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“智能对象”——让机器变得更智能

作为原始设备制造商,无需数据科学家告诉您,您就清楚知道:市场对支持物联网的、更智能机器的市场需求日益加剧。您处在前线,必须满足客户对设备的要求,即:设备不仅要能够采集更多数据,而且还要能够以实用方式把采集来的数据与其他信息系统共享。

在最终用户的现场快速而又经济地对智能机器进行集成——这是很多原始设备制造商面临的一大关键挑战。同样,应对信息连通方面的挑战一直是几十年来技术演进的一大关注点。

有一个关键问题是市场必须解决的:我们如何进一步提升控制系统的信息化程度从而使集成更容易,以及如何进一步提升智能机器所提供的解决方案?

问题的症结所在:数据杂乱无章、无法识别

如今的智能机器生成的数据比过去多,但是典型的机器控制系统所生产的数据杂乱无章、缺乏定义——因此无法被信息系统识别。

过去,对机器信息的识别发生在信息系统平台的集成过程中。为了采集有用信息,您必须首先查找每个数据点 (每次一个) 以创建并定义数据集。接下来,确定不同信息应用项目应当如何调查和采集数据。

尽管并不高效,但是过去的机器数据点总共也就几十个而已,所以整个过程还算简单明了。但如今对于复杂分析的需求 (加之强大机器的每个系统的数据点可能多达数千个) 使得这个过程变得复杂、昂贵。

而创建可识别的数据集只是完成了拼图的其中一片。此外,数据点还具有不同的意义,具体取决于它们的分组方式。因此,整个过程的另一个耗时而又关键的部分是为数据定义一个关系模型。

更改控制层面的方式

目前正在开发的创意控制系统设计工具主要聚焦机器集成方式的更改。

如何做到?让原始设备制造商在系统集成前定义好可识别的数据点和数据关系模型——在控制层面,作为整个机器编程过程的一部分。

这个新功能的核心是系统设计说明,能够指导您如何配置将成为标签结构一部分的“智能对象”。智能对象根据信息系统应用项目的要求辨识应当采集什么数据以及如何、何时采集这些数据。

第二组说明的作用是:围绕数据创建组织并且确定数据的分组方式。例如,如果六个数据点共同构成意义,则说明会定义一个“父 (级)”以同步采集数据点。

机器控制平台添加的信息网关软件找到所采集的数据以及组织模型并自动将其映射到数据库。若要检索所需的数据,信息系统应用项目会与网关通讯,在这里可以通过数据库形式访问所采集到的数据以及数据模型。

更智能的机器——从始至终

这种用于智能机器控制系统设计的新方法令集成过程中最为费力的部分之一变得精简、提升了效率——而且是在您的机床到达工厂基层之前。这样做,可充分利用员工的已有技能,进而可以轻松地使用 PLC 说明在控制平台上对功能进行配置。

使集成过程更精简、更有效是非常关键的目标,但同时我们也设想出一种基于智能对象的方法,其能够在机器的整个生命周期中提供更多的益处:

  • 更好地对数据进行同步

在如今的工厂基层,信息应用项目会根据时间间隔对各个机器控制系统进行逐一数据点的轮询。凭借这种异步数据建立起的关系模型往往是不完整的,具体取决于所采集到的变量的顺序——以及需要分析的某个条件是何时被发现的。

智能对象根据控制系统中检测到的条件自动触发数据采集。与该条件相关的所有数据会在事件发生时被同步采集——然后发送至信息网关。
短期而言,同步数据是精准查明原因的优选,例如查明机器状态为何从“运行”变成了“故障”。长期而言,同步的数据为如何提高整体设备效率 (OEE) 提供了更多可探索的方法。

  • 数据集减小,处理更轻松
    不同的信息应用项目往往寻找的是同样的机器数据。如今,每一种应用项目的典型做法都是会对机器控制系统进行轮询、创建一个数据集——以及扩展工厂的数据足迹。
    凭借目标相同的多个应用项目,智能对象尽可能将检查工作量降至最低。其结果就是大幅减少了数据集的数量,进而降低了数据管理、分析和存储相关的成本。此外,数据的同步采集意味着数据集中错误输入或“噪声”的减少,因而也降低了 (数据被用于信息系统应用项目前) 识别及删除噪声所需的工作量。

了解更多我们的技术如何助力原始设备制造商打造更智能的设备。

OEM 市场经理 Evan Kaiser 参与了本文撰写。


Dan Seger
Dan Seger
Sr. Principal Engineer, Rockwell Automation
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