Hành trình tăng năng suất quá trình sản xuất bắt đầu tại biên

Những nỗ lực tối ưu hóa trong bất kỳ công ty công nghiệp nào cũng có thể có nhiều hình thức. Các thiết bị và hệ thống có thể được chế tạo để hoạt động tốt hơn khi các chuyên gia quy trình áp dụng kiến ​​thức của họ. Nhận thức tình huống tốt hơn hỗ trợ những người vận hành các quy trình để trở nên có năng suất hơn. Cải thiện độ tin cậy giảm thiểu những nỗ lực cần thiết cho những người duy trì hệ thống tự động hóa. Mỗi trong số ba ví dụ này đều dựa trên dữ liệu ra quyết định tốt và bao gồm yếu tố con người. 

Nhiều ngành công nghiệp trên khắp thế giới gặp khó khăn trong việc tìm kiếm, thuê và giữ chân các công nhân lành nghề cho từng loại hình kỹ thuật, hoạt động và bảo trì này. Đó là lý do tại sao các công ty rất quan tâm đến các dự án để tăng năng suất nhân sự bằng cách thu thập dữ liệu phù hợp và đưa nó vào tay những người có thể tạo ra những thay đổi tích cực. Nói chung, những nỗ lực dữ liệu lớn này được gọi là internet công nghiệp của vạn vật (IIoT) hoặc Công nghiệp 4.0. Cả hai đều liên quan đến việc kết hợp các thiết bị biên thông minh hơn và kết nối chúng on-premise và trên đám mây, để thu thập và hợp nhất dữ liệu khác nhau.

Tính khả dụng của dữ liệu đang tăng nhanh và các cuộc khảo sát của Emerson cho thấy hơn 70% các công ty công nghiệp đã xác định rằng việc doanh nghiệp của họ thiết lập chiến lược IIoT vào năm 2021 là rất quan trọng để tạo ra giá trị từ dữ liệu của họ. Mục tiêu là cải thiện việc sử dụng dữ liệu vượt xa mức 5% phổ biến hiện nay, đồng thời tăng năng suất của các chuyên gia về vấn đề của họ. Có tới một nửa số người dùng cuối nhận ra sự thiếu hụt tài năng liên quan đến nhân sự có thể sử dụng dữ liệu này một cách hiệu quả, vì vậy họ đang tích cực tìm cách để thu hẹp khoảng cách này.

Các quy trình được kết nối có thể được thiết kế để kiểm soát thông minh hơn và giúp người dùng đưa ra quyết định thông minh hơn. Triển khai tính toán biên cho các quy trình công nghiệp và cơ sở hạ tầng là một khoản đầu tư thông minh vào các hoạt động để đạt được các mục tiêu IIoT để tối ưu hóa.

Bài viết này sẽ trình bày khái niệm áp dụng bộ điều khiển tự động hóa cạnh như một cách thu thập dữ liệu hiệu quả hơn, trực quan hóa nó và sử dụng nó để cải thiện giá trị so với các bộ điều khiển logic lập trình (PLC) hoặc hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA) .

Luồng dữ liệu mới 

Bởi vì các hệ thống tự động hóa truyền thống luôn hình thành tuyến đầu kết nối với các thiết bị hiện trường, chúng thường là nguồn dữ liệu chính. Nhưng điều này không còn độc quyền trong nhiều ứng dụng. 

Hình trên chỉ ra các tùy chọn mới có sẵn với kiến ​​trúc hệ thống tự động hóa hiện đại. Các khối màu xanh dương và màu vàng biểu thị luồng dữ liệu từ các cảm biến thông thường thông qua các hệ thống điều khiển và trực quan truyền thống, trong khi các khối màu xanh lá biểu thị luồng dữ liệu và điện toán IIoT on-premise. Cả hai nguồn có thể được chuyển đến hệ thống phân tích ngoài site và hệ thống chỉ báo hiệu suất chính (KPI).

Các cảm biến và bộ truyền động tiêu chuẩn thường được kết nối với các hệ thống điều khiển thời gian thực, và điều này sẽ tiếp tục là trường hợp. Đổi lại, các hệ thống điều khiển này sẽ cung cấp dữ liệu lên đến trực quan và các hệ thống cấp cao hơn. Nhưng như chúng ta sẽ thấy, ngay cả các nền tảng điều khiển cổ điển cũng có thể được hưởng lợi bằng cách kết nối thông qua thiết bị máy tính biên .

Tính khả dụng ngày càng tăng của các cảm biến thông minh giúp có thể cài đặt chúng song song với các hệ thống tự động hóa hiện có để cung cấp nhiều dữ liệu hơn, thường là từ các nguồn phi truyền thống. Các cảm biến và thiết bị IIoT này không cần báo cáo thông qua hệ thống phân cấp tự động hóa tiêu chuẩn vì chúng không bắt buộc phải điều khiển theo thời gian thực. Chúng có thể được sử dụng để theo dõi việc sử dụng năng lượng, độ rung của thiết bị hoặc điều kiện môi trường và chúng có thể được kết nối thông qua các phương pháp tính toán biên khác nhau. Khi nhiều thiết bị IIoT xuất hiện trực tuyến hơn các hệ thống điều khiển công nghiệp truyền thống, điện toán biên cung cấp một cách để tích hợp với các triển khai IIoT.

