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“小数据”分析——更适合工业的数据分析方法

来源:控制工程网2021.11.29阅读 3255

  无论制造商是在一个地点运行几台自动化机器,还是跨多个地点运行一组设备,总是需要更好的可见性、数据和分析。如果不能访问源数据,也没有分析数据的方法,这些公司大多是根据经验来操作的。
  由于各种原因,制造商可能对开始哪怕是基本的分析工作都持谨慎态度。他们的核心系统已经在运行www.cechina.cn,可能对潜在的投资回报没有一个清晰的认识。另外控制工程网版权所有,对于获得任何类型的有意义的分析所需的硬件、软件和集成,也会有很大的担忧。
  然而,这些公司可能会惊讶地发现,他们可以通过从小处,即边缘侧数据入手,开始建立分析,而不是一头扎进大量的企业层数据进行分析。通过在边缘侧收集许多工业物联网(IIoT)小数据的来源,然后在必要时将其汇聚成大数据,用户可以创造出有价值和可操作的信息。边缘计算硬件和软件正在使这一切成为可能。
  自下而上的进行数据分析
  许多制造商可能认为分析的主动权是掌握在企业范围内,属于大规模制造执行系统(MES)的范畴。这些公司可能担心这种大型信息技术(IT)类型的项目所需的资源、时间和成本CONTROL ENGINEERING China版权所有,特别是当他们的技能和重点可能更侧重于工厂级的运营技术(OT)时。
  因此,存在另一种选择,利用现代边缘控制器工业计算机(IPC)和以OT为重点的软件套件实现自下而上的数据分析。最终用户、系统集成商和各类OEM厂商可以从机器的边缘自下而上地建立实用的分析系统,而不是从企业层自上而下构建分析系统。边缘分析可以提供即时的回报,如提供整体设备效率(OEE)指标,并且它们还可以提供更深入的分析,并有能力扩展到整个企业。
  无论制造商是在一个地点运行几台自动化机器,还是跨多个地点运行一组设备,总是需要更好的可见性、数据和分析。如果不能访问源数据,也没有分析数据的方法,这些公司大多是根据经验来操作的。
  由于各种原因,制造商可能对开始哪怕是基本的分析工作都持谨慎态度。他们的核心系统已经在运行www.cechina.cn,可能对潜在的投资回报没有一个清晰的认识。另外控制工程网版权所有,对于获得任何类型的有意义的分析所需的硬件、软件和集成,也会有很大的担忧。
  然而,这些公司可能会惊讶地发现,他们可以通过从小处,即边缘侧数据入手,开始建立分析,而不是一头扎进大量的企业层数据进行分析。通过在边缘侧收集许多工业物联网(IIoT)小数据的来源,然后在必要时将其汇聚成大数据,用户可以创造出有价值和可操作的信息。边缘计算硬件和软件正在使这一切成为可能。
  自下而上的进行数据分析
  许多制造商可能认为分析的主动权是掌握在企业范围内,属于大规模制造执行系统(MES)的范畴。这些公司可能担心这种大型信息技术(IT)类型的项目所需的资源、时间和成本CONTROL ENGINEERING China版权所有,特别是当他们的技能和重点可能更侧重于工厂级的运营技术(OT)时。
  因此,存在另一种选择,利用现代边缘控制器、工业计算机(IPC)和以OT为重点的软件套件实现自下而上的数据分析。最终用户、系统集成商和各类OEM厂商可以从机器的边缘自下而上地建立实用的分析系统,而不是从企业层自上而下构建分析系统。边缘分析可以提供即时的回报,如提供整体设备效率(OEE)指标,并且它们还可以提供更深入的分析,并有能力扩展到整个企业。
  了解每台机器
  由于许多原因,将计算能力从企业级转移到边缘侧有很大的意义。因为大多数最相关的数据都可以在机器本身上获得,即使是智能传感器和该区域的其他外部系统也可以被纳入。而将成百上千的高保真数据点传输和存储到企业层进行最终分析是可能的,但它可能是高成本的,而且往往不太符合实际需要。
  这是因为当传统的自动化系统被用于这个角色时,每一个新的传感器信号点都必须手动配置背景和工程单位,并通过多个通信链路和系统进行映射以到达企业层面。重要的信号可能在此过程中失去及时性,而不重要的信号则会消耗带宽和存储空间。

图1:艾默生的Pro.Lean分析软件可以在边缘计算平台上运行,它对数据响应速度很快,可以在操作员访问和采取行动的地方产生洞察力。

  为了获得迅速的响应结果控制工程网版权所有,诸如以下的重要指标最好在数据来源的边缘侧进行处理(图1)。
  ● OEE(可用性、绩效和质量);
  ● 运行时间(以小时为单位);
  ● 生产量和废品;
  ● 能源消耗;
  ● 机器状态。
  用户可以直接访问原始数据和结果计算,并将合并的结果上传到云端,以便最终进行更高级别的分析。以这种方式进行边缘处理是了解每台机器的理想选择,这是一个高价值的初始步骤,然后将分析扩展到生产线或设备群。
  从机器到工厂再到整个企业
  传统的可编程逻辑控制器(PLC)和人机界面(HMI)当然可以执行一些边缘计算和更高级别的通信,但它们更侧重于提供实时控制功能。因此,最终用户往往需要具有更好的处理能力的边缘计算选项,支持更多的OT和IT通信协议以及为分析任务量身定制的软件。
  艾默生边缘控制器和工业计算机(IPCs)是两个用户友好的平台,可以帮助用户在新机器中建立IIoT系统和进行边缘分析,或将其添加到现有操作中。边缘控制器包括PLC功能,但它们也提供第二个独立但集成在边缘控制器模块上的操作系统,能够执行先进的可视化、分析和通信职责。
  工业计算机(IPC)是完全独立的计算机控制工程网版权所有,也能执行这些任务。这两种类型的边缘计算平台都是专门为承受高温和振动环境而设计的,它们将被安装在位于边缘的机器和工厂控制柜中。

