Когда промышленные компании контролируют свои объекты, производятся большие объемы данных. Датчики проверяют данные о температуре, давлении, мощности или потреблении энергии. «Если вы сканируете с точностью до секунды, можно легко накопить несколько терабайт информации менее чем за неделю», — говорит доктор. Олаф Зауэр из подразделения автоматизации IOSB. Но часто отсутствуют подходящие методы оценки информации. «Сегодняшние операторы используют только около семи процентов этих данных для обслуживания или защиты от поломок», — добавляет Зауэр.
На Hannover Messe Digital Factory разработчики IOSB из Карлсруэ и Lemgo представят способы использования этого неиспользованного потенциала. Их системы могут обрабатывать собранные данные таким образом, чтобы значительно повысить эксплуатационную готовность предприятия при одновременном снижении энергопотребления.
Ученые из Карлсруэ сосредоточены на непрерывных процессах в химической или фармацевтической промышленности. «В Центре приложений промышленной автоматизации IOSB-INA Фраунгофера в Лемго мы разработали решения, которые мы можем использовать для простого мониторинга сложных производственных технологий и гибридных систем», — поясняет проф. Оливер Ниггеманн, заместитель главы IOSB INA в Lemgo.
Вместе эти методы подходят для всех видов капиталоемких промышленных предприятий, которые должны работать в течение длительных периодов времени. «Таким образом можно контролировать даже ветряные электростанции», — говорит Зауэр.
Исследователи используют интеллектуальные методы интеллектуального анализа данных для расчета оптимальных операционных шагов для каждого производственного процесса.
Затем эта эталонная модель сравнивается с данными текущих операций, чтобы быстро выявить и точно определить любые расхождения перед их тщательным устранением. Нет необходимости в подробном раздельном моделировании сложных конструкций завода. Специальные системы хранения данных записывают информацию в реальном времени и отправляют ее по сети в базу данных.
Затем программное обеспечение нормализует данные, делает их сопоставимыми и устанавливает взаимосвязи. Затем результаты представлены в ясной форме — например, в виде трехмерной карты. «Горы» и «долины» изображают отдельные фазы процесса; любые сбои или аномалии можно быстро выявить. «Наш инструмент уже некоторое время успешно используется в промышленности, — говорит Ниггеманн. "Набор инструментов proKNOWS, например, в настоящее время тестируется в двух проектах с отраслевыми партнерами."Ученые из Карлсруэ и Лемго также используют его для мониторинга и анализа энергопотребления предприятий. Эта информация позволяет не только судить о состоянии объектов, но и снизить их энергопотребление за счет соответствующих настроек органов управления. «Это то, что мы уже продемонстрировали с помощью технологии конвейерных приводов», — говорит Зауэр.
Шаг к Индустрии 4.0: Мониторинг состояния
«Мониторинг состояния» — это название, которое специалисты по производству называют этому использованию современных систем ИКТ для мониторинга промышленных объектов с целью предотвращения поломок.
Большинство промышленных компаний сегодня используют технологии такого рода, но во многих случаях они контролируют только отдельные компоненты, а не весь объект — даже если это то, что им следует делать. Это особенно актуально для непрерывных производственных процессов, где постепенное изменение может внезапно вызвать поломку, если операторы не будут следить за всеми переменными.
Одним из примеров может быть закупорка трубопровода в результате постепенного накопления отложений жидкого или вязкого материала на внутренних стенках трубы. Также редко люди создают эталонную модель непосредственно из собранных данных, как это делают инструменты IOSB. Дополнительная проблема заключается в том, что современные системы мониторинга обычно работают автономно и не являются частью производственной системы ИКТ. «Но промышленность осознала, что ей нужно наверстать упущенное, и явно наблюдается тенденция к интеграции их в системы управления производством (MES). Мы все еще далеки от видения Индустрии 4.0, в котором интеллектуальные машины автоматически сообщают о необходимости технического обслуживания или запасных частей.
Но наши методы приближают нас на один шаг к достижению этой цели », — говорит Зауэр.