¬°Hub de contenido!
Acceso a contenido educativo gratis.

Desmitificando la analítica: la hoja de ruta desde la perspectiva de un integrador

Examine los niveles de madurez de la convergencia de su fábrica, la información recopilada y los posibles pasos para lograr un análisis de datos sólido para una operación de manufactura.

Daniel C. Malyszko, Director de Operaciones y Consultor IIoT de Malisko Engineering.
Daniel C. Malyszko, Director de Operaciones y Consultor IIoT de Malisko Engineering.

Por Daniel C. Malyszko, Director de Operaciones y Consultor IIoT de Malisko Engineering.

Mucho se ha escrito, y se sigue escribiendo, sobre las virtudes de la transformación digital, la convergencia de tecnología de la información / tecnología operativa (TI / OT) y IIoT. Un factor fundamental de por qué un fabricante invertiría en estos es la adquisición de datos de la planta con el fin de convertir los datos en información procesable. El tipo de información y el nivel de análisis dependen en gran medida del nivel de madurez de la convergencia de la planta de los sistemas de automatización.

El lugar para comenzar es evaluar la base del modelo de convergencia de una planta, que se puede clasificar en cuatro categorías.

¬∑        Restrictivo: existen muchas redes OT sin convergencia ni interconectividad. Recolectar y agregar datos se vuelve dif√≠cil en el mejor de los casos.

¬∑         Funcional: la infraestructura de TO converge en una red integral. Los datos se limitan a compartir entre celdas de proceso y celdas de trabajo en la planta.

¬∑         Eficaz: las infraestructuras de red de TI y OT convergen, lo que brinda la oportunidad de entrelazar los datos de la planta con los informes comerciales.

¬∑         Innovador: las aplicaciones de OT, TI y comerciales crean una emergencia de f√°brica conectada capaz de realizar an√°lisis de datos efectivos que impulsan las decisiones comerciales.

Tenga en cuenta que las dos primeras clasificaciones anteriores restringen cada línea de negocio a centrarse en los silos del piso de la planta. Las clasificaciones tercera y cuarta ofrecen mayores oportunidades para que las empresas se centren en la misión, la visión y los resultados comerciales.

La necesidad de análisis de datos que contengan información descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva existe en varios niveles de una empresa de fabricación. (1)

¬∑         Los an√°lisis relacionados con las operaciones en el nivel del dispositivo de la planta son: "¬ŅEst√° funcionando correctamente un dispositivo?" [descriptivo], "¬ŅPor qu√© ocurri√≥ una falla en el dispositivo?" [diagn√≥stico], "predigo que ocurrir√° una falla pronto" [predictivo] y "¬ŅQu√© acciones se deben tomar para evitar la falla en el futuro?" [prescriptivo].

¬∑         Los an√°lisis de nivel de "sistema" suelen ser relevantes para los supervisores de planta y podr√≠an ser "¬ŅLa l√≠nea 1 funciona correctamente? [descriptivo], "¬ŅPor qu√© la calidad de la L√≠nea 1 es deficiente?" [diagn√≥stico], "Predigo que la L√≠nea 1 se est√° saliendo de la tolerancia". [predictivo] y "¬ŅQu√© acciones debe tomar el operador para evitar la mala calidad?" [prescriptivo].

El an√°lisis de nivel "empresarial" relativo a la gesti√≥n puede ser "¬ŅQu√© instalaci√≥n tiene el mejor rendimiento?" [descriptivo], "¬ŅPor qu√© el rendimiento de la planta A est√° detr√°s del plan?" [diagn√≥stico], "predigo que la planta A estar√° atrasada en el plan pronto" [predictivo] y "¬ŅQu√© acci√≥n debo tomar para evitar que la Planta A se retrase en el plan?" [prescriptivo].

Obtener el m√°ximo valor de los datos ha evolucionado con el tiempo. Los datos tradicionales de la planta se han basado en datos en vivo provenientes de PLC, DCS, HMI o datos de series de tiempo de historiadores o datos basados ‚Äč‚Äčen eventos de bases de datos relacionales, todos configurados principalmente por ingenieros de sistemas de control con informes tambi√©n creados principalmente por ingenieros de sistemas de control.

