Industriële Dataplatforms: Efficiëntie, Zichtbaarheid en Continue Verbetering in de Productie

• Applicatielaag: Planning, sensoren, planning, operaties, CRM, KPI's
• Analytics en Rapportagelaag: Realtime datavergaring, realtime databekeken, en aangepaste weergave-applicaties, BI-rapportage
• Messaging en Middleware Laag: Sensor Gateway, MOM engine
• Data Laag: Operaties, sensordata, data warehouse, metadata, ERP-systeem

Er zijn enkele kritieke eisen voor elk industriëel dataplatform, waaronder:

Integratie en Connectiviteit

Elk industriëel dataplatform zal flexibele en betrouwbare connectiviteit vereisen.

Er zijn honderden oplossingen op de markt die traditionele apparaatconnectiviteit over kabel en T1-lijnen benutten. Er zijn ook veel apparaatleveranciers die Wi-Fi of cellulair connectiviteit gebruiken.

MachineMetrics, bijvoorbeeld, specialiseert zich in de verbinding en verzameling van machine data. Ons flexibele systeem staat apparaatconnectiviteit toe over OEM-apparatuur met directe machine-integraties, sensoren, en IoT-apparaten, retrofitting van geautomatiseerde apparatuur, en zelfs de verbinding van analoge apparaten.

Dit maakt machineconnectiviteit mogelijk met elk merk en model van apparatuur, waardoor fabrikanten al hun machine data kunnen verzamelen, standaardiseren en contextualiseren.

Dit stelt vervolgens de data in staat om gebruikt te worden in andere systemen die accurate productiedata vereisen om hun kernfunctionaliteit uit te voeren, zoals een CMMS of een MES.

Integratie met andere apparaten, databronnen en processen is eveneens belangrijk. Hoe agnostischer de connectiviteit en apparaatoplossing, hoe groter het ecosysteem en hoe groter de data-acquisitie.

De mogelijkheid om kwaliteitsdata van analoge apparatuur te integreren en te analyseren naast data verkregen van OEM ingebouwde apparaten, betekent dat data die naar het industriële dataplatform streamt, beschikbaar is voor geavanceerde analytics.

De mogelijkheid om data op de edge te verwerken of deels te verwerken, betekent dat zowel batch- als streamdata eenvoudiger geïntegreerd worden in het dataplatform. Dit vermindert latentie en laat platform analytics minder tijd besteden aan het schoonmaken, verwerken en organiseren van data.

Nuttige Lezing: Edge Computing vs. Cloud Computing in de Productie

Data Standaardisatie en Contextualisatie

Data is het hart van elk industriëel dataplatform. Als zodanig, is de manier waarop het voorbereid wordt, cruciaal. Dataplatforms hebben gestandaardiseerde data nodig om meer verwerkingskracht te besteden aan analytics en predictieve en descriptieve inzichten.

Het MachineMetrics Machine Data platform gebruikt bijvoorbeeld een geautomatiseerde data-transformatie-engine om machine- en apparatuurdata om te zetten in standaard datastructuren. Dit helpt om meer consistente rapportage en analytics te faciliteren. Gestandaardiseerde data is nuttig in aangepaste sensordata, machinestatus, alarmen, overrides, diagnostiek, snelheid, en machinemodi.

Gestandaardiseerde data kan gemakkelijker geanalyseerd worden waar predictieve en voorschrijvende oplossingen aan toegevoegd kunnen worden. Deze contextualisatie van de data is een van de grootste beloften van IIoT, wat een reeks opties op de werkvloer en op productieniveau mogelijk maakt. Gecontextualiseerde data gebruikt vooraf geconfigureerde acties om taken uit te voeren zonder menselijke inbetweenkomst, wat resulteert in verminderde downtime.

Nog steeds verward over het Industrial Internet of Things? Lees onze complete gids over IIoT.

Schaalbaarheid

De mogelijkheid om eenvoudig verbinding te maken met een industriëel dataplatform is cruciaal. Maar elk geavanceerd platform moet ook schaalbaar zijn.

In veel bedrijven komt productiedata van een wijd uiteenlopende reeks apparatuur. Soms wordt deze apparatuur gekocht van verschillende OEM's. Andere keren bestaat een fabriek uit meerdere verwerkingsstappen en vereist verschillende apparatuur. Er zijn ook talloze bedrijven die apparatuur over generaties heen gebruiken - van analoge apparatuur tot apparaten met ingebouwde IoT-capaciteit.

Een industriëel dataplatform moet inputs van al deze bronnen kunnen accommoderen en mee groeien met het bedrijf. Volledig geïntegreerde apparaten en gestandaardiseerde data maken eenvoudigere schaling mogelijk naarmate meer machine-activa aan het platform worden toegevoegd.

