Intégration PLC-vers-Cloud sans couture : exploiter l'IoT pour la récupération de données en temps réel

L'intégration sans couture des composants IIoT incluant matériel IoT, logiciel et protocoles de communication s'est produite par étapes incrémentales pour les fabricants.

Les premiers systèmes d'automatisation industrielle étaient des capteurs basiques, interrupteurs de fin de course et autres dispositifs qui alimentaient les données directement vers une impression ou IHM où peu ou pas d'analyse était disponible. Les données devaient encore être entrées dans des plateformes logicielles autonomes au niveau gestion. Il y avait des problèmes d'interopérabilité entre logiciels simples et systèmes niveau entreprise et une limite à la vitesse et profondeur les systèmes pouvaient traiter les données pour consommation. La visualisation disponible était généralement limitée aux IHMs au niveau machine.

Depuis les années 1970, les systèmes d'automatisation industrielle ont souvent compté sur les PLCs. Les plateformes cloud ont avancé au point qu'elles sont conçues pour travailler avec ces PLCs sous protocoles standardisés. Les PLCs peuvent transférer des données vers la plateforme cloud. Les données sont analysées et délivrées aux systèmes et personnes pour améliorer la productivité, stimuler l'amélioration de processus, réduire le gaspillage et offrir des insights actionnables aux utilisateurs.

Le PLC et le Cloud : Qu'est-ce que c'est ?

Les PLCs et plateformes cloud sont deux pièces distinctes nécessaires pour les systèmes de surveillance d'usine et plateformes d'analytique IoT. Ils sont très différents en application et dépendent l'un de l'autre pour un système moderne d'automatisation et surveillance IIoT pour fonctionner. Comprendre leurs différences aidera les utilisateurs à comprendre comment envoyer des données du PLC vers le cloud.

Contrôleur Logique Programmable (PLC)

Les Contrôleurs Logiques Programmables, ou PLCs, ont été développés pour usage dans les systèmes d'automatisation. Les premiers modèles étaient capables de fonctionnalité de contrôle basique mais n'avaient pas de capacités analytiques ou computationnelles avancées.

Ils manquaient aussi de structures de données, utilisaient une programmation propriétaire qui devait être faite via portable au cabinet PLC, et étaient limités à un protocole de communication spécifique.

Ces limitations forçaient les départements IT à créer un système interne ad hoc de composants chevauchants, matériel et configuration de dispositif pour créer une approche personnalisée. Ces systèmes faits maison étaient ouverts aux brèches de sécurité, chers à maintenir, et avaient peu de connectivité IoT. Ils étaient généralement hors de portée pour de nombreuses petites entreprises où les ressources en capital et compétences étaient rares.

Les PLCs actuels peuvent accepter les protocoles OT et IT. La plupart ont une sécurité intégrée ou peuvent être sécurisés comme partie d'une plateforme IIoT intégrée. Avec les avancées en capacités, les PLCs ont aussi été habilités comme dispositifs edge qui aident à移 les données OT vers la sphère IT, résidant le plus communément dans une plateforme cloud.

Un Type1 Light S - PUM11 CPU de Toshiba. [Source]

Le Cloud

L'explosion de données résultant des dispositifs edge, avancées en PLCs, technologie IoT et autres dispositifs d'acquisition de données présente une opportunité de rassembler des données et les exploiter pour une valeur pas précédemment disponible. Cependant, le coût d'ajout de serveurs physiques, les maintenir et les garder sécurisés pourrait submerger de nombreuses entreprises.

Le cloud représente le concept de stockage de données décentralisé et accès via internet. Au lieu de gérer les données d'entreprise dans un serveur sur site, les données peuvent être streamées vers le cloud depuis multiples sources et stockées à distance. Les entreprises peuvent aussi accéder à des plateformes d'analytique avancée et services pas disponibles quand hébergées en interne.

Les données sont stockées, nettoyées, organisées et analysées via une connexion internet avec le cloud. Les données retournées (sous forme d'insights, métriques calculées, visualisations, ou simplement données brutes uniformes) sont délivrées via internet à un terminal, portable, tablette ou IHM niveau machine.

En savoir plus : Guide du fabricant sur le Cloud Computing

Pourquoi est-il nécessaire d'utiliser une solution basée sur le Cloud ?

Le volume de données généré par les dispositifs au point de génération peut submerger les IT traditionnels et serveurs internes. Les entreprises qui essaient de maintenir les systèmes traditionnels rateront des opportunités, perdront des données, ou seront incapables d'analyser adéquatement les données pour usage parce qu'elles ne peuvent pas toutes les stocker de façon rentable.

Avec de plus en plus d'équipement manufacturier étant embarqué avec technologie IIoT et PLCs avancés, cela présente un problème compétitif qui est à la fois pratique et financier. PLC et plateformes cloud ont du sens business.

Utiliser le cloud donne aux entreprises accès à des mises à jour logicielles immédiates, réduit significativement les coûts d'infrastructure IT et maintenance chers, et donne aux fabricants accès à l'analytique avancée et algorithmes d'apprentissage automatique pilotés par IA.

