plc改善了预测性维护

过去的植物地板上的维护实践纯粹是反动的，许多对问题或遇到的问题的回应，“刚刚发生的事情;让我们走出那里解决它。“即使有预定的预防性维护，常见的避免可能是，“时间表说要出去工作，所以让我们走吧。”

反动和不必要的维护行为迅速播放传真机的方式，因为今天的先进技术和增加的工业互联网（IIT）连接，维护活动的理解和规划更容易和更具成本效益。强大的预测维护计划可以救援。

启动的一种方法是采用能力的可编程逻辑控制器（PLC）。PLC可以与现场输入/输出（I / O）和操作技术（OT）协议连接，可通过云无缝地与企业信息技术（IT）服务通信，以提供有关设备状况的信息，机器和整体制造环境（见图1）。

毫无疑问，厂房已经强烈建立了PLC技术。However, by embedding IT protocols, Cloud connectivity, and security features into today’s PLCs, it is possible to gather data that may have existed idly and use it to provide a much stronger idea as to what condition devices and machines are in to prevent unplanned downtime.

避免计划外停机

计划外停机是任何制造商存在的祸根。通过从工厂车间提取原始数据，并将其推广到云资源，PLC可以使工厂人员可用来审查和采取行动，以避免计划外的生产停止。

现代化的PLC可以从OT源中拉出数据，然后将其推动它适当的上下文 - 基于IT的企业和云服务，有效地将制造场延期到商业企业（见图2）。表1中列出了一些最使用的协议和方法。

任何有效的预测维护模型都是基于收集和分析机器数据随着时间的推移。随着该数据容易获得，可以在机器可以下降时检测模式并解释。这样，可以在可能发生未计划发生的事件之前安排维护会话。

目标是知道设备需要维修或更换。这样，运营商或工厂人员都不与他们的过程赌博，他们有相关数据在上下文中提出任何问题，因此可以决定解决方案。

快速、安全地获取数据是成功的关键。在过去，为预测性维护收集工厂内部的智能总是意味着将传感器硬连接到plc，然后连接到PC，然后连接到网络，然后连接到服务器，最后连接到云。

今天，它更简单，因为除了控制设备的传统角色，操作复杂过程环路和支持人机界面（HMI）之外，一些PLC还可以直接通信。或者PLC可能根本不需要执行任何控制功能，并且它可以仅作为中间网络层的直接数据桥。一些小型或中等PLC甚至被证明链接到Microsoft的Azure云平台，确保设计人员该设备可以使用此云基础架构。

云福利

为了执行有用的分析，最终机器学习（ML）或人工智能（AI）目标，需要全面和一致的数据集。希望实现预测性维护系统的大多数组织快速发现他们需要更多数据来馈送ML模型以获得准确的预测，并且它们需要灵活的方法来将信息分发给用户（参见图3）。

传统的PLC可以传达数据，但内容在很大程度上是非结构化的，并且需要重大的程序员努力，通过许多系统从工厂地板传播通信。使用中间网关和经典架构时，这可以非常昂贵。

另一方面，现代PLC可以在某种程度上收集OT原始数据，预处理并将其聚合，并直接向IT系统和云发送结构化数据。这是比传统解决方案更直接和更不重要的连接，提高响应性并降低存储，可视化和计算的上游成本。它还可以在OT和IT之间进行平滑的数据转换，并模块化并简化解决方案的可重复性。它可以与OT合作，以便在源上根据需要添加数据点。这允许OT维护应用程序的所有权并向IT技术获得洞察力。

与Azure等云平台协同工作的plc使数据处理和存储更容易与数据源紧密连接，实现快速、一致的响应，减少对中间资源的依赖。Azure工具允许组织构建自己的定制预测应用程序或使用现成的解决方案。Azure提供了多种工业物联网功能，帮助用户可视化和优化操作，包括:

• 机器学习和分析，构建可以帮助维护计划的高级预测模型
• Cosmos DB用于数据存储
• 用于轻松构建低代码解决方案的电源应用程序
• 网络和移动可视化。

使用Azure的两个显着优势是可扩展性和安全性。Azure为基础架构提供从单个设备缩放到数百万设备，而无需探索解决方案。Azure还使组织能够将来自多个位置的数据聚合到单个数据存储中，以便在整个组织中完成操作和维护的完整图片。应用IT安全性的最佳实践用于应用程序和通信，并且数据存储可以是冗余的。

数据很重要，但信息提供了操作智慧。为了构建预测机器/组件故障的ML模型，Azure提供了多种工具(Jupyter notebook)、框架(PyTorch、TensorFlow和scikit-learn)和语言(R, Python)。这些模型可以应用到一个设备上，并将其扩展到整个组织的类似设备上。

在整个制造企业和云中增加连接性，云层提供了厂商多年来谈到的效益，以帮助他们提高生产力和盈利能力。但是，捕获的捕获量增加了安全风险增加。这就是为什么通过设备的任何新连接应该具有增强的安全性。用户需要了解空中覆盖系统和网络的日子已经消失，并且随着连接的增加就是留下来。

具有IT / OT功能的现代PLC应采用内置安全功能，包括：

• 不允许来自网络外部的请求
• 应由OT人员管理用户名和密码凭据的存储;没有默认的密码
• IP ShareListing以控制哪些申请被批准使用
• 尽可能在TLS上进行安全通信。

此外，对于任何组织来说，一个好主意是允许更大的可见性，这可以显示网络上正在发生的事情。当可以观察当前流量水平，了解基线网络活动应该是什么样子，什么是正常的，什么是不正常的，用户可能会发现任何异常行为。简而言之，重要的是发现并通知不符合正常情况的流量。除了正确的流程和正确的治理之外，许多其他措施和技术控制也很重要，如身份验证、端点保护、备份和网络分割。

解决问题

更高的可见性不仅有助于提高安全性，还有辅助何时，尽管发生了所有预测的维护计划，发生了事件，但工厂人员必须解决问题。

出现问题时，PLC可以在配置时，在配置内置故障排除工具时可以快速地解决，该工具指示基于实时趋势数据的问题。这样，可以预先处理诊断数据并使它随时可远程访问。

记录数据并能够理解发生了什么、什么时候发生以及为什么发生，对于故障排除来说仍然是一个至关重要但经常被误解的元素。通过更好地访问和理解工厂数据，用户被授权进行预测性维护工作，让他们采取行动避免故障和最小化事故。

现代IIOT能力的PLC可以是用户的更具活跃的管道，用于实现能够降低成本和计划外停机的强大预测维护程序，并提高任何工厂的性能。