Piramida Przemysłowa Solity – Realizacja i Zarządzanie Operacjami Lokalnymi

Tak jak wcześniej, posługujemy się fikcyjną firmą ACME Manufacturing Corporation jako punktem odniesienia. ACME to globalne przedsiębiorstwo działające w obszarach budowy statków, produkcji chemicznej, wytwarzania tworzyw sztucznych oraz przetwórstwa żywności. Ze względu na to, że obejmuje ono produkcję dyskretną, ciągłą oraz na zamówienie (configure-to-order), mierzy się z pełną złożonością nowoczesnych systemów przemysłowych, co czyni je dobrym przykładem do zilustrowania omawianych wyzwań.

Rola poziomu 3 w hierarchii ISA-95

Poziom 3 odpowiada warstwie systemów MES (Manufacturing Execution Systems) w modelu funkcjonalnym ISA-95. Podczas gdy w poprzednim artykule skupiliśmy się na fizycznym świecie maszyn i sterowania, poziom 3 koncentruje się na cyfrowej realizacji produkcji: planowaniu, koordynacji i monitorowaniu procesów.

System MES odpowiada za przekładanie wysokopoziomowych planów biznesowych na konkretne, wykonalne działania. Zapewnia, że zlecenia produkcyjne, materiały, dostępność maszyn, wymagania jakościowe oraz zadania operatorów tworzą spójną sekwencję możliwą do realizacji na hali produkcyjnej.

W firmie takiej jak ACME systemy ERP określają, co i kiedy należy wyprodukować, ale nie uwzględniają praktycznych ograniczeń środowiska produkcyjnego. Reaktory wsadowe w dziale chemicznym, linie pakujące w branży spożywczej czy stanowiska spawalnicze w stoczni działają według zupełnie różnych zasad i rytmów. MES dostarcza operacyjnej „inteligencji”, która pozwala zarządzać tą różnorodnością. Nadaje strukturę, kontekst i zapewnia śledzalność zdarzeń na hali produkcyjnej, jednocześnie ściśle integrując się z systemami niższych poziomów.

Jest to kluczowe zarówno dla efektywnego działania, jak i dla generowania wartościowych danych wykorzystywanych na wyższych poziomach. Bez kontekstu dostarczanego przez MES surowe sygnały z poziomów 1 i 2 pozostają jedynie danymi. To właśnie MES tworzy pomost między zdarzeniami na poziomie maszyn a procesami biznesowymi, które te zdarzenia wspierają.

Dlaczego ERP lub IoT nie zastąpią MES

Może się wydawać, że system ERP lub nowoczesne platformy IoT mogą zastąpić MES. W końcu ERP planuje produkcję, a IoT zbiera dane w czasie rzeczywistym z maszyn. W praktyce jednak żaden z tych systemów nie jest w stanie samodzielnie skutecznie koordynować produkcji.

ERP nie uwzględnia ograniczeń czasu rzeczywistego na hali produkcyjnej. Nie bierze pod uwagę takich czynników jak złożoność przezbrojeń, zmiany robocze, czas rozruchu maszyn, wymagania sanitarne czy okna serwisowe. Gdy ACME próbowało polegać wyłącznie na ERP w jednym ze swoich zakładów produkcji tworzyw sztucznych, lokalne zespoły szybko zaczęły tworzyć arkusze kalkulacyjne, aby uzupełnić braki systemu. Te „systemy cienia” z czasem stały się trudne do utrzymania i wprowadziły niespójności między zakładami.

Z kolei platformy IoT doskonale radzą sobie ze zbieraniem danych, ale nie rozumieją, co jest produkowane, w jakiej kolejności przebiega praca ani w jakich warunkach operacyjnych powinna być realizowana. Odczyt temperatury z reaktora czy dane o wibracjach z linii pakującej nabierają znaczenia dopiero wtedy, gdy zostaną powiązane z produktem, partią, zleceniem i konfiguracją. To właśnie MES dostarcza ten kontekst.

Zbieranie danych, warstwa edge i potrzeba kontekstu

Wraz z rozwojem zaawansowanej analityki, utrzymania predykcyjnego i operacji wspieranych przez AI, w organizacjach przemysłowych rośnie znaczenie spójnych i wysokiej jakości danych. Informacje potrzebne do tych zastosowań powstają na warstwie edge: w czujnikach, sterownikach PLC i lokalnych systemach sterowania.

Same dane z poziomu edge rzadko jednak wystarczają. Kluczowe jest połączenie surowych sygnałów z maszyn z kontekstem procesu produkcyjnego. Przykładowo, dział spożywczy ACME nie jest w stanie tworzyć wiarygodnych modeli AI do przewidywania przestojów, opierając się wyłącznie na danych z czujników. Potrzebne są również informacje o tym, jaki produkt był wytwarzany, w jakich warunkach środowiskowych, podczas której zmiany oraz przy jakiej konfiguracji. Ten kontekst zapewniają systemy poziomu 3.

