Tekniska framsteg har lett till att företag inom olika sektorer har införlivat prediktiva övervakningslösningar i sina maskiner och utrustningar. Löftet om att minska driftstopp och optimera underhåll är attraktivt. Att utveckla intern övervakningsprogramvara med prediktiv analys innebär dock många tekniska utmaningar. Låt oss utforska dessa utmaningar baserat på erfarenheterna från tillverkare av industriell utrustning och maskiner.
Integration med utrustning och enheter
Att etablera säker fjärrkommunikation med maskiner och utrustning är en av de största tekniska utmaningarna för en tillverkare. Denna integration kräver att programvara och hårdvara kommunicerar effektivt och stabilt, oavsett tekniktyp, ofta genom helt olika protokoll beroende på modell. Dessutom finns det en växande efterfrågan från kunder på enhetlig övervakning, oberoende av märke eller modell. Systemfragmentering, där varje typ av utrustning hanteras av ett annat verktyg, har visat sig vara ogenomförbart. Att hantera flera system ökar inte bara den operativa komplexiteten utan hindrar också att få en heltäckande och integrerad bild av tillgångarnas prestanda.
Multisektoriell kommunikation
Kunder har blivit medvetna om att det är opraktiskt att hantera flera system från olika tillverkare. I allt högre grad kräver de enhetliga, sektorövergripande övervakningslösningar som kan hantera utrustning från olika applikationsvertikaler. Detta underlättar problemidentifiering, dataanalys och strategiskt beslutsfattande. Dessutom minskar det driftskostnaderna och förbättrar effektiviteten, vilket säkerställer att alla sektorer i företaget fungerar harmoniskt och effektivt. Men om det redan är en utmaning att utveckla ett övervakningssystem för sina egna maskiner, är det praktiskt taget omöjligt att göra det kompatibelt med andra typer av maskiner som använder olika tekniker och avleder uppmärksamheten från maskintillverkarnas huvudmål.
Multiprotokollkommunikation
För att säkerställa kompatibilitet över tid måste ett övervakningssystem stödja olika protokoll, vilket underlättar integration mellan olika utrustningsmodeller och kommunikationstyper. De flesta tillverkare tillverkar sina maskiner med hjälp av tredjepartskomponenter. Programmerbara logikstyrenheter (PLC) används för att hantera dessa enheter, och deras kommunikationsprotokoll och övervakningskrav varierar beroende på vilka funktioner, modeller och märken som krävs. Dessutom kan vissa parametrar endast vara tillgängliga via ytterligare sensorer; därför måste en välstrukturerad utveckling beakta kommunikationsprotokoll för olika sensorer.
Datatillgänglighet
Efter datainsamling och bearbetning är det god praxis att göra databasen tillgänglig för system som kompletterar intelligent övervakning. Beroende på kundens applikation och process kan anpassade databasintegrationer vara nödvändiga. Helst bör databasen vara strukturerad och organisk, vilket möjliggör frågor för affärsanalyssystem. Denna integrationsprocess bör inkludera ett dedikerat frågeområde, såsom en datasjö, och beroende på övervakningssystemets implementerade arkitektur kan det vara ett betydande hinder för projektets framgång.
Inbäddad intelligens
Ett maskinövervakningssystem måste nödvändigtvis innefatta intelligens för feldetektering och prediktiv maskinanalys. För närvarande diskuteras användningen av artificiell intelligens inom olika industrisektorer. Att bygga en applikation, skapa en modell, kalibrera och använda intelligens i industriella processer är dock inte trivialt och kan ta månader av utveckling, driftsättning och träning av algoritmen, med hänsyn till arbetstimmar och maskinbearbetning.
Interoperabilitet
Ett annat behov inom området industriell processövervakning är integration med äldre system. Beroende på applikation och kundens process kan samtidig bearbetning och överföring av insamlad data till affärsanalys- och ledningssystem vara nödvändig, och så småningom delning med befintliga system som SCADA-system. Styr- och datainsamlingssystem (SCADA) används ofta i industriella miljöer för processövervakning och styrning. Dessa system är dock dyra och komplexa. Att integrera dem med internt utvecklad övervakningsprogramvara kan vara en betydande utmaning på grund av skillnader i arkitekturer, processer och protokoll.
