Chmura pozwala przenieść skomplikowane obliczenia i analizę dużych ilości danych poza serwery firmowe. Umożliwia też korzystanie z zaawansowanych algorytmów obliczeniowych, w tym bazujących na sztucznej inteligencji. Przedstawiamy rozmowę ze Steffenem Leidelem na temat przyszłości cloud computingu oraz roli, jaką może odegrać MindSphere w zakresie transformacji przemysłu do poziomu Industry 4.0.
────── Artykuł firmowy ──────
Jaką funkcję pełni MindSphere w koncepcji nowoczesnej automatyki Siemensa opartej na Industry 4.0?
MindSphere jest jednym z elementów w wizji automatyki, którą Siemens planuje rozwijać, dążąc do realizacji koncepcji Industry 4.0. Przyszłość automatyki przemysłowej należeć będzie do innowacji w trzech następujących obszarach: sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence), rozszerzonej rzeczywistości (Augmented Reality) oraz Edge Computing, który wspiera procesy związane z analizą danych. Wszystkie wspomniane elementy są istotne dla dalszego rozwoju automatyki zgodnie z wizją Siemensa i wszystkie powiązane są z przetwarzaniem danych w chmurze. MindSphere jest dla nas ważnym elementem łączącym urządzenia i technologie, pozwalającym realizować wizję przyszłości.
W jaki sposób Siemens chce wykorzystać sztuczną inteligencję w swoich technologiach przeznaczonych dla automatyki przemysłowej?
Sztuczna inteligencja powiązana jest głównie z robotyzacją przemysłu. Obecnie roboty są programowane w taki sposób, by realizować punkt po punkcie wytyczne programisty – na przykład przemieszczać się od punktu A do punktu B, podnosić przedmioty. Wszystkie te czynności muszą być dokładnie przewidziane przez programistę, co odbywa się na miejscu pracy robota w fabryce. W przyszłości sposób programowania robotów zmieni się diametralnie i bazować będzie na możliwościach sztucznej inteligencji. Przewidujemy, że dojdzie do wyodrębnienia dwóch kategorii robotów. Pierwsza z nich ma być przeznaczona do współpracy z ludźmi, druga kategoria to roboty współdziałające z innymi robotami i urządzeniami. W przyszłości roboty będą same się uczyć jak współpracować ze sobą w celu wykonania konkretnego zadania. Programowanie nie będzie już polegać na wpisywaniu szczegółowych instrukcji przejazdu z punktu A do punktu B, aby podnieść lub przesunąć przedmiot. W przyszłości systemy zrobotyzowane otrzymają do wykonania złożone zadania, które same będą musiały przeanalizować. Dzięki oprogramowaniu sztucznej inteligencji robot w komunikacji z innymi urządzeniami (np. robotami lub wózkami samojezdnymi) będzie w stanie odpowiednio zaplanować ruch i wykonać zlecone przez pracownika zadanie. Do komunikacji pomiędzy elementami automatyki potrzebne są technologie służące do gromadzenia i przetwarzania danych. Znaczna część potrzebnych obliczeń będzie wykonywana w chmurach obliczeniowych lub na połączeniu chmury z systemem lokalnym (Edge Computing). Mindsphere pełni w tym przypadku rolę platformy, która wspiera rozwój technik sztucznej inteligencji w przemyśle.
Pobierz whitepaper ”Od chmury do Internetu Rzeczy – droga do cyfrowego przemysłu”
Jaką rolę w automatyce przyszłości odegra rozszerzona rzeczywistość?
Rozszerzonej rzeczywistości poświęcamy dużo uwagi, ponieważ jest ona innowacyjną metodą wspomagania pracy człowieka. Pracownik dzięki rozszerzonej rzeczywistości zyskuje wgląd w proces produkcji i może korzystać m.in. z okularów, którymi w zależności od tego gdzie obróci głowę, będzie mógł obejrzeć właściwy obraz. Operator kierując wzrok na maszynę będzie widział oprócz niej także jej parametry pracy. Obracając głowę, zobaczy sąsiednią maszynę oraz wyświetlą mu się jej parametry. Taki sposób prezentacji danych ułatwia ich zrozumienie i orientację w sytuacji. Pracownikom wykonującym prace konserwa cyjne można wyświetlać szczegółowe instrukcje wykonania czynności, co pozwoli zmniejszyć liczbę popełnianych błędów i podniesie bezpieczeństwo pracy. Rozszerzoną rzeczywistość z kamer przemysłowych można będzie oglądać także na standardowych panelach operatorskich, na telefonach, tabletach, ale również na innych mobilnych urządzeniach. Rozwiązania te wymagają jednak bardzo szybkiej transmisji danych. Warto podkreślić, że połączenie nie musi być realizowane pomiędzy sterownikiem a chmurą – równie dobrze można będzie pozyskiwać dane z przemysłowych serwerów lub stacji roboczych. Informacja może być pobrana i wyświetlona z różnych elementów infrastruktury przemysłowej.
