Descripción general

Manufacturing Data Engine (MDE) es una solución de extremo a extremo que brinda conectividad escalable y sin inconvenientes entre la planta de fabricación y la nube, en combinación con Manufacturing Connect (MC).

El MDE proporciona un conjunto preconfigurado de infraestructura Google Cloud sin código que puede ingerir, procesar y almacenar datos de dispositivos industriales en la nube según la configuración del usuario. Una vez que la máquina y los datos procesados están disponibles en Google Cloud, es posible usar herramientas y tecnologías de Google Cloud para extraer valor de esos datos.

Tradicionalmente, la adquisición de datos industriales ha sido un proceso de alta complejidad y costo que agrega tiempo y costos innecesarios a cualquier caso de uso de administración de información industrial basado en la nube. MDE es una solución flexible que hace que ese proceso sea más corto, eficiente y predecible.

MDE controla la necesidad integral de ingerir, contextualizar, almacenar y usar datos de fábrica en la nube. Junto con Manufacturing Connect (MC), también se extiende directamente a la fuente de datos: las máquinas y los sistemas de la planta de producción, en todos los estándares de proveedores de automatización.

MDE se entrega como una solución empaquetada. Una secuencia de comandos implementa todos los componentes requeridos y el código de integración en tu proyecto deGoogle Cloud . Esto te brinda la máxima flexibilidad para modificar y extender la arquitectura según tus necesidades.

Soluciones para la industria de la fabricación

MDE es un componente principal dentro de un conjunto de soluciones de fabricación interconectadas. Si bien algunos otros componentes pueden funcionar de forma independiente, su verdadero poder radica en su integración. Estos componentes trabajan en conjunto para crear una plataforma integral de datos de fabricación. Los datos se recopilan, procesan, analizan y utilizan para generar estadísticas y mejorar el rendimiento operativo.

Descripción general de las soluciones para la industria de la fabricación

El paquete integral se compone de componentes creados por Google y componentes creados por Litmus Automation exclusivamente para Google.

  • Manufacturing Data Engine: Sirve como la capa de adquisición, transformación y almacenamiento del paquete. MDE proporciona un data lake seguro, eficiente y confiable que contiene toda la información de fabricación, y actúa como un centro de datos para que todos los casos de uso se conecten y accedan a la información de fabricación.

  • Manufacturing Connect (MC): Es un componente de Cloud que permite administrar de forma remota todas las instancias de Manufacturing Connect Edge (MCe). También actúa como una interfaz web para la configuración de la solución de MDE. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de MC (se abre en una pestaña nueva).

  • Borde de Manufacturing Connect (MCe): Es una puerta de enlace de borde a nube capaz de traducir más de 270 protocolos de comunicación industrial en mensajes de Pub/Sub estandarizados. Las funciones adicionales incluyen capacidades de procesamiento y almacenamiento en el borde. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de MCe (se abre en una pestaña nueva).

  • Manufacturing Analytics and Insights: Es una integración prediseñada de LookerML con MDE. Permite usar Looker de inmediato como herramienta de IE para explorar y analizar los datos de la fábrica de MDE.

  • Detección de anomalías en máquinas: Se basa en la API de Time Series Insights.

  • Visual Inspection AI: Es una solución perimetral basada en la API de Cloud Vision.

Los componentes del paquete de fabricación están diseñados para funcionar en conjunto sin problemas. Comparten una configuración común y son interoperables semánticamente, lo que garantiza un flujo de datos fluido y un comportamiento coherente en toda la suite. Sin embargo, también tienes la flexibilidad de usar estos componentes de forma individual según tus necesidades específicas.

El MDE y el resto de los componentes son configurables. Los usuarios pueden definir sus requisitos de datos específicos, y el sistema se ajusta a esas especificaciones sin necesidad de modificar el código subyacente de la solución. La configuración se puede actualizar con la interfaz de usuario del MC, la interfaz web independiente del MDE o la API de configuración del MDE.

