Visão geral

O Manufacturing Data Engine (MDE) é uma solução completa que oferece conectividade escalonável e contínua entre a fábrica e a nuvem, em combinação com o Manufacturing Connect (MC).

O MDE oferece um conjunto pré-configurado de infraestrutura Google Cloud sem código que pode ingerir, processar e armazenar dados de dispositivos industriais na nuvem com base na configuração do usuário. Depois que a máquina e os dados processados estiverem disponíveis no Google Cloud, será possível usar ferramentas e tecnologias do Google Cloud para extrair valor desses dados.

A aquisição de dados industriais sempre foi um processo de alta complexidade e custo que adiciona tempo e custo desnecessários a qualquer caso de uso de gerenciamento de informações industriais baseado na nuvem. O MDE é uma solução flexível que torna esse processo mais curto, eficiente e previsível.

O MDE processa a necessidade de ponta a ponta de ingerir, contextualizar, armazenar e usar dados de fábrica na nuvem. Junto com o Manufacturing Connect (MC), ele também se estende diretamente à fonte de dados: as máquinas e os sistemas no chão de fábrica, em qualquer padrão de fornecedor de automação.

O MDE é entregue como uma solução em pacote. Um script implanta todos os componentes necessários e o código de integração no seu projetoGoogle Cloud . Isso oferece a máxima flexibilidade para modificar e estender a arquitetura com base nas suas necessidades.

Soluções para a indústria

O MDE é um componente principal em um conjunto de soluções de manufatura interconectadas. Embora alguns outros componentes possam funcionar de forma independente, o verdadeiro poder está na integração. Esses componentes trabalham juntos para criar uma plataforma de dados de manufatura abrangente. Os dados são coletados, tratados, analisados e usados para gerar insights e melhorar a performance operacional.

Visão geral das soluções para a indústria

O pacote de ponta a ponta é composto por componentes criados pelo Google e pela Litmus Automation exclusivamente para o Google.

  • Manufacturing Data Engine: serve como a camada de aquisição, transformação e armazenamento da suíte. O MDE fornece um data lake seguro, eficiente e confiável com todas as informações de fabricação e atua como um hub de dados para todos os casos de uso, conectando e acessando informações de fabricação.

  • Manufacturing Connect (MC): componente do Cloud para gerenciar remotamente todas as instâncias do Manufacturing Connect Edge (MCe). Ele também funciona como uma interface da Web para a configuração da solução MDE. Para mais informações, consulte a documentação do MC (abre em uma nova guia).

  • Manufacturing Connect edge (MCe): gateway de edge para nuvem capaz de traduzir mais de 270 protocolos de comunicação industrial em mensagens Pub/Sub padronizadas. Outros recursos incluem processamento de borda e recursos de armazenamento. Para mais informações, consulte a documentação do MCe (abre em uma nova guia).

  • Análise e insights de manufatura: uma integração pré-criada do LookerML com o MDE. Ele permite usar imediatamente o Looker como ferramenta de BI para explorar e analisar dados da fábrica de MDE.

  • Detecção de anomalias de máquina: com base na API Time Series Insights.

  • Visual Inspection AI: uma solução de borda baseada na API Cloud Vision.

Os componentes do pacote de manufatura foram criados para funcionar perfeitamente juntos. Eles compartilham uma configuração comum e são semanticamente interoperáveis, garantindo um fluxo de dados tranquilo e um comportamento consistente em toda a suíte. No entanto, você também tem a flexibilidade de usar esses componentes individualmente com base nas suas necessidades específicas.

O MDE e o restante dos componentes são configuráveis. Os usuários podem definir requisitos de dados específicos, e o sistema se ajusta a essas especificações sem precisar modificar o código da solução. A configuração pode ser atualizada usando a interface do usuário do MC, a interface da Web independente do MDE ou a API de configuração do MDE.

