Pourquoi résoudre le casse-tête du protocole de données est essentiel pour les usines intelligentes
Là’ On parle beaucoup de l’Industrie 4.0, mais dans quelle mesure les entreprises manufacturières progressent-elles réellement dans leur parcours vers la transformation numérique ? Avec tout le bruit autour des usines intelligentes et de l'automatisation, on pourrait penser que tout le monde a compris.— sauf toi.
Mais les données sectorielles d’IoT Analytics, un fournisseur d’informations sur le marché de l’IoT et de veille concurrentielle, prouvent le contraire. C'est Rapport sur l'adoption de l'industrie 4.0 résume l'industrie’ Les progrès de l'adoption sont basés sur les contributions de 500 cadres supérieurs du secteur manufacturier. Le rapport suit les informations sur Industrie 4.0 Cas d'utilisation, KPI et lacunes en matière de compétences.
La majorité des fabricants (72 %) disposent d'une stratégie de fabrication intelligente (ou sont en train d'en mettre une en œuvre), et 65 % des fabricants ont ou sont en train de mettre en œuvre une stratégie IoT. Mais ces fabricants sont également confrontés à des défis techniques qui entravent la mise en œuvre.
Le rapport partageait 17 défis techniques de la mise en œuvre de l’usine intelligente et posait aux dirigeants cette question importante : dans quelle mesure chacun de ces défis techniques vous empêche-t-il de faire évoluer vos projets d’usine intelligente ?
Parmi cette liste de 17 défis, cinq ont été identifiés comme étant les plus gros problèmes :
- Développement de nouvelles applications
- Sécurisation des réseaux OT
- Interfaçage avec des applications existantes, telles que les systèmes MES et ERP
- Gestion de différents formats et protocoles de données
- Interopérabilité et interfaçage avec les réseaux OT
Belden s’est associé à IoT Analytics pour vous proposer un webinaire qui examine ces cinq défis et comment les surmonter afin que vous puissiez créer les environnements d’usine intelligente dont vous avez besoin pour construire un avenir meilleur. Regardez le webinaire ici.
Pour vous donner un aperçu des coulisses de ce dont nous avons discuté pendant le webinaire, ce blog se concentre sur l’un des défis qui préoccupent le plus les cadres supérieurs du secteur de la fabrication : la gestion de différents formats et protocoles de données (n° 4 sur la liste ci-dessus).
La pertinence des protocoles de données dans les usines intelligentes
Pour communiquer, les machines et les équipements doivent se connecter non seulement au réseau, mais aussi les uns aux autres afin d’automatiser et d’optimiser les processus. Les protocoles de données déterminent comment ces données “ conversations” sont échangés entre les appareils connectés.
Une machine’ Le protocole s peut déterminer des éléments tels que :
- Comment se connecter à la machine
- Comment extraire des données de la machine
- Les autres machines qu'il peut “ parler” à
- Les types de données disponibles
Une machine’ Les protocoles de données peuvent être standard/ouverts (compatibles avec une plus large gamme d'appareils et de fabricants) ou propriétaires (conçus sur mesure pour un objectif, un appareil ou un fabricant spécifique).
Extraction de valeur à partir de deux types de données
Alors que de plus en plus d’usines intègrent l’analyse de données et l’intelligence artificielle (IA) dans leurs flux de travail, ces systèmes sont avides de données : les données sont ce qui permet à ces systèmes d’offrir des informations précieuses pour aider à prendre des décisions éclairées.
La plupart des fabricants disposent de deux types de données dont ils ont besoin pour alimenter leurs systèmes d’analyse et d’IA :
- Les données existantes déjà disponibles dans les machines.
- De nouvelles données qui doivent être collectées avec de nouveaux types de capteurs.
Données existantes
Tout d'abord, laissez’ parlons des données existantes. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les données existantes ne sont pas’ n'est pas collecté.
L'équipement n'est pas’ t connecté au réseau ou à d'autres appareils.
Il existe une grande variété de types de machines dans l’usine. Certains équipements existants peuvent ne pas avoir la capacité de se connecter au réseau, et les mises à niveau ou les investissements dans des systèmes plus récents pour rendre cela possible sont coûteux. Dans d’autres cas, certaines usines de fabrication n’ont pas’ n'a pas pris le temps de connecter les machines au réseau. La machine fonctionne et le travail est effectué, donc la connectivité n'est pas’ Cela n'a pas été une priorité.
