Waarom zijn fabrikanten die gebruik maken SCADA Software gemaakt voor de IIoT Generation?

Modular, on-demand subscription software built for the 21st Century offers economical predictive process analytics to improve efficiencies.

Door Bert Baeck, CEO, TrendMiner

Bert braeck trendminer

Op sommige momenten lijkt het moeilijk te geloven dat we al in het tweede decennium van de 21st eeuw; wat nog moeilijker te geloven is dat de meerderheid van de fabrikanten zijn nog steeds alleen met behulp van technologie die ten minste 30 jaar oud. Veel van deze systemen werken wonderwel voor wat ze zijn bedoeld om te doen, te verzamelen en opslaan van gegevens en monitor systemen. Echter, deze systemen alleen kan het niet helpen industriële bedrijven te voldoen aan de uitdagingen van de huidige wereldwijde markt.

Hoewel er verschillende redenen voor deze situatie, de perceptie dat te veranderen is te moeilijk en duur is de belangrijkste oorzaak voor bedrijven om terughoudend te blijven om te profiteren van de nieuwe mogelijkheden beloofd door de Industrial Internet of Things (IIoT). Een recent LNS Research overzicht van meer dan 400 productie executives toonde de overgrote meerderheid van de bedrijven geen plannen om te investeren in IIoT technologie in de nabije toekomst. Als we bedenken hoe duur veel van de bestaande systemen zijn, is het begrijpelijk waarom industriële bedrijven zijn terughoudend om te investeren in nieuwe technologie.

Helaas zijn deze leidinggevenden vaak op zoek naar oude technologieën die zijn getweaked om te proberen om te profiteren van IIoT mogelijkheden en kan eisen dat het verwijderen van de huidige systemen. Het goede nieuws is dat er zeer betaalbaar technologieën die specifiek ontwikkeld voor het internettijdperk die werken met bestaande systemen fabrikanten te helpen winnen diep inzicht in proces gedrag dat zich vertaalt in een snelle ROI.

SCADA Informatie is meer waard dan ooit

SCADA-systemen werden oorspronkelijk ontworpen om gegevens en te controleren processen te verzamelen. Omdat ze zulke enorme hoeveelheden gegevens te genereren, werden historici toegevoegd om deze gegevens op te slaan. Aanvankelijk werden historici gebruikt om de wettelijke vereisten, zoals het genereren van rapporten voor overheidsinstanties vervullen. Toonaangevende industriële bedrijven herkende de gegevens verborgen in hun historici kunnen waardevolle informatie verschaffen over processen in de plant en de productie, maar de toegang tot en het gebruik van de gegevens zou heel moeilijk zijn. De reden hiervoor is historici zijn niet ontworpen voor “lezen” doeleinden of een twee-weg overdracht van informatie.

Manufacturing Execution System (MES) werden in de vroege 1990s geïntroduceerd in een poging om de kloof tussen werkvloer SCADA-systemen en enterprise ERP-software te overbruggen. Ze hebben ook beloofd om analytics, zoals KPI-gegevens te verstrekken, om de fabrieksvloer activiteiten te verbeteren. Terwijl ze in staat om meer geavanceerde mogelijkheden bieden dan de SCADA-systemen zijn geweest, ze zijn duur en vaak uitgebreide techniek worden uitgevoerd. Bovendien werden ze ontwikkeld voor een andere business tijdperk waarin systemen zijn nog grotendeels verzuilde en internet optimalisatie was grotendeels een bijzaak.

21st-eeuwse technologie is aangekomen

Als we rekening houden met de hoeveelheid tijd en geld industriële bedrijven hebben uitgegeven voor de traditionele software, kunnen we de terughoudendheid van sommige fabrikanten begrijpen om hun systemen te verbeteren. Ze zijn nog steeds gevangen in de angst dat een nieuwe oplossing en duur zal zijn als vereisen een uitgebreide engineering en training voor werknemers. Daarnaast zijn ze beducht steeds opgesloten in een cyclus van moeilijke en dure upgrades, patches en beperkte schaalbaarheid.

Om echt te profiteren van de IIoT bedrijven moeten de volgende generatie oplossingen die werden ontwikkeld voor dat doel. Deze oplossingen zijn in staat om gebruikers aan te bieden het beste van nieuwe technologieën, met name op het gebied van gebruiksgemak en betaalbaarheid.

Google voor de industrie

Zoals eerder vermeld, terwijl historici houden een schat aan waardevolle gegevens voor het verbeteren van operaties, de toegang tot die gegevens en om te zetten in bruikbare informatie is tijdrovend en moeilijk geweest. Veel toepassingen zijn gebaseerd op gegevens modellering, die een uitgebreide engineering en data wetenschappers nodig zijn om uit te voeren. Als gevolg daarvan werden slechts bedrijfskritische applicaties gericht, waardoor grote delen van verbetermogelijkheden verborgen.

