เมื่อมีข้อมูลแต่ยังไม่ถูกนำไปใช้

โรงงานผลิตข้อมูลปริมาณมหาศาลทุกวินาที แต่ข้อมูลส่วนใหญ่ยังคงถูกล็อกอยู่ภายในคอนโทรลเลอร์ เซนเซอร์ และอุปกรณ์รุ่นเก่า วิศวกรมักใช้เวลาไปกับการดึงข้อมูลมากกว่าการนำข้อมูลไปใช้งานจริง

ความท้าทายนี้นำไปสู่แนวทางใหม่ แทนที่จะบังคับให้ระบบเดียวทำทุกอย่าง ผู้ผลิตจึงหันมาผสานซอฟต์แวร์การเชื่อมต่อเข้ากับแพลตฟอร์ม DataOps ทั้งสองส่วนช่วยเปลี่ยนสัญญาณที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกด้านการปฏิบัติงานที่พร้อมใช้งาน

การเปลี่ยนสัญญาณดิบจากเครื่องจักรให้เป็นข้อมูลเชิงลึกด้านการผลิตที่มีโครงสร้างและพร้อมใช้งาน

การขจัดอุปสรรคด้านข้อมูล

เหตุใดการเข้าถึงข้อมูลจากเครื่องจักรจึงยังเป็นเรื่องยาก

สายการผลิตส่วนใหญ่ประกอบด้วยอุปกรณ์จากหลายยุคสมัย คอนโทรลเลอร์รุ่นใหม่อาจทำงานอยู่ข้างระบบรุ่นเก่าที่ใช้โปรโตคอลแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง อุปกรณ์แต่ละชนิดสื่อสารด้วยภาษาของตัวเอง

ความหลากหลายนี้สร้างคอขวดทางเทคนิค วิศวกรจำเป็นต้องเข้าใจมาตรฐานการสื่อสารหลายรูปแบบ เพียงเพื่อดึงค่าพื้นฐานออกมา

จากรีจิสเตอร์ดิบสู่ข้อมูลที่มีความหมาย

แม้จะเชื่อมต่อได้แล้ว ข้อมูลก็ยังขาดบริบท ค่าจากรีจิสเตอร์เพียงอย่างเดียวไม่สามารถอธิบายประสิทธิภาพ คุณภาพ หรือประสิทธิผลได้ ระบบต้องตีความข้อมูลก่อนจึงจะสามารถวิเคราะห์ได้

หากไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลก็ไม่สามารถรองรับแดชบอร์ด เครื่องมือรายงาน หรือแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้

สองระบบ สองหน้าที่

แพลตฟอร์มการเชื่อมต่อรับผิดชอบการสื่อสารกับเครื่องจักร

ซอฟต์แวร์การเชื่อมต่อมุ่งเน้นการรวบรวมข้อมูลที่มีความเสถียร โดยแปลงโปรโตคอลเฉพาะของผู้ผลิตให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐาน เช่น OPC UA หรือ MQTT

แนวทางนี้ช่วยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดแบบกำหนดเอง วิศวกรสามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์ม PLC ที่หลากหลาย รวมถึงระบบอัตโนมัติของ Siemens หรือคอนโทรลเลอร์ของ Allen-Bradley ได้โดยใช้ไดรเวอร์สำเร็จรูป

แพลตฟอร์ม DataOps เปลี่ยนสัญญาณให้เป็นข้อมูลเชิงลึก

เมื่อข้อมูลสามารถเข้าถึงได้แล้ว แพลตฟอร์ม DataOps จะเพิ่มโครงสร้างและความหมายให้กับข้อมูล โดยจัดระเบียบข้อมูลดิบให้เป็นตัวชี้วัดการผลิต เช่น ปริมาณการผลิต เวลาหยุดทำงาน และอัตราคุณภาพ

การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้ระบบธุรกิจสามารถนำข้อมูลไปใช้ได้โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจโปรโตคอลอุตสาหกรรม

แพลตฟอร์มการเชื่อมต่อและ DataOps แบ่งหน้าที่กันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายระบบ

การออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูล

การทำให้เป็นมาตรฐานที่เอดจ์

แพลตฟอร์มการเชื่อมต่อจะปรับข้อมูลให้อยู่ในโครงสร้างที่สอดคล้องกัน เพื่อให้ระบบปลายทางได้รับชุดข้อมูลที่เป็นรูปแบบเดียวกัน ไม่ว่าข้อมูลนั้นจะมาจากเครื่องจักรใด

