Industriell IT fra A til Å 2:7

Inntekstbringende integrasjon

Gode løsninger for datafangst, rapportering, trend og analyse, er viktige våpen for å bli mer konkurransedyktig.

Komplett datafangst fra A til Å byr på formidabel innsikt i produksjonen.
Komplett datafangst fra A til Å byr på formidabel innsikt i produksjonen. (Bilde: Siemens)

Gode løsninger for datafangst, rapportering, trend og analyse, er viktige våpen for å bli mer konkurransedyktig.

Industriell IT fra A til Å

Artikkelserien ”Industriell IT fra A til Å” er utviklet i samarbeid med salgssjef Petter Bjerkeli hos Novotek AS. Han har mer enn 10 års erfaring med operatørsystemer for PC (HMI/SCADA), industriell IT og automatisering generelt.

Serien setter fokus på hvordan ulike systemer innenfor industriell IT kan benyttes for å hjelpe produksjonsbedrifter med å produsere på en mer effektiv måte".

Av: Petter Bjerkeli, Novotek

Vi setter blant annet integrasjon, ulike databasetyper, og webbaserte portaler under lupen.

Viktige våpen

For at en produksjonsbedrift skal være konkurransedyktig, er det viktig å produsere på en mest mulig kostnadseffektiv og optimal måte. Det er avgjørende at bedriften har et konstant fokus på å gjøre kontinuerlige forbedringer i produksjonen. Effektiv bruk av løsninger for visualisering, rapportering, trend og analyse kan i den sammenheng være viktige våpen for å oppnå dette.

En forutsetning for å kunne utnytte disse vertøyene, er enkel og rask tilgang på produksjonsdata.

Øyer av informasjon

Mange bedrifter har et mangfold av ulike systemer i produksjonen (PLS, HMI/SCADA, DCS, m.m.). Disse er ofte av ulik fabrikat og kan være dårlig integrert. Det kan ofte være vanskelig og tidkrevende å få tak i informasjon fra disse systemene.

Resultatet er at man får såkalte ”øyer av informasjon”. Det finnes alt for mange eksempler på at produksjonsdata som allerede finnes elektronisk i for eksempel et HMI/SCADA systemet, blir lest av og logget manuelt på papir, for deretter å bli registrert nok en gang inn i et regneark. Heldigvis kan man ved hjelp av moderne prosessdatabaser og verktøy for visualisering, rapportering, trend og analyse, knytte disse øyene tettere sammen og dermed gjøre informasjonen mye lettere tilgjenglig.

Kraftige prosessdatabaser

Tidsseriebaserte prosessdatabaser som PI System fra OSIsoft, IP21 fra Aspentech, Proficy Historian fra GE Fanuc Intelligent Platforms og mange flere, er åpne, og kan kommunisere med de fleste underliggende systemer i produksjonen via kommunikasjonsstandarden OPC (opcfoundation.org) eller andre grensesnitt.

En slik prosessdatabase representerer en solid informasjonsplattform slik at data, raskt og effektivt, kan gjøres tilgjengelig for andre applikasjoner. En tidsseriebasert prosessdatabase er spesielt designet for å håndtere store mengder med tidsseriebasert produksjonsdata. Typiske produksjonsdata kan være temperatur, fuktighet, trykk, tank/silonivåer, flow/mengder, status signaler, produkt ID, batch ID, etc. 

Bruk riktig type database

Flust med bilder i en typisk prosessportal.
Flust med bilder i en typisk prosessportal.
 

Mange bedrifter logger sine produksjonsdata til en relasjonsdatabase (SQL server, Oracle osv.) De fleste vil på et eller annet tidspunkt oppleve disse løsningenes begrensninger i forhold til datafangst, lagring og ikke minst uthenting av produksjonsdata.

Slike relasjonsdatabaser er ikke designet for å håndtere store mengder med høyoppløselige tidsseriedata og er vesentlig dårligere på ytelse, nøyaktighet, kompresjon, sikkerhet, systemvedlikehold m.m. En relasjonsdatabase er god på relasjoner!

Poenget er at det i utgangspunktet ikke er noen konkurranse mellom disse løsningene. De er simpelthen designet til hvert sitt bruk.

Hva er viktig ved valg av prosessdatabase?

En prosessdatabase som skal ta hånd om store mengder høyoppløselige prosess- og produksjonsdata, må tilfredsstille noen viktige kriterier. Her er noen av de viktigste:

  • Ytelse
  • Kompresjon
  • Dataintegritet
  • Åpenhet

Ytelse

Ytelse er alfa og omega i en slik løsning! Dersom databasen ikke har muskler nok til å håndtere større datamengder hjelper det lite med gode analyseverktøy på toppen. ”Flaskehalsen”, i de fleste vanlige databaseløsninger (også relasjonsdatabaser), er nettopp datauthentingen.

En prosessdatabase er designet for dette formålet, og har en overlegen ytelse. Mange år med høyoppløselig historikkdata kan raskt hentes frem igjen for nærmere analyse.

Komprimering sparer plass

Arkitekturen i en tidsseriedatabase er i seg selv plassbesparende i forhold til en relasjonsdatabase. Ytterligere gevinst får man ved bruk av fornuftige kompresjonsrutiner. Tester viser at det er fullt mulig å redusere plassforbruk med 20 til 500 ganger uten at man mister “betydningen” av de originale dataene! Tenk musikk i MP3, bildefiler i jpg kontra tiff, eller zipping av dokumenter.

