Guía definitiva para recopilar y cargar datos de PLC RA en AWS a través de EtherNet/IP

Introducción

Los controladores lógicos programables (PLC) son componentes críticos en muchos sistemas de control y automatización industrial. Rockwell Automation (RA) es un proveedor líder mundial de soluciones de automatización industrial, incluidos PLC. Estos PLC generan grandes cantidades de datos valiosos que pueden proporcionar información importante sobre las operaciones, la productividad, la eficiencia y más.

Amazon Web Services (AWS) es la plataforma en la nube más completa y ampliamente adoptada del mundo y ofrece más de 200 servicios con todas las funciones desde centros de datos a nivel mundial. La integración de datos de RA PLC con los servicios en la nube de AWS libera el potencial de aplicar análisis avanzados, garantizar la seguridad de los datos, escalar fácilmente y reducir costos.

EtherNet/IP es un protocolo de red Ethernet industrial que permite la comunicación de alta velocidad en tiempo real entre los PLC RA y otros dispositivos. Proporciona un método estándar abierto para transferir datos desde PLC a sistemas de TI como la nube de AWS.

Esta guía cubrirá los fundamentos de la recopilación y carga de datos de RA PLC en AWS mediante EtherNet/IP. Explicará los beneficios, describirá los requisitos previos y proporcionará instrucciones paso a paso para configurar el entorno, recopilar y cargar los datos, opciones de almacenamiento y análisis, ejemplos del mundo real y consejos para la resolución de problemas.

¿Qué son los datos RA PLC?

Los PLC RA controlan procesos industriales mediante la ejecución de programas de lógica de escalera. A medida que los PLC monitorean y controlan los equipos, recopilan datos valiosos sobre parámetros del proceso como temperatura, presión, caudal, tiempos de ciclo, estados de la máquina, fallas, alarmas y más.

Estos datos de RA PLC reflejan el estado y el rendimiento en tiempo real de máquinas y procesos. Cuando se agregan a lo largo del tiempo, los datos forman un registro completo de la efectividad general del equipo (OEE), los recuentos de producción, los tiempos de actividad/inactividad y otras métricas clave.

Algunos ejemplos de datos RA PLC incluyen:

  • Mediciones de sensores como temperatura, velocidad o presión.
  • Estado y modos de funcionamiento actuales
  • Fallos, errores y códigos de alarma
  • Duración de los ciclos y utilización de los equipos
  • Valores de entrada/salida
  • Históricos y datos de tendencias

Estos datos son cruciales para monitorear, controlar, optimizar y mejorar los sistemas de automatización industrial. Pero los PLC RA tienen capacidades limitadas de análisis y almacenamiento de datos de forma nativa. La carga de datos de RA PLC en AWS desbloquea más valor potencial de los datos.

¿Qué es AWS?

Amazon Web Services (AWS) es una plataforma de computación en la nube que proporciona entrega bajo demanda de recursos y aplicaciones de TI a través de Internet. Esto incluye bases de datos, almacenamiento, análisis, aprendizaje automático y más, todo administrado como servicios en la nube.

Algunas de las principales ventajas de utilizar AWS son

  • Infraestructura global: los centros de datos de AWS están ubicados en todo el mundo para que pueda implementar aplicaciones para sus usuarios rápidamente.
  • Escalabilidad flexible: los servicios pueden escalarse según demanda para hacer frente a picos y fluctuaciones en el tráfico.
  • Seguridad: AWS ofrece una amplia gama de servicios de seguridad para proteger datos confidenciales.
  • Ahorro de costos: pague solo por los recursos utilizados en lugar de invertir en servidores locales.
  • Actualizaciones frecuentes: AWS se mejora continuamente con nuevas capacidades.

Al cargar datos de RA PLC en servicios de AWS como S3, RDS, DynamoDB, EMR, QuickSight y más, los usuarios pueden desbloquear conocimientos más profundos y escalar según sea necesario. AWS también ofrece una estrecha integración con plataformas de datos industriales como GE Predix, PTC ThingWorx y Siemens Mindsphere.

¿Qué es EtherNet/IP?

