Print

Velká data – analýza, nebo jen sběr dat?

-- 15.07.19

Datové architektury se přizpůsobují novým příležitostem v oblasti sběru dat a jejich analýzy.

Při diskusi o datech a pokročilé analytice je nutno začít Mooreovým zákonem. V roce 1965 si Gordon Moore, spoluzakladatel společnosti Intel, všiml, že počet tranzistorů na čipu se každý rok zdvojnásobil, zatímco cena klesla na polovinu. Předpověděl, že tento trend bude pokračovat. I když se růst počtu tranzistorů na čip v poslední době zpomalil, výzkumníci stále potvrzují platnost původní premisy.

Ceny ukládání dat se propadly a velikost počítačů je jen zlomkem jejich dřívějších rozměrů. Výpočetní schopnost čipu o stejné velikosti a ceně se mnohonásobně zvýšila.

Výsledkem této proměny trhu je exploze dat – všudypřítomné snímání a konektivita, internet věcí (IoT) s 50 miliardami koncových bodů a skutečnost, že dnešní smartphony mají větší schopnosti výpočtů, ukládání a práce se vstupy a výstupy (I/O) než rané mainframy, a dokonce i než počítač Deep Blue (1997/IBM). To platí i pro společnosti jako Exxon Mobil, která investovala 2 miliardy dolarů do společnosti Lockheed Martin pro urychlení vývoje otevřené systémové architektury k automatizaci procesů. Podle některých názorů se však cenová výhoda daná Mooreovým zákonem projevuje příliš pomalu na frontových liniích výroby.

Výsledkem této všudypřítomné a levné výpočetní kapacity je to, že výrobci v procesním průmyslu mají příležitost předefinovat své strategie analytiky dat implementací řešení, která byla dříve příliš drahá. Data bývala pro účely analytiky centralizována, protože bylo nákladné data shromažďovat, ukládat a analyzovat.

Všudypřítomná a méně nákladná výpočetní kapacita zde bude i do budoucna. Ať už se iniciativa nazývá jakkoli (Průmysl 4.0, chytrá výroba, digitální transformace), zůstává otázkou, co se shromažďovanými daty dělat.

Nová označení pro nové modely

Důsledkem nového pojetí ekonomiky a všudypřítomné výpočetní kapacity je nutnost přizpůsobit centralizovaný přístup modelu Purdue (obr. 1) novým příležitostem. Centralizovaný model je nejběžnější architekturou procesních závodů po celém světě a je uživatelům dobře známý.

Model Purdue je aktualizován, aby využíval výhod nových technologií, jako jsou:

  • bezdrátové systémy integrující nové senzory do stávajících řídicích a monitorovacích aplikací buď v rámci závodu, nebo vzdáleně s cílem rozšířit přehled o provozu;
  • edge computing, což je široký pojem zahrnující lokální ukládání dat, analýzu a akce;
  • cloud computing, což je jednoduše pronájem výpočetní kapacity, ukládání dat a analytiky od poskytovatele.

Díky tomu mohou nastat dva hlavní scénáře:

Zaprvé přístup „přímo do cloudu“ pro sběr, ukládání a analýzu dat pro telemetrii senzorů. To je obvykle případ průmyslového internetu věcí (IIoT), kdy data jdou přímo z koncových bodů do cloudového úložiště. Zadruhé použití pro již shromážděná data, aby mohla být dále agregována pro srovnání mezi závody, a to s využitím podnikového datového skladu nebo v kombinaci s dalšími soubory výrobních a obchodních dat, aby byla možná širší analýza, což se často označuje jako datové jezero (data lake).

Tyto přístupy se vzájemně nevylučují a většina společností bude používat více než jeden, ne-li všechny. Závod může například získávat data z nově zavedených bezdrátových senzorů za účelem obohacení stávající analytiky závodu. To by mohlo být kombinováno s daty od dodavatelů, s daty z přepravy surovin, jako je teplota a vlhkost, a s daty z nástrojů pro řízení kvality, čímž by bylo možné získat širší záběr analytických dat a poznatků.

