Według Bitkom – Niemieckiego Federalnego Stowarzyszenia Technologii Informacyjnych – sektor budowy maszyn jest nadal najsilniejszym motorem wzrostu w aplikacjach Przemysłu 4.0, a za nim plasują się sektory motoryzacyjny i elektroniczny. Coraz więcej firm korzysta z nowych możliwości cyfrowych, aby poprawić wydajność i zmniejszyć koszty związane z produkcją, łańcuchem dostaw i konserwacją.
W dziedzinie innowacji cyfrowych wiele firm zakończyło już fazę testów i optymalizacji, a obecnie dąży jedynie do poprawy swojej globalnej konkurencyjności w zrównoważony sposób. W dzisiejszych czasach firmy są w stanie zarządzać wszystkimi procesami biznesowymi za pomocą zdefiniowanych wskaźników wydajności. Coraz więcej firm polega teraz na narzędziach zarządzania sprzedażą poprzez systemy CRM (Customer Relationship Management), na optymalizacji marketingowej poprzez cyfrową ocenę wyników oraz na planowaniu produkcji poprzez MES (Manufacturing Execution System), czyli systemach wspierających realizację produkcji.
W tym celu należy określić odpowiednie parametry procesowe przez dokładne pomiary i przedstawić je do analizy, aby móc podejmować decyzje przyjazne dla użytkownika. Procesy zarządzania produkcją już teraz opierają się na dużych ilościach danych, w tym na prognozach sprzedaży w kwestii planowania. Zarządzanie rzeczywistym procesem produkcyjnym wymaga jednak również planowania zasobów i optymalizacji procesów łańcucha dostaw. Oprócz gromadzenia danych eksploatacyjnych coraz większego znaczenia nabiera cyfrowy zbiór danych o maszynach w kontekście optymalizacji, planowania, konserwacji i skrócenia czasu pracy maszyn i systemów.
Od IoT do IIoT
Internet Rzeczy (Internet of Things – IoT) umożliwia łączenie w ramach sieci komunikacji i transmisji danych standardowych produktów konsumenckich i generowanie danych o ich stanie, zarówno dla poprawy ich dostępności, jak i świadczenia dodatkowych usług. Przykładowo, nowe systemy grzewcze są teraz zwykle wyposażane w zintegrowany interfejs transmisji danych. Operatorzy zazwyczaj mogą uzyskać dostęp do istotnych informacji, takich jak zużycie energii przez grzejniki czy wszelkie zaplanowane interwencje konserwacyjne, za pośrednictwem aplikacji lub strony internetowej producenta.
Dodatkową korzyścią dla producentów jest to, że dzięki dostępowi do tych danych mogą uzyskać dodatkowe informacje, takie jak komunikaty o błędach lub wartości statusu określonych komponentów maszyn. Informacje statusowe pozwalają producentom na wcześniejsze zaplanowanie czynności konserwacyjnych systemu grzewczego zgodnie z rzeczywistymi potrzebami, a nie tylko w oparciu o regularne przeglądy.
W kontekście aplikacji przemysłowych często używa się terminu Przemysłowy Internet Rzeczy (Industrial Internet of Things – IIoT). Opisuje on połączenie w sieć czujników i urządzeń przemysłowych, które mogą być skomunikowane ze sobą również przez Internet. IoT i IIoT opierają się na tej samej infrastrukturze do przesyłu danych – ogólnoświatowej sieci WWW. W ramach IIoT szczególne znaczenie mają cyberbezpieczeństwo i ochrona danych. Transmisja danych jest zwykle szyfrowana i odbywa się za pośrednictwem wirtualnych sieci prywatnych (virtual private network – VPN). Systemy operacyjne bram internetowych muszą spełniać najnowsze standardy cyberbezpieczeństwa.
Jak przygotować maszynę do pracy w IIoT?
Od pewnego czasu komunikacja z maszyną to coś więcej niż tylko przesyłanie poleceń sterujących (np. wydanie polecenia uruchomienia przemiennika częstotliwości). Gromadzenie danych dotyczących temperatury i prądu silnika jest współcześnie standardem. W wielu przypadkach dane te są jednak wykorzystywane wyłącznie do wykrywania krytycznych odchyleń od normalnych warunków pracy w celu ochrony systemu przed uszkodzeniem.
