Témakör:
Az IIoT az érzékelőkkel kezdődik
Megjelent: 2019. június 28.
Az elmúlt néhány évtized során az ipari automatizálás lehetővé tette a gyártócégek és feldolgozóipari vállalatok számára, hogy csökkentsék költségeiket, és még több hozzáadott értéket kínáljanak ügyfeleiknek. A valós idejű hálózatok bevezetésével a robotok, szállítószalagok és technológiai berendezések képesek közölni egymással állapotukat, így gondoskodva a műveletek zökkenőmentes működéséről.
Ahogy a költségek és a gyors piacra kerülés nyomása egyre fokozódik, az ipari felhasználóknak nem csupán nagyobb rálátásra van szükségük ezekre a rendszerekre, de egyúttal fel is kell ruházniuk őket a változásokra való intelligens reagálás képességével, akár külső erők, akár belső tényezők váltják is ki ezeket a változásokat. Mivel ezekben a rendszerekben a meghibásodások gyakran vészhelyzetet idéznek elő, a lehető leggyorsabb – vagy akár előzetes – hibaészlelési képesség létfontosságú. Ha korán megtörténik a figyelmeztetés a problémákra, akkor a megelőző karbantartás ütemezésével megakadályozható a termelés leállása, és fennakadás nélkül terelhető a tartalékrendszerekre a gyártási folyamat. A rendszer állapotát meghatározó számos paraméter valós idejű mérése által az ipari eszközök internetes hálózata (Industrial Internet of Things, IIoT) képes átalakítani a nagyvállalat változásokra való reagálásának képességét.
Az IIoT hajtóerejét jelentő belső ismereteket ugyanúgy az érzékelők biztosítják, ahogy az IIoT számára szükséges mérési eredményeket is. Jóllehet a gépi eszközök szép számmal tartalmaznak már különféle típusú érzékelőket, az általuk biztosított adatok gyakran elzártan tárolódnak – csak az a berendezés képes felhasználni őket, amelyhez az érzékelők közvetlenül csatlakoznak.
Valós idejű adatok
Az IIoT az ipari szervezetek által összegyűjtött adatokat ugyanúgy hozzáférhetővé teszi, ahogy az örökölt rendszerekben rögzített adatokat is képes egyesíteni az okosérzékelővel ellátott kijelölt csomópontokról származó mérésekkel. Az IIoT révén az érzékelős csomópontok ezen új generációja alapvető szerepet játszik a szervezet által már birtokolt – de az összefüggések hiányában valós időben nem alkalmazható – adatokban rejlő erő felszabadításában. Az adatokat olyan felhőalapú elemzési platformok teszik elérhetővé, amelyek a bejövő adatokban nemcsak nyomon tudják követni a trendeket, hanem a különböző adatforrások között összehasonlításokat is végeznek, hogy kiszámítsák egy adott rendszer legjobb cselekvési útjait.
Példaként vegyünk egy szemétszállító teherautókból álló flottát, amely a zsúfolt, forgalmas városban rendszeres időközönként kiüríti a gyűjtőtartályokat. A teherautók hagyományosan egy olyan állandó napi vagy heti útvonalat járnak be, amely során minden tartályt felkeresnek és kiürítenek – azok telítettségétől függetlenül. Számos esetben előfordul, hogy míg egyes tartályok szinte üresek, addig másokból kicsordul a szemét, hiszen a gyűjtés ütemezése nem veszi figyelembe az azokat használó emberek létszámát. Ha azonban minden tartályra ultrahangos érzékelőt erősítenek, az rendszeres időközönként állapotfrissítéseket küldhet arról, mekkora a tárolt szemét mennyisége.
A felhőben található kiszolgálókon futó szoftverek képesek a gyűjtőtartályok állapotadatait más, általuk még elérhető információkkal kombinálni így például a város különböző részeire jellemző forgalmi torlódásokkal és időjárási jellemzőkkel, ami segíthet megjósolni, hogy a korábbi leolvasások alapján várhatóan milyen gyorsan telnek meg az egyes tartályok. A tényleges tartályállapot adatai nélkül azonban az időjárási és forgalmi adatok csak abból a szempontból hasznosak, hogy a segítségükkel meghatározhatók az útvonalukat esetleg lassabban teljesítő teherautók.
