← Zurück zu IT, Managementsysteme und Software

Warum Hersteller SCADA-Software verwenden sollten, die für die IIoT-Generation erstellt wurde

Modulare On-Demand-Abonnementsoftware, die für 21st Century entwickelt wurde, bietet eine kostengünstige Vorhersageprozessanalyse zur Verbesserung der Effizienz.

Manchmal scheint es schwer, die wir in der zweiten Dekade des 21st Jahrhunderts sind bereits zu glauben; was schwieriger ist, auch zu glauben, dass die Mehrheit der Hersteller sind immer noch nur Technologie, die mindestens 30 Jahre alt ist. Viele dieser Systeme arbeiten wunderbar für das, was sie tun sollen, um, zu sammeln und speichern Daten und überwachen Systeme. Allerdings können diese Systeme allein nicht helfen, Industrieunternehmen, die Herausforderungen der heutigen globalen Markt gerecht werden.

Von Bert Baeck, CEO, TrendMiner

Bert Baeck, Geschäftsführer, TrendMiner

Von Bert Baeck, CEO, TrendMiner

Obwohl es mehrere Gründe für diese Situation ist, dass die Wahrnehmung ändert, ist zu schwierig und teuer ist die führende Ursache für Unternehmen zögerlich bleiben die Vorteile der neuen Möglichkeiten, die das Industrie Internet der Dinge (IIoT) versprochen zu nehmen. Eine kürzlich LNS Forschung Befragung von über 400 Fertigungs Führungskräfte zeigten die überwiegende Mehrheit der Unternehmen haben keine Pläne in IIoT Technologie in naher Zukunft zu investieren. Wenn man bedenkt, wie teuer viele der bestehenden Systeme sind, ist es verständlich, warum Industrieunternehmen nur ungern in neue Technologien zu investieren.

Leider suchen diese Führungskräfte oft auf alten Technologien, die gezwickt worden, um zu versuchen Vorteil IIoT Möglichkeiten zu nutzen und erfordern die aktuellen Systeme zu entfernen. Die gute Nachricht ist, gibt es sehr erschwinglichen Technologien, die speziell für das Internet-Zeitalter entwickelt, die mit bestehenden Systemen arbeiten Hersteller gewinnen einen tiefen Einblick in das Prozessverhalten zu helfen, die in schnellen ROI übersetzt.

SCADA Informationen sind wertvoller als je zuvor

SCADA-Systeme wurden ursprünglich entwickelt, um Daten und Überwachung von Prozessen zu sammeln. Da sie solch enorme Datenmengen erzeugen, wurden Historikern hinzugefügt, um diese Daten zu speichern. Zunächst wurden verwendet, Historiker regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden, wie Berichte für Behörden zu erzeugen. Führende Industrieunternehmen erkannten die in ihren Historikern versteckten Daten könnte wertvolle Informationen über die Anlagenprozesse zur Verfügung stellen und die Produktion, sondern der Zugriff auf und die Daten nutzen könnten sehr schwierig sein. Der Grund dafür ist, Historiker wurden nicht darauf ausgelegt, „lesen“ Zwecke oder eine Zwei-Wege-Übertragung von Informationen.

Manufacturing Execution System (MES) wurde in dem frühen 1990s in einem Versuch eingeführt, um die Lücke zwischen Produktion SCADA-Systemen und Enterprise-ERP-Software zu überbrücken. Sie versprachen auch Analysen zur Verfügung zu stellen, wie KPI-Daten, um Produktion Operationen zu verbessern. Während sie in der Lage gewesen, mehr erweiterte Funktionen als SCADA-Systeme zu bieten, sind sie teuer und erfordern häufig umfangreiche Engineering umgesetzt werden. Darüber hinaus wurden sie für ein anderes Unternehmen Ära entwickelt, in denen Systeme wurden noch weitgehend Silos untergebracht und Internet-Optimierung war weitgehend ein nachträglicher Einfall.

21st Jahrhundert Technology ist angekommen

Wenn wir die Menge an Zeit und Geld, Industrieunternehmen verbracht hat, für traditionelle Software betrachten, können wir die Zurückhaltung einiger Hersteller verstehen, um ihre Systeme zu verbessern. Sie sind immer noch in der Angst gefangen, dass jede neue Lösung als auch teuer sein wird, wie umfangreichen Engineering und Schulung für die Mitarbeiter benötigen. Darüber hinaus sind sie besorgt über in einen Zyklus von schwierigen und teuren Upgrades gesperrt immer, Patches und begrenzte Skalierbarkeit.

Um die Vorteile der IIoT-Unternehmen zu nutzen, benötigen sie die nächsten Lösungen, die zu diesem Zweck entwickelt wurden. Diese Lösungen sind in der Lage, den Nutzern das Beste aus neuen Technologien zu bieten, vor allem in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und Erschwinglichkeit.

Google für die Industrie

Wie bereits erwähnt, während die Historiker eine Fülle von wertvollen Daten zur Verbesserung der Operationen halten, ist der Zugriff auf diese Daten und die Umwandlung in umsetzbare Informationen zeitaufwändig und schwierig. Viele Anwendungen basierten auf Datenmodellierung, die umfangreiche Ingenieur- und Datenwissenschaftler durchführte. Infolgedessen wurden nur geschäftskritische Anwendungen gezielt, so dass große Verbesserungsmöglichkeiten verborgen wurden.

