Pięciostopniowa piramida narzędzi i technologii automatyki tworzy niejako szkielet dla opisania struktury inteligentnych procesów i procedur poprawy ich efektywności. W poprzednim numerze omówione zostały pierwsze dwa poziomy tej konstrukcji. Tym razem zajmiemy się trzecim i czwartym. Dotyczą systemów informatycznych oraz danych ? czyli tych elementów, które otwierają drogę do w pełni zinformatyzowanego przedsiębiorstwa.
Systemy informatyczne są budowane na fundamentach systemów sterowania procesem technologicznym przez dostarczanie danych i narzędzi, które pomagają lepiej zrozumieć stan realizowanego procesu. Rozpoczyna się to od akwizycji i przechowywania danych procesowych w czasie rzeczywistym, które mogą być analizowane za pomocą narzędzi do generowania trendów i raportów ? tekstowych i graficznych typu dashboard. Systemy informatyczne, ich technologie i narzędzia są pierwszym krokiem na drodze do zbudowania przedsiębiorstwa w pełni połączonego siecią.
Śledzenie warunków realizacji procesu
Najbardziej rozpowszechnione podejście do wdrażania systemów informatycznych jest związane z wykorzystaniem programów do archiwizacji danych procesowych. Zbierają one dane z urządzeń sterujących realizacją procesu technologicznego i przechowują je w celu odtworzenia ich w przyszłości. Większość programów tego typu jest oferowanych w pakietach wraz z narzędziem do generowania trendów, stosowanym do monitorowania warunków realizacji procesu w czasie rzeczywistym i przy wykorzystaniu danych historycznych. Narzędzia te i funkcje są użyteczne dla technologów i personelu utrzymania ruchu ? pozwalają śledzić przyczyny zakłóceń realizacji procesu technologicznego po ich wystąpieniu. Mogą też być wykorzystane przez przeszkolonych operatorów do zidentyfikowania problemów, zanim te się pojawią.
Główną kwestią do rozważenia podczas wdrażania programu do archiwizacji danych procesowych jest to, jak je zbierać. Chodzi o umiejętną analizę, dobór aktualnych punktów danych i częstotliwość ich zapisywania w bazie. Koszty licencji większości programów do akwizycji i archiwizacji danych procesowych zależą głównie od liczby punktów danych, jakie program ten obsługuje i zapisuje. Koszty sprzętu komputerowego narzucają natomiast ilość danych, która może być zapisana i czas ich przechowywania.
Podczas gdy liczba punktów danych zależy od procesu technologicznego i tego, jakie dane są wymagane, aby najlepiej rozumieć warunki realizacji tego procesu, to czas zapisu i ilość zapisywanych informacji mogą być regulowane za pomocą algorytmów kompresji danych wbudowanych w program archiwizujący. To podejście ogranicza ilość danych przechowywanych w bazie raczej tylko do tych, które pokażą zmiany w postaci linii trendu, zamiast cyklicznego zapisywania każdego punktu danych.
Przykładowo, informacje dotyczące zmieniającego się powoli w czasie poziomu surowca w zbiorniku zwykle nie wymagają tak częstego zapisu, jak dane dotyczące ciśnienia w rurze, którego wartość potrafi gwałtownie skoczyć lub spaść, co potencjalnie może spowodować wyłączenie sprzętu. Takie więc skonfigurowanie programu archiwizującego, aby odczytywał poziom w zbiorniku co 30 sekund, zredukuje ilość zbieranych danych w porównaniu do konfiguracji z odczytem co 3 sekundy, jednak bez zbytniej utraty istotnych informacji dotyczących sytuacji w danej chwili. Zastosowanie takiej kompresji danych, aby dokonanie zapisu wymagało co najmniej 1% zmiany wielkości monitorowanej, w jeszcze większym stopniu zredukuje wymaganą przestrzeń zapisu danych.
Jednocześnie zbieranie danych co 30 sekund w przypadku odczytu ciśnienia zmniejsza wartość otrzymywanych informacji dla rozwiązywania problemów, ponieważ w tym okresie może wystąpić przejściowa, nagła zmiana ciśnienia, która nie zostanie zarejestrowana ? na linii trendu nie pojawi się żaden skok ciśnienia, co utrudni zlokalizowanie przyczyny problemu. Natomiast odczyt danych dotyczących ciśnienia co sekundę pozwoli przechwycić skoki ciśnienia przy zakresie kompresji 0,5%, mającym na celu ignorowanie pomijalnych zmian w normalnych warunkach działania sprzętu, co redukuje wymagania dotyczące organizacji procesu zapisu i przechowywania danych.
