4 Concetti Fondamentali per Qualsiasi Progetto di Analisi

In qualità di Application Engineer, cose come router, switch e cavi Ethernet sono stipati in una scatola nera, raramente per essere visti o presi in considerazione. Tuttavia, è importante avere una conoscenza di base dell'architettura di rete per capire come le informazioni vengano introdotte nelle nostre applicazioni software.

A fine giornata, avremo un sensore fisico che leggerà un tipo di metrica, ad esempio temperatura, vibrazione, posizione, stato. Il sensore trasmette questi dati direttamente alla nostra piattaforma software o, più tradizionalmente, a qualche controllore industriale. Per vostra informazione un controller industriale è solo un computer specializzato che è cablato per leggere dati o eseguire azioni corrispondenti ai dispositivi fisici nella nostra struttura.

Indipendentemente dal fatto che il nostro software comunichi direttamente con i sensori o tramite un controller industriale, la piattaforma deve parlare un linguaggio comune con i dispositivi. Fortunatamente, le industrie si sono standardizzate su diversi protocolli aperti. Ecco una tabella dei protocolli comuni e dei settori che servono:

Protocollo	Industria
BACnet	Building Automation
Ethernet/ IP	Building Automation
OPC	Discrete and Process Manufacturing
Modbus	Universal
SNMP	IT Operations

• Web API – e.g., REST or SOAP services 
• Databases – e.g., Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server (MSSQL)  
• Raw text files – e.g., system logs, .CSV files 

Ecco un'illustrazione semplicistica della nostra architettura di rete:



Una volta stabiliti i protocolli e i metodi per ricevere i dati dai nostri dispositivi, abbiamo creato una connessione tra i nostri asset fisici e i server sulla nostra rete. Questa connessione ci fornisce un afflusso di dati grezzi ed è quindi nostro compito organizzarli e trasformarli in informazioni utili.

2. Organizzare i Dati nel nostro Progetto

Per fare qualsiasi cosa con i nostri dati, abbiamo bisogno di un metodo consolidato per organizzare e successivamente fare riferimento a tali dati. Questa organizzazione stabilisce una nomenclatura coerente che possiamo quindi utilizzare durante il nostro progetto. Ciò aggiunge un po' più di lavoro in anticipo, ma riduce significativamente i tempi di progettazione man mano che il progetto cresce. Sappiamo esattamente dove cercare i nostri dati e abbiamo un modello per tutti i nuovi pezzi che potremmo aver bisogno di aggiungere ai nostri progetti in futuro.

Oggi userò un esempio preso da un progetto di automazione degli edifici. (Domani potrebbe essere altrettanto facilmente una fabbrica, o un impianto di trattamento delle acque, o un aeroporto, o... Penso che abbia reso l'idea.) Gran parte dei nostri progetti di gestione dell'energia e rilevamento dei guasti iniziano con l'integrazione con il sistema di gestione degli edifici (BMS) esistente del cliente. Un BMS è un sistema basato su computer che controlla componenti meccanici ed elettrici, come unità di trattamento dell'aria, regolatori d'aria variabili, ecc. Il software ICONICS può anche fungere da BMS, ma possiamo comunicare altrettanto facilmente con quello che già avete. La maggior parte dei BMS sono una combinazione di diversi fornitori di hardware. Ciascuno di questi provider potrebbe fare riferimento alla stessa metrica con standard di denominazione leggermente diversi. Per esempio:
 
Fastidioso, vero? Il nostro operatore non ha solo bisogno di sapere che Supply Air Temperature = SAT, ma che può anche essere uguale alla Supply Air Temp, o talvolta AI 00, a seconda del monitor davanti al quale è seduto. Questo diventa rapidamente un esercizio di proprietà transitivo quando si parla di collegare apparecchiature da centinaia di edifici.

Il nostro modello di dati ci evita questo gioco stabilendo, all'inizio di un progetto, che la temperatura dell'aria di alimentazione = SAT indipendentemente dagli standard di denominazione del fornitore A, B o C.

La creazione del modello di dati rende inoltre molto più semplice il processo di memorizzazione delle informazioni.

3. Memorizzare le Informazioni in un Storico Dati

Per eseguire qualsiasi analisi; se si tratta di rilevamento e diagnostica dei guasti (FDD), controllo statistico del processo (SPC) o efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE); dobbiamo osservare il nostro processo nel tempo e confrontare i valori attuali con un obiettivo definito.

