Mijn eerste experiment met onze API

Onlangs is het ontwikkelteam begonnen met het afronden van onze nieuwe CMMS API (Application Programming Interface). De CMMS-API is ontworpen om andere programma's rechtstreeks te laten communiceren met het CMMS van de Fiix. Deze externe programma's kunnen de CMMS-gegevens vervolgens native gebruiken voor hun eigen doeleinden. Deze externe verbinding zal echt waardevol zijn voor klanten, omdat het bijvoorbeeld financiële softwareprogramma's in staat zal stellen aankopen die via het CMMS zijn gedaan bij te houden en het machines in staat zal stellen hun gegevens rechtstreeks naar het CMMS te pushen (bekend als Machine to Machine (M2M) ) communicatie).

Mijn experiment met de CMMS API

De afgelopen weken heb ik de mogelijkheid van de API uitgeprobeerd om te worden gebruikt voor directe verbinding met machines. Ik wilde een experiment doen met de meest goedkope apparatuur die realistisch gezien in een industriële omgeving zou kunnen worden gebruikt. Ik koos voor een Beaglebone Black en een temperatuursensor voor een gecombineerde prijs van minder dan $ 60. In deze blog wil ik je laten zien dat ik temperatuurgegevens naar het CMMS heb kunnen sturen en deze gegevens vervolgens als trigger voor gepland onderhoud heb kunnen gebruiken.

TMP36 en BeagleBone Black-opstelling

De Beaglebone Black is een goedkope Linux-computer (~ $ 55) die verkrijgbaar is bij veel leveranciers, waaronder Adafruit, Creatronic en Sparkfun. De temperatuursensor die ik gebruikte was een TMP36 (~$3) met een uitgangsspanning die evenredig is met de temperatuur.

Om te beginnen heb ik de temperatuursensor met behulp van een breadboard op de Beaglebone aangesloten. Vervolgens heb ik met behulp van voorbeelden die vrij beschikbaar zijn op internet, de Beaglebone in javascript geprogrammeerd om de door de sensor gemeten temperatuur te rapporteren door een code van de Adafruit-website aan te passen. Ik heb de beaglebone aangesloten op het CMMS met behulp van de binnenkort te verschijnen clientbibliotheek, zodat elke 3 seconden een temperatuurwaarde naar het CMMS werd verzonden. Om de situatie semi-realistisch te maken, heb ik de temperatuurwaarde naar een Asset met het label 'Mijn kantoor' gestuurd.

Het resultaat was een continue stroom van temperatuurwaarden geregistreerd in het CMMS, met elk ongeveer 3 seconden gescheiden, zoals weergegeven in de onderstaande afbeelding. De hoofdontwikkelaar en ik waren allebei erg blij met dit resultaat.

De stream van temperatuurmetingen

Om er zeker van te zijn dat het concept echt bruikbaar was, wilde ik een gepland onderhoud instellen dat werd veroorzaakt door een hoge temperatuur. Dit kan worden gebruikt om aan te geven dat een airco-inspectie moet worden uitgevoerd. Ik heb een gepland onderhoud ingesteld voor "Mijn kantoor" en ingesteld dat dit wordt geactiveerd wanneer de temperatuur boven de 35 C komt. De werkinstructie voor dit geplande onderhoud was vrij eenvoudig:"Controleer de airconditioner - CMMS API-experiment".

De geplande onderhoud, ingesteld om een ​​werkorder te maken wanneer de temperatuur de 35 graden Celsius overschreed

Succes

Om de sensor voor de gek te houden door te denken dat het warmer was dan het in werkelijkheid was, nam ik het apparaat mee naar huis waar ik een föhn had. Onder de hete lucht van de föhn steeg de gemeten temperatuur en zoals verwacht werd een werkorder gegenereerd. Met behulp van het CMMS zou de technicus op de hoogte worden gebracht van de werkorder en kon hij de temperatuurmetingen inspecteren, allemaal vanuit het CMMS. Dit hele proces gebeurde automatisch, zonder dat de onderhoudsmanager, operator of kantoorhuurder op enig moment betrokken was.

Temperatuurgegevenspunten nadat u een föhn op de temperatuursensor hebt gericht. De temperatuur stijgt snel ten opzichte van de omgevingstemperatuur. Het datapunt dat het geplande onderhoud heeft geactiveerd, is geel gemarkeerd

De details van het datapunt dat het geplande onderhoud heeft geactiveerd.

Naast het gebruik van de meterstanden om werkorders te activeren, kunnen technici en onderzoekers van de hoofdoorzaak de geregistreerde geschiedenis van het stroomverbruik gebruiken om de storing te diagnosticeren en een permanente oplossing te bieden. Indien nodig kunnen de gegevens van andere sensoren ook worden gebruikt om te helpen bij de analyse van de oorzaak. In het voorbeeld van de airconditioner kunnen de inlaat- en uitlaatluchtdruksensoren en vochtigheidssensoren waardevolle informatie opleveren die helpt om een ​​snelle diagnose te stellen.

Machine to Machine-communicatie en CMMS-integratie

Ik kan veel toepassingen bedenken waar dit type Machine 2 Machine-communicatietechnologie ongelooflijk waardevol zal zijn. Denk aan een voertuig dat regelmatig zijn kilometerstand meldt via een mobiele 3G-internetverbinding. Vervolgens kan om de 10.000 km een ​​werkorder worden gegenereerd voor de reguliere service. Of denk aan een vermogensmeter op een airconditioner die wordt gebruikt om een ​​werkorder te activeren wanneer de airconditioner te hard werkt. Misschien kan het worden gebruikt om de trillingsniveaus van een roterende machine te controleren. Misschien is het gewoon een kans om de bedrijfstoestand van een machine in de loop van de tijd vast te leggen, zonder ooit naar de volgende stap te gaan om de gegevens te gebruiken om een ​​gepland onderhoud te starten.

De API komt eraan. Ik denk dat het briljant en zeer nuttig zal zijn. Het zal beschikbaar zijn voor klanten in geselecteerde prijsniveaus. Als je gebruiksscenario's hebt waar je naar uitkijkt, hoor ik ze graag in de reacties hieronder.