CESMIIs SMIP liefert Predictive Analytics Erfolg an der NC State

DATENMANAGEMENT: Neue, herstellerunabhängige Software demonstriert Predictive Analytics an der NC State

In einer kürzlichen Demonstration der herstellerunabhängigen Smart Manufacturing Innovation Platform (SMIP) von CESMII halfen Projektpartner den Managern der Wasseraufbereitungsanlage der North Carolina State University zunächst, vom Fleck weg die Daten zu analysieren, die sie mit smarten Instrumenten sammelten.

„Automatisierung läuft seit über 100 Jahren“, sagte Niels Andersen, Co-Founder des Projektpartners ThinkIQ. „Wir haben viel Datensammlung, aber sehr wenig Datennutzung. Daten haben keine Bedeutung, keinen Kontext und werden nicht so zusammengefügt, dass wir Analysen durchführen können.“

Weitere Schlüsselteile des Projekts sind: Sicherstellung, dass alle Datenerfassungsgeräte vollqualifizierte Namen haben, Nutzung von Graphendatenbanken zur Abbildung diverser Beziehungen, Fokus auf einen Standard (idealerweise OPC UA), Sicherstellung, dass verschiedene Systeme und Protokolle miteinander kommunizieren können, und Entwicklung besserer virtueller Modelle von Geräten.

Das Endergebnis wird ein SMIP sein, das Smart-Manufacturing-Deployments standardisiert und Custom Jobs durch wiederholbare, herstellerunabhängige, einfach zu nutzende Plattformen ersetzt, die Fertigungsanlagen jeder Größe in die Lage versetzen, all ihre Daten zu nutzen.

CESMII (das Clean Energy Smart Manufacturing Innovation Institute) beabsichtigt, bis Ende dieses Jahres eine starke Version 1.0 des SMIP zu haben, sagte Jonathan Wise, VP of Technology bei CESMII.

Um zu Predictive Analytics an der NC State Anlage – betrachtet als manufacturing-like Umgebung – zu gelangen, fokussierten Projektpartner ThinkIQ, Savigent, Seeq, Syspro, Semiotic Labs und Microsoft auf die Integration mehrerer Technologien aus separaten Silos und das Upgrade eines PCs, der Wasserqualität überwachte, sagte Tim Shope, Director of Digital Transformation beim Systemintegrator Avid.

Vor dem Upgrade dauerten grundlegende Aufgaben wie das Abrufen einer Woche historischer Daten zu lange.

Als Nächstes deployten das ThinkIQ-Team und andere eine Analytics-Engine von Seeq, um Echtzeitdaten aus der programmierbaren Infrastrukturumgebung in OSISoft zu ziehen, die Membranen von Umkehrosmosefiltern zu analysieren, alle Daten mit CESMIIs SMIP zu kombinieren, und einen Condition-Level festzulegen, wann Membranen ersetzt werden müssen – eine Aktion, die automatisch einen Arbeitsauftrag über die Savigent-Software auslöst, sagte Shope.

Der nächste Schritt war, ein Modell für die Hochreinwasserpumpe zu entwickeln, eine Pumpe, die so missionskritisch ist, dass eine Reservepumpe neben ihr steht für einen schnellen, NASCAR-artigen Wechsel, falls ein Alarm ein Druckproblem oder anderes Anzeichen anzeigt.

Ein IoT-Sensor überwacht die Pumpe remote in einem Machine-Learning-System. Nach ein paar Wochen lernt es die Signatur-Wellenform der Pumpe, sodass es detektieren kann, ob die Pumpe wie designed performt oder anfängt, mechanische oder elektrische Probleme zu erfahren.

Die neue Plattform kann einen Motorschaden fast vier Monate im Voraus vorhersagen, sagte er.

Die Partner gaben auch jeder Pumpe einen separaten Namen. „Wenn alle Pumpen Pump_01 heißen, haben wir keinen Kontext“, sagte Andersen. „Es ist kritisch, vollständige Namen zu geben und eine breite Vielfalt an Tools zu haben, um Bedeutung zu liefern.“

Idealerweise würde jede Pumpe so benannt, dass sie den Namen der Maschine, den Namen der Linie, auf der die Pumpe ist, den Namen des Werks, den Lieferanten, der die Pumpe hergestellt hat, identifiziert, sagte Wise. Einige Hersteller bieten ein vollqualifiziertes Benennungssystem an, aber viele nicht.

