Когда машины стали умными

Как интернет вещей трансформирует промышленную отрасль и повышает ее производительность

Цифровая трансформация российского производства никогда не станет эффективной без внедрения промышленного интернета вещей. Почему предприятия все чаще стремятся делать свои заводы и станки умными, какой эффект дает система мониторинга и анализа собираемых данных, читателям RSpectr рассказал руководитель проектов группы внедрения «СИЭС Групп» Алексей Сусоев.

СТАНКИ НАБИРАЮТСЯ ИНТЕЛЛЕКТА

Промышленный интернет вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) является одним из инструментов цифровой трансформации производства. IIoT делает предприятия более гибкими, понятными, эффективными и создает данные для последующего анализа.

В таких странах, как Китай, Япония, США, Германия рост рынка промышленного интернета вещей составляет 20-28% в год. В России этот показатель ниже – 8-15%, а в денежном выражении, по разным оценкам экспертов, в этом году составит 50-90 млрд рублей. В целом мы видим динамику развития отрасли и перспективы роста в нашей стране.

Решая задачу контроля производства через интернет вещей, предприятия делают первый шаг в индустрию 4.0

Система мониторинга формируют среду, где машины начинают понимать свое окружение и общаться между собой по сетевому протоколу. Собираемые данные, готовая аналитика и отчеты на основе этих данных позволяют: увеличить загрузку оборудования, доработать технологию, зафиксировать факт вмешательства в технологический процесс, гарантируя контроль технической дисциплины. Выявлять узкие места производства, контролировать техническое состояние оборудования и фиксировать ошибки, анализировать время работы инструмента, создавать интерактивные 3D-двойники, различные дашборды и многое другое.

Существенную помощь оказывает установка терминала или промышленного планшета для оператора. Устройство подключается к платформе IIoT и позволяет идентифицировать персонал; указывать причины простоя; получать сменно-суточное задание; указывать операции и их количество; вызывать сервисного инженера.

Сегодня большинство российских руководителей понимают зачем им нужен на предприятиях промышленный интернет вещей. Создание экосистемы умных машин на заводах, которые обмениваются между собой информацией и передают объективные данные в единую базу для аналитики, вызывает интерес в самых разных отраслях.

На заре знакомства с промышленным интернетом вещей бытовало мнение, что IIoT – это про датчики и не более. Но платформы интернета вещей позволяют подключать не только оборудование и датчики, но также объединять в едином цифровом пространстве всевозможные Scada системы, базы данных. Процесс интеграции не занимает много времени. Период настройки и подключения на каждом предприятии разный и зависит от множества факторов, но в среднем 50 единиц оборудования подключается за месяц, а 150-200 за квартал.

ПРОМЫШЛЕННЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЭКОСИСТЕМЫ

Сегодня системы мониторинга можно подключить к любому оборудованию на производстве. Но это только начало. Чтобы увидеть эффективность от IIoT, необходимо интегрировать различные решения для автоматизации производственных процессов. Эффективно интернет вещей работает, когда, например, взаимодействует с MES, ТОиР, WMS-системами.

Данные, которые мы собираем с оборудования, позволяют подходить в ТОиР к плановому ремонту оборудования с точки зрения наработки и состояния станка. Мониторинг оборудования фиксирует все аварийные ситуации, уведомляет об этом ответственных лиц и не позволяет скрыть этот факт. 

Присутствует возможность предупреждать о возможных отказах и авариях с помощью обучения машинных данных. Система мониторинга IIoT позволяет сохранять данные для дальнейшего анализа.

Подготовленная аналитика и отчеты позволяют доработать технологию, сократить время цикла, что повлияет на увеличение выпускаемой продукции

Есть немало кейсов, которые показывают после анализа рост загрузки оборудования на 20-30% за счет выявление узких мест производства, контроля технологической дисциплины, доработки управляющей программы (УП) и сокращение времени на технологические «остановы» и простои оборудования.

К примеру, на одном из предприятий нам поставили цель – создать оперативную актуализацию плана производства при изменении загрузки, увеличение выпуска продукции. Для этого мы внедрили автоматизированный сбор информации о производственном оборудовании, контроль технологической дисциплины на производстве. Создали интерактивного цифрового двойника предприятия и разместили на нем информацию из системы планирования (модуль MES TechnologiCS). В итоге получили увеличение загрузки оборудования на 17%, повышение ритмичности производства, увеличение выпуска продукции. А также оперативный контроль хода производства за счет получения информации о нахождении требуемого заказа и получения полной картины цеха с возможностью цветовой индикации статуса станка на 3D-схеме предприятия. 

БЕЗОПАСНАЯ СЕТЬ

У некоторых заказчиков возникает закономерный вопрос – насколько защищена информация, собираемая при помощи системы мониторинга? При внедрении системы мониторинга, мы предлагаем несколько вариантов хранения данных. Первый способ заключается в том, что все подключаемое оборудование и сервер, где хранятся собираемые данные, находятся в периметре одной сети и не имеют никакой связи с внешним миром. Второй способ предполагает, что данные будут хранится на защищенном облаке. Конечно, первый способ является более надежным с точки зрения безопасности и чаще выбирается нашими клиентами. Поэтому мы можем гарантировать своим клиентам, что извне подключиться к производственным данным невозможно, если клиент этого не пожелает, а сам мониторинг происходит в фоновом режиме и никак не влияет на работу подключенного оборудования. Так же поддерживается шифрование данных. Если предположить, что промышленный шпион все-таки попал каким-то чудом внутрь закрытого периметра предприятия и смог подключить свой носитель для скачивания информации из локальной защищенной сети, ему практически невозможно будет обойти систему кибербезопасности. Теоретически предположим, что он смог это сделать, но и тогда все данные на его носителе окажутся малопригодными, поскольку зашифрованы сложным кодом.