Ventajas clave

Estos son algunos de los beneficios clave del MDE:

  • Tiempo de obtención de valor: Implementación rápida en entornos Google Cloudestándar La conectividad de la máquina (si aún no está configurada) también se puede establecer rápidamente con MC.
  • Escalabilidad: Es útil desde las pruebas de concepto (PoC) hasta las implementaciones empresariales globales en cientos de fábricas.
  • Eficiencia: Al capturar los datos una vez en MDE como una "capa de abstracción de fábrica", todos los casos de uso se pueden controlar desde MDE. El control detallado sobre el almacenamiento y el procesamiento permite configuraciones rentables.
  • Flexibilidad total: Puede funcionar con cualquier pila perimetral. Solo requiere que los datos lleguen a Pub/Sub directamente o a través del puente de Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), con analizadores de definición personalizados para asignar esquemas de datos entrantes al estándar de MDE.
  • Adaptabilidad: Como MDE se implementa por completo en tu propio proyecto de inquilino de Google Cloud , todos los componentes de MDE (como Pub/Sub, Dataflow y BigQuery) son transparentes y se pueden usar como si hubieras creado la plataforma por tu cuenta.
  • Propiedad: Dado que todos los componentes de MDE se implementan en tuGoogle Cloud proyecto de arrendatario, mantienes el control total sobre tus datos y su procesamiento.
  • Extensibilidad: Todas las integraciones de Google Cloud (como los conectores de BigQuery) se pueden usar con MDE de forma predeterminada. También puedes habilitar extensiones específicas del MDE para casos de uso específicos (creadas por Google o socios) y crear las tuyas propias.
  • Rentable: No hay costos adicionales por usar MDE. Solo pagas por tu consumo de nube, que comienza con un nivel mínimo para las PoC. Sin embargo, ten en cuenta que usar MC genera un costo adicional. Para obtener más información, consulta MC Cloud Marketplace.

Casos de uso

La planificación de la producción, el seguimiento de pedidos, el progreso y el control de parámetros de procesos son casos de uso que suelen cubrir los sistemas de automatización. Buscamos complementar y potenciar estos sistemas, no reemplazarlos. Con Google Cloud puedes obtener nuevas estadísticas valiosas que se pueden incorporar a tus sistemas de automatización existentes, como SCADA, lo que te permite tomar medidas y mejorar el OEE y otros KPI importantes.

En lo que respecta a los sistemas de ejecución de fabricación (MES), las empresas tienen diferentes enfoques. Algunas empresas se quedan con su MES local existente, mientras que otras se están pasando a soluciones basadas en la nube. MDE es una base sólida para implementar rápidamente las funciones clave del MES si es necesario.

Los casos de uso que habilita el MDE se dividen principalmente en tres categorías:

  • Casos de uso analíticos: Combina MDE con productos de análisis de datos para generar informes, calcular KPI y crear paneles en tiempo real con los datos transmitidos desde la planta de producción. Google Cloud
  • Casos de uso del aprendizaje automático: Aprovecha los productos y las plataformas de Google Cloud aprendizaje automático (AA) para crear, entrenar y ejecutar modelos de AA que sean relevantes para optimizar cualquier aspecto de la operación de fabricación.
  • Casos de uso de la integración: Conecta los datos de fabricación con soluciones de gemelos digitales o con otros sistemas empresariales para proporcionar una vista integrada de los datos de fabricación con otras perspectivas disponibles en la empresa.

Funciones

El MDE cumple con las siguientes capacidades:

  • Ingesta de datos: Se realiza desde MC o cualquier otra pila perimetral comercial o propietaria.
  • Procesamiento de datos perimetrales: MCe procesa y almacena datos de forma local para su análisis inmediato.
  • Cloud Data Integration: MC transforma los datos en mensajes de MQTT y Pub/Sub, y se integra sin problemas con Google Cloud.
  • Estandarización sintáctica: Utiliza esquemas de almacenamiento de datos estándar para una variedad de arquetipos de datos, lo que impulsa la reutilización de los datos en diferentes casos de uso, como los siguientes:
    • Estadísticas de autoservicio para gerentes de fábrica y personal de mantenimiento
    • Detección de anomalías basada en AA y completamente administrada que se puede habilitar para flujos de sensores individuales (huella digital automática, no se requiere configuración).
  • Flexibilidad semántica: Utiliza un motor de contextualización de datos integrado para enriquecer de forma opcional los flujos de datos de sensores o variables entrantes, lo que permite múltiples perspectivas de contextualización definibles por el usuario basadas en los siguientes estándares:
    • Jerarquía de ISA-95
    • Lenguaje de definición de gemelos digitales (DTDL)
    • Especificaciones complementarias de OPC Unified Architecture (OPC-UA)
    • Carcasa de administración de activos (AAS)
  • Transformación y enriquecimiento de datos: Asigna, transforma y contextualiza los datos según los esquemas definidos por el usuario.
  • Real-time Analytics: Calcula las transformaciones y las análisis de transmisiones en función de las configuraciones del usuario.
  • Almacenamiento y salida de datos: Almacena los datos procesados en BigQuery, Bigtable y Cloud Storage, y los envía a Pub/Sub.
  • Supervisión y administración: Proporciona una interfaz fácil de usar para supervisar y administrar toda la solución.
  • Configuración flexible: Ofrece una interfaz sencilla para configurar flujos de datos y canalizaciones de procesamiento.
  • Accesible a través de la API y la interfaz web: Para el acceso programático, la automatización y la administración

