www.engineering-russia.com
ICC Intelligent Platforms GmbH

Как анализ данных повышает эффективность производства

Стив Уорд (Steve Ward), руководитель отдела прикладного проектирования EMEA, Emerson

Как анализ данных повышает эффективность производства

Руководство каждого производства стремится к повышению эффективности и производительности на всех этапах процесса. Поскольку повышение прибыльности часто достигается только за счет оптимизации сложных производственных процессов, многие организации обращают внимание на автоматизацию с применением программируемых устройств и программное обеспечение для оптимизации процессов. В ответ на постоянно растущие требования отрасли эти инструменты стремительно развиваются, но такие сложности, как задержка обмена данными и безопасность сети, могут вызвать проблемы в работе.

Несмотря на то, что программируемые логические контроллеры (ПЛК), разработанные в 1970-х годах, обеспечивают больше гибкости программирования по сравнению с системами на основе реле, они по-прежнему программируются с использованием релейной логики и имитации схем подключения. Следующим этапом развития стали программируемые контроллеры автоматизации (ПКА), предлагающие единую платформу, которая работает в разных областях (приложения для управления перемещениями, дискретного управления и управления производственными процессами) и обеспечивает еще более высокий уровень гибкости и взаимодействия с системами масштаба предприятия. Однако из-за невозможности динамической адаптации под изменяющиеся бизнес-цели они рассматриваются как статические компоненты, сильно ограниченные проектной спецификацией при установке.

Несмотря на то, что большинство производителей по-прежнему используют ПЛК и ПКА, эпоха промышленного использования сети Интернет создала возможность для развития инструментов анализа данных. Инструменты анализа данных становятся все более сложными для еще большей гибкости, открывая новые возможности для эффективной работы, сокращения затрат и повышения производительности.

Интеграция устройств и оборудования

IIoT включает в себя множество физических устройств, которые производят большой объем данных. Интеграция и организация этих данных имеет решающее значение для получения значимой и практически используемой информации. Использование этой информации и ее анализ помогает направить работу оборудования на достижение бизнес-целей и увеличение производительности. После успешной интеграции устройств, оборудования и средств автоматизации на производстве становится проще разрабатывать стратегии технического обслуживания на основе состояния и повышать общую эффективность работы оборудования (OEE).

Техническое обслуживание на основе состояния – это стратегия, основанная на мониторинге фактического состояния оборудования и принятии решения о техническом обслуживании на основе ранних симптомов возможных неисправностей, в отличие от технического обслуживания по расписанию. Такая стратегия будет эффективной для многих типов оборудования, особенно если оно выполняет однообразную работу, например насосов, двигателей, компрессоров или вентиляторов. Технические специалисты изучают изменения ключевых параметров технологического процесса в долгосрочной перспективе и учатся выявлять изменения в работе оборудования, указывающие на появление механических проблем, а опытные пользователи могут разрабатывать статистические модели оборудования и сравнивать текущую работу с моделью для обнаружения потенциальных проблем.


Как анализ данных повышает эффективность производства

Высокопроизводительные вычисления с технологией Edge
Последние достижения в области процессорных технологий стремительно повышают производительность промышленных устройств, расширяют функциональность и делают контроллеры более универсальными в применении. Один из способов получения максимальной отдачи от многоядерной вычислительной мощности нового поколения периферийных устройств — это виртуализация программируемых автоматизированных систем управления.

Способность оборудования для виртуализации запускать несколько операционных систем одновременно обеспечивает новый подход к оптимизации процессов управления с использованием приложений для анализа и оптимизации на уровне машины без влияния на управление в реальном времени.


Как анализ данных повышает эффективность производства

Данные в реальном времени
Собирая и анализируя данные, используя их в реальном времени для адаптации к широкому диапазону переменных, программируемые автоматизированные системы управления последнего поколения обеспечивают повышенную производительность, эффективность и безопасность любой операции.

