In che modo i dati di misurazione possono essere utilizzati a livello interdepartimentale per l'analisi e l'ottimizzazione negli impianti industriali?

L'utilizzo interfunzionale dei dati di misurazione richiede un'acquisizione centralizzata e ad alta risoluzione in tutti i settori di processo. Con ibaPDA, i dati di processo, di controllo e dei sensori vengono acquisiti in modo sincrono e consolidati in un unico database, evitando la creazione di silos di dati isolati. Il server iba HD consente l'archiviazione a lungo termine e una valutazione flessibile per diversi gruppi di utenti. Inoltre, strumenti come ibaAnalyzer e ibaDaVIS supportano l'analisi e la visualizzazione basate sui ruoli fino al livello dei dati grezzi (funzionalità di drill-down).

Come è possibile implementare la connettività end-to-end dei processi in impianti industriali complessi?

L'ampia connettività di processo del sistema iba è garantita dall'integrazione di fonti di dati eterogenee, quali PLC, sistemi bus di campo, sensori e telecamere, in un unico sistema di misurazione. ibaPDA offre interfacce complete, tra cui EtherNet/IP, PROFINET e altri protocolli industriali, per collegare diversi ambienti di automazione. I dati video possono inoltre essere integrati tramite ibaCapture e sincronizzati con i segnali di processo. Ciò crea una visione olistica, sincronizzata nel tempo e indipendente dal fornitore del processo industriale.

Come funziona l'analisi edge per la valutazione in tempo reale dei dati di processo e delle macchine?

L'analisi edge elabora i dati grezzi ad alta risoluzione direttamente alla fonte, consentendo di prendere decisioni in tempi critici senza la latenza del cloud. Grazie a dispositivi come ibaM-DAQ o ibaDAQ, gli indicatori chiave di prestazione possono essere calcolati direttamente sull'edge e monitorati tramite ibaPDA. Metodi quali il monitoraggio delle soglie, l'analisi di frequenza online o la TSA consentono il rilevamento in tempo reale di scostamenti e segni di usura. Ciò permette la generazione immediata di allarmi e adeguamenti proattivi dei processi.

Come è possibile archiviare e utilizzare in modo efficiente i dati industriali per analisi a lungo termine?

Ai fini dell'analisi a lungo termine, i dati di misurazione vengono archiviati in un server di dati storici (HD server), sia in base al tempo che in base agli eventi. Con ibaPDA, i dati vengono acquisiti ad alta risoluzione e nel loro contesto, consentendo sia l'analisi delle tendenze che la valutazione relativa ai prodotti. In combinazione con ibaAnalyzer, supporta analisi approfondite a posteriori, compreso l'approfondimento fino ai dati grezzi. Ciò consente la verifica della qualità, l'analisi delle cause alla radice e l'ottimizzazione dei processi a lungo termine.

In che modo l'integrazione dei sistemi edge, IT e cloud supporta le strategie relative ai dati industriali?

La combinazione di elaborazione edge, archiviazione centralizzata dei dati e integrazione IT/cloud consente di creare una catena del valore dei dati end-to-end. Mentre ibaPDA e i componenti edge come ibaDAQ calcolano gli indicatori chiave di prestazione (KPI) direttamente a livello di processo, i valori aggregati vengono trasferiti ai sistemi IT o alle piattaforme cloud. I dati grezzi rimangono disponibili localmente e, all’occorrenza, possono essere recuperati per analisi dettagliate tramite drill-down. Strumenti come ibaDaVIS offrono inoltre una visualizzazione basata su dashboard per diversi gruppi di utenti.

Liberare il pieno potenziale dei dati di misura: Un approccio alla creazione di valore attraverso la digitalizzazione

Massimizzare l'uso dei dati di misurazione

Reparti diversi, come la manutenzione, la produzione, la tecnologia e la gestione della qualità, spesso seguono abitudini e procedure di lavoro diverse, il che porta a un potenziale di sinergia non sfruttato.

Queste sinergie possono essere realizzate solo quando i dipendenti stabiliscono un terreno comune di comunicazione. Un approccio collaudato è la registrazione e l'analisi dei dati di processo. Tuttavia, questo passo richiede anche l'introduzione e l'implementazione di una strategia di digitalizzazione unificata e olistica.

I dati di misurazione non devono appartenere a singoli reparti o essere registrati per un unico scopo e poi nascosti in silos di dati dipartimentali. Devono invece coprire l'intero processo ed essere utilizzati in tutti i reparti. Solo così è possibile liberare il pieno potenziale dei dati di misurazione.

Raccolta dati completa e ad alta risoluzione

Un prerequisito fondamentale è la natura della raccolta dei dati: Solo quando i dati vengono registrati come valori grezzi ad alta risoluzione, anziché pre-aggregati, gli indicatori di prestazione chiave (KPI) possono essere calcolati in modo flessibile in base agli aspetti specifici dell'utente e dell'attività e quindi correlati tra loro. Per analizzare le cause di modelli di comportamento insoliti senza perdere informazioni e quindi migliorare la comprensione dei processi, i dati grezzi ad alta risoluzione devono rimanere facilmente e rapidamente accessibili dai KPI tramite drill-down. In questo modo si crea una base di dati unificata per tutta l'azienda, semplificando le discussioni e migliorando la collaborazione tra i vari reparti.

