Comment les données de mesure peuvent-elles être utilisées de manière transversale entre les services à des fins d'analyse et d'optimisation dans les installations industrielles ?

L'utilisation interdépartementale des données de mesure nécessite une acquisition centralisée et haute résolution couvrant tous les domaines de processus. Avec ibaPDA, les données de processus, de contrôle et de capteurs sont capturées de manière synchrone et regroupées dans une base de données unifiée, ce qui évite la formation de silos de données isolés. Le serveur iba HD permet un stockage à long terme et une analyse flexible pour différents groupes d'utilisateurs. De plus, des outils tels qu'ibaAnalyzer et ibaDaVIS prennent en charge l'analyse et la visualisation basées sur les rôles, jusqu'au niveau des données brutes (fonctionnalité d'exploration en profondeur).

Comment mettre en œuvre une connectivité de bout en bout des processus dans des installations industrielles complexes ?

La grande connectivité des processus du système iba est assurée par l'intégration de sources de données hétérogènes, telles que les automates programmables, les systèmes de bus de terrain, les capteurs et les caméras, au sein d'un système de mesure unifié. ibaPDA offre des interfaces étendues, notamment EtherNet/IP, PROFINET et d'autres protocoles industriels, permettant de connecter divers environnements d'automatisation. Les données vidéo peuvent également être intégrées via ibaCapture et synchronisées avec les signaux de processus. Cela permet d'obtenir une vue d'ensemble du processus industriel, synchronisée dans le temps et indépendante des fournisseurs.

Comment fonctionne l'analyse en périphérie pour l'évaluation en temps réel des données de processus et des machines ?

L'analyse en périphérie traite les données brutes haute résolution directement à la source, permettant ainsi de prendre des décisions urgentes sans subir la latence du cloud. Grâce à des appareils tels que l'ibaM-DAQ ou l'ibaDAQ, les indicateurs clés de performance peuvent être calculés directement en périphérie et surveillés via l'ibaPDA. Des méthodes telles que la surveillance des seuils, l'analyse de fréquence en ligne ou la TSA permettent de détecter en temps réel les écarts et l'usure. Cela permet de déclencher immédiatement des alarmes et d'ajuster les processus de manière proactive.

Comment stocker efficacement les données industrielles et les exploiter pour des analyses à long terme ?

Pour les analyses à long terme, les données de mesure sont stockées sur un serveur de données historiques (serveur HD), soit selon un calendrier, soit en fonction des événements. Avec ibaPDA, les données sont acquises en haute résolution et dans leur contexte, ce qui permet à la fois l'analyse des tendances et l'évaluation des produits. Associé à ibaAnalyzer, ce système prend en charge des analyses approfondies, y compris l'exploration détaillée des données brutes. Cela permet la vérification de la qualité, l'analyse des causes profondes et l'optimisation des processus à long terme.

En quoi l'intégration des systèmes en périphérie, informatiques et cloud soutient-elle les stratégies en matière de données industrielles ?

La combinaison du traitement en périphérie, du stockage centralisé des données et de l'intégration informatique/cloud permet de mettre en place une chaîne de valeur des données de bout en bout. Alors que l'ibaPDA et les composants en périphérie tels que l'ibaDAQ calculent les indicateurs clés de performance (KPI) directement au niveau des processus, les valeurs agrégées sont transférées vers les systèmes informatiques ou les plateformes cloud. Les données brutes restent disponibles localement et peuvent être récupérées pour une analyse détaillée via une exploration en profondeur lorsque cela est nécessaire. Des outils tels que l'ibaDaVIS offrent également une visualisation sous forme de tableaux de bord pour différents groupes d'utilisateurs.

Libérer le plein potentiel des données de mesure : Une approche de la création de valeur par la numérisation

Maximiser l'utilisation des données de mesure

Les différents départements - tels que la maintenance, la production, la technologie et la gestion de la qualité - ont souvent des habitudes et des procédures de travail différentes, ce qui entraîne un potentiel de synergie inexploité.

