制造业的大数据和云计算

工业4.0和工业物联网(IIoT)的讨论通常集中在高级连接上。虽然连接性对于实现很重要，但也应该考虑整个企业基础设施和系统体系结构。多年来，各种规模的企业都维护了托管电子邮件、数据库和其他应用程序(如企业资源规划(ERP)系统)的现场服务器硬件。在当今高度互联的世界里，甚至一些基本的电子服务也在转移到云端，使用基于互联网的服务，而不是在本地安装和维护服务器。这些产品被称为软件即服务(SaaS)。同样，基于云的服务也被用于工业物联网和工业4.0的实现。

机制造商

那么，为什么要使用云，如何使用云呢?其中一个较为普遍的应用是，机器制造商原始设备制造商(oem)和设备终端用户利用基于云的服务，在广泛分散的设施中远程监控机器。这些实现可以跨越多个企业网络，将这些信息记录到云数据库，并收集和分析能耗数据、生产数据，甚至直接传感器值，为制造商提供重要价值。从这些数据分析中收集到的见解还产生了可操作的信息，这些信息遍布决策者的仪表板，使他们能够智能地绘制设施改进的过程，并管理预测性维护工作。重要的信息和通知，例如当生产线停机或机器很快需要注意时发出的警报，可以通过基于云的消息服务以电子邮件的形式发送，并将通知推送到移动设备上。

用于工业应用的基于云的服务正在快速增长，相关技术也在以平行速度发展，因为这些创新在应用范围远远超过IT领域的应用中得到了应用。服务对于工业数据收集和分析非常有用。一个基于云的物联网中心创建了一种简单、完全可扩展的方法，将工业设备和设备连接到该中心的云服务。现代控件供应商正在实现领先的物联网协议，包括MQTT(消息传输协议)和高级消息队列协议(AMQP)，以进一步简化云服务集成。当这些下一代云概念应用于工业应用时，启动智能工厂开发的门槛要低得多。

数据，如有需要

随着越来越多的连接设备和越来越多的数据被收集，制造商需要先进的分析来帮助将数据从原始数据转换为可操作的信息以及运营计划。基本的机器分析包括数字和模拟值的阈值监测和操作时序分析:总数、最小值、最大值和平均值、程序状态分析和能源使用计算都属于分析数据集。这些数据可以通过数据压缩以标准化格式存储，可以本地存储在控制器中，也可以存储在基于云的解决方案中，也可以存储在企业网络中的服务器上，或者根据业务需要存储在公共云中。

数据分析可以带来更多的好处，预测性维护见解就是一个例子。例如，来自工作时间计数器、频率分析或均方根(RMS)计算的记录数据可以实现高性能的状态监测。该系统便于对不同工艺数据进行极值监测。用于检测记录数据中的不规则和重复的模式识别进一步提高了过程序列的可靠性。

分析和OEE

分析软件为机械现代化提供了许多机会。状态分析提供了优化机器或系统以获得总体设备效率(OEE)所需的信息。流程的详细知识简化了驱动器配置，并可能有助于根据综合测量读数减少机器的连接负载。

分析工具，如用于记录数据的记录器、基于软件的作用域、用于RMS计算等功能的功能块或模拟软件平台，满足了对最大数据透明度日益增长的需求。在这种情况下，分析可以为每个产品提供全面的生产文档，直到批量生产。

在实际用例中，机器OEM配置了所有机器控制器，使其能够通过一个Internet连接将操作数据从机器发送到云端。这些数据包括告警、运行时间和停机时间、平均周期时间、控制器CPU温度，以及(可选的)运行产品大小。

获得的信息推动创新进入下一代机器设计。在广泛安装的机器类型中，了解最常见的警报可以为OEM提供关于机器性能的无价反馈，这可能是通过传统方法无法获得的。这可以更好地分配工程和设计资源，因为公司更准确地知道在未来的机器上进行改进，以提供更有竞争力的解决方案。

