Wykorzystanie IIoT do usprawnienia działań w zakładach przemysłowych

Więcej danych to po prostu więcej informacji do przetworzenia – i tyle. Kluczem do dobrej orientacji w funkcjonowaniu zakładu przemysłowego i do właściwego wykorzystania Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT) staje się dopiero oprogramowanie służące analizie tych danych.
Dzięki nowej generacji czujników przewodowych i bezprzewodowych można stosunkowo tanio generować i zbierać dane w ilościach, jakie nigdy przedtem nie były dostępne – a następnie przesyłać je do systemów sterowania i monitorowania procesów technologicznych, za pośrednictwem sieci lokalnych lub przez Internet. Operacje te mogą być wykorzystane do poprawy zautomatyzowanego sterowania w czasie rzeczywistym oraz do wsparcia zatrudnionych w fabryce inżynierów i operatorów w podejmowaniu jak najlepszych decyzji dotyczących pracy zakładu oraz utrzymania ruchu maszyn i urządzeń. Zebrane dane są bowiem dostępne dla specjalistycznych oprogramowań przeznaczonych do ich analizy i generowania użytecznych informacji, co powinno być wykorzystane przez personel fabryki do zwiększenia wydajności produkcji, diagnozowania problemów ze sprzętem i poprawy stanu BHP.
W efekcie rozwoju umożliwiających to wszystko technologii na popularności zyskały takie terminy i technologie, jak: Internet Rzeczy (IoT), Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT), Big Data i Przemysł 4.0 (Industrie 4.0). Postępy, jakie dokonały się na przestrzeni ostatnich kilku lat w dziedzinie czujników, technologii połączeń sieciowych i oprogramowania do analizy danych, wspólnie ułatwiają i obniżają koszty akwizycji, wysyłania, przechowywania oraz analizy informacji. Celem jest szybsze otrzymywanie lepszego wglądu w pracę zakładów.
Sieć IIoT może poprawić funkcjonowanie fabryk w inwestycjach typu brownfield, greenfield oraz aplikacjach związanych z dodatkowymi usługami. Wszystkie trzy mogą być opisane niezależnie, koegzystując jednocześnie w granicach tej samej fabryki.
Inwestycje typu brownfield (dosł. brązowe pole) – opisywane w kontekście funkcjonowania zakładu przemysłowego – odnoszą się do fabryk, w których dodaje się nowe czujniki do istniejących sieci sterowania lub zakładowych. Zwykle scenariusze tego rodzaju działań obejmują instalację bezprzewodowego systemu i czujników w celu rozszerzenia obszaru obserwowanego przez operatora oraz zwiększenia możliwości monitorowania pracy maszyn i urządzeń – lub dodanie czujników, które „zastąpią oczy i uszy” inżynierów przenoszonych do scentralizowanych ośrodków monitoringu.
Scenariusz inwestycji typu greenfield (zielone pole) dotyczy zupełnie nowych fabryk lub obiektów z projektami sieci IIoT, które będą już gotowe do pracy online. Jest to najbardziej rozpowszechniona opcja dla projektów inteligentnych miast lub dla sektora publicznego. Występuje tam, gdzie łączy się możliwości IIoT z systemami monitoringu opartymi na technologii chmury – projekty tego rodzaju nie są rozwijane wokół zainstalowanego w obiekcie systemu sterowania i monitoringu, może w nich nawet wystąpić brak infrastruktury systemu sterowania. Przykładami są: monitoring odległych magazynów zbiornikowych, stacji pomp i pojazdów – jako uzupełniający system dla istniejącego zakładu.
Zarabianie na usługach

Coraz bardziej popularne staje się zawieranie w sprzedawanych urządzeniach możliwości ich zdalnego monitoringu – sytuację taką opisuje termin „serwicyzacja” (servicization). Dostawcy pomp, zaworów i wielu innych urządzeń wprowadzają opcję realizowanego przez siebie ciągłego monitoringu sprzętu zainstalowanego w obiektach klientów. Korzyścią biznesową dla nabywcy jest niezawodność urządzenia i krótszy czas przestojów, jednak realnym czynnikiem napędowym tej usługi jest okazja dla dostawcy do dostarczania ekspertyz dotyczących działania sprzedawanych urządzeń i zarządzania nimi.
Każdy model powstaje według wspólnej architektury czujników, sieci komunikacyjnych oraz oprogramowania do analizy danych. Nowe technologie zapewniają, przy drastycznie obniżonych cenach, nowe możliwości w zakresie poprawy funkcjonowania fabryk. Dla ich właścicieli powstaje jednak kluczowe pytanie: „Jak uczynić nasze zakłady bardziej inteligentnymi?”. Odpowiedź zawsze powinna mieścić się w ramach kontekstu zysku końcowego: zapewnienia lepszego i szybszego rozeznania w pracy zakładu, parametrach maszyn i całych procesów.
W procesie zbierania danych punktem startowym modernizacji są czujniki. Monitorują one działanie „rzeczy” w sieci IIoT, czyli pomp, zaworów i innych urządzeń. Koszty wdrożenia i wykorzystywania czujników gwałtownie spadają, nadarza się więc okazja do zbierania coraz większej ilości danych. Dawniej personel fabryk przy podłączaniu czujników do systemów sterowania i monitorowania oraz oprogramowania analizującego dane mógł wykorzystać tylko standard 4…20 mA, technologię HART lub inne protokoły obiektowej magistrali danych (fieldbus). Dzisiaj da się zastosować wiele typów i metod połączeń przewodowych oraz bezprzewodowych, często wykorzystując jednocześnie wiele sieci w jednej fabryce (rys. 1).
Czujniki i połączenia sieciowe umożliwiają szybkie i tanie gromadzenie nowych danych z nowych źródeł, zaś do ich przesyłania oferowany jest szeroki zakres opcji nowoczesnych sieci. Czujniki bezprzewodowe z zasilaniem bateryjnym nie wymagają żadnych przewodów sygnałowych ani zasilających, tak więc mogą być instalowane w miejscach odległych od maszyn i urządzeń wyposażonych w połączenia przewodowe. Ponadto są w stanie bezpiecznie pracować całymi latami w obszarach niebezpiecznych, np. zagrożonych wybuchem.
Bezprzewodowe oprzyrządowanie umożliwia monitorowanie pracy wielu różnych maszyn, urządzeń i systemów, tam gdzie doprowadzenie przewodów jest trudne lub kosztowne.
Brownfield: wykorzystanie danych z pomp