EtherNet/IP es un protocolo de red industrial que permite la comunicación en tiempo real entre dispositivos industriales como PLC, variadores, sensores y HMI. Se basa en hardware Ethernet estándar y TCP/IP para proporcionar un método flexible de transferencia de datos de control e información.

Entre las funciones clave de EtherNet/IP se incluyen:

  • Uso de tecnologías Ethernet estándar para interoperabilidad.
  • Integración perfecta entre dispositivos de fábrica y redes de nivel superior.
  • Servicios de mensajería para E/S, configuración, alarmas y más.
  • Opciones tanto de control en tiempo real como de mensajería de información.
  • Código y funciones de protocolo industrial común.
  • Idoneidad para sistemas discretos, de proceso, por lotes, de movimiento, de seguridad y basados en accionamientos.

EtherNet/IP actúa como tecnología habilitadora para recopilar datos directamente desde los PLC RA y enviarlos a AWS. Dentro del entorno de AWS, el protocolo EtherNet/IP se puede implementar de diversas formas para transferir datos de RA PLC a través de la red.

¿Por qué recopilar y cargar datos de RA PLC en AWS?

La migración de datos de RA PLC a servicios basados en la nube de AWS ofrece una multitud de beneficios:

  • Consolidación de datos: combine datos de múltiples sitios y sistemas en una sola ubicación. Rompa los silos de datos.
  • Seguridad de datos mejorada: proteja los datos de producción críticos de manera más confiable. AWS proporciona sofisticados controles de acceso de usuarios, cifrado, copia de seguridad/recuperación y herramientas de ciberseguridad.
  • Escalabilidad mejorada: AWS maneja fácilmente volúmenes de datos, necesidades de ancho de banda y usuarios fluctuantes. Agregue capacidad de almacenamiento y análisis según demanda.
  • Análisis avanzado: descubra información valiosa con los servicios de análisis, inteligencia empresarial y aprendizaje automático de AWS utilizando datos históricos de RA PLC.
  • Costos reducidos: evite grandes inversiones de capital en infraestructura de TI local. Pague sólo por lo que utilice en la nube.
  • Nuevas capacidades de IoT: desbloquee la informática de vanguardia, el monitoreo remoto, el mantenimiento predictivo y otros casos de uso de IoT conectando los PLC RA a los servicios de AWS IoT.
  • Eficiencia mejorada: optimice los procesos de producción y la utilización de activos basándose en el análisis de datos de RA PLC en la nube.
  • Integración mejorada: aproveche muchas aplicaciones y servicios de terceros a través del ecosistema de nube de AWS.

Al migrar el almacenamiento, el procesamiento, la visualización y el análisis de datos de RA PLC a la nube, los fabricantes pueden obtener conocimientos operativos más profundos y al mismo tiempo reducir los costos de TI.

Beneficios de recopilar y cargar datos de RA PLC en AWS

Recopilar y cargar datos de RA PLC en AWS ofrece varias ventajas:

  • Mayor visibilidad de los datos: la agregación de datos basada en la nube proporciona visibilidad en toda la empresa de todos los sistemas y ubicaciones. Identifique correlaciones de datos entre fuentes aisladas.
  • Flexibilidad: los usuarios pueden acceder a los datos en cualquier momento y en cualquier lugar a través de la nube. Las API permiten una fácil integración con otras aplicaciones y servicios.
  • Fácil escalabilidad: comience poco a poco y aumente el almacenamiento, el ancho de banda, la capacidad de análisis y los usuarios según sea necesario, evitando inversiones iniciales. Pague sólo por lo que utilice.
  • Recuperación ante desastres: los datos cargados en AWS se respaldan de forma segura en múltiples centros de datos, lo que permite una recuperación rápida en caso de interrupciones.
  • Seguridad mejorada: AWS ofrece prácticas y herramientas de seguridad sólidas de nivel empresarial para proteger los datos de producción en la nube.
  • Ahorro de costos: evite comprar costosos servidores locales e infraestructura de centro de datos aprovechando los servicios administrados en la nube.
  • Información operativa: las herramientas de análisis de datos en la nube descubren factores ocultos que afectan la OEE, el rendimiento, la calidad, la seguridad y la rentabilidad.
  • Nuevas fuentes de ingresos: monetice los datos de RA PLC mediante el uso de análisis de AWS y aprendizaje automático para desarrollar servicios de valor agregado.
  • Modernización heredada: amplíe las capacidades y el valor derivados de los PLC RA heredados en lugar de reemplazarlos.

