Wraz z adaptacją komunikacji opartej na standardzie Ethernet znacznie więcej zmiennych procesowych jest dostępnych do celów wizualizacji i analizy. Rozwiązania Przemysłowego Internetu Rzeczy (Industrial Internet of Things – IIoT) umożliwiają zbieranie danych z większej liczby urządzeń i czujników, nawet z pominięciem tradycyjnych systemów sterowania.
W ostatnich latach dokonał się olbrzymi postęp w automatyce oraz technologii wymiany danych i procesach produkcji. Do tej pory czujniki zwykle zbierały jeden rodzaj danych procesowych i przesyłały je za pomocą kart We/Wy (I/O) do programowalnych sterowników logicznych (Programmable Logic Controller – PLC) lub rozproszonych systemów sterowania (Distributed Control System – DCS), aby mogły być wyświetlone operatorom lub przetworzone w celu opracowania trendów historycznych. Obecnie wykorzystywane w przemyśle czujniki są bardziej zaawansowane technologicznie i potrafią mierzyć znacznie więcej zmiennych.
Technologia IIoT wspomaga OEE i diagnostykę
Zrozumienie aktualnych uwarunkowań operacyjnych, wykrywanie błędów i wysyłanie alarmów przy wykorzystaniu odpowiednich narzędzi, takich jak narzędzia weryfikujące Całkowitą Efektywność Sprzętu (Overall Equipment Effectiveness – OEE), pomogły w zrozumieniu podstawowych przyczyn awarii i przestojów. Możliwości diagnostyczne współczesnych aplikacji przemysłowych mogą być jednak zwiększone dzięki wykorzystaniu rozwiązań Przemysłowego Internetu Rzeczy – IIoT. Założeniem koncepcji Przemysłu 4.0 jest bowiem uczynienie systemów działających w fabrykach bardziej inteligentnymi, tak aby były „świadome” warunków i parametrów operacyjnych oraz potrafiły przewidywać swoją własną kondycję i podejmować działania zapobiegawcze. Jest to możliwe dzięki większej ilości danych przesyłanych w sieciach P2P (peer-to-peer) oraz dodatkowym informacjom na temat stanu technicznego, dostarczanym przez inne zasoby podłączone do sieci.
Systemy cyberfizyczne
Nowoczesne technologie informacyjne i komunikacyjne, takie jak systemy cyberfizyczne, analityka wielkiej ilości danych (Big Data) oraz przetwarzanie w tzw. chmurze, umożliwiają opracowanie rozwiązań, dzięki którym systemy będą mogły analizować własną kondycję i śledzić zmienność warunków działania.
Podstawową zasadą koncepcji Przemysłu 4.0 jest to, że dzięki połączeniu maszyn, sprzętu, systemów sterowania oraz innych systemów w przedsiębiorstwie powstaje inteligentna sieć, w której poszczególne elementy mogą się komunikować i sterować sobą w sposób autonomiczny. Technologie te pomogą w zwiększeniu wydajności produkcji, jakości wyrobów, a także elastyczności produkcji.
Analiza Big Data odgrywa kluczową rolę w platformie Przemysłu 4.0. Dane zebrane z procesów i maszyn muszą być przetworzone za pomocą zaawansowanych narzędzi w celu wygenerowania użytecznych informacji. Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów i modeli analitycznych pomaga w identyfikacji niewidocznych problemów, takich jak pogarszanie się działania maszyn, i przewidywaniu awarii ich podzespołów.
Podsumowanie
Rozwiązania IIoT, dzięki ułatwionej i niemal wszechobecnej integracji podsystemów, umożliwią zakładom przemysłowym bardzo szybką produkcję nowych wyrobów, dynamiczne reagowanie na zmieniający się popyt oraz optymalizację procesu produkcji w czasie rzeczywistym – samej produkcji oraz łańcucha dostaw – za pomocą sprzętu sieciowego, czujników oraz systemów sterowania i innych firmowych podsystemów.
Ponieważ producenci rozważają wdrożenie wszystkich tych technologii, ważniejsze niż kiedykolwiek przedtem jest zbudowanie solidnego fundamentu do wspierania oferowanych przez nie możliwości.
Divya Prakash jest dyrektorem ds. systemów i rozwiązań produkcyjnych w firmie Matrix Technologies Inc.
