Nel moderno panorama della produzione, la sinergia tra le operazioni del reparto produttivo e i sistemi aziendali è il fulcro di un ambiente di produzione veramente connesso e intelligente. Alla base di questo ecosistema, i sistemi di automazione e controllo raccolgono i dati vitali dei processi produttivi, ma il loro vero potenziale viene sfruttato solo quando questi dati informano gli obiettivi organizzativi più ampi facilitati da ERP e MES.
Raggiungere questo livello di integrazione non è privo di sfide, richiedendo un solido modello e la conformità alle best practice del settore. In questo post del blog, tratteremo il modello e la strategia per valutare il vostro stato attuale e costruire le conoscenze fondamentali per semplificare la comunicazione tra i sistemi di automazione e controllo e i sistemi gestionali aziendali.
Preparare il terreno: analisi dello stato attuale
Catalogazione dei sistemi e delle infrastrutture esistenti:
- Magazzino ricambi hardware: dettagliare tutto l’hardware dei sistemi di automazione e controllo, inclusi PLC, DCS, HMI/SCADA, sensori, controllori e infrastruttura di comunicazione.
- Documentazione del software: registrare le versioni del software dei sistemi di automazione e controllo, ERP, MES, QMS e altri sistemi gestionali aziendali, database e qualsiasi applicazione legacy o di terze parti in uso.
- Topologia di rete: creare una mappa dettagliata di come i dispositivi e i sistemi sono interconnessi e comunicano.
Analisi del flusso di dati e dell’archiviazione dati:
- Determinare come i dati fluiscono attualmente attraverso i vostri sistemi, dall’acquisizione all’edge fino all’archiviazione dati e alla visualizzazione.
- Valutare le attuali capacità di archiviazione dati, le velocità di recupero, le soluzioni di backup e i problemi di scalabilità imminenti.
Valutazione delle strutture dati attuali:
- Esaminare la struttura dei dati generati dai sistemi di automazione e controllo.
- Confrontatela con i requisiti di input di ERP, MES, QMS e altri sistemi gestionali aziendali per identificare potenziali incompatibilità o esigenze di trasformazione.
Identificazione dei protocolli di comunicazione:
- Documentare i protocolli di comunicazione attualmente in uso (ad esempio, Modbus, Profibus, OPC UA, ecc.).
- Comprendere eventuali limitazioni o incompatibilità che questi protocolli potrebbero comportare per un’integrazione più ampia del sistema.
- Analizzare le capacità di elaborazione dei dati per gestire l’aumento del flusso di dati dopo l’integrazione.
Valutazione dello stato generale e della manutenzione del sistema:
- Esaminare i registri di manutenzione e gli incidenti di fermo macchina.
- Eseguire una valutazione delle vulnerabilità per valutare lo stato generale del sistema, identificare i potenziali punti di guasto e comprendere la resilienza attuale del sistema.
Cybersecurity:
- Valutare le vulnerabilità associate alle reti interne ed esterne, alle integrazioni e alle interfacce.
- Esaminare eventuali vulnerabilità associate a specifiche applicazioni software di automazione e controllo.
- Comprendere lo stato attuale dell’accuratezza dei dati, dell’integrità dei dati, dell’accesso ai dati e della vulnerabilità.
Comprendere il panorama della comunicazione
Livello Edge: All’edge, i dati sono grezzi e spesso di grandi dimensioni. I sensori, i sistemi di controllo e i dispositivi edge locali sono responsabili dellaraccolta di dati in tempo realeriguardanti lo stato delle macchine, la qualità dei prodotti, le condizioni ambientali e le interazioni degli operatori. Esempi includono letture della temperatura, stati di funzionamento delle macchine, metriche di consumo energetico, livelli di vibrazione e molto altro.
Caratteristiche dei dati all’edge:
- Elevata granularità e frequenza
- Spesso con data e ora e sequenziali
- Possono essere strutturati o non strutturati
- Prevalentemente operativi piuttosto che finanziari o orientati al business
Esigenze di comunicazione dei dati edge:
- Metodi di trasmissione rapidi e affidabili
- Elaborazione locale per ridurre la latenza
- Filtraggio e aggregazione iniziali per ridurre il rumore
- Risorse di edge computing per analisi preliminari
Livello MES/MOM: Il MES (MES) o MOM (Manufacturing Operations Management) traducono i dati granulari del reparto produttivo in informazioni utilizzabili. Gli esempi includono lo stato degli ordini di lavoro, i conteggi di produzione, gli incidenti di fermo macchina, le metriche di qualità, i livelli di magazzino ricambi e molto altro ancora.
Caratteristiche dei dati a livello MES/MOM:
- Aggregati e contestualizzati
- Correlati con ordini di produzione, pianificazioni e stato delle risorse
- Utilizzati per il monitoraggio in-process, il monitoraggio del WIP (Work in Progress) e la pianificazione delle operazioni
Esigenze di comunicazione dei dati MES/MOM:
- Protocolli che supportano formati di dati strutturati (ad es. XML, JSON)
- Middleware in grado di orchestrare il flusso di dati e le trasformazioni
- Sistemi che consentono la visualizzazione dei dati per il controllo operativo
Livello ERP: ERP (ERP) sintetizza le informazioni provenienti da tutta l’azienda per informare il processo decisionale strategico e finanziario. Esempi includono previsioni di vendita, pianificazione della produzione, valutazione del magazzino ricambi, dati di approvvigionamento, dati finanziari e molto altro.
Caratteristiche dei dati dell’ERP:
- Altamente elaborati e sintetizzati
- Integrati con dati finanziari, HR e supply chain
- Orientati ai risultati aziendali, all’efficienza e alla redditività
Esigenze di comunicazione dei dati ERP:
- Protocolli di trasferimento dati sicuri e affidabili per la comunicazione tra sistemi
- Mappatura dei dati per garantire la compatibilità con i moduli finanziari e aziendali
- Elaborazione batch pianificata in base ai cicli aziendali e alle esigenze di reportistica
Il punto di partenza
Un ambiente di produzione connesso e intelligente, creato attraverso la sinergia tra sistemi di automazione e controllo del reparto produttivo e sistemi gestionali aziendali, è uno degli obiettivi principali di qualsiasi attività di produzione moderna. Per realizzare questo obiettivo, i sistemi di automazione e controllo devono raccogliere i dati dai processi produttivi, ma tali dati devono poi informare gli obiettivi organizzativi più ampi, generalmente facilitati da ERP, MES/MOM e QMS.
Tuttavia, realizzare questo obiettivo non è facile e non è privo di sfide. Per iniziare a costruire un solido modello utilizzando le best practice del settore, è necessario effettuare una valutazione approfondita della vostra situazione attuale. È inoltre necessario comprendere gli approcci fondamentali alle comunicazioni dati tra i sistemi di automazione e controllo e i sistemi gestionali aziendali. Questo è il punto di partenza.
Nel mio prossimo blog esaminerò più da vicino l’edge computing e come si inserisce nell’approccio generale necessario per creare la sinergia tra i sistemi del reparto produttivo e i sistemi aziendali. Nel frattempo, leggete questa guida su come sfruttare un MES basato su cloud.
Questo articolo è stato precedentemente pubblicato da Harneet su MESA (Manufacturing Enterprise Solutions Association) International’s website.
Articoli correlati