ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ: ເຊີນເຊີອັຈລິກ ແລະ IoT ໃນເຄື່ອງບັນຈຸເລີ່ມຕົ້ນໃໝ່

ເຊີນເຊີອັຈສະຫຼາດປະຕິວັດການຄວບຄຸມຂະບວນການ real-time ຢ່າງແນວໃດ ການເຕີມແບບ NextGen

ການຕິດຕາມພາລາມິເຕີທີ່ສຳຄັນ: ອຸນຫະພູມ, ຄວາມດັນ, ລະດັບການເຕີມ, ແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງການປິດຜນົກດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຕ່ຳກວ່າ 1 ມີລິຊີຄັນ

ເສັ້ນທາງການຕື່ມທີ່ທັນສະໄໝຕ້ອງການວົງຈອນຄວບຄຸມທີ່ປະຕິບັດຕົ້ນຕໍໃນເວລານ້ອຍກວ່າ 1 ມີລີວິນາທີ. ເຊັນເຊີອັດສະຈັນໃນປັດຈຸບັນສາມາດວັດແທກອຸນຫະພູມ, ຄວາມດັນ, ລະດັບການຕື່ມ, ແລະ ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງການປິດຜາກໄດ້ຢ່າງພ້ອມກັນ—ໂດຍແຕ່ລະຈຸດຂໍ້ມູນຈະຖືກບັນທຶກເວລາດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ນ້ອຍກວ່າ 1 ມີລີວິນາທີ. ຕົວຢ່າງເຊັນເຊີຄວາມຈຸກັບທີ່ເໝາະສຳລັບອາຫານ, ສາມາດວັດແທກລະດັບການຕື່ມໄດ້ທີ່ 10 ພັນຕົວຢ່າງຕໍ່ວິນາທີ, ເຊິ່ງສາມາດຈັບເອົາຄວາມເບິ່ງທີ່ເປັນ 0.1 ມີລີເມີເທີກ່ອນທີ່ຈະເກີດການຕື່ມເກີນ ຫຼື ຕື່ມບໍ່ພໍ. ອຸປະກອນວັດແທກຄວາມດັນທີ່ອີງໃສ່ເທັກໂນໂລຊີ MEMS ສາມາດຈັບເອົາການປ່ຽນແປງນ້ອຍໆໃນຫ້ອງທີ່ໃຊ້ໃນການຈັດຈ່າຍ, ແລ້ວເຮັດໃຫ້ເກີດການປັບປຸງທັນທີຕໍ່ລະບົບເຄື່ອງຈັກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ servo. ເຊັນເຊີຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງການປິດຜາກທີ່ອີງໃສ່ເທັກໂນໂລຊີ ultrasonic ຫຼື ການເບິ່ງເຫັນ (vision-based) ສາມາດສະແກນການປິດຜາກທຸກໆອັນໃນເວລານ້ອຍກວ່າ 5 ມີລີວິນາທີ, ໂດຍປະຕິເສດຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີໂດຍບໍ່ຕ້ອງຫຼຸດຄວາມໄວຂອງເສັ້ນທາງການຜະລິດ. ຄວາມໄວໃນການປະຕິບັດນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ: ການຕື່ມເກີນ 0.5% ໃນເສັ້ນທາງການຜະລິດທີ່ຜະລິດຂວດໄດ້ 20,000 ຂວດຕໍ່ຊົ່ວໂມງຈະເສຍວັດຖຸດິບຫຼາຍກວ່າ 8,000 ລິດຕໍ່ປີ. ໂດຍການສົ່ງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໄປໃນ fieldbus ທີ່ມີຄວາມແນ່ນອນ, ລະບົບສາມາດຮັກສາຄຸນນະພາບການຕື່ມໃຫ້ຄົງທີ່ໃນທຸກລະດັບຄວາມໄວ—ຈາກ 100 ເຖິງ 600 ຂວດຕໍ່ນາທີ. ການບັນທຶກຂໍ້ມູນຢ່າງລະອຽດ ແລະ ມີການຈັດເວລາໃຫ້ເປັນລຳດັບກັນຢ່າງຖືກຕ້ອງຍັງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະເຫດຜູ້ກ່າວເຖິງຕົ້ນຕໍໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ແທນທີ່ຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃນການກວດສອບດ້ວຍມື, ປັດຈຸບັນຈະເປັນການວິເຄາະອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ. ຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງດື່ມຊັ້ນນຳ້ຂອງໜຶ່ງໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍວັດຖຸດິບລົງ 12% ຕໍ່ປີຫຼັງຈາກອັບເກຣດຈາກ switch ຈຳກັດແບບ analog ໄປເປັນເຊັນເຊີອັດສະຈັນອັດຕະໂນມັດທີ່ວັດແທກຫຼາຍປັດໄຈ—ເปลີ່ຍນຈາກການເຕືອນເມື່ອເກີດບັນຫາເປັນການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ, ແລະ ປ່ຽນເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ໃນການຕື່ມຈາກເຄື່ອງຈັກທີ່ເປັນພຽງເຄື່ອງຈັກທຳທຳທຳເປັນຊັບສິນທີ່ສາມາດປັບປຸງຕົວເອງໄດ້ໃນເວລາຈິງ ແລະ ສອດຄ່ອງກັບຫຼັກການຂອງ Industry 4.0.