Xem thêm : Ứng dụng Edge Computing trong các Ứng dụng IIoT

Ưu điểm của việc kết hợp tính toán biên on-premise nằm ở phần cứng và phần mềm hiện đại, thân thiện với CNTT. điện toán biên thúc đẩy tích hợp dễ dàng với các mạng CNTT và đám mây, cũng như khả năng thực hiện nhiều tính toán và phân tích gần với lĩnh vực này. Dữ liệu từ các cảm biến truyền thống dễ dàng kết hợp với dữ liệu từ các cảm biến IIoT thông minh, dẫn đến một cái nhìn toàn diện mới cho phép phân tích để tối ưu hóa toàn bộ quá trình.

Nhiều tùy chọn phần cứng 

Có một số tùy chọn tính toán biên có sẵn. Edge Gateway là thiết bị kích hoạt IIoT cơ bản nhất. Chúng được triển khai đơn giản để kết nối với các thiết bị nguồn thông minh như PLC hoặc cảm biến thông minh, sau đó chuyển tiếp dữ liệu lên các hệ thống cấp cao hơn cả on-premise và ngoài site để phân tích thêm. 

Các thiết bị tính toán biên bao gồm các tính năng gateway và thêm khả năng tính toán. Các thiết bị tính toán biên không được sử dụng để điều khiển trực tiếp, nhưng chúng có thể xử lý dữ liệu, thực hiện các tính toán và thực hiện các nhiệm vụ phân tích khác. Bởi vì chúng được đặt gần máy hoặc quy trình, chúng có quyền truy cập vào dữ liệu có độ chính xác cao và độ trễ thấp, và chúng làm giảm tải máy tính và tải mạng cho các hệ thống ngược dòng. 

Bộ điều khiển biên là tùy chọn tính toán biên thú vị và có khả năng nhất để thực hiện các sáng kiến ​​IIoT. Bộ điều khiển biên dựa trên phần cứng bộ xử lý đa lõi mới nhất và sử dụng bộ ảo hóa ảo hóa phần cứng thời gian thực để tạo ra hai hệ điều hành hoàn toàn độc lập (Hình 2). 

Một hệ điều hành thời gian thực thực hiện một thời gian chạy xác định để cung cấp điều khiển logic tốc độ cao đáng tin cậy – về cơ bản là một PLC truyền thống. Một hệ điều hành đa năng thứ hai, trong trường hợp này dựa trên Linux, cho phép người dùng tạo các ứng dụng nhiều như họ sử dụng PLC. Hệ thống thứ hai này có thể được sử dụng cho SCADA hoặc các mục đích tính toán khác. Mỗi hệ điều hành hoàn toàn độc lập với  phần cứng và phần mềm và mỗi hệ thống thậm chí có thể được khởi động lại mà không ảnh hưởng đến hệ thống khác (Hình 3).

Mặc dù hai hệ điều hành là độc lập, chúng có thể tương tác với nhau một cách an toàn bằng cách sử dụng giao tiếp OPC UA. Giao tiếp hai chiều nghiêm ngặt này có thể được sử dụng sao cho:

• Hệ thống xác định cung cấp dữ liệu cho hệ thống mục đích chung
• Hệ thống mục đích chung có thể sử dụng các kết quả phân tích và các kết quả khác để thông báo cho hệ thống xác định các giá trị vận hành lý tưởng

Mặc dù hệ thống có mục đích chung có quyền truy cập vào thông tin bên ngoài từ các thiết bị trường IIoT khác hoặc các hệ thống cấp cao hơn, hệ thống xác định được tường lửa cẩn thận từ những ảnh hưởng bên ngoài này. Hệ thống xác định có thể tích hợp với thiết bị và I / O được điều khiển bằng giao thức PROFINET công nghiệp. Người dùng hiện có một phương tiện để cho phép phân tích dữ liệu tập trung trên đám mây hoặc phân tích phi tập trung ở rìa hoặc bất kỳ sự kết hợp nào của cả hai và phối hợp chặt chẽ với điều khiển thời gian thực.

Các nhà máy điện tái tạo và các hệ thống con phát điện khác có thể được coi là các quá trình có thể nhận ra năng suất được cải thiện bằng cách sử dụng điện toán biên hỗ trợ IIoT.

Kích hoạt khả năng As-A-Service

Thêm bộ điều khiển biên hoặc thiết bị cho bất kỳ hệ thống công nghiệp nào giúp người vận hành và nhân viên bảo trì tối ưu hóa và hỗ trợ hệ thống. Nó cũng tạo ra các khả năng mới, chẳng hạn như khả năng của Dịch vụ As-A-Service cho một luồng doanh thu mới.

Chẳng hạn, nếu thiết bị xử lý được cung cấp cho người dùng cuối bởi OEM, OEM đó có thể đã cung cấp hợp đồng dịch vụ thông thường để cung cấp vật tư tiêu hao, trả lời các cuộc gọi hỗ trợ kỹ thuật và gửi kỹ thuật viên đến hiện trường khi cần.

