Postęp technologiczny skłonił firmy z różnych sektorów do wdrożenia rozwiązań monitoringu predykcyjnego w swoich maszynach i urządzeniach. Obietnica skrócenia przestojów i optymalizacji konserwacji jest kusząca. Jednak opracowanie własnego oprogramowania do monitoringu z analityką predykcyjną wiąże się z licznymi wyzwaniami technicznymi. Przyjrzyjmy się tym wyzwaniom na podstawie doświadczeń producentów maszyn i urządzeń przemysłowych.
Integracja z urządzeniami i sprzętem
Nawiązanie bezpiecznej zdalnej komunikacji z maszynami i urządzeniami to jedno z największych wyzwań technicznych, przed którymi stoi producent. Integracja ta wymaga efektywnej i stabilnej komunikacji między oprogramowaniem i sprzętem, niezależnie od rodzaju technologii, często z wykorzystaniem zupełnie różnych protokołów w zależności od modelu. Ponadto, rośnie zapotrzebowanie klientów na ujednolicony monitoring, niezależny od marki czy modelu. Fragmentacja systemów, w której każdy rodzaj sprzętu jest zarządzany przez inne narzędzie, okazała się niewykonalna. Zarządzanie wieloma systemami nie tylko zwiększa złożoność operacyjną, ale także utrudnia uzyskanie kompleksowego i zintegrowanego obrazu wydajności zasobów.
Komunikacja wielosektorowa
Klienci zdają sobie sprawę, że zarządzanie wieloma systemami od różnych producentów jest niepraktyczne. Coraz częściej oczekują zunifikowanych, wielosektorowych rozwiązań monitorujących, zdolnych do zarządzania sprzętem z różnych branż. Ułatwia to identyfikację problemów, analizę danych i podejmowanie strategicznych decyzji. Ponadto, obniża koszty operacyjne i poprawia wydajność, zapewniając harmonijne i efektywne działanie wszystkich sektorów firmy. O ile jednak opracowanie systemu monitorowania własnych maszyn stanowi wyzwanie, o tyle zapewnienie jego kompatybilności z innymi typami maszyn, wykorzystującymi różne technologie, jest praktycznie niemożliwe i odwraca uwagę od głównego celu producentów maszyn.
Komunikacja wieloprotokołowa
Aby zapewnić długotrwałą kompatybilność, system monitorowania musi obsługiwać różne protokoły, ułatwiając integrację między różnymi modelami urządzeń i typami komunikacji. Większość producentów produkuje swoje maszyny z wykorzystaniem komponentów innych firm. Do zarządzania tymi urządzeniami wykorzystuje się programowalne sterowniki logiczne (PLC), a ich protokoły komunikacyjne i wymagania dotyczące monitorowania różnią się w zależności od wymaganych funkcjonalności, modeli i marek. Ponadto niektóre parametry mogą być dostępne tylko za pośrednictwem dodatkowych czujników; dlatego dobrze ustrukturyzowany projekt musi uwzględniać protokoły komunikacyjne dla różnych czujników.
Dostępność danych
Po zebraniu i przetworzeniu danych, dobrą praktyką jest udostępnienie bazy danych systemom uzupełniającym inteligentny monitoring. W zależności od aplikacji i procesu klienta, konieczne mogą być niestandardowe integracje baz danych. Idealnie, baza danych powinna być ustrukturyzowana i organiczna, umożliwiając zapytania do systemów analityki biznesowej. Ten proces integracji powinien obejmować dedykowany obszar zapytań, taki jak jezioro danych, i w zależności od wdrożonej architektury systemu monitorowania, może to stanowić istotną przeszkodę dla sukcesu projektu.
Wbudowana inteligencja
System monitorowania maszyn musi koniecznie zawierać inteligencję do wykrywania usterek i predykcyjnej analizy maszyn. Obecnie rozważa się wykorzystanie sztucznej inteligencji w różnych sektorach przemysłu. Jednak zbudowanie aplikacji, stworzenie modelu, kalibracja i wykorzystanie inteligencji w procesach przemysłowych nie są trywialne i mogą zająć miesiące rozwoju, wdrożenia i szkolenia algorytmu, co przekłada się na godziny pracy i przetwarzania maszyn.
Interoperacyjność
Kolejną potrzebą w obszarze monitorowania procesów przemysłowych jest integracja z systemami starszej generacji. W zależności od aplikacji i procesu klienta, konieczne może być jednoczesne przetwarzanie i przesyłanie zebranych danych do systemów analityki biznesowej i zarządzania, a ostatecznie ich udostępnianie istniejącym systemom, takim jak systemy SCADA. Systemy sterowania i akwizycji danych (SCADA) są często wykorzystywane w środowiskach przemysłowych do monitorowania i sterowania procesami. Są one jednak drogie i złożone. Ich integracja z wewnętrznie opracowanym oprogramowaniem monitorującym może stanowić poważne wyzwanie ze względu na różnice w architekturach, procesach i protokołach.