ການປະສົມຂອງເຊັນເຊີແລະການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງເພື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການເຕີມທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ ແລະ ລົດຫຼຸດການສູນເສຍວັດຖຸດິບທີ່ຕ່ຳກວ່າ 0.5%

ການປະຕິບັດການຄືນສົ່ງຂໍ້ມູນຈາກເຊີນເຊີດຽວແມ່ນພໍເທົ່ານັ້ນສຳລັບສູດທີ່ເสถຍນ, ແຕ່ຄວາມປ່ຽນແປງໃນໂລກຈິງຕ້ອງການການປະສົມຂອງຂໍ້ມູນຈາກເຊີນເຊີຫຼາຍຕົວ. ດ້ວຍການປະສົມຂໍ້ມູນຈາກມີເຕີວັດແທກການໄຫຼ, ເຄື່ອງວັດແທກນ້ຳໜັກ, ແລະ ປະສາດວັດແທກອຸນຫະພູມ, ລະບົບຄວບຄຸມຈະສ້າງສາຍດິຈິຕອລທີ່ສະທ້ອນເຖິງຂະບວນການເຕີມຢ່າງເປັນຈິງ. ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ຈະປຽບທຽບສາຍຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບຢູ່ໃນເວລາຈິງກັບແບບຈຳລອງທີ່ຜ່ານມາເພື່ອຄາດເດົາຈຸດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດໃນການປິດການເຕີມ—ເພື່ອຊົດເຊີຍເຖິງການເກີດເປັນຟອມ, ການປ່ຽນແປງຄວາມໜືດ, ຫຼື ການຂະຫຍາຍຕົວຈາກຄວາມຮ້ອນໃນເວລາຈິງ. ການປັບຕົວແບບປິດວົງນີ້ສາມາດບັນລຸອັດຕາການສູນເສຍວັດຖຸດິບຕ່ຳກວ່າ 0.5% ໃນທຸກໆກໍລະນີ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ເມື່ອອຸນຫະພູມແວດລ້ອມເພີ່ມຂຶ້ນ 2°C ໃນເສັ້ນຜະລິດນ້ຳຈີ່ນທີ່ມີຄວາມໜືດສູງ, ລະບົບຈະປະສົມແນວໂນ້ມຈາກເຄື່ອງວັດແທກນ້ຳໜັກ (ທີ່ສະແດງເຖິງການສູນເສຍຄວາມໜືດຢ່າງຊ້າໆ) ກັບຄ່າອຸນຫະພູມເພື່ອຫຼຸດລົງໄລຍະທີ່ເຕີມລົງ 0.8%, ເພື່ອຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງນ້ຳໜັກສຸດທິ. ການທົດລອງໃນ 12 ໂຮງງານບັນຈຸແຫຼວໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ, ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ການປະສົມຂອງເຊີນເຊີ, ອັດຕາການສູນເສຍສະເລ່ຍຫຼຸດລົງຈາກ 1.2% ເປັນ 0.4%, ດັ່ງທີ່ບັນທຶກໄວ້ໃນບົດລາຍງານການປຽບທຽບການອັດຕະໂນມັດໃນອຸດສາຫະກຳປີ 2023. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ການເສີມແຮງ (Reinforcement learning) ຈະປັບປຸງເຂດທີ່ຍອມຮັບໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ—ເພື່ອປັບຕົວຕໍ່ການສືບຕໍ່ຂອງທີ່ນັ່ງວາວ ຫຼື ການເບື່ອນຂອງປັໆມ—ເພື່ອກຳຈັດການປັບຄ່າຄືນດ້ວຍມືທີ່ຕ້ອງເຮັດເປັນໄລຍະ. ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ປັນຍານີ້ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເກີຕ໌ເວີທີ່ຢູ່ເທິງເຄື່ອງ (edge gateways), ເພື່ອຮັກສາເວລາຕອບສະຫນອງທີ່ຕ່ຳກວ່າ 1 ມິລີວິນາທີ ໂດຍບໍ່ຖືກຂັດຂວາງຈາກຄວາມເຊື້ອຊາຂອງເຄືອຂ່າຍເຄື່ອງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຢູ່ໄກ (cloud latency). ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້, ຊຶ່ງຊ່ວຍຫຼຸດລົງຕົ້ນທຶນວັດຖຸໂດຍກົງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ຕົວຊີ້ວັດດ້ານຄວາມຍືນຍົງ (sustainability KPIs) ແຂງແຮງຂຶ້ນ—ເປັນເງື່ອນໄຂທີ່ສຳຄັນຫຼາຍໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດໃນປັດຈຸບັນທີ່ມີການຄວບຄຸມຢ່າງເຂັ້ມງວດ ແລະ ມີຄວາມສົນໃຈດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ.

