制造行業面臨挑戰:遺留設備的混亂
工業物聯網(IIoT)邊緣分析商Crosser公司的聯合創始人JohanJonzon分享了一些關于制造商如何成功管理來自新設備和舊設備的數據的見解。
工業設施通常包含新的數字化設備和未考慮到連接性的遺留設備,除了可能連接到本地控制室或操作員的儀表板。畢竟,當一臺遺留設備正常運行時,工廠經理不太可能將資金用于升級到最新型號的設備。
因此,企業只投資于需要的新技術,尋找將它們集成到現有系統中的方法是很正常的。此外,隨著業務的擴展,他們通常會收購新設備。新舊設施的混合可能會增加混合部署的復雜性,從而很難簡化和統一來自所有不同位置和設備的數據。
通過工業物聯網(IIoT)改造遺留設備
雖然遺留設備可能是在工業物聯網興起之前制造的,但可以通過改造獲得類似的功能。這也稱為“包裝和擴展”,其中遺留設備“包裝”具有功能和連接性的設備,因此以多種方式擴展其范圍。通過更新設備并增加其功能,制造商還可以延長其使用壽命。這是因為在需要升級更換之前,該機器可以滿足企業的生產要求更長的時間。
為了收集設備性能數據,可以安裝測量振動、溫度或其他參數的傳感器。改裝到舊設備上的設備可以包括開放平臺通信(OPC)服務器、物聯網平臺和物聯網網關,它們支持新設備和舊設備之間的通信。
采用邊緣計算
讓遺留設備能夠收集數據提供了一種解決方案,但管理這些數據并賦予意義是下一個挑戰所在。人們必須首先考慮由許多新舊設備組成的網絡會產生大量數據。將數據傳輸到云端進行存儲和分析所需的帶寬可能很昂貴。這可以通過邊緣計算分析來緩解,邊緣計算分析可以充當設備和云端之間的橋梁,提供本地處理和存儲資源。
邊緣計算分析可以收集和過濾數據,根據業務規則存儲或發送到正確的位置。這意味著只有必要的數據從邊緣發送到內部部署系統,例如制造執行系統(MES)或企業資源規劃(ERP)。數據縮減可減輕內部部署系統的負擔并減少傳輸到云端的數據量,從而節省云計算和帶寬成本。
邊緣計算分析還能夠進行下采樣和匯總分析,這可以進一步減少必須發送到內部部署其他區域的數據大小。機器數據可以通過邊緣計算技術轉換為生活設施中所有設備和設備都能理解的通用語言,從而確保通信順暢。
然而,處理大量設備、大量數據以及各種不同的軟件和系統很快就會變得異常復雜。在一個可能導致混亂的領域,與可以簡化工業物聯網(IIoT)設備實施和管理的解決方案提供商合作非常重要。
力求簡單
用于工業物聯網(IIoT)的流式分析、自動化和集成的Crosser低代碼平臺在設計時考慮到了簡單性。Crosser公司的FlowStudio是該平臺的一部分,可讓員工輕松進行系統編程。FlowStudio由許多預先構建的模塊組成,這些模塊可以拖放以輕松構建數據流,而無需任何正式培訓或編碼知識。
創建的模塊組合可以在廣泛分發之前在“沙箱節點”或實時邊緣節點上進行測試。一旦對數據流感到滿意,它就可以在一次操作中部署在無限數量的邊緣節點上。FlowStudio旨在增強用戶之間的協作,例如自動化工程師、IT團隊和數據科學家,并且使用簡單直觀。
工業物聯網(IIoT)設備正在增加,但這并不意味著遺留設備將會落后。許多設施依賴于新舊設備的混合,必須對這些系統進行有效管理,以確保無縫通信和互補操作。企業可以通過將工業物聯網(IIoT)設備改裝到遺留設備上,并使用簡單的邊緣分析平臺來處理和存儲所有收集的數據,從而充分利用多樣化的系統。