Les données ne sont pas’ t en cours de conversion (les protocoles ne sont pas’ t en cours de traduction).
Il’ Il n’est pas rare de trouver différents protocoles au sein d’un même environnement de fabrication. Ces divergences peuvent empêcher les ressources de se connecter correctement.
Lorsque les appareils utilisent des protocoles de données différents, cela’ c'est comme s'ils’ nous essayons de communiquer en utilisant différentes langues. Cela peut rendre la traduction, la collecte et le stockage des données coûteux et difficiles.— c'est pourquoi les données sur les plantes existent souvent dans des silos.
Considérez tous les équipements d'une usine. Lorsqu'une machine utilise Modbus et une autre utilise PROFINET, les deux machines peuvent’ Ils ne peuvent pas communiquer entre eux et il est difficile d'accéder à leurs données.
À mesure que de plus en plus de machines sont introduites dans l’usine pour prendre en charge de nouvelles capacités et permettre la croissance, ce problème de communication ne fait que s’accroître. S’assurer que votre équipement peut communiquer (s’assurer que les protocoles sont traduits) est essentiel pour préparer votre usine intelligente pour l’avenir.
Les données ne sont pas’ n'étant pas contextualisé (il n'est pas’ t étant associé aux bonnes métadonnées).
La plupart des plantes disposent de nombreuses données, mais ces informations ne sont pas contextualisées. Il s'agit simplement d'un ensemble de chiffres qui ne signifient rien sans métadonnées ou autres détails pertinents qui contribuent à les rendre exploitables.’—’’ Votre infrastructure de données industrielles doit être en mesure de vous aider à comprendre l’histoire que vos données racontent afin que vous sachiez comment les systèmes et les processus fonctionnent. Cela rend les données plus faciles à utiliser et plus accessibles aux personnes qui en ont besoin.
Solution :
Grâce à Belden Horizon Data Operations, Belden aide les entreprises à intégrer les données existantes de leurs systèmes OT dans des plateformes logicielles afin qu’elles puissent surveiller les opérations, suivre les mesures de performance et analyser les données des équipements afin d’éviter des problèmes d’équipement coûteux et de réduire les écarts de production.
Nouvelles données
Parlons maintenant des nouvelles données.’
Alors que les données existantes sont des informations qui existent déjà, les nouvelles données sont des informations que vous souhaiteriez avoir pour combler les lacunes en matière de données—mais qui ne sont pas disponibles aujourd'hui.’ Il peut s’agir d’informations sur les processus de production, les performances de qualité, la consommation d’énergie ou d’autres paramètres.
Solution :
Grâce à LioN-X IO-Link et notre passerelle CloudRail, Belden aide les usines à connecter, convertir et contextualiser de nouveaux flux de données. La solution rationalise l’acquisition de données industrielles et les prétraite localement avant qu’elles ne soient transmises de manière transparente vers le cloud.’ CloudRail acquiert toutes vos données OT et s'assure qu'elles sont prêtes à être utilisées et exploitées.’
En savoir plus sur la façon de surmonter les défis techniques de l’industrie 4.0
Nous avons travaillé avec de nombreuses usines de fabrication confrontées à ces problèmes, nous savons donc exactement comment les résoudre.’—
Collecter des données sans pouvoir les rassembler et effectuer des analyses appropriées constitue un gaspillage de ressources et ne vous apporte pas de gain net en termes de productivité, de sécurité ou de bénéfices.’
Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont d'autres usines trouvent des moyens de gérer différents formats et protocoles de données—et explorer des solutions aux autres défis techniques qui empêchent les fabricants d'optimiser leurs usines intelligentes—alors assurez-vous de regarder Notre webinaire.
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À propos de l'auteur
Matthew Wopata est responsable des produits techniques des solutions Edge pour l'industrie chez Belden. Dans son rôle actuel, Matthew développe et exécute la stratégie produit liée aux solutions Industrial Edge de Belden en coopération avec les unités commerciales de vente, de CIC, d'ingénierie, de marketing et de développement d'entreprise. Avant de rejoindre Belden, Matthew était analyste principal – Industrie chez IoT Analytics. Il est titulaire d'un BSc en génie chimique et d'un MBA.