TwinCAT Analytics: پلتفرم هوشمند تحلیل داده صنعتی و Big Data

آرین کنترل - مرکز تخصصی آموزش پی‌ال‌سی بکهوف (Beckhoff PLC) و اتوماسیون صنعتی (Industrial Automation) توین‌کت ۳ (TwinCAT 3)

TwinCAT Analytics: جمع‌آوری یکپارچه و تحلیل کامل داده‌های فرآیند و تولید

کنترل مبتنی بر PC و نرم‌افزار اتوماسیون TwinCAT پایه‌های تکنولوژیکی برای معماری‌های پیشرفته صنعت 4.0 و اینترنت اشیا (IoT) را فراهم می‌کنند که ماشین‌های هوشمند را ممکن می‌سازند. TwinCAT Analytics به عنوان پایه‌ای برای توابع تحلیلی جامع، جزء مهمی از چنین معماری‌هایی است. این سیستم از توانایی‌های زیر پشتیبانی می‌کند:

• بررسی پتانسیل بهینه‌سازی ماشین
• نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
• تحلیل رفتاری بعد از رویداد
• مدیریت آرشیو داده بلندمدت
• ایجاد مدل‌های کسب‌وکار جدید

آرین کنترل به عنوان مرکز تخصصی آموزش بکهوف در ایران، جامع‌ترین دوره‌های TwinCAT Analytics را برای مهندسان اتوماسیون و متخصصان Big Data ارائه می‌دهد.

چالش‌های تحلیل داده در ماشین‌آلات صنعتی

مشکل: عدم دسترسی به داده‌های حیاتی

حتی یک ماشین هوشمند گاهی دچار نقص عملکرد می‌شود. در چنین مواقعی، هوش واقعی در روش‌های ارائه شده برای تحلیل مشکل شناخته می‌شود. نقص‌های عملکردی همیشه پرهزینه و زمان‌بر هستند، اما زمانی بیشتر آزاردهنده می‌شوند که:

• داده‌های حیاتی ماشین دیگر در دسترس نباشند
• پارامترهای تولید برای تحلیل و جلوگیری از مشکلات آینده موجود نباشند
• رفتار مشکل‌دار قابل تحلیل نباشد
• مکانیزم‌های ثبت داده اضافی باید پیاده‌سازی شوند
• تحلیل تا زمان وقوع دوباره مشکل امکان‌پذیر نباشد

راه‌حل: TwinCAT Analytics Logger

TwinCAT Analytics برای حل این فقدان اطلاعات طراحی شده است و:

• تمام داده‌های مرتبط با فرآیند را برای هر چرخه ماشین جمع‌آوری می‌کند
• لاگ کاملی از تمام رویه‌های ماشین تولید می‌کند
• انعطاف‌پذیری در مکان جمع‌آوری و تحلیل داده دارد:
• محلی بر روی کامپیوتر ماشین
• راه‌حل مبتنی بر Cloud در شبکه داخلی
• راه‌حل مبتنی بر Cloud از طریق اینترنت

بدون داده، بدون تحلیل

TwinCAT Analytics Logger: پایه اکتساب داده

اساس تحلیل مؤثر، اکتساب یکپارچه داده است. کاربران می‌توانند این قابلیت را با اجرای TwinCAT Analytics Logger بر روی کامپیوتر کنترل فعال کنند:

پیکربندی آسان در محیط TwinCAT 3:

در رابط پیکربندی:

• کاربران به سادگی چک‌باکس‌های داده را برای جمع‌آوری چرخه‌ای از تصویر فرآیند یا اپلیکیشن فعال می‌کنند
• مشخص می‌کنند که داده محلی ذخیره شود یا با پروتکل ارتباطی منتقل شود

ویژگی Ring Buffer:

برای هر دو حالت، می‌توان یک ring buffer تنظیم کرد:

• جلوگیری از تجاوز ذخیره‌سازی محلی از حداکثر ظرفیت
• پل زدن بر روی قطع موقت اتصال در انتقال مستقیم داده

ارتباطات IoT و فناوری Cloud: معماری‌های تحلیلی فوق‌العاده انعطاف‌پذیر

انتقال مستقیم داده با TwinCAT Analytics Logger

انتقال مستقیم داده با TwinCAT Analytics Logger به ویژه برای توسعه مدل‌های کسب‌وکار جدید مناسب است. این سیستم به پروتکل‌های ارتباطی IoT متکی است که ویژگی‌های برجسته برای استفاده از سرویس‌های Cloud ارائه می‌دهند.

