Умные фабрики и IoT: цифровая трансформация промышленного производства
Перехват данных и четвёртая промышленная революция
Целью четвёртой промышленной революции является создание умной фабрики, объединяющей интеллект IT-систем с автоматизацией. На такой фабрике данные с машинного оборудования интегрируются с системами IT через интернет или облако, а автоматизация и обработка данных позволяют применять машинное обучение для оптимизации процессов.
Промышленность традиционно являлась источником инноваций, однако их внедрение должно быть обоснованным и безопасным, чтобы не нарушать работу производственных систем. Быстрое внедрение технологий четвёртой промышленной революции обещает значительные финансовые выгоды, предлагаемые умными фабриками, что служит стимулом для модернизации.
Статистика подтверждает, что промышленность представляет собой ключевую сферу для развития интернета вещей (IoT). Большинство сетевых машин уже существует, и компании стремятся модернизировать оборудование, не заменяя его полностью, чтобы получить доступ к богатству данных, содержащихся в устройствах, что является стратегически важным решением.
Удалённые устройства I/O обеспечивают подключение к IoT и шаг к реализации четвёртой промышленной революции. Brainboxes предлагает устройства, способные подключаться практически к любому оборудованию и передавать данные в сеть или облако. Перехват и обработка таких данных объясняет концепцию умных фабрик и показывает путь к их эффективному внедрению.
Машинные сигналы
Машины генерируют сигналы только при включении. Примером может служить лампочка, сигнализирующая о работе машины. Внутри оборудования сигналы управляют вентилятором при превышении температуры или изменяют цвет индикатора при остановке конвейера. Вне машины сигналы создаются различными датчиками, часто с простым двухпроводным подключением, что облегчает мониторинг.
Сигналы на этом уровне могут быть простыми (высокий/низкий, включено/выключено, 1/0) и казаться шумом, не имеющим ценности. Однако удалённое устройство I/O способно использовать эти данные, получая их от машины, PLC, HMI или независимых датчиков.
Состояние машины
Присвоение значений сигналам превращает их в полезную информацию для анализа работы оборудования. Например, если сигнал, подаваемый вентилятором, имеет высокий уровень, это свидетельствует о его включении. Если этот сигнал синхронизировать с запуском конвейера, мы получаем полную картину того, что машина готова к производственному циклу. Зеленый индикатор подтверждает корректное функционирование устройства. Когда лампочка активна и датчик фиксирует наличие детали на линии, можно с уверенностью утверждать, что производственный процесс выполнен успешно и продукция соответствует стандарту.
Статистика машины
Сбор и обработка данных о состоянии машины позволяют формировать статистику, включающую длительность работы оборудования, время выполнения отдельного цикла и скорость производства единицы продукции. Эта информация служит основой для расчета общей эффективности и выявления узких мест в производственном процессе. Данные можно хранить локально в самом устройстве, на сервере предприятия или в облачной инфраструктуре, что отражает современные подходы к распределенной обработке и хранению информации. Анализ этих данных помогает понять закономерности работы и предсказать моменты, требующие вмешательства или регулировки.
Информация
Через некоторое время собранная статистика преобразуется в полезную информацию, позволяющую улучшить планирование и оптимизацию процессов. Например, температура работы двигателя или других узлов может коррелировать с вероятностью выхода оборудования из строя, что дает возможность проводить плановое техническое обслуживание до возникновения поломок. Таким образом, мы постепенно выходим на уровень анализа, при котором данные с производственной линии превращаются в рекомендации и действия, направленные на повышение качества и эффективности производства. В результате предприятия получают возможность создавать производственные цепочки, адаптированные к особенностям конкретного производства и профиля выпускаемой продукции, что существенно расширяет возможности управления и контроля.
Разум
Высший уровень обработки данных предполагает использование интеллектуального программного обеспечения, способного распознавать шаблоны работы оборудования и прогнозировать потенциальные сбои. Такие системы реализуют прогнозное обслуживание, уменьшают количество простоев и повышают точность планирования ресурсов. На рынке уже доступны платформы, облегчающие внедрение этих технологий: IBM Watson, Google Cloud Prediction API, TensorFlow, Microsoft Azure и Mindsphere Siemens. Они предлагают облачные решения для анализа больших объемов данных, позволяя выявлять закономерности, оптимизировать процессы и автоматизировать принятие решений.
Современное программное обеспечение для промышленности находится на стадии активного развития, и его эффективность во многом зависит от репутации производителей и степени интеграции с существующими производственными процессами. Надежные решения, предлагаемые крупными промышленными компаниями, такими как Siemens, демонстрируют высокую степень доверия и быстрее адаптируются под нужды предприятий. Программное обеспечение с открытым исходным кодом и решения IT-корпораций, таких как Google, также активно внедряются, позволяя компаниям интегрировать инновационные функции без значительных финансовых затрат.
Роль устройств Brainboxes
Цифровые и аналоговые устройства Brainboxes обеспечивают высокую совместимость с оборудованием и программным обеспечением, позволяя предприятиям подключать существующие машины к системам IoT, собирать данные и передавать их в облако для анализа. Это позволяет сделать значительный шаг на пути к четвёртой промышленной революции, внедрять интеллектуальные алгоритмы, оптимизировать производственные процессы и повышать надежность оборудования. Использование таких решений обеспечивает предприятиям точное, безопасное и эффективное управление движущимися элементами, открывая возможности для создания автоматизированных, интеллектуальных производственных линий и роботизированных систем.
]]>