PLC zkvalitňují úroveň prediktivní údržby

Obrázek 1: Moderní PLC mohou plnit své tradiční řídicí funkce a zároveň komunikovat OT data do IT systémů a cloudových služeb za účelem podpory činností prediktivní údržby. Všechny obrázky byly publikovány se svolením společnosti AutomationDirect Obrázek 1: Moderní PLC mohou plnit své tradiční řídicí funkce a zároveň komunikovat OT data do IT systémů a cloudových služeb za účelem podpory činností prediktivní údržby. Všechny obrázky byly publikovány se svolením společnosti AutomationDirect

Získávání důležitých informací z provozovaných zařízení a jejich přenos do podniku zefektivňuje postupy údržby.

Dřívější praktiky při provádění údržby v podniku byly čistě reaktivní a mnohé reakce na problémy nebo potíže probíhaly ve stylu „něco se právě pokazilo, pojďme to opravit“. Dokonce i v případě plánované preventivní údržby se často postupovalo dle tvrzení, že „podle harmonogramu se má jít do provozu a pracovat na tom či onom, tak žádné zbytečné řeči kolem a pojďme na věc, ať si můžeme udělat fajfku, že máme splněno“.

Reaktivní a zbytečné chování při údržbě rychle ustupuje ze scény, podobně jak je tomu v případě používání zařízení typu fax, protože s dnešní vyspělou technologií a zvýšenou konektivitou průmyslového internetu věcí (IIoT) je pochopení a plánování činností údržby snazší a nákladově efektivnější. Na pomoc může přispěchat efektivně řízený program prediktivní údržby.

Jedním ze způsobů, jak začít, je použít programovatelné logické automaty (PLC) podporující IIoT. PLC se mohou připojit k protokolům vstupů a výstupů (I/O) i provozních technologií (OT), které se napojují na nesčetné množství instalovaných senzorů, a poté bezproblémově komunikovat se službami podnikových informačních technologií (IT) prostřednictvím cloudu a poskytovat informace o stavu zařízení, strojů a celkově o výrobním prostředí (viz obr. 1).

Není pochyb o tom, že technologie PLC je v provozních halách již silně etablovaná. Nicméně díky zabudování IT protokolů, připojení ke cloudu a díky bezpečnostním funkcím dnešních PLC je možné shromažďovat data, která možná dosud existovala nečinně, a využít je k mnohem konkrétnější představě o tom, v jakém stavu se zařízení a stroje nacházejí, a to vše se záměrem předejít neplánovaným odstávkám zařízení.

Vyhněte se neplánovaným prostojům

Neplánované prostoje jsou zhoubou existence každého výrobce. Díky tomu, že PLC čerpá surová data z výrobní haly a přenáší je do cloudových zdrojů, může je personál podniku zkontrolovat a reagovat na ně a tímto způsobem předcházet neplánovanému zastavení výroby.

Moderní PLC může čerpat data z OT zdrojů a posílat je – ve správném kontextu – do podnikových a cloudových služeb založených na IT, čímž efektivně propojuje výrobní halu s obchodním podnikem (viz obr. 2).

PLE2108 MAG AutomationDirect Fig 2Obrázek 2: Díky začlenění nejoblíbenějších protokolů IT a OT a certifikaci Microsoft Azure poskytuje rodina PLC data z provozu potřebná pro cloudové služby k vytváření řešení prediktivní údržby

Každý efektivní model prediktivní údržby je založen na sběru a analýze dat o strojích v průběhu času. S těmito snadno dostupnými daty bude možné odhalit určité vzorce či zákonitosti a interpretovat, kdy by mohlo dojít k výpadku stroje. Tímto způsobem je možné naplánovat servisní zásah, dříve než dojde k neplánované havárii.

Cílem je zjistit, kdy je třeba zařízení opravit nebo vyměnit. Operátoři nebo zaměstnanci podniku tak nehazardují s podnikovými procesy a mají k dispozici relevantní údaje, které dávají případný problém do souvislostí, takže je možné rozhodnout o vhodném způsobu řešení.

