工业物联网扩展制造系统能力的六种方式

物联网(IoT)在过去几年里发展迅速，已经连接了数十亿台设备和数百万人，并收集和共享大量数据。它使用互联网将日常物品连接在一起。当然，这些实体必须嵌入传感器、处理能力、软件和其他技术，使它们能够通过互联网相互连接和通信。

物联网最常见、最广为人知的应用是智能家居。物联网应用也可以在医院、其他医疗和保健设施、能源管理、环境监测、商业建筑等领域找到。

当物联网用于工业和制造业应用时，它被称为工业物联网(IIoT)。像物联网一样，工业物联网连接设备和人，收集和共享大量数据。它还使智能和自主机器能够相互通信，并与制造执行系统(MES)或企业资源规划(ERP)等更高级别的系统通信。

工业物联网几乎已经成为智能制造和工业4.0的代名词。虽然智能制造不仅仅是工业物联网，但工业物联网已经成为几乎所有智能制造应用的基础技术。

与一些观点相反，工业物联网根本不是为了取代传统的过程控制和自动化系统。远非如此。过程控制和自动化将始终需要对制造过程进行实时、闭环、监管控制——这正是工业物联网所做的不设计来做。

工业物联网最适合用于扩展过程控制和自动化系统的功能。它提供了那些系统通常不提供的额外功能，同时仍然让它们按照设计完成工作。这个想法是让过程控制和自动化系统做他们最擅长的事情，让工业物联网做他们最擅长的事情。

工业物联网从六个方面增强了自动化系统和控制系统。

1.生产监控，具有实时上下文

过程控制和自动化总是包括实时生产监控，但通常是非常本地化的，专注于特定的设备、特定的单元操作和特定的生产线。

通过工业物联网，从过程控制和自动化系统收集和共享大量数据，现在可以实时获得更大的生产操作视图。

例如，计划生产可以与实际生产进行比较。订单可以根据正在生产的批次进行跟踪。机器和生产线速度可以被监控，并与产品进度挂钩。可以跟踪浪费和返工，并将其与订单和批次联系起来。可实时收集质量结果并与批次匹配。

还可以根据批次和订单查看在制品库存。生产关键绩效指标(kpi)的质量，成本和交付可以根据计划，订单和批次进行监控。所有这些都可以在不妨碍过程控制和自动化系统的情况下完成。

2.资产绩效跟踪，制造业更广阔的视野

过程控制和自动化还包括实时资产性能跟踪，但同样，它通常是非常本地化的，专注于特定的资产、工作中心、单元操作和生产线。

随着工业物联网使用来自过程控制和自动化系统的数据，以及来自MES和ERP的数据，现在有可能将资产性能提升到更高的水平。

资产、工作中心、单位操作和生产线的绩效可以使用许多kpi来衡量。一些最常见的kpi包括可用性、性能、质量、整体设备效率(OEE)、平均修复时间(MTTR)和平均故障间隔时间(MTBF)。它们还可以与整个制造操作中的订单、操作、批次和批次相关联。这些kpi还可以映射到维护和清洁活动，甚至单个人员和机组人员。

这允许对资产表现进行更广泛的分析，以应对对业绩的更广泛的潜在影响。它还允许更深入地探究资产表现不佳的根本原因。它依赖于来自自动化和控制系统的数据，并将其与其他来源的数据相结合，以提供关于资产及其性能的更可靠的观点。

3.设备维护，深入分析

过程控制和自动化系统通常不直接涉及设备维护。然而，他们经常收集大量的设备数据，这些数据被企业资产管理系统(EAM)或计算机化维护管理系统(CMMS)用于基于状态的维护方案。工业物联网不直接参与设备维护;它依赖于这些管理系统来完成他们的工作。

工业物联网的扩展功能可用于更好地将这些系统连接在一起，并提供对资产维护情况的更多可见性。

基于状态的维护(CBM)警报可以使用工业物联网实现。维护活动可以与生产计划联系起来，并与特定的订单、操作、批次、批次和质量结果联系起来。通过分析维修前后的多个批次，可以更深入地分析维修对单个批次的影响。

分解成本还可以根据更广泛的参数和kpi进行分析。还可以对预防性维护、推迟甚至取消维护对成本、准时交付和客户满意度等关键kpi的真实影响进行更详细的分析。

4.物品识别:RFID、条形码一体化

条形码和射频识别(RFID)是制造操作中使用的两种最常见的识别技术。过程控制和自动化系统经常使用条形码阅读器和RFID阅读器作为其过程控制和自动化活动的一部分，但这些活动的范围往往是有限的。

工业物联网扩展了条形码和RFID的使用，并将其与过程控制和自动化系统集成。

这使得条形码和RFID应用于许多制造操作，如管理原材料和包装材料库存，整个设施的在制品库存和成品库存。

它还允许条形码和RFID技术在整个制造操作中更加普遍，支持过程中每个步骤的材料可追溯性。通过工业物联网，条形码和RFID技术能够收集和共享关于产品、材料、在制品、位置和移动的数据，同时支持对这些材料的实时管理。

5.持续改进:产品、过程数据聚合

所有的生产操作都有一个持续改进的过程。精益生产和六西格玛是两个常见的过程。过程控制和自动化系统通过向这些持续改进过程提供有关制造活动的数据来支持这些持续改进过程。

工业物联网通过聚合产品数据和过程数据，包括来自过程控制和自动化系统、MES和ERP系统的数据，以及通过将数据提供给正确的人，将这些数据提升到一个新的水平。这正是持续改进过程所需要的，以识别问题，分析问题的根本原因，实施所需的改进，然后确认这些改进有效。

6.分析:更有用，映射

过程控制和自动化系统几乎总是有一个分析组件。这通常采用各种关键制造参数的图表和图形的形式，如压力、温度、流量、速度和进给量。

有了工业物联网，分析可以不仅仅是一些关键数据的几张图表或图形。分析现在可以包括描述性、诊断性、预测性和规定性数据，并使用来自非常广泛的来源的数据，包括过程控制和自动化系统、MES和ERP系统、质量管理软件(QMS)系统、EAM/CMMS系统、纠正和预防措施(CAPA)系统和许多其他系统。

这使得这些分析可以将制造数据与客户、库存、订单、计划、维护、成本、人工和其他数据进行映射。

这提供了一个更好的运营绩效的整体视图，允许分析实际上市时间、成本变化、材料变化、质量趋势、客户满意度趋势、供应商质量、供应链绩效等等。

工业物联网补充了制造流程

过程控制和自动化系统将继续存在。他们哪里也不去。他们需要为生产过程提供实时、闭环的监管控制。工业物联网是对这些过程的补充，而不是取代它们。

工业物联网通过赋予过程控制和自动化系统额外的功能，并以新的方式使用数据，并与许多其他来源的数据结合使用，从而扩展了过程控制和自动化系统。这提供了超出过程控制和自动化系统目前所能做到的能力，同时仍然允许这些系统做他们最擅长的事情。

过程控制和自动化系统以及工业物联网协同工作的作用大于它们各部分的总和。工业物联网是一个力量倍增器，与过程控制和自动化系统一起，提供了超出各自所能提供的能力。

约翰·克莱蒙斯是特立独行的技术他是CFE媒体和技术内容合作伙伴。加勒特克莱蒙斯是制药MES顾问罗克韦尔自动化．由网页内容经理克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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