Ipar

Így válhatnak tökéletessé az adatközpontok!

A hatékony rendszertervezés és rendszerintegráció hat alapelve.

A „Power of Six” hat alapelvet takar, amely az Eaton intelligens energiagazdálkodási vállalat adatközpontok tervezése során alkalmazott szisztematikus megközelítése. Holisztikus szemlélete úgy teremt hozzáadott értéket, hogy összehangolja a vállalat megoldásait a felhasználók energiainfrastruktúra-igényeivel, miközben támogatja őket a tökéletes, öntudatos és önmagát optimalizáló adatközpont megvalósítása felé vezető úton. Az Eaton szakértői azt a kérdést járták körül, hogy miként csökkenthető a tervezési kockázat és a rendszer komplexitása, illetve hogyan optimalizálható az adatközpont teljesítménye az alábbi rendszertechnikai elvek alkalmazásával.

A „Power of Six” lényege egy olyan módszertani, több tudományágat átfogó megközelítés, amely figyelembe veszi a rendszer egyes elemeit és azok kölcsönhatásait a teljes életciklus során, hogy valóban végponttól végpontig tartó műszaki megoldások születhessenek. Ráadásul ez kereskedelmi és műszaki előnyöket is hordoz magában. Ennek alapvető eleme egy olyan digitális felület, amely segít az informatikai (IT) és üzemeltetési technológiai (OT) eszközök egyre összetettebb környezetének hatékony kezelésében, miközben teljes körű rendszeráttekintést biztosít a fehér és szürke térben.

Íme a hat alapelv, amely segít megérteni a rendszer jelentőségét:

Kritikus energiaellátó rendszerelemek tervezése: Fő lényege, hogy megismerjük az energiaellátó rendszerek kritikus összetevőinek jellemzőit, viselkedését és hatásait. Ha megértjük ezeket az apró részleteket, optimalizálhatjuk a teljesítményt, növelhetjük az energiahatékonyságot, és hatékonyan eleget tehetünk az informatikai elvárásoknak. Ezt úgy tehetjük meg, ha elemezzük az egyes komponenseket, hogy megismerjük azok célját, jellemzőit és a rendszeren belüli kölcsönhatásaikat. A berendezések elhelyezése, kezelése és integrálása optimalizálható egy digitális szoftverplatform segítségével. A cél a teljesítmény növelése, a meghibásodások előrejelzése és a használat optimalizálása a komponensek egyenkénti megtervezésével és kölcsönhatásaik részletekbe menő megértésével, a hálózattól a chipig. Ez segít megérteni a komponensek jellemzőit és az elektromos tulajdonságaira, a feszültségre, a kapacitásra és az impedanciára gyakorolt hatását. A hatékonyság növelése érdekében fontos a komponensveszteség csökkentése, a teljesítménytényező javítása és a terhelések kiegyensúlyozása.

„A rendszereket úgy kell tervezni, hogy képesek legyenek redundanciát és megbízhatóságot biztosítani, redundáns kritikus komponensekkel és prediktív karbantartással a komponensek szintjén. Végül, ha figyelembe vesszük a kritikus összetevőket, akkor az üzemeltetési fázisban felhasználhatjuk az adatelemzést a hatékonyság javítására, a kihasználtság maximalizálására és a problémák előrejelzésére, melyek döntő jelentőségűvé válnak a megvalósításában és eszközgazdálkodásban”

– mondta Fehér Tamás, az Eaton Magyarország munkatársa.

Eszközgazdálkodás és feltételalapú felügyelet: Kiemeli a digitális felület energiagazdálkodási rendszerbe történő beépítésének fontosságát. Ez lehetővé teszi az eszközök felügyeletét és kezelését, így megnyitja az utat a proaktív intézkedések végrehajtása, az élettartam növelése és a teljesítmény optimalizálása érdekében. A folyamatos felügyelet és karbantartás biztosítja, hogy minden komponens a lehető legnagyobb hatékonysággal működjön, egyúttal azonosítja a rendszerben esetlegesen felmerülő potenciális kockázatokat. Ez az elv biztosítja, hogy tervet dolgozzunk ki a teljesítmény optimalizálására, az élettartam meghosszabbítására, a meghibásodások előrejelzésére, valamint a hardver cseréjére és korszerűsítésére, még azelőtt, hogy annak állapota problémát okozna.