图2:标准的PLC和HMI在工业自动化中被应用,但更全面的平台,如艾默生的软件平台和边缘控制器和IPC,可以提供完整的可视化、通信、IIoT和分析解决方案。

  边缘控制器和IPC不同于标准PLC和HMI的地方在于它们能够运行软件应用程序和软件套件,扮演以下一个或多个角色(图2):
  ● IIoT数据连接到控制器、智能传感器和状态监测设备;
  ● 作为与其他对等的或更高层次系统的通信网关;
  ● 机器状态和分析的可视化和仪表盘化;
  ● OEE和能源可持续性的分析计算。
  无论最终用户是制造机器的OEM厂商,还是正在添加IIoT功能的运营工厂的技术人员,正确的可视化和分析软件将加速他们的工作。这些用户应该寻找为最常见的任务提供一个具有向导配置方法的软件套件,如创建OEE指标,以减少实施的时间和成本。该软件应该适合在本地每台机器的基础上从小规模开始,但它也必须提供更先进的分析,并可从单台机器的层级扩展到工厂,然后是整个企业层。
  支持IIoT的机器
  大多数HMI软件包连接到一种或多种类型的PLC,但更先进版本的HMI软件可以通过EtherNet/IP、Modbus TCP和OPC UA等协议连接到其他位于边缘的传感器。具有IIoT功能的HMI软件还应该支持用于云连接的消息队列遥测传输(MQTT)协议。这些软件平台通常提供额外的功能,如远程和移动连接。
  虽然传统的HMI软件可能包括一些基本的分析功能,但通常需要使用具有扩展功能的补充软件包,以提供工厂级分析和能源效率评估。这就是为什么能够同时提供IIoT、本地HMI、分布式HMI和监督控制与数据采集(SCADA)以及分析的集成的软件平台是实现可扩展性的方法的原因(图3)。

图3:最终用户通常发现,依靠在单一供应商的各种控制器和工业计算机上运行的集成的软件解决方案组合是有效的。

  连接性、通信、可视化和分析软件可单独或以产品套件的形式提供,有时为方便起见,还可预装在边缘控制器和IPC上。采用合适的硬件、人机界面软件和分析软件,任何机器都可以启用IIoT。
  应用边缘计算
  涉及工业包装和容器的公司,以及各种特殊产品的制造商,已经从在他们的设施中实施的OEE中受益。边缘计算解决方案使他们能够在不停止生产的情况下,通过实时监测生产流程和计算OEE来优化其整体生产力。
  这些用户一直依赖软件的配置向导功能(Wizards),使他们能够在几分钟内创建项目来计算关键绩效指标(KPI)、OEE和停机事件。向导功能是提供一步步配置项目的工具,指导用户导入创建整个OEE应用所需的特定信息和参数。操作员使用仪表盘来可视化生产、配方、机器信息、生产的单位数量、总运行时间和停机事件,以及估计的与实际生产周期时间。这些信息被保存在一个数据库中,并可以创建详细的报告。其结果为专注于实现既定绩效目标的生产线操作员和管理人员带来了巨大的好处。
  一些公司决定将其分析保留在本地,以便在工厂层面做出决策,而另一些公司则要求通过云计算提供信息,以便与其他数据集合并或在企业集团层面进行分析。一个开放的、模块化的、可扩展的和灵活的平台是实施IIoT和提供各种部署方案的理想选择。
  从边缘到企业的机器IIoT解决方案
  工业分析可能看起来很深奥,许多公司可能认为,要实施任何一种有意义的IIoT举措,都是他们无法立即掌握的。开始一个自上而下的以IT为中心的项目的成本和复杂性可能令人生畏。
  新一代的边缘计算硬件、网络、协议和软件已经改变了这一思维过程。有着深厚OT经验的自动化产品供应商艾默生已经推出边缘控制器和IPC,其坚固程度足以承受工厂车间和机器上的恶劣环境。有线和无线以太网,结合OPC UA和MQTT等通信协议,允许用户接入任何位于边缘的数据源,并将信息发送到更高级别的系统。
  这些要素让用户在机器、生产线、制造和设施层面收集许多数据集。有了正确的源数据,用户可以采用以OT为重点的HMI和分析软件,艾默生这些软件专门设计用于从单台机器扩展到企业的可视化和数据分析。当最终用户要建立一个企业范围的信息智能系统时,可以从支持IIoT的机器开始,这种方法是一种现实的方法。(作者:Silvia Gonzalez)

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