Ces synergies ne peuvent être réalisées que si les employés établissent un terrain d'entente pour la communication. L'enregistrement et l'analyse des données de processus constituent une approche qui a fait ses preuves. Toutefois, cette étape nécessite également l'introduction et la mise en œuvre d'une stratégie de numérisation unifiée et holistique.

Les données de mesure ne doivent pas appartenir à des départements individuels ou être enregistrées dans un but unique, puis cachées dans des silos de données départementaux. Au contraire, elles doivent couvrir l'ensemble du processus et être utilisées dans tous les départements. Ce n'est qu'à cette condition que le potentiel des données de mesure pourra être pleinement exploité.

Collecte de données complètes et à haute résolution

La nature de la collecte des données est une condition préalable essentielle : Ce n'est que lorsque les données sont enregistrées sous forme de valeurs brutes à haute résolution, plutôt que préagrégées, que les indicateurs clés de performance (ICP) peuvent être calculés de manière flexible en fonction des aspects spécifiques à l'utilisateur et à la tâche, puis mis en relation les uns avec les autres. Pour analyser les causes des comportements inhabituels sans perdre d'informations et améliorer ainsi la compréhension des processus, les données brutes à haute résolution doivent rester facilement et rapidement accessibles à partir des indicateurs clés de performance par le biais d'une analyse descendante (drill-down). Cela permet de créer une base de données unifiée à l'échelle de l'entreprise, ce qui simplifie les discussions et améliore la collaboration entre les départements.

Pour que tous les départements puissent collaborer efficacement lors de la mise en œuvre de la stratégie de numérisation, il est essentiel de capturer l'ensemble du processus. Les mesures individuelles, telles que les données relatives aux vibrations ou à l'énergie, ne doivent pas être enregistrées séparément, mais mises à disposition dans un ensemble de données unifié avec toutes les autres données du processus. Cette approche permet d'identifier les corrélations entre la production, les processus et les effets liés à l'usure, ce qui est crucial pour les efforts d'optimisation futurs.

La connectivité des processus, un élément crucial

L'hétérogénéité des composants d'automatisation dans les usines de fabrication représente un défi important pour les systèmes de mesure. Plus les processus sont complexes, plus le nombre de sources de signaux et de systèmes d'automatisation en interaction est élevé. Outre les automates programmables, les capteurs et les moniteurs de bus, les caméras peuvent également être utilisées comme sources de données. En particulier lorsqu'aucun capteur n'est disponible pour les variables critiques du processus, ou qu'ils ne peuvent être installés en raison de contraintes de coût ou d'espace, les données vidéo synchronisées dans le temps fournissent des informations précieuses. La connectivité complète des processus est donc un élément essentiel d'un système de mesure performant : Toutes les données, quels que soient le fabricant, la génération de l'appareil ou le format des données, peuvent être capturées de manière isochrone et avec une haute résolution, offrant ainsi aux utilisateurs une vue globale et non intrusive du processus technique.

Enregistrement et analyse de données à long terme

Pour analyser les données de mesure sur une longue période et ainsi identifier des tendances ou démontrer la conformité aux exigences de qualité, les données doivent être efficacement stockées. Pour ce faire, on utilise un serveur de données historiques (serveur HD), dont l'enregistrement est déclenché soit par des événements, soit en fonction du temps, selon les besoins. L'enregistrement de données déclenché par un événement est idéal lorsque seuls les signaux liés à une pièce spécifique doivent être capturés dans un fichier. Les conditions de démarrage et d'arrêt peuvent être personnalisées et dérivées directement des signaux enregistrés, ce qui facilite les évaluations spécifiques aux produits et améliore la comparabilité de produits similaires.

Les grands ensembles de données peuvent être recherchés et analysés de manière interactive, et utilisés pour l'élaboration de chiffres clés et la génération de rapports. L'augmentation réelle de la valeur provient de l'analyse des données de mesure. En appliquant les méthodes et techniques décrites pour l'acquisition et l'enregistrement des données, on s'assure que les données peuvent être utilisées par différents groupes d'utilisateurs, tels que les équipes de maintenance, les ingénieurs de processus, les responsables de la production et de la qualité, ainsi que les analystes de données.

