Monitorovací proces měření a regulace
Monitorovací proces měření a regulace, ve kterém se k existujícímu PLC automatům, HMI jednotkám či vyhodnocovacím jednotkám připojí modul UCS™ X1, který data na jedné straně přijímá a na druhé bezdrátově odesílá do cloudového úložiště, je typickým příkladem vhodnosti implementace systému.
U takového řešení se při prvotní analýze výstupů zjistí, zda bude vhodné měřit a znát korelaci sbíraných dat s dalšími parametry jako například tlak v určitém úseku výroby, vlhkost ve specifickém místě, teplota okolí místa práce, prašnost, hmotnost, síla či jiné. I zde bude používán jeden z měřících modulů UCS™ X1, dle potřebného měřeného parametru.
Připojený modul UCS™ X1 umožní ukládání dat do databáze, která zajistí budoucí náhled na proces s cílem aktuální interpretace pro budoucí vylepšení a úspory. Nástroje pro zpracování dat (korelace mezi datovými signály, statistická analýza dat, matematické metody PCA a ICA) umožní tuto analýzu realizovat.
PŘÍKLAD POSTUPU PROCESU DIGITALIZACE V PRAXI
Monitorovací proces měření a regulace
Monitorovací proces měření a regulace, ve kterém se k existujícímu PLC automatům, HMI jednotkám či vyhodnocovacím jednotkám připojí modul UCS™ X1, který data na jedné straně přijímá a na druhé bezdrátově odesílá do cloudového úložiště, je typickým příkladem vhodnosti implementace systému.
U takového řešení se při prvotní analýze výstupů zjistí, zda bude vhodné měřit a znát korelaci sbíraných dat s dalšími parametry jako například tlak v určitém úseku výroby, vlhkost ve specifickém místě, teplota okolí místa práce, prašnost, hmotnost, síla či jiné. I zde bude používán jeden z měřících modulů UCS™ X1, dle potřebného měřeného parametru.
Připojený modul UCS™ X1 umožní ukládání dat do databáze, která zajistí budoucí náhled na proces s cílem aktuální interpretace pro budoucí vylepšení a úspory. Nástroje pro zpracování dat (korelace mezi datovými signály, statistická analýza dat, matematické metody PCA a ICA) umožní tuto analýzu realizovat.
Pro sledování stavu měřených veličin 24 hodin denně se připraví dashboard. Jedná se o prvotní výstup uložených dat a poskytuje informaci o tom, zda dochází k ukládání dat při současném zobrazení měřených hodnot, ze kterých již lze interpretovat určitá zjištění. Současně se provede nastavení alarmů, které umožňují obratem informovat o situaci vyžadující okamžitou reakci. Může se jednat např. o přetížení váhy, překročení maximální teploty, atp.
Pro prvotní analýzu managementu a datových inženýrů se připraví reporty o chování výrobního systému a jednotlivých částech. Díky těmto reportům lze stanovovat další kroky pro vylepšení procesu, požadavků zjištění dalších měření a nastavení hodnotících kritérií úspěšnosti provedených kroků pro optimalizaci.
Umělou inteligenci lze jako aplikaci základní umělé inteligence nebo přímo hlubokého učení (deep learning) aplikovat pouze při existenci většího množství dat. Tato data slouží pro trénování, validaci a testování neuronové sítě. Nejen z daného důvodu je tedy nutné spustit proces měření a ukládání dat co nejdříve.
Stránka zpět
Pokračování: Shrnutí
Obsah