 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. Быть полностью автоматизированной "умной фабрикой" означает иметь точную актуальную информацию о производственном процессе, доступную 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) через пользовательскую разработку с помощью OPC UA API, и 2) через готовый OPC UA коннектор, который связывает данные о машине с ERP, CRM системами и т.д.

На наш взгляд, второй сценарий лучше, чем пользовательское программирование. Во-первых, не стоит тратить время и деньги на дорогой труд программиста. 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. Два-три часа необходимы для понимания принципов интеграции и построения логики подключения машинных данных вашего предприятия к бизнес-системам.

От Устройства к Энтерпрайзу

Зачем нужно подключать данные машины к ERP, CRM и MES? Слоган 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 данных и аналитики IIoT в режиме реального времени. Они отличают компанию от конкурентов и представляют собой то, что называется "умной фабрикой".

Поскольку ERP-приложения выполняют так много задач - управление заказами и их обработкой, сбор данных, планирование на уровне производства предприятия, управление бизнес-процессами в целом, а также подключение к другим системам - своевременное выполнение интеллектуальных ERP-приложений дает много преимуществ.

Когда необходимо ускорить процессы, сократить ручной труд и ошибки, а также быстрее перемещаться между этапами, получая данные в реальном времени как можно ближе к источнику, который может быть от конкретной производственной линии или даже устройства, интеграция данных о машинах через OPC UA в ERP систему является революционной.

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 если она удобна для мобильных устройств!). Обеспечение принятия пользователем 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.

Другими компонентами интеллектуального завода IIoT являются прогностическая аналитика, машинное обучение, запечатывание отчетов блок-цепочки, а также полуавтономные и автономные решения и действия. Все это может быть частью вашей ERP-системы, которая заказывает материалы или принимает решения по отгрузке, основываясь на многочисленных источниках и огромных объемах контекстных быстрых данных, которые анализируются и используются в режиме реального времени.

Заключение

IIoT уже превратился в спрос на современные заводы. Чтобы идти в ногу с конкуренцией, подключение данных о вашем оборудовании к бизнес-системам управления больше не является необязательным. OPC UA проделал хорошую работу в этой области, предоставив гораздо больше возможностей и мер безопасности для открытия связи на производственном объекте, поэтому пришло время воспользоваться преимуществами подключенного "умного" завода.