Způsoby využití cloudu průmyslovými výrobci

Amazon, Google, Microsoft a další přední firmy v oblasti informačních technologií (IT) nabízejí průmyslové cloudové služby Amazon, Google, Microsoft a další přední firmy v oblasti informačních technologií (IT) nabízejí průmyslové cloudové služby

Průmyslové a výrobní organizace využívají cloud stále více. Podívejte se na pět způsobů využití cloudu výrobci a na jejich potenciální výhody.

Cloud je jednou ze tří velkých technologických inovací, společně s velkými daty a strojovým učením, které jsou základem nové generace řešení a infrastruktury závodů. Cloud je také jedním z módních termínů slovníku konzultantů: Průmysl 4.0, chytrá výroba, digitální transformace a průmyslový internet věcí (IIoT). Cloud se stal páteří našeho osobního života díky on-line nakupování na Amazonu, aplikacím, jako je Microsoft Office 365, a službám, jako je bankovnictví.

Alespoň jsme se dohodli, jak nazývat pronájem počítačů na vyžádání, protože společnost Amazon v roce 2006 poprvé nabídla služby virtuálního stroje (VM) a úložiště; v roce 2008 ji pak následovaly společnosti Microsoft a Google. Od té doby jsme byli svědky velkého mediálního humbuku a rozvoje cloudových služeb automatizačních společností a velké vlny akvizic, což souviselo s tím, jak tito dodavatelé posilovali a rozšiřovali své nabídky on-line služeb.

Kolem cloudu se nadělalo mnoho řečí, možná až příliš mnoho, protože i když je cloud přítomen napříč našimi osobními životy, na otázku, kde se cloud osvědčí jako první a nejlépe ve výrobních organizacích, se stále hledá odpověď. Je to spíše plánem než realitou.

Navíc existují specifické požadavky výrobních organizací, které je nutné před určitými cloudovými implementacemi vyřešit. Na rozdíl od spotřebitelských aplikací a obecných informačních technologií (IT) mají průmyslové cloudové implementace specifické bezpečnostní požadavky. Potřebují rovněž zaručenou dostupnost a pro své důležité aplikace systému správy podnikových aktiv (Enterprise Asset Management – EAM), operativního řízení výroby (Manufacturing Execution System – MES) a případných aplikací průmyslového řízení a sběru dat (Supervisory Control And Data Acquisition – SCADA) vyžadují verze softwaru jako služby (Software-as-a-Service – SaaS), viz text Výrobní aplikace typu SaaS.

Zároveň však, navzdory váhavosti a problémům s cloudovým nasazením, existuje pět aktuálních a rozpoznatelných vzorců využití cloudu průmyslovými výrobci, z nichž každý je podrobně popsán v samostatných oddílech níže:

  • Zrozen v cloudu: IIoT
  • Přímo přesunuté datové sklady
  • Datová jezera
  • Cloudové přehledové systémy
  • Rychlá analytika

Tyto vzorce nebo případy použití jsou dodavateli cloudových platforem označovány jako „způsoby využití“, a to ve smyslu „počáteční způsoby využití cloudu odděleními IT, což zahrnovalo snižování nákladů, dlouhodobé úložiště a výpočetní zdroje na vyžádání“.

Seznam způsobů využití cloudu do budoucna poroste s tím, jak se budou řešit problémy, jako je dostupnost a zavádění podnikových aplikací typu SaaS, k nimž patří například systém MES. Tyto konkrétní příklady využití cloudu v průmyslu pomohou přejít od neurčitých diskusí o cloudu k debatám o konkrétních kompromisech a výhodách.

1. Zrozen v cloudu: IIoT

Prvním příkladem způsobu využití cloudu je IIoT, kde jsou nové senzory nasazeny na výrobní prostředky s telemetrií potřebnou k přenosu jejich dat do cloudu pro ukládání, aplikace a analytiku.

Anebo jde o stávající výrobní prostředky, ale jsou zde nasazeny nové senzory, jsou tam „nalepeny“, jak tomu říká jeden dodavatel. Tento scénář typu „zrozen v cloudu“ připomíná země, které přeskočily rozšířený způsob používání telefonů před mobilním telefonem a šly rovnou k mobilní síti, namísto zavádění kabelové telefonní sítě.