La migración a los servicios de AWS crea oportunidades para optimizar las operaciones, desarrollar nuevos servicios basados en datos y ahorrar en costos de TI.

Requisitos previos para recopilar y cargar datos de PLC RA en AWS

Es necesario implementar varios elementos clave antes de implementar una arquitectura de datos en la nube de AWS con PLC RA:

  • PLC RA: PLC Allen-Bradley o ControlLogix existentes en una red ControlNet o Ethernet/IP.
  • Cuenta de AWS: regístrese para obtener una cuenta de AWS para acceder a servicios como S3, RDS, DynamoDB, EMR, QuickSight y más.
  • Conectividad de AWS: garantice el acceso de la red RA PLC a AWS a través de Internet, a través de SD-WAN o AWS Direct Connect.
  • Capacidad EtherNet/IP: agregue capacidad de comunicación EtherNet/IP a los PLC RA si es necesario, utilizando módulos complementarios o actualizando el firmware.
  • Gestión del ancho de banda: el ancho de banda entre los sitios y AWS debe coincidir con las tasas de generación de datos. Optimice la conectividad según sea necesario.
  • Seguridad de los datos: establezca políticas de seguridad de datos, usuarios, roles, derechos y acceso para AWS. Activa la encriptación.
  • Almacenamiento de datos: seleccione y configure el servicio de almacenamiento de datos de AWS adecuado según los tipos de datos, los volúmenes y las necesidades de retención.
  • Procesamiento de datos: elija los servicios de análisis de datos, inteligencia empresarial (BI) y aprendizaje automático de AWS para implementarlos en función de los casos de uso.

Con los entornos, las herramientas y la conectividad adecuados, los datos de RA PLC pueden fluir de forma segura desde los activos industriales a AWS para su almacenamiento, procesamiento y análisis en la nube.

Configuración del entorno

Para habilitar las cargas de datos de RA PLC a AWS, el entorno de PLC de origen y el entorno de nube de AWS de destino deben estar configurados correctamente. Esto implica configurar la red PLC, establecer la conectividad de AWS, implementar componentes de hardware y software, y más.

Configuración del RA PLC

En cuanto al PLC, los pasos clave incluyen:

  • Habilite EtherNet/IP: para PLC heredados, agregue módulos y adaptadores de comunicación EtherNet/IP o actualice el firmware. Elija hardware que se ajuste a las necesidades de ancho de banda.
  • Seleccione fuentes de datos: determine qué etiquetas PLC, registros, archivos, etc. suministrarán datos a AWS. Esto está impulsado por los casos de uso y los requisitos de análisis.
  • Configurar etiquetas: defina cualquier etiqueta nueva requerida en la lógica del PLC para representar los valores de datos que se transmitirán a la nube.
  • Configurar mensajería: establezca mecanismos de mensajería adecuados en el PLC para transferir datos a través de EtherNet/IP a la puerta de enlace que se conecta a AWS.
  • Habilite la seguridad: implemente controles de ciberseguridad en el PLC para protegerlo de vulnerabilidades y ataques maliciosos. Utilizar prácticas de Defensa en Profundidad.

La preparación adecuada de los PLC RA garantiza una generación confiable de datos de calidad para la carga de AWS.