ການບູລະນາການ IoT ເຮັດໃຫ້ເກີດການຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້ ແລະ ຄວາມຍືນຍົງຂອງການດຳເນີນງານ

ການວິເຄາະສັນຍານການສັ່ນ, ສຽງ, ແລະ ສະຫຼັບປ່ຽນຂອງແຮງດັນທີ່ເກີດຈາກມໍເຕີ ເພື່ອການຄົ້ນພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນເວລາທີ່ເລີ່ມຕົ້ນ ສຳລັບແຖວການເຕີມທີ່ມີຄວາມໄວສູງ

ເຊີນເຊີອັດອັຈລິກ ແລະ IoT ກຳລັງປ່ຽນແປງການຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ໂດຍການປ່ຽນແປງພຶດຕິກຳຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ເລີກນ້ອຍໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້. ເຄື່ອງວັດແທກຄວາມເລີກທີ່ມີ 3 ແກນ (Tri-axial accelerometers) ສາມາດຈັບຈຸດທີ່ເກີດການສຶກສາຂອງລູກປືນ, ການຈັດຕັ້ງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ຄວາມບໍ່ສົມດຸນກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມລົ້ມສະຫຼາກເປັນເວລາຫຼາຍອາທິດ. ເຊີນເຊີອັດສຽງ (Acoustic sensors) ຈັບສຽງອຸລະສຽງຈາກການຮັ່ວໄຫຼຂອງວາວ ຫຼື ການເກີດຄວາມເຄື່ອນໄຫວທີ່ບໍ່ປົກກະຕິຂອງປັ້ມ (pump cavitation) ເຊິ່ງບໍ່ສາມາດໄດ້ຍິນໂດຍຜູ້ປະຕິບັດງານ. ການວິເຄາະສັນຍາປັ້ນໄຟຟ້າ (Motor current signature analysis - MCSA) ຕິດຕາມຮູບແບບຂອງສັນຍາໄຟຟ້າເພື່ອກຳນົດຄວາມເສຍຫາຍຂອງແຖບລ໋ອດ (rotor bar damage) ຫຼື ຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ເກີດຈາກການເຕັມທີ່ເກີດຂື້ນໃນລະບົບຂັບເຄື່ອນ (filling drives). ສະຕຣີມຂໍ້ມູນຈາກເຊີນເຊີອັດເຫຼົ່ານີ້ຖືກສ่งໄປຍັງເກັດເວ ທີ່ດຳເນີນການດ້ານເອີກ (edge-processing gateways) ເຊິ່ງດຳເນີນການການປ່ຽນແປງ Fourier ແລະ ການວິເຄາະເອນເວລອບ (envelope analysis) ເພື່ອກຳນົດແນວໂນ້ມຂອງການເສື່ອມສະພາບໃນເວລາຈິງ. ເມື່ອຖືກປະສົມປະສານເຂົ້າກັບເວທີ IoT, ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກປະສົມປະສານຈະໃຫ້ມຸມມອງທີ່ເປັນອັນໜຶ່ງດຽວ ແລະ ອີງຕາມສະພາບການຂອງສິນทรັພຍ໌ທັງໝົດໃນແຖວການຫຸ້ມຫໍ່ (packaging lines) — ເຮັດໃຫ້ການຮັກສາເກີດຂື້ນເທົ່ານັ້ນເມື່ອຄ່າຕ່າງໆເລີ່ມເບິ່ງຕົວຈາກເສັ້ນຖານທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ມາແລ້ວ (learned baselines) ແທນທີ່ຈະເກີດຂື້ນຕາມເວລາທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໆ. ຮູບແບບທີ່ເປັນການເຮັດວຽກລ່ວງໆນີ້ຊ່ວຍຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການເຕັມ (fill accuracy) ແລະ ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມລົ້ມສະຫຼາກຕໍ່ເນື່ອງ (cascade failures), ເຊິ່ງເປັນການສົ່ງເສີມປະສິດທິພາບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ ແລະ ມີປັນຍາ (connected, intelligent efficiency) ທີ່ເປັນສ່ວນສຳຄັນຂອງ Industry 4.0.

