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Mi primer experimento con nuestra API

Recientemente, el equipo de desarrollo ha comenzado el proceso de finalización de nuestra nueva API de CMMS (Interfaz de programación de aplicaciones). La API de CMMS está diseñada para permitir que otros programas se comuniquen directamente con la CMMS de Fiix. Estos programas externos pueden utilizar los datos CMMS de forma nativa para sus propios fines. Esta conexión externa será realmente valiosa para los clientes porque, por ejemplo, permitirá que los programas de software financiero realicen un seguimiento de las compras realizadas a través del CMMS y permitirá que las máquinas envíen sus datos directamente al CMMS (conocido como Machine to Machine (M2M) ) comunicación).

Mi experimento con la API de CMMS

Durante las últimas semanas, he estado probando la capacidad de la API para usarla para la conexión directa con máquinas. Quería hacer un experimento utilizando el equipo más económico que pudiera usarse de manera realista en un entorno industrial. Me decidí por un Beaglebone Black y un sensor de temperatura por un costo combinado de menos de $ 60. En este blog, quiero mostrarles que he podido enviar datos de temperatura al CMMS y luego usar estos datos como disparador para el mantenimiento programado.

TMP36 y Configuración de BeagleBone Black

Beaglebone Black es una computadora Linux de bajo costo (~ $ 55) disponible en muchos proveedores, incluidos Adafruit, Creatronic y Sparkfun. El sensor de temperatura que utilicé fue un TMP36 (~ $ 3) que tiene un voltaje de salida que es proporcional a la temperatura.

Para empezar, conecté el sensor de temperatura al Beaglebone con la ayuda de una placa de pruebas. Luego, usando ejemplos disponibles gratuitamente en Internet, programé el Beaglebone en javascript para que informara la temperatura medida por el sensor adaptando un código del sitio web de Adafruit. Conecté el beaglebone al CMMS usando la biblioteca de cliente que se lanzará próximamente para que se envíe un valor de temperatura al CMMS una vez cada 3 segundos. Para que la situación sea semi-realista, envié el valor de la temperatura a un activo con la etiqueta "Mi oficina".

El resultado fue un flujo continuo de valores de temperatura registrados en el CMMS, cada uno separado por aproximadamente 3 segundos como se muestra en la imagen a continuación. Tanto el desarrollador jefe como yo quedamos muy satisfechos con este resultado.

Las novedades de lecturas de temperatura

Luego, para asegurarme de que el concepto fuera realmente útil, quise establecer un mantenimiento programado que se desencadenara por una temperatura alta. Esto podría usarse para indicar que se debe realizar una inspección del aire acondicionado. Configuré un mantenimiento programado para "Mi oficina" y lo configuré para que se activara cada vez que la temperatura subiera por encima de los 35 C. Las instrucciones de trabajo para este mantenimiento programado eran bastante simples:"Verifique el aire acondicionado:experimento de API de CMMS".

El programado mantenimiento, configurado para realizar una orden de trabajo cuando la temperatura supere los 35 grados Celsius

Éxito

Para engañar al sensor y hacerle creer que estaba más caliente de lo que realmente estaba, llevé el dispositivo a casa donde tenía un secador de pelo. Bajo el aire caliente del secador de pelo, la temperatura medida se elevó y, como se esperaba, se generó una orden de trabajo. Usando el CMMS, el técnico sería notificado de la orden de trabajo y podría inspeccionar las lecturas de temperatura, todo desde el CMMS. Todo este proceso sucedió automáticamente, sin que el gerente de mantenimiento, el operador o el inquilino de la oficina estuvieran involucrados en ningún momento.

Puntos de datos de temperatura después de apuntar con un secador de pelo al sensor de temperatura. La temperatura aumenta rápidamente con respecto a la temperatura ambiente. El punto de datos que desencadenó el mantenimiento programado está resaltado en amarillo

Los detalles del punto de datos que activó el mantenimiento programado.

Además de usar las lecturas del medidor para activar las órdenes de trabajo, los técnicos y los investigadores de la causa raíz pueden usar el historial registrado de uso de energía para ayudar a diagnosticar la falla y poner en marcha una solución permanente. Si es necesario, los datos de otros sensores también podrían usarse para ayudar con el análisis de la causa raíz. En el ejemplo del aire acondicionado, los sensores de presión de aire de entrada y salida y los sensores de humedad pueden proporcionar información valiosa que ayuda a hacer un diagnóstico rápido.

Comunicación de máquina a máquina e integración de CMMS

Se me ocurren muchas aplicaciones en las que este tipo de tecnología de comunicación Machine 2 Machine será increíblemente valiosa. Considere un vehículo que informa la lectura de su odómetro de manera regular a través de una conexión a Internet 3G de teléfono móvil. Luego, se puede generar una orden de trabajo para su servicio regular cada 10,000 km. O considere un medidor de potencia en un acondicionador de aire que se usa para activar una orden de trabajo cuando el acondicionador de aire está trabajando demasiado. Quizás podría usarse para monitorear los niveles de vibración de una máquina giratoria. Tal vez, sea solo una oportunidad para registrar el estado de funcionamiento de una máquina a lo largo del tiempo, sin tener que pasar al siguiente paso de usar los datos para activar un mantenimiento programado.

La API llegará pronto. Creo que será brillante y muy útil. Estará disponible para clientes en niveles de precios seleccionados. Si tiene algún caso de uso que esté esperando, me encantaría escucharlo en los comentarios a continuación.


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