นอกจากนี้ยังช่วยให้การผสานรวมกับแพลตฟอร์ม SCADA, MES และการวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์ทำได้ง่ายขึ้น

การสร้างแบบจำลองตามบริบทการปฏิบัติงาน

ระบบ DataOps จะเพิ่มบริบทด้านการปฏิบัติงาน โดยเชื่อมโยงสัญญาณเข้ากับสถานะของเครื่องจักร สายการผลิต และประเภทผลิตภัณฑ์

ขั้นตอนนี้เปลี่ยนจุดข้อมูลที่แยกขาดจากกันให้กลายเป็นภาพรวมการปฏิบัติงานที่สมบูรณ์

การประมวลผลที่เอดจ์ช่วยลดภาระของระบบ

แทนที่จะส่งข้อมูลดิบไปยังคลาวด์ แพลตฟอร์ม DataOps จะประมวลผลข้อมูลภายในเครื่อง โดยคำนวณตัวชี้วัดสำคัญก่อนส่งต่อ

วิธีนี้ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์และเพิ่มความรวดเร็วในการตอบสนองเพื่อการตัดสินใจ

การแยกการรวบรวมข้อมูลออกจากการประมวลผลช่วยให้ระบบมีความชัดเจนและทำงานได้ดียิ่งขึ้น

การใช้งานจริงบนสายการผลิต

ลองพิจารณาสายการบรรจุที่มีเครื่องจักรหลายเครื่อง เครื่องจักรแต่ละหน่วยสร้างกระแสข้อมูลของตัวเองโดยใช้โปรโตคอลที่แตกต่างกัน

แพลตฟอร์มการเชื่อมต่อจะรวบรวมและปรับสัญญาณเหล่านี้ให้เป็นมาตรฐาน จากนั้นแพลตฟอร์ม DataOps จะผสานข้อมูลทั้งหมดให้เป็นแบบจำลองการผลิตเดียวกัน

ผู้ปฏิบัติงานจะได้รับข้อมูลที่ชัดเจน เช่น จำนวนการผลิต อัตราของเสีย และประสิทธิภาพของเครื่องจักร โดยไม่ต้องตีความข้อมูลด้วยตนเอง

เวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างช่วยให้ข้อมูลไหลจากเครื่องจักรไปยังแพลตฟอร์มวิเคราะห์ได้อย่างราบรื่น

จุดที่แนวทางนี้กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม

ระบบการผลิตกำลังเปลี่ยนไปสู่รูปแบบการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ข้อมูลต้องเคลื่อนที่ได้รวดเร็วขึ้นและมีความหมายมากขึ้น

การแยกการเชื่อมต่อออกจากการสร้างแบบจำลองข้อมูลช่วยให้แต่ละชั้นพัฒนาได้อย่างอิสระ ความยืดหยุ่นนี้รองรับการขยายระบบในระยะยาว

แนวทางนี้ยังสอดคล้องกับกระแสการประมวลผลที่เอดจ์และกลยุทธ์การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล

มุมมองเชิงปฏิบัติจากหน้างาน

ในมุมมองของวิศวกร สถาปัตยกรรมนี้ช่วยแก้ปัญหาความไม่มีประสิทธิภาพที่มีมานาน โครงการแบบเดิมต้องปรับแต่งระบบอย่างมากในทุกระดับ

การแบ่งหน้าที่ช่วยให้ทีมลดเวลาในการพัฒนาและเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ ผลลัพธ์คือโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่เป็นระเบียบและดูแลรักษาได้ง่ายขึ้น

ในมุมมองของผม โมเดลนี้จะกลายเป็นมาตรฐานสำหรับโรงงานสมัยใหม่ โมเดลนี้สะท้อนให้เห็นว่าระบบอุตสาหกรรมต้องทำงานอย่างไรในสภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ผู้เขียน: Michael Turner นักวิเคราะห์ระบบอุตสาหกรรม มีประสบการณ์ 12 ปีด้านการผสานรวมระบบอัตโนมัติและสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์อุตสาหกรรม เคยรับผิดชอบโครงการติดตั้ง PLC ของ Siemens และการผสานรวมระบบ SCADA ของ Schneider Electric