Les solutions de données cloud, comme la Plateforme IoT Industrielle MachineMetrics, offrent aux fabricants des bénéfices significatifs qui améliorent de multiples domaines de leur business, que vous soyez sur le terrain d'usine ou à la maison.

PLC vers Cloud : Comment lire les données depuis un PLC

L'envoi et mise à jour de données dans le cloud se fait en implémentant soit un protocole standardisé, soit en utilisant un adaptateur cloud. Cette transmission est cruciale pour accéder aux données et contrôle convivial depuis multiples sources comme IHMs, PC, portables et tablettes.

Implémenter un protocole standardisé

Le protocole cloud le plus commun est MQTT. MQTT transfère des messages aller-retour entre dispositifs et est approprié pour l'accès distant sur bande passante limitée. Il tourne communément avec TCP/IP mais peut tourner sur toute connexion bi-directionnelle structurée.

Le protocole MQTT permet la communication entre un capteur ou collection de capteurs (clients MQTT) et un broker MQTT. Le broker agit comme un contrôleur de trafic, recevant tous les messages et les routant vers la bonne destination – comme un autre client MQTT, un dispositif edge computing, ou le cloud.

L'avantage d'utiliser un protocole standardisé comme MQTT est qu'il est bien connu, structuré, et permet un mouvement simple vers le cloud. Cependant, configurer les PLCs pour MQTT est délicat, et les données peuvent être perdues si une connexion échoue.

Utiliser un adaptateur cloud

Dans de nombreux types d'automatisation d'usine, la communication sur protocoles fieldbus locaux comme Modbus, BACnet et beaucoup d'autres requiert une passerelle IIoT. Ils ne sont pas construits pour la communication cloud directe, et ouvrir un port de communication direct créerait des risques de sécurité.

Un adaptateur cloud collecte toutes les données sur site avant de les transférer vers le cloud. Une fois la connexion cloud établie, les données sont adéquatement chiffrées et envoyées. Contrairement à une connexion perdue utilisant le protocole MQTT, un adaptateur cloud tamponne les données pour qu'elles puissent être récupérées si nécessaire.

Étapes pour envoyer des données d'un PLC vers le Cloud

La valeur des données en temps réel en fabrication est énorme. Analyser les données dans une plateforme cloud en utilisant une plateforme de données machine avancée comme MachineMetrics délivre des insights actionnables et plus de valeur. Cependant, obtenir des données de nombreux dispositifs et PLCs vers le cloud, et assurer qu'elles sont standardisées, est crucial pour que les plateformes basées cloud fonctionnent.

Sans une solution comme MachineMetrics qui peut permettre la connectivité machine, capteur et PLC, ce processus devra être complété (et maintenu) manuellement. Vous pouvez prendre plusieurs étapes pour assurer que les données des PLCs sont délivrées à la plateforme cloud correctement. Ces étapes incluent :

1. Créer des tags pour les données PLC

Les données collectées depuis les PLCs doivent être stratégiquement définies. Cette stratégie inclut la création de tags pour quelles données sont collectées et stockées. Ces tags peuvent inclure des entrées de capteurs pour température, humidité ou autres conditions ambiantes, incluant usage de puissance ou données vibratoires pour maintenance.

MachineMetrics peut conduire une analyse avancée de données générées à travers l'équipement, permettant la surveillance machine ou pilotant des cas d'usage avancés comme la maintenance prédictive.

Savoir quels tags utiliser aidera à délivrer des données pertinentes qui peuvent être transformées en action par systèmes, interaction humaine ou autres processus automatisés.

2. Préparer les outils système requis

La communication PLC vers cloud dans un système IIoT requiert une connexion internet. L'accès internet doit être robuste et piloté par des routeurs capables de gérer une large gamme d'adresses IP. C'est aussi essentiel d'évaluer la connectivité Ethernet car certains dispositifs ont cette connectivité tandis que d'autres peuvent nécessiter une passerelle edge.

Une plateforme IoT Industrielle est nécessaire pour analyser et délivrer des insights aux utilisateurs une fois que les données commencent à affluer. La plateforme et dispositifs MachineMetrics fonctionnent out of the box, permettant l'analytique de données rapidement après démarrage.

3. Installer la passerelle IoT PLC

MachineMetrics peut connecter et commencer à collecter des données depuis PLCs et autres dispositifs en minutes. Les entreprises peuvent configurer leur passerelle IoT industrielle sur internet et ajouter le routeur approprié promptement.

Sans une solution de connectivité comme MachineMetrics, les tags de données devraient être mappés manuellement pour standardiser les données d'équipement. Le dispositif edge MachineMetrics rend cela bien plus facile grâce au logiciel sur le dispositif.

Les PLCs peuvent être accédés via le logiciel PLC ou en pingant le système pour utiliser une connexion VPN. Une fois connecté, la configuration de données est maintenant possible pour le PLC. MachineMetrics offre flexibilité système et permet connexion sur EtherNet, Wi-Fi et cellulaire, donc l'accès aux données PLC est possible en utilisant multiples méthodes.