Principais vantagens

Os principais benefícios do MDE incluem:

  • Tempo até o valor: implantação rápida em ambientes padrão Google Cloud. A conectividade da máquina (se ainda não estiver em vigor) também pode ser configurada rapidamente usando o MC.
  • Escalabilidade: útil desde provas de conceito (PoCs) até implantações globais em centenas de fábricas.
  • Eficiência: ao capturar dados uma vez no MDE como uma "camada de abstração de fábrica", todos os casos de uso podem ser impulsionados pelo MDE. O controle refinado sobre o armazenamento e o processamento permite configurações econômicas.
  • Flexibilidade total: funciona com qualquer pilha de borda. Basta que os dados cheguem ao Pub/Sub diretamente ou usando a ponte de transporte telemétrico de mensagens em fila (MQTT), com analisadores de definição personalizados para mapear os esquemas de dados recebidos para o padrão do MDE.
  • Adaptabilidade: como o MDE é implantado totalmente no seu próprio projeto de locatário Google Cloud , todos os componentes do MDE (como Pub/Sub, Dataflow e BigQuery) são transparentes e podem ser usados como se você tivesse criado a plataforma.
  • Propriedade: como todos os componentes do MDE são implantados no seu projeto de locatárioGoogle Cloud , você mantém o controle total sobre seus dados e o processamento.
  • Extensibilidade: todas as integrações do Google Cloud (como conectores do BigQuery) podem ser usadas com o MDE por padrão. Você também pode ativar extensões específicas do MDE para casos de uso específicos (criadas pelo Google ou parceiros) e criar as suas próprias.
  • Econômico: não há custos extras para usar o MDE. Você paga apenas pelo consumo de nuvem, que começa em um nível mínimo para PoCs. No entanto, considere que o uso do MC gera um custo adicional. Para mais informações, consulte MC Cloud Marketplace.

Casos de uso

O planejamento da Production, o acompanhamento de pedidos, o progresso e o controle de parâmetros de processo são casos de uso normalmente cobertos por sistemas de automação. Nosso objetivo é aumentar e complementar, e não substituir esses sistemas. Com o Google Cloud , você pode receber novos insights valiosos que podem ser inseridos nos seus sistemas de automação atuais, como o SCADA. Assim, é possível tomar medidas e melhorar o OEE e outros KPIs importantes.

Quando se trata de sistemas de execução de manufatura (MES, na sigla em inglês), as empresas têm abordagens diferentes. Algumas empresas mantêm o MES local, enquanto outras estão migrando para soluções baseadas na nuvem. O MDE é uma base sólida para implementar rapidamente os principais recursos do MES, se necessário.

Os casos de uso ativados pelo MDE se enquadram principalmente em três categorias:

  • Casos de uso analíticos: combine o MDE com produtos de análise de dados do Google Cloud para gerar relatórios, calcular KPIs e criar painéis em tempo real usando dados transmitidos do chão de fábrica.
  • Casos de uso de machine learning: crie produtos e plataformas de Google Cloud machine learning (ML) para criar, treinar e executar modelos de ML relevantes para otimizar qualquer aspecto da operação de fabricação.
  • Casos de uso de integração: conecte dados de fabricação com soluções de gêmeos digitais ou outros sistemas empresariais para fornecer uma visão integrada dos dados de fabricação com outras perspectivas disponíveis na empresa.

Recursos

O MDE oferece os seguintes recursos:

  • Ingestão de dados: do MC ou de qualquer outra pilha de borda comercial ou proprietária.
  • Processamento de dados na borda: o MCe processa e armazena dados localmente para análise imediata.
  • Cloud Data Integration: o MC transforma dados em mensagens MQTT e Pub/Sub, integrando-se perfeitamente ao Google Cloud.
  • Padronização sintática: usa esquemas de armazenamento de dados padrão para uma variedade de arquétipos de dados, impulsionando a reutilização dos dados em casos de uso como:
    • Análise de autoatendimento para gerentes de fábrica e pessoal de manutenção.
    • Detecção de anomalias totalmente gerenciada e baseada em ML que pode ser ativada para fluxos de sensores individuais (impressão digital automática, sem necessidade de configuração).
  • Flexibilidade semântica: usa um mecanismo integrado de contextualização de dados para enriquecer opcionalmente os sensores recebidos ou fluxos de dados variáveis, permitindo várias perspectivas de contextualização definíveis pelo usuário com base nos seguintes padrões:
    • Hierarquia ISA-95
    • Linguagem de definição de gêmeos digitais (DTDL)
    • Especificações complementares da arquitetura unificada do OPC (OPC-UA)
    • Asset Administration Shell (AAS)
  • Transformação e enriquecimento de dados: mapeia, transforma e contextualiza dados de acordo com esquemas definidos pelo usuário.
  • Análise em tempo real: calcula análises e transformações de streaming com base nas configurações do usuário.
  • Armazenamento e saída de dados: armazena dados processados no BigQuery, no Bigtable e no Cloud Storage, e gera saída para o Pub/Sub.
  • Monitoramento e gerenciamento: oferece uma interface fácil de usar para monitorar e gerenciar toda a solução.
  • Configuração flexível: oferece uma interface simples para configurar fluxos de dados e pipelines de processamento.
  • Acessível por API e interface da Web: para acesso programático, automação e gerenciamento.