MES pełni więc rolę pomostu między szybkim, lokalnym światem automatyki a możliwościami analitycznymi platform chmurowych. Zbiera i porządkuje dane niezbędne do obliczania OEE, analizy wydajności oraz długoterminowej optymalizacji.

Dlaczego nowoczesne systemy przemysłowe potrzebują nowej warstwy 2.5?

Model ISA-95 wprowadza uporządkowaną strukturę, ale współczesne środowiska przemysłowe wykraczają poza to, co pierwotnie zakładała ta hierarchia. Organizacje takie jak ACME rozwijały się poprzez przejęcia, co doprowadziło do sytuacji, w której poszczególne zakłady korzystają z różnych technologii automatyki, różnych wersji systemów sterowania oraz odmiennych implementacji MES.

Taka fragmentacja utrudnia konsolidację danych i budowę analityki działającej spójnie w wielu lokalizacjach. Nawet w obrębie jednej dywizji ACME widać różnice w sposobie zbierania, przechowywania i interpretacji danych.

Jednocześnie rośnie zapotrzebowanie na przepływy danych, które omijają tradycyjne warstwy. Modele utrzymania predykcyjnego często wymagają danych o wysokiej częstotliwości, które powinny trafiać bezpośrednio z poziomu edge do chmury. Raportowanie zrównoważonego rozwoju wymaga danych środowiskowych, które nie muszą przechodzić przez MES. Dodatkowo wiele systemów produkcyjnych generuje informacje, które powinny być dostępne poza fabryką.

Warstwa 2.5 odpowiada na te wyzwania, wprowadzając nowoczesną platformę danych OT pomiędzy światem automatyki a warstwą realizacji produkcji. Działa ona jako warstwa integrująca, zdolna do zbierania danych z różnych systemów edge, utrzymywania ciągłości działania przy przerwach w łączności oraz zapewniania ujednoliconej struktury dla analityki w chmurze.

Dzięki temu organizacje mogą korzystać z globalnych wniosków bez konieczności wymiany lokalnych systemów. W przypadku ACME oznacza to, że systemy typu historian w dziale chemicznym, interfejsy robotyczne w stoczni oraz narzędzia automatyki w segmencie spożywczym mogą zasilać jedną, spójną platformę OT przy jednoczesnym zachowaniu istniejących rozwiązań w poszczególnych zakładach.

Dlaczego samo MES nie rozwiązuje dzisiejszych wyzwań związanych z danymi

MES pozostaje kluczowy, ale nigdy nie był projektowany z myślą o konsolidacji danych między zakładami ani analityce na skalę chmurową. Jego główną rolą jest realizacja produkcji, a nie uniwersalna agregacja danych.

W wielu firmach wdrożenia MES różnią się między zakładami, dostawcami, wersjami i konfiguracjami. Próba zmuszenia MES do harmonizacji danych w obrębie dywizji o bardzo różnych procesach, partiowych, ciągłych i dyskretnych, generuje dodatkową złożoność i koszty, niekoniecznie poprawiając wydajność.

Warstwa 2.5 uzupełnia MES, przejmując odpowiedzialność za unifikację danych i integrację z chmurą, zapewniając zarówno stabilność operacyjną, jak i skalowalność analityczną. Dzięki temu sygnał wibracji z silnika w jednym zakładzie może być interpretowany w tej samej strukturze i znaczeniu co podobny sygnał z innej lokalizacji. Taka spójność jest kluczowa dla efektywnego wykorzystania AI, raportowania i optymalizacji w całym przedsiębiorstwie.

Jak działa warstwa 2.5 w praktyce

Warstwa 2.5 funkcjonuje zarówno lokalnie, jak i centralnie. Na poziomie edge zbiera dane z różnych systemów, przechowuje je bezpiecznie w czasie awarii i stosuje podstawową kontekstualizację, aby sygnały pozostawały czytelne i użyteczne. W zakładach chemicznych ACME pozwala to na niezawodne rejestrowanie danych z czujników nawet przy przerwach w sieci.

W chmurze warstwa 2.5 tworzy ujednoliconą przestrzeń danych, wspierającą analizy, modelowanie, symulacje i podejmowanie decyzji we wszystkich jednostkach biznesowych. Inżynierowie zajmujący się analizą utrzymania ruchu mają dostęp do danych produkcyjnych z wielu zakładów, bez konieczności poznawania szczegółów działania każdego systemu automatyki. Dzięki temu zmniejsza się tarcie między lokalizacjami i wspierane są szeroko zakrojone cele cyfryzacji ACME.

Jak wygląda przyszłość warstw 2.5 i 3

W miarę jak automatyzacja staje się coraz bardziej zaawansowana, a systemy przemysłowe coraz częściej bazują na odporności na awarie, architekturach hybrydowych i AI, rola warstw 2.5 i 3 będzie rosła. Fabryki zmierzają w stronę środowisk, w których decyzje w czasie rzeczywistym, przejrzystość danych i autonomiczna optymalizacja są standardem, a nie celem do osiągnięcia.

