Полное руководство по сбору и загрузке данных ПЛК RA в AWS через EtherNet/IP

Оглавление

Введение

Программируемые логические контроллеры (ПЛК) являются важнейшими компонентами многих систем промышленной автоматизации и управления. Rockwell Automation (RA) — ведущий мировой поставщик решений промышленной автоматизации, включая ПЛК. Эти ПЛК генерируют огромные объемы ценных данных, которые могут дать ценную информацию об операциях, производительности, эффективности и многом другом.

Amazon Web Services (AWS) — это наиболее комплексная и широко распространенная облачная платформа в мире, предлагающая более 200 полнофункциональных сервисов из центров обработки данных по всему миру. Интеграция данных RA PLC с облачными сервисами AWS открывает возможности для применения расширенной аналитики, обеспечения безопасности данных, простоты масштабирования и снижения затрат.

EtherNet/IP — это протокол промышленной сети Ethernet, который обеспечивает высокоскоростную связь в реальном времени между ПЛК RA и другими устройствами. Он предоставляет открытый стандартный метод передачи данных из ПЛК в ИТ-системы, такие как облако AWS.

В этом руководстве будут рассмотрены основы сбора и загрузки данных ПЛК RA в AWS с использованием EtherNet/IP. В нем объясняются преимущества, излагаются предварительные условия и предоставляются пошаговые инструкции по настройке среды, сбору и загрузке данных, вариантам хранения и анализа, примеры из реальной жизни и советы по устранению неполадок.

Что такое RA PLC Data?

ПЛК RA управляют производственными процессами, выполняя программы лестничной логики. Контролируя и управляя оборудованием, ПЛК собирают ценные данные о параметрах процесса, таких как температура, давление, скорость потока, время цикла, состояния машины, неисправности, сигналы тревоги и многое другое.

Эти данные ПЛК RA отражают состояние и производительность машин и процессов в реальном времени. Агрегированные с течением времени данные образуют полную информацию об общей эффективности оборудования (OEE), количестве производства, времени безотказной работы/простоя и других ключевых показателях.

Некоторые примеры данных RA PLC включают в себя:

  • Измерения датчиков, такие как температура, скорость или давление
  • Текущее рабочее состояние и режимы
  • Неисправности, ошибки и коды аварийных сигналов
  • Время цикла и использование оборудования
  • Входные/выходные значения
  • Истории и данные о тенденциях

Эти данные имеют решающее значение для мониторинга, контроля, оптимизации и улучшения систем промышленной автоматизации. Однако ПЛК RA изначально имеют ограниченные возможности хранения и анализа данных. Загрузка данных RA PLC в AWS открывает больше потенциальной пользы от данных.

Что такое AWS?

Amazon Web Services (AWS) — это платформа облачных вычислений, которая обеспечивает доставку ИТ-ресурсов и приложений по требованию через Интернет. Сюда входят базы данных, хранилище, аналитика, машинное обучение и многое другое — все это управляется как сервисы в облаке.

Некоторые ключевые преимущества использования AWS включают в себя:

  • Глобальная инфраструктура. Центры обработки данных AWS расположены по всему миру, поэтому вы можете быстро развертывать приложения для своих пользователей.
  • Гибкая масштабируемость. Сервисы можно масштабировать по требованию, чтобы справляться с пиками и колебаниями трафика.
  • Безопасность. AWS предоставляет широкий спектр услуг безопасности для защиты конфиденциальных данных.
  • Экономия средств. Платите только за используемые ресурсы, а не инвестируйте в локальные серверы.
  • Частые обновления. AWS постоянно расширяется за счет новых возможностей.

Загружая данные RA PLC в сервисы AWS, такие как S3, RDS, DynamoDB, EMR, QuickSight и другие, пользователи могут получать более глубокие знания и масштабироваться по мере необходимости. AWS также предлагает тесную интеграцию с платформами промышленных данных, такими как GE Predix, PTC ThingWorx и Siemens Mindsphere.