A digitális ikertechnológia létrehozására képes digitális felület felhasználásával, valamint a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulási funkciókkal együtt már a tervezési szakaszban optimalizálhatjuk a teljesítményt azáltal, hogy azonosítja azokat a területeket, ahol a berendezések nem az előre jelzett módon működnek. Az energiahatékonyság is nyomon követhető a terhelésfigyelés, valamint a teljes rendszer használatának és teljesítményének optimalizálása révén. Az energiaelosztás területén belül például – különösen a transzformátorok tekercselései esetében – fontos a fogyasztás és a hőmérséklet felügyelete, valamint a kapcsolóberendezések érintkező-kopásának nyomon követése. Ez a fajta feltételalapú felügyelet lehetővé teszi a rendszertervezést.

A rendszertervezés elve: Mivel a rendszeren túlmutató kölcsönhatásokat is figyelembe kell vennünk, ez az elv a rendszertervezés tágabb megközelítésére biztat, ahelyett, hogy azt funkcióblokkok sorozataként fognánk fel. A megfelelően integrált komponensek minimalizálják az energiapazarlást, és biztosítják a nagy teljesítményű fogyasztók, például a hűtés hatékony felhasználását, hogy csökkentsék a rendszer működésére nehezedő terheket. Egy jól megtervezett, integrált rendszerrel csökkenthetjük a komponensek meghibásodását, optimalizálhatjuk a felhasználásukat és meghosszabbíthatjuk az élettartamukat, ezzel pedig könnyebben elérhetjük működési és fenntarthatósági céljainkat. A rendszerelemek közötti jobb kommunikáció és kapcsolódási pontok hozzájárulhatnak a rendszer teljesítményének optimalizálása és fenntartása érdekében a szolgáltatott adatok várakozási idejének csökkentéséhez és a nagyobb energiahatékonysághoz.
Energiahatékonyság: Ha a tervezési szakaszban alkalmazzuk a rendszertechnikai megközelítést, hogy a lehető legkisebbre csökkentsük az energiaveszteségeket és optimalizáljuk a rendszer hatékonyságát, akkor ezzel elősegíthetjük a fenntarthatósági célok elérését és az üzemeltetési költségek csökkentését. A megfelelő berendezések megfontolt kiválasztása lehetővé teszi az általános hatékonyság javítását. Ha például kisfeszültségű rendszerekben réz gyűjtősíneket használunk, azzal mintegy 25%-kal csökkenthetjük az energiaveszteséget az alumíniumból készült változatokhoz képest. Ezzel együtt egy digitális szoftverplatform gépi tanulás és mesterséges intelligencia segítségével figyeli és menedzseli az energiahatékonyságot, hogy jobban megérthessük, az energiaelosztás melyik pontján fordulhatnak elő veszteségek és hogyan lehet azokat megelőzni. Más intézkedésekkel, például a kábelhosszak optimalizálásával és az alacsony energiaveszteségű transzformátorok használatával kombinálva mindez energiamegtakarítást biztosít és segít a megújuló energia hatékony integrációjában.
A megújuló energiák integrációja: A megújuló energiaforrások egyre fontosabb szerepet játszanak az energiaellátás ökoszisztémájában. Éppen ezért alapvető annak megértése, hogy milyen hatással van a megújuló energiaforrások és az alternatív energiaforrások integrálása a rendszer teljesítményére és a tápellátás minőségére. Ezzel hozzájárulhatunk a rugalmas és megbízható áramellátás biztosításához, és csökkenthetjük az áramkimaradások valószínűségét. Az egyik ilyen hatás, amelyet meg kell értenünk, az az, hogy a megújuló energiaforrásokban kisebb a forgó tömeg és a tehetetlenség, ami viszont befolyásolja a villamosenergia-áramlás minőségét a villamosenergia-rendszerben a kisebb frekvenciaszabályozás és a nagyobb ingadozás miatt.