Wyposażenie pompy w czujniki, podłączenie ich do sieci i oprogramowania do analizy danych umożliwia personelowi fabryk bardziej precyzyjne niż dotąd monitorowanie pracy takiej pompy i wykrycie problemów na długo przedtem, zanim ulegnie ona awarii i przestanie działać. Jest to przykład rozwiązania związanego z IIoT typu brownfield.
Jeszcze kilka lat temu wysokie koszty instalowania specjalnego systemu monitorującego ograniczały jego użycie tylko do najbardziej kluczowych pomp. Obecnie – wraz z możliwością stosunkowo łatwego dodania systemu monitorującego wykorzystującego technologię czujników bezprzewodowych – jesteśmy w stanie wykonać system monitoringu online dla wszystkich ważnych pomp (rys. 2).
System monitorujący zbiera dane dotyczące temperatury, ciśnienia, poziomu cieczy oraz innych zmiennych w czasie rzeczywistym i przesyła je poprzez bezprzewodową sieć kratową (WMN) do bramy sieciowej, która z kolei kieruje je do sterowni – już przewodowo, zwykle siecią Ethernet. Tam oprogramowanie do monitorowania pracy pomp analizuje dane z dziesiątek lub setek tego rodzaju urządzeń i alarmuje operatorów, jeśli wykryto potencjalne problemy. W pewnej rafinerii o wydajności 250 tys. baryłek dziennie, po zainstalowaniu systemu monitorowania pracy 80 pomp działających w całym kompleksie, roczne oszczędności wyniosły ponad 1,2 mln dol.! Przełożyło się to na okres zwrotu z inwestycji krótszy od sześciu miesięcy.
Podobne wyniki osiąga się w przypadku innych urządzeń, np. zaworów czy odwadniaczy. Z powodu trwającej presji na obniżanie kosztów elementów systemów, wartości wskaźników przychód/koszty (BCR) stale rosną.
Ostateczny cel IIoT: analiza danych
Szybszy i lepszy wgląd w pracę fabryk jest dobrym założeniem, jakie warto sobie postawić, nastawiając się na wykorzystanie Przemysłowego Internetu Rzeczy – ale nie najważniejszym. Aby bowiem poradzić sobie z „ogarnięciem oceanu danych” w sieci IIoT, wymagane jest specjalistyczne oprogramowanie do ich analizy. Takie, które obsługuje duże ilości informacji i zapewnia platformę integracyjną dla danych pochodzących z różnych źródeł.
Oprogramowanie do analizy danych powinno zapewniać pracownikom fabryk – znającym proces technologiczny, maszyny, urządzenia i realizowane operacje – błyskawiczną ocenę sytuacji w zakładzie. Powinno też być łatwe w użytkowaniu, tak by nie wymagało czasochłonnego pośrednictwa, np. w postaci konsultacji z dostawcami oprogramowania lub tzw. badaczami danych (data scientists). Tempo oceny sytuacji znacznie zwalnia, jeśli wymagane jest zaangażowanie dodatkowych osób, wprowadzających opóźnienia do procesu analizy danych. Zmiany, których nie da się w szybkim tempie zidentyfikować i wdrożyć (tak aby wpłynęły na wyniki produkcji), mają dla zakładu małą wartość.
Jeśli więc np. system monitorujący pracę pomp wysyła dane do oprogramowania przeznaczonego do analizy problemów charakterystycznych dla pomp, inżynierowie utrzymania ruchu muszą mieć możliwość natychmiastowego ich wykorzystania, dokładnie rozumiejąc, jakie informacje oprogramowanie im przekazuje.
Autor: Michael Risse jest wiceprezesem korporacji Seeq.
Tekst pochodzi z nr 2/2017 magazynu "Control Engineering". Jeśli Cię zainteresował, ZAREJESTRUJ SIĘ w naszym serwisie, a uzyskasz dostęp do darmowej prenumeraty w formie drukowanej i/lub elektronicznej.