为什么解决数据协议难题是建设智能工厂的关键
关于工业4.0的讨论很多,但制造企业在数字化转型的旅程中真正前进了多远?面对关于智能工厂和自动化的嘈杂声音,您可能会认为除了您自己,每个人都已经弄清楚了。
但物联网市场洞察和竞争情报提供商IoT Analytics的行业数据证明并非如此。其工业4.0采用报告根据500位高级制造高管的意见总结了该行业的采用进度。该报告跟踪有关工业4.0用例、KPI和技能差距的信息。
大多数制造商(72%)确实拥有智能制造战略(或目前正在实施),65%的制造商已经或正在实施物联网战略。但这些制造商也在应对阻碍实施的技术挑战。
该报告分享了智能工厂实施的17个技术挑战,并向高管们提出了一个重要问题:这些技术挑战在多大程度上阻碍了您扩展智能工厂项目?
在17项挑战中,有5项被确定为最大的问题:
- 开发新应用程序
- 保护OT网络
- 与现有应用程序(如MES和ERP系统)连接
- 管理不同的数据格式和协议
- 与OT网络的互操作性和连接
Belden与IoT Analytics共同举办网络讲座,探讨这五个障碍及其攻克方法,支持您构建智能工厂环境,创造更加美好的未来。 在此处观看网络讲座。
为了让您了解我们在网络讲座期间讨论的内容,本博客重点介绍制造业高管们最担心的挑战之一: 管理不同的数据格式和协议 (上列第4大挑战)。
数据协议在智能工厂中的相关性
为了进行通信,机器和设备不仅需要连接到网络,还需要相互连接,以自动化和优化流程。数据协议决定了这些数据“对话”如何在连接的设备之间交换信息。
机器的协议可以决定以下内容:
- 如何连接到机器
- 如何从计算机中提取数据
- 可以“对话”的其他机器
- 可用数据类型
机器的数据协议可以是标准的/开放的(与更多的设备和制造商兼容)或专有的(为特定目的、设备或制造商定制)。
从两种类型的数据中提取价值
随着越来越多的工厂将数据分析和人工智能(AI)集成到其工作流程中,这些系统都急需数据:数据使这些系统能够提供有价值的见解,以帮助人们做出明智的决策。
大多数制造商需要向其分析和AI系统提供两种类型的数据:
- 机器中已有的现有数据。
- 需要使用新型传感器收集的新数据。
现有数据
首先,让我们谈谈现有数据。不收集现有数据的原因有很多。
设备未连接到网络或其他设备。
工厂车间有各种各样的机器类型。一些旧设备可能无法连接到网络,并且升级或投资新系统以实现这一目标是成本高昂。其他情况是,一些制造工厂没有花时间将机器连接到网络。机器正在运行,正在完成工作,因此连接不是优先事项。
数据未转换(协议未转换)。
在单一制造环境中发现不同的协议并不罕见。这些差异可能会阻止资产正确连接。
当设备使用不同的数据协议时,就像它们试图使用不同的语言进行通信一样。这可能会使转换、收集和存储数据变得昂贵且具有挑战性,这就是为什么工厂数据通常存在于孤岛中的原因。
请考虑工厂车间的所有设备。当一台机器使用Modbus而另一台使用PROFINET时,两台机器无法来回通信,并且很难访问它们的数据。
随着越来越多的机器进入工厂以支持新功能并实现增长,这种通信问题只会变得更加普遍。确保您的设备可以通信(确保协议被转换)是让您的智能工厂为未来做好准备的关键。
数据未进行上下文化(未与正确的元数据相关联)。
大多数工厂都有大量的数据,但信息不是上下文化的 - 它只是一堆数字,如果没有帮助使其具有可操作性的元数据或其他相关细节,这些数字就没有任何意义。您的工业数据基础设施必须能够帮助您了解数据所讲述的故事,以便您了解系统和流程的运行情况。这使得数据更易于使用,并且更易于需要它的人访问。
解决方案:
借助Belden Horizon Data Operations,Belden帮助企业将OT系统中的现有数据引入软件平台,以便监控运营、跟踪性能指标和分析设备数据,以防止代价高昂的设备问题并缩小生产差距。
新数据
现在我们谈谈新数据。
虽然现有数据是已经存在的信息,但新数据是您希望用于填补数据盲点的信息,但您目前无法获得这些信息。这些信息可能是有关生产过程、质量性能、能源使用或其他指标的信息。
解决方案:
Belden使用我们的LioN-X IO-Link主机和CloudRail网关,帮助工厂连接、转换新的数据流并进行上下文处理。该解决方案简化了工业数据采集,并在将其无缝传输到云端之前在本地进行预处理。CloudRail会获取您的所有OT数据,并确保这些数据可供您使用和操作。
了解有关克服工业4.0技术挑战的更多信息
我们已经与许多正在努力解决这些问题的制造工厂合作,因此我们确切地知道如何解决这些问题。
收集数据却无法将其整合在一起并进行适当的分析,就是浪费资源,并且不会为您提供生产力、安全性或利润的净收益。
如果您想进一步了解其他工厂如何寻找管理不同数据格式和协议的方法,并探索解决方案,用于解决阻碍制造商优化其智能工厂的其他技术挑战,请务必观看我们的网络讲座。
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