Công nghệ Edge cung cấp một cơ hội cho một cái gì đó hợp tác hơn. OEM có thể xem các lỗi thiết bị và hiệu suất trong thời gian gần như trên đám mây, cho phép nó hỗ trợ tốt hơn cho người dùng cuối với quyền truy cập trực tuyến trong khi tiết kiệm chi phí và sự chậm trễ của việc đi lại. 

Một OEM có thể lên lịch vận chuyển các vật tư tiêu hao và sửa chữa các bộ phận dựa trên giám sát thiết bị và cũng có thể sử dụng công nghệ cạnh này như một cách để cung cấp các nâng cấp và cải tiến.

Trong một số trường hợp, có thể có ý nghĩa đối với thiết bị công nghiệp được cho người dùng cuối thuê, với các khoản thanh toán được cấu trúc dựa trên thông lượng thiết bị và thời gian hoạt động. 

Bởi vì OEM đang đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn đối với hiệu suất của thiết bị, họ cần tầm nhìn rõ hơn vào hoạt động của nó, công nghệ cạnh có thể cung cấp.

Quy trình công nghiệp năng lượng tái tạo

Khách hàng công nghiệp vận hành nhiều loại quy trình. Ví dụ, các site công nghiệp năng lượng được thành lập không chỉ vận hành các thiết bị phát điện, mà còn nhiều hệ thống hỗ trợ tự xử lý, chẳng hạn như hệ thống nước và hơi nước làm mát. 

Các nhà sản xuất năng lượng tái tạo như máy phát điện thủy điện và thậm chí lắp đặt quang điện mặt trời có thể được coi là quy trình mà việc vận hành thiết bị phải được tối ưu hóa dựa trên điều kiện local và công suất phát điện phải phù hợp với nhu cầu lưới điện.

Tất cả các quy trình này là cơ hội để chuyển đổi các điều khiển độc lập cơ bản thành các hệ thống tích hợp IIoT. Phân tích cạnh có thể xử lý dữ liệu thời tiết theo thời gian thực và dự báo, đặc biệt quan trọng đối với việc lắp đặt năng lượng mặt trời, kết hợp với dữ liệu lưới để xác định mức độ vận hành tối ưu. 

Hiệu suất thiết bị có thể được theo dõi để cho phép bảo trì dự đoán, giảm chi phí vận hành và giảm thiểu mất điện. Các site thế hệ vi mô được kiểm soát tại local và chúng có thể được liên kết một cách linh hoạt và tiết kiệm.

Các nhà khai thác tiến bộ bắt đầu bằng cách thêm các hệ thống IIoT song song với các thiết bị hiện có để thu thập càng nhiều dữ liệu liên quan càng tốt. Để cài đặt mới, họ có thể chỉ định bộ điều khiển biên sẵn sàng IIoT. 

Sau khi có sẵn dữ liệu, các nhà khai thác có thể triển khai tăng dần và có hệ thống các phân tích tập trung và dựa trên cạnh, sử dụng các chuyên gia về chủ đề và thuật toán Máy học để cải thiện hiệu quả. Cuối cùng, các phương pháp tiếp cận thủ tục có thể được mã hóa trong các bộ điều khiển để nhận ra các hệ thống hoàn toàn tự động và tối ưu hóa.

Tối ưu hóa quy trình bắt đầu ở tại biên

Các nhà khai thác công nghiệp thuộc tất cả các loại đang đầu tư vào các cách để mang lại giá trị được cải thiện thông qua tự động hóa, cho dù họ đang nâng cấp các hệ thống PLC và SCADA cũ hoặc xây dựng các hệ thống mới. Họ có thể tiết kiệm tiền bằng cách triển khai phần cứng và phần mềm để giúp thiết bị hoạt động tốt hơn, cải thiện năng suất của người vận hành và tăng thời gian hoạt động.

Mỗi mục tiêu này đòi hỏi dữ liệu tốt làm nền tảng để đưa ra quyết định tốt nhất. Người dùng cuối đang nhận ra rằng chìa khóa để có được dữ liệu phù hợp nằm ở việc thực hiện các chiến lược IIoT hiệu quả. điện toán biên , dù được sử dụng để thu thập dữ liệu một cách hiệu quả hoặc như một nền tảng điều khiển tích hợp tiên tiến hơn, giờ đây cung cấp nhiều tùy chọn để tích hợp an toàn và dễ dàng tự động hóa OT cổ điển với các thiết bị IIoT mới và liên kết các thiết bị và bộ điều khiển này với đám mây bằng cách sử dụng CNTT hiện đại. công nghệ.

Tác giả : Vibhoosh Gupta là quản lý danh mục đầu tư cho đơn vị kinh doanh giải pháp tự động hóa máy của Emerson và quản lý danh mục hệ thống tự động hóa, PC công nghiệp và phần mềm IoT công nghiệp và các sản phẩm phần cứng cho tự động hóa công nghiệp.