No trabaje con sus datos. Haga que sus datos trabajen para usted.

Un sistema de automatización diseñado para la información

Los objetos inteligentes han surgido como una nueva forma simplificada de organizar los datos para que puedan ser recolectados fácilmente desde el controlador, y luego trasladados y consumidos por los sistemas de IoT. El marco estandarizado expone completamente los conjuntos de datos al contexto preconfigurado para el desarrollador, lo que reduce considerablemente el tiempo de programación.

Dicho de otra manera, los sistemas de IoT y de automatización tienen reglas diferentes, y los objetos inteligentes crean el lenguaje común para que puedan comunicarse. En esencia, los objetos inteligentes aportan descubrimiento automático, estandarización, sincronización e integridad a sus datos.

En una configuración convencional, el sistema de automatización se conecta con la plataforma de IoT a través de un gateway. Este gateway normalmente requiere configuración y esfuerzo para preparar los datos. Y es normalmente en este punto donde el trabajo de contextualización se vuelve crítico, especialmente cuando se involucran sistemas dispares. Dado que el sistema de IoT no es "consciente" de las estructuras de automatización, es posible que tenga que crear un nuevo modelo para cada aplicación, y se producen más ineficiencias a medida que el sistema de IoT bombardea a los controladores de automatización con datos. Por ejemplo, un sistema de IoT obtendría información por partes, como: la acción X está a punto de ocurrir, la acción X está ocurriendo, la acción X se ha completado. Estos tres puntos de datos deben manipularse para conectarse como una acción continua relacionada.

En un sistema construido con objetos inteligentes, los datos pueden organizarse, modelarse y consumirse automáticamente por los sistemas y aplicaciones de IoT con poco o ningún esfuerzo por parte de un programador. Las etiquetas de PLC ahora pueden tener definiciones coherentes de tasas, estados, estatus, etc., y se entregan en bases de datos de información con contexto como número de línea, nombre de máquina y ubicación. Todos estos elementos son críticos para habilitar soluciones de IoT que, en última instancia, impulsan más información, mejores análisis y una comprensión más profunda de su proceso y los posibles riesgos. En el ejemplo anterior, los tres puntos de datos para la acción X se reconocen automáticamente como una acción continua para un mayor contexto.

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Además, este método más directo resulta en una mejor integridad y determinismo de los datos. Podemos comparar lo que hace el mismo producto en diferentes etapas con una exactitud e integridad sin precedentes. Y, con la capacidad de asignar atributos a los datos como la OEE, la energía o el flujo de masa, obtenemos información que se agrega y categoriza automáticamente. A partir de ahí, se informa de ello de una manera significativa tanto para la toma de decisiones humana y de máquina como para la optimización.

Al final, los objetos inteligentes no cambian los datos. Pero simplifican enormemente cómo se capturan, visualizan y presentan, y con el tiempo, cómo se optimizan las operaciones como resultado de ello. Háganos saber cómo los objetos inteligentes podrían encajar en su estrategia de información.

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