ຫຼັກຖານຄະດີ: ລົດລົງ 42–45% ຂອງເວລາທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ເພື່ອປະຕິບັດການເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງຈັກຜ່ານເຄືອຂ່າຍອິນເຕີເນັດ (IoT) ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍເຄືອຂ່າຍເຄືອຂ່າຍຄລາວດ

ການນຳໃຊ້ງານຈາກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການເຄືອຂ່າຍອິນເຕີເນັດອຸດສາຫະກຳ (IIoT) ທີ່ຊັ້ນນຳໃຊ້ຢືນຢັນວ່າມີການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການປະຕິບັດງານຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ການຮັກສາເພື່ອປ້ອງກັນລ່ວງໆ ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍຄລາວດ. ຢູ່ໃນຫຼາຍໆເວັບໄຊທ໌ການຕື່ມເຄື່ອງດື່ມ ແລະ ຢາທີ່ມີຄວາມໄວສູງ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສັ່ນ, ສຽງ, ແລະ ຄ່າປະຈຸບັນຂອງມໍເຕີຢ່າງເປັນສ່ວນກາງ ໄດ້ເຊື່ອມໂຍງກັບ ການຫຼຸດລົງ 42–45% ຂອງເວລາທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ ໃນໄລຍະປີທຳອິດ, ອີງຕາມເກນການປຽບທຽບຂອງບົດລາຍງານອຸດສາຫະກຳປີ 2023. ຜົນໄດ້ຮັບເກີດຈາກການກຳຈັດການຢຸດເຄື່ອງຢ່າງບໍ່ທັນເວລາ: ອັລກົຣິດີມເຮັດໃຫ້ສາມາດສັງເກດເຫັນການເສື່ອມສະພາບຂອງບ່ອນເຄື່ອນໄຫວ, ການລື້ນຂອງເທິງເຄື່ອນ (conveyor), ແລະ ການອຸດຕັນຂອງຫົວຈ່າງ (nozzle) ໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດຈັດຕັ້ງການຊ່ວຍແກ້ໄຂໃນເວລາທີ່ມີການປ່ຽນແປງການຜະລິດທີ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້. ການປ່ຽນແປງການບໍລິຫານຮັກສາທີ່ອີງໃສ່ເວລາ (calendar-based) ໄປເປັນການເຕືອນທີ່ອີງໃສ່ສະພາບການຈິງ (condition-driven) ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍຫຼີກເວັ້ນການເຂົ້າໄປແກ້ໄຂເປັນການດ່ວນທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຊ່ວຍຍືດເວລາສະເລ່ຍລະຫວ່າງການເກີດຂໍ້ບົກຜ່ອງ (mean time between failures) ສຳລັບເຄື່ອງເຕີມ (rotary fillers) ແລະ ເຄື່ອງປິດຝາ (cappers) ອີກດ້ວຍ. ວິທີການຈັດຕັ້ງໂຄງສ້າງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ຢູ່ໃນເມຶອງ (cloud architecture) ໄດ້ເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບປຸງແບບຈຳລອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການທຳนายເພີ່ມຂຶ້ນເມື່ອຟລີດເຄື່ອງຈັກ (fleet) ຜະລິດສັນຍານຂອງການເກີດຂໍ້ບົກຜ່ອງເພີ່ມຂຶ້ນ. ຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການປ່ຽນຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈລ່ວງໆ (foresight) ສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມຍືນຍົງໃນການດຳເນີນງານ (operational resilience) ເປັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ ແລະ ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ—ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄວາມປາດຖະໜາເທົ່ານັ້ນ.

ໂຄງສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້: ອຸດສາຫະກຳເອທີເນີ (Industrial Ethernet), OPC UA, ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ປອດໄພ (Secure Cloud Integration)

ເຊັນເຊີອັດອັຈລິງແລະ IoT ໃນເຄື່ອງເຕີມທີ່ເປັນເຈັນເຖິງໄດ້ສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ເວລາຫຼາຍເທີຣາໄບຕ໌—ເຊິ່ງຕ້ອງການໂຄງສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃນເວລາທີ່ຕ່ຳກວ່າໜຶ່ງມິລິຊີຄັນ (sub-millisecond latency) ແລະການບູລະນາການທີ່ເປັນເນື້ອເດີນກັນຢ່າງລຽນໄລ່ລະຫວ່າງແນວນອນ-ແນວຕັ້ງ. ວິທີການເຄື່ອງມືອຸດສາຫະກຳເຄື່ອງຂ່າຍ Ethernet ເຊັ່ນ: PROFINET ແລະ EtherNet/IP ປະຈຸບັນຄິດເປັນເຖິງ 70% ຂື້ນໄປຂອງການຕິດຕັ້ງຈຸດໃໝ່ໃນການຜະລິດ (HMS Networks, 2023), ໂດຍສະເໜີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຄວາມໄວໃນການຖ່າຍໂອນຂໍ້ມູນທີ່ຈຳເປັນສຳລັບເສັ້ນທາງການເຕີມທີ່ມີຄວາມໄວສູງໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ການບູລະນາການລະຫວ່າງ IT ແລະ OT ສູນເສຍໄປ. ເຄື່ອງຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ເປັນຊັ້ນພື້ນຖານສຳລັບໂຄງສ້າງທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທຸກໆການອ່ານຄວາມດັນ, ການວັດແທກລະດັບການເຕີມ, ແລະ ການກວດສອບຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງການປິດຜນືກ ຈະເດີນທາງໄປຢ່າງເຊື່ອຖືໄດ້ຈາກຈຸດປະມວນຜົນທີ່ຢູ່ໃນເຂດຂອງເຊັນເຊີ (sensor edge) ຫາເຄື່ອງຄວບຄຸມທີ່ຢູ່ໃນເຂດຜະລິດ (controller floor).

ອີງຕາມການຂົນສົ່ງທີ່ມີຄວາມແນ່ນອນດັ່ງກ່າວ OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) ແມ່ນເປັນໂຄງສ້າງທີ່ເປັນສາກົນສຳລັບການຈຳລອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມປອດໄພ ເຊິ່ງເປັນການເຊື່ອມຕໍ່ອຸປະກອນທີ່ຕ່າງກັນທັງໝົດໃນເຄືອຂ່າຍການເຕີມເຕັມ. ໂດຍສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານ IEC 62541 ມັນປະກອບດ້ວຍການຢືນຢັນຄວາມຖືກຕ້ອງຮ່ວມກັນ ການເຊັນຂໍ້ຄວາມ ແລະ ການເຂົ້າລະຫັດດ້ວຍ AES-256 ໃນສ່ວນຂອງການສື່ສານເອງ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ເກດເວ ຢືນຢັນຄວາມປອດໄພເພີ່ມເຕີມ. ຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຂຶ້ນກັບພາດສະດຸນີ້ ໃຫ້ເຫັນເຖິງລະບົບຄວບຄຸມຂອງເຄື່ອງເຕີມເຕັມ ສາມາດເປີດເຜີຍຄ່າຂອງເຊັນເຊີ ເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ ການສັ່ນ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການເຕີມເຕັມ ໃນຮູບແບບທີ່ມີຄວາມໝາຍທີ່ເປັນເອກະລັກຕໍ່ລະບົບ SCADA, MES ແລະ ລະບົບວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນເຄື່ອງມືເກັບຂໍ້ມູນເທິງເຄື່ອງເຊີຟເວີ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຂຶ້ນກັບຜູ້ຜະລິດໃດໆ.

