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.
Styrning av dessa enheter kan variera från elektromekaniska paneler till komplexa styrenheter med automatiserade inbyggda system. Därför måste fjärrövervakning anpassas till ett brett utbud av instrumentalternativ – från enklare paneler till inbyggda styrenheter som i sin tur har distinkta kommunikationsprotokoll som Modbus, MQTT, OPC-UA, EtherCAT med flera. Den största utmaningen är att centralt och förena alla applikationsvariationer.
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 avgörande för att generera en omfattande databas som kan ge insikter baserade på tillämpad intelligens.
Den första utmaningen är att välja en kommunikationsenhet som är kompatibel med sensorns eller styrenhetens fysiska gränssnitt. En enda modell är idealisk eftersom den underlättar utbyte mellan olika punkter i ett övervakningsnätverk och minskar lösningens totala kostnad. Dessutom måste alla fältenheter kunna kommunicera via sina protokoll genom samma valda kommunikationsenhet. Annars är det ogenomförbart 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 vanligtvis 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 kan inte förutsäga och meddela felhändelser prediktivt och proaktivt 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 enheter med olika gränssnitt och protokollstöd, vilket gör den kompatibel med alla sensorer, oavsett om de är analoga eller digitala, eller enheter, oavsett styrenhet.
Nyckeln till Bridgemeters flexibilitet är dess 100 % anpassningsbara gränssnitt och lagerarkitektur. 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 ett antal andra fördelar som gör det till ett värdefullt verktyg för drift- och underhållsteam.
En av dessa fördelar är möjligheten att förutse fel och rapportera dem i realtid. Detta är möjligt tack vare intelligent regelkonfiguration, vilket gör det möjligt för Bridgemeter att kontinuerligt och autonomt hantera driften. Denna intelligens ger underhållsteam möjlighet att agera redan innan en kund ringer eller kontrollcentralen upptäcker ett problem, 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 ger mervärde och intelligens till verksamheten och överför information i realtid till äldre system. Data som samlas in och lagras i ett strukturerat format 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, vilket ger möjlighet till tillståndsbaserat underhåll vid alla komplexa uppsamlingspunkter, vilket skapar en mer sammankopplad, intelligent och motståndskraftig bransch.
Interoperabilitet, som en gång sågs som en oöverstiglig utmaning, är nu en konkret och tillgänglig verklighet, redo att utnyttjas till förmån för den industriella digitaliseringsprocessen.
*Termen digitalisering används för att definiera 100 % digitala processer som inte genomgår digitaliseringsprocesser.