In einer späteren Phase des CESMII-Projekts wird dieses Mapping automatisch sein, sagte er.

NC State erstes Zentrum mit SMIP

CESMII startete im April ein neues Smart Manufacturing Innovation Center (SMIC) an der NC State. Es ist das erste von CESMIIs vier SMICs, das den SMIP gelayert bekommt. Die anderen drei Zentren sind an der UCLA, Texas A&M und dem Rensselaer Polytechnic Institute.

Bei CESMIIs jüngstem virtuellen Jahrestreffen sagte CEO John Dyck, er suche nach mehr SMICs in Bereichen wie Robotik, Automobil, Chemie, Stahl und KI/Machine Learning.

Das Ziel der SMICs ist es, Hersteller, Tech-Anbieter, Systemintegratoren und Geräteanbieter mit der Wissenschaft zu verknüpfen, „Forschung und Innovation zu demonstrieren und voranzutreiben, die auf die gesamte US-Fertigung skaliert“, so die Public-Private-Organisation.

SMIP wird Open Spec sein

CESMII wird den SMIP als Open Spec veröffentlichen – so dass ihn jeder Anbieter nutzen kann, sagte Wise.

„Wir gewinnen, wenn diese Ideen anderswo in der Industrie übernommen werden. Das erfordert einen Grad an Altruismus, vor dem einige Hersteller zögern, weil sie nicht sicher sind, ob es funktioniert“, sagte er.

„Die Zeit ist gekommen, dass eine Ebene von Lösungen für die Nachwelt offen ist, damit wir uns auf andere Probleme konzentrieren können“, fügte Wise hinzu.

‚White Space‘, der problematisch ist

Eine der größten Herausforderungen ist, dass „jede Anlage im Laufe der Zeit ein Amalgam aus Infrastruktur, Systemen, Geräten und Tools gemacht hat“, sagte Mark Besser, Senior VP für Kundenerfolg bei Savigent. „All diese Investitionen wurden sehr spezifisch getätigt, weil sie zu einem bestimmten Zeitpunkt ein Problem oder eine Herausforderung lösten. Viele dieser Technologien wurden custom-built, um diese Probleme zu lösen. Aber wenn man einen breiteren Blick über die Landschaft wirft, fängt man an, all den White Space zu bemerken, der zwischen diesen Technologien existiert.“

In anderen Fällen möchte ein Hersteller Technologien verschiedener Anbieter integrieren, kann es aber nicht, weil diese Systeme nicht dafür designed sind, mit anderen proprietären Plattformen zu meshen.

Das Ziel ist, alle verfügbaren Daten ins Spiel zu bringen, um Effizienz und Zuverlässigkeit zu verbessern, ohne das Budget zu sprengen oder Hersteller zum Anbieterwechsel zu zwingen, sagte Wise.

Beispielsweise, wenn ein Hersteller Software von Firma A läuft und eine Energieüberwachungslösung von Firma B will, ist oft der einzige Ausweg, Firma A's System rauszureißen und Firma B's zu installieren.

Hinzugefügt Shope: „Wir können nicht alle Vendor-Plattformen heute aus unseren Anlagen reißen. Wir müssen zu diesem vendor-agnostischen Ort gelangen.“

Ziel: Infrastruktur-Setup-Kosten senken

Etwa 70 % der Kosten eines Digital-Factory-Projekts sind Hardwiring der Automatisierungsstruktur, Verbinden von Daten und Erstellen von Infrastruktur, sagte Wise. Die verbleibenden 30 % sind die Schaffung neuen Werts aus diesen Daten, oft durch Entwicklung von Apps.

Aber oft wird das gesamte Digital-Factory-Budget für das Einrichten der Infrastruktur ausgegeben, lange bevor ein Projekt zur Entwicklung von Applikationen zur Datenanalyse beginnen kann.

Mit dem SMIP zielt CESMII darauf ab, diese 70 % Kosten zu senken, damit Hersteller Budgets auf Applikationen zur Datenanalyse fokussieren können, sagte Wise.

Diese Transformation wird nicht auf einmal passieren. „Es wird kein Lichtschalter sein“, sagte Shope. „Wir haben eine große Fertigungsbasis in den USA. Dieses System wird über einen Zeitraum migriert und adoptiert werden müssen.“