„Fel kell ismerni a felharmonikusokra és a feszültségingadozásokra gyakorolt hatásokat is, amelyek a több inverteralapú áramforrás bevezetéséből erednek. A digitális felület lehetővé teszi, hogy megértsük a helyszíni és a nem helyszíni megújuló energiatermelés keverékét, figyelemmel kísérve a felhasznált energiát és annak forrását. Az energiaellátás változékonyságának kezeléséhez és a hálózati stabilitás biztosításához rugalmas és dinamikus tervezés szükséges”

– tette hozzá Fehér Tamás.

Rugalmas és dinamikus tervezés: A változó igényekhez és az olyan újonnan megjelenő technológiákhoz, mint a mesterséges intelligencia (AI), rugalmas és dinamikus tervezési szemlélet szükséges. Ha alkalmazkodunk, azzal biztosítjuk, hogy megoldásaink a gyorsan változó környezetben is relevánsak és hatékonyak legyenek. Egy digitális szoftverplatform integrálásával azonosítani lehet a tervezésben szükséges változtatásokat és az esetleges kiigazítások lehetőségét, miközben megérthetjük azok hatását és optimalizálhatjuk a rendszer rugalmasságát.

„Ha a végső cél egy olyan adatközpont létrehozása, amely képes önmagát kezelni és optimalizálni, akkor iparági szinten kell elmozdulnunk a rendszeralapú tervezés irányába. Ennek érdekében közösen kell magunkévá tennünk egy sor alapelvet és a rendszerszemléletű megközelítést. Ebben segít a fenti hat alapelv. El kell kezdenünk már a tervezés korai szakaszában és az adatközpont teljes életciklusa során használni az integrált digitális szoftverplatformokat, nem csupán az üzemeltetés során. Ez megkönnyíti a működési érték növelését az adataiból származó intelligens, hasznosítható információk felhasználásával. Ezekben a bizonytalan időkben, a változó energia- és környezetvédelmi követelményeknek való megfelelés érdekében mindenképpen szükséges újragondolni a jelenlegi gyakorlatot”

– tette hozzá a szakértő.

Az Eaton rendszertervezési megközelítéséről vagy az xIntegra megoldásáról további információ az alábbi weboldalon található: https://www.eaton.com/gb/en-gb/markets/data-centers/systems-engineering-data-centre/xintegra.html

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Related Topics:adatközpontok alapelv Eaton of power six tökéletesítés

Up Next

A SUSE vezető a 2024-es Gartner® Magic Quadrant™ for Container Management jelentésben

Don't Miss

Gyártósori befogó készülékek költségeinek csökkentése additív gyártással

Ipar

Hogyan gondolkodik a generatív MI? Szegedi kutatók keresik a választ a chatbotok titkaira

A mesterséges intelligencia (MI) egyre több feladatban segít minket a mindennapokban, de mi történik egy chatbot „fejében”, amikor választ ad egy kérdésre vagy értelmez egy utasítást?

Többek között erre keresi a választ a Szegedi Tudományegyetem Mesterséges Intelligencia Kompetencia Központjának áprilisban induló kutatása, együttműködésben az amerikai Rutgers Egyetemmel és a német Ludwig-Maximilians-Universitättel. A cél, hogy mélyebben feltárják a generatív nyelvi modellek működését a technológia biztonságosabb és hatékonyabb alkalmazása érdekében.

Belelátni a generatív MI modellek fejébe

A mesterséges intelligencia képes utánozni az emberi gondolkodást, de valóban érti is a saját döntéseit? A generatív modellek – amelyek különféle algoritmusok és gépi tanulási modellek segítségével a megadott utasítások alapján hoznak létre új tartalmakat – képesek lehetnek sakkozni, de felmerül a kérdés, hogy valóban ismerik-e a játékszabályokat, vagy csupán mintázatokat követnek anélkül, hogy értenék a játék működését.

A RAItHMA projekt keretében induló kutatás egyik fontos témája, hogy a generatív MI modellek hogyan reprezentálják az egyes fogalmakat, és ezek a fogalmak milyen kapcsolatban állnak egymással. Magyarán, ha egy chatbot igaznak ítél egy állítást, vajon automatikusan hamisnak tartja annak tagadását? Az emberi gondolkodás számára ez magától értetődő, de a nyelvi modellek esetében nem minden esetben teljesül.

