UDÁLOSTI

2019-03-14

Sběr dat a čtvrtá průmyslová revoluce

Cílem čtvrté průmyslové revoluce je vytvoření inteligentní továrny, spojující inteligenci nabízenou IT systémy s automatizací. V inteligentní továrně je strojní park ve výrobní hale propojen s IT systémy prostřednictvím Internetu nebo cloudu a shromážděná data a automatizace přispívají ke strojovému učení.

Průmysl byl vždy zdrojem mnoha inovací. Jelikož však může být jejich zavádění spojeno s rizikem zavedení rušení do systémů, které by normálně fungovaly efektivně a ziskově, musejí existovat silné a odůvodnitelné předpoklady ke změně. Poměrně rychlá snaha o zavedení čtvrté průmyslové revoluce se může přičinit o konkrétní a často značné finanční přínosy, které nabízejí inteligentní továrny, což může být jedním z takových předpokladů.

Przechwytywanie danych oraz czwarta rewolucja przemysłowa

Data ze zpráv různého druhu potvrzují, že průmysl je velkým prostorem pro rozvoj internetu věcí (IoT). Většina strojů, které mohou být připojeny do sítě, již existuje a nyní se nacházíme v přechodném období, ve kterém průmysl bude chtít modernizovat již fungující zařízení, bez ohledu na jejich stáří. Jelikož jsou výrobní stroje často jednou z největších kapitálových investic ve firmách, je takové jejich přizpůsobení potřebám IoT důležitým strategickým rozhodnutím. Výměna strojů pouze za účelem získání síťové zásuvky je spíše nerentabilní, proto musejí firmy hledat jiné možnosti, jak se připojit k bohatství informací, které jsou uvězněny v těchto zařízeních.

Vzdálená I/O zařízení zajišťují cestu pro realizaci tohoto propojení s IoT a jsou krokem vpřed ve směru čtvrté průmyslové revoluce. Brainboxes tvoří mnoho zařízení, které se mohou připojit prakticky ke všemu a získat informace, které následně vyšlou do sítě nebo do cloudu. Pochopení, jak nás prostý sběr dat může přivést od stroje k informacím, může objasnit ideu čtvrté průmyslové revoluce a ukázat způsoby, jak se vypořádat s její realizací.

Strojní signály

Stroje generují signály ihned po zapnutí. Jednoduchým příkladem je kontrolka informující, že stroj je napájený. Uvnitř stroje se budou generovat signály, že se mají zapnout ventilátory v závislosti na teplotě nebo změnit barva svitu v případě, kdy se dopravník zastaví. Mimo stroj existují rovněž signály, které generují různá čidla. Mnoho z nich lze změřit pomocí jednoduchého čidla se dvěma vodiči, což vytváří velmi snadno dostupný způsob monitorování stroje.

Signály na této úrovni mohou být velmi jednoduché (vysoký/nízký, zapnutý/vypnutý, 1/0) a připomínat šum, který sám o sobě nemnoho znamená. Ale takový vstupní signál je dostačující pro vzdálená I/O zařízení. Může být odebírán ze stroje, PLC, HMI nebo z nezávislých nebo doplňkových čidel.

Przechwytywanie danych oraz czwarta rewolucja przemysłowa

Stav stroje

Když přiřadíme takovým signálům hodnotu, začínají být pro nás užitečné. Na příklad, když má signál posílaný do ventilátoru vysokou úroveň, znamená to, že je zapnutý. Propojíme-li ho se spuštěním dopravníku, získáme stroj připravený ke stavbě. O tom, že se stroj nachází ve správném stavu, informuje zelené světlo. Když je zelené světlo zapnuté a čidlo detekuje předmět, můžeme říct, že byl vytvořen výrobek.

Statistika stroje

Pomocí záznamu a analýzy stavu stroje můžeme začít zjišťovat, jak dlouho stroj během směny pracoval nebo jak dlouho trvalo provedení celého cyklu a smontování výrobku. To jsou základní údaje pro výpočet rovnice celkové efektivnosti zařízení. Je nezbytné uchovávat shromážděné informace v databázi, která se může nacházet na serveru, v cloudu nebo v daném zařízení, což je známé jako distribuované zpracování.

Informace

V zásadě mohou být statistiky strojů po určité době přetvořeny na základě existujících vzorců na užitečné informace. Na příklad můžeme hledat korelaci pracovní teploty stroje a jeho poškození, což nám může usnadnit optimalizaci plánované údržby.

V tomto místě dosahujeme úrovně, ve které jsme na krok od výrobní haly, ve které jsou mechanické procesy vyvíjeny na základě vlastností a nuancí, které jsou výjimečné pro profil a charakter naší činnosti. Získané informace a změny mohou být překvapující i kráčet mimo výrobní linku.

Inteligence

Przechwytywanie danych oraz czwarta rewolucja przemysłowa

Poslední úrovní je využití inteligentního softwaru, který se naučí vzorce strojů, a implementace plánované údržby. Tato část vyžaduje jisté speciální dovednosti, ale naštěstí jsou již dostupné platformy, které mají za cíl pomáhat v této oblasti: IBM Watson, Google Cloud Prediction API a TensorFlow, Microsoft Azure a Mindsphere od Siemensu. Všechny nabízejí způsoby založené na cloudu, které umožňují analýzu dat, bez ohledu na jejich množství a určení.

Software tohoto typu je stále v rané fázi vývoje a ukáže se, které platformy se přizpůsobí a které nepřežijí. V průmyslu se může objevit větší rozšíření sofwaru důvěryhodných, známých značk, jako je Siemens. Menší podíl bude mít software s otevřeným zdrojovým kódem a software firem spojených s IT, jako na příklad Google. Firmy, které již realizovaly projekty reagující na potřeby průmyslu, mohou rychleji a efektivněji zavádět optimalizovaná, inovativní řešení. Ty nejlepší rychle a bezproblémově začleňují software do pozadí našeho žibota a zajistí užitky, urychlení, usnadnění a integraci. Nejinak by to mělo být ani se systémy vytvářenými v rámci čtvrté průmyslové revoluce.

Brainboxes nabízí spolehlivá číslicová a analogová zařízení, která mají skvělou kompatibilitu, jak hardwarovou, tak i programovou. Umožňují zákazníkům udělat velký krok směrem k jejich čtvrté průmyslové revoluci, nezávisle na tom, kam vede.

linecard

Produkty uvidíte, až vyberete výrobce nebo kategorii

Quick Buy

?
symbol zboží objednané množství
Náhled

Další volby Quick Buy

epayment_home

Tato stránka používá soubory cookie. Pokud se chcete dozvědět více o souborech cookie a možnostech jejich nastavení, klikněte zde.

Příště nezobrazovat