NightWatch Nedir?

NightWatch, üretim sahalarında yer alan makinelerin, analizörlerin ve sensörlerin ürettiği verinin anlık olarak toplanmasını ve toplanan verinin üst modüller ve sistemlere standard bir formatta gönderimini sağlamak için geliştirdiğimiz açık bir platformdur.

NightWatch kullanım senaryolarında genellikle üretim sahalarından bahsediyoruz, ancak NightWatch ile sunucu odalarınızdaki iklimlendirme verisi, su kuyularından su seviyesi veya su kirliliği gibi veriler de toplanıp daha büyük bir çerçevede farklı sistemler arasında dolaşıma dahil edilebilir.

Özetlemek gerekirse, Nightwatch;

• Açık bir platformdur. Veri toplama ve toplanan veriyi dağıtma problemi olan tüm paydaşlarımız tarafından ücretsiz olarak kullanılabilir
• Yaygın olarak kullanılan OPC UA, OPC DA ve MODBUS TCP protokollerini destekler
• Siemens, Mitsubushi, Omron, Rockwell ve Allan-Bradley gibi PLC'lerden doğrudan veri okumayı destekler
• Mert Yazılım'ın kendi donanımı olan IoT Box'ı destekler
• Terazi ve kalite ölçüm cihazları gibi seri port (COM) haberleşmesi ile çalışan donanımları destekler
• MQTT ve AMQP gibi mesajlaşma protokollerini kullanan yazılım ve donanımları destekler
• Yeni donanım ve protokol desteğinin kolayca eklenebileceği açık ve esnek bir platform sunar
• Linux ve Windows işletim sistemleri üzerinde çalıştırılabilir
• Sahada makine ve sensörlere en yakın noktada (Edge) endüstriyel bilgisayarların veya gatewaylerin üzerinde çalıştırılabilir
• Bulut kullanımını destekler. Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Huawei Cloud ve DigitalOcean gibi bulut sağlayacıları üzerinde sanal bilgisayar (VM) ihtiyacı olmadan container servisleri içinde (örneğin, Amazon ECS) çalıştırılabilir

NightWatch Platform Bileşenleri

NightWatch ile Veri Toplama

MES ve MOM başta olmak üzere Endüstriyel IoT (IIoT) çözümleri geliştirilirken ilk karşılaşılan problem, makine ve sensör çeşitliliği ve bu çeşitlilik nedeniyle verinin sağlıklı bir şekilde akışının nasıl sağlanacağıdır. Mert Yazılım olarak 20 yılı aşan süredir trexDCAS MES ürünümüzü, IoT Box donanımımızı ve müşterilerimize özel MES'i tamamlayıcı farklı çözümleri geliştiriyoruz. Bu süreçte hiç bir veri üretemeyen çok eski makinelerden tutun da binlerce sensörden topladığı verileri kendi üstünde işleyen makinelere kadar geniş bir yelpazede yer alan makineler ile MES çözümlerimizi başarılı bir şekilde entegre ediyoruz. Bu çalışmalarımız sayesinde veriye dayalı süreç kontrolü, izlenebilirlik, kalite ve OEE gibi konularda müşterilerimize değer katıyoruz.

Yıllar içinde veri toplama ile ilgili karşılaştığımız temel problemler ve bu problemlerin daha büyük ölçekte neden olduğu sorunları aşağıdaki gibi özetleyebiliriz,

• Veri üretemeyen eski makineler nedeni ile üretim sahalarındaki dijitalleşmenin sekteye uğraması
• Veri üreten makine ve sensörlerin marka, model, protokol ve veri formatı çeşitliliği nedeni ile artan sistem karmaşıklığı ve veri toplama maliyetleri
• Veri birleştirme, ayıklama ve veri zenginleştirme işlemlerinin merkezi olarak yapılamaması nedeni ile kurumsal veri kalitesinin düşük kalması
• Birçok farklı sistemin (MES, ERP, Kalite Uygulamaları v.b.) çalıştığı kurumlarda her bir sistemin makine verisine farklı frekans ve yöntemler ile erişim ihtiyacı nedeni ile sistem bazında tekrar eden çalışmaların neden olduğu yüksek maliyetler ve uzun süren kurulum ve proje çalışmaları