Что такое EtherNet/IP?

EtherNet/IP — это протокол промышленной сети, который обеспечивает связь в реальном времени между промышленными устройствами, такими как ПЛК, приводы, датчики и HMI. Он основан на стандартном оборудовании Ethernet и TCP/IP и обеспечивает гибкий метод передачи управляющих и информационных данных.

Ключевые возможности EtherNet/IP включают в себя:

  • Использование стандартных технологий Ethernet для обеспечения совместимости.
  • Бесшовная интеграция между устройствами производственного цеха и сетями более высокого уровня.
  • Службы обмена сообщениями для ввода-вывода, конфигурации, сигналов тревоги и многого другого.
  • Возможности как для управления в режиме реального времени, так и для обмена информационными сообщениями.
  • Код и функции общего промышленного протокола.
  • Пригодность для дискретных, технологических, пакетных систем, систем движения, безопасности и приводных систем.

EtherNet/IP выступает в качестве технологии, позволяющей собирать данные непосредственно из ПЛК RA и отправлять их в AWS. В среде AWS протокол EtherNet/IP может быть реализован различными способами для передачи данных ПЛК RA по сети.

Зачем собирать и загружать данные ПЛК RA в AWS?

Миграция данных RA PLC в облачные сервисы AWS дает множество преимуществ:

  • Консолидация данных. Объедините данные из нескольких сайтов и систем в одном месте. Разрушение “силосов” данных.
  • Улучшенная безопасность данных. Более надежная защита критически важных производственных данных. AWS предоставляет сложные средства контроля доступа пользователей, шифрования, резервного копирования и восстановления, а также инструменты кибербезопасности.
  • Улучшенная масштабируемость. AWS легко справляется с меняющимися объемами данных, потребностями в полосе пропускания и пользователями. Добавляйте возможности хранения и анализа по требованию.
  • Расширенная аналитика. Получите ценную информацию с помощью сервисов аналитики, бизнес-аналитики и машинного обучения AWS, используя исторические данные RA PLC.
  • Снижение затрат. Избегайте крупных капиталовложений в локальную ИТ-инфраструктуру. Платите только за то, что используете в облаке.
  • Новые возможности Интернета вещей. Откройте для себя периферийные вычисления, удаленный мониторинг, прогнозное обслуживание и другие варианты использования Интернета вещей, подключив ПЛК RA к сервисам AWS IoT.
  • Повышение эффективности. Оптимизируйте производственные процессы и использование активов на основе анализа данных ПЛК RA в облаке.
  • Расширенная интеграция. Используйте множество сторонних приложений и сервисов через облачную экосистему AWS.

Перенеся хранилище, обработку, визуализацию и анализ данных ПЛК RA в облако, производители могут получить более глубокое понимание операционной деятельности, одновременно сокращая затраты на ИТ.

Преимущества сбора и загрузки данных ПЛК RA в AWS

Сбор и загрузка данных RA PLC в AWS дает несколько преимуществ:

  • Повышенная видимость данных. Облачная агрегация данных обеспечивает видимость всех систем и местоположений в масштабе всего предприятия. Выявление корреляций данных между разрозненными источниками.
  • Гибкость. Пользователи могут получить доступ к данным в любое время и в любом месте через облако. API-интерфейсы обеспечивают простую интеграцию с другими приложениями и службами.
  • Простая масштабируемость. Начните с малого и масштабируйте хранилище, пропускную способность, аналитические возможности и пользователей по мере необходимости, избегая первоначальных инвестиций. Платите только за то, что используется.
  • Аварийное восстановление. Данные, загруженные на AWS, надежно резервируются в нескольких центрах обработки данных, что позволяет быстро восстанавливаться после сбоев.
  • Повышенная безопасность. AWS предлагает надежные инструменты и методы обеспечения безопасности корпоративного уровня для защиты производственных данных в облаке.
  • Экономия средств. Избегайте покупки дорогих локальных серверов и инфраструктуры центров обработки данных, используя вместо этого управляемые облачные сервисы.
  • Операционная аналитика. Инструменты анализа облачных данных выявляют скрытые факторы, влияющие на OEE, производительность, качество, безопасность и прибыльность.
  • Новые источники дохода. Монетизируйте данные RA PLC, используя аналитику AWS и машинное обучение для разработки дополнительных услуг.
  • Модернизация устаревших систем. Расширьте возможности и ценность устаревших ПЛК RA, а не заменяйте их.

