Производство в облаке

19 Сен

Этот материал является логическим продолжением статьи “Индустрия 4.0”, в которой я позволил себе немного пофантазировать о будущем и попытался ввести в курс дела тех, кто еще не думал о распространении и внедрении глобального интернета в наши теплые и уютные производственные цеха. На какое-то время я эту тему подзабросил, но вот мне попалась на глаза целая серия статей в американском “Fabricating & Metalworking” (ссылки внизу). И я снова получил подтверждение того, что процесс интернетизации производства вполне себе реален и набирает обороты. Так вот – делюсь с вами информацией.

Как вы уже знаете, интернет повсюду. С развитием промышленных и гражданских сетей и протоколов взаимосвязи сетевых компонентов количество подключенных к интернету устройств увеличивается в геометрической прогрессии. Прогнозируют, что в скором времени в сети будут до 50 миллиардов устройств. В том числе, по заверениям американских специалистов, эту армию пополнят и устройства с промышленных производств. Дело в том, что ни один стационарный компьютер не справится с объемом данных, которые могут генерировать автоматические смарт-системы (эти данные прям так и называют – «большие данные», по-английски «Big Data»). Самое подходящее место для сбора, сортировки и анализа «больших данных» – облачные хранилища и сервисы (проще говоря «облако»), то есть специально созданные информационные коллекторы, доступ к которым осуществляется по защищенным протоколам посредством интернет соединения.

Cхема взаимодействия оборудования, вещей, больших данных и облака такая:

1

Обратите внимание, в данном контексте «вещь» – произведенное изделие, созданный и используемый продукт. Как видите, информация от всевозможных сенсоров поступает в распоряжение облачных сервисов, которые, в свою очередь, ее структурируют, сортируют, обрабатывают, анализируют и выдают пользователю в удобоваримом виде в режиме реального времени.

Теперь же остановимся на понятии «больших данных» в сфере производства. Откуда металлообрабатывающим предприятиям их взять? Рассмотрим основные источники:

– Внешние ресурсы. Это социальные сети, группы пользователей, опросы фокус групп, другие соц опросы, интернет-порталы, работа кол-центров. Эта информация призвана определить среднего покупателя и выделить наиболее важные и ожидаемые характеристики продукции.

– Внутренние ресурсы. Это внутренние данные предприятия. Данные о производственных процессах, технологических операциях, кадрах, затратах, финансах активах и проч. Наиболее полно сбор таких данных обеспечивают ERP-системы, то есть системы интеграции и оптимизации деятельности всех без исключения подразделений предприятия. Посмотрите видео на тему:

 

– От машины к машине. Смарт-сенсоры и интернет вещей могут собирать данные от станков и оборудования и направлять их, к примеру, в ERP или иную систему предприятия. Встроенные датчики могут отслеживать огромное количество параметров: локацию, вес, температуру, вибрацию, уровень жидкости, влажность, баланс и многое другое. Все эти параметры могут контролироваться и использоваться для предотвращения сбоев или оптимизации производственных процессов и своевременного обслуживания станков.

Таким образом, контроль огромного количества данных позволит не только констатировать свершившиеся в прошлом факты, но и предвидеть будущие изменения.

Сегодня аналитика предвидения все больше и больше набирает обороты и может стать эффективным инструментом для любого производства. Возможности предвидения дадут производителям огромные преимущества, такие как надлежащая оснащенность, лучшее планирование новых разработок, планирование развития сырьевой базы, и точное понимание жизненного цикла продукции. Предвидение желаний потребителя также позволит производителю первым выйти на рынок с новым востребованным концептом и занять свою нишу на рынке. Компании, которые первыми начнут использовать весь потенциал больших данных и облачных технологий поделят в итоге будущий рынок между собой. Так, по крайней мере, считают многие американские и европейские специалисты. Мое дело лишь сообщить об этом.

Подобные решения уже вовсю разрабатываются. Так, например, компания SYSTEM INSIGHTS (США) разработала и уже внедряет аналитическую платформу VIMANA. Эта платформа предусматривает подключение всех устройств предприятия по специальному стандарту MTConnect. Помните в статье “Индустрия 4.0” я упоминал о том, что существует проблема коммутации устройств от разных производителей? MTConnect как раз и есть попытка решения этой проблемы. Этот интерфейс позволяет подружить сенсоры, системы CNC (Fanuc, Siemens, Heidenhain, Mazak, Fagor, Mitsubishi, Brother, Sodick, NUM, Bosch-Rexroth, Haas), ПЛК (Allen Bradley, Mitsubishi, Omron, Generic Modbus, Generic Fieldbus), системы машинного зрения, проектные системы EDM и интернет вещей. Затем все данные направляются в облачный сервис и там анализируются. Результаты анализа можно увидеть в любую минуту в различных форматах и версиях, таких как:

Инструментальная панель реального времени (производительность, информация по деталям, статус станков и завода в целом, предупреждения об ошибках и снижении производительности)

2

Интерактивные сообщения (понимание курса и возможных улучшений, поиск и анализ машинной информации

3

4

Различные линейные диаграммы (диаграммы зависимостей, продуктивных циклов и проч.)

5

Обратная связь для оператора оборудования (интерактивный анализ работы станка, аннотации и комментарии по операциям, повышение эффективности)

6

Автоклассификация простоев (трансформация и визуализация машинных данных, точный расчет эффективности, определение причин ошибок оборудования).

7

Все это я привожу вам, чтобы показать, что интернетизация и облачная оптимизация производственных процессов не такое уж далекое будущее. По крайней мере первые шаги уже сделаны. Все упирается только в развитие инфраструктуры сетевых технологий, развитии сенсорных систем, систем автоматического контроля и осознание неизбежности происходящего.

Вполне возможно, что будущее металлообрабатывающей отрасли уже не в придумывании новых технологических процессов и способов обработки, а в обеспечении автоматического взаимодействия оборудования и контроля этого взаимодействия с помощью аналитических систем и облачных сервисов. Как вы думаете?

При подготовке информации я использовал:  1. Журнал  “Fabricating & Metalworking”, august 2015, статья “Welcome to the Internet of Things”   2. Журнал  “Fabricating & Metalworking”, august 2015, статья “Big Data in Manufacturing: A compass for growth” 3. Журнал  “Fabricating & Metalworking”, august 2015, статья “Analitics: The new frontier in manufacturing”    4. Материалы сайта sisteminsights.com

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.