Outre l'analyse interactive hors ligne et le calcul de mesures clés pour résumer, évaluer et documenter le processus, le rôle de l'analyse automatisée en temps réel devient de plus en plus important pour la détection précoce des écarts de processus, en particulier dans le contexte de la maintenance proactive.

Évaluation automatique en ligne

L'évaluation automatique en ligne permet une surveillance proactive en temps réel d'un processus afin de détecter et d'éviter les erreurs de processus à un stade précoce ou d'améliorer la qualité du produit. Ce type d'évaluation est également connu sous le nom de "edge analytics", car les données de mesure sont traitées directement à la périphérie, entre les réseaux de production et les réseaux informatiques, c'est-à-dire exactement là où les données sont générées.

Voici quatre exemples détaillés d'analyse en périphérie :

Surveillance des seuils Les valeurs des signaux peuvent être surveillées dans le système d'acquisition en fonction de seuils spécifiques. Si ces limites sont dépassées ou ne sont pas respectées, une alarme est déclenchée. Outre les signaux bruts, les signaux peuvent également être agrégés, liés ou faire l'objet d'une moyenne, et le contrôle des seuils peut être conditionné par des paramètres spécifiques. Par exemple, un contrôle de seuil peut être effectué uniquement lorsque la machine est en mode automatique.
Applications de vision industrielle Les applications de vision industrielle (MV) permettent d'extraire des données vidéo des valeurs numériques, du texte ou des informations classifiées telles que "matériau présent/absent". Étant donné que les données vidéo sont capturées de manière synchrone avec les données du processus et que les informations de vision industrielle sont disponibles en temps réel, les résultats de l'application de vision industrielle peuvent être traités comme des valeurs de capteur et enregistrés dans le système de mesure. Grâce à la surveillance vidéo, il est possible de mesurer des produits, de suivre des matériaux ou de surveiller un processus.
Analyse fréquentielle en ligne pour la surveillance des vibrations Si le comportement vibratoire d'un processus est enregistré à l'aide de capteurs IEPE, l'analyse fréquentielle nécessaire peut être effectuée automatiquement directement sur l'appareil périphérique. Les bandes de fréquence à surveiller peuvent être définies comme étant fixes ou dépendant des valeurs du processus et vérifiées pour les dépassements de seuil. Les vibrations du processus sont ainsi détectées en temps réel et une alarme est déclenchée en cas de défaillance.
Surveillance avec TSA et adaptation automatique La méthode TSA (Time Synchronous Averaging) permet de surveiller un processus sur la base de signaux de mesure déjà capturés, tels que la température, la pression ou le courant du moteur. Sur la base de la progression des signaux, il est possible de détecter rapidement les écarts de processus qui apparaissent lentement, par exemple en raison de l'usure, et les anomalies sporadiques, et de prédire de manière fiable leurs effets sur la qualité du produit et l'état de la machine. Dans le domaine temporel, les indicateurs d'usure sont calculés en ligne et des alarmes sont déclenchées en temps réel lorsque les seuils sont dépassés. Les utilisateurs peuvent ainsi procéder à des ajustements en temps utile, ce qui permet d'éviter les dysfonctionnements de la machine ou du système, les effets négatifs sur la qualité du produit et les temps d'arrêt non planifiés. Le comportement du processus peut être appris automatiquement pour différentes conditions à l'aide de la méthode d'adaptation automatique.

Conclusion

La clé de l'augmentation de la valeur grâce à la numérisation réside dans l'utilisation multiple et partagée des données de mesure. Ce n'est que lorsque la stratégie de numérisation est mise en œuvre de manière collaborative dans tous les départements que des synergies interdépartementales peuvent être réalisées.