更好的资产利用率

此外，通过访问数据，例如运行产品尺寸，可以分析机器的主要使用情况，并有助于优化机器操作和下一代机器设计。例如，以一台将运行5毫米到500毫米尺寸的产品的机器为例。如果在98%的时间里，大多数已安装的基础只运行120毫米到220毫米的产品尺寸，这种洞察力有助于OEM提供一种新的机器模型，针对尺寸和成本进行优化，专注于220毫米的最大产品尺寸。

机器和设备供应商通过预测性维护和状态监测功能也为最终用户带来了额外的好处。通过基于订阅的模型从机器收集和管理数据，可以确保最终用户的机器以尽可能最佳的状态运行，并在操作过程中发现异常时通知适当的人员。

设备供应商非常适合这种品牌的分析，因为他们是他们特定设备的专家。这也提高了知识产权和价值主张，以保持领先的竞争。

启动工业物联网项目的4种方式

对于实现，应该从哪里开始?

工业物联网项目的起点是确定业务挑战和现实用例。这些需求通常植根于质量、生产吞吐量智能、预测性维护和整体设备健康状况。例如，制造商可以:

1.设法增加机器正常运行时间，当生产遇到预期的复杂情况或生产线的产品质量下降超过给定阈值时，使生产经理能够在移动电话上获得实时通知。预先定义这些参数有助于给出项目定义和范围。

2.启用数据的收集和流需要帮助分析和通知成为可能。这需要确定应该为任务部署什么数据库类型和软件分析工具，并选择与这些工具以及设备中的机器控制器兼容的通信协议。许多新兴的强大的制造业分析工具支持物联网协议，尽管许多现有的工业控制器仍然不支持它们。

3.利用融合的优势自动化技术(AT)和信息技术(IT)的快速发展。这正是基于pc的控制器通过利用这种融合并允许快速有效地实现新的编程标准和协议而发挥作用的地方，无论这些标准和协议是起源于自动化和控制领域还是IT领域。

4.使用有利于集成的软件和硬件。一些工业供应商已经在通过可编程自动化控制器(PLC)语言直接访问控制平台，实现MQTT和AMQP等协议。基于pc的控制器也可以用作小型灵活的网关，可以使用传统的现场总线协议连接到传统的plc，并可以将数据转换为物联网协议，然后将数据发送到本地或基于云的服务器。这消除了新兴智能工厂中的“自动化孤岛”，即使对于那些还不能完全摆脱更有限的传统硬件plc的工厂也是如此。

实实在在的利益

是的，这是真的。随着企业开始利用有形利益，工业物联网和工业4.0战略正在越来越多地体现出来。机器优化和持续改进工作仍然是成长为全球性公司的关键因素，基于pc的控制和下一代分析正在帮助最有竞争力的制造商利用大数据实现智能企业的最终目标。

软件有助于基于云的连接，工业物联网实现

各种软件包有助于实现工业物联网(IIoT)。

• 电子邮件、数据库和其他应用程序(如企业资源规划(ERP)系统)可以跨越多个企业网络，并将信息记录到云数据库(如Microsoft Azure SQL)中。应用程序可以收集和分析能耗数据、生产数据，甚至直接传感器值，为制造商提供重要价值。
• 微软Azure为工业数据收集和分析提供了几种有用的服务。Azure物联网中心创建了一种简单、完全可扩展的方法，将工业设备和设备连接到Azure云。
• 倍福自动化等控制供应商正在实施领先的物联网协议，包括MQTT和AMQP，以简化云服务的集成。
• 除了错误分析支持，倍福自动化TwinCAT Analytics软件还提供了现代化机械的其他机会。
• 分析工具，如用于记录数据的记录器，基于软件的作用域，用于RMS计算等功能的功能块，或来自The MathWorks的Matlab/Simulink等平台，满足了对最大数据透明度日益增长的需求。

——达曼·汤普森倍福自动化是自动化产品专家。由内容经理马克·霍斯克编辑，控制工程，mhoske@cfemedia.com．

关键概念

• 基于云的软件即服务可以承载应用程序来优化工业机器。
• 工业物联网(IIoT)项目使用集成工具更容易。
• 通过分析工具，优化和持续改进得以推进。

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倍福自动化的网站有一个工业4.0部分。搜索“工业4.0”www.beckhoff.com．

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