Переход на сервисы AWS открывает возможности для оптимизации операций, разработки новых сервисов на основе данных и экономии затрат на ИТ.

Предварительные условия для сбора и загрузки данных ПЛК RA в AWS

Прежде чем внедрять облачную архитектуру данных AWS с ПЛК RA, необходимо реализовать несколько ключевых элементов:

  • ПЛК RA — существующие ПЛК Allen-Bradley или ControlLogix в сети ControlNet или Ethernet/IP.
  • Учетная запись AWS. Зарегистрируйте учетную запись AWS для доступа к таким сервисам, как S3, RDS, DynamoDB, EMR, QuickSight и другим.
  • Возможность подключения к AWS. Обеспечьте доступ к сети ПЛК RA к AWS через Интернет через SD-WAN или AWS Direct Connect.
  • Возможность EtherNet/IP. При необходимости добавьте возможность связи EtherNet/IP к ПЛК RA, используя дополнительные модули или обновляя встроенное ПО.
  • Управление пропускной способностью. Пропускная способность между сайтами и AWS должна соответствовать скорости генерации данных. При необходимости оптимизируйте подключение.
  • Безопасность данных. Установите безопасность данных, пользователей, роли, права и политики доступа для AWS. Включить шифрование.
  • Хранение данных. Выберите и настройте соответствующий сервис хранения данных AWS в зависимости от типов данных, объемов и потребностей в хранении.
  • Обработка данных. Выбирайте сервисы AWS для анализа данных, бизнес-аналитики (BI) и машинного обучения для внедрения в зависимости от сценариев использования.

При наличии соответствующих сред, инструментов и возможностей подключения данные RA PLC могут безопасно передаваться из промышленных активов в AWS для хранения, обработки и анализа в облаке.

Настройка среды

Чтобы включить загрузку данных ПЛК RA в AWS, необходимо правильно настроить исходную среду ПЛК и целевую облачную среду AWS. Это включает в себя настройку сети ПЛК, подключение к AWS, развертывание аппаратных и программных компонентов и многое другое.

Конфигурирование ПЛК RA

Со стороны ПЛК ключевые шаги включают в себя:

  • Включить EtherNet/IP. Для устаревших ПЛК добавьте модули связи EtherNet/IP, адаптеры или обновите встроенное ПО. Выбирайте оборудование, соответствующее потребностям в пропускной способности.
  • Выберите источники данных. Определите, какие теги ПЛК, регистры, файлы и т. д. будут предоставлять данные в AWS. Это обусловлено сценариями использования и требованиями аналитики.
  • Настроить теги. Определите любые новые теги, необходимые в логике ПЛК для представления значений данных, которые будут передаваться в облако.
  • Настройте обмен сообщениями. Установите соответствующие механизмы обмена сообщениями в ПЛК для передачи данных через EtherNet/IP на шлюз, подключающийся к AWS.
  • Включение безопасности. Внедрите элементы управления кибербезопасностью в ПЛК для защиты от уязвимостей и злонамеренных атак. Использовать методы “глубокой защиты”.

Правильная подготовка ПЛК RA обеспечивает надежное создание качественных данных для загрузки в AWS.