Uitbreidbaarheid

Traditionele productiesoftware was vaak gefragmenteerd, gesiloote, en leed aan gebrek aan interoperabiliteit. De mogelijkheid om data in realtime vast te leggen, voor te bereiden en te analyseren, drijft significante waarde.

Een platform moet volledig uitbreidbaar zijn voor zijn analytische mogelijkheden om gebruikt te worden door data van andere softwaresystemen binnen het bedrijf, zoals een CMMS. Platforms zoals MachineMetrics bieden een uitbreidbaar platform om via API verbinding te maken met veel legacy systemen, inclusief MES en ERP.

Maar met MachineMetrics gaat uitbreidbaarheid verder dan API-connectiviteit. Het platform laat uitbreidbaarheid toe met edge-apparaten om latentie te verminderen en data deels te verwerken of te analyseren op machine-niveau. Dit vergroot de waarde van data terwijl systeembrongebruik efficiënter wordt. Operators kunnen vertrouwen op realtime inzichten om processen te optimaliseren.

Data-bereik wordt ook uitgebreid door intuïtieve, aanpasbare operator-interfaces. Technici, operators en managers hebben toegang tot rijke visualisaties waar ze het meest nodig zijn. Ze kunnen hun eigen inzichten toevoegen en machinestatus zien weergegeven op spindel-, machine- of fabrieksniveau.

Voordelen van een Industriëel Dataplatform

Er zijn verschillende voordelen van het gebruik van een industriëel dataplatform. Zij omvatten:

1. Geconsolideerde Data: In een dataplatform is data geconsolideerd op één plek in de cloud. Deze consolidatie betekent dat alle databases dezelfde service kunnen gebruiken om inzichten te renderen en zakelijke strategieën en procesoptimalisatie voor te stellen.
2. Verbeterde Toegang: Omdat data-activa onder een enkele dienstverlener gehuisvest zijn en dezelfde analytics engines gebruiken, kunnen gebruikers snel en gemakkelijk data vanaf de productievloer benaderen. De waarde van HMI's, mobiele tablets, telefoons en PC's betekent dat besluitvorming sneller en data-gedreven is.
3. Waardevolle Applicaties: Omdat data-operaties gelaagd zijn binnen het platform, hebben gebruikers toegang tot aanpasbare rapportage en realtime KPI's. Ze hebben ook de mogelijkheid om in te zoomen om specifieke machines en spindels te bekijken of uit te zoomen om de algehele fabrieksprestaties te zien.
4. Verbeterde Operaties: De realtime analyse van machinecondities kan leiden tot nieuwe strategieën binnen het management, alsook automatisering mogelijk maken. Bijvoorbeeld, predictieve onderhoudsprogramma's die gebruikmaken van daadwerkelijke machineprestaties en -condities, kunnen onderhoudskosten aanzienlijk verlagen en downtime verminderen.
5. Hogere Beveiliging: Veel bedrijven lopen beveiligingsrisico's met ad hoc en gefragmenteerde IoT-apparaten en software. Geïntegreerde oplossingen betekenen dat, hoewel IoT-apparaten misschien geen volledige beveiliging hebben, het dataplatform de beveiliging aanzienlijk kan managen door authenticatie en apparaatautorisatie. Dit verlaagt het risico op een succesvolle aanval.
6. Kostenverlaging: Omdat IoT-apparaten en diepe data-analytics realtime monitoring gebruiken, kunnen ze veel processen automatiseren of semi-automatiseren. Deze automatisering verlaagt arbeid, ontgrendelt capaciteit, verlaagt het aantal variabelen en handmatige tests die vereist zijn voor kwaliteitscontroles, en optimaliseert onderhoudsstrategieën. Een platform met geïntegreerde oplossingen leidt tot geoptimaliseerde processen, hogere productiviteit en minder verspilling.

Hoe Invloedrijk Zullen Industriële Dataplatforms Zijn?

Het wordt geschat dat er in 2025 meer dan 175 zettabytes bruikbare data gegenereerd zal worden. Industriële dataplatforms zullen niet alleen invloedrijk zijn; ze zullen ook essentieel worden. Ze zullen gedeelde data creëren in veel industrieën met unieke data en analytische behoeften.

Op dit moment zijn de meeste fabrikanten afhankelijk van legacy MES- en ERP-systemen om hun operaties te managen, maar deze oplossingen worstelen met dataverzameling. We zien deze markt snel veranderen naarmate grotere spelers proberen oplossingen toe te voegen om apparaatconnectiviteit mogelijk te maken, en nieuwe deelnemers eenvoudige point solutions aanbieden voor het tracken van slechts het minimum.

MachineMetrics is specifiek ontworpen om machine data te verzamelen en actionability mogelijk te maken. MachineMetrics integreert data, apparaten, software en analyse in één krachtige oplossing. Realtime analytics leveren actionable inzichten terwijl u de totale controle over uw data behoudt. Om te ontdekken hoe ons platform u een competitieve rand kan geven, boek vandaag nog een demo.