Когато данните съществуват, но остават неизползвани

Производствените цехове генерират огромни обеми данни всяка секунда. Въпреки това по-голямата част от тях остава заключена в контролери, сензори и остаряло оборудване. Инженерите често прекарват повече време в извличане на данни, отколкото в реалното им използване.

Това предизвикателство доведе до появата на нов подход. Вместо да принуждават една система да прави всичко, производителите вече комбинират софтуер за свързаност с DataOps платформи. Заедно те преобразуват разпокъсаните сигнали в използваема оперативна информация.

Преобразуване на необработени машинни сигнали в структурирана и използваема производствена информация.

Преодоляване на бариерата пред данните

Защо достъпът до машинни данни остава труден

Повечето производствени линии съчетават оборудване от няколко десетилетия. Съвременен контролер може да работи редом със стари системи, използващи напълно различни протоколи. Всяко устройство говори на собствен език.

Това разнообразие създава техническо затруднение. Инженерите трябва да разбират множество комуникационни стандарти само за да извлекат основни стойности.

От необработени регистри към смислена информация

Дори след установяване на връзка данните не притежават контекст. Самостоятелната стойност на регистър не обяснява производителността, качеството или ефективността. Системите се нуждаят от интерпретация, преди да стане възможен анализът.

Без структура данните не могат да поддържат табла, инструменти за отчетност или приложения, задвижвани от изкуствен интелект.

Две системи, две отговорности

Платформите за свързаност управляват комуникацията с машините

Софтуерът за свързаност се фокусира върху надеждното събиране на данни. Той превежда патентованите протоколи в стандартизирани формати като OPC UA или MQTT.

Този подход премахва необходимостта от персонализирано програмиране. Инженерите могат да се свързват с различни PLC платформи, включително системи за автоматизация на Siemens или контролери Allen-Bradley, като използват предварително създадени драйвери.

DataOps платформите превръщат сигналите в аналитични изводи

След като данните станат достъпни, DataOps платформите добавят структура и смисъл. Те организират необработените входове в производствени показатели като производителност, престои и нива на качество.

Това преобразуване позволява на бизнес системите да използват данните, без да разбират индустриалните протоколи.

Платформите за свързаност и DataOps разделят отговорностите, за да подобрят ефективността и мащабируемостта.

Проектиране на потока от данни

Стандартизация на периферно ниво

Платформите за свързаност нормализират данните в последователни структури. Това гарантира, че системите надолу по веригата получават унифицирани набори от данни независимо от произхода на машината.

Това също така опростява интеграцията със SCADA, MES и облачни аналитични платформи.

Контекстно моделиране за оперативни цели

DataOps системите прилагат оперативен контекст. Те съпоставят сигналите със състоянията на машините, производствените линии и видовете продукти.

Тази стъпка превръща изолираните точки от данни в цялостни оперативни описания.

Обработката на периферно ниво намалява натоварването на системата

Вместо да изпращат необработени данни към облака, DataOps платформите обработват информацията локално. Те изчисляват ключови показатели преди предаването.

Това намалява използването на честотната лента и подобрява времето за реакция при вземане на решения.

Разделянето на събирането и обработката на данни подобрява яснотата и производителността на системата.

Реално внедряване на производствена линия

Нека разгледаме опаковъчна линия с множество машини. Всеки модул генерира собствен поток от данни, използвайки различни протоколи.

Платформата за свързаност събира и стандартизира тези сигнали. След това DataOps платформата ги обединява в единен производствен модел.

Операторите получават ясни резултати като произведено количество, процент на брака и производителност на машините. Не е необходима ръчна интерпретация.

Структурираните работни процеси осигуряват безпроблемен поток на данни от машините към аналитичните платформи.

Къде този подход променя индустрията

Производствените системи се насочват към модели за вземане на решения в реално време. Данните трябва да се движат по-бързо и да носят повече смисъл.

Разделянето на свързаността от моделирането на данни позволява на всеки слой да се развива независимо. Тази гъвкавост подпомага дългосрочната мащабируемост.

Тя също така съответства на тенденциите в периферните изчисления и стратегиите за цифрова трансформация.

Практически поглед от терен

От инженерна гледна точка тази архитектура решава дългогодишен проблем с неефективността. Традиционните проекти изискваха сериозни персонализации на всяко ниво.

Чрез разделяне на отговорностите екипите намаляват времето за разработка и подобряват надеждността на системата. Резултатът е по-ясна и по-лесна за поддръжка инфраструктура от данни.

Според мен този модел ще се превърне в стандарт за съвременните предприятия. Той отразява начина, по който индустриалните системи трябва да работят в среда, управлявана от данни.

Автор: Michael Turner, анализатор на индустриални системи. 12 години опит в интеграцията на системи за автоматизация и архитектурата на индустриален софтуер. Предишни проектни роли включват внедрявания на Siemens PLC и интеграция на SCADA системи на Schneider Electric.