A chatbotok meglepő korlátai

„A nagy nyelvi modellek nem a tényleges tudást vagy a szabályok megértését sajátítják el, hanem pusztán a szövegek folytatására épülnek. Ebből kifolyólag a chatbotok olykor olyan alapvető kérdésekben hibáznak, amelyeket adott esetben egy gyermek is képes megválaszolni. Ha például felsoroljuk a hét törpe nevét, majd megkérdezzük, hogy egy adott név szerepelt-e a listán, a modell nem mindig tudja a helyes választ. Az MI képes akár rendkívül összetett matematikai feladatokat is megoldani, ugyanakkor nehezen birkózik meg a halmaz fogalmával és néha egészen egyszerű feladványokkal is. Ha sikerül felderíteni ennek hátterét, nagyot léphetünk előre a mesterséges intelligencia jobb megértése és biztonságosabb, hatékonyabb használata felé”

– mondta Dr. Jelasity Márk, az Interdiszciplináris Kutatásfejlesztési és Innovációs Kiválósági Központ Mesterséges Intelligencia Kompetenciaközpont vezetője.

A kutatók arra is keresik a választ, hogy mi áll ezeknek az ellentmondásoknak a hátterében, milyen belső tudással rendelkezik a modell, és miképpen csökkenthető a kommunikációs zavar ember és gép között. Amellett, hogy ez a munka a generatív MI megbízhatóságának javítását szolgálja, új távlatokat nyithat a modellek alkalmazásában számos területen.

Megbízhatunk a mesterséges intelligenciában?

Ahogy egyre több területen alkalmazzuk a mesterséges intelligenciát, komoly kockázatot jelent, ha nem értjük pontosan, hogyan működnek ezek a modellek. Egy önvezető autó például képes felismerni az előtte haladó járműveket és a közlekedési táblákat, de nem képes megérteni a közlekedési helyzeteket. Egy ember tudja, hogy ha egy labda begurul az útra, valószínűleg egy gyerek fog utána szaladni – a mesterséges intelligencia viszont ezt a kontextust egyelőre nem képes felismerni.

Az egyik alapvető hiányosság, hogy a modellek nem építenek ki stabil világmodellt, ami kulcsfontosságú lenne a megbízható működéshez. A Szegedi Tudományegyetem kutatói nemzetközi partnereikkel együtt arra törekednek, hogy feltárják a generatív MI korlátait és mélyebben megértsék működését. Első lépésként ugyanis, ha pontosabb képet kapunk arról, hogyan „gondolkodnak” ezek a rendszerek és milyen hibák jellemzik őket, az hosszú távon segíthet új megközelítéseket kialakítani. Az így szerzett tudás hozzájárulhat a jövő MI-rendszereinek alakításához, a hatékonyabb, megbízhatóbb tervezéshez. A mesterséges intelligencia ugyanis nem csupán egy technológiai eszköz, hanem a tudomány egy olyan területe, amelynek mélyebb megismerése kulcsfontosságú a jövő fejlesztéseihez.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Ipar

Okos szakemberek nélkül nincs okos építőipar

Az építőipar folyamatos átalakuláson megy keresztül: a digitalizáció, az új építőanyagok és az innovációk alapjaiban formálják át az iparágat.

Eközben a szakemberhiány, a gazdasági bizonytalanság és a növekvő piaci elvárások egyre nagyobb kihívást jelentenek. A siker kulcsa nem csupán a technológiai fejlődésben rejlik, hanem azokban a szakemberekben, akik képesek az új megoldásokat alkalmazni. Ebben a helyzetben a szakmai oktatás szerepe felértékelődik.

„A szakmai oktatás nem mellékes tényező, hanem az építőipar jövőjének záloga – és ebben a vállalatoknak is egyre nagyobb a felelőssége”

– hangsúlyozta Markovich Béla, a Mapei Kft. ügyvezetője annak kapcsán, hogy a vállalat képzési programjai szakmai elismerésben részesültek.

A vállalat oktatási programjai évente több ezer szakember és diák képzését biztosítják, hozzájárulva az építőipari munka minőségének javításához. Ezt a törekvést ismerte el a Magyar Marketing Szövetség is, amikor a Mapei Kft.-nek négy Marketing Diamond Awards díjat ítélt oda.