Med en prosessdatabase med distribuert arkitektur kan komprimering gjøres både på innsamling og ved selve lagringen i databasen. Så kan man si at en harddisk ikke koster så mye i våre dager, men da skal man være klar over at data som tar mye plass tar også lang tid å hente frem! Det gamle uttrykket ”tid er penger” har en viss relevans også her….

Dataintegritet

Dataintegritet handler først og fremst om å forsikre seg mot at data går tapt. Selve datainnsamlingen i forbindelse med en prosessdatabaseløsning gjøres gjerne nærmeste mulig kilden (for eksempel i PLS/DCS, eller i et HMI/SCADA system).

Data kan filtreres og komprimeres før de sendes over nettverket og lagres fysisk i prosessdatabasen. Ved et nettverksbrudd, eller andre hendelser, kan data lagres lokalt i en ”buffer” på HMI/SCADA noden (når dette er ”kilden”).

Når kommunikasjonen er oppe igjen, tømmes ”bufferen” og data blir sendt over til prosessdatabasen med riktig tidsstempling. På denne måten sikrer man at man ikke mister data. Dette prinsippet kalles ofte ”store & forward” og er støttet i de fleste prosessdatabaser.

Åpenhet

Eksempel på portalbilde for nøkkeltallsindikatorer (KPI, Key Performance Indicators)
Eksempel på portalbilde for nøkkeltallsindikatorer (KPI, Key Performance Indicators)
 

For at en slik prosessdatabase skal kunne kommunisere og omfavne alle de ulike systemene i produksjonen (PLS, DCS, HMI/SCADA osv.), er det viktig at databasen er åpen. For datainnsamling bør den minimum støtte OPC. Den bør også alternativt støtte en filbasert datautveksling. Åpenheten, for datauthenting til andre applikasjoner, er vel så viktig.

God kombinasjon

Selv om en tidsseriebasert prosessdatabase og en relasjonsdatabase er designet til hvert sitt, bruk utelukker selvsagt ikke dette for muligheten til å kombinere disse databasene. De ledende og mest moderne systemer for intelligent produksjonsoppfølging (MES, Manufacturing Execution System) er faktisk bygd opp basert på denne kombinasjonen. Man utnytter prosessdatabasens ytelser i forhold til håndteringen av tidsseriedata, og relasjonsdatabasens egenskaper for å relatere disse dataene med alarmer og andre hendelser i produksjonen.

Visualisering, rapportering, trend og analyse

Om man har en tidsseriebasert prosessdatabase, finnes det en rekke verktøy tilgjengelig for visualisering, rapportering, trend og analyse. De fleste leverandørene av prosessdatabaser har et bredt utvalg her. En prosessdatabase er jo verdiløs dersom dataene ikke brukes til noe fornuftig. Det er applikasjonene som benytter denne informasjonen, som virkelig er interessante. Likevel er det viktig at man har en solid og effektiv plattform i bunnen, som ikke representerer en ”flaskehals”.

Excel

De fleste prosessdatabaser har en kobling mot et rapporteringssystem. Et av de mest vanlige vertøyene, for å se på produksjonsdata, er MS Excel. Her har de fleste leverandørene laget såkalte ”Excel add-ins” moduler som gjør det enkelt å lage rapporter i regnearket (Excel). Rapporter, med produksjonsdata, kan enkelt oppdateres kontinuerlig, eller hver gang rapporten genereres. Her sparer man mye tid i forhold til den manuelle registreringen! Og for brukere som er vant til å benytte Excel, er dette en fantastisk mulighet!

HMI/SCADA

Når mengden av signaler blir for stor, eller loggingene for raske, kommer ofte historikkmotorene i de tradisjonelle HMI/SCADA systemene til kort. Mange opplever da at det tar fryktlig lang tid å hente frem en trend med høyoppløselige data over en lengre tidsperiode. Dette blir fort et irritasjonsmoment!

Med en kraftig prosessdatabase som fundament for historikk i et HMI/SCADA system, er forholdene lagt langt bedre til rette for lynrask dataopphenting og mer effektiv trending. Prosessdatabasen og HMI/SCADA systemet trenger ikke å være fra samme leverandør. De fleste leverandørene av prosessdatabaser har laget egne trendkomponenter som enkelt kan integreres inn i et hvilket som helst HMI/SCADA system.

Webportaler

Et av de mest spennende klientmulighetene for visualisering, rapportering, trend og analyse som er på markedet i dag, er webbaserte portaler. Hensikten med en webbasert løsning er å gjøre prosess- og produksjonsdata enda lettere tilgjengelig for de som har behov for det.

Det er ofte stor forskjell på hva en operatør, en produksjonssjef eller en fabrikksjef trenger av informasjon. Med en webportal kan ulike brukere kun ved hjelp av en standard webbrowser og uten kunnskap om programmering, raskt og enkelt selv lage bilder som dekker akkurat sitt behov for informasjon. Det som gjør disse løsningene unike, er kombinasjonen av brukervennlighet og funksjonalitet. Løsningene inneholder et bredt spekter av ulike komponenter for rapportering, trend og analyse.

Reduserer kostnader

I tillegg til å hente ut historikk fra prosessdatabasen, kan man i noen webportaler også presentere sanntidsdata (f.eks. via en OPC server) og informasjon fra relasjonsdatabaser. Dette gir en webbasert informasjonsportal med mange muligheter og bruksområder.

Aktiv bruk av løsninger for visualisering, rapportering, trend og analyse kan være med på å optimalisere produksjonen og redusere kostnadene. De er et viktig våpen for å gjøre norske produksjonsbedrifter enda mer konkurransedyktig. Bruk dem!

Eksklusivt for digitale abonnenter

På forsiden nå