Zastosowanie kompresji danych nie jest wymagane, a program może być skonfigurowany tak, aby zapis każdego punktu danych miał miejsce co sekundę. Jednak doprowadzi to do gromadzenia dużych ilości danych w bazie i będzie wymagało dodatkowej przestrzeni na twardym dysku. To może spowodować pogorszenie działania sprzętu podczas wykorzystywania narzędzi analitycznych, które muszą odzyskiwać i wyświetlać nieskompresowane dane.
Zamiana danych w użyteczne informacje
Programy archiwizujące świetnie sprawdzają się w automatycznym zbieraniu danych z procesu technologicznego i przechowywaniu ich, aby były dostępne do przyszłego wykorzystania. Jednak programy te mają ograniczone możliwości podczas pracy z danymi generowanymi poza systemem sterowania, takimi jak dane testowe kontroli jakości. Ale gromadzone dane mogą być łączone z innymi bazami danych i systemami w celu skorelowania warunków procesowych z danymi zbieranymi ręcznie. Łączenie wielu źródeł danych dostarcza dodatkowego kontekstu, umożliwiając łatwe rozumienie złożonych interakcji, np. pomiędzy warunkami realizacji procesu produkcji a jakością produktu.
Takie podejście może być zrealizowane przy wykorzystaniu systemu LIMS (Laboratory Information System ? system informatyczny zarządzania informacjami laboratoryjnymi), przeznaczonego do zbierania danych z laboratorium kontroli jakości i przechowywania ich w bazie danych, zwykle za pomocą interfejsu internetowego. Wyświetlanie danych z bazy LIMS obok historycznych danych procesowych może pokazać ? na jednej linii trendu lub w raporcie ? wpływ warunków realizacji procesu produkcji na jakość produktu w dowolnej chwili, co można wykorzystać do znalezienia idealnych punktów nastaw sterowania procesem i osiągnąć bardziej jednolitą jakość produktu.
Same systemy informatyczne mogą dostarczyć użytecznych informacji i wglądu w kondycję realizowanego procesu technologicznego. Dane zebrane przez program archiwizujący mogą być wykorzystane przez operatorów, personel utrzymania ruchu i technologów do podejmowania lepszych decyzji oraz zapisywania wszelkich opinii na temat parametrów operacyjnych.
Analiza danych: jak dobrać właściwe narzędzia?
Jeżeli dane pochodzące z systemu sterowania procesem są obrabiane z wykorzystaniem właściwych narzędzi, mogą się okazać niezwykle wartościowe. Obecnie dostępnych jest wiele popularnych narzędzi do analizy, które można wykorzystać do szczegółowego zrozumienia procesu produkcyjnego.
<—newpage—>Śledzenie trendów
Najpowszechniejszym narzędziem analizy danych jest monitorowanie trendu, dostarczające podstawowych informacji o tym, jak zmieniają się w czasie wybrane parametry procesowe. Trend może reprezentować dane z instrumentów pomiarowych i urządzeń procesowych, ale także wyniki z systemu kontroli jakości. Operatorzy maszyn często wykorzystują trend do monitorowania parametrów procesowych w trakcie ich zmiany, natomiast technolodzy ? do wychwytywania zakłóceń w procesie i przeprowadzania ich szybkiej analizy, zawężając w ten sposób ilość danych potrzebnych do późniejszych szczegółowych badań.
Jednak trend ma pewne ograniczenia. Wprawdzie narzędzie to pozwala śledzić, jak zmieniają się warunki procesu w czasie, jednak nie dostarcza właściwego kontekstu dla tych danych. Jeżeli dział UR chce wiedzieć, ile razy podczas zmiany awaryjnie wyłączyła się pompa lub przez ile minut w sumie nie działała, to wyciągnięcie tego typu danych może być czasochłonne. Jeśli zaś dodatkowo technolog chciałby poznać główne przyczyny tych awarii, to trzeba by poświęcić jeszcze więcej czasu na analizę danych.
W pokonaniu niektórych z tych ograniczeń może pomóc wykorzystanie raportów. Raporty mogą prezentować trendy w określonych przedziałach czasowych, a także zawierać dane np. w postaci tabel, wykresów kołowych czy diagramów Pareto oraz uwag personelu o przebiegu procesu i ewentualnych problemach.Raporty dostarczają zatem kontekstu, którego brakuje w pracy z samymi trendami. Mogą być generowane dla określonych przedziałów czasowych ? jak zmiana, doba, tydzień itd. ? lub w przypadku wystąpienia jakiegoś zdarzenia, np. awaryjnego wyłączenia się urządzeń.