• NightWatch, yukarıda bahsettiğim veri toplama ve dağıtım sorunlarının çözümünü ve bu sorunların neden olduğu daha büyük çerçevedeki aksaklıkları ortadan kaldırmak için geliştirildi. Veri toplama ve dağıtım katmanında NightWatch bize şu avantajları sunar,

• Makinelerden ve sensörlerden okunacak verinin tarifi için makine bağımsız tekil bir konfigürasyon şeması

• Makine grupları, makineler, üretim birimi grupları ve üretim birimlerinden oluşan 4 seviyeli bir veri organizasyon yapısı sunar.
• Makine ve sensörlerden okunan ham verinin konfigürasyon aşamasında tanımlanabilen gelişmiş scriptler ile birleştirilmesi, ayıklanması ve zenginleştirilebilmesi.
• NightWatch içinden basit matematiksel işlemlerin yanı sıra ileri nümerik işlemler, sinyal işleme, coğrafik konum hesaplamaları, koşullu ifadeler ve metin işleme gibi bir çok fonksiyon kullanılabilmektedir
• Okunan ham veri veya gelişmiş scriptler kullanılarak ham veriden üretilen hesaplanmış veri için birden fazla ölçü birimi veya çarpan tanımı yapılabilir. Tanımlanan ölçü birimleri cinsinden değerler otomatik olarak dış bir sisteme ihtiyaç duyulmadan NightWatch içinde ve tek bir merkezden hesaplanarak dolaşıma sokulur. Örneğin, bir makineden santigrat derece cinsinden okunan sıcaklık değeri kolaylıkla Fahrenheit cinsinden de hesaplanarak ham veri ile birlikte dolaşıma sokulabilir.
• Ham verinin scriptler ile işlenebilmesine ilave olarak özellikle Modbus TCP ile veri toplanan enerji ve su analizörleri için herhangi bir formülasyona gerek kalmadan ölçüm değerlerinin tam kısmı ve küsürat kısmı otomatik olarak birleştirilebilir
• Destekleyen protokol ve makineler için subscription ve sorgulama yöntemlerinin her ikisi için veri okuma desteği sunar. Subscription desteklemeyen makine ve protokoller için ise sorgulama yöntemi desteklenir.

Subscription

Abonelik anlamına gelir. Makine protokolleri açısından OPC UA gibi bazı protokoller veri okumak isteyen istemcinin ilgilendiği veri tanımlarına abone olmalarına izin vererek sadece veri değişikliği gerçekleştirdiğinde değişen veriyi istemciye gönderir. İzlenebilirlik gibi, sürekli ölçüm gerektiren veri toplama senaryolarında abonelik yerine periyodik sorgulama yöntemi tercih edilir. Sayaç takibi gibi senaryolarda ise abonelik yöntemi tercih edilebilir.

NightWatch ile Veri Dağıtımı

NightWatch sadece bir veri toplama platformu değildir. NightWatch aynı zamanda farklı makine ve sensörlerden toplanan ham veri veya zenginleştirilmiş veriyi üst modül veya sistemlere gönderebilme yetenekleri olan esnek ve açık bir platformdur.

Tasarım ve geliştirme çalışmalarımızın ilk gününden itibaren NightWatch'un,

• Paydaşlarımız ve sektörün kullanımı açısından açık bir platform olmasını
• Sistem geliştirme disiplini açısından ise esnek, konfigüre edilebilir, veri toplama ve dağıtımı problemini kolayca ortadan kaldıran görünmez bir kara kutu olmasını

hedefleyerek mimarimizin bu iki temel prensibe sadık kalmasına çok önem verdik.

Veri dağıtımı veya bizim sıkça kullandığımız hali ile ham ve/veya zenginleştirilmiş verinin dolaşıma sokulması ile ilgili NightWatch şu yeteneklere sahiptir

• Veri gönderimi yapılacak hedef sistemlerin genelleştirilmiş ve ortak konfigürasyonlar kullanılarak tanımlanabilmesi
• Toplanan ve hesaplanan verinin, makine ve protokol bağımsız olarak kullanım amacına göre belirlediğimiz 4 farklı standart formatta hedef sistemlere gönderimini sağlanabilmesi
• Eş zamanlı olarak aynı türden veya farklı türden birden çok hedef sisteme veri gönderiminin sağlanabilmesi
• NightWatch'un veri dağıtımı yeteneklerinin merkezinde Sink olarak adlandırdığımız yapı yer alır. Sinkler, NightWatch'un veri göndereceği hedef sistem tiplerini ve bu hedef sistemlerin ayarlarını (adres, kullanıcı adı, şifre vb) barındırır. NightWatch toplanan veya üretilen verinin dağıtımı için entegrasyon sinklerini kullanır, veri üzerinde tanımlanan alarm koşullarının gerçekleşmesi durumunda ürettiği alarm verisinin dağıtımı için ise alarm sinklerini kullanır.