Pour y parvenir, il est essentiel de disposer d'outils appropriés, tels que les solutions fournies par le système iba. L'accès aux données est ainsi simple et intuitif, ce qui permet à chaque groupe d'utilisateurs d'effectuer de manière indépendante des analyses adaptées à leurs besoins spécifiques.

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Questions fréquemment posées (FAQ)

Comment les données de mesure peuvent-elles être utilisées de manière transversale entre les services à des fins d'analyse et d'optimisation dans les installations industrielles ?: L'utilisation interdépartementale des données de mesure nécessite une acquisition centralisée et haute résolution couvrant tous les domaines de processus. Avec ibaPDA, les données de processus, de contrôle et de capteurs sont capturées de manière synchrone et regroupées dans une base de données unifiée, ce qui évite la formation de silos de données isolés. Le serveur iba HD permet un stockage à long terme et une analyse flexible pour différents groupes d'utilisateurs. De plus, des outils tels qu'ibaAnalyzer et ibaDaVIS prennent en charge l'analyse et la visualisation basées sur les rôles, jusqu'au niveau des données brutes (fonctionnalité d'exploration en profondeur).
Comment mettre en œuvre une connectivité de bout en bout des processus dans des installations industrielles complexes ?: La grande connectivité des processus du système iba est assurée par l'intégration de sources de données hétérogènes, telles que les automates programmables, les systèmes de bus de terrain, les capteurs et les caméras, au sein d'un système de mesure unifié. ibaPDA offre des interfaces étendues, notamment EtherNet/IP, PROFINET et d'autres protocoles industriels, permettant de connecter divers environnements d'automatisation. Les données vidéo peuvent également être intégrées via ibaCapture et synchronisées avec les signaux de processus. Cela permet d'obtenir une vue d'ensemble du processus industriel, synchronisée dans le temps et indépendante des fournisseurs.
Comment fonctionne l'analyse en périphérie pour l'évaluation en temps réel des données de processus et des machines ?: L'analyse en périphérie traite les données brutes haute résolution directement à la source, permettant ainsi de prendre des décisions urgentes sans subir la latence du cloud. Grâce à des appareils tels que l'ibaM-DAQ ou l'ibaDAQ, les indicateurs clés de performance peuvent être calculés directement en périphérie et surveillés via l'ibaPDA. Des méthodes telles que la surveillance des seuils, l'analyse de fréquence en ligne ou la TSA permettent de détecter en temps réel les écarts et l'usure. Cela permet de déclencher immédiatement des alarmes et d'ajuster les processus de manière proactive.
Comment stocker efficacement les données industrielles et les exploiter pour des analyses à long terme ?: Pour les analyses à long terme, les données de mesure sont stockées sur un serveur de données historiques (serveur HD), soit selon un calendrier, soit en fonction des événements. Avec ibaPDA, les données sont acquises en haute résolution et dans leur contexte, ce qui permet à la fois l'analyse des tendances et l'évaluation des produits. Associé à ibaAnalyzer, ce système prend en charge des analyses approfondies, y compris l'exploration détaillée des données brutes. Cela permet la vérification de la qualité, l'analyse des causes profondes et l'optimisation des processus à long terme.
En quoi l'intégration des systèmes en périphérie, informatiques et cloud soutient-elle les stratégies en matière de données industrielles ?: La combinaison du traitement en périphérie, du stockage centralisé des données et de l'intégration informatique/cloud permet de mettre en place une chaîne de valeur des données de bout en bout. Alors que l'ibaPDA et les composants en périphérie tels que l'ibaDAQ calculent les indicateurs clés de performance (KPI) directement au niveau des processus, les valeurs agrégées sont transférées vers les systèmes informatiques ou les plateformes cloud. Les données brutes restent disponibles localement et peuvent être récupérées pour une analyse détaillée via une exploration en profondeur lorsque cela est nécessaire. Des outils tels que l'ibaDaVIS offrent également une visualisation sous forme de tableaux de bord pour différents groupes d'utilisateurs.