Configuración del entorno de AWS

Por parte de AWS, los pasos clave incluyen:

  • Cree una cuenta de AWS: regístrese para obtener una cuenta de usuario con los permisos y políticas adecuados para los servicios requeridos.
  • Seleccione el almacenamiento de datos: elija los servicios de almacenamiento de datos de AWS como S3, RDS, DynamoDB según los tipos de datos, los volúmenes y las necesidades de consulta.
  • Configure la seguridad: establezca controles detallados de acceso de usuarios, roles, contraseñas, grupos, VPN, cifrado, etc. para proteger los datos.
  • Servicios de provisión: implemente los servicios de AWS necesarios para los casos de uso previstos, como análisis, aprendizaje automático, BI, etc.
  • Configure la red: garantice una conexión VPN segura entre la red RA PLC y la cuenta de AWS mediante AWS Direct Connect o un servicio similar.
  • Herramientas de verificación: pruebe las capacidades de los servicios de AWS elegidos utilizando datos de muestra de RA PLC para almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis.

De este modo, se prepara un entorno AWS adaptado y seguro para recibir, procesar y proporcionar acceso a los datos RA PLC de la instalación industrial.

Instalación y configuración del software necesario

Para conectar las fuentes de datos de RA PLC con el destino de la nube de AWS, se debe implementar el software adecuado:

  • EtherNet/IP SDK: kit de desarrollo de software para permitir el envío de paquetes EtherNet/IP desde la puerta de enlace a AWS.
  • AWS SDK: kit de desarrollo de software que proporciona API para interactuar con los servicios de AWS desde la puerta de enlace.
  • Agente de puerta de enlace: software en un dispositivo de puerta de enlace perimetral para manejar tareas de integración de EtherNet/IP y AWS SDK.
  • Aplicación de recopilación: aplicación para extraer los datos deseados de RA PLC y ensamblarlos en paquetes de carga de AWS.
  • Aplicación de almacenamiento: software para recibir y almacenar paquetes de datos en los servicios de AWS seleccionados, como S3.

La configuración y las pruebas adecuadas garantizan una transferencia eficiente de los datos del PLC RA a la nube. Se recomienda el mantenimiento y la aplicación de parches del software con regularidad.

Recopilación de datos RA PLC

Existen varios métodos para recopilar datos de los PLC de Allen-Bradley y ControlLogix a través de EtherNet/IP para cargarlos en AWS:

Diferentes métodos de recogida de datos RA PLC

  • Etiquetas PLC: etiquetas de lectura/escritura asignadas a ubicaciones de memoria que contienen los valores de datos deseados.
  • Instrucciones de mensaje: las instrucciones MSG leen el estado de los elementos de la tabla de datos.
  • Base de datos integrada: las llamadas SQL recuperan valores de datos de la base de datos del PLC.
  • Archivos de registro: lea archivos secuenciales que almacenan datos de tendencias históricas.
  • Mensajería CIP: envíe mensajes CIP explícitos para recopilar datos de objetos PLC.
  • OPC UA: utilice la arquitectura unificada OPC para recopilar datos del PLC.
  • PlantPAx: aproveche las capacidades de control distribuido del sistema PlantPAx.

Cada enfoque tiene ventajas y desventajas según el ancho de banda, los tipos de datos, la frecuencia, el volumen y los requisitos de integración.

Elegir el método adecuado a sus necesidades

Los factores que guían la selección del método de recopilación de datos incluyen:

  • Tipos de datos: algunos métodos funcionan mejor para datos en tiempo real que para datos históricos.
  • Ancho de banda: determine la frecuencia requerida, el tamaño del paquete y la capacidad de la red.
  • Integración de TI: elija un método que interactúe fácilmente con AWS y otros sistemas.
  • Escalabilidad: seleccione un método que pueda manejar mayores cargas de datos futuras.
  • Seguridad: elija un método que se alinee con las prácticas y políticas de ciberseguridad.
  • Costos: compare los costos de hardware y desarrollo con las capacidades.

Analice los casos de uso, perfiles de datos, volúmenes y consideraciones de red para elegir el método de recopilación óptimo.

