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              工業物聯網不是取代過程控制和自動化系統

              放大字體  縮小字體 發布日期:2022-11-29  來源:控制工程網  瀏覽次數:905
               在過去幾年中,物聯網(IoT)發展迅速,連接了數十億設備和數百萬人,收集和共享了大量數據。它使用互聯網將日常的物理對象連接在一起。當然,這些物理對象必須嵌入感傳器、處理能力、軟件和其它技術,使它們能夠通過互聯網相互連接和通信。
                當物聯網用于工業和生產制造業應用時,它被稱為工業物聯網IIoT)。像物聯網一樣,IIoT 連接設備和人,收集和共享大量數據。它還使智能和自主機器能夠相互通信,并與更高級別的系統通信,如制造執行系統(MES)或企業資源規劃(ERP)。
                IIoT 幾乎已成為智能制造和工業 4.0 的同義詞。雖然智能制造包含的內容遠不止IIoT,但 IIoT 已經成為幾乎所有智能制造應用的基礎技術。
                與一些觀點相反,IIoT 根本不是要取代傳統的過程控制自動化系統。過程控制和自動化將始終需要對制造過程進行實時、閉環、規范的控制——而這些并不是 IIoT 的設計初衷。
                IIoT 最適合用于擴展過程控制和自動化系統的功能。它提供了這些系統不經常提供的額外功能,同時仍讓它們按設計完成工作。該理念是讓過程控制和自動化系統與 IIoT 各司其職,做它們自己最擅長的事情。IIoT 從如下5 個方面提升了自動化和控制系統的功能。
                1 生產監控,具有實時情境信息
                過程控制和自動化系統總是包括實時生產監控,但它通常是本地的,集中在特定的設備、特定裝置的運行和特定生產線上。有了 IIoT,就可以從過程控制和自動化系統收集和共享大量數據,從而可以實時獲得更廣泛的生產運營狀況視圖。
                例如,可以將生產計劃與實際生產進行比較??梢愿鶕a的批次跟蹤訂單??梢员O控機器和生產線的速度,并將其與產品時間表聯系起來??梢愿櫪速M和返工,并將其與訂單和批次聯系起來??梢詫崟r收集質量結果并與批次匹配。
                也可以根據批次和訂單查看產品庫存??梢愿鶕r間表、訂單和批次監控質量、成本和交付的制造關鍵性能指標(KPI)。所有這些都可以在不妨礙過程控制和自動化系統的情況下完成。
                2 資產性能跟蹤,更全面的制造狀況視圖
                過程控制和自動化還包括實時資產性能跟蹤,但它同樣通常是本地的,并專注于特定資產、工作中心、裝置運行和生產線上?,F在,隨著 IIoT 使用來自過程控制和自動化系統、MES 和 ERP 的數據,有可能將資產性能提升到更高的水平。
                資產、工作中心、裝置運營和生產線的績效,可以使用許多關鍵績效指標來衡量。一些最常見的 KPI 包括可用性、性能、質量、整體設備效率(OEE)、平均修復時間(MTTR)和平均無故障時間(MTBF)。它們還可以與整個制造運營中的訂單、操作和批次相關聯。這些 KPI還可以映射到維護和清潔活動,甚至個人和機組人員。
                這使我們能夠針對對性能影響更大的因素,對資產性能進行更廣泛的分析。它還可以更深入地探究資產表現不足的根本原因。它依賴于來自自動化和控制系統的數據,并將其與其它來源的數據相結合,以提供有關資產及其性能的更可靠的視角。
                3 設備維護,更深入的分析
                過程控制和自動化系統通常不直接涉及設備維護。然而,它們通常收集大量的設備數據,企業資產管理(EAM)系統或計算機化維護管理系統(CMMS)在基于狀態的維護方案中使用這些數據。IIoT 不直接涉及設備維護,而是依靠上述管理系統來完成它們的工作。
                IIoT 的擴展功能可更好地將這些系統連接在一起,并提供對資產維護更大的可見性??梢允褂?IIoT 實現基于狀態的維護(CBM)報警。維護活動可以與生產計劃掛鉤,并與特定訂單、操作、批次和質量結果掛鉤。通過分析維修前后的多個批次,可以對單個批次的影響進行更深入的分析。
                也可以根據更多的參數和 KPI 指標來對故障成本進行分析。還可以更詳細地分析預防性維護、推遲甚至取消維護,對關鍵 KPI(如成本、按時交付和客戶滿意度)的實際影響。
                自動化系統中的分析部分通常是關于壓力、溫度、流量和速度等關鍵制造參數的各種圖表。有了 IIoT,分析就不再僅僅是一些關鍵數據的幾個圖表或圖形,而是包括描述性、診斷性、預測性和規定性數據,并使用來自非常廣泛來源的數據。
                這就允許這些分析根據客戶、庫存、訂單、時間表、維護、成本、勞動力和其它據來映射制造數據。它提供了一個更好的運營績效整體視圖,允許對實際上市時間、成本變化、材料變化、質量趨勢、客戶滿意度趨勢、供應商質量和供應鏈績效等進行分析。
                4 物品標識 :RFID、條形碼集成
                條形碼和射頻識別(RFID)是生產制造運營中最常見的兩種識別技術。過程控制和自動化系統經常使用條形碼和 RFID 閱讀器作為其自動化活動的一部分,但這些活動的范圍往往有限。
                IIoT 擴展了條形碼和 RFID 的使用,并將其與過程控制和自動化系統集成在一起。這允許條形碼和 RFID 應用于生產制造運營的多個環節,例如管理原材料和包裝材料庫存、整個工廠的在制品庫存和產成品庫存。
                它還允許條形碼和 RFID 技術在整個生產制造運營中獲得更普遍的應用,支持過程中每個步驟所用材料的可追溯性。通過 IIoT 條形碼和 RFID 技術能夠收集和共享產品、材料、在制品、位置和移動數據,同時支持對這些材料進行實時管理。
                5 持續改進 :產品和過程數據聚合
                所有生產制造運營都有一個持續改進的流程。精益制造和六西格瑪是兩種常見的改進過程。過程控制和自動化系統通過向其提供有關生產制造活動的數據,來支持這些持續改進過程。
                IIoT 通過將產品數據和過程數據(包括來自過程控制和自動化系統、MES 和 ERP 系統的數據,以及可能來自許多其它系統的數據)聚合到正確的人手中,將其提升到一個新的水平。這正是作為持續改進過程的一部分所需要的,以識別問題,分析問題的根本原因,實施所需的改進,然后確認這些改進的有效性。
                IIoT 是對生產制造過程的補充
                過程控制和自動化系統將繼續存在,它們不會消失,并且需要它們來提供制造過程的實時閉環監管控制。IIoT是對這些過程的補充,而不是取代它們的手段。
                IIoT 擴展了過程控制和自動化系統,為其提供了額外功能,以新的方式使用其數據,并與許多其它來源的數據相結合。它提供了過程控制和自動化系統之外的一些功能,同時仍然允許這些系統做它們最擅長的事情。
                過程控制和自動化系統以及 IIoT 的協同工作,其效果要優于各部分獨自工作的總和。IIoT 是一個倍增器,與過程控制和自動化系統一起,提供了超出任何一方各自所能提供的能力。(作者:John Clemons)
                關鍵概念: 
                ■ 雖然智能制造包含的內容遠不止IIoT,但IIoT已經成為幾乎所有智能制造應用的基礎技術。
                ■ IIoT擴展了過程控制和自動化系統,為其提供了額外功能,使之以新的方式使用其數據。
               
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