NightWatch, aşağıdaki entegrasyon sinkleri üzerinden dış modül veya sistemlere veri dağıtımı yapabilir,

• İlişkisel veri tabanları (PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL ve SQLite)
• MQTT protokolünü destekleyen brokerlar (örneğin, Mosquitto)
• AQMP protokolünü destekleyen brokerlar (örneğin, RabbitMQ)
• InfluxDB
• Redis
• OPC UA protokolünü destekleyen sistemler (örneğin, KepWare)
• Web Hook mekanizması ile REST API'ler (örneğin, MES veya ERP sistemleri)
• trexDCAS Enerji modülü
• trexDCAS MES Paneli

Örnek Uygulamalar

Tesis İzleme (SCADA)

SCADA, "Supervisory Control and Data Acquisition" (Denetim ve Veri Toplama) kelimelerinin kısaltmasıdır ve endüstriyel süreçlerin izlenmesi, kontrol edilmesi ve veri toplanması için kullanılan bir otomasyon sistemidir. Genellikle büyük ve karmaşık endüstriyel tesislerde, enerji üretimi, su ve atık su arıtma tesisleri, imalat hatları, enerji iletim ve dağıtım sistemleri gibi alanlarda kullanılır. SCADA sistemleri, operatörlerin tesisin çalışmasını gözlemlemelerine, süreçleri kontrol etmelerine ve veri analizi yapmalarına yardımcı olur.

SCADA sistemi genellikle şu temel bileşenlerden oluşur:

1. RTU (Remote Terminal Unit - Uzak Terminal Ünitesi): RTU'lar saha cihazlarıyla iletişim kurar ve sahadan veri toplar. Sensörlerden gelen verileri işler ve kontrol komutlarını uygular.

2. PLC (Programmable Logic Controller - Programlanabilir Mantık Denetleyici): PLC'ler, SCADA sisteminin merkezi kontrol birimleridir. Operatörlerin SCADA arayüzü aracılığıyla süreçleri izlemesini ve kontrol etmesini sağlarlar.

3. HMI (Human-Machine Interface - İnsan-Makine Arayüzü): HMI, operatörlerin SCADA sistemini kullanarak tesisin çalışmasını izlemelerine ve kontrol etmelerine olanak tanır. Genellikle grafiksel bir arayüz sunar.

4. Veritabanı ve Veri Sunucusu: SCADA sistemi, toplanan verileri depolar ve analiz için kullanılabilir hale getirir. Bu, tarihçe verilerinin saklanması ve raporların oluşturulması için önemlidir.

5. İletişim Ağı: SCADA sistemi, saha cihazlarıyla iletişim kurabilmek için bir iletişim ağına ihtiyaç duyar. Bu ağ, kablosuz veya kablolu olabilir ve uzak saha cihazlarına bağlanmasını sağlar.

SCADA sistemleri, operatörlere aşağıdaki gibi bir dizi fayda sağlar:

• Süreç izleme ve kontrol: Endüstriyel süreçleri gerçek zamanlı olarak izlemek ve gerektiğinde müdahale etmek.
• Veri toplama ve analiz: Verileri toplamak, analiz etmek ve tarihçe verilerini depolamak.
• Hata tespiti ve teşhis: Anormal durumları tespit etmek ve hata teşhisini hızlandırmak.
• Verimlilik artışı: Süreçlerin verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak ve enerji veya malzeme kaynaklarını optimize etmek.
• Uzaktan izleme ve kontrol: Uzaktan tesislerin izlenmesi ve kontrol edilmesi.
• Alarm ve bildirim: Kritik olaylar veya sorunlar için operatörlere anında bildirimler gönderme.

