Впервые опубликовано в IPW On-line
Обзор
Создайте экономически эффективную архитектуру, на основе которой можно строить ваше цифровое будущее и приложения.
Перспективы цифровой революции значительны: согласно отчету McKinsey за 2019 год, цифровые технологии могут обеспечить производителям целлюлозно-бумажной продукции снижение общих затрат на 15% и повышение общей эффективности оборудования на пять процентных пунктов.
Хотя отрасль, безусловно, внедряет цифровизацию — особенно в части расширения возможностей сбора данных, — ключевым моментом является понимание того, как лучше всего их использовать.
Управление данными и аналитика данных не могут проектироваться и выполняться независимо друг от друга. Производителям целлюлозно-бумажной продукции необходимо распространить корпоративное управление данными и политику их использования от систем корпоративного уровня до систем управления производственными операциями и автоматизации — это станет фундаментом их цифрового успеха.
По оценкам Gartner, 85% проектов в области больших данных терпят неудачу — так как же убедиться, что ваш проект не станет одним из них?
Эффективное использование данных
Простое наличие данных — это не то же самое, что понимание того, как их эффективно использовать.
Хотя большинство комбинатов используют те или иные системы управления технологическими данными, простое наличие данных — это не то же самое, что понимание того, как их эффективно использовать. По оценкам IBM Research, до 88% данных промышленного интернета вещей (IIoT) остаются неиспользованными; The Economist предполагает, что 99% ценности производственных данных теряется, и только 3% маркируются и анализируются. Другие проблемы включают устаревшие системы, которые недоступны или не оцифрованы; отсутствие логической маркировки данных на уровне предприятия; нехватку данных в реальном времени; а также неспособность эффективно доносить выводы, полученные на основе данных.
Поэтому первые шаги на пути к цифровизации — это понимание основ управления технологическими данными и управление собранными данными таким образом, чтобы они приносили пользу. Конечная цель должна заключаться в создании полностью интегрированной цифровой инфраструктуры, которая позволяет получать доступ к данным об активах и операциях, визуализировать и анализировать их для повышения производительности.
С чего начать?
Придание структуры и стандартизация данных, которые могли собираться (и не использоваться) десятилетиями, обеспечивают целостность и согласованность моделей данных.
Хорошим началом будет обеспечение тесного соответствия вашей стратегии работы с данными бизнес-стратегии. Отрадно видеть, что наши клиенты все чаще осознают ценность целостного взгляда на свои информационные активы в масштабах всего бизнеса, но это отнюдь не является отраслевой нормой.
Традиционно технологические данные хранились как расширение систем автоматизации на уровне производственной линии. Во многих случаях также отсутствовала гармонизация технологий и соглашений об именовании между производственными линиями. Это привело к появлению фрагментированных, неструктурированных данных, с которыми трудно работать на уровне приложений или между несколькими производственными линиями. Между тем, плоские структуры во многих системах информации о процессах (PIMS) не облегчают задачу при интеграции на уровне площадки и предприятия.
Придание структуры и стандартизация данных, которые могли собираться (и не использоваться) десятилетиями, является жизненно важным шагом в превращении данных в нечто, имеющее значительную бизнес-ценность. Одним из примеров может быть обеспечение того, чтобы теги данных были привязаны к конкретной производственной фазе или единице оборудования стандартным способом. Затем их можно сгруппировать в блоки, которые соответствуют определенной стратегической бизнес-функции или функции процесса — например, все данные, необходимые для анализа состояния оборудования электрических приводов. Мы также тратим много времени на обеспечение целостности и согласованности наших моделей данных. Это жизненно важная работа, поскольку модели затем используются во всей организации клиента для гармонизации данных и интерфейсов, а также служат основой для предоставления полезных аналитических данных для принятия более разумных решений.
Цель здесь состоит в том, чтобы распространить корпоративное управление данными и политику их использования от систем корпоративного уровня (уровень 4 по ISA-95) до систем управления производственными операциями (уровень 3) и систем автоматизации (уровень 2).
Преимущества эффективного управления данными
Без комплексного и последовательного подхода к управлению данными не может быть комплексного и последовательного подхода к безопасности данных, что делает ценные активы уязвимыми для атак.
Все это хорошо, но как эффективное управление технологическими данными на практике способствует улучшению работы производителя целлюлозно-бумажной продукции? Это ключевой вопрос, и он охватывает три различные области:
- Повышение производительности: Правильно сохраненные и маркированные данные позволяют комбинатам использовать преимущества передовых решений по цифровизации, таких как усовершенствованное управление процессами (APC). Наши приложения ABB Ability™ APC, такие как недавно выпущенная система Wet End Control, используют данные для построения прогнозных моделей и реализации стратегий управления, которые стабилизируют и улучшают условия процесса экономически эффективным способом. Преимущества включают снижение энергопотребления и оптимизацию использования сырья.
- Более разумное принятие решений: Визуализация производительности по сравнению с ключевыми показателями эффективности (KPI) на уровне оборудования, площадки и всей компании обеспечивает широкую ситуационную осведомленность, которая поддерживает эффективное принятие решений во всей организации. Но визуализация возможна только благодаря эффективному управлению данными из ряда различных источников.
