NOWE TECHNOLOGIE W STRATEGII PREDYKCYJNEJ

 

Rys. 3. Nowe technologie w predykcyjnym utrzymaniu ruchu

Aby wdrożyć podejście predykcyjne, oprócz opomiarowania monitorowanych obiektów trzeba mieć możliwość transmisji wyników odczytów z czujników. Stają się one przeważnie użyteczne dopiero po przeanalizowaniu, na przykład prześledzeniu zależności między nimi, wyszukaniu podobieństw, dopasowaniu do wzorca.

Nie jest to prostym zadaniem, szczególnie że przygotowanie prognozy wymaga wyciągnięcia wniosków o przyszłym stanie na podstawie aktualnych oraz ewentualnie archiwalnych informacji. Dlatego potrzebne są specjalne narzędzia analityczne.

W typowym systemie predykcyjnym wyróżnia się zatem część sprzętową oraz część programową. Przewiduje się, że nowe technologie znacząco rozszerzą możliwości obu. Są potrzebne, ponieważ ilość danych do przetworzenia, wymagana szybkość analizy oraz stopień jej skomplikowania stale rosną. Tymczasem lokalne implementacje w oparciu o systemy SCADA, MES czy ERP i narzędzia analityczne bazujące na statystyce stopniowo osiągają kres swoich możliwości.

Wśród najbardziej obiecujących nowych technologii wymienia się tytułowy Internet Rzeczy, który wypełnia lukę między starszym sprzętem przemysłowym i infrastrukturą a takimi nowinkami, jak chmura obliczeniowa i techniki przetwarzania dużych zbiorów danych (Big Data) wykorzystujące sztuczną inteligencję. Stanowią one trzon koncepcji Przemysłu 4.0.

CZUJNIKI I KOMUNIKACJA W SIECIACH IOT

Na część sprzętową składają się czujniki i moduły komunikacyjne. W zakresie jej realizacji stosuje się różne podejścia. Coraz popularniejsze są smart sensory. Stanowią one zintegrowane jednostki zawierające element pomiarowy, blok wstępnego przetwarzania wyników pomiarów oraz nadajnik wysyłający odczyty do jednostki nadrzędnej. Są w nie wyposażane nowe urządzenia, które dzięki temu są fabrycznie przygotowane do podłączenia do sieci Internetu Rzeczy. Starsze natomiast wyposaża się w specjalne moduły pomiarowo-komunikacyjne.

W zakresie metod łączności dostępnych jest wiele rozwiązań. Podstawowa klasyfikacja wprowadza ich podział na przewodowe i bezprzewodowe. Zaletą drugich jest łatwość i przeważnie niższy koszt wdrożenia, dzięki możliwości zorganizowania sieci przy minimalnej ingerencji w otoczenie oraz jej doprowadzenia w miejsca trudno dostępne.

W zakresie typu sieci bezprzewodowej wybór jest szerszy. Coraz większą popularność zyskują na przykład sieci LPWAN (Low Power Wide Area Networks). Ich najważniejsze cechy to: duży zasięg transmisji (do kilku kilometrów), mała przepływność, niski pobór mocy i prostota obniżająca koszt realizacji. Są one pożądane m.in. w przypadku czujników zasilanych bateryjnie wbudowywanych na przykład w elementy infrastruktury, do których dostęp jest utrudniony. Przykładami sieci LPWAN są działające w nielicencjonowanym paśmie częstotliwości LoRa oraz SigFox.

JAKIE CECHY SIECI SĄ ISTOTNE?

Z kolei operatorzy sieci komórkowych, wychodząc naprzeciw rosnącym potrzebom w dziedzinie Internetu Rzeczy, w tym jego przemysłowej wersji, rozwijają dwa nowe standardy sieci LPWAN. Są to: LTE-M, który wyróżnia szybkość transmisji (około 1 Mb/s), zasięg, możliwość transmisji głosu, energooszczędność (10 lat pracy urządzenia na jednej baterii) oraz Narrowband-IoT (NB-IoT).

Ten drugi zapewnia porównywalnie niskie zużycie energii, obsługę dużej liczby połączeń przypadających na jedną stację bazową i bardzo dobry zasięg w pomieszczeniach, w sieciach NB-IoT zagwarantowana jest bowiem łączność przy sygnale ze stacji bazowej na poziomie aż o 20 dB niższym niż w sieciach 2G.

Czujniki oprócz tego często pracują w sieciach ZigBee, które charakteryzuje: mały pobór energii, niewielkie przepływności (do 250 kb/s) i zasięg między węzłami do 100 metrów. Z kolei lokalne sieci Internetu Rzeczy, na przykład w obrębie fabryki, w których niskie zużycie energii ani duży zasięg nie są priorytetami, opierają się na standardzie Wi-Fi. W sieciach przewodowych natomiast dominuje Ethernet. Żeby wybrać najlepsze rozwiązanie, należy zestawić ze sobą cechy sieci oraz wymagania danego zastosowania.

Najważniejszymi z nich są: zasięg - na przykład krótki pozwala na terytorialne ograniczenie dostępu do sieci, co jest przydatne ze względów bezpieczeństwa, szybkość transmisji, ilość przesyłanych danych - należy unikać sytuacji, w których dane kontrolne zajmowałyby więcej miejsca w ramce niż główna informacja (na przykład wynik pomiaru), gdyż taka nieefektywność spowalnia transmisję i sytuacji odwrotnych, gdy dane trzeba dzielić na części przesyłane oddzielnie, co z kolei jest przyczyną opóźnień, bezpieczeństwo komunikacji, pobór mocy, interoperacyjność i skalowalność (możliwość powiększania sieci o kolejne węzły bez pogarszania się dotychczasowej jakości transmisji).