Componentes

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Los siguientes son los componentes del MDE:

  • Administrador de configuración: Administra la configuración del usuario y la expone a otros componentes de la solución.
  • Message Mapper: Procesa los mensajes entrantes y los clasifica en clases de mensajes fuente, además de realizar transformaciones de Whistle.
  • Administrador de metadatos: Administra instancias y buckets de metadatos, y participa en el procesamiento de registros.
  • Bucket de Cloud Storage para la transferencia masiva: Es el bucket para subir archivos para la transferencia masiva.
  • Lector de Cloud Storage: Es responsable de leer los datos por lotes de los archivos subidos a Cloud Storage.
  • Cloud Storage Writer: Es responsable de escribir mensajes fuente sin procesar en el archivo de Cloud Storage, así como registros procesados en el receptor de Cloud Storage.
  • Bigtable Writer: Es responsable de escribir registros en el receptor de Bigtable.
  • BigQuery Writer: Es responsable de escribir registros en el receptor de BigQuery.
  • Temas de Pub/Sub: Pub/Sub es el agente de mensajes de MDE que se usa para enrutar mensajes entre los diferentes componentes de la solución. Se crean varios temas y suscripciones para garantizar que el enrutamiento de los mensajes entrantes se realice según la configuración del usuario. Todos los mensajes llegan al sistema a través del tema input-messages.
  • Bases de datos y almacenamiento: MDE administra conjuntos de datos de BigQuery, tablas de Bigtable y objetos de Cloud Storage.
  • API de Federation: MDE proporciona una API para acceder a todos los repositorios de datos con una interfaz común. Esto permite a los usuarios consultar sus datos independientemente de dónde se almacenen y les permite usar el mismo lenguaje de configuración para crear consultas específicas a la información de fabricación.

Motor de datos en la fábrica

Por lo general, una sola instancia de MDE abastecería a todas las fábricas. Los componentes Google Cloud subyacentes (como Pub/Sub) son globales y escalables para permitir este enfoque. Si decides implementar varias instancias,los productos de bases de datos como BigQuery te permiten acceder a datos globales en varias instancias. Google Cloud Las instancias de Manufacturing Connect Edge (MCe) se implementan como puertas de enlace, por lo general, a nivel de la fábrica. Se pueden interconectar varios MCe con la integración de NATS integrada.

Uso del MES para el rendimiento, los eventos y la trazabilidad de las máquinas

MDE complementa tu sistema MES existente en lugar de reemplazarlo. La usa como fuente y receptor de datos. El MDE obtiene de él contexto o metadatos importantes (como recetas activas, horarios, eventos y otros) y usa estos puntos de datos como etiquetas similares a los valores de los sensores. Estos datos de contexto son necesarios para comprender los datos de los sensores de la máquina (por ejemplo, el patrón esperado del sensor es diferente según la receta). Es decir, lo que produce la máquina. El resultado del MDE (por ejemplo, las predicciones de AA) se puede integrar al MES, por ejemplo, para generar alertas.

Integración de MQTT con MDE

Existen varias opciones en el Google Cloud mercado, que, entre otros factores, dependen del proveedor del agente de MQTT. HiveMQ, por ejemplo, proporciona una extensión de Pub/Sub. También puedes compilar tu propio puente MQTT personalizado o usar Dataflow.