Bezpieczeństwo
Bezpieczeństwo jest kluczowym aspektem monitorowania rozwoju oprogramowania. Oprogramowanie chronione prawem autorskim może być szczególnie narażone na cyberataki, jeśli nie zostanie odpowiednio przetestowane i zaktualizowane. Ochrona oprogramowania przed tymi zagrożeniami wymaga ciągłych działań, w tym testów podatności i testów penetracyjnych przeprowadzanych przez zespół niezależny od zespołu programistów, który stosuje poprawki i łatki dla często testowanych luk w zabezpieczeniach. Solidne zabezpieczenia są niezbędne nie tylko do ochrony danych systemowych, ale także do zapewnienia klientom zaufania do predykcyjnego rozwiązania monitorującego.
Konserwacja i aktualizacje oprogramowania
Tworzenie inteligentnego oprogramowania monitorującego to dopiero początek. Utrzymywanie go w aktualnym stanie i bezpieczeństwie to ciągłe i trudne zadanie. Wraz z szybkim rozwojem technologicznym, zapewnienie kompatybilności oprogramowania z nowymi urządzeniami, protokołami, przeglądarkami i urządzeniami mobilnymi, przy jednoczesnym zachowaniu poziomu innowacyjności, wymaga zaangażowania dedykowanego zespołu programistów. Co więcej, bezpieczeństwo jest kwestią nieustanną, ponieważ luki w zabezpieczeniach mogą zostać wykorzystane, zagrażając integralności danych i bezpieczeństwu operacji. Skuteczne utrzymanie ustrukturyzowanego środowiska programistycznego jest niezbędne dla zagwarantowania jego ciągłej wydajności i satysfakcji klienta.
Koszt rozwoju
Opracowanie inteligentnego oprogramowania monitorującego wiąże się ze znaczną inwestycją początkową. Koszty te obejmują zatrudnienie wykwalifikowanych programistów, zespołu ds. testów i bezpieczeństwa, zakup narzędzi programistycznych oraz stworzenie solidnej infrastruktury sprzętowo-systemowej do testów, która będzie w stanie generować odpowiedni zestaw danych.
Proces rozwoju jest długotrwały, wymaga nauki i zdobywania specjalistycznej wiedzy poprzez staranne planowanie i alokację zasobów na przestrzeni kilku lat.
Efektywność
Wydajność jest kluczowym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę przy tworzeniu oprogramowania monitorującego. Początkowa inwestycja jest znacząca, a bieżąca konserwacja oprogramowania wymaga stałego nakładu zasobów finansowych i ludzkich.
W związku z tym zwrot z inwestycji w rozwiązanie autorskie opiera się wyłącznie na monitorowanych modelach danego producenta i stanowi dodatkowy wydatek z bardzo małą szansą na zwrot z inwestycji. Ocena stosunku kosztów do korzyści jest kluczowa dla ustalenia, czy opracowanie własnego rozwiązania monitorującego jest najlepszym rozwiązaniem.
Skonsolidowane rozwiązania
W obliczu tych wyzwań wielu producentów maszyn rozważa dostępne na rynku rozwiązania, które oferują solidną integrację i stałe wsparcie. Te skonsolidowane rozwiązania nie tylko upraszczają zarządzanie, ale także zapewniają kompleksowy i efektywny wgląd w całą infrastrukturę, gwarantując ciągłość i doskonałość operacyjną. Aby dokonać najlepszego wyboru, producent musi porównać wszystkie punkty przedstawione w tym artykule i zrozumieć, co tak naprawdę oferuje dane rozwiązanie.
Wniosek
Stworzenie wewnętrznego systemu monitorowania i analityki predykcyjnej wiąże się z licznymi wyzwaniami technicznymi i operacyjnymi dla producentów maszyn. Złożoność integracji różnych urządzeń, zapewnienia bezpieczeństwa, ciągłej aktualizacji oraz wysokie koszty sprawiają, że zadanie to jest niepraktyczne dla wielu firm. Wybór skonsolidowanych i dostępnych na rynku rozwiązań, takich jak Bridgemeter, nie tylko upraszcza zarządzanie urządzeniami, ale także zapewnia efektywność operacyjną i redukcję kosztów, pozwalając producentom skupić się na swojej podstawowej działalności i oferować klientom najwyższą wartość dodaną.
Studium przypadku: przejęcie rozwiązania Bridgemeter
Producent sprzętu nabył rozwiązanie do zdalnego monitorowania Bridgemeter w ramach modelu białej marki, co zmieniło sposób zarządzania i monitorowania maszyn i urządzeń przemysłowych.
Kliknij tutaj , aby uzyskać dostęp do pełnego studium przypadku i dowiedzieć się, w jaki sposób Bridgemeter może zrewolucjonizować zarządzanie i monitorowanie zasobów przemysłowych.
