CESMII的SMIP在试驾中大放异彩

数据管理：与供应商无关的新型软件在北卡罗来纳州展示了预测分析能力

在 CESMII 最近的一次与供应商无关的智能制造创新平台 (SMIP) 的演示中，项目合作伙伴首先帮助北卡罗来纳州立大学净水厂的管理人员摆脱困境并分析他们使用智能仪器收集的数据。

“自动化已经持续了 100 多年，”项目合作伙伴 ThinkIQ 的联合创始人 Niels Andersen 说。 “我们收集了大量数据，但使用的数据很少。数据没有意义，没有上下文，也没有以我们可以进行分析的方式组合在一起。”

该项目的其他关键部分包括确保所有数据收集设备具有完全限定的名称，使用图形数据库映射不同的关系，专注于一个标准（理想情况下是 OPC UA），确保不同的系统和协议可以相互通信，以及开发更好的设备虚拟模型。

最终结果将是一个 SMIP，它将智能制造部署标准化，并用可重复、与制造商无关、易于使用的平台取代自定义作业，使任何规模的制造工厂都能利用其所有数据。

CESMII（清洁能源智能制造创新研究所）计划在今年年底之前推出强大的 SMIP 1.0 版，CESMII 技术副总裁 Jonathan Wise 表示。

为了在北卡罗来纳州工厂进行预测分析——考虑到类似制造的环境——项目合作伙伴 ThinkIQ、Savigent、Seeq、Syspro、Semiotic Labs 和 Microsoft 专注于集成来自不同孤岛的多种技术并升级用于监测水质的 PC，系统集成商 Avid 的数字化转型总监 Tim Shope 说。

升级前，提取一周的历史数据等基本任务耗时过长。

接下来，ThinkIQ 团队和其他人部署了 Seeq 的分析引擎，从 OSISoft 中的可编程基础设施环境中提取实时数据，分析反渗透过滤器上的膜，使用 CESMII 的 SMIP 组合所有数据，并设置条件级别Shope 说，需要更换膜——这一操作将通过 Savigent 软件自动启动工作订单。

下一步是为高纯度水泵开发一个模型，这种泵对任务至关重要，以至于备用泵位于其旁边，以便在警报指示出现故障时快速、
NASCAR 式切换压力问题或其他问题，他说。

物联网传感器在机器学习系统中远程监控泵。几周后，它会学习泵的特征波形，以便检测泵是否按设计运行，或者是否开始出现机械或电气问题。

他说，新平台可以提前近四个月预测电机故障。

合作伙伴还给每个泵一个单独的名称。 “如果所有泵都标记为 Pump_01，我们就没有上下文，”Andersen 说。 “给出完整的名称并拥有各种各样的工具来提供意义至关重要。”

怀斯说，理想情况下，每台泵的命名方式应能识别机器名称、泵所在生产线的名称、工厂名称、制造泵的供应商。少数制造商提供完全合格的命名系统，但许多不提供。

他说，在 CESMII 项目的后期阶段，这种映射将是自动的。

北卡罗来纳州第一个获得 SMIP 的中心

CESMII 于 4 月在北卡罗来纳州启动了一个新的智能制造创新中心 (SMIC)。它是 CESMII 的四个 SMIC 中第一个具有 SMIP 分层的。其他三个中心分别位于加州大学洛杉矶分校、德克萨斯 A&M 和伦斯勒理工学院。

在 CESMII 最近的虚拟年会上，首席执行官 John Dyck 表示，他正在寻找更多的中芯国际，例如机器人、汽车、化工、钢铁和人工智能/机器学习等领域。

中芯国际的目标是将制造商、技术供应商、系统集成商和设备供应商与学术界联系起来，“展示和推动适用于美国所有制造业的研究和创新，”该公私合营组织表示。

SMIP 将是开放规范

Wise 说，CESMII 将把 SMIP 作为开放规范发布，以便任何供应商都可以使用它。

“如果这些想法被行业内的其他地方采用，我们就赢了。这需要一定程度的利他主义，一些制造商对此犹豫不决，因为他们不确定它是否会奏效，”他说。

Wise 补充说：“现在是向后代开放一种解决方案的时候了，这样我们就可以专注于其他问题。”

有问题的“空白”

Savigent 负责客户成功的高级副总裁 Mark Besser 表示，最大的挑战之一是“随着时间的推移，每个设施都将基础设施、系统、设备和工具融合在一起”。 “所有这些投资都是非常具体的，因为它们是在某个时间点解决问题或挑战。其中许多技术都是为解决这些问题而定制的。但是，当您放眼整个领域时，您会开始注意到这些技术之间存在的所有空白。”

在其他情况下，制造商可能希望集成来自不同供应商的技术，但不能，因为这些系统并非旨在与其他专有平台相结合。

Wise 表示，目标是在不超出预算或迫使制造商更换供应商的情况下，利用所有可用数据来提高效率和可靠性。

例如，如果制造商正在运行 A 公司的软件，并且想要 B 公司的能源监控解决方案，通常唯一的办法就是取出 A 公司的系统并安装 B 公司的系统。

Shope 补充说：“我们今天不能将所有供应商平台从我们的设施中剥离出来。我们需要到达那个与供应商无关的地方。”

目标是降低基础设施设置成本

Wise 说，数字工厂项目大约 70% 的成本用于自动化结构的硬接线、连接数据和创建基础设施。剩下的 30% 正在从这些数据中创造新价值，通常是通过开发应用程序。

但是很多时候，整个数字工厂的预算都花在了基础设施的建设上，而这远远早于开发应用程序来分析数据的项目就可以开始了。

Wise 说，借助 SMIP，CESMII 旨在降低 70% 的成本，以便制造商可以将预算集中在应用程序上以分析数据。

这种转变不会一下子发生。 “它不会是电灯开关，”肖普说。 “我们在美国有一个大型制造基地。这个系统需要在一段时间内迁移和采用。”