Nové produkty tyto možnosti rozšíří. Do jaké kategorie byste měli zařadit Amazon AWS a lokální produkty Microsoft Azure, Amazon Outposts (obr. 2) a Azure Stack, které umisťují své cloudové softwarové platformy na serverový hardware určený pro lokální hosting v IT oddělení koncového uživatele? Možná je to veřejný cloud, privátní cloud a lokální cloud?

Při scénáři IoT s lokálním cloudem mohou být data směrována z nových senzorů přímo do serverové místnosti firemního oddělení IT, aby byly splněny přísné požadavky na správu dat (data governance) a zabezpečení.

Některé možnosti budou odborníkům z praxe připadat povědomé. Dodavatelé zaměření na edge computing budou mít problém vysvětlit, jak se komponenty pro edge computing liší od jednotek reálného času (Real-Time Unit – RTU). Dodavatelé cloudových služeb, kteří propagují datová jezera, budou jen těžko vysvětlovat, v čem se jejich přístup podstatně liší od podnikového datového skladu shromažďujícího data závodu.

Může zde být těžké odlišit vlastní zájem prodejce. Není náhoda, že plně decentralizovanou a síťovou architekturu koncových bodů computingu prosazují dodavatelé, kteří prodávají potřebné síťové prvky, procesory a operační systémy.

Nabídka technologií se evidentně vyvíjí rychleji než jazyk, který je popisuje. Za nový „okraj“ jsou někdy považovány celé závody. Další otázkou je nesoulad mezi inovacemi a dobou potřebnou pro implementaci. Produkty a marketing lze vymyslet přes noc. To je mnohem kratší doba než použití testovacích míst a osvědčených postupů z úspěšných realizací.

Nižší náklady a lepší konektivita zvyšují flexibilitu, pokud jde o to, kam a jak implementovat senzory, sběr dat, jejich ukládání a analytiku. Komplexní pohled na možné architektury a kompromisy by byl daleko nad rámec popisu z důvodu rychlého vývoje nových inovací a módních termínů. Níže uvádíme čtyři aspekty dopadů všudypřítomné výpočetní kapacity na architektury závodu, pokud jde o vytváření, sběr, ukládání a analýzu dat.

1. Jaký je výchozí bod?

V případě nově implementovaných senzorů jsou shromážděná data ukládána do cloudu, i když cloudem je hardware v lokálním datovém centru. To je vhodnější pro monitorování/viditelnost, protože architektura bude muset kromě splnění řady požadavků na zabezpečení dat podporovat i řešení narušení komunikace. Microsoft, Amazon, Google a stovky start-upových společností poskytujících bezdrátová řešení určená speciálně pro průmysl nabízejí kompletní softwarové sady typu „od okraje k poznatkům“. Tento přístup nabízí rychlé nasazení a nové příjmy z cloudových služeb.

Alternativou jsou závody typu brownfield, kde těžiště je a nadále bude přímo v lokalitě. Nízká latence, zaručené síťové spojení a lokální přístup k datům jsou pro tento model klíčové a tato řešení jsou zavedená a fungují. Pravděpodobnějším scénářem pro závody typu brownfield je rozšíření jejich sběru dat, a to buď prostřednictvím lokálních bezdrátových řešení, nebo formou přilehlého cloudového systému, kde jsou data integrována s provozními systémy. U tohoto modelu mohou data flexibilně skončit buď v lokalitě, nebo v cloudu.

2. Má zařízení sousedy?

V modelu edge computingu je lokalitou jakékoli zařízení, které může být analyzováno individuálně a diagnostikováno pro predikci selhání, optimalizaci výkonu runtimu atd. Pokud zařízení pracuje nezávisle, dává to smysl. Tím se vytvoří inteligentnější model RTU pro zařízení s vysokou hodnotou. Pokud však má zařízení sousedy v rámci procesní jednotky nebo linky strojních zařízení, jak tomu často bývá, není tak jednoznačné, kde by mělo docházet ke sběru a analýze dat. Může se stát, že sousední zařízení budou soupeřit o optimalizační status.

