Kleine Data Transformeren naar Grote Data Inzichten voor Productie

Bottom-up Benadering met Edge Computing voor Succesvolle IIoT Implementatie

Productiefaciliteiten genereren enorme hoeveelheden operationele data van hun geautomatiseerde productieapparatuur, conditiemonitoringapparaten, en andere sensoren en systemen. Naarmate bedrijven zich bewuster worden van het potentieel dat in deze activa zit, vragen ze zich af hoe Industrial Internet of Things (IIoT) initiatieven kunnen helpen om in deze informatie te tappen en nuttige inzichten te creëren. Maar veel pogingen om dit via enterprise-brede mega-projecten aan te pakken, voldoen niet aan verwachtingen vanwege de schiere grootte en complexiteit. Misschien is een betere benadering om te beginnen met "kleine" data aan de bron om op te bouwen naar grote data met edge computing, gefocuste applicaties, en open connectiviteit.

Digitale Transformatie: Stap voor Stap

Duitse transformatie is nooit een eenmalige klus. Maar een project aanpakken dat te groot is, kan de inspanningen snel de raaf laten lopen. Alleen al de veel verschillende dataproducenten verbinden kan lastig zijn, maar die data effectief transmitteren, verwerken en opslaan – on-premise of in de cloud – is een evenmassieve onderneming. Daarom beginnen de meest succesvolle projecten bottom-up met machine-level data in plaats van top-down op enterprise-niveau (Figuur 1).

Het focussen van het zichtveld op specifieke uitdagingen en activa kan directe opbrengsten leveren vergeleken met het verzamelen van alle mogelijke data en proberen mogelijkheden te ontdekken zonder een duidelijke probleemstelling. Fabriekspersoneel kan inzichten prioriteren die alledaagse operationele problemen adresseren en de meest relevante data selecteren van bestaande of zelfs nieuwe meetpunten. Maar dat onthult een nieuwe uitdaging: de data van belang wordt meestal niet actief opgeslagen in het besturingssysteem.

Bijvoorbeeld, bij overmatige downtime met een nieuwe machine, betekent niet data verzamelen dat de operator de root cause niet kan vinden. Elke ondernomen actie is reactief op observaties na de fout. Door een kleine-data project toe te passen, kan de gebruiker data verzamelen van het besturingssysteem samen met nieuwe luchtdruk- en trillingssensoren. Door data in real-time te verzamelen en analyseren in de context van de machine, kunnen operators snel de root cause vinden en de problemen adresseren, wat leidt tot verbeterde uptime.

OT en IT Overbruggen met Edge Controllers

Productiedatabronnen zijn doorgaans onderdeel van het operationele technologie (OT) domein, wat programmeerbare logische controllers (PLC's), bewegingsapparaten, en veel typen sensoren en instrumenten omvat. Maar communiceren, opslaan en verwerken van enorme hoeveelheden data vereist informatietechnologie (IT) mogelijkheden.

De sleutel om OT en IT te overbruggen – en personeel vroeger aan beide kanten van deze kloof in staat te stellen samenwerkend te werken – zit in een nieuwe generatie edge controllers (Figuur 2). Edge controllers combineren real-time deterministische controle met IEC 61131-3 talen met algemene Linux-gebaseerde computing om een krachtig IIoT-platform te creëren dat in nieuwe ontwerpen ingebouwd kan worden of in legacy-systemen geïntegreerd.

Deze nieuwe generatie controller brengt ook traditionele OT-protocollen zoals PROFINET en Modbus TCP samen met moderne IT-protocollen zoals OPC UA en MQTT, wat naadloze connectiviteit tussen edge-databronnen en hogere enterprise-platforms zoals MES, ERP, onderhoudsbeheer en andere analysesystemen toelaat.

Veel eindgebruikers erkennen dat ze kunnen profiteren van IIoT maar kunnen terecht bezorgd zijn dat een grootschalige aanval op big data niet zal slagen. In plaats daarvan, door IIoT aan te pakken met kleine data, edge controllers en gerichte analytics, zullen deze gebruikers vroege opbrengsten behalen, wat hen sneller vooruit helpt op hun digitale transformatierreis.

Dit artikel is geschreven door Derek Thomas, Vice President of Marketing and Strategy voor Emerson's Machine Automation Solutions business, St. Louis, MO. Voor meer informatie, bezoek hier.