4. Configurer un protocole de données PLC

Les PLCs requièrent des protocoles spécifiques pour collecter des données. Ces protocoles incluent les variables à collecter et où ces variables résident.

Le PLC doit d'abord être configuré en utilisant les instructions de programmation du fabricant. Ils peuvent aussi être programmés via le routeur de la plateforme IoT. Après configuration, l'adresse de chaque PLC est ajoutée, et les variables sont sélectionnées pour les données que le PLC surveillera et collectera.

5. Configurer variables et tags

À ce stade, les données ont été définies et la connectivité a été testée. Les variables peuvent être ajoutées pour chaque PLC, et les tags peuvent désigner comment chaque variable sera loggée. Les tags peuvent être basés sur le temps pour déclencher l'action comme nécessaire, et ils peuvent aussi être basés sur changement de condition au niveau machine. Ils peuvent aussi être déclenchés basés sur l'information délivrée à eux via un broker MQTT depuis un autre PLC.

6. Créer des tableaux de bord PLC

MachineMetrics offre une visualisation riche et des tableaux de bord dynamiques en temps réel. Les affichages de production prêts à l'emploi peuvent être temps réel ou historiques et permettre la visibilité dans les métriques les plus importantes d'une usine.

La plateforme MachineMetrics inclut aussi la capacité pour la contextualisation opérateur et entrée directe au niveau machine. Beaucoup d'apps MachineMetrics peuvent être configurées et personnalisées out of the box pour délivrer une expérience sur mesure en peu de temps.

7. Surveillance en temps réel et alertes proactives

Il n'y a pas de substitut pour la surveillance en temps réel par une plateforme IoT basée cloud. Les données reçues des PLCs et autres dispositifs sont analysées et des insights sont délivrés, offrant des alertes proactives. Celles-ci peuvent indiquer arrêts machine, problèmes imminents, manque de matière, et plus. Parce que ces alertes sont basées sur le statut machine actuel, opérateurs et techniciens peuvent agir vite pour réduire temps d'arrêt et gaspillage. Les gestionnaires ont aussi accès à des données qui reflètent le statut temps réel du terrain de production.

Connecter plusieurs dispositifs à un Cloud unique

Installer un adaptateur

Les plateformes IIoT peuvent gérer des données de nombreux dispositifs simultanément. Mais comment obtenir des données de plusieurs dispositifs différents utilisant différents protocoles ? Un exemple serait l'utilisation d'un adaptateur cloud comme Raspberry PI.

Raspberry PI est un minuscule ordinateur carte de crédit qui peut être branché dans un cabinet d'enceinte et programmé pour agir comme un adaptateur cloud pour accepter des protocoles de communication de plusieurs PCs. Sa petite taille, faible puissance et simplicité de programmation aident à combler le gap entre PLCs et plateformes cloud IIoT.

Gardez à l'esprit : Une solution comme celle-ci sera incroyablement gourmande en ressources à construire et maintenir manuellement. C'est pourquoi automatiser la connectivité et collecte de données à travers tout l'équipement est si important. Sélectionner la bonne solution de collecte de données machine crée une fondation pour l'amélioration continue sur laquelle non seulement des équipes entières peuvent compter, mais aussi tous les autres systèmes manufacturiers, de GMAO à ERP.

Collecter les données locales

Une fois l'adaptateur cloud installé, chaque PLC utilisant un protocole différent devra être connecté en utilisant l'interface web du fournisseur de service cloud. Toute plateforme commerciale IIoT fournira une interface web via accès internet. OPC UA est un standard populaire parce qu'il fonctionne bien avec dispositifs qui supportent PLCs avec protocoles propriétaires.

OPC UA est utilisé plus souvent que OPC DA parce que OPC DA est moins sécurisé, ne permet pas la génération d'alarmes, et ne traite que des données temps réel. En contraste, OPC UA permet l'accès aux sources de données historiques et la capacité de définir et déclencher des alarmes.

Concevoir la visualisation de données

Une fois la collecte de données locales activée, les variables PLC peuvent être ajoutées aux tableaux de bord. Une fois ajoutées, elles apparaîtront sur les dispositifs de visualisation disponibles comme IHMs et seront incluses dans les données analysées going forward.

Utiliser MachineMetrics pour collecter et analyser les données PLC

La communication PLC vers cloud est une partie vitale de ce qui permet à l'IIoT de délivrer de la valeur. MachineMetrics offre une solution cloud puissante, flexible, agile pour transformer les données PLC en insights actionnables qui améliorent le contrôle de processus, baissent les coûts et augmentent l'efficacité. Connectez facilement machines, capteurs et PLCs pour extraire des données de production précieuses pour que personnes et systèmes puissent prendre de meilleures décisions, plus rapides.

Commencez à mettre vos données PLC et machine au travail avec MachineMetrics. Vous voulez voir ça en action ?

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