Configuración del proceso de recogida de datos

Una vez elegido un método de recolección, el proceso debe configurarse a través de:

  • Parámetros del agente: configure el agente de puerta de enlace para que coincida con el hardware, las etiquetas, los límites, las velocidades, etc.
  • Configuración del cliente de AWS: configure el SDK de AWS con claves de acceso, región, puntos finales de servicio, etc.
  • Ajuste de recopilación: modifique la frecuencia de recopilación, el tamaño del lote, los buffers, etc. para un flujo de datos fluido.
  • Manejo de errores: incorpore detección, corrección, alertas y registros de errores adecuados.
  • Seguridad: implemente un acceso de usuario sólido, cifrado de datos, VPN, copias de seguridad y otras medidas de seguridad.
  • Monitoreo: realice un seguimiento de las métricas sobre tasas de recopilación de datos, retrasos, cuellos de botella y otros problemas.
  • Mantenimiento: realice actualizaciones periódicas de software, comprobaciones de hardware y optimizaciones de recopilación.

La configuración adecuada garantiza una recopilación confiable, segura y eficiente de datos de RA PLC para la metodología elegida.

Carga de datos RA PLC en AWS

Los datos de RA PLC se pueden cargar en AWS mediante varios métodos. El enfoque óptimo depende de los tipos de datos, los volúmenes, la frecuencia, la arquitectura de red y los casos de uso.

Diferentes métodos para cargar datos de PLC RA en AWS

  • S3: Simple Storage Service ofrece almacenamiento de objetos altamente escalable.
  • RDS: servicio de base de datos relacional proporciona bases de datos relacionales.
  • DynamoDB: servicio de base de datos NoSQL administrado.
  • Kinesis: servicio de transmisión de datos en tiempo real.
  • EMR: Elastic MapReduce para procesar big data.
  • SFTP: transferencia segura de archivos FTP a depósitos S3.
  • Direct Connect: conexión de red dedicada desde las instalaciones a AWS.
  • Plataforma IoT: maneje cargas desde muchos dispositivos perimetrales.
  • Snowball Edge: dispositivo físico de transferencia de datos para mover datos locales a la nube.

Elegir el método adecuado para sus necesidades

Los factores que influyen en la selección del mejor método de carga de datos incluyen:

  • Estructura de datos: formato como tablas SQL, documentos NoSQL, archivos de registro, etc.
  • Volumen: capacidad de ancho de banda necesaria para el tamaño y la frecuencia de carga.
  • Necesidades de procesamiento: se requiere preprocesamiento de datos antes o después de la carga.
  • Políticas de seguridad: políticas corporativas que guían las transferencias de datos en la nube.
  • Arquitectura de red: composición de la infraestructura de TI existente y los requisitos de integración.
  • Costo: presupuesto disponible para costos de transferencia y almacenamiento de datos.
  • Cumplimiento: Normativa aplicable a los datos que se cargan.

El análisis de estas especificaciones indica qué enfoque o combinación de métodos funciona mejor.

Configuración del proceso de carga de datos

Pasos para configurar el proceso de carga elegido de manera efectiva:

  • Configuración del destino: asegúrese de que el servicio AWS de destino esté aprovisionado y sea accesible.
  • Seguridad: implemente cifrado de datos, VPN, controles de acceso y otras medidas de seguridad.
  • Optimización de la red: aumente el ancho de banda o utilice la aceleración si es necesario para igualar los volúmenes de datos.
  • Configuración de software: configure y ajuste SDK, controladores y cargue agentes/aplicaciones para cada dirección.
  • Pruebas y depuración: pruebe minuciosamente las transferencias y solucione cualquier problema hasta que funcione sin problemas.
  • Monitoreo: realice un seguimiento de las tasas de carga, retrasos, fallas, cuellos de botella y otras métricas.
  • Alertas: cree alertas para problemas que requieran investigación o intervención.
  • Mantenimiento: realice parches de software, actualizaciones, copias de seguridad y verificaciones de equipos según lo programado.

La configuración adecuada de todo el flujo de trabajo garantiza una carga perfecta de los datos del PLC RA en los servicios de AWS elegidos.

Almacenamiento y gestión de datos

Los datos de RA PLC cargados en AWS deben administrarse adecuadamente mediante almacenamiento de datos, bases de datos y otros métodos.

