Przykłady przemysłowego IoT: 5 projektów od lotnisk po magazyny energii

W każdym z tych zastosowań oprogramowanie zamienia odczyty ze sprzętu na miejscu w ustawienie lampy, pozycję samolotu albo polecenie dla baterii.

Monster to system zarządzania oświetleniem dla lotnisk w zachodniej Polsce, który zbudowaliśmy z AP-TECH. Kontrolerzy ruchu lotniczego ustawiają w nim kierunek i jasność każdej lampy na lotnisku.

Co jest podłączone. Sterownik każdej lampy zintegrowaliśmy z osobnym modułem IoT, dzięki czemu oświetlenie można monitorować i sterować nim z wielu stanowisk.

Co robi oprogramowanie. Panel zbudowany w Django pokazuje kontrolerom na bieżąco poziom baterii, zasilanie, łączność i stan zasilaczy UPS. Hierarchia ról odpowiada procedurom kontroli ruchu lotniczego. Wieża kontroli lotów dostaje podstawowe alarmy, np. o niskiej temperaturze, a zespół techniczny szczegółowe raporty i zadania do natychmiastowego wykonania.

Czego się nauczyliśmy. Dzięki rozbudowanej analizie na etapie planowania powstał system oparty na Pythonie, Go i Apache Kafka, który da się skalować i dostosować do innych lotnisk.

Wynik. Monster zastąpił na lotnisku przestarzałe oprogramowanie. Całą historię opisujemy w case study Monster.

ATOS (Airport Technologies Operational System) śledzi w czasie rzeczywistym samoloty i pojazdy lotniskowe, żeby kontrolerzy mogli utrzymać pas startowy wolny przy niemal zerowej widoczności. Zbudowaliśmy go z AP-TECH dla jednego z głównych lotnisk w Polsce, z myślą o operacjach CAT III B.

Co jest podłączone. ATOS łączy dane z pętli indukcyjnych i transponderów w jeden obraz lotniska.

Co musiało robić oprogramowanie. Operacje CAT III B wymagają, żeby system śledził każdy samolot i pojazd na płycie przy niemal zerowej widoczności, bez miejsca na nieaktualne dane, i przeszedł ocenę władz lotniczych. Kontrolerzy pracują w panelu zbudowanym dla nich, który pokazuje bieżącą pozycję samolotów i pojazdów, więc mogą kierować ruchem i reagować na nietypowe zdarzenia.

Czego się nauczyliśmy. Spełnienie wymagań władz lotniczych wymagało rygorystycznych testów i strojenia, często we wczesnych godzinach porannych.

Wynik. Projekt przyczynił się do miejsca AP-TECH w rankingu Deloitte Technology Fast 50. Szczegóły są w case study ATOS.

Dla Kyoto Group przez trzy i pół roku budowaliśmy oprogramowanie przemysłowego IoT i cyfrowego bliźniaka dla projektu Kyotopia. Projekt przeszedł od produkcji energii słonecznej do magazynowania energii cieplnej w stopionej soli. Praca zaczęła się od MVP UX/UI, a z czasem urosła do systemu opartego na SCADA, który w czasie rzeczywistym monitoruje i steruje przepływem energii. Wymagania po drodze się zmieniały, a nasz zespół często latał do Oslo, żeby pracować z klientem na miejscu.

Co jest podłączone. Najtrudniejsze było połączenie złożonego sprzętu fizycznego z oprogramowaniem. W naszym zakresie było sterowanie magazynem ciepła zintegrowane z warstwą SCADA instalacji oraz monitoring wizyjny z kamerami termowizyjnymi i rozpoznawaniem obrazu. Elementy rzeczywistości rozszerzonej w obrazie z kamery operatora pokazują najważniejsze dane instalacji.

Co robi oprogramowanie. System obejmuje funkcje monitoringu, zbieranie danych pogodowych, analizę cen energii i interfejs do symulacji pracy instalacji. W 2024 r. zespół pracował też nad platformą webową do planowania lokalizacji przyszłych elektrowni słonecznych z magazynami ciepła i symulowania ich wydajności i kosztów na podstawie danych takich jak nasłonecznienie i ukształtowanie terenu. Stack to React.js, Python i AWS, a infrastrukturę obsługiwały Terragrunt i Jenkins.

