Dall'analisi dei processi sul bordo ai KPI nel cloud

Più complesso è il processo, più grande è la quantità di dati

L'analisi diventa significativamente più complessa e, in particolare, più ricca di dati nei processi a comportamento variabile. In questi processi, le condizioni dei diversi componenti si influenzano reciprocamente. Inoltre, la maggior parte delle linee di produzione presenta un'ampia gamma di prodotti diversi. "Tutto ciò rende molto difficile trovare condizioni di misura riproducibili. In questi casi, abbiamo bisogno di metodi che utilizzino tutti i tipi di dati, ad esempio quelli relativi alle vibrazioni e al processo, e che consentano un monitoraggio affidabile e sincrono nel tempo in tutte le condizioni di processo. Il sistema iba offre uno strumento adatto a questo caso, in quanto consente l'acquisizione e l'analisi dei dati di processo e di vibrazione in un unico sistema", afferma Reinbrecht. Questo è l'unico modo per evitare fermi macchina non programmati e aumentare la disponibilità dell'impianto a lungo termine. Quanto più precisa è la registrazione dei dati, tanto migliore e più dettagliata può essere la successiva analisi dei processi e delle cause principali. "La massima flessibilità nell'analisi dei dati di processo e di macchina si ottiene quando i dati vengono registrati come dati grezzi ad alta risoluzione e non come dati pre-aggregati", spiega Reinbrecht. Lo svantaggio di questo metodo di registrazione, tuttavia, è la quantità di dati che genera. "Può arrivare rapidamente a superare i 100 megabyte al secondo. Per questo motivo, è importante estrarre le informazioni e le conoscenze dai dati grezzi utilizzando metodi efficienti, al fine di presentare la complessità del processo nel modo più chiaro possibile ai diversi gruppi di utenti, come la produzione e il controllo qualità", riferisce Reinbrecht.

Interazioni difficilmente penetrabili: Monitoraggio di un mulino a rulli incrociati

Un comportamento di processo così complesso può essere riscontrato nei laminatoi trasversali: Per la produzione di tubi d'acciaio senza saldatura, le alette dei tubi, ossia corpi cavi a pareti spesse, vengono prodotte da blocchi solidi. In questo processo, un blocco di acciaio viene prima riscaldato a una temperatura di oltre 1.200 °C, guidato su cilindri, laminato fino alla rottura centrale e forato con un mandrino. Il mandrino viene stabilizzato e tenuto in posizione da blocchi guida. Poiché tutti i componenti devono funzionare perfettamente e in modo coordinato tra loro affinché il processo si svolga correttamente, i danni o l'usura delle varie unità hanno un forte impatto sulla qualità del prodotto. Inoltre, le ulteriori fasi del processo e il necessario tempo di raffreddamento fanno sì che possa trascorrere molto tempo tra il verificarsi e il rilevamento di una deviazione, che nel peggiore dei casi può avere conseguenze costose: Se il controllo di qualità non viene effettuato fino a quando il prodotto non si è raffreddato, di solito diversi tubi sono interessati e devono essere rifusi o scartati. "Con processi così intensivi dal punto di vista energetico e dei costi, è importante effettuare un monitoraggio in tempo reale. Con Edge Analytics, abbiamo l'opportunità perfetta di calcolare i valori chiave rilevanti dai dati di misura ad alta risoluzione direttamente sul processo nel dispositivo edge, come un ibaM-DAQ. In questo modo, valutiamo i dati esattamente dove vengono generati e possiamo reagire in modo rapido e mirato in caso di errore. Il robusto monitoraggio con il sistema iba garantisce che, nel migliore dei casi, possiamo intervenire prima che si verifichi il guasto vero e proprio, analizzando le tendenze", afferma Reinbrecht.

KPI significativi da valori grezzi: Prima il calcolo, poi il cloud - e viceversa

L'analisi completa dei dati è completata dalla connessione a sistemi IT di livello superiore, come gli ambienti cloud. Questa fase consente di sfruttare appieno il potenziale dei dati di misurazione, in quanto gli approfondimenti ottenuti possono essere resi accessibili a diversi gruppi di utenti e quindi utilizzati in tutta l'azienda. Tuttavia, va notato che le informazioni provenienti dalla grande quantità di dati grezzi devono essere ridotte a pochi indicatori affidabili: "A causa dell'immensa quantità di dati, della larghezza di banda disponibile e delle interazioni tra reti OT e IT, non ha senso trasferire tutti i dati di misura nel cloud per la valutazione, ma solo i valori chiave calcolati. Questi dati possono poi essere visualizzati in dashboard significativi utilizzando strumenti di visualizzazione online come ibaDaVIS", spiega Reinbrecht. Gli operatori possono così analizzare e confrontare in modo semplice e rapido i sistemi, le macchine e la qualità dei prodotti, individuando anche il potenziale di ottimizzazione. Tuttavia, non è sufficiente fornire i dati principali. È invece necessario essere in grado di analizzare i KPI nel cloud fino ai valori grezzi. In questo modo è possibile effettuare analisi complete delle cause principali senza perdere informazioni, soprattutto in caso di errori.

Edge Analytics con iba: Un unico sistema per tutti i dati rilevanti

Con il sistema iba è disponibile una soluzione che supporta il metodo presentato di acquisizione di dati grezzi ad alta risoluzione e l'edge analytics con la sua architettura e le sue varie applicazioni. Sulla base dell'acquisizione strutturata dei dati con marcatura temporale centrale tramite ibaPDA e della connettività di processo completa qui disponibile, i dati grezzi possono essere elaborati direttamente nei dispositivi edge ibaDAQ o ibaM-DAQ. ibaPDA offre un potente editor di espressioni per collegare i segnali e calcolare i parametri statistici in tempo reale. Sono inoltre disponibili il componente aggiuntivo ibaInSpectra per l'analisi online delle vibrazioni e il componente aggiuntivo ibaInCycle per il monitoraggio dei processi ciclici, in modo da poter registrare e monitorare tutti i dati rilevanti in un unico sistema. Gli avvisi possono essere inviati direttamente dai dispositivi edge tramite varie interfacce di uscita. Infine, con ibaDaVIS, il sistema iba dispone di uno strumento di analisi basato sul web che può essere utilizzato per creare cruscotti individuali con diversi elementi grafici per valutare il comportamento a lungo termine dei processi monitorati e la qualità del prodotto. Opzioni di filtro interattive e flessibili consentono di analizzare i valori caratteristici calcolati nel dispositivo edge secondo qualsiasi criterio e filtro tecnologico e temporale. Con un solo clic, gli utenti possono passare dai valori caratteristici ai valori grezzi e quindi accedere all'analisi approfondita.