Настройка среды AWS

На стороне AWS ключевые шаги включают:

  • Создайте учетную запись AWS. Зарегистрируйте учетную запись пользователя с соответствующими разрешениями и политиками для необходимых сервисов.
  • Выберите хранилище данных. Выбирайте сервисы хранения данных AWS, такие как S3, RDS, DynamoDB, в зависимости от типов данных, объемов и потребностей запросов.
  • Настройте безопасность. Установите детальные элементы управления доступом пользователей, ролями, паролями, группами, VPN, шифрованием и т. д. для защиты данных.
  • Предоставление услуг. Развертывание необходимых сервисов AWS для предполагаемых случаев использования, таких как аналитика, машинное обучение, бизнес-аналитика и т. д.
  • Настройка сети. Обеспечьте безопасное VPN-соединение между сетью RA PLC и учетной записью AWS с помощью AWS Direct Connect или аналогичного сервиса.
  • Инструменты проверки. Проверьте возможности выбранных сервисов AWS, используя образцы данных ПЛК RA для хранения, обработки, визуализации и анализа.

Это подготавливает адаптированную безопасную среду AWS для получения, обработки и предоставления доступа к данным RA PLC с промышленного объекта.

Установка и настройка необходимого программного обеспечения

Чтобы соединить источники данных RA PLC с местом назначения в облаке AWS, необходимо внедрить соответствующее программное обеспечение:

  • EtherNet/IP SDK — комплект разработки программного обеспечения, позволяющий отправлять пакеты EtherNet/IP со шлюза на AWS.
  • AWS SDK — комплект разработки программного обеспечения, предоставляющий API для взаимодействия с сервисами AWS через шлюз.
  • Агент шлюза — программное обеспечение на пограничном шлюзе для решения задач интеграции EtherNet/IP и AWS SDK.
  • Приложение для сбора — приложение для извлечения нужных данных из ПЛК RA и их объединения в пакеты загрузки AWS.
  • Приложение хранилища — программное обеспечение для получения и хранения пакетов данных в выбранных сервисах AWS, таких как S3.

Правильная настройка и тестирование обеспечивают эффективную передачу данных ПЛК RA в облако. Рекомендуется регулярное обслуживание и установка исправлений программного обеспечения.

Сбор данных РА ПЛК

Существует несколько методов сбора данных из ПЛК Allen-Bradley и ControlLogix через EtherNet/IP для загрузки в AWS:

Различные методы сбора данных ПЛК RA

  • Теги ПЛК — теги чтения/записи, сопоставленные с ячейками памяти, содержащими нужные значения данных.
  • Инструкции сообщения — инструкции MSG считывают состояние элементов таблицы данных.
  • Встроенная база данных. Вызовы SQL извлекают значения данных из базы данных ПЛК.
  • Файлы журналов. Чтение последовательных файлов, в которых хранятся данные исторических тенденций.
  • Обмен сообщениями CIP. Отправка явных сообщений CIP для сбора данных из объектов ПЛК.
  • OPC UA — используйте унифицированную архитектуру OPC для сбора данных из ПЛК.
  • PlantPAx — используйте возможности распределенного управления системы PlantPAx.

Каждый подход имеет преимущества и недостатки в зависимости от пропускной способности, типов данных, частоты, объема и требований к интеграции.

Выбор правильного метода для ваших нужд

Факторы, определяющие выбор метода сбора данных, включают:

  • Типы данных. Некоторые методы лучше работают с данными в реальном времени, а не с историческими данными.
  • Пропускная способность. Определите необходимую частоту, размер пакета и пропускную способность сети.
  • Интеграция с ИТ. Выберите метод, который легко взаимодействует с AWS и другими системами.
  • Масштабируемость. Выберите метод, способный обрабатывать возросшую нагрузку данных в будущем.
  • Безопасность. Выберите метод, соответствующий практикам и политикам кибербезопасности.
  • Затраты. Сопоставьте затраты на оборудование и разработку с возможностями.

Проанализируйте варианты использования, профили данных, объемы и особенности сети, чтобы выбрать оптимальный метод сбора.