Czego się nauczyliśmy:

• Dane z instalacji przechodziły przez przemysłową platformę danych, która dobrze sprawdzała się w testach i prototypach. Następnym razem logikę produkcyjną, która ma działać długo, uruchomilibyśmy w dojrzalszym środowisku.
• Streamlit sprawdził się w prototypach typu proof of concept.
• Logowanie OIDC do Azure Entra ID przenieśliśmy na load balancer AWS, więc aplikacje nie musiały same obsługiwać uwierzytelniania.
• Wniosek co do dostępu do paneli według ról: role trzeba zaplanować na wczesnym etapie projektu.

Wynik. Nasze oprogramowanie wspierało prototyp, który Kyoto pokazało inwestorom. W pierwszej połowie 2021 r. Kyoto pozyskało 183,3 mln NOK w emisjach prywatnych. Więcej w case study KYOTO.

Skyfri prowadzi platformę do zarządzania portfelami elektrowni słonecznych i magazynów bateryjnych. Skyfri Intelligence odpowiada za monitoring i dane, a Skyfri SolarSCADA za sterowanie sprzętem na poziomie instalacji. Pod oboma działa system zarządzania energią (EMS), który zaprojektowaliśmy i zbudowaliśmy: logika sterowania bateriami i falownikami w każdej instalacji.

Co jest podłączone. Prawdziwy portfel rzadko opiera się na jednej marce, a EMS steruje jednocześnie bateriami i falownikami kilku producentów. Ma moduły komunikacji Modbus obok sterowania bateriami i fotowoltaiką. Praca nad nimi zaczęła się od warsztatów komunikacyjnych z dostawcą baterii w lutym 2024 r. Platforma łączy się z instalacjami przez Azure IoT Edge i Azure IoT Hub.

Co robi oprogramowanie. EMS decyduje, kiedy baterie się ładują i rozładowują, prowadzi peak shaving i handel energią oraz odpowiada na żądania lokalnego operatora systemu dystrybucyjnego (OSD). Ogranicznik obciążenia pilnuje, żeby eksport nie przekroczył mocy przyłączeniowej. EMS działa w pełni offline, bo decyzja sterująca dla pracującej baterii nie może czekać na zerwane połączenie. Stack to frontend w React, backend w Pythonie z asyncIO i potok danych w Databricks, hostowane na Azure.

Czego się nauczyliśmy. Zanim ktokolwiek zobowiązał się do budowy, w listopadzie 2023 r. powstało Technical Feasibility Study (analiza rynku, ocena wykonalności, specyfikacja techniczna), bo platforma miała działać ze sprzętem i w warunkach, na które zespół nie miał wpływu. Od stycznia 2024 r. nasi inżynierowie i ludzie Skyfri działali jak jeden zespół i pracowali tak dalej po starcie.

Wynik. EMS wszedł na produkcję w czerwcu 2024 r. i działa w 7 elektrowniach słonecznych z magazynami bateryjnymi. Steruje ponad 5 MWh pojemności baterii i monitoruje ponad 1 MWp mocy fotowoltaicznej. Skyfri i Order Group przygotowali potem zakres nowego projektu EMS dla Hydro Rein, klienta końcowego Skyfri. Zobacz case study Skyfri.

Zeronest obsługuje domy, instalatorów i spółdzielnie energetyczne, ale jego warstwa danych działa według tego samego wzorca co instalacja przemysłowa. Oznacza to własne urządzenie na miejscu, połączenie przewodowe ze sprzętem i łącze niezależne od domowego Wi-Fi i chmury producenta. EMS dla Zeronest budujemy od stycznia 2024 r., a na produkcji działa od czerwca 2024 r.

Co jest podłączone. Każda instalacja dostaje urządzenie Bzyk D200 z własną kartą SIM, podłączone bezpośrednio do falownika przez RS-485/Modbus i raportujące przez LTE. Działa niezależnie od chmury producenta falownika i domowego Wi-Fi, a według Zeronest montuje się je na standardowej szynie DIN w około 15 minut. Urządzenia komunikują się z chmurą przez MQTT i TLS 1.2 za AWS IoT Core, a dane klientów zostają w UE.

Co robi oprogramowanie. Co minutę świeży odczyt produkcji, zużycia i stanu baterii jest zestawiany z cenami rynku dnia następnego i dnia bieżącego, taryfami dystrybucyjnymi, sygnałami operatora sieci i prognozą pogody. Wynikiem jest jedna decyzja: naładować baterię, rozładować ją albo sprzedać energię do sieci.