Örnekler:

• Elektrik Dağıtım Sistemi: Elektrik şebekelerinin izlenmesi ve yönetimi için SCADA sistemleri kullanılır. Bu, enerji kesintilerini azaltmak ve hızlı bir şekilde müdahale etmek için önemlidir.

• Su ve Atık Su Arıtma Tesisleri: SCADA sistemleri, su kaynaklarının ve atık su arıtma tesislerinin işletilmesi için kullanılır. Suyun kalitesini izlemek ve tesislerin verimli çalışmasını sağlamak için kullanılır.

• Otomotiv Üretim Hattı: Otomobil üretim tesisleri, üretim hattının performansını izlemek ve kontrol etmek için SCADA sistemleri kullanır.

• Gaz ve Petrol Boru Hatları: SCADA, enerji sektöründe petrol ve doğalgaz boru hatlarının izlenmesi ve kontrol edilmesi için kullanılır.

• Bina Otomasyonu: Büyük binaların ısıtma, soğutma, aydınlatma ve güvenlik sistemlerinin kontrolü için SCADA kullanılır.

SCADA sistemleri, endüstriyel otomasyonun önemli bir parçasıdır ve çeşitli endüstrilerde verimliliği artırmak, güvenliği sağlamak ve işletme maliyetlerini düşürmek için kullanılır.

Örnek Bina İzleme Sistemi #1

Örnek Bina İzleme Sistemi #2

Örnek İzometrik Görselli Hat İzleme

Makine Performans İzleme

Makine Performans İzleme ve OEE (Overall Equipment Effectiveness - Genel Ekipman Etkinliği), endüstriyel işletmelerin üretim tesislerinde makinelerin verimliliğini, performansını ve üretkenliğini izlemek ve değerlendirmek için kullanılan önemli bir araçtır.

• Makine Performans İzleme: Makine performans izleme, bir üretim tesisinin içindeki makinelerin çalışma süreçlerini ve performansını gözlemlemeyi, analiz etmeyi ve kayıt altına almayı içerir. Bu izleme işlemi, tesisin daha verimli çalışmasını sağlamak, duruş sürelerini azaltmak ve üretim süreçlerini optimize etmek amacıyla gerçekleştirilir. Makine performans izleme şunları içerebilir:

• Çalışma Süreçlerinin İzlenmesi: Makinenin çalışma süreçlerinin başlangıç ve bitiş zamanlarını takip etmek.

• Üretim Hızının İzlenmesi: Makinenin saatlik, günlük veya vardiyalık üretim hızını izlemek.

• Duruş Sürelerinin Belirlenmesi: Makinenin neden durduğunu ve ne kadar süreyle durduğunu belirlemek (örneğin, bakım, arıza, ayar değişiklikleri).

• Verimlilik ve Performans Kayıtları: Makine performansını değerlendirmek için verimlilik ve performans endekslerini hesaplamak.

• Otomatik Uyarılar: Makinede olası sorunları veya arızaları belirlemek ve bakım ekiplerini uyarılarla bilgilendirmek.

Overall Equipment Effectiveness (OEE - Genel Ekipman Etkinliği) OEE, makinelerin ve üretim hatlarının genel verimliliğini değerlendirmek için kullanılan bir ölçümdür. OEE, üç temel bileşeni içerir ve genellikle yüzde olarak ifade edilir:

• Ekipman Etkin Çalışma Süresi (Availability): Makine veya üretim hattının ne kadar süreyle verimli bir şekilde çalıştığını ölçer. Bu, planlanmış duruşlar (bakım, ayar değişiklikleri vb.) ve plansız duruşlar (arızalar) dahil olmak üzere tüm duruş sürelerini içerir.

• Performans Etkinliği (Performance): Makinenin veya hattın, maksimum üretim hızına göre nasıl performans gösterdiğini gösterir. Bu bileşen, işletmenin belirlediği hız ve performans hedeflerine ulaşma derecesini yansıtır.

• Kalite Etkinliği (Quality): Üretilen ürünlerin kalitesini ölçer. Bu, ürünün kabul edilebilir kalitede üretildiği süreleri gösterir ve hatalı ürünlerin üretim sürecinden kaynaklanan hatalarla ilgili kaynakları işaret eder.