Czy każda informacja pozyskana z infrastruktury przemysłowej będzie przesyłana do chmury?
Nie musi tak być odkąd Siemens zainteresował się wykorzystaniem Edge Computing do przetwarzania informacji z zakładu przemysłowego. Jeszcze dwa lata temu była mowa o tym, że wszystkie dane przechowywane są w chmurze i wszystkie obliczenia prowadzone są w chmurze. Do chmury miały trafiać wszelkie informacje z urządzeń, a następnie po przetworzeniu zostać zwizualizowane. Pojawienie się Edge Computing jako realnej alternatywy dla pełnego przetwarzania wszystkich danych w chmurze zmienia tę koncepcję. Nie zawsze widzimy sens wysyłania pełnej informacji do chmury. Pierwszym powodem jest obawa klientów o bezpieczeństwo ich danych przechowywanych w chmurze, zwłaszcza jeżeli jest to chmura publiczna. Drugim są opóźnienia jakie wiążą się z przesyłaniem informacji w chmurze. Komputer obsługujący tzw. krawędź sieci pozwala na gromadzenie istotnej części danych, obróbkę i przesłanie na ich podstawie informacji zwrotnych do procesu produkcyjnego. Urządzenie to będzie znajdować się lokalnie w przedsiębiorstwie, co nie tylko zabezpiecza najwrażliwsze dane, ale także przyspiesza transmisję. Dane z urządzeń Edge przesyłane są następnie do chmury, ale tylko ta część z nich, która jest potrzebna i pozwala zachować pełne bezpieczeństwo. W ten sposób można przesyłać do chmury informacje związane m.in. z diagnostyką, serwisowaniem maszyn i instalacji. Z danych tych korzystają aplikacje MindSphere znajdujące się w chmurze odpowiadające m.in. za konserwację przewidującą nadchodzące problemy (Predictive Maintenance). Obecnie dostępnych jest pięć aplikacji przeznaczonych do współpracy z urządzeniami SIMATIC: Machine Monitor, Notifier, Performance Monitor, Energy Manager i Performance Insight.
Jakie zakłady produkcyjne mogą być zainteresowane aplikacjami MindSphere?
Odbiorcami tych aplikacji będą nie tylko zakłady przemysłowe z każdej branży, ale także producenci maszyn oraz instalacji (OEM). Aplikacje pomogą im w konserwacji i serwisowaniu zdalnym urządzeń znajdujących się w zakładzie. Oprogramowanie umożliwi też przewidywanie zdarzeń, które mogą doprowadzić do przestoju. Diagnostykę prowadzi się na podstawie charakterystyki pracy urządzeń, m.in. poprzez badanie danych zbieranych z czujników: drgań, liczby włączeń i wyłączeń i innych parametrów pracy. Aplikacja MindSphere pozwala zawczasu wysłać alarm, informując obsługę, które elementy maszyny należy wymienić zanim dojdzie do awarii.
W jaki sposób MindSphere łączyć się będzie z elementami sterowania automatyką?
Do połączenia MindSphere z systemami automatyki służy przede wszystkim komputer SIMATIC Edge, jednak również standardowe urządzenia SIMATIC, na przykład sterownik S7-1500 lub SIMATIC IoT20140, mogą się łączyć bezpośrednio z Mindspherem. Rozwiązania te zostały już wszechstronnie przetestowane, również w Polsce.
Pobierz whitepaper ”Od chmury do Internetu Rzeczy – droga do cyfrowego przemysłu”
Kiedy zobaczymy MindSphere w polskich zakładach przemysłowych?
Na świecie są już pierwsze wdrożenia. Także w Polsce rozwiązania te oferować będziemy naszym klientom. Czy aplikacje MindSphere służyć będą tylko do odbierania informacji czy będzie można także za ich pomocą sterować? Obecnie służą one do odbierania danych, ale zarówno MindSphere, jak i SIMATIC przygotowane są do tego, by odbierać sygnały z chmury i sterować automatyką w oparciu o te informacje. Kluczowe są tu kwestie bezpieczeństwa, by w sterowanie urządzeniami nie mogły ingerować osoby trzecie. W przyszłości okaże się, czy istnieje rzeczywista potrzeba sterowania urządzeniami podłączonymi do SIMATIC’a z poziomu chmury.
Dziękujemy za rozmowę.
Zobacz również
Od chmury do Internetu Rzeczy – droga do cyfrowego przemysłu