Настройка процесса сбора данных

После выбора метода сбора необходимо настроить процесс посредством:

  • Параметры агента. Установите агент шлюза в соответствии с оборудованием ПЛК, тегами, ограничениями, скоростями и т. д.
  • Настройка клиента AWS. Настройте AWS SDK с ключами доступа, регионом, конечными точками сервиса и т. д.
  • Настройка сбора данных. Настройте частоту сбора данных, размер пакета, буферы и т. д. для плавного потока данных.
  • Обработка ошибок. Включите соответствующее обнаружение, исправление ошибок, оповещения и ведение журнала.
  • Безопасность. Реализуйте надежный пользовательский доступ, шифрование данных, VPN, резервное копирование и другие меры безопасности.
  • Мониторинг. Отслеживайте показатели скорости сбора данных, задержек, узких мест и других проблем.
  • Обслуживание — периодические обновления программного обеспечения, проверки оборудования и оптимизация сбора данных.

Правильная конфигурация обеспечивает надежный, безопасный и эффективный сбор данных ПЛК RA для выбранной методологии.

Загрузка данных ПЛК RA в AWS

Данные ПЛК RA можно загрузить в AWS различными способами. Оптимальный подход зависит от типов данных, объемов, частоты, сетевой архитектуры и вариантов использования.

Различные методы загрузки данных ПЛК RA в AWS

  • S3 — Simple Storage Service предлагает высокомасштабируемое объектное хранилище.
  • RDS — служба реляционных баз данных предоставляет реляционные базы данных.
  • DynamoDB — управляемая служба базы данных NoSQL.
  • Kinesis — сервис потоковой передачи данных в реальном времени.
  • EMR — Elastic MapReduce для обработки больших данных.
  • SFTP — безопасная передача файлов по FTP в корзины S3.
  • Direct Connect — выделенное сетевое соединение между локальной средой и AWS.
  • Платформа Интернета вещей. Обработка загрузок со многих периферийных устройств.
  • Snowball Edge — физическое устройство передачи данных для перемещения локальных данных в облако.

Выбор правильного метода для ваших нужд

Факторы, влияющие на выбор лучшего метода загрузки данных, включают:

  • Структура данных — такой формат, как таблицы SQL, документы NoSQL, файлы журналов и т. д.
  • Объем — пропускная способность, необходимая для размера и частоты загрузки.
  • Потребности в обработке – требуется предварительная обработка данных до или после загрузки.
  • Политики безопасности — корпоративные политики, регулирующие передачу данных в облаке.
  • Сетевая архитектура. Состав существующей ИТ-инфраструктуры и требования к интеграции.
  • Стоимость — бюджет, доступный для расходов на передачу и хранение данных.
  • Соответствие — правила, применимые к загружаемым данным.

Анализ этих спецификаций показывает, какой подход или комбинация методов работает лучше всего.

Настройка процесса загрузки данных

Шаги для эффективной настройки выбранного процесса загрузки:

  • Настройка места назначения. Убедитесь, что целевой сервис AWS подготовлен и доступен.
  • Безопасность. Внедрите шифрование данных, VPN, контроль доступа и другие меры безопасности.
  • Оптимизация сети. При необходимости увеличьте пропускную способность или используйте ускорение для соответствия объемам данных.
  • Конфигурация программного обеспечения — установка и настройка SDK, драйверов и загрузка агентов/приложений для каждого направления.
  • Тестирование и отладка. Тщательно тестируйте передачу и устраняйте любые проблемы до полного устранения проблем.
  • Мониторинг. Отслеживайте скорость загрузки, задержки, сбои, узкие места и другие показатели.
  • Оповещения. Создавайте оповещения о проблемах, требующих расследования или вмешательства.
  • Техническое обслуживание. Выполняйте исправления программного обеспечения, обновления, резервное копирование и проверки оборудования по расписанию.

Правильная настройка всего рабочего процесса обеспечивает беспрепятственную загрузку данных ПЛК RA в выбранные сервисы AWS.

Хранение и управление данными

Данные RA PLC, загруженные в AWS, должны надлежащим образом управляться с помощью хранилищ данных, баз данных и других методов.