Na przykład współczesne wyłączniki silnikowe mogą mapować konfigurację silnika i rejestrować jego prądy. Jeśli zostanie przekroczona pewna wartość progowa w przypadku zwarcia lub przeciążenia, wyłącznik zadziała, aby chronić silnik przed uszkodzeniem. Jednakże zadziałanie urządzenia ochronnego zwykle prowadzi do przerwy w działaniu systemu. Chociaż nie da się tego uniknąć w przypadku zwarcia, takie przerwy serwisowe są zazwyczaj możliwe do opanowania, pod warunkiem że wyłącznik może być ponownie włączony po usunięciu przyczyny usterki. Jeśli jednak przeciążenie spowodowane jest zużyciem mechanicznym, np. uszkodzonym łożyskiem na taśmie przenośnika, rozwiązanie problemu może potrwać znacznie dłużej, w zależności od dostępności serwisantów i niezbędnych części zamiennych. W takich przypadkach idealnym rozwiązaniem byłoby nie tylko wyłączenie sprzętu w razie jego uszkodzenia, ale przede wszystkim niedopuszczenie do jego uszkodzenia. Tutaj właśnie pomocna okazuje się transformacja cyfrowa, która pozwala maszynom na zbieranie dodatkowych danych i sprawia, że są one w stanie zrobić znacznie więcej, niż tylko wyłączyć się w przypadku awarii.
W wielu zastosowaniach prąd silnika jest dobrym wskaźnikiem uszkodzeń mechanicznych, ponieważ jego stopniowy wzrost w czasie sygnalizuje prawdopodobieństwo zbliżającej się awarii. Informacje te mogą być następnie uzupełniane o dane z dodatkowych czujników. Inteligentny aparat łączeniowy, który wymaga mniejszego okablowania i ma mniejszą powierzchnię zabudowy, jest często najlepszym rozwiązaniem.
Dostępne na rynku rozruszniki bezpośrednie ze zintegrowanymi wyłącznikami silnikowymi lub kompaktowe przemienniki częstotliwości zastępują elektromechaniczne rozruszniki lub włączniki trójkąt-gwiazda. Dane o prądzie silnika mogą być łatwo przesyłane do sterownika przez system połączeń SmartWire DT lub protokoły komunikacji Modbus czy CAN. Cyfrowe wyłączniki mocy umożliwiają pomiar zarówno prądu, jak i zużycia energii z dużą dokładnością. Dzięki wielu możliwym interfejsom magistrali przemienniki częstotliwości mogą dostarczać również informacje z silnika. Ponieważ wymiary inteligentnych urządzeń są zgodne z wymiarami ich odpowiedników elektromechanicznych, mogą one być stosowane zarówno w nowych maszynach, jak i przy modernizacji istniejących instalacji.
Przechowywanie i porównywanie danych na potrzeby konserwacji zapobiegawczej
Po wyposażeniu maszyny w cyfrowe czujniki/urządzenia pojawia się następujące pytanie: Co zrobić z tymi wszystkimi danymi?
W prostych aplikacjach sterownik może być nadal używany do przechowywania danych lub porównywania odczytów w czasie rzeczywistym z wartościami zadanymi. Jednakże znaczący wzrost objętości danych może wyczerpać możliwości sterownika. W takiej sytuacji konieczne jest ich zewnętrzne przechowywanie, wizualizacja i ocena. Można to zrealizować lokalnie, tzn. w ramach sieci firmowej (edge processing), albo poprzez bezpieczną bazę danych hostowaną na serwerze przez zewnętrznego dostawcę (przetwarzanie w chmurze, np. na platformie Microsoft Azure). W obu przypadkach sterowniki zintegrowane z panelem dotykowym lub sterowniki modułowe mogą być używane do przetwarzania i przesyłania danych na zewnętrzne nośniki danych poprzez dedykowany do tego celu interfejs. Systemy edge i chmury oferują wiele wstępnie zainstalowanych narzędzi programowych do wizualizacji danych lub wyzwalania alarmu po osiągnięciu danego progu wartości.
Na przykład, jeśli prąd silnika mierzony jest przez dłuższy czas i jego średnia wartość nadal rośnie, alarm może zostać uruchomiony po osiągnięciu pewnego progu, wskazując, że konieczna jest konserwacja. Taki ukierunkowany alarm umożliwia optymalizację planowania konserwacji.
Kiedy serwisanci są dostępni? Czy dysponujemy niezbędną częścią zamienną? Kiedy nastąpi następna planowana przerwa w świadczeniu usług? Konserwacja zapobiegawcza może być dostosowana do rzeczywistych procedur operacyjnych, co również umożliwia optymalizowanie kosztów. Takie działania pozwalają uniknąć nieplanowanych przerw w świadczeniu usług.
Podsumowanie
Cyfrowa przemiana maszyny lub całego zakładu produkcyjnego jest procesem ciągłym, a jej wymierne wyniki są dostrzegalne stopniowo. Nawet po włączeniu i uruchomieniu maszyny cyfrowej błędy mogą nadal występować, ponieważ wcześniej nie były one rejestrowane lub po prostu nie zostały wzięte pod uwagę. Niemniej jednak nie ma wątpliwości, że maszyny cyfrowe i konserwacja zapobiegawcza umożliwiają zwiększenie produktywności i zmniejszenie kosztów.
Stefan Selke – MOEM Segment Leader w firmie Eaton.