Diferentes opciones para almacenar y administrar datos de RA PLC en AWS

  • S3: Simple Storage Service proporciona almacenamiento de objetos escalable mediante depósitos.
  • RDS: el servicio de base de datos relacional gestiona bases de datos SQL.
  • DynamoDB: base de datos NoSQL administrada para almacenamiento de valores clave.
  • Redshift: almacenamiento de datos para grandes conjuntos de datos y ETL.
  • EMR: Elastic MapReduce gestiona el procesamiento de big data.
  • Glacier: almacenamiento de archivos con recuperación de alta latencia.
  • Athena: consultas sin servidor en datos de S3.
  • OpsHub: visualiza relaciones entre conjuntos de datos aislados.
  • MSK: transmisión administrada para canalizaciones de ingesta de Apache Kafka.

Elegir las opciones adecuadas para sus necesidades

Los criterios clave para seleccionar el almacenamiento y la administración de datos de AWS incluyen:

    • Necesidades de consulta: modelos de datos relacionales, NoSQL y de objetos.
    • Políticas de retención: requisitos de almacenamiento a corto plazo frente a requisitos de almacenamiento a largo plazo.
    • Costo: equilibre el rendimiento con el presupuesto utilizando opciones de almacenamiento por niveles.
    • Escalabilidad: capacidad para manejar picos en los volúmenes de datos a medida que crecen las necesidades.
    • Seguridad: cifrado integrado, controles de acceso y capacidades de auditoría.
    • Durabilidad: respaldo de datos y niveles de redundancia.
    • Latencia: velocidad de recuperación de datos y tiempo de respuesta.
    • Facilidad de uso: complejidad de la administración y costos generales.

Elija los servicios de datos de AWS según la importancia, los volúmenes, las necesidades de retención y los patrones de uso de los datos de RA PLC.

Configuración del proceso de gestión y almacenamiento de datos

Pasos para implementar la gestión de datos:

      • Seleccione las ubicaciones de almacenamiento: determine qué combinación de S3, RDS, DynamoDB, etc. según el perfil de datos.
      • Configure la seguridad: configure políticas sólidas de acceso de usuarios, cifrado, respaldo y recuperación.
      • Diseño de base de datos: para RDS y DynamoDB, diseñe un esquema e indexación óptimos para consultas.
      • Establezca canalizaciones: diseñe flujos de trabajo para transformar, organizar y cargar datos.
      • Establezca reglas de retención: defina políticas de caducidad de datos para migrar datos antiguos a niveles más económicos.
      • Cree manuales de administración: documente políticas, control de acceso, mantenimiento y procedimientos.
      • Supervise el uso: realice un seguimiento del consumo, el rendimiento, las necesidades de escalado y las oportunidades de optimización.

Seguir las mejores prácticas para configurar el almacenamiento y la administración de datos maximiza el valor de los datos de RA PLC en AWS.

Análisis y visualización de datos

Una vez almacenados de forma segura en AWS, los datos de RA PLC pueden generar importantes conocimientos mediante análisis, inteligencia empresarial (BI) y técnicas de ciencia de datos.

Diferentes herramientas y servicios para analizar y visualizar datos de RA PLC en AWS

  • QuickSight: servicio de inteligencia empresarial para paneles e informes.
  • Athena – Consultas SQL sin servidor para datos de S3.
  • EMR: clúster Hadoop administrado para análisis de big data.
  • Redshift – Almacenamiento de datos y ETL a escala.
  • SageMaker: cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje automático.
  • Elasticsearch: busque y analice datos estructurados y no estructurados.
  • Kibana: visualiza datos de Elasticsearch con cuadros y gráficos.
  • Quicksight: cree paneles interactivos a partir de una variedad de fuentes de datos.
  • Looker: incorpore análisis de datos en las aplicaciones.

Elegir las herramientas y servicios adecuados para sus necesidades

Los principales criterios de selección son los siguientes

  • Nivel de habilidad: facilidad de uso de SQL frente a capacidades de codificación.
  • Estructura de datos: compatibilidad de herramientas con formatos de datos: relacionales, geoespaciales, etc.
  • Necesidades de visualización: cuadros, gráficos, mapas de calor y otras formas de representar datos.
  • Autoservicio: capacidad para que los usuarios no técnicos creen consultas e informes.
  • Escalabilidad: grandes conjuntos de datos, alta simultaneidad y necesidades entre regiones.
  • Costo: pague solo por los recursos reales consumidos para el análisis.
  • Seguridad: IAM, VPC, cifrado, enmascaramiento de datos y controles de acceso de usuarios.

