Postęp technologiczny skłonił firmy z różnych sektorów do wdrożenia rozwiązań monitoringu predykcyjnego w swoich maszynach i urządzeniach. Perspektywa skrócenia przestojów i optymalizacji konserwacji jest kusząca. Jednak opracowanie własnego oprogramowania do monitoringu z analityką predykcyjną wiąże się z licznymi wyzwaniami technicznymi. Przyjrzymy się tym wyzwaniom w oparciu o doświadczenia 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 stoją producenci. Integracja ta wymaga efektywnej i stabilnej komunikacji między oprogramowaniem i sprzętem, niezależnie od zastosowanej technologii, często wykorzystującej zupełnie różne protokoły w zależności od modelu. Ponadto, rośnie zapotrzebowanie klientów na ujednolicony monitoring, niezależny od marki czy modelu. Rozdrobnione systemy, w których każdy rodzaj sprzętu jest zarządzany przez osobne narzędzie, okazały się niewykonalne. 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 różnych producentów jest niepraktyczne. Coraz częściej oczekują zunifikowanych, wielosektorowych rozwiązań monitorujących, zdolnych do zarządzania sprzętem w różnych pionach aplikacyjnych. Ułatwia to identyfikację problemów, analizę danych i podejmowanie strategicznych decyzji. Ponadto, obniża koszty operacyjne i poprawia wydajność, zapewniając płynne i efektywne działanie wszystkich działów firmy. O ile jednak stworzenie systemu monitorowania dla własnych maszyn stanowi wyzwanie, o tyle zapewnienie jego kompatybilności z innymi typami maszyn, wykorzystującymi odmienne technologie, jest praktycznie niemożliwe i odwraca uwagę od głównego celu producentów maszyn.
Komunikacja wieloprotokołowa
Aby zapewnić długoterminową kompatybilność, system monitorowania musi obsługiwać wiele protokołów, ułatwiając integrację między różnymi modelami urządzeń i typami komunikacji. Większość producentów wytwarza swoje maszyny z wykorzystaniem 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 wymaganej funkcjonalności, modelu i marki. Ponadto niektóre parametry mogą być dostępne tylko za pośrednictwem dodatkowych czujników, dlatego dobrze ustrukturyzowany projekt powinien uwzględniać protokoły komunikacyjne dla wielu czujników.
Dostępność danych
Po zebraniu i przetworzeniu informacji, najlepszą praktyką jest udostępnienie bazy danych systemom uzupełniającym inteligentny monitoring. W zależności od aplikacji i procesu klienta, konieczne mogą być niestandardowe integracje baz danych. Powinny one być ustrukturyzowane i organiczne, umożliwiając wysyłanie zapytań do systemów analityki biznesowej. Proces integracji powinien obejmować dedykowany obszar zapytań, taki jak jezioro danych, i w zależności od wdrożonej architektury systemu monitorowania, może stanowić istotną przeszkodę dla sukcesu projektu.
Wbudowana inteligencja
System monitorowania maszyn musi zawierać inteligencję do wykrywania błędów i predykcyjnej analizy maszyn. Wykorzystanie sztucznej inteligencji jest obecnie przedmiotem dyskusji w różnych sektorach przemysłu. Jednak zbudowanie aplikacji, stworzenie modelu, jej kalibracja i zastosowanie w procesach przemysłowych nie jest trywialne i może wymagać miesięcy opracowywania algorytmów, wdrażania i szkoleń, wliczając w to godziny pracy i przetwarzania maszynowego.
Interoperacyjność
Kolejnym wymogiem monitorowania procesów przemysłowych jest integracja z systemami starszej generacji. W zależności od aplikacji i procesu klienta, może być wymagane jednoczesne przetwarzanie i przesyłanie zebranych danych do systemów analizy biznesowej i zarządzania, a ostatecznie udostępnianie ich 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 opracowanym wewnętrznie oprogramowaniem monitorującym może stanowić poważne wyzwanie ze względu na różnice w architekturach, procesach i protokołach.
Bezpieczeństwo
Bezpieczeństwo jest kluczowym aspektem monitorowania rozwoju oprogramowania. Rozwój wewnętrzny może być szczególnie podatny na cyberataki, jeśli nie zostanie odpowiednio przetestowany i zaktualizowany. Ochrona oprogramowania przed tymi zagrożeniami wymaga ciągłych wysiłków, w tym testów podatności i testów penetracyjnych przeprowadzanych przez zespół niezależny od zespołu programistów, który stosuje poprawki i łatki dla regularnie 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
Rozwój inteligentnego oprogramowania monitorującego to dopiero początek. Utrzymanie jego aktualności i bezpieczeństwa 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 funkcjonalnej, wymaga zaangażowania dedykowanego zespołu programistów. Co więcej, bezpieczeństwo jest kwestią nieustanną, ponieważ luki w zabezpieczeniach mogą zostać wykorzystane, zagrażając integralności danych i operacji. Skuteczne utrzymanie ustrukturyzowanego środowiska programistycznego jest niezbędne dla zapewnienia 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 testowej zdolnej do generowania znacznej ilości danych.
Proces rozwoju jest czasochłonny, wymaga nauki i zdobywania specjalistycznej wiedzy przy jednoczesnym starannym planowaniu i alokacji zasobów na przestrzeni 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 gotowe rozwiązania, które oferują solidną integrację i stałe wsparcie. Te sprawdzone rozwiązania nie tylko upraszczają zarządzanie, ale także zapewniają kompleksowy i efektywny wgląd w całą infrastrukturę, gwarantując ciągłość i doskonałość operacyjną. Aby dokonać najlepszego wyboru, producenci powinni porównać wszystkie punkty przedstawione w tym artykule i zrozumieć, co tak naprawdę oferuje dane rozwiązanie.
Wniosek
Stworzenie własnego 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 sprawdzonych, gotowych rozwiązań, takich jak Bridgemeter, nie tylko upraszcza zarządzanie urządzeniami, ale także zapewnia wydajność 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 przejął rozwiązanie Bridgemeter White Label do zdalnego monitorowania, co zmieniło sposób, w jaki zarządza i monitoruje swoje maszyny i urządzenia przemysłowe.
Kliknij tutaj, aby uzyskać dostęp do pełnego studium przypadku i dowiedzieć się, w jaki sposób Bridgemeter może zrewolucjonizować zarządzanie i monitorowanie zasobów przemysłowych.