Örnek:

Bir otomobil üretim tesisi için OEE hesaplama örneği:

• Ekipman Etkin Çalışma Süresi: Bir vardiyada 480 dakika (8 saat), bunun 30 dakikası planlanmış bakım için durmuş, 10 dakikası ayar değişikliği için durmuş ve 20 dakikası arıza nedeniyle durmuş.

• Performans Etkinliği: Normalde saatte 50 araba üretebilirken, sadece saatte 40 araba üretmiştir.

• Kalite Etkinliği: Üretilen arabaların yüzde 95'i kalite standartlarına uygundur.

OEE hesaplama:

OEE (%) = (Ekipman Etkin Çalışma Süresi / Toplam Çalışma Süresi) x (Performans Etkinliği / 100) x (Kalite Etkinliği / 100)

OEE (%) = (420 / 480) x (40 / 50) x (95 / 100) = 0.875 x 0.8 x 0.95 = 0.665 veya %66.5

Bu hesaplamaya göre, bu otomobil üretim tesisi %66.5 OEE'ye sahiptir, bu da makine ve üretim hattının genel olarak verimli çalışmadığını gösterir ve iyileştirmeler yapılması gerektiğini işaret eder.

Tüm Makineler Özet Ekranı

Makine Detay Ekranı

Duruş Listesi ve Süreleri

Slack Kanallarına Alarm Bildirimi Gönderimi

NightWatch'un anlık Alarm tespit özelliklerini kullanarak Slack veya benzeri bir dış sisteme alarm bilgilerinin gönderimi sağlanabilir. Bu sayede, Slack üzerinden ilgili kişilerin alarmlar ile ilgili bilgilendirilmesi sağlanabilir.

NightWatch'dan Slack'a alarm bilgisi gönderebilmek için NightWatch konfigürasyonunuza yapmanız gerekenler aşağıdaki gibi özetlenebilir;

• Bir alarm koşulu tanımlayın
• Alarm tipinden bir sink (MQTT, RabbitMQ veya Redis) tanımlayın

Slack'in NightWatch alarm bilgisini tüketebilmesi için Incoming Webhooks özelliğini kullanabilirsiniz. Bu özelliği kullanmak için;

• Slack üzerinde bir uygulama oluşturun
• Slack uygulamanızda Incoming Webhooks özelliğini etkinleştirin
• Slack uygulamanız için bir Webhook URL'i oluşturun
• Oluşturduğunuz webhook'a gelen mesajların hangi kanala gönderileceğini belirtin

Sizin yapmanız gereken geliştirmenin adımlarını da aşağıdaki gibi özetleyebiliriz;

• NightWatch konfigürasyonunuzda tanımladığınız Alarm sinkinin tipine göre MQTT, RabbitMQ veya Redis'i çalıştırın
• Aşağıdaki tablodan kullanıdğınız sink tipine göre (SinkKind=Alert) olan satırlardan dinlemeniz gereken topic bilgisini alın
• İlgili topic'e gelen mesajları okuyup, formatlayacak ve Slack'de tanımladığınız Webhook'a gönderecek uygulamayı geliştirin

MQTT

MQTT Alarm Topic Formatı

Redis

Redis Alarm Topic Formatı

MQTT

Redis Alarm Topic Formatı

Anomali Tespiti

Anomali tespiti, veri setlerinde normalden sapma gösteren olayları veya örüntüleri tanımlamak amacıyla kullanılan bir veri analizi ve makine öğrenimi yöntemidir. Bu sapmalar, beklenen veya normal davranıştan farklı olan veri noktalarını veya olayları ifade eder. Anomali tespiti, birçok endüstriyel uygulamada kullanılır ve üretim sahaları dahil olmak üzere birçok alanda işletmelere fayda sağlar.

Üretim sahalarından anlık anomali tespiti için birkaç örnek:

• Üretim Hattı Verileri İzleme: Bir imalat tesisinde, bir üretim hattının normalde belirli bir hızda çalışması gerekiyorsa, anlık anomali tespiti, bu hızın altında veya üstünde çalışan bir makineyi veya üretim hattını belirleyebilir. Bu, verimliliği artırmak ve ürün kalitesini korumak için önemlidir.