Jednym z wyraźnych trendów jest wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji jako narzędzia wsparcia operacyjnego. Podczas gdy modele predykcyjne od dawna ostrzegają operatorów o potencjalnych awariach, generatywna AI potrafi pójść dalej – proponując konkretne działania, tworząc instrukcje zmian w zmianach lub sugerując konfiguracje uwzględniające zarówno sygnały maszynowe, jak i dane historyczne. W zróżnicowanej organizacji jak ACME, gdzie jeden zakład prowadzi proces chemiczny partiowy, a inny linię montażową na zamówienie, AI generatywna może dopasować rekomendacje do danego środowiska, korzystając z ujednoliconych danych z warstwy 2.5. Dzięki temu zespoły szybciej i pewniej reagują na problemy.

Kolejnym kierunkiem jest rosnące zastosowanie cyfrowych bliźniaków. Warstwa 2.5 dostarcza spójnej podstawy danych między wieloma zakładami, co ułatwia tworzenie wirtualnych modeli linii produkcyjnych, systemów sprzętowych czy całych obiektów. Cyfrowe bliźniaki pozwalają symulować zmiany procesów, testować scenariusze produkcyjne i analizować „co jeśli” bez zakłócania bieżącej pracy. Dla ACME cyfrowy bliźniak linii wytłaczania tworzyw sztucznych może pokazać, jak drobne zmiany parametrów wpływają na jakość produktu lub zużycie energii, a w stoczni – pomóc zaplanować skomplikowane sekwencje montażowe czy zoptymalizować wykorzystanie zasobów. Takie środowiska wirtualne mają sens tylko wtedy, gdy dostępne są rzeczywiste dane operacyjne w skali i spójności zapewnianej przez warstwę 2.5.

Trzecim kierunkiem jest stopniowy rozwój tzw. „lights-out manufacturing”, czyli procesów działających przy minimalnej lub zerowej obecności ludzi na miejscu. W pełni autonomiczne fabryki są nadal rzadkością, ale selektywna automatyzacja nocnych zmian, zdalny nadzór nad powtarzalnymi procesami czy autonomiczne przepływy materiałów stają się coraz powszechniejsze. Nawet częściowe wdrożenia wymagają solidnej warstwy wykonawczej i niezawodnego przepływu danych. Warstwa 3 zapewnia, że procesy są koordynowane w sposób bezpieczny i przewidywalny, a warstwa 2.5 dostarcza danych operacyjnych w czasie rzeczywistym, potrzebnych do wykrywania odchyleń, uruchamiania automatycznych reakcji i eskalowania problemów do zdalnych operatorów. W praktyce oznacza to, że zakład może utrzymać produkcję w nocy lub przy ograniczonej dostępności personelu, wspierany przez systemy przewidujące problemy i reagujące automatycznie.

Przyszłość wytwarzania będzie w dużej mierze zależeć od współpracy IT i OT, a warstwa 2.5 powinna być traktowana jako wspólna odpowiedzialność, a nie kwestia własności. Działania ACME w zakresie wyrównywania współpracy zespołów operacyjnych i IT odzwierciedlają szerszy trend w przemyśle: współpraca staje się warunkiem cyfrowego sukcesu. Warstwy 2.5 i 3 nie tylko wspierają przyszłość produkcji, lecz aktywnie ją kształtują, umożliwiając inteligencję, przejrzystość i autonomię wymagane w nowoczesnych systemach przemysłowych.

Jak wspieramy tę transformację

Poziomy 2.5 i 3 wymagają wiedzy obejmującej automatykę przemysłową, architekturę chmurową, inżynierię danych, łączność, sztuczną inteligencję oraz zarządzanie operacyjne. Solita łączy te kompetencje, aby pomagać organizacjom w modernizacji systemów przemysłowych przy zachowaniu realiów istniejących operacji.

Opracowaliśmy wiele rozwiązań dla różnych typów firm przemysłowych, aby ułatwić wyzwania wynikające ze struktury wielooddziałowej i systemów dziedziczonych. Podchodzimy również poważnie do rozwoju kompetencji przemysłowych, ponieważ to dopiero początek rewolucji danych w przemyśle. Trend wskazuje na rosnące zapotrzebowanie na rozwiązania umożliwiające szybkie przesyłanie danych od urządzeń niskiego poziomu do różnorodnych zastosowań.

Pomagamy producentom, takim jak ACME, pokonywać silosy danych, harmonizować informacje operacyjne, budować skalowalne platformy edge i cloud oraz tworzyć architektury wspierające zaawansowaną analitykę i przyszłą automatyzację. Dzięki temu wyższe warstwy Solita Industrial Pyramid (wykonanie, optymalizacja i inteligencja) mogą działać na solidnych podstawach zbudowanych od Poziomów 0 do 2.

W kolejnych częściach serii przesuniemy się wyżej w piramidzie, aby przyjrzeć się warstwom przedsiębiorstwa i biznesu, zamykając pętlę między operacjami, planowaniem a długoterminową wartością. Przeczytaj część 3.