DiVE FactoryTrend per Siemens MindSphere

Oggi i reparti di produzione utilizzano una miriade di sistemi software e macchine. L'importanza di monitorare le linee di produzione e raccogliere dati intelligenti da queste risorse è fondamentale, ma sono ancora in tanti ad avere a che fare con software obsoleti, inefficaci e sviluppati internamente. DiVE FactoryTrend fa parte della suite DiVE di Engineering progettata per la raccolta e l’analisi dei dati dello stabilimento produttivo ed è l’applicazione gratuita per Siemens MindSphere, che fornisce un monitoraggio delle macchine in tempo reale e una raccolta di dati intelligente per un’analisi delle prestazioni accurata e affidabile. Lo strumento è leggero, semplice da usare e da configurare e potente allo stesso tempo.

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Oggi i reparti di produzione utilizzano una miriade di sistemi software e macchine. L'importanza di monitorare le linee di produzione e raccogliere dati intelligenti da queste risorse è fondamentale, ma sono ancora in tanti ad avere a che fare con software obsoleti, inefficaci e sviluppati internamente.

DiVE FactoryTrend fa parte della suite DiVE di Engineering progettata per la raccolta e l’analisi dei dati dello stabilimento produttivo ed è l’applicazione gratuita per Siemens MindSphere, che fornisce un monitoraggio delle macchine in tempo reale e una raccolta di dati intelligente per un’analisi delle prestazioni accurata e affidabile. Lo strumento è leggero, semplice da usare e da configurare e potente allo stesso tempo.

Nella schermata ‘Plant Model’ (Modello dell’impianto) possiamo definire un modello dell’impianto che rappresenta le macchine che ci interessa monitorare. Consigliamo agli utenti di creare i modelli di impianto in conformità allo standard ISA-95. Qui possiamo vedere un impianto che ha 1 area. L’area ha 1 linea e la linea contiene 4 macchinari. 1 convogliatore alimenta 3 delle macchine. Possiamo anche aggiungere facilmente un nuovo asset. Durante la creazione di un nuovo macchinario possiamo selezionare i contatori e i campi contestuali associati a tale asset. I contatori e i campi contestuali sono definiti nelle schermate che vedremo più avanti.

La schermata ‘Time Model’ (Modello di tempo) rappresenta e mostra gli intervalli di tempo nell’ambito di una giornata di produzione. Ogni intervallo rappresenta una categoria di tempo.

La schermata ‘Reason Tree’ (Albero delle ragioni) rappresenta l’organizzazione gerarchica degli stati della macchina combinati con le categorie di tempo. In questo modo stiamo definendo quali stati rappresentano il fatto che la macchina è in funzione, in stato di inattività non programmato, in stato di inattività programmato, ecc.

La schermata ‘Counters’ (Contatori) ci consente di definire il tipo di contatori che andremo ad associare al macchinario. Durante la creazione di un nuovo contatore possiamo definire il nome, la soglia, l’unità di misura e l’ampiezza.

La schermata ‘States’ (Stati) elenca tutti i possibili stati che un macchinario può assumere. Durante la creazione di un nuovo stato possiamo definire il nome, il colore e il valore grezzo.

Nella schermata ‘Context Fields’ (Campi contestuali) possiamo definire i campi contestuali che possono essere associati al macchinario. Ciò ci aiuterà nel tentativo di comprendere il contesto del macchinario quando si verifica un’interruzione nel normale funzionamento.

L’efficacia di DiVE FactoryTrend risiede nel suo editor di formule flessibile, che consente all’utente finale di definire facilmente nuovi KPI. Nella schermata “Formulae” (Formule) possiamo definire formule e KPI. Qui possiamo creare un nuovo KPI e assegnargli un nome, unità di misura e colore. Possiamo quindi definire tale KPI utilizzando le voci definite all’interno dell’applicazione. Per esempio la formula può essere la combinazione di Reason tree times, Counters, Context fields e altri parametri rilevanti. Qui mostriamo come abbiamo definito Availability (Disponibilità) e OEE (Overall Equipment Effectiveness, efficacia totale di un impianto).

Se torniamo al nostro Plant Model Configurator (Configuratore del modello dell’impianto), possiamo vedere che ciascuna macchina sta puntando ad un asset e aspetto MindSphere ‘Machine1L1’. Inoltre possiamo definire punti dati contenuti in tale aspetto. Qui possiamo vedere il punto dati ‘State’. Quindi associamo il contatore ‘Good’ (Buono) al punto dati MS ‘Good’. Associamo due contatori e due campi contestuali. In quest’altra scheda del browser ho precaricato il MindSphere Fleet manager, nel quale mostro l’aspetto Machine1L1 e i punti dati ad esso associati.

Ora passiamo alla parte ‘Analytics’ (Analitica) dell’applicazione. Nella schermata ‘Analytics’ possiamo selezionare quale macchinario vogliamo monitorare. In questo caso abbiamo 4 macchine. In alto nella nostra interfaccia abbiamo un diagramma di Gantt, che rappresenta l’evoluzione degli stati per le macchine monitorate, con i colori che abbiamo definito per ciascuno stato. L’arco di tempo di questo Gantt inizia da quando carichiamo la pagina al momento attuale.

Sotto il diagramma di Gantt si vede una tabella che mostra le informazioni relative a State, Counters, Context fields e KPI con il proprio valore in tempo reale. Se la visualizzazione in forma di tabella non è sufficiente, possiamo scegliere di rappresentare i KPI sotto forma di indicatori di livello o diagrammi a barre.

Creiamo un nuovo KPI che rappresenta i pezzi totali prodotti da ciascuna macchina. Per fare ciò, possiamo spostarci nella pagina “Formulae” e creare una nuova formula. Per definire tale KPI, dobbiamo solo aggiungere il parametro del contatore ‘Good’ e il parametro del contatore ‘Bad’ (Insoddisfacente), quindi salvare la formula. Se torniamo alla schermata ‘Analytics’, possiamo vedere il nostro nuovo KPI già visualizzato per ciascun macchinario nel diagramma a barre. Ogni macchina nel vostro reparto di produzione detiene una grande quantità di dati. Siemens MindSphere è il sistema operativo basato su cloud che vi permette di raccoglierli e proteggerli. DiVE FactoryTrend è l’applicazione gratuita di Engineering Industries eXcellence che vi consente di analizzare, valutare e visualizzare tali dati in modo intelligente e in tempo reale, aiutando le aziende di produzione a migliorare il processo decisionale, i processi e i risultati di produzione in modo economicamente vantaggioso. Scrivici a info@indx.com o visita www.engusa.com per saperne di più.