Ringkasan

Manufacturing Data Engine (MDE) adalah solusi menyeluruh yang memberikan konektivitas yang skalabel dan lancar antara lantai pabrik dan cloud, yang dikombinasikan dengan Manufacturing Connect (MC).

MDE menyediakan serangkaian infrastruktur yang telah dikonfigurasi sebelumnya tanpa kode yang dapat menyerap, memproses, dan menyimpan data dari perangkat industri di cloud berdasarkan konfigurasi pengguna. Google Cloud Setelah data yang diproses dan mesin tersedia di Google Cloud, Anda dapat menggunakan alat dan teknologi Google Cloud untuk mengekstrak nilai dari data tersebut.

Secara tradisional, mendapatkan data industri merupakan proses yang sangat rumit dan mahal yang menambah waktu dan biaya yang tidak perlu untuk kasus penggunaan manajemen informasi industri berbasis cloud. MDE adalah solusi fleksibel yang membuat proses tersebut lebih singkat, lebih efisien, dan lebih dapat diprediksi.

MDE menangani kebutuhan end-to-end untuk menyerap, mengontekstualisasi, menyimpan, dan menggunakan data pabrik di cloud. Bersama dengan Manufacturing Connect (MC), alat ini juga diperluas langsung ke sumber data - mesin dan sistem di lantai pabrik, di seluruh standar vendor otomatisasi.

MDE dikirimkan sebagai solusi yang dikemas. Skrip men-deploy semua komponen yang diperlukan dan kode integrasi ke dalam Google Cloud project Anda. Hal ini memberikan fleksibilitas maksimum bagi Anda untuk mengubah dan memperluas arsitektur berdasarkan kebutuhan Anda.

Solusi manufaktur

MDE adalah komponen inti dalam serangkaian solusi manufaktur yang saling terhubung. Meskipun beberapa komponen lain dapat berfungsi secara independen, kekuatan sebenarnya terletak pada integrasinya. Komponen ini bekerja sama untuk membuat platform data manufaktur yang komprehensif. Data dikumpulkan, diproses, dianalisis, dan digunakan untuk mendorong insight dan meningkatkan performa operasional.

Ringkasan umum solusi manufaktur

Suite end-to-end terdiri dari komponen yang dibuat oleh Google dan komponen yang dibuat oleh Litmus Automation secara eksklusif untuk Google.

  • Manufacturing Data Engine: Berfungsi sebagai lapisan akuisisi, transformasi, dan penyimpanan rangkaian alat. MDE menyediakan data lake yang aman, efisien, dan andal yang berisi semua informasi manufaktur, dan bertindak sebagai hub data untuk semua kasus penggunaan guna menghubungkan dan mengakses informasi manufaktur.

  • Manufacturing Connect (MC): Komponen cloud untuk mengelola semua instance edge Manufacturing Connect (MCe) dari jarak jauh. Alat ini juga berfungsi sebagai antarmuka web untuk konfigurasi solusi MDE. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi MC (terbuka di tab baru).

  • Edge Manufacturing Connect (MCe): Gateway edge ke cloud yang dapat menerjemahkan lebih dari 270 protokol komunikasi industri menjadi pesan Pub/Sub standar. Fitur tambahan mencakup kemampuan pemrosesan dan penyimpanan di perangkat. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi MCe (terbuka di tab baru).

  • Analisis dan Insight Manufaktur: Integrasi LookerML bawaan dengan MDE. Hal ini memungkinkan penggunaan Looker sebagai alat BI secara langsung untuk menjelajahi dan menganalisis data pabrik MDE.

  • Deteksi Anomali Mesin: Berdasarkan Time Series Insights API.

  • Visual Inspection AI: Solusi edge berdasarkan Cloud Vision API.

Komponen rangkaian alat manufaktur dirancang agar dapat bekerja sama dengan lancar. Mereka berbagi konfigurasi umum dan dapat beroperasi secara semantik, sehingga memastikan alur data yang lancar dan perilaku yang konsisten di seluruh rangkaian produk. Namun, Anda juga memiliki fleksibilitas untuk menggunakan komponen ini satu per satu berdasarkan kebutuhan spesifik Anda.

MDE dan komponen lainnya dapat dikonfigurasi. Pengguna dapat menentukan persyaratan data spesifik mereka dan sistem akan menyesuaikan spesifikasi tersebut tanpa harus mengubah kode yang mendasari solusi. Konfigurasi dapat diperbarui menggunakan antarmuka pengguna MC, antarmuka web MDE mandiri, atau MDE Configuration API.