Je však zapotřebí optimalizace celé procesní jednotky nebo výrobní linky. Řešením je agregovat data z více zařízení na lince, pokud není součástí větší jednotky. Bude zapotřebí pečlivě plánovat, kde budou data shromažďována, ukládána a analyzována za účelem optimalizace, kromě scénáře se samostatným zařízením. Ale i v takovém případě – vzhledem k cenám, energii a nedostupnosti dalších vstupů na provozní úrovni – může být dosahováno nejlepších výsledků s modelem centrálního sběru a analytiky dat.

3. Kdo data vlastní?

S novými výpočetními architekturami vyvstávají otázky, kam a kdo má data ukládat. Výrobci zařízení stále častěji nabízejí služby vzdáleného monitorování pro zařízení, která prodávají. S tím vyvstávají otázky týkající se správy dat, jako jsou např.:

  • Kdo vlastní generovaná data?
  • Kopírují se data dvakrát (poskytovateli monitorování a majiteli závodu)?
  • Jak a kam se data o zařízení přesouvají (zabezpečení, bezdrátové připojení, cloud) atd.?
  • Jak se zjištěné poznatky přenášejí zpět a integrují do systémů zákazníka za účelem zlepšení provozu?

4. Kdo má odborné znalosti?

Pro optimalizaci výkonu zařízení, linky nebo závodu jsou často zapotřebí i další datové vstupy, nejen ty, jež jsou nutné pro řízení v reálném čase a monitorování. Náklady na přesčasy zaměstnanců, výdaje za urgentní dodávky náhradních dílů a závazky vůči zákazníkům jsou součástí optimalizace výroby a důvodem, proč mají technici závodu a odborníci tak nadějné kariérní perspektivy. Tyto procesy budou vyžadovat pokročilou analytiku pro přístup k datům, jejich vizualizaci a kontextualizaci či získávání poznatků.

Michael Risse, ředitel marketingu (CMO) a viceprezident společnosti Seeq. Upravil Chris Vavra, redaktor časopisu Control Engineering, CFE Media, cvavra@cfemedia.com.


Sponzorované odkazy

 
Aktuální vydání
Reklama

Navštivte rovněž

  •   Události  
  •   Katalog  

Události

Technical Computing Camp 2019
2019-09-05 - 2019-09-06
Místo: Hotel Fontána, Brněnská přehrada
Moderní technologie ve farmacii
2019-09-24 - 2019-09-24
Místo: Brno
Moderní technologie v potravinářství
2019-09-25 - 2019-09-25
Místo: Brno
Mezinárodní strojírenský veletrh 2019
2019-10-07 - 2019-10-11
Místo: Výstaviště Brno
MSV TOUR 2019
2019-10-07 - 2019-10-10
Místo: MSV, Brno

Katalog

BALLUFF CZ s.r.o.
BALLUFF CZ s.r.o.
Pelušková 1400
19800 Praha
tel. 724697790

EWWH, s. r. o.
EWWH, s. r. o.
Hornoměcholupská 68
102 00 Praha 10
tel. 734 823 339

B+R automatizace, spol. s r.o.
B+R automatizace, spol. s r.o.
Stránského 39
616 00 Brno
tel. +420 541 4203 -11

Schneider Electric CZ, s. r. o.
Schneider Electric CZ, s. r. o.
U Trezorky 921/2
158 00 Praha 5
tel. 00420737266673

COGNEX
COGNEX
Emmy-Noether-Str. 11
76131 Karlsruhe
tel. 720 981 181

všechny firmy
Reklama


Tematické newslettery




Anketa


Na internetu
V tištěných médiích
Na veletrzích a výstavách
Jinde

O nás   |   Reklama   |   Mapa stránek   |   Kontakt   |   Užitečné odkazy   |   Bezplatné zasílání   |   RSS   |   
Copyright © 2007-2019 Trade Media International s. r. o.
Navštivte naše další stránky
Trade Media International s. r. o. Trade Media International s. r. o. - Remote Marketing Továrna - vše o průmyslu Control Engineering Česko Řízení a údržba průmyslového podniku Inteligentní budovy Almanach produkce – katalog firem a produktů pro průmysl Konference TMI