Per garantire che tutti i reparti possano collaborare efficacemente nell'implementazione della strategia di digitalizzazione, è essenziale catturare l'intero processo. Le singole misure, come i dati sulle vibrazioni o sull'energia, non devono essere registrate separatamente, ma devono essere rese disponibili in un set di dati unificato insieme a tutti gli altri dati di processo. Questo approccio consente di identificare le correlazioni tra produzione, processi ed eventuali effetti legati all'usura, un aspetto cruciale per i futuri sforzi di ottimizzazione.

La connettività dei processi come elemento cruciale

L'eterogeneità dei componenti di automazione all'interno degli impianti di produzione rappresenta una sfida significativa per i sistemi di misura. Più complessi sono i processi, maggiore è il numero di sorgenti di segnale e sistemi di automazione che interagiscono. Oltre ai controllori logici programmabili, ai sensori e ai monitor bus, anche le telecamere possono essere utilizzate come fonti di dati. Soprattutto quando non sono disponibili sensori per le variabili di processo critiche, o non possono essere installati per motivi di costo o di spazio, i dati video sincronizzati nel tempo forniscono informazioni preziose. Una connettività di processo completa è quindi un elemento cruciale di un sistema di misura potente: Tutti i dati, indipendentemente dal produttore, dalla generazione del dispositivo o dal formato dei dati, possono essere acquisiti in modo isocrono e ad alta risoluzione, offrendo agli utenti una visione globale e non intrusiva del processo tecnico.

Registrazione e analisi dei dati a lungo termine

Per analizzare i dati di misura su un lungo periodo e quindi identificare le tendenze o dimostrare la conformità ai requisiti di qualità, i dati devono essere conservati in modo efficiente. A tal fine si utilizza un server di dati storici (server HD), la cui registrazione può essere attivata da eventi o in base al tempo, a seconda delle esigenze. La registrazione dei dati attivata da eventi è ideale quando è necessario acquisire in un file solo i segnali relativi a un pezzo specifico. Le condizioni di avvio e arresto possono essere personalizzate e derivate direttamente dai segnali registrati, facilitando le valutazioni specifiche del prodotto e migliorando la comparabilità di prodotti simili.

Le grandi serie di dati possono essere ricercate e analizzate in modo interattivo e utilizzate per lo sviluppo di figure chiave e la generazione di report. L'effettivo aumento di valore deriva dall'analisi dei dati di misura. Applicando i metodi e le tecniche descritte per l'acquisizione e la registrazione dei dati, si garantisce che i dati possano essere utilizzati da diversi gruppi di utenti, come i team di manutenzione, gli ingegneri di processo, i responsabili della produzione e della qualità, nonché gli analisti di dati.

Oltre all'analisi interattiva offline e al calcolo di metriche chiave per l'astrazione, la valutazione e la documentazione del processo, il ruolo dell'analisi automatizzata in tempo reale sta diventando sempre più importante per il rilevamento precoce delle deviazioni del processo, soprattutto nel contesto della manutenzione proattiva.

Valutazione automatica online

La valutazione automatica online consente il monitoraggio proattivo in tempo reale di un processo per individuare ed evitare tempestivamente gli errori di processo o per migliorare la qualità del prodotto. Questo tipo di valutazione è noto anche come edge analytics, in quanto i dati di misura vengono elaborati direttamente ai margini, tra la produzione e le reti IT, esattamente dove vengono generati i dati.

Ecco quattro esempi dettagliati di edge analytics:

Monitoraggio delle soglie I valori dei segnali possono essere monitorati nel sistema di acquisizione per specifici limiti di soglia. Se questi limiti vengono superati o non vengono rispettati, viene attivato un allarme. Oltre ai segnali grezzi, i segnali possono essere aggregati, collegati o mediati e il controllo della soglia può essere condizionato da parametri specifici. Ad esempio, il controllo della soglia può essere eseguito solo quando la macchina è in modalità automatica.
Applicazioni di visione industriale Le applicazioni di visione industriale (MV) consentono di estrarre dai dati video valori numerici, testo o informazioni classificate come "materiale presente/non presente". Poiché i dati video vengono acquisiti in sincronia con i dati di processo e le informazioni di MV sono disponibili in tempo reale, i risultati dell'applicazione MV possono essere trattati come valori del sensore e registrati nel sistema di misura. Con la MV è possibile misurare i prodotti, realizzare la tracciabilità dei materiali o monitorare il processo.
Analisi di frequenza online per il monitoraggio delle vibrazioni Se il comportamento vibratorio di un processo viene registrato con i sensori IEPE, la necessaria analisi nel dominio della frequenza può essere eseguita automaticamente direttamente sul dispositivo edge. Le bande di frequenza da monitorare possono essere definite come fisse o dipendenti dai valori di processo e controllate per verificare eventuali violazioni della soglia. Le vibrazioni del processo vengono così rilevate in tempo reale e, in caso di guasto, viene attivato un allarme.
Monitoraggio con TSA e adattamento automatico Il metodo TSA (Time Synchronous Averaging) può monitorare un processo sulla base di segnali di misura già acquisiti, come temperatura, pressione o corrente del motore. In base alla progressione del segnale, è possibile rilevare precocemente sia le deviazioni del processo che emergono lentamente, ad esempio a causa dell'usura, sia le anomalie sporadiche, prevedendone in modo affidabile gli effetti sulla qualità del prodotto e sulle condizioni della macchina. Nel dominio del tempo, gli indicatori di usura vengono calcolati online e gli allarmi vengono attivati in tempo reale quando vengono superate le soglie. Ciò consente agli utenti di effettuare regolazioni tempestive, evitando malfunzionamenti della macchina o del sistema, impatti negativi sulla qualità del prodotto e tempi di fermo non pianificati. Il comportamento del processo può essere appreso automaticamente per condizioni diverse, grazie al metodo di adattamento automatico.

