Analityka przemysłowa

AP
ap

  • Integracja danych z wielu linii i zakładów
  • Statystyki przestojów i predykcje awarii na liniach
  • Porównania brygad i zmian
  • Raportowanie operacyjne i analityczne

Analityka przemysłowa

W dzisiejszych czasach produkcja na dużą skalę jest przeważnie zautomatyzowana w bardzo dużym stopniu. Pracą maszyn i linii produkcyjnych sterują specjalizowane sterowniki przemysłowe, a rola człowieka często ogranicza się tylko do nadzoru oraz czynności dodatkowych (przezbrojenia, uzupełnienie materiałów, reakcja na problemy, usunięcie usterki). Sterując pracą maszyn, sterowniki gromadzą na bieżąco wiele istotnych parametrów opisujących proces produkcyjny i mogą je przekazywać innym aplikacjom.

Informacje dostępne w pamięci sterowników mogą dostarczyć cennej wiedzy o przebiegu procesu produkcyjnego, jego jakości, wydajności, efektywności, czasach przestojów (także tych najkrótszych). W niektórych zakładach dane takie są w pewnym stopniu analizowane, a w innych w ogóle.

i
Dane procesowe z jednej maszyny niosą ze sobą informacje o wąskim wycinku przebiegu produkcyjnego. Zebranie w jednym miejscu informacji ze wszystkich maszyn pozwala dokonać analizy całości przebiegu procesu. Przykładem jest analiza maksymalnego zapotrzebowania na energię elektryczną przez cały zakład z dokładnością do kwadransa. Jeżeli w zakładzie funkcjonuje kilkanaście maszyn, wykonanie takiej analizy bez odpowiedniej integracji danych jest niezwykle czasochłonne.

Gromadzenie danych procesowych dla długiego okresu czasu pozwala śledzić powolne zmiany zachodzące w procesie produkcyjnym. Część z nich może wpływać na jakość produkcji lub jej niezawodność. Analiza takich danych potencjalnie pozwala przewidzieć zbliżającą się awarię.

np
Przykład: Pompa czynnika chłodzącego w elektrowni napędzana jest silnikiem elektrycznym. Silnik umożliwia pomiar temperatury łożysk, a jego linia zasilająca posiada niezależny licznik energii elektrycznej. Dane te są transmitowane na bieżąco do serwera OPC i przekazywane do dalszych analiz. Obserwacja zmian maksymalnej temperatury łożysk oraz średniego dobowego poboru prądu, pokazuje powolny ale konsekwentny wzrost obu wartości, ok. 1-2% na miesiąc. Może to świadczyć o rozpoczynającym się procesie zacierania się łożysk, w efekcie czego wzrasta ich temperatura, oraz rośnie pobór prądu. Lepiej nie czekać do wystąpienia awarii, lecz zaplanować serwis pompy w dogodnym momencie.

Integracja danych procesowych z maszyn w ramach całego zakładu pozwala uzyskać cenną wiedzę. Może pojawić się również potrzeba analizy danych w ramach całego przedsiębiorstwa, które posiada wiele lokalizacji rozproszonych geograficznie. W takiej sytuacji dobrym rozwiązaniem jest zebranie potrzebnych danych w jednym miejscu, do którego będą miały dostęp uprawnione osoby.

Zgromadzenie danych procesowych z wielu lokalizacji pozwala wykonać analizy porównawcze obejmujące wszystkie zakłady razem. Może się okazać, że mimo posiadania takich samych warunków sprzętowych, w jednym z zakładów wydajność produkcji w poniedziałki do 12:00 jest o 15% niższa od pozostałych zakładów. Warto zbadać dlaczego tak się dzieje. W innym zakładzie liczba produktów nie spełniających norm jakościowych regularnie wzrasta w ostatniej godzinie pracy. Liczbę możliwych do wykonania zestawień ogranicza tylko liczba dostępnych danych (zmiennych) oraz … nasza wyobraźnia.

Gromadzenie i analizę danych przemysłowych możemy powierzyć systemowi informatycznemu iPLAS. Jest to dynamicznie rozwijana platforma, której celem jest dostarczenie bogatych możliwości analitycznych i wizualizacyjnych dla danych pobieranych z linii produkcyjnych.

Skalowalność rozwiązania

Proponowana architektura rozwiązania zapewnia możliwość rozbudowy systemu do rosnących potrzeb klienta. W początkowej fazie dane mogą być przekazywane z jednej tylko maszyny (np. na etapie pilotażu rozwiązania). Dodanie kolejnych źródeł danych może być zrealizowane przykładowo poprzez dodanie ich obsługi do istniejącego serwera OPC. Można również uruchomić kolejny serwer OPC, podłączony do modułu Gateway, zapewniającego komunikację z infrastrukturą dostawcy. Kolejna możliwość to uruchomienie kolejnego modułu Gateway z niezależnym źródłem danych (np. niezależny serwer OPC dla maszyn w innej lokalizacji). Architektura systemu umożliwia przesyłanie danych z dowolnej liczby źródeł danych. Dane w ramach poszczególnych modułów Gateway, grupowane są w kanały logiczne konfigurowane niezależnie. Jeden kanał może odpowiadać jednej maszynie, lub wydzielonemu podzbiorowi danych z kilku maszyn. Zależy to tylko od przyjętych założeń projektowych oraz potrzeb raportowych.

Gdzie gromadzimy dane?

Rozwiązaniem, które bardzo dobrze pasuje do przedstawionego wyżej scenariusza jest serwer zewnętrzny ulokowany w tzw. chmurze. Dane przekazywane są na zewnętrzny serwer dostawcy całego rozwiązania. Na serwerze możliwe jest kontrolowanie stanu procesu gromadzenia danych (obserwacja stanu modułów zainstalowanych u klienta, stanu procesu zasilającego system raportowy, zmiany konfiguracji). W taki sam sposób możemy uzyskać dostęp do gotowych raportów opartych na przekazanych z zakładów danych, i co jest istotne, dostęp możliwy jest praktycznie z dowolnego miejsca.

Dlaczego chmura?

Jest to rozwiązanie, w którym klient nie musi ponosić nadmiernych kosztów. Obecnie pojawia się coraz więcej dostawców oferujących za niewygórowaną opłatą abonamentową możliwość wykorzystania całego lub części serwera na własny użytek. Dzięki temu klient nie musi utrzymywać kosztowego sprzętu samodzielnie, dbać o bezpieczeństwo czy kopie zapasowe, a jedynie korzysta z infrastruktury oferowanej przez dostawcę zewnętrznego. W ramach wdrożenia systemu u klienta instalowane są tylko moduły zbierające dane procesowe i przekazujące je do serwisu zewnętrznego. Dalsze przetwarzanie odbywa się już na serwerze zewnętrznym, a klient ma dostęp do gotowych raportów przez przeglądarkę WWW lub aplikację na telefon/tablet.

Nie chcę, żeby moje dane produkcyjne opuszczały zakład, rozwiązanie bazujące na chmurze odpada. Czy są jakieś alternatywy?

Jeśli, z różnych względów Klient nie chce, aby dane były przekazywane do chmury, wtedy serwer gromadzący i przetwarzający dane może być umieszczony w infrastrukturze Klienta. Rozwiązanie takie posiada identyczną architekturę jak rozwiązanie bazujące na chmurze z tą różnicą, że dane fizycznie nie są wysyłane poza sieć wewnętrzną zakładu.

Należy zwrócić uwagę, że w takim podejściu Klient zobowiązany jest do zapewnienia obsługi (serwis, backup) serwera przetwarzającego dane.