Postęp technologiczny skłonił firmy z różnych sektorów do włączania rozwiązań monitorowania predykcyjnego do swoich maszyn i urządzeń. Obietnica skrócenia przestojów i optymalizacji konserwacji jest przekonująca. Jednakże wewnętrzny rozwój oprogramowania monitorującego z analizą predykcyjną wiąże się z wieloma wyzwaniami technicznymi. Przyjrzyjmy się tym wyzwaniom w oparciu o doświadczenia producentów urządzeń i maszyn przemysłowych.
Integracja ze sprzętem i urządzeniami
Nawiązanie bezpiecznej zdalnej komunikacji z maszynami i urządzeniami to jedno z największych wyzwań technicznych stojących przed producentem. Integracja ta wymaga, aby oprogramowanie i sprzęt komunikowały się skutecznie i stabilnie, niezależnie od rodzaju technologii, często przy użyciu zupełnie innych protokołów, w zależności od modelu. Co więcej, rośnie zapotrzebowanie klientów na ujednolicony monitoring, niezależny od marki czy modelu. Fragmentacja systemów, w których każdy rodzaj sprzętu zarządzany jest za pomocą innego narzędzia, okazała się niewykonalna. Zarządzanie wieloma systemami nie tylko zwiększa złożoność operacyjną, ale także utrudnia uzyskanie kompleksowego, zintegrowanego obrazu wydajności majątku trwałego.
Komunikacja wielosektorowa
Klienci zdali sobie sprawę, że zarządzanie wieloma systemami różnych producentów jest niepraktyczne. Coraz częściej wymagają ujednoliconych, wielosektorowych rozwiązań monitorujących, zdolnych do zarządzania sprzętem z różnych branż. Ułatwia to identyfikację problemów, analizę danych i podejmowanie strategicznych decyzji. Ponadto zmniejsza koszty operacyjne i poprawia efektywność, zapewniając harmonijne i efektywne działanie wszystkich sektorów firmy. Jeżeli jednak opracowanie systemu monitorowania własnych maszyn stanowi już wyzwanie, dostosowanie go do innych typów maszyn, wykorzystujących odmienne technologie, jest praktycznie niemożliwe i odwraca uwagę od głównego celu producentów maszyn.
Komunikacja wieloprotokołowa
Aby zapewnić kompatybilność w czasie, system monitorowania musi obsługiwać kilka protokołów, ułatwiając integrację pomiędzy różnymi modelami sprzętu i rodzajami komunikacji. Większość producentów produkuje swoje maszyny przy użyciu komponentów innych firm. Do zarządzania tymi urządzeniami wykorzystuje się programowalne sterowniki logiczne (PLC), które różnią się protokołami komunikacyjnymi i wymaganiami dotyczącymi monitorowania w zależności od wymaganych funkcjonalności, ich modeli i marek. Co więcej, niektóre parametry mogą być dostępne jedynie za pośrednictwem dodatkowych czujników, dlatego dobrze zorganizowany rozwój musi uwzględniać protokoły komunikacyjne dla kilku czujników.
Dostępność danych
Po zebraniu i przetworzeniu informacji dobrą praktyką jest udostępnienie bazy danych systemom uzupełniającym inteligentny monitoring. W zależności od aplikacji i procesu klienta może być konieczna dostosowana do indywidualnych potrzeb integracja bazy danych, która powinna być najlepiej ustrukturyzowana i organiczna, umożliwiająca wysyłanie zapytań do systemów analizy biznesowej. Ten proces integracji musi uwzględniać konkretny obszar do konsultacji, np. datalake i w zależności od wdrożonej architektury systemu monitorowania, może stanowić istotną przeszkodę w powodzeniu projektu.
Wbudowana inteligencja
System monitorowania maszyn musi uwzględniać inteligencję umożliwiającą wykrywanie usterek i analizę predykcyjną maszyny. Obecnie w kilku sektorach przemysłu dyskutuje się o wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Jednak zbudowanie aplikacji, stworzenie modelu, kalibracja i wykorzystanie inteligencji w procesach przemysłowych nie jest trywialne i może zająć miesiące opracowania, wdrożenia i szkolenia algorytmu, zliczając godziny pracy i obróbki maszynowej.
Interoperacyjność
Kolejną potrzebą w obszarze monitorowania procesów przemysłowych jest integracja z istniejącymi systemami. W zależności od aplikacji i procesu Klienta konieczne może być jednoczesne przetwarzanie i przesyłanie zebranych danych do systemów analizy biznesowej i zarządzania, ewentualnie współdzielenie z istniejącymi systemami, takimi jak systemy SCADA. Systemy sterowania i gromadzenia danych (SCADA) są często stosowane w środowiskach przemysłowych do monitorowania i kontrolowania procesów. Jednakże systemy te są drogie i złożone. Integracja ich z opracowanym wewnętrznie oprogramowaniem monitorującym może stanowić znaczne wyzwanie ze względu na różnice w architekturach, procesach i protokołach.