- Повышенная безопасность данных: Без комплексного и последовательного подхода к управлению данными не может быть комплексного и последовательного подхода к безопасности данных, что делает ценные активы уязвимыми для атак. Надежные структуры управления данными, работающие на всех уровнях бизнеса, необходимы в качестве основы для продвинутого контроля и безопасности данных, которые требуются в современной взаимосвязанной промышленной среде.
Выбор экспертного руководства…
Отсутствие опыта в предметной области приводит к созданию непрактичных решений на основе данных, которые не понимаются, не управляются и не используются должным образом.
Важность управления технологическими данными делает выбор не только платформы, но и партнера по внедрению жизненно важным, и предприятия должны быть в состоянии уверенно ответить на некоторые ключевые вопросы.
Прежде всего, обладает ли потенциальный партнер правильным сочетанием опыта в предметной области и знаний как ИТ, так и ОТ-инфраструктуры, чтобы гарантировать, что их решения приносят реальную пользу? Партнер с глубоким отраслевым опытом, как минимум, сэкономит вам много времени (например, за счет возможности адаптации готовых систем, а не создания их с нуля) и вполне может стать решающим фактором между работающим решением и тем, которое невозможно использовать.
Еще один вопрос, который стоит задать: понимает ли потенциальный партнер сложности сбора данных в реальных условиях работы комбината? Осознают ли они необходимость в надежных и отказоустойчивых датчиках, способных выдержать суровые условия промышленной среды? Понимают ли они, как интегрировать различные устаревшие системы, типичные для действующих производств (brownfield) — системы, которые зачастую изначально не были спроектированы для поддержки современных, открытых или стандартных протоколов связи — с платформой управления технологическими данными?
Мы обнаружили, что многолетний опыт работы в отрасли не только дает знания о бизнесе и операциях клиентов, но и в сочетании с вертикальной экспертизой — от датчиков до автоматизации и ИТ-систем — позволяет собирать, анализировать, управлять и внедрять основанные на данных модели и аналитические выводы, которые создают ценность именно для целлюлозно-бумажной промышленности. В противном случае отсутствие отраслевых знаний приводит к созданию непрактичных решений, основанных на данных, которые не были должным образом поняты, обработаны или использованы.
… и правильная платформа
Когда одна и та же структура данных и модели данных используются на разных уровнях (система управления, площадка и предприятие), передача данных между уровнями становится простой, безопасной и поддается тонкой настройке.
Переходя к самой платформе управления технологическими данными, важно, чтобы она была безопасной, высокопроизводительной, масштабируемой и способной интегрировать сторонние приложения, которые могут расширить функциональность вашей цифровой среды. Поскольку как признанные игроки, так и стартапы борются за свою долю рынка, важно избегать привязки к ограниченной цифровой экосистеме, которая помешает вам использовать весь спектр доступных решений.
В идеале выбранная вами платформа управления технологическими данными должна иметь иерархическую структуру, то есть работать на уровне системы управления, площадки и предприятия. Это означает, что одна и та же структура данных и модели данных используются на всех уровнях, что гарантирует простоту, безопасность и возможность точной настройки передачи данных. Это значительно экономит время и затраты на внедрение по мере расширения платформы: например, если вам нужно перенести приложения между уровнями, вам не нужно переписывать интерфейс, так как он уже унифицирован. Правильная платформа также должна поддерживать ряд открытых интерфейсов и интерфейсов прикладного программирования (API) для потоковой передачи и получения данных, включая REST API, .Net SDK, ODATA, ODBC, OPC UA, OPC DA, делая данные доступными для использования по мере появления новых сценариев на вашем пути цифровой трансформации.
Потоковая передача данных — как между уровнями, так и в облако и обратно — должна осуществляться в режиме реального времени и в обоих направлениях, чтобы максимально использовать преимущества цифровизации: если приложение рассчитывает оптимальные заданные значения для процесса, оно должно иметь возможность передать эти значения в процесс, иначе в этом нет смысла! При использовании облачных технологий также важно учитывать экономическую эффективность не только хранения данных, но и передачи данных, что может быть дорогостоящим процессом, так как данные постоянно передаются туда и обратно.
Разумеется, любая платформа управления технологическими данными должна обладать мощными функциями моделирования данных, позволяющими использовать и гармонизировать данные во всей организации. Например, клиент ABB, желавший перенести приложение для датчиков между двумя комбинатами, обнаружил, что у него есть измеренные значения для датчиков, за которыми он следил на одном комбинате, но отсутствуют заданные значения для другого, в результате чего у алгоритмов обработки данных не было целевых показателей для оптимизации. Именно здесь на помощь приходит надежное моделирование данных, позволяющее внедрять приложения на базе технологических данных на нескольких площадках для максимизации преимуществ.
Только учитывая все вышеперечисленное, бизнес может создать экономически эффективную архитектуру, на которой можно строить свое цифровое будущее и приложения.
Заключение
То, насколько эффективно компания управляет своим процессом цифровизации, определит ее будущее. Поэтому крайне важно обеспечить, чтобы топливо для этого пути — огромные объемы данных, которые теперь доступны благодаря IIoT — управлялось максимально стратегически. Ключом к этому является система управления технологическими данными от партнера с глубокими отраслевыми знаниями, такого как ABB. Этот партнер поможет пройти сложный цифровой путь с целью интерпретации богатства данных с учетом специфики целлюлозно-бумажной промышленности, чтобы максимизировать приносимую бизнес-ценность и обеспечить доверие, необходимое компаниям для принятия решений на основе полученной аналитики и выводов.