In 2008 wussten die Ingenieure von Covestro (damals Bayer MaterialScience), dass es einen besseren Weg geben sollte, um Zeitreihen zu nutzen. Sie arbeiteten mit verschiedenen Arten von analytischen Modellen und identifizierten ihre Einschränkungen für die Skalierung über Pilotprojekte hinaus. Schließlich waren sie in der Lage, ihre tiefen Kenntnisse der Prozess-Operationen zu verwenden, um "Muster Such-basierte Discovery und Predictive-Stil Prozessanalytik" für den durchschnittlichen Benutzer entwickelt zu schaffen. Die einzigartigen, mehrdimensionalen Suchfunktionen dieser Plattform ermöglichen es den Nutzern, präzise Informationen schnell und einfach zu finden, ohne teure Modellierungsprojekte und Datenwissenschaftler.

Strömungsüberwachung Graph

Abbildung 1: Die Kombination von Live-Daten mit historischem Kontext verkürzt die Analyse-Latenz zu sofort und bietet die Möglichkeit, Maßnahmen zu ergreifen, noch bevor ein Ereignis die Prozessleistung beeinflussen kann.

Ein einfaches Beispiel dafür, wie das funktioniert ist die Liedtitel-Anerkennung App Shazam. Während die von Shazam verwendete Technologie anders ist, ist das Konzept ähnlich. Anstatt zu versuchen, jede Note in einem Lied zu seiner riesigen Datenbank von Songs abzubilden, verwendet Shazam Mustererkennungssoftware, die "High Energy Content" oder die einzigartigsten Features eines Songs sucht und dann mit ähnlichen Mustern in seiner Datenbank übereinstimmt.

Dies ist eine sehr einfache Erläuterung eines komplexen Prozesses, aber das Wichtigste ist, dass es den Nutzern ermöglicht, schnell einen Liedtitel mit einer sehr hohen Genauigkeit zu finden.

Natürlich verlangt die Industrie anspruchsvollere Algorithmen, die über die bloße Suche hinausgehen können. Oft als Google für die Industrie, diese Software arbeitet, indem sie an bestehende Historiker-Datenbanken dann die Implementierung einer Spalte speichern Datenbank-Layer für einen Index. Diese Software macht es leicht, interessante Zeiträume zu finden, zu filtern, zu überlagern und zu vergleichen, um durch Chargen oder kontinuierliche Prozesse zu suchen.

Darüber hinaus ermöglicht diese Lösung der nächsten Generation den Anwendern, nach bestimmten Betriebsregeln, Prozeßabweichungen, Bedieneraktionen, Prozeßinstabilitäten oder Schwingungen zu suchen. Durch die Kombination dieser erweiterten Suchmuster freischalten die echten Informationen, die sie benötigen. Beispielsweise vergleicht ein Bediener mehrere Datenschichten oder Zeitperioden, um zu entdecken, welche Sensoren mehr oder weniger von der Grundlinie abweichen, dann Anpassungen vornehmen, um die Produktionseffizienz zu verbessern

Alles zusammen bringen

Neben der einfachen Suche bietet diese neue Technologie Prozessdaten-Kontextualisierung und prädiktive Analytik-Fähigkeiten. Ingenieure und Betreiber können eine Annotation zur Verfügung stellen, um einen besseren Einblick zu bieten. Die prädiktiven Analytik-Fähigkeiten ermöglichen eine frühzeitige Erkennung von abnormen und unerwünschten Prozessereignissen durch Vergleich von gespeicherten historischen Patterns mit Live-Prozessdaten. Darüber hinaus berechnet die Lösung die möglichen Trajektorien des Prozesses und prognostiziert Prozessvariablen und Verhalten, bevor es passiert. Dies ermöglicht den Betreibern die Möglichkeit zu sehen, ob die aktuellen Prozessänderungen mit dem erwarteten Prozessverhalten übereinstimmen und die Einstellungen proaktiv aktiv anpassen, wenn dies nicht der Fall ist.

21st Jahrhundert Geschäftsmodell

Diese kostenlose prädiktive Prozessanalytik (Entdeckung und Vorhersage) setzt auch ein modernes Geschäftsmodell ein: Online-Abo-Preisgestaltung. Neben der Prozessanalyse, die für alle Unternehmen erschwinglich ist, befreit es auch Unternehmen, die Zeit und das Geld für das Hinzufügen zusätzlicher Lizenzen und Upgrades zu verbringen. Jedes Mal, wenn sich ein Benutzer anmeldet, erhalten sie automatisch die neueste Version der Software.

Wie wir gesehen haben, haben Unternehmen nun die Möglichkeit, den Wert der Investition, die sie in qualitativ hochwertigen Historikern gemacht haben, zu erhöhen. Low-Cost-Vorhersageanalytik-Lösungen, die ihre bestehenden Historiker ergänzen, ermöglichen es Unternehmen, die von den Historikern gesammelten Daten besser zu nutzen, um wertvolle Einblicke zu liefern.

Mit einer erschwinglichen Plug-and-Play-Lösung, um neue Bereiche zur Verbesserung der Betriebseffizienz aufzudecken, wird die Frage Warum mehr Unternehmen nicht mit Software, die für die IIoT Generation erstellt wird. Die Zukunft ist hier und die Unternehmen können nicht mehr nur mit bestehenden Systemen betrieben werden, wenn sie in dieser neuen Welt wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Prozessindustrie Informer

Weitere Nachrichten

Hinterlasse einen Kommentar

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. erforderliche Felder sind markiert *

Diese Seite verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahren Sie, wie Ihre Kommentardaten verarbeitet werden.