Конечно, в разных организациях будут выполняться разные операции, а типы и количество подключенных устройств и процессов будут отличаться, поэтому чем больше гибкости и возможностей подключения предлагает программное обеспечение для эффективного использования данных для анализа и оптимизации промышленных операций, тем лучше.

В обработке данных в реальном времени важную роль играет технология Edge. Современные облачные системы обладают широким функционалом, позволяя централизованно обрабатывать и хранить огромные объемы данных, но для некоторых приложений по-прежнему существует проблема задержки, а ведь даже задержка в доли секунды при отправке и обработке данных может препятствовать выполнению операции. Для таких приложений можно ускорить принятие решения благодаря обработке данных в edge вместо их отправки в облако, что приводит к устранению задержки и отклику в режиме реального времени.

Локальные веб-интерфейсы ЧМИ
Человеко-машинные интерфейсы (ЧМИ) могут получать доступ к данным на устройстве через веб-браузер. Веб-интерфейс ЧМИ имеет множество преимуществ, среди которых главным достоинством является доступность из любого места. Кроме того, веб-интерфейсы ЧМИ доступны с любого мобильного устройства, что позволяет уменьшить площадь, занимаемую производственным оборудованием, и отвечает запросам нового поколения работников, которые предпочитают использовать эти инструменты во время работы на предприятии и за его пределами. Разработанное один раз веб-приложение может использоваться на любом устройстве с поддержкой стандартных веб-браузеров, что позволяет сократить расходы и сэкономить время при разработке и устранении неполадок.


Как анализ данных повышает эффективность производства

Дистанционный мониторинг

Оценка состояния машин и систем может стать для OEM-производителей настоящей проблемой, особенно при наличии большой сети компьютеров или множества удаленных объектов, которые необходимо отслеживать. Специалистам службы технического обслуживания приходится выезжать к каждому клиенту вместе со своим оборудованием, либо с упреждением, либо уже после возникновения неисправности. В первом случае теряется много времени на дорогу к оборудованию, которое работает нормально. Второй вариант не лучше, поскольку OEM-производитель посещает клиента, который уже столкнулся с неисправностью оборудования и возможными последствиями в виде нанесенного ущерба репутации и потенциальных потерь будущих продаж.

Таким образом, неоспоримым преимуществом обработки информации в реальном времени является то, что специалисты службы технического обслуживания OEM могут удаленно контролировать состояние оборудования. Таким образом, здесь мы имеем дело с упреждающим техническим обслуживанием оборудования при ранних признаках неисправности, а не ремонтом после выхода из строя.

Когда OEM-производители могут удаленно и безопасно собирать и анализировать данные, они имеют возможность предоставлять полезную информацию инженерам по техническому обслуживанию и конечным пользователям, которые приобрели оборудование. Благодаря доступу к журналам отказов, версиям аппаратной части и микропрограмм, а также времени развертки, операторы могут дистанционно устранять отказы, значительно сокращая эксплуатационные расходы и внеплановые простои.


Как анализ данных повышает эффективность производства

Дистанционный мониторинг и диагностика с помощью облачных сервисов также предоставляет OEM-производителям информацию о том, как клиенты используют их машины, позволяя оптимизировать производительность оборудования, технологические процессы и прибыльность.

About the Author

Стив Уорд (Steve Ward) — руководитель отдела прикладного проектирования в регионе EMEA для решений по автоматизации Emerson. Специализируется на системах управления, операторском интерфейсе, промышленных ПК, а также программных и аппаратных продуктах Industrial IOT для промышленной автоматизации.

Вы можете связаться с нами напрямую здесь:.

Общую информацию также можно найти в разделе

www.emerson.com/Industrial-Automation-Controls
 

Как анализ данных повышает эффективность производства

  Получите дополнительную информацию…

LinkedIn
Pinterest

Присоединяйтесь к более чем 15 000 подписчиков IMP