Manfaat utama

Manfaat utama MDE meliputi:

  • Waktu pemerolehan manfaat: Deployment cepat di lingkungan standar Google Cloud Konektivitas mesin (jika belum ada) juga dapat disiapkan dengan cepat menggunakan MC.
  • Skalabilitas: Berguna mulai dari Bukti Konsep (PoC) hingga deployment perusahaan global di ratusan pabrik.
  • Efisiensi: Dengan mengambil data satu kali di MDE sebagai "lapisan abstraksi pabrik", semua kasus penggunaan dapat didorong dari MDE. Kontrol terperinci atas penyimpanan dan pemrosesan memungkinkan penyiapan yang hemat biaya.
  • Fleksibilitas penuh: Dapat bekerja dengan stack edge apa pun, hanya memerlukan data untuk masuk ke Pub/Sub secara langsung atau menggunakan jembatan Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), dengan parser definisi kustom untuk memetakan skema data yang masuk ke standar MDE.
  • Kemampuan beradaptasi: Karena MDE di-deploy sepenuhnya di project tenant Anda sendiri, semua komponen MDE (seperti Pub/Sub, Dataflow, dan BigQuery) transparan dan dapat digunakan seolah-olah Anda telah membangun platform tersebut sendiri. Google Cloud
  • Kepemilikan: Karena semua komponen MDE di-deploy dalam Google Cloud project tenant, Anda tetap memiliki kontrol penuh atas data dan pemrosesan Anda.
  • Ekstensibilitas: Semua integrasi Google Cloud (seperti konektor BigQuery) dapat digunakan dengan MDE secara default. Anda juga dapat mengaktifkan ekstensi khusus MDE untuk kasus penggunaan tertentu (dibuat oleh Google atau partner) dan membuat ekstensi Anda sendiri.
  • Hemat Biaya: Tidak ada biaya tambahan untuk menggunakan MDE. Anda hanya membayar konsumsi cloud, yang dimulai dari tingkat minimal untuk PoC. Namun, pertimbangkan bahwa penggunaan MC akan menimbulkan biaya tambahan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat MC Cloud Marketplace.

Kasus penggunaan

Perencanaan produksi, pelacakan pesanan, progres, dan kontrol parameter proses adalah kasus penggunaan yang biasanya dicakup oleh sistem otomatisasi. Kami berupaya untuk meningkatkan dan melengkapi, bukan menggantikan sistem tersebut. Dengan Google Cloud , Anda bisa mendapatkan insight baru yang berharga yang dapat dimasukkan ke dalam sistem otomatis yang ada, seperti SCADA, sehingga Anda dapat mengambil tindakan dan meningkatkan OEE serta KPI penting lainnya.

Dalam hal Sistem Eksekusi Manufaktur (MES), perusahaan memiliki pendekatan yang berbeda-beda. Sebagian tetap menggunakan MES on-premise yang ada, sementara yang lain beralih ke solusi berbasis cloud. MDE adalah fondasi yang kuat untuk menerapkan fitur MES utama dengan cepat jika diperlukan.

Kasus penggunaan yang diaktifkan oleh MDE terutama terbagi dalam tiga kategori:

  • Kasus penggunaan analitis: Gabungkan MDE dengan produk analisis data untuk membuat laporan, menghitung KPI, dan membuat dasbor real-time menggunakan data yang di-streaming dari lantai produksi. Google Cloud
  • Kasus penggunaan machine learning: Bangun produk dan platform Machine Learning (ML) untuk membuat, melatih, dan mengeksekusi model ML yang relevan untuk mengoptimalkan aspek apa pun dalam operasi manufaktur. Google Cloud
  • Kasus penggunaan integrasi: Hubungkan data manufaktur dengan solusi kembaran digital atau sistem perusahaan lainnya untuk memberikan tampilan terintegrasi dari data manufaktur dengan perspektif lain yang tersedia di perusahaan.

Kemampuan

MDE memenuhi kemampuan berikut:

  • Penyerapan data: Baik dari MC maupun stack edge komersial atau berpemilik lainnya.
  • Pemrosesan Data Edge: MCe memproses dan menyimpan data secara lokal untuk analisis langsung.
  • Cloud Data Integration: MC mengubah data menjadi pesan MQTT dan Pub/Sub, yang terintegrasi secara lancar dengan Google Cloud.
  • Standardisasi sintaksis: Menggunakan skema penyimpanan data standar untuk berbagai arketipe data, sehingga mendorong penggunaan ulang data di berbagai kasus penggunaan seperti:
    • Analisis layanan mandiri untuk pengelola pabrik dan personel pemeliharaan.
    • Deteksi anomali berbasis ML yang terkelola sepenuhnya yang dapat diaktifkan untuk setiap aliran sensor (sidik jari otomatis, tidak perlu penyiapan).
  • Fleksibilitas semantik: Menggunakan mesin kontekstualisasi data terintegrasi untuk memperkaya aliran data sensor atau variabel yang masuk secara opsional, sehingga memungkinkan beberapa perspektif kontekstualisasi yang dapat ditentukan pengguna berdasarkan standar berikut:
    • Hierarki ISA-95
    • Bahasa Definisi Kembaran Digital (DTDL)
    • Spesifikasi pendamping OPC Unified Architecture (OPC-UA)
    • Shell Administrasi Aset (AAS)
  • Transformasi dan Pengayaan Data: Memetakan, mengubah, dan mengontekstualisasi data sesuai dengan skema yang ditentukan pengguna.
  • Analytics Real-Time: Menghitung analisis dan transformasi streaming berdasarkan konfigurasi pengguna.
  • Penyimpanan dan Output Data: Menyimpan data yang diproses di BigQuery, Bigtable, dan Cloud Storage, serta menghasilkan output ke Pub/Sub.
  • Pemantauan dan Pengelolaan: Menyediakan antarmuka yang mudah digunakan untuk memantau dan mengelola seluruh solusi.
  • Konfigurasi Fleksibel: Menawarkan antarmuka yang mudah untuk mengonfigurasi alur data dan pipeline pemrosesan.
  • Dapat diakses melalui API dan antarmuka web: untuk akses terprogram, otomatisasi, dan pengelolaan.

Komponen

high-level-architecture

Berikut adalah komponen MDE:

  • Configuration Manager: Mengelola konfigurasi pengguna dan menampilkannya ke komponen solusi lainnya.
  • Message Mapper: Memproses pesan masuk dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas pesan sumber, serta melakukan transformasi Whistle.
  • Pengelola Metadata: Mengelola bucket dan instance metadata, serta berpartisipasi dalam pemrosesan data.
  • Bucket Cloud Storage Penyerapan Batch: Bucket untuk mengupload file untuk penyerapan batch.
  • Cloud Storage Reader: Bertanggung jawab untuk membaca data batch dari file yang diupload ke Cloud Storage.
  • Cloud Storage Writer: Bertanggung jawab untuk menulis pesan sumber mentah ke arsip Cloud Storage, serta menulis data yang diproses ke sink Cloud Storage.
  • Bigtable Writer: Bertanggung jawab untuk menulis catatan ke sink Bigtable.
  • BigQuery Writer: Bertanggung jawab untuk menuliskan data ke sink BigQuery.
  • Topik Pub/Sub: Pub/Sub adalah broker pesan MDE yang digunakan untuk merutekan pesan antar-komponen solusi. Beberapa topik dan langganan dibuat untuk memastikan pemilihan rute pesan masuk dilakukan sesuai dengan konfigurasi pengguna. Semua pesan akan masuk ke sistem menggunakan topik input-messages.
  • Database dan Penyimpanan: MDE mengelola set data BigQuery, tabel Bigtable, dan objek Cloud Storage.
  • Federation API: MDE menyediakan API untuk mengakses semua repositori data menggunakan antarmuka umum. Hal ini memungkinkan pengguna mengirim kueri data mereka secara terpisah dari tempat data tersebut disimpan dan memungkinkan mereka menggunakan bahasa konfigurasi yang sama untuk membuat kueri tertentu ke informasi manufaktur.

Mesin data di pabrik

Biasanya, satu instance MDE akan melayani semua pabrik. Komponen Google Cloud dasar (seperti Pub/Sub) bersifat global dan dapat diskalakan untuk memungkinkan pendekatan ini. Jika Anda memilih untuk tetap men-deploy beberapa instance, Google Cloud produk database seperti BigQuery memungkinkan akses ke data global di beberapa instance. Instance edge Manufacturing Connect (MCe) di-deploy sebagai gateway biasanya di tingkat pabrik. Beberapa MCe dapat saling terhubung menggunakan integrasi NATS bawaan.

Penggunaan MES untuk performa, peristiwa, dan ketertelusuran mesin

MDE melengkapi sistem MES yang sudah ada, bukan menggantikannya. Layanan ini menggunakannya sebagai sumber dan tujuan data. MDE mendapatkan konteks atau metadata penting dari sana (seperti resep aktif, jadwal, acara, dan lainnya), dan menggunakan titik data ini sebagai tag yang mirip dengan nilai sensor. Data konteks ini diperlukan untuk memahami data sensor mesin (misalnya, pola sensor yang diharapkan berbeda berdasarkan resep. Artinya, apa yang dihasilkan mesin). Output MDE (misalnya, prediksi ML) dapat diintegrasikan kembali ke MES, misalnya untuk pemberitahuan.

Integrasi MQTT dengan MDE

Ada beberapa opsi di marketplace Google Cloud , yang antara lain bergantung pada vendor broker MQTT. HiveMQ, misalnya, menyediakan ekstensi Pub/Sub. Anda juga dapat membuat jembatan MQTT kustom sendiri atau menggunakan Dataflow.