Raporty wymagają wcześniej odpowiedniego planowania i czasu na ich dopracowanie. Dlatego, by możliwie najefektywniej z nich skorzystać, trzeba wiedzieć, jakie informacje chce się dzięki nim uzyskać. Dobrym przykładem takiego wcześniejszego planowania będzie działanie technologa, który ? tak jak we wcześniejszym przykładzie ? próbuje dowiedzieć się szybko czegoś o awariach pompy i ich wpływie na resztę procesu produkcyjnego. Zamiast ręcznego spisywania parametrów przy każdym awaryjnym wyłączeniu urządzenia, system może generować raport zawierający potrzebne dane, a następnie przesłać go do odpowiednich osób, co pozwala zaoszczędzić czas.
Z głową w chmurach
Systemy analizy danych są najbardziej użyteczne, jeśli potrafią przeprowadzić selekcję danych i odsiać tzw. szum, wyświetlić wartościowe i istotne informacje w jak najbardziej przejrzysty sposób oraz pomóc w odpowiedzi na pojawiające się pytania. Dzięki możliwościom, jakie dają technologie internetowe, systemy takie są bardziej elastyczne niż kiedykolwiek, udostępniając szeroką gamę narzędzi, pozwalając analizować dane na wiele różnych sposobów i umożliwiając pracę o dowolnym czasie z dowolnego miejsca.
Do monitorowania trendów i raportowania wykorzystuje się parametryczne wzory raportów, pozwalające dopasować jeden wzór do różnych zastosowań, lub raporty tworzone ad hoc, generowane na zasadzie ?przeciągnij i upuść?, na podstawie danych w czasie rzeczywistym.
Dla menedżerów zakładów produkcyjnych, którzy prawdopodobnie nie potrzebują znać co do minuty przebiegu pracy pompy, można opracować panel kontrolny dostępny zdalnie przez sieć, pozwalający łatwo kontrolować kluczowe wskaźniki efektywności, a tym samym przebieg całego procesu. Panele takie mogą być tworzone na żądanie, oferując wręcz nieograniczoną elastyczność, jeśli chodzi o dostępność istotnych informacji. Pozwala to personelowi podejmować lepsze decyzje.
W bardziej specyficznych zastosowaniach pomocne mogą być narzędzia takie jak SKP ? Statystyczna Kontrola Procesu, które pozwalają powiązać dane procesowe z wynikami kontroli jakości i określić idealne warunki procesu, a tym samym zredukować liczbę poprawek lub ilość odpadów materiałowych z produkcji. Systemy zarządzania utrzymaniem ruchu ? CMMS ? pozwalają na efektywne zarządzanie aktywami oraz raportują o bieżących zdarzeniach, zaplanowanych działaniach, realnym czasie pracy urządzeń procesowych, a także umożliwiają stworzenie harmonogramu konserwacji opartego na rzeczywistej kondycji maszyn.
Idea, by dane procesowe uzupełniać o odpowiedni kontekst, może być wykorzystana na każdym poziomie organizacji systemów teleinformatycznych i akwizycji danych. Te same dane mogą być wykorzystane w trendach dla operatorów maszyn, raportach i SPC dla technologów, systemie CMMS dla utrzymania ruchu lub np. w obliczeniach kosztów przetworzenia baryłki ropy w czasie rzeczywistym. Jest to łatwy sposób, by dobrze zrozumieć proces produkcyjny.
Gładkie przejście na wyższy poziom
Należy mieć świadomość, że współczesne procesy produkcyjne mogą generować bardzo dużą ilość danych. By zyskać dzięki nim jak najwięcej, muszą one zostać przetworzone przez właściwe osoby, przy użyciu odpowiednich narzędzi, a następnie trzeba podjąć w oparciu o nie dobre decyzje. Istnieje wiele różnych dróg, by to osiągnąć, a pierwszym krokiem zawsze powinno być zrozumienie, w jaki sposób dane mogą być użyteczne dla operatorów, inżynierów procesu, osoby zarządzające, grupy serwisowe itd. Niech to będzie punkt początkowy do zbudowania efektywnego systemu i jego rozwoju w przyszłości.
Autor: Alex Marcy jest współwłaścicielem i prezesem firmy Corso Systems, zajmującej się integracją systemów, z siedzibą w Chicago.
Tekst pochodzi z nr 3/2017 magazynu "Control Engineering". Jeśli Cię zainteresował, ZAREJESTRUJ SIĘ w naszym serwisie, a uzyskasz dostęp do darmowej prenumeraty w formie drukowanej i/lub elektronicznej.
