“Objetos inteligentes” deixam máquinas mais inteligentes

Como fabricante de máquinas, você não precisa de um cientista de dados para dizer que a demanda por máquinas mais inteligentes e habilitadas para IoT está se intensificando. Você está na linha de frente e precisa atender aos requisitos do cliente para equipamentos que não apenas coletam mais dados, mas também os compartilham com os sistemas de informação de maneiras úteis.

A integração de máquinas inteligentes no local do usuário final de maneira rápida e econômica é um desafio importante para muitos fabricantes de máquinas. Da mesma forma, enfrentar os desafios da conectividade das informações é um objetivo constante da evolução da tecnologia há décadas.  

Aqui está uma pergunta importante que deve ser abordada no mercado: como podemos deixar os sistemas de controle ainda mais habilitados para informações a fim de facilitar a integração e melhorar as soluções que as máquinas inteligentes oferecem?

As máquinas inteligentes de hoje em dia geram mais dados do que nunca. Mas os dados produzidos pelos sistemas convencionais de controle de máquinas são desorganizados e indefinidos e, portanto, os sistemas de informação não conseguem detectá-los.

Historicamente, deixar as informações da máquina detectáveis ​​é um exercício que ocorre durante a integração da plataforma do sistema de informações. Para coletar informações úteis, você deve primeiro criar e definir o conjunto de dados por meio da pesquisa de cada ponto de dados, um ponto por vez. Em seguida, definir como os aplicativos de informações pesquisam e coletam os dados.

Embora não seja eficiente, o processo era simples quando os pontos de dados das máquinas estavam na casa das dezenas. Mas a demanda atual por análises sofisticadas (e máquinas robustas com potencialmente milhares de pontos de dados por sistema) deixaram o processo mais complexo e caro.

E criar um conjunto de dados detectável é apenas uma peça do quebra-cabeça. Além disso, os pontos de dados assumem um significado diferente, dependendo de como são agrupados. Portanto, outra parte fundamental e demorada do processo é a definição de um modelo de relacionamento para os dados.

As ferramentas inovadoras de projeto de sistemas de controle atualmente em desenvolvimento estão concentradas na alteração da equação de integração de máquinas. 

Como? Permitindo que os fabricantes de máquinas definam pontos de dados detectáveis ​​e o modelo de relacionamento de dados muito antes da integração do sistema, no nível de controle, como parte do processo de programação da máquina.

No centro dessa nova funcionalidade, estão as instruções de projeto do sistema que permitem configurar “objetos inteligentes” que se tornam parte da estrutura de tags. De acordo com os requisitos de aplicativos do sistema de informações, os objetos inteligentes identificam quais dados coletar e como e quando esses dados são coletados.

Um segundo conjunto de instruções cria a organização em torno dos dados e determina como os dados são agrupados. Por exemplo, se seis pontos de dados são significativos juntos, a instrução define um único “pai” para coletar os pontos de dados de maneira síncrona.

O software de gateway de informações (adicionado à plataforma de controle da máquina) localiza os dados coletados junto com o modelo organizacional e os mapeia automaticamente para um banco de dados. Para recuperar os dados necessários, os aplicativos do sistema de informações se comunicam com o gateway em que os dados coletados e o modelo de dados estão acessíveis no formato de banco de dados.

Uma máquina mais inteligente desde o início

Essa nova abordagem ao projeto do sistema de controle de máquinas inteligentes simplifica uma das partes mais árduas do processo de integração antes que sua máquina chegue ao chão de fábrica. E ela faz isso aproveitando as habilidades existentes de sua equipe, que se sente confortável ​​usando as instruções do CLP para configurar a funcionalidade na plataforma de controle. 

Embora a simplificação da integração seja um objetivo essencial, prevemos que uma abordagem baseada em objetos inteligentes trará benefícios adicionais ao longo do ciclo de vida de uma máquina:  

• Dados melhores e síncronos.

Atualmente, nos chãos de fábrica, os aplicativos de informações pesquisam pontos de dados individuais em sistemas de controle de máquinas com base em intervalos de tempo. Os modelos de relacionamento criados com esses dados assíncronos geralmente são incompletos, dependendo da sequência de variáveis ​​coletadas e de quando uma condição que requer análise é descoberta. 

Os objetos inteligentes acionam automaticamente a coleta de dados com base nas condições detectadas no sistema de controle. Todos os dados relacionados à condição são coletados de maneira síncrona quando o evento ocorre e entregues ao gateway de informações. 

No curto prazo, os dados síncronos são ótimos para identificar os motivos de uma mudança de estado da máquina de “executar” para “falha”, por exemplo. No longo prazo, os dados síncronos oferecem uma visão melhor sobre maneiras de aprimorar a Eficiência Geral do Equipamento (OEE).  

• Conjuntos de dados menores que exigem menos poder de processamento.

Aplicativos de informações diferentes geralmente procuram os mesmos dados da máquina. Hoje, cada aplicativo normalmente pesquisa o sistema de controle da máquina, cria um conjunto de dados e expande a área de cobertura de dados da fábrica.

Objetos inteligentes minimizam os interrogatórios de vários aplicativos, que muitas vezes procuram o mesmo item. O resultado é um número significativamente menor de conjuntos de dados, o que se converte em custos menores relacionados a gerenciamento, análise e armazenamento de dados. Além disso, a coleta síncrona de dados significa menos entradas falsas, ou “ruído”, nos conjuntos de dados e, portanto, menos poder de processamento dedicado à identificação e remoção de ruído antes que os dados sejam utilizados em aplicativos de sistemas de informação.

Saiba mais sobre como nossa tecnologia ajuda os fabricantes de máquinas a construir equipamentos mais inteligentes.

Evan Kaiser, gerente do segmento de fabricantes de máquinas, contribuiu para esta publicação.