In 2008, ingenieurs van Covestro (toen bekend als Bayer MaterialScience) wist dat er een betere manier om tijdreeksgegevens te benutten zijn. Ze werkten met verschillende soorten analytics modellen en geïdentificeerd hun beperkingen voor het opschalen dan proefprojecten. Uiteindelijk, waren ze in staat om hun grondige kennis van het proces operaties gebruiken voor het maken “patroon op basis van zoekopdrachten ontdekking en voorspellende-stijl proces analytics” ontwikkeld voor de gemiddelde gebruiker. Met de unieke multi-dimensionale zoekmogelijkheden van dit platform kunnen gebruikers nauwkeurige informatie snel en gemakkelijk vinden, zonder dure modelleren projecten en data wetenschappers.

stromingsbewaking grafiek

Figuur 1: De combinatie van live data met historische context verkort de analyse latency onmiddellijk, die een kans om acties te ondernemen, zelfs voordat een evenement kan proces prestaties beïnvloeden.

Een eenvoudig voorbeeld van hoe dit werkt is de titel van het nummer erkenning app Shazam. Hoewel de technologie die wordt gebruikt door Shazam is anders, het concept is vergelijkbaar. In plaats van te proberen om elke noot in kaart in een song zijn enorme database van liedjes, Shazam maakt gebruik van patroonherkenning software die “hoge energie-inhoud”, of de meest unieke kenmerken van een nummer zoekt dan past het aan vergelijkbare patronen in zijn database.

Dit is een zeer eenvoudige uitleg van een complex proces, maar het belangrijkste is dat het gebruikers in staat stelt om snel een songtitel met een zeer hoge mate van nauwkeurigheid.

Natuurlijk, industrie vraagt ​​meer geavanceerde algoritmen die in staat is meer dan alleen zoeken zijn. Vaak genaamd Google voor industrie, deze software werkt door aan te sluiten op de bestaande historicus databases vervolgens implementeren van een kolom winkel database laag voor een index. Deze software maakt het gemakkelijk te vinden, filter, overlay en vergelijken interessante perioden te zoeken door partijen of continue processen.

Bovendien is deze volgende generatie oplossing stelt gebruikers in staat om te zoeken naar specifieke operationele regimes, proces afwijkingen, acties van de operator, proces instabiliteit of trillingen. Door het combineren van deze geavanceerde zoekpatronen gebruikers ontgrendelen van de juiste informatie die ze nodig hebben. Bijvoorbeeld, een operator vergelijkt meerdere gegevenslagen of perioden te ontdekken welke sensoren meer of minder afwijkend van de basislijn daar correct productie efficiëntie

Breng het allemaal samen

Naast eenvoudig zoeken, deze nieuwe technologie biedt procesgegevens contextualisering en predictive analytics-mogelijkheden. Ingenieurs en operators kunnen annotatie om meer inzicht te verschaffen. De predictive analytics-mogelijkheden maken een vroegtijdige waarschuwing opsporing van abnormale en ongewenste proces gebeurtenissen door het vergelijken van opgeslagen historische patronen met live procesdata. Bovendien is de oplossing berekent de mogelijke trajecten van het proces en voorspelde procesvariabelen en gelaat voor het gebeurt. Dit geeft operators de mogelijkheid om te zien of recente wijzigingen proces overeen met het verwachte proces gedrag en pro-actief instellingen aan te passen wanneer dit niet het geval.

21st Century Business Model

Deze gratis predictive procesanalyse (ontdekking en voorspellende) maakt ook gebruik van een modern business model: online abonnement prijsstelling. Naast het maken van de procesanalyse betaalbaar voor alle bedrijven, deze ook bevrijdt bedrijven van de verplichting om de tijd en geld te besteden aan het toevoegen van extra licenties en upgrades. Elke keer dat een gebruiker inlogt, ze automatisch de laatste versie van de software te krijgen.

Zoals we hebben gezien, bedrijven hebben nu de mogelijkheid om de waarde van de investering die zij in hoge kwaliteit historici hebben gemaakt te verbeteren. Low-cost predictive analytics oplossingen die hun bestaande historici aanvulling stellen bedrijven in staat om de door historici verzamelde gegevens beter te gebruiken om waardevolle zakelijke inzichten.

Met een betaalbare, plug and play oplossing om nieuwe gebieden te ontdekken voor de verbetering van de werking efficiëntie wordt de vraag waarom meer bedrijven geen gebruik maakt van software die is gemaakt voor de IIoT generatie. De toekomst is hier en bedrijven kunnen niet meer werken uitsluitend met behulp van bestaande systemen als ze willen om concurrerend te blijven in deze nieuwe wereld.

Procesindustrie Informer

Laat een reactie achter

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd *

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.