Hoy en d√≠a, los datos provienen de diferentes fuentes de datos, sistemas de control, almacenes de datos y agregaci√≥n de datos de m√ļltiples plataformas que requieren el talento de ingenieros de integraci√≥n de datos, arquitectos de datos e ingenieros de inteligencia empresarial (BI). Los an√°lisis de datos futuros probablemente consistir√°n en las mismas fuentes de datos dispares en la orquestaci√≥n de datos de alimentaci√≥n de la planta a trav√©s de la computaci√≥n de borde; ingesti√≥n de eventos, procesamiento y enriquecimiento de eventos, an√°lisis de transmisi√≥n, alojamiento y puesta en escena de datos; alimentando el an√°lisis en la nube y el an√°lisis de autoservicio en las instalaciones, todo desarrollado por h√≠bridos de ingenieros de control, especialistas en IoT y desarrolladores de software.

La mejor manera de abordar la aplicación de soluciones analíticas es mediante una estrategia de "gatear, caminar, correr".

¬∑         Gatear: los datos de series temporales de tendencias han sido, y siguen siendo, la herramienta anal√≠tica m√°s fundamental de cualquier sistema de control; util√≠celo con prudencia, no ‚Äúsobrehistorice‚ÄĚ su proceso. Las tendencias de series de tiempo pueden ser extremadamente reveladoras cuando se correlacionan con el contexto del evento. Superponga alarmas y eventos con tendencias. Esto, muchas veces, es una integraci√≥n nativa dentro de un sistema de control y es una segunda naturaleza para muchos integradores y especialistas de OT. Aproveche el modelado de activos actual y las plataformas de eventos para crear jerarqu√≠as de equipos, atributos y eventos en lugar de simplemente "agregar etiquetas" a una base de datos del sistema. Utilice herramientas de informes ampliamente disponibles, como SQL Server Reporting Services (SSRS) para obtener informaci√≥n sobre el significado.

¬∑         Caminar: existen plataformas contempor√°neas que respaldan la colaboraci√≥n OT / IT al capacitar a los ingenieros de control para identificar los conjuntos de datos m√°s apropiados y enviar informaci√≥n directamente a la capa de TI. Los ingenieros de controles pueden conectar, contextualizar y mapear datos de una manera para crear modelos de informaci√≥n sin requerir habilidades de TI tradicionales.

¬∑         Correr: aqu√≠ es donde el an√°lisis de datos aborda los tres niveles: dispositivo, sistema y empresa. Correr. Aqu√≠ es donde el an√°lisis de datos aborda los tres niveles: dispositivo, sistema y empresa. El integrador de sistemas 1st se concentra en identificar claramente, en cada segmento, qui√©nes son las partes interesadas clave y por qu√© la informaci√≥n que necesitan es valiosa para lograr sus objetivos. Despu√©s de eso, el integrador de sistemas puede utilizar mejor los talentos y habilidades de sus h√≠bridos de ingenieros de control, especialistas en IoT y desarrolladores de software para colaborar en la configuraci√≥n, programaci√≥n, prueba e implementaci√≥n de los m√≥dulos y plataformas de software necesarios para la creaci√≥n de datos, flujo de datos, visualizaci√≥n de datos, dispositivo. an√°lisis, an√°lisis de borde, modelado aumentado y optimizaci√≥n de la celda de proceso / trabajo necesarios para ofrecer soluciones de abajo hacia arriba para una organizaci√≥n de fabricaci√≥n.

Los integradores de sistemas con conocimientos en manufactura y tecnologías avanzadas pueden ser un activo para los fabricantes que navegan por las muchas opciones para trazar su uso del análisis de datos. La función del SI es comprender los objetivos comerciales del cliente para que el SI pueda brindar orientación relevante al cliente sobre el "aquí y ahora", "qué sigue" y "qué sigue después".

Daniel C. Malyszko, Director de Operaciones y Consultor IIoT en Malisko Engineering, miembro certificado de la Asociación de Integradores de Sistemas de Control (CSIA). Consulte el perfil de Malisko Engineering en CSIA Industrial Automation Exchange.

1 Nota al pie: La información contenida en este párrafo es cortesía de Rockwell Automation.