Conclusione

La chiave per aumentare il valore attraverso la digitalizzazione risiede nell'uso multiplo e condiviso dei dati di misurazione. Solo quando la strategia di digitalizzazione viene implementata in modo collaborativo in tutti i reparti è possibile realizzare sinergie trasversali.

A tal fine, è essenziale un adeguato supporto strumentale, come le soluzioni fornite dal sistema iba. In questo modo l'accesso ai dati è semplice e intuitivo, consentendo a ciascun gruppo di utenti di effettuare in modo indipendente le analisi personalizzate in base alle proprie esigenze.

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Domande frequenti (FAQ)

In che modo i dati di misurazione possono essere utilizzati a livello interdepartimentale per l'analisi e l'ottimizzazione negli impianti industriali?: L'utilizzo interfunzionale dei dati di misurazione richiede un'acquisizione centralizzata e ad alta risoluzione in tutti i settori di processo. Con ibaPDA, i dati di processo, di controllo e dei sensori vengono acquisiti in modo sincrono e consolidati in un unico database, evitando la creazione di silos di dati isolati. Il server iba HD consente l'archiviazione a lungo termine e una valutazione flessibile per diversi gruppi di utenti. Inoltre, strumenti come ibaAnalyzer e ibaDaVIS supportano l'analisi e la visualizzazione basate sui ruoli fino al livello dei dati grezzi (funzionalità di drill-down).
Come è possibile implementare la connettività end-to-end dei processi in impianti industriali complessi?: L'ampia connettività di processo del sistema iba è garantita dall'integrazione di fonti di dati eterogenee, quali PLC, sistemi bus di campo, sensori e telecamere, in un unico sistema di misurazione. ibaPDA offre interfacce complete, tra cui EtherNet/IP, PROFINET e altri protocolli industriali, per collegare diversi ambienti di automazione. I dati video possono inoltre essere integrati tramite ibaCapture e sincronizzati con i segnali di processo. Ciò crea una visione olistica, sincronizzata nel tempo e indipendente dal fornitore del processo industriale.
Come funziona l'analisi edge per la valutazione in tempo reale dei dati di processo e delle macchine?: L'analisi edge elabora i dati grezzi ad alta risoluzione direttamente alla fonte, consentendo di prendere decisioni in tempi critici senza la latenza del cloud. Grazie a dispositivi come ibaM-DAQ o ibaDAQ, gli indicatori chiave di prestazione possono essere calcolati direttamente sull'edge e monitorati tramite ibaPDA. Metodi quali il monitoraggio delle soglie, l'analisi di frequenza online o la TSA consentono il rilevamento in tempo reale di scostamenti e segni di usura. Ciò permette la generazione immediata di allarmi e adeguamenti proattivi dei processi.
Come è possibile archiviare e utilizzare in modo efficiente i dati industriali per analisi a lungo termine?: Ai fini dell'analisi a lungo termine, i dati di misurazione vengono archiviati in un server di dati storici (HD server), sia in base al tempo che in base agli eventi. Con ibaPDA, i dati vengono acquisiti ad alta risoluzione e nel loro contesto, consentendo sia l'analisi delle tendenze che la valutazione relativa ai prodotti. In combinazione con ibaAnalyzer, supporta analisi approfondite a posteriori, compreso l'approfondimento fino ai dati grezzi. Ciò consente la verifica della qualità, l'analisi delle cause alla radice e l'ottimizzazione dei processi a lungo termine.
In che modo l'integrazione dei sistemi edge, IT e cloud supporta le strategie relative ai dati industriali?: La combinazione di elaborazione edge, archiviazione centralizzata dei dati e integrazione IT/cloud consente di creare una catena del valore dei dati end-to-end. Mentre ibaPDA e i componenti edge come ibaDAQ calcolano gli indicatori chiave di prestazione (KPI) direttamente a livello di processo, i valori aggregati vengono trasferiti ai sistemi IT o alle piattaforme cloud. I dati grezzi rimangono disponibili localmente e, all’occorrenza, possono essere recuperati per analisi dettagliate tramite drill-down. Strumenti come ibaDaVIS offrono inoltre una visualizzazione basata su dashboard per diversi gruppi di utenti.