Innováció és szakértelem: csak együtt működnek

Az új technológiák rohamos terjedése önmagában nem elég, ha a szakemberek nem tudják hatékonyan használni ezeket az eszközöket. Az innovatív technológiák és építőanyagok csak akkor hoznak valódi eredményt, ha a kivitelezők megfelelő tudással rendelkeznek.

Ennek érdekében indította el a vállalat a Mapei Akadémiát és a Mapei Kereskedői Konferenciát, amelyek célja, hogy a partnerek és kereskedők megismerjék az iparág legújabb trendjeit és eszközeit. Az ilyen szakmai események lehetőséget teremtenek a tudásmegosztásra és a piaci kihívások közös megoldására is. Ezt a törekvést ismerte el a Magyar Marketing Szövetség, amikor mindkét programot Marketing Diamond Awards díjjal tüntette ki.

Szakemberhiány: a jövő építőiparának kulcskérdése

Az építőipari szakemberhiány az egyik legégetőbb probléma Magyarországon. Egyre kevesebb fiatal választja ezt a hivatást, miközben az iparág fejlődése és a munkaerőpiac igényei egyre nagyobb tudást követelnek meg.

„Ha nem vonzunk be új szakembereket, és nem segítjük a fiatalokat abban, hogy elköteleződjenek az építőipar mellett, hosszú távon komoly problémákkal kell szembenéznünk. Éppen ezért kiemelten fontosnak tartjuk az oktatási intézményekkel való együttműködést”

– emelte ki Markovich Béla.

A vállalat számos egyetemmel és szakképző intézménnyel működik együtt, modern oktatási anyagokat, terméktámogatást és gyakorlati képzési lehetőségeket biztosítva a hallgatóknak. A cél az, hogy a diákok már tanulmányaik során találkozzanak a legkorszerűbb technológiákkal, így könnyebben elhelyezkedjenek a munkaerőpiacon, és az iparág is biztosítani tudja a megfelelő utánpótlást. Ezeket a törekvéseket ismerte el a Magyar Marketing Szövetség, amikor a programot Marketing Diamond Awards-díjjal jutalmazta.

Egészséges társadalommal lehet építeni

A Mapei Sportnagykövet program célja egy inspiráló, aktív közösség építése amatőr sportolók számára, akik elkötelezettek az egészséges életmód és a fenntartható sportolási lehetőségek mellett. A program közösségimédia-alapú pályázati rendszerrel választja ki azokat a lelkes sportkedvelőket, akik egy éven keresztül képviselik a Mapei sportfilozófiáját, és közösségi felületeiken aktívan motiválják követőiket.

A Sportnagykövet program koncepcióját a Mapei Kft. azzal a céllal dolgozta ki, hogy elkötelezett amatőr sportolókból álló közösséget hozzon létre, amely folyamatosan inspirálja egymást és követőit. Az innovatív kezdeményezést a Sportmarketing kategóriában díjazták.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Ipar

Sörgyári raklappálya-vezérlőrendszer

Tavaly fejeződött be a Heineken Hungária Sörgyárak Zrt. megbízásából a sörgyár soproni üzemében a teledoboz-raklappálya vezérlőrendszer villamos és biztonságtechnikai felújítása, amely a dobozos sörök palettázásához kapcsolódó raklapok szállítását végzi.

A raklappálya működésének célja, hogy a dobozos palettázógépet üres raklapokkal lássa el, illetve a dobozos palettázógépen keletkezett rakományokat a függőkonvejor szállítórendszerhez eljuttassa – kezdte Kiss Artúr, a GAL Mérnöki Iroda Kft. ügyvezetője.

MM: Milyen egységekből áll a dobozos raklappálya rendszer a soproni üzemben?

K.A.: A folyamat úgy áll össze, hogy a dobozos söröket a töltés után tálcákra helyezik, majd a teli tálcákat szállítószalagon továbbítják a palettázógép felé, ami azokat raklapokra rendezi.

