Kluczem do zwiększenia produktywności jest rozwój systemów zarządzania

Przetwarzanie mobilne, dane kontekstowe i modułowa architektura zmienią wygląd i działanie systemów sterowania oraz poprawią ogólną wydajność zakładu, pomagając zmniejszyć ryzyko zwolnień doświadczonych pracowników.

Organizacje inwestują w systemy zarządzania, oczekując, że będą one funkcjonowały zgodnie z oczekiwaniami przez wiele lat. Tempo zmian w systemach zarządzania przyspiesza, a najbliższa dekada przyniesie ogromne zmiany.

Zrozumienie tych zmian jest ważne dla organizacji poszukujących najlepszej wydajności i zwrotu z inwestycji w systemy sterowania.

Przez dziesięciolecia system sterowania ograniczał się do fizycznego sprzętu: przewodowych wejść i wyjść, podłączonych kontrolerów i ustrukturyzowanych architektur, w tym dedykowanych sieci i konfiguracji serwerów.

Zmniejszone koszty obliczeniowe i sensoryczne, rozwój infrastruktury sieciowej i bezprzewodowej oraz architektura rozproszona (w tym chmura) otwierają obecnie nowe możliwości dla systemów sterowania.

Ponadto pojawiające się standardy integracji i produkcji, takie jak interfejsy Advanced Physical Layer (APL) i Modular Type Package (MTP), spowodują znaczące zmiany w projektowaniu i użytkowaniu systemów zarządzania przedsiębiorstwem w ciągu następnej dekady).

Nawet przy zmieniających się czasach i technologii równanie sukcesu pozostaje takie samo: wybierz niezawodny i łatwy w użyciu system sterowania, zapewniając jednocześnie dostęp do nowych technologii w celu zwiększenia produktywności.

Elastyczność systemu zarządzania zmniejsza ryzyko związane z przejściem na emeryturę doświadczonych pracowników

W ciągu ostatniej dekady branża była świadkiem odchodzenia profesjonalistów na emeryturę i podejmowała kroki w celu złagodzenia skutków utraty doświadczenia. Zmiany te doprowadziły do ​​zmniejszenia liczby pracowników na stanowiskach pracy w wielu branżach.

Jednocześnie, dzięki wielu nowym technologiom skanowania i możliwości przesyłania danych o dużej przepustowości, firmy gromadzą więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, a organizacje chcą czerpać z tych danych większą wartość, aby pomóc im poprawić wydajność biznesową i poprawić zróżnicowanie.

Obejmuje to bardziej elastyczne opcje dostawy produktów, zoptymalizowaną jakość i stałą wielkość produkcji, a także ulepszone bezpieczeństwo operacyjne i zgodność z wymogami ochrony środowiska.

W odpowiedzi wiele organizacji rozszerzy swoją architekturę zarządzania na infrastrukturę bardziej rozproszoną geograficznie, umożliwiając małym, scentralizowanym zespołom profesjonalistów zapewnienie wsparcia dla całej floty.

Krytyczne dane z systemu sterowania będą widoczne w całym przedsiębiorstwie, umożliwiając małym zespołom zapewnienie wsparcia w wielu rozproszonych geograficznie lokalizacjach. Wszystkie zdjęcia dzięki uprzejmości Emersona

Ci eksperci wewnętrzni mogą być uzupełniani przez ekspertów OEM, którzy mają zapewniony bezpieczny dostęp do odpowiednich aspektów tej infrastruktury.

Jednym z elementów tej rozproszonej architektury jest chmura, czy to prywatna, publiczna czy hybrydowa.Stopniowa migracja nieistotnych kontroli architektonicznych do chmury ułatwia organizacjom wydajniejszą pracę i podejmowanie lepszych decyzji.

Użytkownicy chmury uzyskują większą wartość ze swoich danych, wykorzystując wiedzę fachową z całego świata, zarówno we własnej firmie, jak i od wielu dostawców usług.

Ponadto centralizacja danych w chmurze oferuje korzyści w postaci niższych kosztów cyklu życia, mniejszych wymagań konserwacyjnych i eliminacji izolowanych wysp danych.

Przejście do sterowania scentralizowanego będzie wymagało zmiany strategii systemu zarządzania, nawet jeśli rzeczywista kontrola podstawowa nie zostanie przeniesiona z poziomu operacyjnego.

Narzędzia, na których polegają eksperci (konfiguracja systemu, monitorowanie urządzeń, zarządzanie alarmami, dane w czasie rzeczywistym i historia zdarzeń, cyfrowe bliźniaki, systemy zarządzania naprawami itp.) są elementami systemu zarządzania.

Wiele z tych narzędzi nie wpływa na codzienne zarządzanie, ale jest powiązanych z systemem zarządzania, który z kolei jest powiązany z fizyczną lokalizacją w przedsiębiorstwie. W przyszłości bardziej sensowne będzie hostowanie tych komponentów w chmurze.

