في الوقت الحالي ، يفكر المزيد والمزيد من قادة الشركات الصناعية المتوسطة والكبيرة في التحول الرقمي لمؤسساتهم. كل شركة مجبرة على السعي لإيجاد نهج تحسين الإنتاج لكي تظل قادرة على المنافسة في السوق. بالنسبة للمؤسسات الصناعية ، يمكن أن يكون هذا النهج تحولًا رقميًا باستخدام أفكار الصناعة 4.0. يعتبر التحول الرقمي للمؤسسة عملية معقدة ومتعددة الجوانب تؤثر على جميع مستويات الإنتاج تقريبًا. يتم تشكيل أساس هذه العملية من خلال البيانات المتعلقة بكل من تشغيل القطع الفردية للمعدات والإنتاج ككل ، والتي يجب جمعها وتخزينها وتجميعها ونقلها إلى مستويات مختلفة. يمكن القيام بجمع البيانات باستخدام أدوات متنوعة ، بالإضافة إلى تقنيات مجربة ،مثل OPC (Open Platform Communications) ، واستخدام الحلول الحديثة (على سبيل المثال ، تقنية MT Connect ، وأنظمة التحكم API ، وما إلى ذلك).
طرق حل المشكلة
يوجد كل عام عدد متزايد من الأنظمة لجمع البيانات من المعدات التكنولوجية ، مثل ، على سبيل المثال ، أنظمة MDC (MDC - آلة جمع البيانات). هذه الأنظمة ، في الواقع ، هي فئة فرعية من أنظمة SCADA ، لكنها تحل مهمة محدودة التخصص - جمع البيانات للبحث التحليلي ، أو توفير مجموعة محدودة من البيانات الضرورية لمشغل المعدات التكنولوجية. غالبًا ما يكون هدف تطبيق أنظمة MDC هو معدات التحكم العددي ، بينما يتم جمع مجموعة البيانات التالية: وقت تنفيذ برنامج التحكم ، والموارد المستهلكة (على سبيل المثال ، الطاقة الكهربائية) ، والأخطاء التي تظهر أثناء التشغيل ، وغير ذلك الكثير.تسمح لك مجموعة البيانات هذه بتحليل تشغيل آلة أو حتى ورشة عمل كاملة لتحديد أسباب التوقف وحدوث المواقف غير المنتظمة. لكن آفاق تطوير أنظمة MDC تبدو لنا أوسع. من بين مجموعة المهام الممكنة ما يلي: جمع البيانات من وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة وأنظمة PAC وأجهزة الاستشعار باستخدام تقنية إنترنت الأشياء ؛ نقل البيانات إلى منصات تحليلات قوية (مثل Azure و AWS و Bosch IoT وما إلى ذلك). أيضًا ، بناءً على نتائج العمل ، من الممكن معالجة وتوفير البيانات المجمعة بتنسيق مناسب للإدراك البصري ، مما سيحل مشكلة التنفيذ الأمثل لواجهات المشغل للمعدات التكنولوجية.جمع البيانات من وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة وأنظمة PAC وأجهزة الاستشعار باستخدام تقنية إنترنت الأشياء ؛ نقل البيانات إلى منصات تحليلات قوية (مثل Azure و AWS و Bosch IoT وما إلى ذلك). أيضًا ، بناءً على نتائج العمل ، من الممكن معالجة وتوفير البيانات المجمعة بتنسيق مناسب للإدراك البصري ، مما سيحل مشكلة التنفيذ الأمثل لواجهات المشغل للمعدات التكنولوجية.جمع البيانات من وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة وأنظمة PAC وأجهزة الاستشعار باستخدام تقنية إنترنت الأشياء ؛ نقل البيانات إلى منصات تحليلات قوية (مثل Azure و AWS و Bosch IoT وما إلى ذلك). أيضًا ، بناءً على نتائج العمل ، من الممكن معالجة البيانات المجمعة وتوفيرها بتنسيق ملائم للإدراك البصري ، مما سيحل مشكلة التنفيذ الأمثل لواجهات المشغل للمعدات التكنولوجية.مما سيحل مشكلة التنفيذ الأمثل لواجهات المشغل للمعدات التكنولوجية.مما سيحل مشكلة التنفيذ الأمثل لواجهات المشغل للمعدات التكنولوجية.
web-, , c (. Virtual & Augmented Reality – AR/VR) . MDC , Foreman ( ). Winnum, . Bosch Rexroth IoT MDC-MAX.
CNCIOT
«» MDC , , , , PAC IoT . , , , , (. application program interface – API) - « ».
, :
- IoT (IoTHub);
- (CNCHub);
- (CNCIoTCloud);
- ( ).
: - . , , ( «xiOMA Control» BoschRexroth). – - , ( , – Bluetooth Wi-Fi). OPC UA API , Fanuc, Fagor, AxiOMA MLC BoschRexroth. (, ), , - , .. IoT MQTT . IoT , , .
JSON .
, , . API , , Web-, AR VR ( , ). . , (.. ).
IoTHub, CNCHub CNCIoTCloud , 7106M4, . (Fanuc, Siemens, Fagor).
Web .
4 CNCIOT, . Qt - . API, , , Bosch Rexroth OCE Fanuc Focas 32. . OPC UA .
CNCIOT API, , , .
- . , , . . , . , Data-driven , ( . sample — ) .
, .
, , NoSQL ( . not only SQL — SQL) . , , . , , : , ; REST- ; OPC UA .
CNCIoT
NoSQL . «-» . . . , SQL, . , , (. replication) ( ).
. .
open-source PostgreSQL. «», . «» , , . . , LoRaWAN ( - 50 /), REST API ( - Backend Rate Limiting ) OPC UA ( 50 ).
. , .
- . JSON . : , . , (, ). . (. data consistency) . , . - HTTP- . ( . notificare — ) .