西门子赣州市(中国)授权总代理-西门子PLC模块

   2024-07-21 250
过去,PLC和HMI主要用于实时控制;现在,它们可以执行更多任务,利用边缘计算技术可以轻松实现数据分析和其他需求。
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              


现在,消费者比以往任何时候都更希望能从众多不同类型的产品中选择满足其需要的产品,制造商需要将先进的自动化和控制设备安装在边缘,以满足消费者的需求。
生产制造的灵活性带来一个问题:通常情况下,大规模生产和标准化是tigao效率和降低成本的zuijia方案,但这与消费者对定制产品的需求不太吻合。


为了满足消费者的需求,许多行业正在转向数据驱动的解决方案,以tigao产品质量、服务和制造业的响应能力。
这反过来又会促进运营技术(OT)生产系统与信息技术(IT)企业系统更深层次的集成,边缘计算可以提供此方面的帮助。


不仅对于大规模定制,而且对于收集和处理数据以进行持续改进、质量控制和跟踪工作,这些集成都是必要的。
这些数据也是预测性、规范性和描述性分析的基础。


数据是实现敏捷生产动态变化、优化运营和能源消耗的关键。
出于这些原因,工业企业正在寻找最有效的方法来连接其制造系统所包含的宝贵数据,并充分利用这些数据。
工业自动化设计人员,尤其是原始设备制造商 (OEM),如何适应日益增长的数据需求以及与企业系统深度集成的需求?



图片不断增长的制造业数据

很显然,生产制造系统生产产品,但现在它们也越来越多地生产数据。
现在所产生的数据比历史上任何时候都多。
“数据不眠不休”信息图的创建者Domo声称,截至2022年,在过去十年中全球创建、捕获、复制和消费的数据总量为97 泽字节(ZB)。
制造业在该方面保持lingxian,存储的数据比包括政府在内的任何其它部门都多。


为了生成和处理这些数据,整个行业大规模实施了数字化转型、智能设备和工业物联网(IIoT)技术。
大多数制造商和OEM厂商都认识到,车间控制和监控系统生成的数据是数字黄金,但前提是可以轻松访问这些数据并据此迅速采取行动。


数据来源比以往任何时候都多,与之类似,与这些数据连接的技术选项也有很多。
由于所需的基础设施和安全性,连接、情境化、传输和处理大型数据集可能既复杂又昂贵。



图片制造业数据收集和分析的发展


对于试图访问工业数据源并对其采取行动的用户来说,挑战在于连接各种位于边缘的目标设备,然后将数据传输和存储到可以执行计算和分析的地方。


传统上,工业自动化系统设计有可编程逻辑控制器(PLC)和人机界面(HMI),以提供基本的控制和监控功能。
在典型场景中,可以通过OPC数据服务器收集数据,并在历史数据库或监控和数据采集(SCADA)系统中实现情境化。


PLC、HMI/SCADA和历史数据库通常与IT基础设施分开。
伴随着OT设备的改进,以及相关网络和通信协议技术的发展,数据收集变得更简单,在某种程度上,OT设备甚至可以更直接地与IT系统交互。


OT和IT技术的融合带来了另一个关键发展,这是一种新型的工业控制和计算设备,通常被称为边缘控制器
边缘控制器通常将实时PLC控制与通用PLC/SCADA计算和通信能力相结合。
边缘控制器与OT和IT资产通信良好,它们还使存储和计算资源能够从中央数据中心或云,转移到生成数据的边缘位置(图1)。


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图1:在设施边缘的PLC和IIoT设备提供了重要而有价值的数据,现在有许多途径可以通过边缘控制器将这些数据传输到现场或基于云的资源,以进行监测和分析。


对于某些应用,边缘控制器可能很有吸引力,但这种设备的一个后果是技术堆栈变得更深,因此对于很多OEM机器制造商或较小的最终用户应用来讲,总体成本和所需的开发时间较长,可能并不实用。


图片从边缘实现数据访问的实用方法
即使安全的远程连接、数据访问和敏捷生产变得越来越重要,机器制造商仍将始终专注于稳健的实时控制和便利的可视化。

在某些特殊情况下,例如年生产量达数万台的机器,开发定制的控制、计算和连接解决方案可能是有意义的。
在其它情况下,有些项目可能会支持边缘控制器和相关开发成本。

然而,现实情况是,现代 PLC 和HMI可以很容易地为大部分机器甚至中小型通用自动化应用提供服务,即使数据访问是优先事项(图 2)。

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图2:原始设备制造商和设计师可以使用最新的PLC来实现设备的自动化并提供简单的连接,而不是开发自定义平台或指定边缘控制器。


这是因为最新设备包含了网络、数据处理功能,因此它们可以满足大部分IT可访问性要求,而且成本合理,实现简单。
它们支持边缘计算需求,例如远程连接以及gaoji监控和分析集成。
在现代PLC中,至少有三个特点是显而易见的:

1.网络和通信:Modbus、EtherNet/IP和Profinet是最流行的基于OT的通信协议或现场总线,大多数现代、甚至一些传统PLC都支持这些协议。
但直到最近,PLC还很少包含允许其与企业系统无缝集成的协议。
此外,加密、数据隐私和其它网络安全问题,要么没有得到解决,要么只是事后才考虑。
不过,一些现代 PLC 通过支持 
OPC UA、本地和企业电子邮件服务的安全集成、微软认证的 Azure 集成、安全 REST API、使用 Sparkplug B 的安全消息队列遥测传输 (MQTT),以及大量现场总线协议,将 IT 功能原生集成到了通信堆栈中(图3)。

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图3:边缘计算功能需要多个层面的集成。
先进的PLC可以使用流行的现场总线与各种OT设备进行通信,还可以使用许多不同的方法与更gaoji别的IT系统进行交互。


2.数据情境化:传统PLC通常包含非结构化数据,这需要在监管层进行大量返工,以便企业系统可以使用。
现代PLC软件允许自动化设计人员在数据源一次性创建数据结构和定义,PLC固件可以公开数据模型以供使用,从而为使用数据的系统提供“单一的真实来源”。

3.低延迟数据处理:由于内存和其它计算资源的限制,传统PLC通常不可能在边缘就地聚合数据,或者与执行控制代码相比,其优先级较低。
现代PLC平衡内存和处理,允许就地收集和聚合基本数据,同时优先执行实时控制代码。
在数据源头对低延迟数据进行预处理是最有效的,并且可以减少数据获取和转换所需的上游网络liuliang和处理量。

有了现代PLC,设计人员现在有了可扩展的选择,可以开发可靠的未来就绪型自动化系统,与企业系统集成,提供边缘计算功能。


图片超越基本自动化功能的现代PLC
工业自动化设计师和开发人员追求标准化的解决方案,使设备更易于开发、操作和维护。
然而,一些开发人员会担心,随着产品范围和需求的扩大,投资于标准化的解决方案可能会限制创新。

由于现代PLC和HMI可以确保可靠的整体功能,在执行基本任务的同时,允许在未来执行更先进的计算,从而可以解决这些问题。

如今,用户可以使用熟悉的平台来实施这类边缘技术,以提供大小合适且具有成本效益的自动化系统,同时根据需要为创建更gaoji别的应用(如边缘计算功能)敞开大门。
现在,更gaoji别的IIoT平台、云计算甚至机器学习等复杂策略,可以直接安全地与OT数字资产进行交互,而不需要复杂的中间步骤。

现代PLC和HMI开辟的这个新领域,为设计者提供了当前所需的实时控制功能,同时增加了数据处理和访问能力。
这些设备丰富的计算资源,也为处理未来需求提供了平台,无论是预期的还是非预期的
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