Khi dữ liệu tồn tại nhưng vẫn chưa được sử dụng

Mỗi giây, các nhà máy tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, phần lớn dữ liệu vẫn bị khóa trong các bộ điều khiển, cảm biến và thiết bị cũ. Các kỹ sư thường dành nhiều thời gian trích xuất dữ liệu hơn là thực sự sử dụng dữ liệu đó.

Thách thức này đã định hình một phương pháp tiếp cận mới. Thay vì buộc một hệ thống phải làm mọi việc, các nhà sản xuất hiện kết hợp phần mềm kết nối với nền tảng DataOps. Cùng nhau, chúng chuyển đổi các tín hiệu phân mảnh thành thông tin vận hành hữu ích.

Chuyển đổi tín hiệu máy thô thành thông tin sản xuất có cấu trúc và có thể sử dụng.

Phá bỏ rào cản dữ liệu

Vì sao dữ liệu máy vẫn khó truy cập

Hầu hết các dây chuyền sản xuất đều kết hợp thiết bị từ nhiều thập kỷ khác nhau. Một bộ điều khiển hiện đại có thể hoạt động cạnh các hệ thống cũ sử dụng những giao thức hoàn toàn khác nhau. Mỗi thiết bị sử dụng một ngôn ngữ riêng.

Sự đa dạng này tạo ra một nút thắt kỹ thuật. Các kỹ sư phải hiểu nhiều tiêu chuẩn truyền thông khác nhau chỉ để trích xuất những giá trị cơ bản.

Từ các thanh ghi thô đến thông tin có ý nghĩa

Ngay cả sau khi kết nối, dữ liệu vẫn thiếu bối cảnh. Chỉ một giá trị thanh ghi không thể giải thích hiệu suất, chất lượng hay hiệu quả. Hệ thống cần diễn giải trước khi có thể tiến hành phân tích.

Nếu không có cấu trúc, dữ liệu không thể hỗ trợ bảng điều khiển, công cụ báo cáo hay các ứng dụng vận hành bằng AI.

Hai hệ thống, hai trách nhiệm

Nền tảng kết nối xử lý giao tiếp với máy móc

Phần mềm kết nối tập trung vào việc thu thập dữ liệu đáng tin cậy. Phần mềm chuyển đổi các giao thức độc quyền sang những định dạng tiêu chuẩn như OPC UA hoặc MQTT.

Cách tiếp cận này loại bỏ nhu cầu viết mã tùy chỉnh. Các kỹ sư có thể kết nối với nhiều nền tảng PLC khác nhau, bao gồm hệ thống tự động hóa Siemens hoặc bộ điều khiển Allen-Bradley, bằng các trình điều khiển được xây dựng sẵn.

Nền tảng DataOps biến tín hiệu thành thông tin chuyên sâu

Khi dữ liệu trở nên dễ truy cập, nền tảng DataOps bổ sung cấu trúc và ý nghĩa. Chúng tổ chức các đầu vào thô thành những chỉ số sản xuất như sản lượng, thời gian dừng máy và tỷ lệ chất lượng.

Quá trình chuyển đổi này cho phép các hệ thống kinh doanh sử dụng dữ liệu mà không cần hiểu các giao thức công nghiệp.

Nền tảng kết nối và DataOps phân chia trách nhiệm để nâng cao hiệu quả và khả năng mở rộng.

Thiết kế quy trình dữ liệu

Tiêu chuẩn hóa tại biên

Nền tảng kết nối chuẩn hóa dữ liệu thành các cấu trúc nhất quán. Điều này đảm bảo các hệ thống phía sau nhận được những tập dữ liệu đồng nhất, bất kể dữ liệu xuất phát từ máy nào.

Điều này cũng đơn giản hóa việc tích hợp với các nền tảng SCADA, MES và phân tích đám mây.

Mô hình hóa theo bối cảnh vận hành

Hệ thống DataOps áp dụng bối cảnh vận hành. Chúng ánh xạ các tín hiệu với trạng thái máy, dây chuyền sản xuất và loại sản phẩm.

Bước này chuyển đổi các điểm dữ liệu riêng lẻ thành những mô tả vận hành hoàn chỉnh.

Xử lý tại biên giúp giảm tải hệ thống

Thay vì gửi dữ liệu thô lên đám mây, nền tảng DataOps xử lý thông tin cục bộ. Chúng tính toán các chỉ số chính trước khi truyền đi.

Điều này làm giảm mức sử dụng băng thông và cải thiện thời gian phản hồi cho việc ra quyết định.

Phân tách việc thu thập và xử lý dữ liệu giúp hệ thống rõ ràng và hoạt động hiệu quả hơn.

Triển khai thực tế trên dây chuyền sản xuất

Hãy xem xét một dây chuyền đóng gói gồm nhiều máy. Mỗi thiết bị tạo ra luồng dữ liệu riêng bằng các giao thức khác nhau.

Nền tảng kết nối thu thập và chuẩn hóa các tín hiệu này. Sau đó, nền tảng DataOps kết hợp chúng thành một mô hình sản xuất duy nhất.

Người vận hành nhận được các kết quả rõ ràng như số lượng sản phẩm, tỷ lệ loại bỏ và hiệu suất máy. Không cần diễn giải thủ công.

Các quy trình có cấu trúc cho phép dữ liệu truyền liền mạch từ máy móc đến các nền tảng phân tích.

Nơi phương pháp này làm thay đổi ngành

Các hệ thống sản xuất đang chuyển sang những mô hình ra quyết định theo thời gian thực. Dữ liệu phải được truyền nhanh hơn và mang nhiều ý nghĩa hơn.

Việc tách kết nối khỏi mô hình hóa dữ liệu cho phép mỗi lớp phát triển độc lập. Sự linh hoạt này hỗ trợ khả năng mở rộng lâu dài.

Điều này cũng phù hợp với các xu hướng điện toán biên và chiến lược chuyển đổi số.

Góc nhìn thực tiễn từ hiện trường

Từ góc độ kỹ thuật, kiến trúc này giải quyết một vấn đề kém hiệu quả đã tồn tại lâu nay. Các dự án truyền thống đòi hỏi tùy chỉnh nhiều ở mọi cấp độ.

Bằng cách phân chia trách nhiệm, các nhóm rút ngắn thời gian phát triển và cải thiện độ tin cậy của hệ thống. Kết quả là một hạ tầng dữ liệu gọn gàng hơn và dễ bảo trì hơn.

Theo quan điểm của tôi, mô hình này sẽ trở thành tiêu chuẩn cho các nhà máy hiện đại. Nó phản ánh cách các hệ thống công nghiệp phải vận hành trong môi trường dựa trên dữ liệu.

Tác giả: Michael Turner, Chuyên viên phân tích hệ thống công nghiệp. Có 12 năm kinh nghiệm trong tích hợp tự động hóa và kiến trúc phần mềm công nghiệp. Các vai trò dự án trước đây bao gồm triển khai PLC Siemens và tích hợp hệ thống SCADA Schneider Electric.