Questo confronto richiede un metodo per la memorizzazione di dati di serie temporali. Nell'automazione industriale, questo strumento è chiamato storico dei dati o storico dell'impianto. Uno storico datiè un'applicazione software che registra i dati in tempo reale in un database di serie temporali. L'archiviazione sottostante può avvenire in un database relazionale standard (ad es. Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server) o in un file flat proprietario creato dal software di registrazione.

Il metodo di archiviazione e i pro ei contro di ciascuno non sono importanti per questa discussione. La parte importante è:

1. Riceviamo dati in tempo reale.
2. I dati sono organizzati e facilmente consultabili.
3. Sappiamo dove memorizzarli.

Dopo aver stabilito una posizione a lungo termine per i nostri dati, possiamo iniziare a estrarli per analizzare le nostre operazioni e trasformare le nostre metodologie di miglioramento continuo da reattive a proattive. Per evitare un disordine confuso di informazioni storiche, dobbiamo considerare come funziona questo processo di estrazione o interrogazione.

4. Interrogare i Dati Per Creare un Contesto

Nel mondo degli affari, chiamiamo interrogare i dati, "tagliare e tagliare a dadini" i dati. In poche parole, affettare e tagliare a dadini è filtrare, ordinare e contestualizzare i tuoi dati in tempo reale. State ottenendo le informazioni giuste per gli asset, quando e dove ne avete bisogno.

Ad esempio, il consumo energetico complessivo è ottimo, ma è ancora meglio avere la possibilità di confrontare il consumo energetico dell'Edificio A con il consumo energetico dell'Edificio B nell'ultimo giorno, settimana, mese o anno.

Fornire il contesto dei nostri dati storici ci consente di aggregare e riconoscere i trend nei nostri dati e iniziare a estrarre informazioni utili a vantaggio dell'impresa nel suo insieme. Questo contesto offre ai nostri indicatori chiave di prestazione (KPI) e analisi una spina dorsale che offre a te e ai tuoi operatori la sicurezza di agire; ottimizzazione di un processo, messa a punto di un macchinario, ecc.; tutto ciò guida il miglioramento dei nostri profitti.

Ricapitolando

I dati non appaiono magicamente sui nostri server. Richiedono connessioni fisiche (o wireless) con apparecchiature reali. I dati grezzi stessi sono spesso privi di significato. Noi, come ingegneri, non solo abbiamo bisogno di organizzare i dati, ma anche di archiviarli in modo da poter interrogare sottoinsiemi di informazioni e trarre conclusioni che guidano azioni che equivalgono a reali risparmi sui costi.

La creazione di un sistema per leggere, organizzare, archiviare e interrogare i nostri dati apre un'ampia gamma di possibilità che vanno dal controllo statistico del processo, alla diagnostica di rilevamento dei guasti, all'efficacia complessiva delle apparecchiature e all'analisi energetica fino, sì, anche agli algoritmi di apprendimento automatico.

OK. Quindi?

Che ci crediate o no, esiste un intero mondo di software dedicato alla lettura, organizzazione, archiviazione e interrogazione dei dati di automazione industriale. Questo "mondo" ha due sottoinsiemi, Human Machine Interface (HMI) e Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA).

ICONICS è leader mondiale nel settore del software HMI SCADA dal 1986 e miglioriamo continuamente le nostre soluzioni e creiamo contenuti per i nostri clienti.

In uno dei nostri ultimi eventi, Connect 2020, Gary Kohrt – Vice President of Solutions and Services e Io abbiamo presenziato la sessione, Disrupt or be Disrupted: Using Advanced Analytics to Transform Your Operations, dove abbiamo trattato gli stessi argomenti di cui abbiamo discusso oggi, ma in modo molto più approfondito. Per fare un ulteriore passo avanti, abbiamo approfondito questi argomenti e il modo in cui li applichiamo a progetti reali in più settori nella sessione denominata, Leverage ICONICS Analytics Platforms in Manufacturing and How KPIWorX Makes Dashboarding Easy.

Quindi, controllate i video del nostro evento virtuale e non esitate a contattarmi direttamente per qualsiasi domanda all'indirizzo email luke@iconics.com.