A pallettázógép számára előkészített üres raklaphalmazokat targoncával a raklaptároló előtti feladópályára helyezik. A raklaptároló a felrakott raklaphalmazokat automatikusan betárolja, az üres raklapokat pedig a halmazból egyesével lebontja. Az üres raklapok a görgőspályán keresztül a palettázógéphez kerülnek, ami a szállítószalagon érkező sörös tálcákat a raklapra pakolja. A palettázógép saját vezérléssel rendelkezik, de a jelcsere ki van alakítva a raklappályát irányító PLC-vel.

A már teli sörösdobozokkal megrakott raklapot a pályarendszer ezután a fóliázógéphez juttatja el. A fóliázógép szintén saját vezérléssel rendelkezik, kommunikációja a raklappálya PLC-vel diszkrét jelcserén keresztül valósult meg. A fóliázást követően a rakományt egy görgőspályával ellátott szállítókocsi viszi a címkézőgéphez, majd tovább a függőkonvejor előtti utolsó pályaszakaszra, ahonnan a függőkonvejor kocsijára kerül.

Szakemberekkel felmérettük a gépsor biztonsági kockázatait, és az ennek megfelelő biztonsági berendezésekkel láttuk el a gépsort. A teledoboz-raklappálya biztonsági ráccsal elkülönített munkaterületeire a bejutás 4 db biztonsági zárral felszerelt ajtón keresztül történhet, amelyeket csak a megfelelő jogosultsággal ellátott RFID kulccsal lehet kinyitni, illetve visszanyugtázni. Ezen kívül a munkaterületeket a munkaterület-határokon elhelyezkedő pályákra szerelt 4 db fényfüggöny védi az illetéktelen behatolástól.

MM: Milyen Siemens eszközöket használtak a projekt elvégzéséhez?

K.A.: A dobozos raklappálya vezérlését Siemens S7-1500 típusú biztonsági PLC végzi. Erre a PLC-re csatlakozik PROFINET-en keresztül a 7 db ET200SP típusú kihelyezett I/O egység, a 2 db MTP700 HMI operátor panel (WinCC Unified) és az 5 db RFID kulcs olvasóegység.

A vezérlőszekrényben lévő kapcsolóberendezésekhez is a Siemens termékeit választottuk (kismegszakítók, motorvédők, mágneskapcsolók stb.). A görgőspályák hajtás-leágazásához Siemens 3RM1 sorozatú biztonsági motorstartereket használtunk.

Kiemelném a széles választékot, a kiemelkedő háttértámogatást és a supportot, amit a Siemens Zrt.-től kapunk már évek óta. Megbízhatóak, jól programozhatóak a megoldásaik. Ha nincsen semmilyen kényszerítő körülmény, akkor mi nem is váltunk a Siemensről semmi másra.

MM: A rendszer irányítása hogyan történik?

K.A.: A rendszer kezelése a teledoboz-raklappálya területén elhelyezett 2 db kezelőpulttal valósul meg, a rajtuk elhelyezett MTP700 típusú 7”-os érintőképernyős operátor panel (WinCC Unified) és az alatta elhelyezett 4 db funkciónyomógomb segítségével. Az operátorpaneleken történik a teledoboz-raklappályák kezelése és a hibák kijelzése.

MM: A mérnökirodát bemutatná néhány mondatban?

K.A.: 1996-ban jött létre a mérnöki iroda, ipari automatizálással 2003 óta foglalkozunk. Jelenleg 6 fős létszámmal dolgozunk, ebből négy mérnök, egy adminisztratív, pénzügyes kolléga, illetve egy erősáramú kolléga. Megbízásainkat főként a villamos tervezés, PLC, HMI programozás, folyamatautomatizálás és gépfelújításhoz kapcsolódó automatizálási munkák jelentik. Több alvállalkozóval dolgozunk, projektek végén a teljes rendszert mi adjuk át és mi helyezzük üzembe. Referenciáink közé tartozik az élelmiszer- és gyógyszeripar, a műanyag- és gumiipar, a nehézipar szereplőinek végzett munkánk. Megvalósított projektjeink közül kiemelném például az ICE Solution Kft. győri hűtőházának automatizálását, valamint a Xellia Gyógyszervegyészeti Kft. hűtőgépházához tartozó központi vezérlőrendszerének felújítását.

www.siemens.hu, gal-mi.hu

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!