La mayoría de las empresas de fabricación, se dan cuenta de los beneficios de aprovechar los datos industriales para mejorar la producción y ahorrar costes. Pero siguen teniendo problemas en cuanto a cómo ampliar sus pruebas piloto y a pequeña escala al nivel de toda la planta, de varias plantas o de empresa.
Hay muchas razones para esto, incluido:
- El tiempo y el coste de los proyectos de integración.
- El miedo a exponer los sistemas operativos a las amenazas cibernéticas y…
- La falta de recursos humanos capacitados.
HUB en entorno de inyección de plástico
La raíz de todos estos problemas, es la dificultad de integrar flujos de datos entre aplicaciones, en un entorno de múltiples sistemas y proveedores. Lo que ha requerido cierto grado de codificación y scripts personalizados.
Estandarizar modelos de datos, flujos y redes es un trabajo duro. A diferencia de un entorno de oficina con un puñado de sistemas y bases de datos, una fábrica típica puede tener cientos de fuentes de datos distribuidas en controles de máquinas, PLC, sensores, servidores, bases de datos, sistemas SCADA e historiadores, solo por nombrar algunos.
HUB industrial
Un HUB industrial proporciona un nuevo enfoque para la integración y gestión de datos. También ofrece un entorno de software para la documentación de datos, la gobernanza y la seguridad desde el nivel más granular de una máquina en una fábrica, hasta el nivel de línea, planta o empresa.
Ofrece una capa de abstracción de datos separada, o concentrador. El objetivo; recopilar datos de forma segura en modelos de datos estándar para su distribución en aplicaciones locales y basadas en la nube.
Implantación HUB industrial
Veamos cómo, a través de la implantación de un HUB industrial, podemos integrar los sistemas operativos basados en roles con los sistemas de TI de la empresa. Así como con los de proveedores externos, fabricantes de máquinas y proveedores de servicios.
Nuestro cliente tiene varias líneas de moldeo por inyección. Desea ejecutar análisis, comparando 20 puntos de datos de cada línea para medir KPI, realizar OEE y ejecutar análisis para optimizar el rendimiento en toda la planta.
Problema a solucionar con la implantación
El problema es que la maquinaria se compró con décadas de diferencia de unos a otros proveedores. Asimismo, los controles son de varios proveedores y se han modificado y personalizado a lo largo de los años. Las bases de datos con las que se conectan, también.
A pesar de los esfuerzos por estandarizar e integrar aspectos críticos de esta infraestructura, el contexto y las estructuras de datos varían. Incluso si todos utilizan sensores ópticos, de presión y de temperatura, los proveedores, las tecnologías, los protocolos de comunicación e incluso las unidades de medida varían.
En lugar de embarcarse en un proyecto de extracción y reemplazo costoso. Con el consiguiente tiempo de inactividad, o escribir código personalizado para tratar los datos. Los ingenieros de procesos o controles, pueden conectar las etiquetas OPC UA de sus máquinas a modelos de información estándar en un HUB industrial.
Solución del HUB industrial
El concentrador se ejecuta en una variedad de plataformas en edge, desde una puerta de enlace IoT de placa única, móviles, conmutador industrial o cualquier dispositivo Linux hasta plataformas Windows 10 y Windows Server. Para escalabilidad, aislamiento y seguridad, los concentradores se pueden instalar a nivel de máquina, línea o instalación.
Ahora, esas máquinas de moldeo por inyección tienen datos optimizados que el departamento de OT puede transferir fácilmente a los sistemas locales en la red, así como a los científicos de datos que dependen de sistemas basados en la nube para inteligencia artificial (IA) y otros sistemas avanzados.
Los modelos de datos están completamente contextualizados y estandarizados. No solo ”abandonados” en la nube, donde los científicos de datos, que dedican más del 80 por ciento de su tiempo a limpiar y preparar datos, pueden comenzar a trabajar, haciendo ciencia de datos real.
El ancho de banda y el almacenamiento en la nube se reducen y el tiempo de implementación de análisis se acelera enormemente.
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