Modern industri är ett komplext ekosystem av utrustning, sensorer och system, vart och ett med sitt eget specifika gränssnitt och kommunikationsprotokoll. Denna mångfald är ett resultat av den tekniska utvecklingen och behovet av att möta olika produktionskrav. Denna mångfald medför dock också betydande utmaningar när det gäller automatisering, integration och dataanalys.
Styrningen av denna utrustning kan variera från elektromekaniska paneler till komplexa styrenheter med automatiserade inbyggda system. Fjärrövervakning måste därför anpassas till en mängd olika instrumentalternativ – från enklare paneler till inbyggda styrenheter som i sin tur har olika kommunikationsprotokoll som Modbus, MQTT, OPC-UA, EtherCAT, med flera. Den stora utmaningen är att aggregera, på ett centraliserat och enhetligt sätt, alla variationer av applikationen.
Industriell interoperabilitet med Bridgemeter: Integrering av sensorer, styrenheter och system i IIoT med flexibilitet
Att integrera olika enheter, protokoll och system kan vara komplext. Vissa verktyg som finns tillgängliga på marknaden fokuserar på en specifik applikation eller utrustning, vilket begränsar anslutningsmöjligheter och ökar antalet styrsystem. Anläggningskonvergens är grundläggande för att generera en omfattande databas som kan ge insikter genom tillämpad intelligens.
Den första utmaningen ligger i att välja en kommunikationsenhet som är kompatibel med sensorns eller styrenhetens fysiska gränssnitt. En enda modell är idealisk eftersom den underlättar utbytet mellan olika punkter i ett övervakningsnätverk och minskar lösningens totala kostnad. Dessutom måste alla fältenheter kunna kommunicera med sina respektive protokoll via samma valda kommunikationsenhet. Annars blir det opraktiskt att hantera ett så brett utbud av enheter, vilket minskar tillämpningens omfattning.
Brist på flexibilitet är en av de största begränsningarna hos många traditionella lösningar och system för hantering och övervakning, eller de som utvecklats internt av företaget.
De är generellt utformade för att uppfylla en specifik uppsättning krav eller typer av avläsningar, vilket kan göra dem svåra att anpassa sig till förändringar. Dessutom tillåter de inte snabba och dynamiska förändringar, och de kan inte förutse och meddela felhändelser på ett prediktivt och proaktivt sätt i realtid. Detta kan leda till driftsineffektivitet och i slutändan bristande efterlevnad av SLA (servicenivåavtal).
Bridgemeter en IIoT-molnlösning (Industrial Internet of Things) utvecklad av Above-Net , löser alla dessa utmaningar. Dess flexibla arkitektur möjliggör kommunikation med en mängd olika utrustningar med olika gränssnitt och protokollstöd, vilket gör den kompatibel med alla sensorer, oavsett om de är analoga eller digitala, eller utrustning, oavsett styrenhet.
Nyckeln till Bridgemeters flexibilitet är dess 100 % anpassningsbara gränssnitt och en lager-på-lager-strukturerad arkitektur. Detta möjliggör en strukturerad separation av anslutnings-, data- och processfunktioner, vilket säkerställer interoperabilitet och konvergens på en enda plattform.
Dessutom erbjuder Bridgemeter mer än 150 typer av protokoll, vilket möjliggör tillämpning av Plug and Play-konceptet på vilken utrustning eller sensor som helst.
Intelligens för effektivare drift och underhåll
Men interoperabilitet är bara början. Bridgemeter erbjuder också en rad andra fördelar som gör det till ett värdefullt verktyg för drift- och underhållsteam.
En av dessa fördelar är möjligheten att förutse fel och meddela dem i realtid. Detta är möjligt tack vare parametriseringen av intelligenta regler som gör det möjligt för Bridgemeter att hantera driften kontinuerligt och autonomt. Denna intelligens ger underhållsteam möjlighet att agera redan innan kunden ringer eller kontrollcentralen meddelar, vilket sparar värdefull tid och resurser.
Bridgemeter integrerar även ett automatiserat uppgiftshanteringssystem för att utlösa fältunderhållsprocesser. Detta innebär att underhållsuppgifter kan schemaläggas och hanteras på ett standardiserat sätt, vilket minskar driftstopp och förbättrar den operativa effektiviteten.
Dessutom är Bridgemeter kompatibelt med SCADA-system, vilket tillför värde och intelligens till verksamheten och överför information i realtid till äldre system. Data som samlas in och lagras på ett strukturerat sätt kan analyseras med BI eller andra marknadsverktyg, vilket ger värdefulla insikter som kan användas för att förbättra effektivitet och produktivitet.
Slutsats: Verkligheten av prediktivt underhåll och driftseffektivitet
Med implementeringen av Bridgemeter är paradigmet för prediktivt underhåll och driftseffektivitet inte längre avlägset. Detta robusta verktyg visar sig vara oumbärligt för drift- och underhållsteam och för med sig verkligheten av tillståndsbaserat underhåll oavsett komplexiteten hos datainsamlingspunkten, vilket leder till en mer uppkopplad, intelligent och motståndskraftig bransch.
Interoperabilitet, som en gång sågs som en oöverstiglig utmaning, är nu en konkret och tillgänglig verklighet, redo att utforskas till förmån för den industriella digitaliseringsprocessen.
*Termen digitalisering används för att definiera 100 % digitala processer som inte går igenom digitaliseringsprocesser.