Различные варианты хранения и управления данными ПЛК RA в AWS

  • S3 — Simple Storage Service обеспечивает масштабируемое хранилище объектов с использованием сегментов.
  • RDS — служба реляционных баз данных управляет базами данных SQL.
  • DynamoDB — управляемая база данных NoSQL для хранилища значений ключа.
  • Redshift — хранилище данных для больших наборов данных и ETL.
  • EMR — Elastic MapReduce управляет обработкой больших данных.
  • Glacier — архивное хранилище с высокой задержкой извлечения.
  • Athena – бессерверный запрос к данным S3.
  • OpsHub — визуализируйте связи между разрозненными наборами данных.
  • MSK — управляемая потоковая передача для конвейеров приема Apache Kafka.

Выбор правильных вариантов для ваших нужд

Ключевые критерии выбора хранилища данных и управления ими AWS включают в себя:

    • Потребности в запросах: реляционные, NoSQL и объектные модели данных.
    • Политики хранения: требования к краткосрочному и долгосрочному хранению.
    • Стоимость. Сбалансируйте производительность и бюджет, используя многоуровневые варианты хранения.
    • Масштабируемость — способность справляться с резкими скачками объемов данных по мере роста потребностей.
    • Безопасность — встроенное шифрование, контроль доступа, возможности аудита.
    • Долговечность — уровни резервного копирования и избыточности данных.
    • Задержка — скорость получения данных и время ответа.
    • Простота использования – сложность администрирования и накладные расходы.

Выбирайте сервисы данных AWS с учетом критичности, объемов, потребностей в хранении и моделей использования данных RA PLC.

Настройка процесса хранения и управления данными

Шаги по реализации управления данными:

      • Выберите место(а) хранения. Определите, какая комбинация S3, RDS, DynamoDB и т. д. на основе профиля данных.
      • Настройте безопасность. Настройте надежные политики доступа пользователей, шифрования, резервного копирования и восстановления.
      • Проектирование базы данных. Для RDS и DynamoDB спроектируйте оптимальную схему и индексацию для запросов.
      • Установите конвейеры — создавайте рабочие процессы для преобразования, организации и загрузки данных.
      • Установите правила хранения. Определите политики истечения срока действия данных для переноса устаревших данных на более дешевые уровни.
      • Создавайте руководства для администраторов: документируйте политики, контроль доступа, обслуживание и процедуры.
      • Мониторинг использования. Отслеживайте потребление, производительность, потребности в масштабировании и возможности оптимизации.

Следование передовым практикам настройки хранения и управления данными позволяет максимально повысить ценность данных RA PLC на AWS.

Анализ и визуализация данных

После безопасного хранения в AWS данные RA PLC могут помочь получить ценную информацию с помощью аналитики, бизнес-аналитики (BI) и методов обработки данных.

Различные инструменты и сервисы для анализа и визуализации данных ПЛК RA в AWS

  • QuickSight — сервис бизнес-аналитики для информационных панелей и отчетности.
  • Athena – бессерверный SQL-запрос для данных S3.
  • EMR — управляемый кластер Hadoop для анализа больших данных.
  • Redshift – хранение данных и ETL в масштабе.
  • SageMaker — создавайте, обучайте и развертывайте модели машинного обучения.
  • Elasticsearch — поиск и анализ структурированных и неструктурированных данных.
  • Kibana — визуализируйте данные Elasticsearch с помощью диаграмм и графиков.
  • Quicksight — создавайте интерактивные информационные панели на основе различных источников данных.
  • Looker — включение анализа данных в приложения.

