Çimento Sektöründe Enerji Verimliliği

Çimento Sektöründe Enerji Verimliliği
Çimento Sektöründe Enerji Raporlama

Çimento Sektöründe Enerji Verimliliği Yazılımları

Her sektörde olduğu gibi çimento sektöründe de enerji gider kalemleri arasında en büyük payı almaktadır. Bu kalemde harcanan enerjinin ölçümlenmesi ve buna göre verimlilik projelerinin yapılması önemli bir konu olarak tüm sektörlerde olduğu gibi çimento sektöründe de önemlidir. Bu yüzden çimento sektöründe enerji verimliliği yazılımları öne çıkmaktadır.

Bu amaçla firmamız çimento sektörüne ve diğer sektörlerde enerji verimliliğini ön plana çıkartan veri toplama, analiz ve firmanın vizyonuna göre yapay zeka uygulamaları geliştirmektedir. Temel amaç sistemlerin daha verimli çalışması, çıkan ürünlerin enerji maliyeti gibi hesaplamaları yapabilecek sistemleri kurmaktır.

Peki bu sistemleri kurarken hangi sistemleri kuruyoruz. Firmamız öncelikli yerli yazılım ürettiği gibi önceliği yerlilik yanında katma değeri yüksek yazılım sistemlerini kurmaktır. Bu amaçla geliştirilmiş RBS Report Big Data yazılımlarını kurmaktayız.

Peki RBS Report Big Data sistemi ile neler yapabilirsiniz?

RBS Report Big Data sistemi ile sistemlerininizin tümünü hatta fabrikalarınızın tümünü tek merkezden yönetmenizi sağlayan platformu size sağlar. Machine learning uygulamarı geliştirebilirsiniz. Ayrıca historian gibi atıl kalmış veri yapısı gizli bir yapısı yoktur. Merkezileştirme projelerine kapalı sistemler yerine merkezileştirmeye açık esnek ve sistemde bir çok kontrol mekanizmasını sağlayacağınız sistemleri barındırmaktadır.

RBS Report
OPC Data Logger RBS Report

Scada Historian mı Big Data mı?

Tabi ki big data, günümüz teknolojilerinde artık SCADA Historian yazılımlarına ihtiyaç kalmamaktadır ileri ki dönemde de kalmayacaktır. Hatta bir çok OPC markası firmalarını OPC bölümlerini kapatacak, Big Data bölümlerini açacaktır. Açanlarda mevcuttur. OPC UA teknolojisi ile artık OPC DA teknolojisi bitecek her şey tek bir platformla çözülecektir. Modbus paketleri, profinet paketleri yerine tek tip haberleşme olacaktır.

Historian yazılımların kapalı veri yapısı, erişebilirlik sıkıntısı ve ayrıca diğer dashboard yazılımlarıyla entegrasyona kapalı olması bu yazılımı artık eskilerde bırakmıştır. Yeni teknolojilerde bir çok big data yazılımlar ortaya çıkmıştır. No SQL teknolojisinin gelişmesiyle Mongo DB veri tabanı yapılarıyla artık, SCADA Historianları yeni IT teknolojilerinde yerleri maalesef yoktur. Yeni jenerasyon yazılımlar artık big data tabanlı, üzerinde dashboardlar ve yapay zeka uygulamaları bulunduran veriyi gizli değil açık şekilde erişebilir şekilde tutan yazılımlardır.

Veriler neden gizli?

SCADA Historian yazılımları çok yüksek maliyetli yazılımlar olduğu kadar dinamik değillerdir. Çok büyük datayı barındırsalar da bir big data yazılımı gibi hesap yapamazlar. Çalıştıkları ve veriyi size sundukları tek platform ise Excel veya HDA komutlarıdır. Excel ise bu tip konularda sınırlı bir araçtır. Önemli olan bu veriyi başka veriler ile entegre anlık KPI’lar oluşturma imkanımız var mı? Bu soruya cevap vermek çok zordur. Historian yazılımlardan başka platformlara veri çekmek için ciddi bir yazılım bilgisi gerekmektedir. Bir HDA Client yazılımı geliştirilip bu veriler daha üst seviye sistemlere aktarılabilir. Maalesef ki bu yazılımları geliştirecek yazılım mühendisleri veriyi MS SQL, Oracle gibi sistemlerden almayı daha rahat yapabilirler.

Verilerin neden gizli olduğu sorusu ise cevabı içinde saklıdır. Başka modüller satmak. Arkasında maalesef ticari kaygılar yer almaktadır. Şu anda piyasada en büyük ticari markaların 10bin’lerce euro değerinde SCADA Historianları satılmaktadır. Bu biraz sektörde çalışan yetkililerin yazılım sitemlerinden habersiz olmalarından kaynaklıdır. Örnek olarak Mongo DB ücretsizdir. RBS Report Big Data sistemi ise maliyeti ise aylık 150$ gibi bir maliyete çıkmaktadır. Bu yazılımlar ve yazılım araçlarının Historian yazılımlar yanından bile geçemeyecek kadar iyidir. Ve Historian ile yapabildikleriniz excel ile sınırlıdır. Bir Power BI dashboard yapmak için veriyi farklı katmanlarla excele otomatik çekmeniz veya en basiti mail attırmak için bir çok uygulamayı geliştirdikten sonra ilgili raporu mail attırabilirsiniz. Bir Python uygulama geliştiremez ve iOS bir sistemden uygulama geliştirmeniz içinde o veriyi alabilecek HDA client yazılımını yazmanız gerekecektir. Bunlar hiç yapılamaz değil tabii ki ama o veriyi Historian veri tabanından almak zaten başlıca ayrı bir projedir ve maliyetlidir.

Eğer sistemlerinizden ucuz maliyetli veriyi incelemek ve verinizle para kazanmak istiyorsanız bizimle irtibata geçebilirsiniz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir