Edge Computing pour les fabricants

Introduction

Les nouvelles technologies révolutionnent la manière dont les fabricants connectent les processus et collectent les données dans l'atelier.

L'informatique en périphérie est l'une des plus prometteuses.

L'informatique en périphérie est une méthode qui permet d'améliorer l'agrégation et le traitement des données en plaçant les ressources informatiques à proximité de l'endroit où les données sont collectées.

Ce guide vous présentera l'informatique de périphérie et vous expliquera comment les fabricants de toutes tailles peuvent bénéficier de l'utilisation de Appareils Edge pour alimenter leurs initiatives IIoT et Suivi machine .

L'informatique de périphérie désigne l'attribution de charges de travail informatiques aux "bords" d'un réseau, c'est-à-direaux dispositifs et ressources plus proches des points d'extrémité du réseau qu'un centre de données centralisé ou un nuage.

Dans l'industrie manufacturière, les ressources informatiques périphériques peuvent inclure des machines, des passerelles, des convertisseurs de protocole ou d'autres types de contrôleurs industriels. Le plus souvent, dans l'industrie manufacturière, l'informatique de périphérie fait référence à l'utilisation d'un dispositif de périphérie dédié.

En répartissant les ressources informatiques, les fabricants peuvent

1. améliorer la vitesse de traitement des données

2. filtrer le signal du bruit à un stade précoce

3. améliorer l'accessibilité des données

La philosophie qui sous-tend l'informatique de pointe est qu'il est plus rapide et plus efficace de traiter les informations à la source.

Considérez la manière dont les informations circulent entre un actif industriel et un centre de données. La machine génère des données (température, vibrations, vitesse de rotation, consommation de ressources, etc. Ces données doivent probablement faire l'objet d'une conversion de format ou de protocole pour être utiles aux ingénieurs. Les données sont ensuite transférées vers un serveur sur site ou vers une base de données en nuage. Si elles sont envoyées dans le nuage, elles peuvent devoir parcourir une distance considérable jusqu'à un ou plusieurs serveurs physiques géographiquement dispersés.

Si l'informatique en nuage et le stockage sont essentiels pour l'internet industriel des objets, ce relais entre la génération, le traitement et la restitution des données peut créer des problèmes de latence, de bande passante et de gestion des données.

Pour les processus de fabrication sensibles, même un faible degré de latence peut avoir des effets significatifs sur l'efficacité et la qualité.

L'informatique en périphérie permet d'éviter ce problème en veillant à ce que le traitement des données s'effectue à proximité immédiate de la création des données, tant sur le plan géographique que sur celui du réseau.

Pour comprendre l'importance de l'informatique de pointe dans l'industrie manufacturière, il faut comprendre certains défis posés par les architectures en nuage.

L'industrie manufacturière utilise depuis longtemps des architectures d'information centralisées. Dans un système centralisé, les informations générées tout au long d'une opération sont traitées et stockées sur un serveur central. Cela s'est avéré important pour traiter de grands volumes de données, ainsi que pour gérer des contrôles sensibles.

Avec l'avènement de l'informatique dématérialisée, cette "épine dorsale" s'est déplacée des ressources sur site vers des sites géographiquement éloignés. Cependant, le trajet des données vers le nuage est essentiellement le même.

Les progrès de l'informatique de pointe signifient que la fabrication revient à un modèle décentralisé.

Plutôt que de concentrer le traitement des données en un seul endroit, les systèmes décentralisés tels que l'informatique en périphérie tirent parti de la capacité de calcul et de stockage existant dans les nœuds du réseau. Ce type de structure est "décentralisé" parce que le calcul est effectué là où il y a des ressources disponibles et suffisantes. Dans les systèmes décentralisés, la proximité est un facteur déterminant de l'emplacement du traitement.

Même si la croissance de l'informatique en périphérie signifie une croissance de l'informatique décentralisée, il est important de noter que cela ne signifie pas que l'informatique en périphérie remplacera l'informatique en nuage.

Au contraire, la périphérie et le nuage existent dans une relation symbiotique.

Pour de nombreux fabricants, l'infrastructure en nuage est nécessaire pour s'assurer que les données sont stockées dans un endroit accessible et évolutif. Elle est nécessaire pour soutenir les opérations avec une puissance informatique suffisante sans avoir à débourser des sommes importantes pour l'achat d'équipements sur site.

Sans le nuage, la logistique du stockage, de l'extraction et de l'analyse des données serait nettement plus compliquée. Pourtant, les réalités du site moderne Suivi machine rendent l'informatique en périphérie souhaitable.

Ainsi, les fabricants peuvent tirer le meilleur parti de leurs initiatives numériques en associant une infrastructure en nuage à l'informatique de pointe, en fonction des besoins des opérations.

Ce type d'architecture hybride, où une infrastructure centralisée prend en charge l'informatique décentralisée, est souvent appelé " informatique en brouillard". En d'autres termes, le brouillard est la façon dont vous rapprochez le nuage du sol.

En effet, les meilleures estimations de l'avenir de chaque technologie suggèrent que la taille du marché de l'informatique dématérialisée et de l'informatique de pointe augmentera de manière significative au cours de la prochaine décennie.

Appareils Edge Il peut s'agir de capteurs, de machines compatibles avec le site IoT, de passerelles ou d'ordinateurs monocartes. Pour les petits comme pour les grands fabricants, ils offrent une méthode rapide et légère pour rationaliser les initiatives numériques. Ces dispositifs fonctionnent avec une puissance minimale, consomment de faibles quantités d'énergie et peuvent être extrêmement rentables.

Appareils Edge sont un élément essentiel de tout système Suivi machine . Ils sont importants pour plusieurs raisons.

Traduction de protocole - Toutes les machines ne communiquent pas avec les mêmes protocoles. Alors que les machines les plus récentes peuvent communiquer à l'aide de protocoles tels que MTConnect et OPC UA (architecture unifiée de communication en plateforme ouverte), soit de manière native, soit à l'aide de produits de traduction tels que Kepware, d'autres ont besoin de dispositifs pour rendre les données des capteurs lisibles pour l'utilisateur final. Les machines anciennes, en particulier, ont besoin d'un dispositif intermédiaire pour convertir les données des capteurs en informations utiles. Appareils Edge peut capturer les informations des capteurs IoT et les traduire dans tous les protocoles dont vous avez besoin pour transformer les données en informations.

Données provenant de plusieurs capteurs - Dans de nombreux cas, la compréhension des performances et de l'état d'une machine nécessite la collecte simultanée de données provenant de plusieurs capteurs. Par exemple, si vous voulez comprendre la cause première de la défaillance d'une pièce dans une usine CNC, il est important de disposer de données sur tous les paramètres susceptibles de contribuer à la dégradation d'une pièce spécifique.

Appareils Edge aident à compiler les données provenant de plusieurs capteurs afin d'obtenir une vision plus complète de l'état de la machine. Cela vous permet d'aller au-delà de la spéculation pour trouver les causes profondes.

Données provenant de plusieurs machines - Chaque machine est importante en soi. Cependant, c'est lorsque les données d'une seule machine sont comparées à celles d'un département entier que l'on obtient les informations les plus pertinentes. Appareils Edge permet d'agréger et de centraliser les données provenant d'un certain nombre de sources différentes, ce qui facilite la compréhension des performances en temps réel.

Filtrer le signal du bruit - Toutes les informations générées par une machine ne sont pas utiles. Appareils Edge aide à séparer les informations importantes - par exemple lorsqu'une machine dépasse un paramètre établi ou lorsqu'un événement spécifique est détecté - du déluge de données créées pendant les heures de fonctionnement programmées. De plus en plus, des algorithmes Apprentissage machine sont exécutés sur Appareils Edge pour faciliter ce processus de filtrage.

Perspectives en temps réel - Pour de nombreux fabricants, Suivi machine est un moyen de comprendre la production en temps réel. Si les données historiques sont importantes pour comprendre les performances et l'état des machines au fil du temps, il est tout aussi utile d'avoir une visibilité sur l'état des machines pendant les heures de fonctionnement. Appareils Edge permet d'acheminer les données des machines vers des tableaux de bord d'analyse visuelle. En faisant passer les données des machines par un dispositif périphérique, les fabricants peuvent accéder aux analyses nécessaires pour obtenir des informations en temps réel.

De plus en plus, pour réussir dans la fabrication, il faut rassembler des données opérationnelles pour Amélioration continue. En bref, il faut un programme Suivi machine .

Mais Suivi machine ne suffit pas toujours. Les systèmes de fabrication génèrent une énorme quantité de données. Or, les données ne sont pas utiles si elles ne peuvent pas être stockées et consultées sous une forme exploitable.

Parmi les fabricants qui suivent les performances de leurs machines, rares sont ceux qui disposent d'une stratégie de gestion des données. Ils sont encore moins nombreux (14 %, selon certaines estimations) à déclarer n'avoir aucun problème à gérer l'abondance des données générées dans leurs ateliers.

C'est là que Appareils Edge peut vous aider.

Appareils Edge aident à garantir que les données de votre machine sont 1.) lisibles, 2.) accessibles, 3.) sécurisées, 4.) pertinentes pour les indicateurs clés de performance que vous souhaitez suivre.

Pour démontrer comment Appareils Edge peut être utilisé dans des contextes de fabrication réels, voyons comment un client de Tulip utilise notre passerelle IoT pour collecter des données à partir de ses anciennes machines.

Ce fabricant était confronté à un problème courant. Bien que ses anciennes machines ne présentent aucun défaut de fonctionnement, elles ne peuvent pas se connecter à l'internet de manière native. Cela signifie que la mesure des performances des machines était une opération manuelle. À bien des égards, leurs calculs de TRS étaient entachés d'erreurs et leurs analyses des goulets d'étranglement peinaient à identifier les causes profondes.

Afin de mieux comprendre sa production, ce client a utilisé les capteurs IoT et Tulip Appareils Edge pour mettre en ligne ses machines analogiques.

À l'aide de Appareils Edge et de capteurs, ce fabricant a pu mesurer la vitesse de rotation et d'autres paramètres clés de la machine. Avec un investissement initial minime, il a pu améliorer sa compréhension des processus de production suffisamment pour identifier les goulets d'étranglement et mieux équilibrer ses lignes. La passerelle IoT permet à ce fabricant de collecter des données sur plusieurs machines simultanément. Le fabricant regroupe ces informations dans une production visuelle Tableau de bord grâce à l'outil d'analyse Tulip . Désormais, tous les employés de l'atelier comprennent la production en temps réel.

En reliant ces données machine aux données de performance humaine, ils ont été en mesure de voir leurs opérations d'un point de vue holistique, d'identifier les domaines d'amélioration et de comprendre exactement comment le WiP circulait sur leurs lignes.

Au final, ce fabricant a augmenté le nombre d'unités produites de 15 %. Il a atteint ses objectifs ambitieux d'augmentation de la production tout en réduisant le coût des marchandises vendues. En mettant en ligne une installation désaffectée, il a pu améliorer le temps de fonctionnement et la visibilité d'une manière qui a eu un impact réel sur l'entreprise.