Tekniska framsteg har lett till att företag inom olika sektorer har införlivat prediktiva övervakningslösningar i sina maskiner och sin utrustning. Löftet om att minska driftstopp och optimera underhåll är tilltalande. Att utveckla intern övervakningsprogramvara med prediktiv analys innebär dock många tekniska utmaningar. Vi kommer att utforska dessa utmaningar baserat på erfarenheter från tillverkare av industriella maskiner och utrustning.
Integration med utrustning och enheter
Att etablera säker fjärrkommunikation med maskiner och utrustning är en av de största tekniska utmaningarna för tillverkare. Denna integration kräver att programvara och hårdvara kommunicerar effektivt och stabilt, oavsett vilken teknik som används, ofta med helt olika protokoll beroende på modell. Dessutom finns det en växande efterfrågan från kunder på enhetlig övervakning, oberoende av märke eller modell. Fragmenterade system, där varje typ av utrustning hanteras av ett separat verktyg, har visat sig vara ogenomförbart. Att hantera flera system ökar inte bara den operativa komplexiteten utan gör det också svårt 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 över flera applikationsområden. Detta underlättar problemidentifiering, dataanalys och strategiskt beslutsfattande. Dessutom minskar det driftskostnaderna och förbättrar effektiviteten, vilket säkerställer att alla avdelningar inom företaget fungerar smidigt och effektivt. Men även 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 det distraherar från maskintillverkarnas primära mål.
Multiprotokollkommunikation
För att säkerställa långsiktig kompatibilitet måste ett övervakningssystem stödja flera 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, vilka varierar i kommunikationsprotokoll och övervakningskrav beroende på önskad funktionalitet, modell och märke. Dessutom kan vissa parametrar endast vara tillgängliga via ytterligare sensorer, så en välstrukturerad utveckling bör överväga kommunikationsprotokoll för flera sensorer.
Datatillgänglighet
Efter att informationen har samlats in och bearbetats är det bästa sättet att göra databasen tillgänglig för system som kompletterar intelligent övervakning. Beroende på kundens applikation och process kan anpassade databasintegrationer vara nödvändiga. Dessa bör helst vara strukturerade och organiska, så att frågor kan skickas till 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 innehålla intelligens för feldetektering och prediktiv maskinanalys. Användningen av artificiell intelligens diskuteras för närvarande inom olika industrisektorer. Att bygga en applikation, skapa en modell, kalibrera den och tillämpa den på industriella processer är dock inte trivialt och kan ta månader av algoritmutveckling, driftsättning och utbildning, inklusive timmar av arbete och maskinbearbetning.
Interoperabilitet
Ett annat krav vid industriell processövervakning är integration med äldre system. Beroende på applikationen och kundens process kan samtidig bearbetning och sändning av insamlad data till affärsanalys- och ledningssystem krävas, och så småningom delning med befintliga system, såsom 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 egenutvecklad övervakningsprogramvara kan vara en betydande utmaning på grund av skillnader i arkitekturer, processer och protokoll.
Säkerhet
Säkerhet är en kritisk aspekt av övervakning av mjukvaruutveckling. Intern utveckling kan vara särskilt sårbar för cyberattacker om den inte testas och uppdateras ordentligt. Att skydda programvara mot dessa hot kräver kontinuerliga ansträngningar, inklusive sårbarhets- och penetrationstester av ett team oberoende av utvecklingsteamet, som tillämpar patchar och korrigeringar för regelbundet 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 smart 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 funktionalitetsinnovation bibehålls. Dessutom är säkerhet en ständig oro, eftersom sårbarheter kan utnyttjas och äventyra data- och verksamhetsintegriteten. Att effektivt upprätthålla en strukturerad utvecklingsmiljö är avgörande för att säkerställa fortsatt prestanda och kundnöjdhet.
Utvecklingskostnad
Att utveckla smart övervakningsprogramvara innebär en betydande initial investering. Denna kostnad inkluderar att anlita kvalificerade utvecklare, ett test- och säkerhetsteam, anskaffa utvecklingsverktyg och etablera en robust testinfrastruktur som kan generera en betydande mängd data.
Utvecklingsprocessen är tidskrävande, kräver lärande och inhämtning av specifik kunskap med noggrann planering och resursfördelning över åren.
Effektivitet
Effektivitet är en avgörande faktor att beakta vid utveckling av övervakningsprogramvara. Den initiala investeringen är betydande, och löpande programvaruunderhåll kräver en ständig tilldelning av ekonomiska och mänskliga resurser.
Därför baseras avkastningen på investeringen för en proprietär lösning enbart på tillverkarens övervakade modeller och representerar en extra kostnad med mycket liten chans till avkastning på investeringen. Att utvärdera kostnads-nyttoförhållandet är avgörande för att avgöra om det är bäst att utveckla övervakningslösningen internt.
Konsoliderade lösningar
Inför dessa utmaningar överväger många maskintillverkare färdiga lösningar som erbjuder robust integration och kontinuerlig support. Dessa etablerade 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 bör tillverkare 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 etablerade, färdiga 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 har förvärvat Bridgemeter White Label-lösningen för fjärrövervakning, vilket förändrar 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.