Выбор правильных инструментов и услуг для ваших нужд

Основные критерии отбора включают:

  • Уровень навыков — простота использования SQL по сравнению с возможностями кодирования.
  • Структура данных. Совместимость инструментов с форматами данных — реляционными, геопространственными и т. д.
  • Потребности в визуализации: диаграммы, графики, тепловые карты и другие способы представления данных.
  • Самообслуживание — возможность для нетехнических пользователей создавать запросы и отчеты.
  • Масштабируемость — большие наборы данных, высокая степень параллелизма и межрегиональные потребности.
  • Стоимость — платите только за фактически использованные для анализа ресурсы.
  • Безопасность — IAM, VPC, шифрование, маскирование данных и контроль доступа пользователей.

Согласуйте сервисы аналитики и визуализации AWS со сценариями использования, профилями пользователей и типами данных.

Настройка процесса анализа и визуализации данных

Шаги по внедрению аналитики AWS:

  • Выбор услуг — выберите QuickSight, Athena, EMR и т. д. на основе критериев.
  • Предоставление услуг. Настройте выбранные инструменты анализа данных AWS.
  • Импортируйте данные. Перенесите соответствующие наборы данных в аналитическую среду.
  • Данные модели. Структурируйте и оптимизируйте данные для достижения наилучшей производительности анализа.
  • Разработка показателей. Определите ключевые показатели эффективности, соответствующие целям.
  • Создавайте информационные панели. Создавайте полезные визуализации с помощью диаграмм, графиков и географических карт.
  • Установите самообслуживание. Включите специальные запросы, управляемые пользователем, без зависимости от ИТ-специалистов.
  • Применяйте модели машинного обучения. Подключите модели SageMaker, чтобы получить доступ к прогнозной информации.

Вдумчивое применение инструментов аналитики, бизнес-аналитики и машинного обучения AWS позволяет максимизировать ценность данных RA PLC.

Реальные примеры использования

Понимание того, как другие организации используют аналитику AWS для данных RA PLC, дает практические примеры применения:

Примеры использования данных RA PLC в AWS

  • Мониторинг OEE. Выявляйте потери, неэффективность и узкие места в производственных потоках в режиме реального времени.
  • Прогнозируемое обслуживание. Анализируйте данные датчиков для обнаружения аномалий и прогнозирования потребностей в обслуживании.
  • Использование активов. Оптимизируйте использование оборудования и планирование на основе данных времени выполнения.
  • Анализ качества. Свяжите производственные показатели с уровнем дефектов и отклонениями в качестве.
  • Управление энергопотреблением. Соотнесите тенденции потребления энергии с использованием оборудования.
  • Прослеживаемость. Свяжите каждый продукт или партию процесса с соответствующими операционными данными для аудита.
  • Имитационное моделирование. Применяйте EMR и SageMaker для улучшения проектов и логики управления.

Как данные RA PLC могут повысить эффективность, производительность и прибыльность

  • Сокращение дефектов. Корректируйте процессы на основе аналитических данных, чтобы свести к минимуму проблемы с качеством.
  • Минимизация отходов. Определите точки потерь, простоя или чрезмерной обработки, которые необходимо устранить.
  • Увеличение пропускной способности. Найдите узкие места в производстве и улучшите использование активов.
  • Сокращение отходов. Проанализируйте основные причины образования отходов, а затем предотвратите их.
  • Оптимизация энергопотребления — корректировка рабочих параметров оборудования на основе корреляций данных об энергопотреблении.
  • Экономия на обслуживании. Переход от профилактического обслуживания к прогнозному на основе реальных данных о производительности.
  • Повышение прибыльности. Увеличьте прибыль, используя данные RA PLC для определения повышения эффективности или доходов.

Расширенный анализ данных RA PLC открывает возможности для получения существенной операционной выгоды.

Советы по устранению неисправностей

Как и в любом сложном проекте интеграции ИТ/ОТ, при реализации архитектуры для сбора и загрузки данных ПЛК RA в AWS могут возникнуть проблемы.

