Достижения в области цифровых услуг в секторе внедорожной техники на Systems & Components

Мобильная техника, особенно оснащенная современными вспомогательными системами, имеет доступ к большим объемам  данных из многочисленных приложений. Это означает, что существует большой потенциал для так называемого анализа «больших данных», когда обработка больших наборов данных может дать значимую информацию. Вопрос в том, что можно полезного сделать со всей этой информацией? Добавленная стоимость, которую можно получить в настоящее время, во многом зависит от опыта применения поставщика технологии.
 
«Для нас важно не отображать произвольные данные только потому, что установлен конкретный датчик. Мы хотим предоставить клиентам полезную информацию, которую они могут использовать для управления своим парком техники и, таким образом, эксплуатировать его максимально экономично», — объясняет Вольфганг Боос, менеджер по продукции Liebherr.
 
Когда речь идет о таких случаях использования, как цифровое управление автопарком и межмашинная связь для сельскохозяйственной и строительной техники, в частности, в центре дискуссий - два вопроса: как пользователи могут извлечь выгоду из больших данных на практике, и как можно осмысленно интегрировать искусственный интеллект во внедорожные машины? Используя модульные открытые системы, подобные тем, что были представлены на выставке, транспортные средства и их подсистемы объединяются в облако в «Интернет вещей», а ряд функций можно настроить индивидуально. Производители оригинального оборудования (OEM) могут разрабатывать свои собственные приложения на основе проверенных пакетов программного обеспечения поставщика технологий, а компании по аренде оборудования могут создавать новые бизнес-модели.
 
Отображение хода работы одним нажатием кнопки
Доступ к данным интеллектуальных датчиков через телематическое решение обеспечивает целый ряд интеллектуальных функций, при этом управление автопарком и удаленная диагностика являются типичными сценариями входа в сектор внедорожной техники. Решения для управления парком машин автоматически отслеживают положение парка техники, позволяя оператору просто и легко найти каждую машину. Можно определить географическую область, например строительную площадку или поле (геофехтование), и все соответствующие данные в этой области собираются вместе. На основе этих данных, например, могут автоматически генерироваться период времени, количество часов работы, тип операции, расход топлива и выбросы CO2, контрактные счета или отчеты об уборке урожая. Телематические блоки, используемые в сельскохозяйственных машинах, связаны с ISOBUS, через который они могут получить доступ к подробным данным о машине, а затем передать их в систему управления автопарком.
 
Аналогичным образом можно оптимизировать функции точного земледелия. Данные, собираемые с течением времени, например, с помощью датчиков азота или камер, установленных на тракторе, сочетаются со спутниковыми снимками и анализируются для определения оптимального распределения удобрений или средств защиты растений на поле. Эти данные о распределении затем передаются обратно на агрегат, который затем может точно применять ресурсы только там, где они необходимы, не только во избежание дублирования, но и в соответствии с потребностями каждого отдельного растения, что экономит фермеру значительные затраты.
 
Поскольку эти функции усложняются и особенно становятся более автономными, необходимы не только данные, но и соответствующая обработка данных.
 
«Мощные вычисления необходимы для автономности», — говорит Стефан Таксер, менеджер по продуктам мобильной автоматизации в B&R. Обеспечивая необходимую бортовую вычислительную мощность для анализа данных и автономных процессов, специалисты по автоматизации, представленные в Ганновере, представят мощные «периферийные» контроллеры, которые выполняют все необходимые локальные вычисления в реальном времени. Данные предварительно обрабатываются, агрегируются, а затем передаются в центральную функцию управления в облаке по сети. Однако, чтобы машина никогда не ждала потенциально ненадежного канала связи, все посекундные решения о том, где повернуть, когда включить орудие и т. д., принимаются на мобильной машине оператором. краевой контроллер. Эти модули управления были разработаны для работы в самых суровых условиях, где вибрация, экстремальные температуры, влажность и грязь предъявляют самые высокие требования к надежности.
 
Обнаружение проблем до того, как произойдет сбой
Собранные в режиме реального времени данные также можно использовать для прогнозного и удаленного обслуживания. Экспоненты систем и компонентов продолжают расширять свои предложения цифровых услуг на основе данных, чтобы помочь клиентам оптимизировать производительность и обслуживание их машин. Кластеры датчиков устанавливаются на компоненты установки, такие как насосы, коробки передач, компрессоры или приводы, собирая данные о вибрации и температуре. Эти данные передаются по беспроводной сети на шлюз, а затем оттуда безопасно в облако, где инструменты анализа больших данных собирают, обрабатывают и оценивают эти измерения в течение длительного времени с помощью алгоритмов машинного обучения, которые используют детальные знания инженеров-конструкторов о компонентах.
 
Используя эту информацию, обслуживающий персонал получает надежные предупреждения о возникающих дефектах и, таким образом, может вовремя отреагировать, чтобы предотвратить выход машины из строя, а точная диагностика позволяет заранее заказать необходимые запасные части. Информация, полученная посредством мониторинга и диагностики, также открывает большие возможности для инженеров, поскольку конструкцию оборудования можно постоянно оптимизировать на основе реальных данных о нагрузке и использовании.
 
Путь к полностью автоматизированному рабочему оборудованию
Использование промышленного Интернета вещей во внедорожной отрасли все еще находится в зачаточном состоянии. Тем не менее, сетевые компоненты, представленные на выставке Systems & Components с 12 по 18 ноября, ведут к снижению производственных затрат в будущем, более эффективной реализации проектов и более быстрому завершению. Данные, собранные с помощью этих и будущих приложений, будут использоваться для создания «цифровых двойников» — высокопроизводительного моделирования, которое позволит проводить виртуальное тестирование и оптимизацию новых систем. На пути к постоянному увеличению автономности мобильной техники, где такие подходы необходимы, экспоненты выставочного центра будут с самого начала сопровождать клиентов в разработке актуальных для рынка решений.


Подробная информация о мероприятии AGRITECHNICA 2023 по ссылке. 

The DairyNews предлагает участие в бизнес-туре в Ганновер в рамках посещения выставки AGRITECHNICA, где вы сможете на практике увидеть работу современных немецких ферм. Даты тура - 12-18 ноября.