Big Data w pneumatyce: architektura, analizy, technologia, rozwiązania, przykłady

Dane w pneumatyce – skąd się biorą?

W kontekście pneumatyki, źródła danych są niezwykle różnorodne. Oto najczęstsze:

• czujniki ciśnienia i przepływu – rejestrujące parametry pracy układów sprężonego powietrza,

• czujniki położenia tłoka siłowników,

• czujniki wibracji – wykrywające początki zużycia mechanicznego,

• sterowniki PLC i sterowniki zaworów proporcjonalnych – gromadzące dane o cyklach pracy, czasach reakcji, stanach awaryjnych,

• urządzenia do monitoringu zużycia powietrza – jak przepływomierze VA500, VA520 (np. od CS Instruments),

• systemy predykcyjnego utrzymania ruchu – np. Festo AX.

Każdy z tych elementów wytwarza dane w czasie rzeczywistym, które mogą być analizowane w kontekście diagnostyki, predykcji, optymalizacji energetycznej i zarządzania cyklami produkcyjnymi.

Architektura Big Data w przemyśle

Warstwa 1 – Zbieranie danych (Data Acquisition)

Pierwszy etap to pozyskiwanie sygnałów z czujników, maszyn i systemów automatyki. W pneumatyce są to m.in.:

• moduły I/O Festo CPX,

• zawory Motion Terminal VTEM (które same generują dane o swoim stanie),

• czujniki przepływu, ciśnienia, temperatury.

Warstwa 2 – Przesył danych (Data Transmission)

Dane z maszyn przesyłane są do centralnych systemów przez sieci przemysłowe, takie jak:

• Ethernet/IP,

• Profinet,

• OPC UA,

• MQTT (w rozwiązaniach IIoT).

Warstwa 3 – Przechowywanie danych (Data Storage)

Big Data wymaga pamięci masowych zdolnych przechować dane strukturalne (np. tabele z danymi pomiarowymi) oraz niestrukturalne (logi, nagrania wideo z monitoringu procesu). Stosuje się tu:

• bazy danych SQL i NoSQL,

• Data Lakes,

• platformy chmurowe (Azure, AWS, Google Cloud).

Warstwa 4 – Analiza danych (Data Analytics)

Tu zaczyna się magia Big Data. Analizowane są:

• trendy w parametrach procesowych,

• anomalie wskazujące na potencjalne awarie,

• wzorce zużycia energii,

• statystyki cykli pracy maszyn.

Analiza Big Data wykorzystuje technologie:

• Machine Learning,

• sztuczną inteligencję (AI),

• algorytmy statystyczne.

Warstwa 5 – Wizualizacja (Visualization & Dashboarding)

Nie wystarczy dane przetwarzać – trzeba je zrozumieć. Dlatego dane są prezentowane w postaci:

• dashboardów SCADA,

• raportów Power BI,

• aplikacji webowych.

Big Data w pneumatyce – przykłady zastosowań

1. Predykcyjne utrzymanie ruchu

Na podstawie danych z tysięcy cykli pracy siłowników pneumatycznych można przewidzieć:

• kiedy zacznie wzrastać tarcie w siłowniku,

• czy zawór dławiący nie jest zatkany,

• jak zmienia się zużycie sprężonego powietrza.

Festo AX to platforma do analizy danych, która wykorzystuje algorytmy AI do wykrywania wzorców awarii w komponentach pneumatycznych.

2. Optymalizacja zużycia sprężonego powietrza

Sprężone powietrze jest jednym z najdroższych mediów w przemyśle. Analiza danych z przepływomierzy (np. VA500, VA520) pozwala:

• wykryć wycieki w instalacji,

• zoptymalizować pracę sprężarek,

• zmniejszyć koszty energii nawet o 30%.

3. Analiza jakości produkcji

Dzięki monitorowaniu danych procesowych można wykrywać odchylenia w czasie rzeczywistym – np. spadek siły docisku siłownika wpływający na jakość spawania, czy nieregularne ciśnienie podczas dozowania cieczy w procesach pakowania.

4. Digital Twin a Big Data

Digital Twin (cyfrowy bliźniak) w połączeniu z Big Data umożliwia symulowanie zachowania maszyny na podstawie rzeczywistych danych. Festo umożliwia integrację bliźniaków komponentów (np. Motion Terminal VTEM) z systemami analitycznymi, co pozwala:

• przewidywać efekty zmian parametrów,

• skracać czas uruchomień nowych produktów,

• ograniczać ryzyko błędów.

Technologie Big Data w ofercie Festo

Festo Motion Terminal (VTEM)

• Zawór, który sam raportuje swoje parametry.

• Możliwość rejestrowania przepływów, czasów cykli, stanów awaryjnych.

• Dane można eksportować do analizy w chmurze.

Festo CPX-IOT

• Brama IoT do przesyłu danych z komponentów Festo do chmury.

• OPC UA, MQTT – pełna integracja z systemami Big Data.

Festo AX

• Platforma analityczna bazująca na sztucznej inteligencji.

• Analiza danych w czasie rzeczywistym.

• Predykcja awarii, monitorowanie efektywności.

Korzyści biznesowe z wdrożenia Big Data w pneumatyce

• Obniżenie kosztów eksploatacji – dzięki wykrywaniu wycieków sprężonego powietrza, analityce zużycia energii.

• Zwiększenie dostępności maszyn – przewidywanie awarii przed ich wystąpieniem.

• Wzrost jakości produktów – szybka reakcja na zmiany parametrów procesowych.

• Krótszy czas wdrażania nowych produktów – dzięki cyfrowym bliźniakom i analizom symulacyjnym.

• Dokładniejsze planowanie produkcji – oparte na rzeczywistych danych, nie na szacunkach.

Wyzwania wdrożeniowe

Choć Big Data w przemyśle oferuje ogromne możliwości, nie jest wolne od wyzwań:

• integracja danych z różnych źródeł (często różnych producentów),

• bezpieczeństwo przesyłania i przechowywania danych,

• potrzeba zmiany kultury organizacyjnej (przejście z intuicji na decyzje oparte na danych),

• koszty inwestycji w infrastrukturę IT i szkolenia personelu.

Przyszłość Big Data w pneumatyce

W nadchodzących latach przewiduje się:

• jeszcze większą integrację urządzeń pneumatycznych z sieciami przemysłowymi,

• rozwój cyfrowych bliźniaków każdego komponentu,

• dynamiczny rozwój algorytmów AI do wykrywania mikroodchyleń w pracy maszyn,

• popularyzację rozwiązań chmurowych w przemyśle, również w małych i średnich przedsiębiorstwach.

Przykład z przemysłu

W dużym zakładzie produkującym opakowania, instalacja pneumatyczna była analizowana przy pomocy przepływomierzy VA500 i platformy analitycznej Festo AX. Analiza danych wykazała:

• mikronieszczelności powodujące straty powietrza warte 12 tys. euro rocznie,

• niepotrzebne utrzymywanie wysokiego ciśnienia w weekendy (gdy zakład nie pracował),

• zużycie powietrza przez stare siłowniki było o 28% wyższe niż w nowych rozwiązaniach.

Autor:
Jarosław Pospiech
Product Manager
Pneumat.

Autor:
Jarosław Pospiech
Product Manager
Pneumat.