Czego się nauczyliśmy. Zbudowanie własnej warstwy danych było trudniejsze niż korzystanie z API każdego producenta, ale system działa dalej, gdy API producenta przestaje odpowiadać albo pada domowa sieć. Platforma integruje dziś 16 marek falowników, m.in. Deye, GoodWe, Hoymiles i Sungrow. Rejestry konfiguracyjne są sprawdzane codziennym cyklem odczyt-zapis-odczyt dla każdego modelu falownika: system odczytuje wartości, porównuje je z docelowymi, zapisuje, odczytuje ponownie i wysyła alert, gdy odczyt po zapisie się nie zgadza.

Wynik. Z platformy korzysta kilka tysięcy użytkowników. W pierwszych dwóch latach zespół przepracował przy niej około 11 220 godzin. Więcej w case study Zeronest.

Te projekty łączy pięć cech: sprzęt innych firm, sterowanie niezależne od internetu, alarmy według ról, sprawdzane zapisy do sprzętu i praca trwająca po starcie.

• Większość sprzętu pochodziła od innych firm. Sterowniki lamp, pętle indukcyjne, transpondery, instalacja cieplna oraz falowniki i baterie kilku marek: każdy z nich wymagał osobnej integracji, zanim jakikolwiek panel mógł pokazać przydatne dane. Wyjątkiem jest własne urządzenie Zeronest, Bzyk D200, ale platforma, która za nim stoi, i tak musi współpracować z falownikami 16 marek.
• Sterowanie nie zależy od internetu. EMS dla Skyfri steruje bateriami i falownikami offline, a urządzenie Zeronest raportuje przez własne łącze LTE, bez domowego Wi-Fi.
• Alarmy zależą od tego, kto je czyta. Monster wysyła podstawowe alarmy do wieży kontroli lotów, a szczegółowe raporty do zespołu technicznego. Z KYOTO wyniknął wniosek, żeby role w panelach planować wcześnie.
• Zapisy do sprzętu są sprawdzane. Zeronest po zapisie odczytuje każdy rejestr konfiguracyjny i wysyła alert, gdy wartość się nie zgadza.
• Praca trwa po starcie. Inżynierowie, którzy wdrożyli EMS dla Skyfri, pracowali dalej z zespołem Skyfri po starcie, a platformę Zeronest przez pierwsze dwa lata rozwijał jeden stały zespół.

Co jest przykładem przemysłowego IoT?

Jednym z przykładów jest system oświetlenia lotniska, w którym sterownik każdej lampy ma własny moduł IoT. W Monsterze, zbudowanym z AP-TECH, kontrolerzy ruchu lotniczego ustawiają kierunek i jasność każdej lampy, a panel pokazuje poziom baterii, zasilanie, łączność i stan zasilaczy UPS.

Jakie są przykłady urządzeń przemysłowego IoT?

Urządzenia przemysłowego IoT to sprzęt w terenie, z którego oprogramowanie odczytuje dane albo któremu wysyła polecenia: od sterowników lamp po baterie i falowniki. Przykłady z opisanych projektów: moduły IoT w sterownikach lamp lotniskowych (Monster), pętle indukcyjne i transpondery na lotnisku (ATOS), kamery termowizyjne w magazynie energii cieplnej (KYOTO), baterie i falowniki w elektrowniach słonecznych (Skyfri) oraz urządzenie Bzyk D200 podłączone do domowego falownika przez RS-485/Modbus (Zeronest).

Ile trwa projekt przemysłowego IoT?

W naszych projektach od kilku miesięcy do kilku lat. W Skyfri po Technical Feasibility Study z listopada 2023 r. EMS trafił na produkcję w czerwcu 2024 r. KYOTO rozwijało się z MVP UX/UI w system oparty na SCADA przez trzy i pół roku.

Jakie miejsce ma SCADA w systemie przemysłowego IoT?

W naszych projektach SCADA jest jedną z warstw systemu. Zbiera dane z lokalnych sterowników, pokazuje je operatorom, zgłasza alarmy i przekazuje ich polecenia. System KYOTO jest oparty na SCADA. Na platformie Skyfri sprzętem na poziomie instalacji steruje SolarSCADA, a logikę sterowania ma zbudowany przez nas EMS.