Scentralizowane architektury danych i chmury ułatwią również szybkie wdrażanie nowych technologii.

Centralizacja danych ułatwia organizacjom wdrożenie jednokierunkowego bezpiecznego dostępu mobilnego do danych systemu zarządzania, umożliwiając personelowi przedsiębiorstwa śledzenie ich w dowolnym miejscu

Łatwa integracja zwiększa wydajność

Kluczem do sukcesu jest znalezienie platform, które pozwalają na wprowadzanie nowych technologii przy minimalnych kosztach integracji i technicznych. Najbardziej zaawansowany kontrolery mogą działać jako samodzielne kontrolery i mieć możliwość integracji z większym systemem zarządzania, umożliwiając organizacjom rozwijanie architektury i możliwości zarządzania w odniesieniu do procesów i produktów.

Wiodące firmy przemysłowe zmniejszają również zapotrzebowanie na produkcję modułową dzięki nowym technologiom plug-and-play.

Technologia MTP, opracowana przez NAMUR (Stowarzyszenie Użytkowników Technologii Automatyki w Procesach Produkcyjnych), wykorzystuje istniejące technologie do tworzenia interfejsów do formułowanej integracji różnych systemów i upraszcza projektowanie systemów modułowych.

MTP standaryzuje interakcję między modułami produkcyjnymi a systemem sterowania, umożliwiając przedsiębiorstwom łączenie komponentów.

System sterowania będzie nadal odgrywał kluczową rolę w zarządzaniu i optymalizacji tych zróżnicowanych, ale bardziej zintegrowanych systemów modułowych.Korzystanie z tych standardów integracyjnych jest kluczowym elementem w osiąganiu jak najlepszych wyników.

Zaawansowane sterowanie i cyfrowe bliźniaki poprawiają wydajność pracy

Systemy sterowania obejmują teraz znacznie więcej narzędzi analitycznych i wspomagania decyzji, aby pomóc operatorom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji w szerszym zakresie.

Zamiast podejmować decyzje, podejmować je i mieć nadzieję, że to właściwy wybór, operatorzy wykorzystają symulację do walidacji kluczowych decyzji w autonomicznym środowisku.

Na przykład operator w zakładzie może zauważyć, że zmienna procesowa ma zły trend. Operator używa cyfrowego bliźniaka do przetestowania nowej procedury, a następnie odkrywa, że ​​jest ona zbyt blisko limitu przerwania.

Aby uniknąć tego scenariusza, użyje cyfrowe bliźniakiwypróbować inne alternatywy i znaleźć sposób na bezpieczne negocjowanie parametrów procesu.

Operator pomaga podjąć właściwą decyzję bez testowania czegokolwiek na rzeczywistych procesach i urządzeniach.Cyfrowy bliźniak będzie dostępny w miejscu pracy oraz w chmurze i stanie się standardową częścią większości projektów.

Czy sztuczna inteligencja (AI) może być kolejnym etapem rozwoju systemów sterowania?

Systemy sterowania ewoluowały nieprzerwanie przez dziesięciolecia. Technologie sztucznej inteligencji (AI) pomagają w opracowaniu nowej generacji niektórych systemów sterowania.

Regulator proporcjonalno-całkująco-pochodny (PID). można interpretować jako separację zdolności: element proporcjonalny wyświetla sygnał, element całkujący zbliża się do wartości zadanej, a element różnicowy może zminimalizować przeregulowanie.

Chociaż ekosystem zarządzania może być złożoną siecią połączonych technologii, można go również uprościć, postrzegając go jako stale ewoluującą gałąź drzewa genealogicznego. Każda technologia systemu sterowania oferuje własne unikalne funkcje, które nie były dostępne w przypadku poprzednich technologii.

Na przykład sprzężenie wyprzedzające poprawia regulację PID, przewidując wyjście regulatora, a następnie wykorzystując prognozy do izolowania błędów spowodowanych zniekształceniem procesu z szumu sygnału.

Model Predictive Control (MPC) dodaje do tego dodatkowe możliwości, dzieląc prognozy przyszłych wyników interwencji kontrolnych i kontrolując wiele skorelowanych wejść i wyjść.

Najnowszym postępem w strategiach sterowania jest wprowadzenie technologii sztucznej inteligencji, które przenoszą przemysłowe systemy sterowania na wyższy poziom.

Technologię sztucznej inteligencji można rozszerzyć w celu rozwiązania dowolnego złożonego problemu, który można modelować, na przykład w celu zarządzania okresowymi przestojami w produkcji w fabrykach zaopatrujących sektor naftowy i gazowy oraz w celu optymalizacji i zarządzania pracą rafinerii i zakładów chemicznych.

Aby w pełni wykorzystać te nowe rozwiązania, organizacje potrzebują niestandardowych i łatwych w użyciu platform automatyzacji, które pomogą im ewoluować wraz ze zmieniającymi się warunkami rynkowymi i branżowymi.