Digitalisering av industrien og industriell prosesser fører til nye krav. Spesielt innen maskindiagnostikk, online og offline tilstandsanalyse, forebyggende vedlikehold, mønstergjenkjenning, maskinoptimalisering eller langsiktig dataarkivering.
Som et resultat, blir sømløs og syklus-synkron datainnsamling en forutsetning for effektiv analyse og korrigering av prosessfeil i maskinen. Av denne grunn har Beckhoff utviklet TwinCAT Analytics – et verktøy for å betjene det voksende behovet for Industrie 4,0 applikasjoner, skriver selskapet i en pressemelding.
Hjelper til å finne årsakene
Prosessfeil i maskiner gir både kostnader og tapt produksjonstid. Situasjonen blir mer alvorlig hvis det er en mangel på maskindata og produksjonsparametre. Da blir det vanskelig å analysere feilene, finne årsakene og unngå at de skjer igjen. Det nye TwinCAT Analytics-verktøyet kan brukes til å rette opp dette informasjonsunderskuddet ved å lagre alle prosessrelevante data i en syklus-synkron måte. Data lagres i en standardisert dataformat til datakomprimering, enten lokalt i styringen, i en sky-basert løsning på en server i nettverket, eller på en «Public Cloud», alt etter behov.
Har du lest: Namur benytter Dima som konsept for Industri 4.0 i prosessindustrien
Sømløs datalogging
TwinCAT Analytics gir et tidsmessig komplett bilde av prosessen og produksjonsdata. Den registrerte prosess- og produksjonsdataene kan analyseres online eller offline, og maskinsykluser kan undersøkes for minimum, maksimum og gjennomsnittlige verdier av syklustider. Runtime og tidsforskjeller i produksjonsprosesser kan leses ut fra syklustellere eller offline sporanalyser, for eksempel via "post-scope konfigurasjon" i TwinCAT Scope View Professional.
I tillegg til optimal støtte for feilanalyse, tilbyr TwinCAT Analytics mange muligheter til videre maskinoptimering. Statusanalysen gir all den informasjonen som er nødvendig for å optimalisere maskinen eller anlegget i form av energiforbruk eller prosess-sekvens.
I tillegg forenkler detaljert kjennskap alle prosesser til driver-konfigurasjonen, og det kan være mulig å redusere belastningen av de koblede maskiner basert på lyd-måleverdier.
Fire komponenter
TwinCAT Analytics består av fire programvarekomponenter:
- TwinCAT Analytics logger, for syklisk lagring av store datamengder, lagring av hele prosessebildet, inkludert applikasjonsdata (f.eks fra PLS eller NC), etter essensen av "Big data" konsepter.
- TwinCAT Analytics arbeidsbenk fungerer som en teknisk verktøy for online og offline analyser av en eller flere maskiner.
- Funksjonsblokker. Som et PLS bibliotek for programmet i Analytics arbeidsbenk, inneholder TwinCAT Analytics biblioteket mange funksjonsblokker, som gir fordeler som syklusanalyse, energibehov eller RMS beregninger.
- TwinCAT Analytics skylagring kan huse data og gjøre den tilgjengelig i privat eller offentlige nettverk via en "message broker".