  • Výhody scénáře „zrozen v cloudu“ – IIoT: Vhodný pro monitorovací použití u implementací na zelené louce nebo pro zvýšení viditelnosti výrobních prostředků nebo zdrojů ve stávajícím závodě.
  • Nevýhody: Jde stále o nedokončenou práci, protože koneční uživatelé musejí rozhodovat o každém dílku sady řešení, včetně senzorů, správy zařízení, bran, zabezpečení, komunikační vrstvy, dodavatele cloudu, ukládání dat atd.

2. Přímo přesunuté datové sklady

V případě přímého přesunutí („lift and shift“) se pracovní náplň oddělení IT přesune z datového centra do cloudu a aplikace se nechají běžet na virtuálním stroji (VM), což je instance operačního systému oddělená od základního hardwaru. Virtuální stroje umožňují jednomu fyzickému serveru hostit mnoho virtuálních strojů, které provozují mnoho aplikací, což zlepšuje využití hardwaru v porovnání s vyhrazeným serverem pro každé nasazení aplikace.

Motivací k přesunu pracovní náplně z lokálních datových center je snížení nákladů: plně nesené náklady na server v datovém centru mohou být 50krát vyšší než cena samotného serveru. Tým AWS společnosti Amazon firmám radí zaměřit se například na „datové centrum o rozloze nula metrů čtverečních“ se všemi aplikacemi běžícími v cloudu (obrázek 1). Společnosti přesouvají IT aplikace do cloudu již řadu let, včetně e-mailu, systému plánování podnikových zdrojů (Enterprise Resource Planning – ERP) a účetních systémů. Z hlediska úspory nákladů jsou na řadě datové sklady.

  • Výhody přímo přesunutých datových skladů: V případě správného provedení nezaznamenají uživatelé datového skladu žádný dopad na používání těchto dat a datové sklady na bázi cloudu budou přístupnější pro IT.
  • Nevýhody: Je třeba řešit otázky přenosové rychlosti internetu, přístupu k datovému skladu pro čtení a zabezpečení. Nicméně díky úsporám nákladů při cloudové implementaci půjde spíše o diskusi o tom „kdy“ než „jestli vůbec“.

3. Datová jezera

Velkorysým způsobem využití cloudu je vybudování datového jezera, což je agregace různorodých typů dat v jednom systému. Například farmaceutická společnost zde může zahrnout senzorová data z datových skladů, data z informačních systémů pro řízení laboratoří, data šarží, kvalitativní data a další oblasti, což umožní globální pohled na operace a obchodní výsledky prostřednictvím datové vědy a IT. Výhody tohoto přístupu mohou být značné, ale stejně dlouhý je také seznam výzev.

Detailní aspekty datových jezer jsou vždy vytvářeny na zakázku – schéma, požadavky na data, případy použití a další podrobnosti – a jsou složité a nákladné.

CTL1911 MAG2 F1 Software Seeq Fig2 TimeSeriesCloudová úložiště v datových jezerech a implementace průmyslového internetu věcí (IIoT) na zelené louce odpovídají růstu a zájmu o systémy pro ukládání databází časových řad. Obrázky poskytla společnost Seeq
Například přesun dat z časových řad poměrně komplikuje analytiku. Z hlediska analýzy dat konečného uživatele například přesun dat z datového skladu do datového jezera problém nevyřeší; pouze změní umístění dat.

Druhou největší výzvou u datových jezer je načasování a infrastruktura použitá pro kopírování a aktualizaci datového jezera, zatímco zdrojová data neustále ze systému přitékají. Příliš pomalá aktualizace promarní příležitosti k získání poznatků; příliš rychlá může být velmi nákladná na implementaci a stále nemusí zaručovat vysokorychlostní souběžnost.

  • Výhody datového jezera: Agregace různorodých typů dat umožňuje přístup odborníkům na datovou vědu a jiným IT odborníkům k nalezení nových poznatků ke zlepšení výrobních a obchodních výsledků prostřednictvím přehledu napříč celou organizací (obrázek 2).
  • Nevýhody: Náklady, čas nutný pro získání poznatků a podnikově specifické výzvy u projektů datových jezer znamenají, že tuto iniciativu nelze brát na lehkou váhu: při implementaci hovoříme o letech práce a nákladech počítaných v milionech dolarů.

4. Cloudové přehledové systémy

Přístup k časovým řadám nebo výrobním datům pro účely analytiky a statistiky potřebují tři druhy uživatelů. Prvním je datový vědec, obvykle spojený s datovými jezery a IT. Druhým jsou procesní technici a zaměstnanci závodu, kteří obvykle pracují s daty v datových skladech a výrobních aplikacích. Třetím jsou interní analytici společnosti, kteří potřebují vykazování a „známé“ pohledy na výrobní procesy.

Pro třetí publikum se vizualizace dat provádí pomocí produktů obchodní analýzy a aplikací SaaS. Výzvou je poskytnout těmto uživatelům přístup ke správným datům s ohledem na problémy, které mohou mít vizualizační produkty s daty časových řad.

Odpovědí je vytvoření tabulek procesních dat a jejich uložení do relační databázové služby pro snadný přístup k produktům podnikové informovanosti. Tyto tabulky dat neumožňují veškerou flexibilitu vyžadovanou procesními techniky, ale pro známé otázky, jako je celková účinnost zařízení (OEE) nebo přehledy účetnictví výroby, poskytují přístup a flexibilitu.

  • Výhody cloudových přehledových systémů: Využívání cloudových relačních databázových služeb k ukládání dat, která odpovídají na známé nebo definované otázky pro specialisty mimo výrobu.
  • Nevýhody: Architektura vytváří nekonečnou smyčku požadavků zpět do IT na základě datové struktury a kontextu ve snaze získávat odpovědi na dotazy v nových nebo neočekávaných směrech.

5. Rychlá analytika

Výhody aplikačního modelu SaaS jsou známy každému spotřebiteli, který si něco koupil on-line, a každému zaměstnanci, jenž na svém pracovišti pracoval s on-line aplikacemi: rychlý přístup, ovládání pomocí webového prohlížeče a malé, pokud vůbec nějaké nároky na lokální implementaci. Tento model je k dispozici pro výrobní aplikace včetně systémů MES a v nadcházejících letech se bude rozšiřovat.

CTL1911 MAG2 F1 Software Seeq Fig3 R21ScreenCapPokročilé analytické aplikace, například od společnosti Seeq, nabízejí software jako službu (SaaS), která zkracuje dobu a snižuje náklady potřebné k zavádění
Nejvyšší prioritou konečného uživatele je však vylepšený analytický software, který umožňuje rychlejší a hlubší přehled o stále větším objemu dat ve výrobě. Koneční uživatelé potřebují větší počet a nové typy přehledů, jako je prediktivní analytika a funkce pro spolupráci a zachycování znalostí, které nabízejí moderní aplikace pro pracoviště.

Vyžadují se pokročilé analytické aplikace využívající strojové učení k urychlení získání přehledu. Aplikace nabízející tyto funkce, jako je nabídka SaaS pro rychlé zavedení a nízké náklady na IT, jsou zvláště zajímavé jako způsob prvního použití pro firmy, které zkoumají možnosti cloudových inovací (obrázek 3).

  • Výhody rychlé analytiky: Koneční uživatelé mohou pokročilou analytiku svých dat implementovat a přistupovat k ní lokálně nebo v cloudu s malým nebo žádným zásahem oddělení IT. Mohou to provádět zejména bez nutnosti předchozího přesunutí, kopírování nebo změny svého systému ukládání záznamů (jeden nebo více datových skladů).
  • Nevýhody: Stejně jako u všech cloudových aplikací je předpokladem úspěšné implementace přenosová rychlost a zabezpečení, avšak tato nevýhoda je zmírněna pořizováním softwarové licence na bázi předplatného. Pokud řešení nevyhovuje, může uživatel předplatné ukončit.

Těchto pět příkladů využívání cloudových platforem ve prospěch průmyslových výrobců ukazuje, že cloud je více než jen mediálně vděčným tématem. Tyto způsoby využití se budou rozšiřovat s tím, jak se bude dařit překonávat námitky, zároveň budou nabízeny nové služby. Nicméně již nyní výrobcům poskytují rychlou příležitost realizovat okamžitou hodnotu.

Michael Risse je CMO a viceprezident společnosti Seeq Corp. Upravil Chris Vavra, redaktor časopisu Control Engineering, CFE Media, Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript..

Control Engineering Česko

Control Engineering Česko je přední časopis o průmyslové automatizaci. Je vydáván v licenci amerického Control Engineering, které poskytuje novinky z této oblasti více než 60 let.

www.controlengcesko.com