• Enerji Tüketimi İzleme: Bir tesisin enerji tüketimi normalde belirli bir desende değişmelidir. Anomali tespiti, anormal enerji tüketimini tespit ederek enerji israfını ve verimlilik kayıplarını önleyebilir.

• Sensör Verileri İzleme: Üretim sahasında kullanılan sensörler, sıcaklık, basınç, titreşim vb. gibi verileri sürekli olarak toplar. Anomali tespiti, bu sensör verilerini izleyerek makine arızalarını veya işlem sapmalarını hızlı bir şekilde tespit edebilir. Örneğin, bir makinenin anormal derecede yüksek bir sıcaklıkta çalışması bir arıza belirtisi olabilir.

Anomali tespiti, üretim sahalarında işletmelerin daha güvenli, verimli ve sorunsuz çalışmasına yardımcı olur. Bu sayede makinelerin ve süreçlerin anormal durumları hızlı bir şekilde tespit edilerek önleyici bakım, hızlı müdahale ve daha iyi ürün kalitesi sağlanır.

İlgili Referanslar

• IoT Sistemlerde Sınır Bilişim Destekli Anomali Tespiti

Kestirimci Bakım

Kestirimci bakım (predictive maintenance), endüstriyel tesislerde kullanılan makinelerin veya ekipmanların arızalanmadan önce düzenli olarak bakımının yapılmasını sağlamak için veri analizi ve izleme tekniklerini kullanma yaklaşımıdır. Bu yöntem, makinelerin işletme sürekliliğini artırırken bakım maliyetlerini düşürmeyi hedefler. Kestirimci bakım, özel sensörler, veri analizi yazılımları ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilir. İşte üretim sahalarından birkaç örnek:

• Endüstriyel Pompalar: Endüstriyel tesislerde kullanılan pompa sistemleri, üretim süreçlerinde önemli bir rol oynar. Pompa arızaları, üretimi durdurabilir ve büyük mali kayıplara yol açabilir. Kestirimci bakım, pompa sensörlerinden gelen verileri izler ve pompa motorlarının performansındaki anormallikleri tespit eder. Bu sayede bakım ekipleri, pompa arızalarını önceden tahmin edebilir ve planlı bakım yaparak üretimi kesintisiz tutabilir.

• Konveyör Sistemleri: Üretim sahalarında ürün taşıma ve işleme işlerini gerçekleştiren konveyör sistemleri önemlidir. Kestirimci bakım, konveyör motorlarından gelen titreşim, sıcaklık ve güç tüketimi gibi verileri izler. Bu veriler, konveyörün olası bir arızasını veya aşırı yüklenmesini belirlemeye yardımcı olur.

• Otomatik Paketleme Makineleri: Ürün paketleme makineleri, otomasyonla ürünleri paketleyen endüstriyel makinelerdir. Kestirimci bakım, bu makinelerin sensör verilerini izler ve ambalaj süreçlerindeki anormal davranışları belirler. Örneğin, bir paketleme makinesinin aşırı titreşimleri veya paketleme hataları, erken bakım gerektiren işaretler olabilir.

• Isıtma, Havalandırma ve Klima (HVAC) Sistemleri: Üretim tesislerinde HVAC sistemleri, işçi rahatlığı ve üretim koşulları için önemlidir. Kestirimci bakım, HVAC sistemlerinin verilerini izler ve filtre tıkanıklıkları, soğutma sıvısı seviyeleri veya fan motorlarının performansındaki değişiklikleri belirler. Bu, enerji tasarrufu sağlar ve tesisin verimliliğini artırır.

• Endüstriyel Robotlar: Otomasyonun yaygınlaştığı birçok üretim tesisi, endüstriyel robotlar kullanır. Kestirimci bakım, robotların hareket verilerini ve sensörlerini izleyerek motor arızalarını veya eksik hareketlerin belirtilerini tespit edebilir.

Kestirimci bakım, işletmelerin arızaları tahmin ederek gereksiz bakım işlerinden kaçınmalarına ve üretimi kesintisiz tutmalarına yardımcı olur. Bu sayede işletmeler, makinelerin kullanım ömrünü uzatır, enerji verimliliğini artırır ve bakım maliyetlerini düşürürler.

İlgili Referanslar

• Kestirimci Bakım Uygulamaları ve Anomali Tespiti