工业物联网不是取代过程控制和自动化系统

放大字体  缩小字体 发布日期:2022-11-29  来源:控制工程网  浏览次数:1030
 在过去几年中,物联网(IoT)发展迅速,连接了数十亿设备和数百万人,收集和共享了大量数据。它使用互联网将日常的物理对象连接在一起。当然,这些物理对象必须嵌入感传器、处理能力、软件和其它技术,使它们能够通过互联网相互连接和通信。
  当物联网用于工业和生产制造业应用时,它被称为工业物联网IIoT)。像物联网一样,IIoT 连接设备和人,收集和共享大量数据。它还使智能和自主机器能够相互通信,并与更高级别的系统通信,如制造执行系统(MES)或企业资源规划(ERP)。
  IIoT 几乎已成为智能制造和工业 4.0 的同义词。虽然智能制造包含的内容远不止IIoT,但 IIoT 已经成为几乎所有智能制造应用的基础技术。
  与一些观点相反,IIoT 根本不是要取代传统的过程控制自动化系统。过程控制和自动化将始终需要对制造过程进行实时、闭环、规范的控制——而这些并不是 IIoT 的设计初衷。
  IIoT 最适合用于扩展过程控制和自动化系统的功能。它提供了这些系统不经常提供的额外功能,同时仍让它们按设计完成工作。该理念是让过程控制和自动化系统与 IIoT 各司其职,做它们自己最擅长的事情。IIoT 从如下5 个方面提升了自动化和控制系统的功能。
  1 生产监控,具有实时情境信息
  过程控制和自动化系统总是包括实时生产监控,但它通常是本地的,集中在特定的设备、特定装置的运行和特定生产线上。有了 IIoT,就可以从过程控制和自动化系统收集和共享大量数据,从而可以实时获得更广泛的生产运营状况视图。
  例如,可以将生产计划与实际生产进行比较。可以根据生产的批次跟踪订单。可以监控机器和生产线的速度,并将其与产品时间表联系起来。可以跟踪浪费和返工,并将其与订单和批次联系起来。可以实时收集质量结果并与批次匹配。
  也可以根据批次和订单查看产品库存。可以根据时间表、订单和批次监控质量、成本和交付的制造关键性能指标(KPI)。所有这些都可以在不妨碍过程控制和自动化系统的情况下完成。
  2 资产性能跟踪,更全面的制造状况视图
  过程控制和自动化还包括实时资产性能跟踪,但它同样通常是本地的,并专注于特定资产、工作中心、装置运行和生产线上。现在,随着 IIoT 使用来自过程控制和自动化系统、MES 和 ERP 的数据,有可能将资产性能提升到更高的水平。
  资产、工作中心、装置运营和生产线的绩效,可以使用许多关键绩效指标来衡量。一些最常见的 KPI 包括可用性、性能、质量、整体设备效率(OEE)、平均修复时间(MTTR)和平均无故障时间(MTBF)。它们还可以与整个制造运营中的订单、操作和批次相关联。这些 KPI还可以映射到维护和清洁活动,甚至个人和机组人员。
  这使我们能够针对对性能影响更大的因素,对资产性能进行更广泛的分析。它还可以更深入地探究资产表现不足的根本原因。它依赖于来自自动化和控制系统的数据,并将其与其它来源的数据相结合,以提供有关资产及其性能的更可靠的视角。
  3 设备维护,更深入的分析
  过程控制和自动化系统通常不直接涉及设备维护。然而,它们通常收集大量的设备数据,企业资产管理(EAM)系统或计算机化维护管理系统(CMMS)在基于状态的维护方案中使用这些数据。IIoT 不直接涉及设备维护,而是依靠上述管理系统来完成它们的工作。
  IIoT 的扩展功能可更好地将这些系统连接在一起,并提供对资产维护更大的可见性。可以使用 IIoT 实现基于状态的维护(CBM)报警。维护活动可以与生产计划挂钩,并与特定订单、操作、批次和质量结果挂钩。通过分析维修前后的多个批次,可以对单个批次的影响进行更深入的分析。
  也可以根据更多的参数和 KPI 指标来对故障成本进行分析。还可以更详细地分析预防性维护、推迟甚至取消维护,对关键 KPI(如成本、按时交付和客户满意度)的实际影响。
  自动化系统中的分析部分通常是关于压力、温度、流量和速度等关键制造参数的各种图表。有了 IIoT,分析就不再仅仅是一些关键数据的几个图表或图形,而是包括描述性、诊断性、预测性和规定性数据,并使用来自非常广泛来源的数据。
  这就允许这些分析根据客户、库存、订单、时间表、维护、成本、劳动力和其它据来映射制造数据。它提供了一个更好的运营绩效整体视图,允许对实际上市时间、成本变化、材料变化、质量趋势、客户满意度趋势、供应商质量和供应链绩效等进行分析。
  4 物品标识 :RFID、条形码集成
  条形码和射频识别(RFID)是生产制造运营中最常见的两种识别技术。过程控制和自动化系统经常使用条形码和 RFID 阅读器作为其自动化活动的一部分,但这些活动的范围往往有限。
  IIoT 扩展了条形码和 RFID 的使用,并将其与过程控制和自动化系统集成在一起。这允许条形码和 RFID 应用于生产制造运营的多个环节,例如管理原材料和包装材料库存、整个工厂的在制品库存和产成品库存。
  它还允许条形码和 RFID 技术在整个生产制造运营中获得更普遍的应用,支持过程中每个步骤所用材料的可追溯性。通过 IIoT 条形码和 RFID 技术能够收集和共享产品、材料、在制品、位置和移动数据,同时支持对这些材料进行实时管理。
  5 持续改进 :产品和过程数据聚合
  所有生产制造运营都有一个持续改进的流程。精益制造和六西格玛是两种常见的改进过程。过程控制和自动化系统通过向其提供有关生产制造活动的数据,来支持这些持续改进过程。
  IIoT 通过将产品数据和过程数据(包括来自过程控制和自动化系统、MES 和 ERP 系统的数据,以及可能来自许多其它系统的数据)聚合到正确的人手中,将其提升到一个新的水平。这正是作为持续改进过程的一部分所需要的,以识别问题,分析问题的根本原因,实施所需的改进,然后确认这些改进的有效性。
  IIoT 是对生产制造过程的补充
  过程控制和自动化系统将继续存在,它们不会消失,并且需要它们来提供制造过程的实时闭环监管控制。IIoT是对这些过程的补充,而不是取代它们的手段。
  IIoT 扩展了过程控制和自动化系统,为其提供了额外功能,以新的方式使用其数据,并与许多其它来源的数据相结合。它提供了过程控制和自动化系统之外的一些功能,同时仍然允许这些系统做它们最擅长的事情。
  过程控制和自动化系统以及 IIoT 的协同工作,其效果要优于各部分独自工作的总和。IIoT 是一个倍增器,与过程控制和自动化系统一起,提供了超出任何一方各自所能提供的能力。(作者:John Clemons)
  关键概念: 
  ■ 虽然智能制造包含的内容远不止IIoT,但IIoT已经成为几乎所有智能制造应用的基础技术。
  ■ IIoT扩展了过程控制和自动化系统,为其提供了额外功能,使之以新的方式使用其数据。
 
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