Triển khai phân tích nâng cao tại nơi sản xuất

by Smart Industry Vietnam

Chuyển đổi kỹ thuật số công nghiệp đang diễn ra, nhưng thực tế là hầu hết các công ty đang  xử lý dữ liệu trên giấy . Để nghĩ về phân tích trên khu vực sản xuất , một trong những điều đầu tiên cần làm là tự động hóa không chỉ quy trình mà còn cả việc  thu thập  và chuyển đổi dữ liệu .

Đây là bước quan trọng để nghĩ về  Trí tuệ nhân tạo  hoặc các thuật ngữ khác như Digital Twins và đó là cách IIoT phải bắt đầu. Bạn có thể tưởng tượng một Digital Twin dựa vào đầu vào thủ công không? Nó thậm chí không có ý nghĩa gì, vì vậy trước khi nói về nó, chúng ta phải đảm bảo rằng chúng ta có sẵn tất cả dữ liệu cần thiết  ở định dạng mở , trái ngược với silo dữ liệu và được thu thập trong một quy trình tự động.

Vì vậy, làm thế nào để bắt đầu với Analytics? Và ở đâu?

Sẽ rất tốt nếu bạn bắt đầu suy nghĩ về những gì bạn muốn đo lường. Suy nghĩ về phân tích, bạn có thể muốn có một bức tranh  rõ ràng về quy trình sản xuất đang diễn ra như thế nào, máy móc và ca làm việc đang hoạt động như thế nào để bạn có thể hiểu cách cải thiện nó. Và đây là nơi  OEE  diễn ra. OEE là viết tắt của Total Equipment Efficiency và được đặt ra bởi Seiichi Nakajima. Về cơ bản, OEE chuyển Chất lượng sản xuất, Hiệu suất thiết bị và Tính sẵn có của thiết bị thành KPI.

Mặc dù hầu hết các nhà máy đều có PLC và SCADA trong quy trình của họ, nhưng phần cứng và phần mềm này được sử dụng trong quy trình được kiểm soát. Nhiệt độ lúc này thế nào? Chúng ta có nên điều chỉnh áp suất không? Thông tin này là cần thiết để giữ cho máy hoạt động, nhưng nó sẽ không cho biết  một lô hoặc công việc được thực hiện tốt như thế nào, cũng như không cho thấy Dòng 7 thường xuyên hiệu quả hơn Dòng 5 trong một dòng sản phẩm cụ thể.

Đọc thêm   Thị trường IoT ngành bảo hiểm dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 40% trong giai đoạn 2021-2026

Quay lại câu hỏi, bắt đầu như thế nào? Cách tốt nhất là sử dụng dữ liệu do PLC của máy cung cấp. Thông thường máy sẽ có PLC và HMI và nó có thể cung cấp cho bạn các thông tin như số đếm, tốc độ và trạng thái máy. Vấn đề là nhiều khi chúng ta đang nói về một máy cũ hoặc chúng ta không có quyền truy cập vào dữ liệu PLC. Trong trường hợp này, cách đơn giản nhất là bắt đầu đếm các bộ phận đã sản xuất ra vào máy. Cảm biến quang điện 24V và một PLC đơn giản có thể giúp bạn điều đó. Thậm chí tốt hơn nếu bạn đang nói về IIoT PLC, hãy chuẩn bị sẵn sàng để chia sẻ dữ liệu đã thu thập này với một giao thức IIoT mở và thân thiện với đám mây như MQTT. Không giống như các giao thức cũ và độc quyền, MQTT nhẹ và hoạt động trên lớp TCP, vì vậy bạn có thể áp dụng mã hóa và gửi dữ liệu này tới HQ hoặc đám mây một cách hiệu quả và an toàn.

Đây là lớp đầu tiên của quy trình. Ở bước tiếp theo, bạn sẽ cần một phần mềm có thể nhận dữ liệu này để xử lý theo thời gian thực nhằm tính toán OEE và sản xuất nói chung. Điều đầu tiên nghĩ đến là MES, một hệ thống thực thi sản xuất.

MES là một lớp rất quan trọng trong nhà máy nhưng nó cũng có thể rất khó và tốn kém để triển khai thành công, và nếu bạn chỉ cần OEE, một tập hợp con của MES, chi phí và rủi ro có thể không biện minh cho dự án hoặc POC. Hoặc nó cũng có thể được thực hiện với hệ thống SCADA, với điều kiện là tất cả các quy tắc tổng hợp và giao diện được thực hiện trên đó. Thông thường nó sẽ yêu cầu giấy phép phần mềm, máy chủ và một công ty tư vấn để tùy chỉnh nó.

Đọc thêm   AB InBev ứng dụng Machine Learning giảm chi phí sản xuất và cải thiện chất lượng bia

Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ OEE cụ thể sẽ cung cấp cho bạn giá trị trong một khung thời gian ngắn hơn với các quy tắc, tổng hợp và báo cáo cụ thể của OEE đã được đóng gói trong một sản phẩm, chẳng hạn như trong trường hợp của PackIOT. Với nhiều rủi ro được giảm bớt, một POC có thể dễ dàng được biện minh hơn nhiều.

OEE thoạt nhìn có vẻ đơn giản, đặc biệt là khi bạn quen dựa vào dữ liệu thủ công chỉ được cập nhật một lần mỗi ngày. Nhưng giá trị lớn có thể được mang lại khi thông tin được  cập nhật theo thời gian thực , khi các nhà điều hành và quản lý có thể có thời gian để phản ứng và hành động theo KPI hàng ngày. Không có nó, nó giống như lái một chiếc xe mà không có đồng hồ tốc độ.

Ngoài ra, điều rất quan trọng là phải làm việc với một tầm nhìn dài hạn và cùng với đó là tầm quan trọng của một kiến ​​trúc mở. Có thể dễ dàng bắt đầu một số dự án khác nhau trên một nhà máy và sau đó kết thúc với một số hệ thống độc quyền khác nhau không nói chuyện với nhau. Khi bạn đã có một nhà máy được số hóa hoàn toàn, bạn cần có dữ liệu này lưu chuyển trong một kiến ​​trúc mở. Các nhà cung cấp, hệ thống và thiết bị cho mỗi phần có thể khác nhau, miễn là dữ liệu thời gian thực có sẵn trong các tiêu chuẩn mở để hỗ trợ các khoản đầu tư trong tương lai của bạn  vào AI hoặc tích hợp dữ liệu  từ các bộ phận khác nhau để đưa ra quyết định tốt hơn.

Đọc thêm   Plug and Play là chìa khóa để đưa IoT vào tương lai

Bài báo này được viết bởi Mario Ishikawa , CTO của PackIOT . Ông có bằng Cử nhân về Hệ thống thông tin tại Đại học Liên bang Santa Catarina, một trong những trường đại học tốt nhất ở Mỹ Latinh, và đã làm việc với tư cách Kỹ sư IIoT trong 24 năm qua, đã làm việc với SCADA, PLC, Hệ thống thực thi sản xuất,

You may also like

error: Alert: Content is protected !!