Säkerhet
Säkerhet är en kritisk aspekt av övervakning av programvaruutveckling. Egenutvecklade program kan vara särskilt sårbara för cyberattacker om de inte testas och uppdateras ordentligt. Att skydda programvaran mot dessa hot kräver en kontinuerlig insats, inklusive sårbarhets- och penetrationstester av ett team oberoende av utvecklingsteamet, som tillämpar patchar och korrigeringar för ofta testade sårbarheter. Robust säkerhet är avgörande för att skydda inte bara systemdata utan också för att säkerställa kundernas förtroende för den prediktiva övervakningslösningen.
Programvaruunderhåll och uppdateringar
Att utveckla intelligent övervakningsprogramvara är bara början. Att hålla den uppdaterad och säker är en ständigt pågående och utmanande uppgift. Med den snabba tekniska utvecklingen krävs ett dedikerat team av utvecklare för att säkerställa att programvaran förblir kompatibel med ny utrustning, protokoll, webbläsare och mobila enheter, samtidigt som nivån på innovativa funktioner bibehålls. Dessutom är säkerhet en ständig oro, eftersom sårbarheter kan utnyttjas och äventyra dataintegritet och drift. Effektivt underhåll av en strukturerad utvecklingsmiljö är avgörande för att garantera dess fortsatta prestanda och kundnöjdhet.
Utvecklingskostnad
Att utveckla intelligent övervakningsprogramvara innebär en betydande initial investering. Denna kostnad inkluderar att anlita kvalificerade utvecklare, ett test- och säkerhetsteam, anskaffa utvecklingsverktyg och skapa en robust utrustnings-/systeminfrastruktur för testning som kan generera en relevant datamängd.
Utvecklingsprocessen är långdragen och kräver lärande och inhämtning av specifik kunskap genom noggrann planering och resursfördelning över flera år.
Effektivitet
Effektivitet är en avgörande faktor att beakta vid utveckling av övervakningsprogramvara. Den initiala investeringen är betydande, och löpande programvaruunderhåll kräver en konstant tilldelning av ekonomiska och mänskliga resurser.
Därför baseras avkastningen på investeringen för en proprietär lösning enbart på de övervakade modellerna från den tillverkaren och representerar en extra kostnad med mycket liten chans till avkastning på investeringen. Att utvärdera kostnads-nyttoförhållandet är avgörande för att avgöra om det bästa tillvägagångssättet är att utveckla övervakningslösningen internt.
Konsoliderade lösningar
Inför dessa utmaningar överväger många maskintillverkare lättillgängliga marknadslösningar som erbjuder robust integration och kontinuerlig support. Dessa konsoliderade lösningar förenklar inte bara hanteringen utan ger också en helhetsbild och effektiv bild av hela infrastrukturen, vilket säkerställer kontinuitet och operativ excellens. För att göra det bästa valet måste tillverkaren jämföra alla punkter som presenteras i den här artikeln och förstå vad lösningen verkligen erbjuder.
Slutsats
Att utveckla ett internt övervaknings- och prediktivt analyssystem innebär många tekniska och operativa utmaningar för maskintillverkare. Komplexiteten i att integrera olika utrustningar, säkerställa säkerhet, upprätthålla kontinuerliga uppdateringar och hantera höga kostnader gör denna uppgift opraktisk för många företag. Att välja konsoliderade och kommersiellt tillgängliga lösningar, som Bridgemeter, förenklar inte bara utrustningshanteringen utan säkerställer också driftseffektivitet och kostnadsminskningar, vilket gör att tillverkare kan fokusera på sin kärnverksamhet och erbjuda ett överlägset mervärde till sina kunder.
Fallstudie: Förvärv av Bridgemeter-lösningen
En utrustningstillverkare förvärvade Bridgemeters fjärrövervakningslösning i en white-label-modell, vilket förändrade hur de hanterar och övervakar sina industriella maskiner och utrustning.
Klicka här för att få tillgång till hela fallstudien och upptäck hur Bridgemeter kan revolutionera hanteringen och övervakningen av dina industriella tillgångar.