ການບູລະນາເຄືອຂ່າຍເມືອງທີ່ປອດໄພຂະຫຍາຍສະຖາປັດຕະຍາການເກີນກວ່າເຂດຜະລິດ, ປ່ຽນແປງສາຍຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີທີ່ດິບໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້. ໂດຍການຈັບຄູ່ OPC UA ການເຊື່ອມຕໍ່ຢູ່ຫຼັງກັບ MQTT brokers ແລະ ການວິເຄາະສາຍຂໍ້ມູນທີ່ເກີດຂຶ້ນທີ່ເຄື່ອງ (edge-based), ເຄື່ອງຈັກເຕີມຂໍ້ມູນຈະສ่งຂໍ້ມູນທີ່ຖືກລວມເຂົ້າດ້ວຍການປົກປິດຕົວຕົນ (anonymized) ໄປຍັງບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນເມືອງ (cloud data lakes) ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາການμຕັດສິນໃຈທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນທ້ອງຖິ່ນເພື່ອວົງຈອນການຄວບຄຸມທີ່ເກີດຂຶ້ນທັນທີ. ວິທີການລວມນີ້ສະໜັບສະໜູນການບໍາຮຸ້ງທີ່ຄາດການໄດ້, ບ່ອນສະແດງ OEE ທີ່ຄົບຖ້ວນ, ແລະ ການວິເຄາະຟະລີດຈາກໄລຍະທາງໄກ—ທັງໝົດນີ້ຢູ່ໃນແບບຈຳລອງ zero-trust ໂດຍທີ່ທຸກໆຊຸດຂໍ້ມູນຈະຖືກຢືນຢັນຕົວຕົນ ແລະ ສຳເນົາເຂົ້າລະຫວ່າງການອອກຈາກໂຮງງານ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນ ກອບການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ໃນອະນາຄົດ ເຊິ່ງສາມາດຂະຫຍາຍຂະໜາດໄດ້ຕາມຈຳນວນເຊັນເຊີທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ງານວິເຄາະໃໝ່ໆ, ແລະ ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນທີ່ປ່ຽນແປງໄປເລື່ອຍໆ—ໂດຍບໍ່ມີການຂັດຂວາງການຜະລິດ.

ການນຳໃຊ້ IoT ທີ່ສອດຄ່ອງກັບຂໍ້ກຳນົດດ້ານອຸດສາຫະກຳຢາ: ເຊັນເຊີອັດສະລັດສຳລັບການປະຕິບັດຕາມ 21 CFR Part 11 ແລະ GMP (Good Manufacturing Practice)

ສາຍຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີທີ່ມີບັນທຶກການທົບທວນ (audit-trail), ອັກສອນອີເລັກໂຕຣນິກ, ແລະ ບັນທຶກທີ່ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ທີ່ມີເວລາແລະວັນທີທີ່ບັນທຶກໄວ້ຢ່າງຖາວອນ

ເຊັນເຊີອັຈລາຈັກທີ່ມີປັນຍາໃນເຄື່ອງເຕີມຢາລຸ້ນຖັດໄປຈັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງ—ບັນທຶກປະລິມານການເຕີມ, ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງການປິດຜນາ, ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຕ່ຳກວ່າໜຶ່ງມີລິຊີຄອນ. ອຸປະກອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍອິນເຕີເນັດຂອງທຸກສິ່ງ (IoT) ເຫຼົ່ານີ້ຝັງລາຍເຊັນອີເລັກໂຕຣນິກທີ່ເປັນເອກະລັກເຂົ້າໄປໃນແຕ່ລະຊຸດຂໍ້ມູນ, ປະກອບເປັນບັນທຶກທີ່ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ ແລະ ມີການບັນທຶກເວລາຢ່າງຊັດເຈນ ເຊິ່ງສອດຄ່ອງກັບຂໍ້ກຳນົດຂອງ 21 CFR Part 11 ສຳລັບບັນທຶກອີເລັກໂຕຣນິກ ແລະ ລາຍເຊັນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້. ບັນທຶກການສອບສວນທີ່ເກີດຂື້ນຈາກສິ່ງນີ້ ຈະເຊື່ອມຕໍ່ການດຳເນີນງານທຸກຄັ້ງຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານ ແລະ ການອ່ານຂອງເຊັນເຊີ ໄປສູ່ປະຫວັດສາດທີ່ປອດໄພ ແລະ ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້—ເຮັດໃຫ້ສາມາດຕິດຕາມທຸກຂະບວນການໄດ້ຢ່າງເຕັມຮູບແບບ ເລີ່ມຈາກວັດຖຸດິບຈົນເຖິງຜະລິດຕະພັນທີ່ຖືກຫໍ່ຫຸ້ມແລ້ວ. ໂດຍການແທນບັນທຶກທີ່ເປັນເອກະສານເປັນເອກະສານເປັນເອກະສານ ແລະ ການລອກຂໍ້ມູນດ້ວຍມື, ການອັດຕະໂນມັດນີ້ຈະຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ເກີດຈາກມະນຸດ ແລະ ໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນສະຖານະການການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດຢ່າງທັນເວລາ. ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງເຊັ່ນນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດການຜະລິດທີ່ດີ (GMP) ແຂງແຮງຂື້ນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງສູ່ອຸດສາຫະກຳ 4.0 ເກີດຂື້ນໄດ້ໄວຂື້ນ, ເນື່ອງຈາກການລາຍງານອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການຄວບຄຸມຈາກໄລຍະໄກຈະເຮັດໃຫ້ການສອບສວນຂອງພາກສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງງ່າຍຂື້ນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນພາລະການດ້ານເອກະສານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