Klíčem k úspěchu je rychlé a bezpečné získání dat. Vytěžit informace z provozu znamenalo v minulosti pro prediktivní údržbu nutnost kabelového propojení senzorů s PLC a poté s PC, následně se sítí, posléze se serverem a nakonec s cloudem.

Dnes je to mnohem jednodušší, protože některé PLC mohou komunikovat přímo s cloudem, kromě svých tradičních rolí ovládání zařízení, obsluhy složitých procesních smyček a podpory rozhraní člověk–stroj (HMI). Avšak PLC nemusí vykonávat vůbec žádnou řídicí funkci a může fungovat pouze jako přímý datový most přes mezivrstvy sítě. Některé malé nebo střední PLC jsou dokonce certifikovány pro propojení s cloudovou platformou Azure společnosti Microsoft, což projektantům zaručuje, že zařízení je schopno spolupracovat s touto cloudovou infrastrukturou.

Výhody cloudu

K provádění užitečných analýz, event. záměrů strojového učení (ML) či v případě umělé inteligence (AI) je zapotřebí mít k dispozici ucelený a konzistentní soubor dat.

Většina organizací, které chtějí zavést systém prediktivní údržby, rychle zjistí, že k získání přesné předpovědi potřebují více dat, jimiž budou zásobovat ML model, a současně vyžadují flexibilní způsoby distribuce informací uživatelům (viz obr. 3).

PLE2108 MAG AutomationDirect Fig 3Obrázek 3: Technologie IIoT a PLC využívající přímé připojení ke cloudu dodávají data potřebná pro zajištění fungování efektivních systémů prediktivní údržby

Tradiční PLC dokázaly předávat data, ale jejich obsah byl do jisté míry nestrukturovaný a potřeboval značné programátorské úsilí, aby se komunikace šířila z výrobní haly vzhůru přes mnoho vrstev systému. To může být při použití zprostředkujících portálů a klasických architektur ekonomicky velmi náročné ve smyslu požadavku na konfiguraci, implementaci a údržbu.

Moderní PLC naproti tomu dokážou shromažďovat surová data OT, do určité míry je předzpracovávat, agregovat a odesílat strukturovaná data s kontextem přímo do IT systémů a cloudu. Jedná se o přímější a méně složité propojení než u tradičních řešení, což zlepšuje odezvu a snižuje náklady na ukládání, vizualizaci a výpočetní techniku v předchozím kroku. Umožňuje také hladký přechod dat mezi OT a IT a moduluje i zjednodušuje opakovatelnost řešení. IT může spolupracovat s OT a přidávat datové body podle potřeby přímo u zdroje. To umožňuje OT zachovat si vlastnictví aplikace a získat přehled o technologiích IT.

PLC spolupracující s cloudovými platformami, jako je Azure, ještě více usnadňují úzké propojení zpracování a ukládání dat se zdrojem dat, což umožňuje rychlé a konzistentní reakce se sníženou závislostí na zprostředkujících zdrojích. Nástroje Azure dovolují organizaci vytvořit vlastní prediktivní aplikaci nebo použít hotové řešení. Azure nabízí řadu funkcí IIoT, které uživatelům pomáhají vizualizovat a optimalizovat provozní operace, včetně:

  • strojového učení a analytických nástrojů pro vytváření pokročilých prediktivních modelů, které mohou pomoci v programu údržby;
  • aplikace Cosmos DB pro ukládání dat;
  • Power Apps pro snadné vytváření řešení s jednoduchým kódováním;
  • webové a mobilní vizualizace.

Mezi dvě významné výhody vyplývající z používání Azure patří škálovatelnost a bezpečnost. Azure poskytuje infrastrukturu, která umožňuje škálování od jednoho zařízení až po miliony bez nutnosti rearchitektury řešení. Azure také pomáhá organizaci agregovat data z mnoha zeměpisných lokalit do jediného datového úložiště a získat tak kompletní přehled o tom, jak si vede provoz a údržba v celé organizaci. Pro aplikace a komunikaci jsou použity osvědčené postupy pro zabezpečení IT; datové úložiště je možno zálohovat.

Data jsou důležitá, ale informace poskytují znalosti přímo z provozu. Pro vytváření ML modelů umožňujících předpovídat selhání strojů/komponent nabízí Azure řadu nástrojů (Jupyter Notebooks), frameworků (PyTorch, Tensor-Flow a scikit-learn) a jazyků (R, Python). Tyto modely lze aplikovat na jedno zařízení a škálovat je na podobná zařízení v celé organizaci.

Větší propojení v rámci celého výrobního podniku až do cloudu přináší výhody, o nichž výrobci hovoří již léta a které jim pomohou zvýšit úroveň produktivity i ziskovost. Háček je však v tom, že s touto zvýšenou konektivitou přichází zvýšené bezpečnostní riziko. Proto by u všech nových připojení prostřednictvím zařízení měla být posílena úroveň zabezpečení. Uživatelé si musejí uvědomit, že doby izolovaných systémů a sítí prostřednictvím „vzduchové mezery“ jsou pryč a že zvýšená konektivita už je zde napořád.

Moderní PLC s funkcemi IT/OT by měly využívat vestavěné bezpečnostní funkce, mezi něž patří např.:

  • nepovolení požadavků přicházejících z vnějšku sítě;
  • ukládání pověření k uživatelským jménům a heslům by mělo být spravováno pracovníky OT a mělo by být zakázáno používání přednastavených hesel;
  • seznam sdílení IP pro kontrolu, které aplikace jsou schváleny k použití;
  • zabezpečená komunikace prostřednictvím TLS, pokud je to možné.

Kromě toho je pro všechny organizace dobrým nápadem umožnit větší transparentnost, která může zobrazovat, co se v síti děje. Když je možné sledovat aktuální úroveň datového provozu, pak díky pochopení toho, jak by měla vypadat základní síťová aktivita, co je normální a co abnormální, mohou být uživatelé schopni odhalit případné nestandardní chování. Stručně řečeno, je důležité odhalit a být upozorněn včas na provoz, který neodpovídá tomu, jak vypadá normální situace. Kromě správných procesů a řádného řízení je důležitá řada dalších opatření a technických kontrol, jako je ověřování, ochrana koncových bodů, zálohování a segmentace sítě.

Řešení problému

Zvýšená úroveň transparentnosti nejenže přispívá ke zvýšení bezpečnosti, ale také pomáhá v případech, kdy navzdory veškerému plánování prediktivní údržby dojde k incidentu a personál závodu musí tento problém odstranit.

Když se vyskytne problém, PLC jej může rychle vyřešit, pokud je nakonfigurován s vestavěnými nástroji pro odstraňování problémů, které indikují obtíže na základě údajů o trendech v reálném čase. Tímto způsobem je možné předem zpracovat diagnostická data a kdykoli je vzdáleně zpřístupnit.

Zaznamenávání dat a schopnost pochopit, co se stalo, kdy a proč se to stalo, zůstává zásadním a často nepochopeným prvkem při řešení incidentů. Díky lepší dostupnosti a dokonalejšímu porozumění datům z provozu jsou uživatelé oprávněni provádět prediktivní údržbu, která jim umožní podniknout kroky, jež povedou k předcházení poruchám a k minimalizaci incidentů.

Moderní PLC podporující IIoT mohou pro uživatele představovat aktivnější kanál směřující k zavedení efektivního programu prediktivní údržby, který umožní snižovat náklady a počet neplánovaných odstávek a zvýší výkonnost jakéhokoli podniku.

Autorem článku je Damon Purvis, pracuje jako produktový manažer pro oblast PLC ve společnosti AutomationDirect.com. Má více než 22 let zkušeností se zaváděním průmyslové automatizace do výroby.

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