Я отлично пообщался с Деймоном Томпсоном из Beckhoff на прошлой неделе на выставке ATX East в нью-йоркском Джавитс-центре. Компания machine controls, работающая на базе ПК, предлагает широкий спектр процессоров, от ARM-процессора до промышленного сервера с 36 ядрами и двумя терабайтами памяти — возможно, самого большого ПЛК на планете.

“На этом шоу мы показываем EtherCAT P, так что это, по сути, Power over Ethernet, за исключением промышленного масштаба”, — сказал Томпсон. “Это открытый стандарт от технологической группы EtherCAT. Мы первые, кто запустил продукт, защищенный от этого, но многие компании разрабатывают продукты для этой возможности по стандарту EtherCAT”.

Еще одной важной темой шоу был Интернет вещей — фактически, на конференции этому был посвящен целый сессионный трек. Томпсон сказал, что, по его мнению, там было много хорошего контента.

“Мы говорили о наших решениях для Интернета вещей и использовании облачных сервисов, таких как Microsoft Azure, Amazon Web Services, независимо от того, что они могут выбрать для стратегии внедрения. Мы можем сделать это с помощью ПЛК, используя функциональные блоки ПЛК с программистом, а затем подключиться к облаку без необходимости быть ИТ-программистом, просто специалистом по ПЛК”, — сказал он.

“Мы также много говорили о нашем аналитическом инструментарии, который мы разрабатываем. Идея заключается в том, чтобы иметь возможность передавать данные с компьютера, сортировать данные при каждом сканировании ПЛК, а затем иметь возможность вернуться в ту же среду, что и при программировании ПЛК, и действительно проанализировать данные, чтобы выяснить, как оптимизировать машину, ускорить ее работу, найти какие-либо странные аномалии в нем.”

Томпсон объяснил, что во время настройки один режим на этом рабочем столе позволяет оптимизировать систему, чтобы сделать ее быстрее, и оптимизировать ячейку. Вы перетаскиваете нужные вам инструменты, но помимо этого, возможно, захотите продолжить наблюдение за происходящим. Возможно, время выполнения последовательности загрузки постоянно увеличивается. Вы можете поместить время в блок анализа времени, а затем поместить его в блок скорости изменения и установить пороговое значение. Нажмите кнопку с надписью “сгенерировать код”, и он действительно сгенерирует код ПЛК, чтобы постоянно отслеживать происходящее.

“Мы также разработали с помощью нашего набора продуктов IoT библиотеку функциональных блоков для программиста ПЛК”, — сказал он. “Он может решить, что хотел бы отправить эти данные или это сообщение на iPhone или Android. Это бесплатное загружаемое приложение, так что, если вы объедините все продукты, мы сможем проводить аналитику в режиме реального времени на компьютере — своего рода пограничные вычисления. Затем, если что-то меняется, например, время загрузки, если с течением времени оно увеличивается с определенной скоростью, мы отправляем уведомление, скажем, менеджеру по производству или специалисту по техническому обслуживанию. Затем на его смартфоне появляется небольшое предупреждение, в котором говорится, что время загрузки компьютера увеличилось.”

“Когда мы хотим создать аналитические инструменты, это буквально выглядит как панель инструментов с одной стороны, на которой написано: ”Я хочу выполнить триггерный анализ», — сказал Томпсон. “Я перетаскиваю анализ триггера, а затем перетаскиваю одну из переменных ПЛК, скажем, для логического значения. Теперь я хочу знать, сколько раз я переходил от высокого к низкому, от низкого к высокому, а потом, когда это произошло? Итак, я подключу некоторые другие инструменты и смогу соотносить все виды различных событий в машине».

Томпсон сказал, что они знают, что даже с тем набором инструментов, который они разработали, возникнут другие варианты использования. Бекхофф хочет, чтобы он был расширяемым, и они создали инструмент с MATLAB Simulink от Mathworks. Это привело к появлению некоторых невероятно мощных инструментов, таких как инструменты анализа данных и машинного обучения.

“Там вы можете разработать свой расширенный алгоритм, каким бы он ни был, для вашего варианта использования, скомпилировать его, по сути, нажать кнопку, и он скомпилирует его, поместит на нашу платформу, а затем запустит в режиме реального времени в нашей среде. Мы хотим построить его абстрактно”, — сказал он. “Мы хотели сделать его не слишком специфичным для конкретного приложения и сделать его расширяемым. Итак, что касается варианта использования, который вы можете придумать, мы думаем, что создали продукт, который действительно может решить эту проблему. Или, по крайней мере, помочь, дать тебе инструменты.”