Alinee los servicios de visualización y análisis de AWS con casos de uso, perfiles de usuario y tipos de datos.

Configuración del proceso de análisis y visualización de datos

Pasos para implementar AWS analytics:

  • Seleccione servicios: elija QuickSight, Athena, EMR, etc. según los criterios.
  • Servicios de provisión: configure las herramientas de análisis de datos de AWS elegidas.
  • Importar datos: incorpore conjuntos de datos relevantes al entorno de análisis.
  • Modelar datos: estructurar y optimizar datos para obtener el mejor rendimiento del análisis.
  • Desarrollar métricas: identificar indicadores clave de desempeño relevantes para los objetivos.
  • Cree paneles: diseñe visualizaciones útiles con cuadros, gráficos y mapas geográficos.
  • Establezca el autoservicio: habilite consultas ad hoc impulsadas por el usuario sin depender de TI.
  • Aplique modelos de aprendizaje automático: conecte los modelos de SageMaker para desbloquear información predictiva.

La aplicación cuidadosa de las herramientas de análisis, BI y aprendizaje automático de AWS maximiza el valor derivado de los datos de RA PLC.

Casos prácticos reales

Comprender cómo otras organizaciones utilizan los análisis de AWS en datos de RA PLC proporciona ejemplos prácticos de aplicación:

Ejemplos de uso de datos RA PLC en AWS

  • Monitoreo de OEE: identifique pérdidas, ineficiencias y cuellos de botella en los flujos de producción en tiempo real.
  • Mantenimiento predictivo: analice los datos de los sensores para detectar anomalías y predecir las necesidades de mantenimiento.
  • Utilización de activos: optimice el uso y la programación del equipo en función de los datos del tiempo de ejecución.
  • Análisis de calidad: relacione las métricas de producción con las tasas de defectos y las variaciones de calidad.
  • Gestión de energía: correlacione las tendencias de consumo de energía con el uso de equipos.
  • Trazabilidad: vincule cada lote de producto o proceso con datos de operaciones relacionadas para su auditoría.
  • Modelado de simulación: aplique EMR y SageMaker para mejorar los diseños y la lógica de control.

Cómo los datos de RA PLC pueden mejorar la eficiencia, la productividad y la rentabilidad

  • Reducción de defectos: ajuste los procesos basándose en conocimientos analíticos para minimizar los problemas de calidad.
  • Minimización de residuos: identifique puntos de pérdida, tiempo de inactividad o sobreprocesamiento para su eliminación.
  • Aumento del rendimiento: encuentre cuellos de botella en la producción y luego mejore la utilización de los activos.
  • Reducción de desechos: analice las causas fundamentales de la generación de desechos y luego prevenga.
  • Optimización de energía: ajuste los parámetros operativos del equipo según las correlaciones de datos de uso de energía.
  • Ahorros en mantenimiento: transición del mantenimiento preventivo al predictivo basado en datos de rendimiento reales.
  • Incremento de la rentabilidad: aumente los márgenes mediante el uso de datos de RA PLC para identificar mejoras en la eficiencia o los ingresos.

El análisis avanzado de los datos de RA PLC descubre oportunidades para obtener importantes beneficios operativos.

Consejos para solucionar problemas

Al igual que con cualquier proyecto complejo de integración de TI/OT, pueden surgir problemas al implementar la arquitectura para recopilar y cargar datos de RA PLC en AWS.

Problemas comunes que pueden surgir

  • Ancho de banda insuficiente: cuellos de botella en la transferencia de datos.
  • Alta latencia de red: retrasos o tiempos de espera de datos.
  • Problemas de conectividad del PLC: fallas de comunicación entre el PLC y la puerta de enlace.
  • Límites del servicio de AWS: se exceden los límites de capacidad aprovisionada.
  • Incompatibilidad de protocolo: la etiqueta PLC y el tipo de datos de AWS no coinciden.
  • Manejo incorrecto de datos: análisis, formato o manipulación defectuosos.
  • Agujeros de seguridad: exposición de datos debido a lagunas en los controles de acceso o encriptación.
  • Sobrecostos: cargos imprevistos en la factura mensual de AWS.