Распространенные проблемы, которые могут возникнуть

  • Недостаточная пропускная способность — узкие места передачи данных.
  • Высокая задержка в сети — задержки или тайм-ауты передачи данных.
  • Проблемы с подключением ПЛК. Сбои связи между ПЛК и шлюзом.
  • Ограничения сервиса AWS: превышение выделенных ограничений мощности.
  • Несовместимость протокола — несоответствие тега ПЛК и типа данных AWS.
  • Неправильная обработка данных. Неправильный анализ, форматирование или манипуляция.
  • Дыры в безопасности — раскрытие данных из-за пробелов в средствах контроля доступа или шифрования.
  • Перерасход средств — непредвиденные расходы по ежемесячному счету AWS.

Как устранить неполадки

  • Увеличьте количество журналов — добавьте уровни журналирования отладки, чтобы увидеть рабочий процесс на уровне пакетов.
  • Проверка трафика. Используйте Wireshark для изучения необработанных двусторонних потоков данных.
  • Просмотр метрик: анализируйте метрики AWS CloudWatch на наличие отклонений.
  • Оценка ошибок. Выявляйте закономерности ошибок и исследуйте их основные причины в режиме онлайн.
  • Тестовые перестановки. Меняйте конфигурации и уровни нагрузки, чтобы выявить проблемы.
  • Моделирование рабочих процессов: моделируйте сквозные транзакции для выявления ограничений.
  • Включить оповещения — настройте уведомления для ключевых пороговых значений производительности.
  • Обратиться в службу поддержки. Обратитесь за помощью в службу поддержки AWS или сообщество пользователей Slack.

Методическое выявление коренных причин проблем приводит к их разрешению.

Резюме

Миграция данных RA PLC в AWS открывает для промышленных организаций новые ценные возможности использования облачных технологий. Выполнение шагов, описанных в этом руководстве, позволяет создать инфраструктуру для безопасного сбора данных из ПЛК Allen-Bradley и ControlLogix с использованием EtherNet/IP, эффективной передачи их в AWS, хранения их в управляемых базах данных, применения расширенной аналитики и машинного обучения для извлечения ценной информации и создавать визуализации дашбордов. Преимущества хранения данных в ПЛК включают большую доступность, масштабируемость, безопасность и более широкие аналитические возможности, которые в конечном итоге способствуют операционным улучшениям и стратегическим решениям с помощью подхода, основанного на данных. Тщательное планирование и настройка позволяют избежать ошибок и обеспечить успешное внедрение. Данные RA PLC на AWS формируют основу для использования облачных возможностей для максимизации операционной эффективности и интеллекта.

FAQs

Какие типы данных ПЛК RA можно собирать?

ПЛК RA содержат значения программы управления, показатели производства, состояния оборудования, измерения датчиков, сигналы тревоги, события, гистограммы, данные трендов, логические флаги и диагностику контроллера.

Каковы различные способы сбора данных ПЛК RA?

Чтение на основе тегов, инструкции сообщений, запросы к базе данных, доступ к файлам, явный обмен сообщениями, OPC UA и использование PlantPAx — это распространенные подходы к сбору данных ПЛК.

Какие существуют способы загрузки данных ПЛК RA в AWS?

Доступны варианты хранения объектов в S3, потоковая передача через Kinesis, реляционные базы данных, такие как RDS, базы данных NoSQL, такие как DynamoDB, передача SFTP, Direct Connect и устройства Snowball.

Каковы различные варианты хранения и управления данными RA PLC в AWS?

S3, RDS, DynamoDB, Redshift, EMR, Glacier, Athena, OpsHub и MSK предоставляют различные возможности управления объектами, файлами, реляционными данными, NoSQL, потоковой передачей и большими данными.

Какие существуют инструменты и сервисы для анализа и визуализации данных RA PLC в AWS?

QuickSight, Athena, EMR, Redshift, SageMaker, Elasticsearch, Kibana и Looker предлагают возможности аналитики, бизнес-аналитики и машинного обучения.

Каковы примеры того, как данные RA PLC используются в AWS?

Мониторинг OEE, профилактическое обслуживание, использование активов, оптимизация качества, управление энергопотреблением, отслеживаемость и имитационное моделирование являются распространенными вариантами использования.