Bezpieczeństwo
Bezpieczeństwo jest krytycznym aspektem monitorowania rozwoju oprogramowania. Własne rozwiązania mogą być szczególnie podatne na cyberataki, jeśli nie zostaną odpowiednio przetestowane i zaktualizowane. Ochrona oprogramowania przed tymi zagrożeniami wymaga ciągłego wysiłku, w tym testów podatności i penetracji przez zespół niezależny od programistów, który stosuje łatki i poprawki dla często testowanych luk. Solidne zabezpieczenia są niezbędne nie tylko do ochrony danych systemowych, ale także do zapewnienia zaufania klientów do rozwiązania do monitorowania predykcyjnego.
Konserwacja i aktualizacja oprogramowania
Opracowanie inteligentnego oprogramowania monitorującego to dopiero początek. Dbanie o aktualność i bezpieczeństwo danych to ciągłe i wymagające zadanie. Z szybką ewolucją technologiczną; zapewnić kompatybilność oprogramowania z nowym sprzętem, protokołami, przeglądarkami i urządzeniami mobilnymi; a ciągłe utrzymanie poziomu innowacyjności funkcjonalności wymaga dedykowanego zespołu programistów. Co więcej, bezpieczeństwo jest przedmiotem ciągłej troski, ponieważ luki w zabezpieczeniach mogą zostać wykorzystane, co zagraża integralności danych i operacji. Skuteczne utrzymywanie zorganizowanego środowiska programistycznego jest niezbędne do zapewnienia ciągłej wydajności i zadowolenia klientów.
Koszty deweloperskie
Opracowanie inteligentnego oprogramowania monitorującego wiąże się ze znaczną inwestycją początkową. Koszt ten obejmuje zatrudnienie wykwalifikowanych programistów, zespołów testujących i bezpieczeństwa, zakup narzędzi programistycznych, utworzenie solidnej infrastruktury sprzętu/systemów testowych zdolnej do tworzenia masy odpowiednich danych.
Proces rozwoju jest czasochłonny, wymaga nauki i zdobywania konkretnej wiedzy przy starannym planowaniu i alokacji zasobów na przestrzeni lat.
Efektywność
Wydajność jest kluczowym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę przy opracowywaniu oprogramowania monitorującego. Inwestycja początkowa jest znacząca, a bieżąca konserwacja oprogramowania wymaga stałej alokacji zasobów finansowych i ludzkich.
Dlatego zwrot z inwestycji w autorskie rozwiązanie opiera się wyłącznie na monitorowanych modelach tego producenta i stanowi dodatkowy wydatek o bardzo małych szansach zwrotu z inwestycji. Ocena kosztów i korzyści jest niezbędna do ustalenia, czy samodzielne opracowanie rozwiązania monitorującego jest najlepszym podejściem.
Skonsolidowane rozwiązania
W obliczu tych wyzwań wielu producentów maszyn rozważa gotowe rozwiązania, które zapewniają solidną integrację i ciągłe wsparcie. Te skonsolidowane rozwiązania nie tylko upraszczają zarządzanie, ale także zapewniają całościowy i efektywny obraz całej infrastruktury, zapewniając ciągłość i doskonałość operacyjną. Aby dokonać najlepszego wyboru, producent musi porównać wszystkie punkty przedstawione w tym artykule i zrozumieć, co tak naprawdę oferuje rozwiązanie.
Wniosek
Własny rozwój systemu monitorowania i analizy predykcyjnej stawia przed producentami maszyn liczne wyzwania techniczne i operacyjne. Złożoność integracji różnych urządzeń, zapewnienie bezpieczeństwa, utrzymywanie ciągłych aktualizacji i radzenie sobie z wysokimi kosztami sprawia, że to zadanie jest niepraktyczne dla wielu firm. Wybór skonsolidowanych rozwiązań dostępnych na rynku, takich jak Bridgemeter , nie tylko upraszcza zarządzanie sprzętem, ale także gwarantuje efektywność operacyjną i redukcję kosztów, pozwalając producentom skoncentrować się na swojej podstawowej działalności i zaoferować swoim klientom najwyższą wartość dodaną.
Studium przypadku: Nabycie rozwiązania Bridgemeter
Producent sprzętu nabył rozwiązanie do zdalnego monitorowania Bridgemeter w modelu White Label, zmieniając sposób, w jaki zarządza i monitoruje swoje maszyny i urządzenia przemysłowe.
Kliknij tutaj, aby uzyskać dostęp do pełnego studium przypadku i dowiedzieć się, jak Bridgemeter może zrewolucjonizować zarządzanie i monitorowanie Twoich aktywów przemysłowych.