Cómo solucionar problemas

  • Aumentar el registro: agregue niveles de registro de depuración para ver el flujo de trabajo a nivel de paquete.
  • Inspeccione el tráfico: utilice Wireshark para estudiar flujos de datos bidireccionales sin procesar.
  • Revisar métricas: analice las métricas de AWS CloudWatch en busca de anomalías.
  • Evalúe errores: identifique patrones de errores e investigue las causas fundamentales en línea.
  • Pruebe permutaciones: varíe las configuraciones y los niveles de carga para identificar problemas.
  • Simule flujos de trabajo: modele transacciones de un extremo a otro para encontrar restricciones.
  • Habilitar alertas: configure notificaciones para umbrales de rendimiento clave.
  • Comuníquese con el soporte: comuníquese con AWS Support o la comunidad de usuarios de Slack para obtener ayuda.

Aislar metódicamente las causas fundamentales de los problemas conduce a su resolución.

Resumen

La migración de datos de RA PLC a AWS crea nuevas y valiosas oportunidades para que las organizaciones industriales aprovechen las tecnologías de la nube. Seguir los pasos descritos en esta guía permite establecer la infraestructura para recopilar datos de forma segura de los PLC Allen-Bradley y ControlLogix mediante EtherNet/IP, transferirlos de manera eficiente a AWS, almacenarlos en bases de datos administradas, aplicar análisis avanzados y aprendizaje automático para extraer información, y crear visualizaciones de panel. Los beneficios de mantener los datos en PLC incluyen una mayor accesibilidad, escalabilidad, seguridad y capacidades analíticas más amplias para, en última instancia, impulsar mejoras operativas y decisiones estratégicas a través de un enfoque basado en datos. Una planificación y configuración cuidadosas evitan obstáculos para garantizar una implementación exitosa. Los datos de RA PLC en AWS forman una base para aprovechar las capacidades de la nube para maximizar la eficiencia operativa y la inteligencia.

FAQs

¿Cuáles son los diferentes tipos de datos de RA PLC que se pueden recopilar?

Los PLC RA contienen valores de programas de control, recuentos de producción, estados de equipos, mediciones de sensores, alarmas, eventos, histogramas, datos de tendencias, indicadores lógicos y diagnósticos de controladores.

¿Cuáles son las diferentes formas de recopilar datos de RA PLC?

Las lecturas basadas en etiquetas, instrucciones de mensajes, consultas de bases de datos, acceso a archivos, mensajes explícitos, OPC UA y el aprovechamiento de PlantPAx son enfoques comunes de recopilación de datos de PLC.

¿Cuáles son las diferentes formas de cargar datos de RA PLC en AWS?

El almacenamiento de objetos en S3, la transmisión a través de Kinesis, bases de datos relacionales como RDS, bases de datos NoSQL como DynamoDB, transferencias SFTP, Direct Connect y dispositivos Snowball son opciones.

¿Cuáles son las diferentes opciones para almacenar y administrar datos de RA PLC en AWS?

S3, RDS, DynamoDB, Redshift, EMR, Glacier, Athena, OpsHub y MSK proporcionan diferentes capacidades de gestión de objetos, archivos, relacionales, NoSQL, streaming y big data.

¿Cuáles son las diferentes herramientas y servicios para analizar y visualizar datos de RA PLC en AWS?

QuickSight, Athena, EMR, Redshift, SageMaker, Elasticsearch, Kibana y Looker ofrecen capacidades de análisis, inteligencia empresarial y aprendizaje automático.

¿Cuáles son algunos ejemplos de cómo se utilizan los datos de RA PLC en AWS?

El monitoreo de OEE, el mantenimiento predictivo, la utilización de activos, la optimización de la calidad, la gestión de energía, la trazabilidad y el modelado de simulación son casos de uso comunes.

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