FAQs

ຂໍ້ດີທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຂອງການໃຊ້ເຊັນເຊີອັຈເລີ (smart sensors) ໃນເຄື່ອງເຕີມຂອງເຈັນເນີເຊີ້ນຖັດໄປແມ່ນຫຍັງ?

ເຊັນເຊີອັຈເລີ (smart sensors) ສະເໝີສຳລັບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍວັດຖຸດິບ, ແລະ ເຮັດໃຫ້ການຄວບຄຸມຂະບວນການໃນເວລາຈິງເປັນໄປໄດ້ ໂດຍການບັນທຶກຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ແລະ ລະດັບການເຕີມ ໃນຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຕ່ຳກວ່າ 1 ມີລີວິນາທີ.

ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ (AI-driven analytics) ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການເຕີມໄດ້ແນວໃດ?

ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ (AI-driven analytics) ເປີຽບທຽບຂໍ້ມູນທີ່ເກີດຂື້ນໃນເວລາຈິງກັບແບບຈຳລອງທີ່ຜ່ານມາ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບຄ່າຕົວແປຕ່າງໆ ໃນເວລາຈິງ ເຊັ່ນ: ການກໍ່ຕົວຂອງຟອງ ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ການສູນເສຍວັດຖຸດິບຫຼຸດລົງຕ່ຳກວ່າ 0.5%

IoT ເຮັດຫຍັງໃນການບໍາຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້?

IoT ເຮັດໃຫ້ການບໍາຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້ເປັນໄປໄດ້ ໂດຍການປະສົມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີເພື່ອການກວດພົບຂໍ້ບົກຂາດແຕ່ເນີ້ນ, ແລະ ການຕິດຕາມສະພາບການໃນເວລາຈິງ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ການຢຸດເຄື່ອງທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນຫຼຸດລົງ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານ.

OPC UA ເຮັດຫຍັງໃນເຄື່ອງເຕີມຂອງເຈັນເນີເຊີ້ນຖັດໄປ?

OPC UA ສະຫຼຸບຂໍ້ມູນຈາກລະບົບທີ່ຕ່າງກັນໃນຮູບແບບທີ່ປອດໄພ ແລະມາດຕະຖານ. ສິ່ງນີ້ຮັບປະກັນຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໄດ້, ການຕັດສິນໃຈໃນເວລາຈິງ, ແລະການບູລະນາການຢ່າງລຽບລ້ອຍກັບລະບົບ SCADA, MES ແລະ ລະບົບເຄື່ອງແຕ່ງຕັ້ງໃນເມຶອງ (cloud platforms).

ເຊັນເຊີອັດຈັດສະເຕີ້ມ (Smart sensors) ຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ບັງຄັບດ້ານການປະກົດຕົວໃນການເຕີມຢາແຕ່ງຕັ້ງແນວໃດ?

ເຊັນເຊີອັດຈັດສະເຕີ້ມ (Smart sensors) ປະກອບເປັນບັນທຶກທີ່ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ ມີເວລາແລະວັນທີທີ່ບັນທຶກໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນ ແລະມີລາຍເຊັນອີເລັກໂທຣນິກ, ເຊິ່ງເປັນໄປຕາມຂໍ້ກຳນົດ 21 CFR Part 11 ແລະ GMP ສຳລັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມ.