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2020年11月18日 星期三

BIG DATA EXPLAINED!! Industry 4.0! 



Industry today


製造公司在處理數據時遇到的問題、挑戰和解決方案。



數據在製造業中,早已被視為孤臣孽子生活在樓梯下的櫥櫃中。 儘管營運和服務行業,已將數據的優勢作為業務成長和效率提升的催化劑,但是製造業一直在緩慢地採用,成為數據驅動型業務的文化。根據埃森哲的數據,只有 13% 的製造公司,看到了其流程的數位化轉型。


在許多方面,儘管行業嘗試在大型工廠,進行離岸外包和整合製造,但過去 50 年來,製造的核心方法一直保持不變。 儘管這些措施節省了短期成本(實際的勞動力成本,已在離岸地區追趕),但並沒有推動勞動生產率的提高。 長期趨勢是生產力成長的下降,這對子孫後代來說,並不是一個好兆頭。



工業 4.0

儘管在 2012 年被冠以「工業 4.0」的口號,但近幾年工業 4.0 的流行語,因其希望利用數據的力量,徹底改變製造業而日益流行。工業 4.0 代表了製造業發生的第四次革命。從第一次工業革命(透過水和蒸汽動力機械化),到第二次使用電能的大規模生產和裝配線,第四次工業革命將採用第三次革命,並採用電腦和自動化技術,並對其進行改進借助數據機器學習,推動的智慧自主系統。


工業 4.0 與工業 3.0 之間的最大區別在於,雖然前者是為了增強現有流程而引入電腦,但後者卻試圖圍繞數據的力量,重塑整個過程。但是在流行語之外,這實際上意味著什麼?


https://iiot-world.com/industrial-iot/connected-industry/transition-to-industry-4-0-in-3-steps/


轉型到工業 4.0

建立數據驅動型製造業的道路,包括三個關鍵步驟:

.包含先進的製造技術,例如機器人技術、仿真和增強現實

.基於大數據科學和因果分析的流程,產品和服務的重塑

.物聯網網路和增強的系統控制,帶來的營運效率


實際上,這意味著對整個製造過程進行全面評估,因此以網路實體系統,和透過 IoT 進行數據交換的形式,實現的自動化是製造工廠體系結構的核心,而不是事後的精打細算上。


傳統上,製造技術已分為營運與資訊。營運技術(OT)專注於監視和控制製造過程的感測器和軟體,而資訊技術(IT)提供了單獨的數據處理和分析功能。看工業 4.0 的一種方式是,它標誌著 OT 和 IT 的融合,以及流程和分析之間的即時相互依賴性。


但是,要實現這種融合,就必須採用一種數據架構,來重塑製造流程,該數據架構可以吸收由 IoT 感測器和其他設備,所生成的大量即時數據,並實現對整個環境的奈秒級控制。這裡的關鍵問題,是時間 - 生產過程中的所有要素,如何必須遵守並由中央管理系統控制。


https://www.ame.org/target/articles/2019/industry-40-and-people-centric-leadership


數據在工業 4.0 中的作用

先進製造工廠的基礎,是中央控制系統。由於時間是其運行的關鍵要素,因此時間序列數據庫,到目前為止,是提供此所需精度的最佳途徑。


工業 4.0 製造工廠的實施,要求遵守數據標準,以確保資訊的無縫流動。


在操作中,由時間序列數據庫支持的流程應用,提供兩項關鍵服務:保持生產線有效運行,並最大程度地減少停機時間。儘管這些聽起來像是一回事,但實際上它們卻大相徑庭。


生產線的效率,取決於製造過程中,事件的控制和排序。這種控制要求,從大量增加的感測器陣列中,攝取大量數據,以便可以將即時指令,傳送到網路實體系統,和生產線的其他方面。這需要從傳統的後端系統轉變,該後端系統源於獨立的 OT 和 IT 系統的時代,並且需要實施時序數據庫體系結構,以適應所需的規模和精度。


透過對數據進行分析,以在問題和設備故障實際發生之前,對其進行預測,可以確保將生產線的停機時間降到最低。透過這種預測性故障分析,可以預防問題,並採取措施消除意外停機的風險。


時間序列數據庫的作用,是提供下面三個方面:

1. 能夠對事件進行精確監控,並有可能降低到奈秒級

2. 跨多個數據源進行監視

3. 提供有關數據的上下文,例如,可以在短時間內保留大量的高精度數據,而將更長時間或無限期保留低精度數據


另一個關鍵方面,是製造數據的處理,以及對可伸縮性和開放交換的需求。


從製造環境中生成的數據,在數量上可能是高度可變,且不可預測的。核心時間序列數據庫,需要既能夠吸收數據的高吞吐量,又能夠維持即時查詢。如果其中任何一個失敗,那麼生產線的操作完整性,可能會受到損害。


數據的公開交換,對於任何高級製造過程的順利運行,都相當重要,但在工業 4.0 環境中則是重中之重。在此,整個過程都依賴於感測器的廣泛使用,以提供導致即時過程調整的數據。如果實施了不合適的數據體系結構,則會導致數據孤島,而即時過程優化所需的關鍵數據將不可用。

 


這對製造商意味著什麼

如果我們相信埃森哲的研究,那麼 87% 的製造商尚未實施工業 4.0 方法。這意味著他們依靠事後分析,來瞭解其營運效率,而無法查看即時優化,並提供智慧預測性故障。


對於這些製造商來說,要轉型到工業 4.0,關鍵步驟是:

.對當前的製造過程,以及即時自動化,可以帶來好處的地方進行深入的審查

.清晰地瞭解在哪裡,可以在生產線上有效地使用感測器資訊,以及感測器提供的數據,如何透過自動優化,即時產生可操作的情報

.制訂詳細的數據策略,以確保後端系統可以攝取、合併和管理,將由感測器傳遞的大量數據,而不會留下任何數據孤島

.實施將基於即時分析,實現流程自動化的系統


採取這些步驟的公司,將獲得預測性分析的好處,即時數據可以預測,何時會出現線路或組件問題,並允許先發制人的維護,在問題發生之前解決該問題。在製藥等的行業中,此功能非常重要,因為一旦發生生產故障,必須清理整條生產線,並丟棄所有產品。


透過這些步驟,企業可以建構真正具有規定性的製造流程。這可能意味著製造過程,將基於內部或外部因素,進行調整和優化。


https://www.sme.org/technologies/articles/2019/november/data-driven-manufacturing/


數據驅動製造的未來

不可避免的是,數據現在將成為任何考慮新工廠,或重新開發現有工廠的製造商的基礎策略。在考慮位置、供應鏈和平面圖之前,數據架構將是工廠如何操作,以最大化吞吐量,和保持最佳效率的主要考慮因素。透過這種方法,製造商將獲得更靈活的製造,流程優化,快速的可伸縮性,和預測性故障分析的回報,以保持近 100% 的正常運行時間。


製造業數據的發展,遠非一日之遙,它已成為推動行業發展,並引領生產力成長新時代的嚮導。



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