Componentes

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Confira a seguir os componentes do MDE:

  • Gerenciador de configuração: gerencia as configurações do usuário e as expõe a outros componentes da solução.
  • Message Mapper: processa mensagens recebidas e as classifica em classes de mensagens de origem, além de realizar transformações do Whistle.
  • Gerenciador de metadados: gerencia buckets e instâncias de metadados e participa do processamento de registros.
  • Bucket do Cloud Storage para ingestão em lote: bucket para fazer upload de arquivos para ingestão em lote.
  • Leitor do Cloud Storage: responsável por ler dados em lote de arquivos enviados ao Cloud Storage.
  • Gravador do Cloud Storage: responsável por gravar mensagens de origem brutas no arquivo do Cloud Storage, bem como registros processados no gravador do Cloud Storage.
  • Gravador do Bigtable: responsável por gravar registros no coletor do Bigtable.
  • Gravador do BigQuery: responsável por gravar registros no receptor do BigQuery.
  • Tópicos do Pub/Sub: o Pub/Sub é o agente de mensagens do MDE usado para rotear mensagens entre os diferentes componentes da solução. Vários tópicos e assinaturas são criados para garantir que o roteamento das mensagens recebidas seja feito de acordo com a configuração do usuário. Todas as mensagens chegam ao sistema usando o tema input-messages.
  • Bancos de dados e armazenamento: o MDE gerencia conjuntos de dados do BigQuery, tabelas do Bigtable e objetos do Cloud Storage.
  • API Federation: o MDE oferece uma API para acessar todos os repositórios de dados usando uma interface comum. Isso permite que os usuários consultem os dados independentemente de onde eles estão armazenados e possibilita que eles usem a mesma linguagem de configuração para criar consultas específicas às informações de fabricação.

Mecanismo de dados na fábrica

Normalmente, uma única instância do MDE atende a todas as fábricas. Os componentes Google Cloud subjacentes (como Pub/Sub) são globais e escalonáveis para permitir essa abordagem. Se você ainda optar por implantar várias instâncias, Google Cloud produtos de banco de dados, como o BigQuery, permitirão acessar dados globais em várias instâncias. As instâncias do Manufacturing Connect Edge (MCe) são implantadas como gateways, geralmente no nível da fábrica. Vários MCe podem ser interconectados usando a integração NATS integrada.

Uso do MES para performance, eventos e rastreabilidade de máquinas

O MDE complementa seu sistema MES atual, em vez de substituí-lo. Ele usa o BigQuery como fonte e coletor de dados. O MDE recebe contexto ou metadados importantes (como receita ativa, programações, eventos e outros) e usa esses pontos de dados como tags semelhantes a valores de sensores. Esses dados de contexto são necessários para entender os dados do sensor da máquina. Por exemplo, o padrão esperado do sensor é diferente com base na receita. Ou seja, o que a máquina está produzindo. A saída do MDE (por exemplo, previsões de ML) pode ser integrada ao MES, por exemplo, para alertas.

Integração do MQTT com o MDE

Há várias opções no Google Cloud marketplace, que, entre outros fatores, dependem do fornecedor do agente MQTT. O HiveMQ, por exemplo, oferece uma extensão do Pub/Sub. Você também pode criar sua própria ponte MQTT personalizada ou usar o Dataflow.