A tartályállapotra vonatkozó élő adatokkal felvértezve a szoftverek képesek dinamikusan kiigazítani a különböző teherautók útvonalát, kihagyva a sürgős intézkedést nem igénylő gyűjtőtartályokat. Ez nem csupán a teherautó által bejárt távolságot csökkentheti, de segít annak biztosításában is, hogy a begyűjtést a forgalom ne akadályozza. Ennek eredményeként egy új érzékelőtípus egyszerű hozzáadása nagyban javítja a hulladékgyűjtő szolgáltatás alkalmazkodókészségét. Ha magukra a teherautókra a tartózkodási helyet követő érzékelőket szerelnek, azzal a teherautók valós idejű átirányítása is lehetővé válik.
Feldolgozóipari környezetben az IoT-érzékelők technológiája az alkalmazkodókészség és rugalmasság nagyfokú javítása mellett az általános üzemidőt is megnöveli a különféle érzékelőmódozatok használata és kombinálása révén. Üzemi környezetben az érzékelők a rezgés és a hőmérséklet elemzésével megfigyelhetik a motor állapotát, ahogy a nyersanyagok feltöltöttségi állapotát is nyomon követhetik. Az érzékelők az üzem területén is végigkísérhetik az anyagokat a termékek összeállítása során. Az egyes raklapokon található RFID-címke azonosítja a terméket, így az útjába kerülő eszközök pontosan tudják, mi vele a következő teendő, amikor leolvassák a kódot az eszköz RFID-felületén.
A felhőalapú rendszer jelentősége
A működésüket IIoT-technológiák révén továbbfejleszteni kívánó szervezetek számára kulcsfontosságúak az optimális érzékelőtípusok, valamint annak meghatározása, hogy miként fogják az érzékelők közölni leolvasási eredményeiket az elemzési alrendszerekkel. A valós idejű alkalmazkodókészség maximális szintre emeléséhez nem minden elemzés a felhő peremén megy majd végbe. Gyakran a helyi jeltovábbítók dolgozzák fel a nyers adatokat, majd továbbítják az utasításokat a közeli működtetőszerkezeteknek és egyéb berendezéseknek, hogy fenntartsák a rendszer zavartalan működését. Ezzel párhuzamosan szűrik és rendszerezik is az adatokat, hogy a távoli felhő elemzési alrendszerei könnyebben fel tudják azokat dolgozni.
A felhő megkönnyíti a szervezeteknek a nagy teljesítményű számítási kapacitás igény szerinti elérését, hogy valós idejű ismereteket szolgáltassanak és maximalizálják a beérkező adatok értékét.
Az IIoT-adatok kezelésére szolgáló felhőalapú rendszerek sorába tartozik például a Schneider Electric EcoStruxure rendszere. A megoldás az alkalmazások, az elemzések és a szolgáltatások rétegeiből tevődik össze – az egyes iparágak, így többek között az épületirányítás, adatközpont-üzemeltetés, ipari vezérlés és villamosenergia-hálózatok igényeire finomhangolva. Mivel a felsorolt négy ágazatban használt rendkívül sokrétű hardverek és rendszerek támogatása szempontjából kulcsfontosságú az együttműködési képesség, az EcoStruxure eszközfüggetlen alkalmazások, elemzések és szolgáltatások széles körét teszi lehetővé a zökkenőmentes nagyvállalati integrációért. (1. ábra)
1. ábra EcoStruxure üzem és gép
Az EcoStruxure nemcsak a felhőben végzett feldolgozáshoz nyújt támogatást, de a peremvezérlő rétegben zajlóhoz is, amivel biztosítja a műveletek helyi felügyeletének, valamint a fejlett automatizálási és operátori lehetőségek támogatásának kritikus képességét. A helyi kiszolgálók vezeték nélküli jeltovábbítóként viselkednek a hozzájuk legközelebbi érzékelők számára. Azonban az olyan kis energiaigényű és nagy kiterjedésű hálózati (Low-Power Wide-Area Network, LPWAN) technológiák, mint a Sigfox és a LoRa támogatásával egyetlen jeltovábbító igen nagy területet képes lefedni, IIoT-támogatást nyújtva a villamosenergia-hálózat és a közmű-szolgáltatási alkalmazások felhasználóinak csakúgy, mint a mezőgazdaságban dolgozóknak. A távoli csatornák zsilipkapuihoz tartozó biztonsági figyelők éppen olyan hozzáférhetők lehetnek, mint a gyár vagy alállomás ajtóállapotának figyelői, a Sigfox és a LoRa rádiófrekvenciás kommunikációs tartományának köszönhetően többször tíz kilométerre bővítve a hatótávolságot. (2. ábra)
2. ábra Villamosenergia-hálózat