معماری IoT و Message Broker

پروتکل‌های IoT همیشه یک اتصال خروجی به یک message broker برقرار می‌کنند:

• جداسازی ارتباطات: گره‌های شبکه نیازی به شناخت یکدیگر ندارند (برخلاف پروتکل‌های client/server معمولی)
• همه شرکت‌کنندگان ارتباط به عنوان client عمل می‌کنند
• TwinCAT Analytics Logger بر روی کامپیوتر کنترل یک IoT client است
• داده را به message broker منتشر (publish) می‌کند
• داده در چیزی به نام “topic” ذخیره می‌شود

ساختار سلسله‌مراتبی Topics:

myCloud/CustomerA/WoodWorkingMachine9/PackagingModuleB/Data

مزایای پروتکل‌های IoT

1. عدم نیاز به باز کردن پورت:

• فایروال‌ها معمولاً تنها اتصالات ورودی را مسدود می‌کنند
• اتصالات خروجی معمولاً مجاز هستند
• باز کردن پیچیده پورت‌ها دیگر ضروری نیست

2. انعطاف‌پذیری کامل:

• مکانیزم‌های یکسان در معماری شبکه محلی و سرویس‌های مبتنی بر اینترنت
• ارائه‌دهندگان Cloud مانند Amazon Web Services و Microsoft Azure دارای message broker‌های IoT خود هستند

3. پروتکل‌های پشتیبانی شده:

• MQTT (MQ Telemetry Transport)
• AMQP (Advanced Message Queuing Protocol)
• هر دو توسط TwinCAT پشتیبانی می‌شوند

زیرساخت TwinCAT Analytics

آزادی انتخاب برای سازندگان ماشین و کاربران نهایی

رابط IoT به سازندگان ماشین و کاربران نهایی آزادی زیادی در راه‌اندازی TwinCAT Analytics می‌دهد:

1. تحلیل محلی:

• کتابخانه PLC TwinCAT Analytics برای تحلیل داده‌های ثبت شده محلی بر روی هر ماشین

2. تحلیل در Local Cloud:

• اگر کنترلر ماشین برای انجام تحلیل محلی قدرتمند نباشد
• اتصال IoT امکان تحلیل داده در local cloud توسط کاربر نهایی را فراهم می‌کند
• اپراتورهای ماشین می‌توانند ماشین‌های خود را در محیط شبکه خود تحلیل کنند
• TwinCAT Analytics می‌تواند بر روی سرور اجرا شود و تعدادی ماشین را در یک سایت تولیدی تحلیل کند

3. نصب بر روی Virtual Machine:

• استفاده از Public Cloud:
• اجاره انعطاف‌پذیر و استفاده از قدرت پردازشگر، فضای ذخیره‌سازی و زیرساخت IT از ارائه‌دهندگان مانند Microsoft Azure
• ساده‌سازی اتصال جهانی ماشین‌ها به سیستم تحلیلی

4. سازندگان ماشین به عنوان ارائه‌دهنده سرویس:

• تحلیل داده‌های تولید شده در Cloud
• یا استفاده از Cloud تنها به عنوان “رسانه انتقال” و انجام تحلیل بر روی سرور در زیرساخت IT خود

5. دسترسی تحلیلگران شخص ثالث:

• کاربران نهایی می‌توانند داده‌های دسترسی لازم برای message broker، معماری topic و توصیف داده را در اختیار تحلیلگران خارجی قرار دهند
• تحلیلگر شخص ثالث می‌تواند به داده‌های لازم دسترسی پیدا کند و سرویس‌های مناسب به مشتریان خود ارائه دهد

Big Data مزایای بزرگ می‌آورد

TwinCAT Analytics Workbench: عنصر اصلی مدیریت داده

TwinCAT Analytics نه تنها داده را با پروتکل IoT ارائه می‌دهد، بلکه به این سوال پاسخ می‌دهد که چگونه از داده استفاده کنیم:

• تولید حجم عظیم داده کافی نیست
• این حجم‌های داده باید مدیریت شوند
• TwinCAT Analytics Workbench این امکان را فراهم می‌کند:
• تحلیل داده به صورت مستقیم آنلاین یا آفلاین

تحلیل Online vs Offline:

Online: داده مستقیماً از ماشین در حال اجرا به Workbench انتقال می‌یابد و به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای امکان‌پذیر است

Offline: داده از فایل‌ها یا دیتابیس‌ها خوانده می‌شود

سناریوهای کاربردی TwinCAT Analytics

معماری‌های مختلف ذخیره‌سازی و تحلیل

TwinCAT Analytics سناریوهای کاربردی متعددی ارائه می‌دهد:

1. ذخیره‌سازی و تحلیل محلی:

• مستقیماً بر روی کنترلر محلی

2. شبکه‌های خصوصی:

• در Private Networks

3. Public Clouds:

• در ابرهای عمومی

4. Analytics Server:

• می‌تواند تعدادی ماشین را در یک کارخانه تحلیل کند

5. دسترسی چندگانه:

• سازنده ماشین مربوطه یا تحلیلگر خارجی می‌تواند به داده‌های فرآیند دسترسی پیدا کند:
• در انواع فرمت فایل
• یا واکشی داده از TwinCAT Analytics Cloud Storage

آموزش تخصصی TwinCAT Analytics در آرین کنترل

سرفصل‌های دوره جامع TwinCAT Analytics

بخش اول: مبانی Data Acquisition و Logger

۱. نصب و پیکربندی TwinCAT Analytics Logger:

• راه‌اندازی Logger بر روی Industrial PC
• تنظیمات Ring Buffer
• پیکربندی Sample Rate و Data Types

۲. اتصال به منابع داده:

• PLC Runtime
• EtherCAT Networks
• OPC UA Servers
• Third-party Systems

بخش دوم: IoT Communication و Cloud Integration

۱. پروتکل‌های IoT:

• MQTT Configuration و Message Broker Setup
• AMQP Protocol و Queue Management
• Topic Architecture Design

۲. Cloud Platform Integration:

• Amazon Web Services IoT Core
• Microsoft Azure IoT Hub
• Google Cloud IoT
• Private Cloud Solutions

بخش سوم: TwinCAT Analytics Workbench

۱. Online Data Analysis:

• Real-time Visualization
• Live Dashboard Creation
• Alert Configuration

۲. Offline Data Analysis:

• File Format Support (CSV, Binary, HDF5)
• Database Integration (SQL Server, InfluxDB)
• Historical Data Review

بخش چهارم: Machine Learning و Advanced Analytics

۱. Predictive Maintenance:

• Anomaly Detection Algorithms
• Failure Prediction Models
• Remaining Useful Life (RUL) Estimation

۲. Process Optimization:

• Statistical Process Control (SPC)
• Quality Prediction
• Energy Optimization

پروژه‌های عملی در آرین کنترل

پروژه ۱: سیستم نگهداری پیش‌بینانه

• جمع‌آوری داده vibration از 100 نقطه اندازه‌گیری
• تحلیل FFT برای تشخیص bearing defects
• پیش‌بینی failure با Machine Learning Models
• ادغام با CMMS Systems

پروژه ۲: کنترل کیفیت مبتنی بر Big Data

• ثبت 200 پارامتر کیفی با نرخ 20 کیلوهرتز
• Real-time SPC Analysis
• Root Cause Analysis با Correlation Algorithms
• Dashboard برای Shop Floor و Management

پروژه ۳: بهینه‌سازی مصرف انرژی

• Energy Monitoring برای تمام drives و actuators
• Load Profiling و Peak Demand Management
• Cost Optimization Algorithms
• Integration با Building Management Systems

کاربردهای صنعتی TwinCAT Analytics

صنعت خودروسازی

• Engine Testing و Dyno Measurements
• Crash Test Data Analysis
• Assembly Line Optimization
• Paint Shop Quality Control

صنایع فرآیندی

• Temperature Profiling در Furnaces
• Pressure Monitoring در Chemical Reactors
• Flow Rate Analysis و Batch Process Control

صنایع بسته‌بندی

• Speed Synchronization در Multi-station Lines
• Tension Control در Web Processing
• Vision System Integration برای Quality Inspection

صنعت نساجی

• Loom Performance Monitoring
• Yarn Tension Analysis
• Fabric Defect Detection

مزایای انتخاب آرین کنترل

تجهیزات اصل بکهوف

• Industrial PCs با Multi-core Processors
• EtherCAT I/O Modules برای High-speed Data Acquisition
• Cloud Connectivity Hardware

مدرسین متخصص

• مدرک Beckhoff Certified
• تجربه پروژه‌های Big Data صنعتی
• تخصص در Machine Learning و AI

پشتیبانی جامع

• Technical Support برای پیاده‌سازی پروژه‌های Analytics
• Access به Latest TwinCAT Versions و Cloud Services
• Job Placement در شرکت‌های پیشرو اتوماسیون

اطلاعات تماس و ثبت‌نام

آرین کنترل با ارائه جامع‌ترین دوره‌های TwinCAT Analytics در ایران، مهندسان اتوماسیون را برای کار با پیشرفته‌ترین ابزارهای Big Data و تحلیل داده صنعتی آماده می‌کند.

برای کسب اطلاعات بیشتر:

وب‌سایت: www.ariancontrol.com

TwinCAT Analytics با قابلیت‌های IoT، Cloud Integration و Machine Learning راهکار ایده‌آل برای مهندسان اتوماسیون است که به دنبال بهترین ابزارهای تحلیل Big Data در پروژه‌های صنعت 4.0 هستند.