Aktuální vydání

celé číslo

03

2019

Veletrh Amper 2019 v Brně

celé číslo
Společnost 5.0 – japonská cesta od informační k superchytré společnosti

V Japonsku, které bylo partnerem loňského veletrhu CeBIT, odstartoval vládní program, jehož cílem je připravit na digitalizaci nejen průmysl, nýbrž celou společnost. Země se tak řadí po bok státům, ve kterých jsou již podobné programy zavedeny (Industrie 4.0 v Německu, e-Estonia v Estonsku nebo Smart Nation v Singapuru).  Společnost 5.0 na loňském veletrhu CeBIT V úvodu vládního programu Japonska s názvem Společnost 5.0 jsou zmíněny výzvy, kterým aktuálně země čelí – stárnutí populace (26,3 % japonské populace je starší 65 let), nebezpečí terorismu, přírodních katastrof a znečištění životního prostředí. Dokument japonské obchodní federace Keidan­ren vyjmenovává pět bariér, které je třeba pro zvládnutí těchto výzev překonat. Zmíněné bariéry jsou těžkopádnost administrativy, zastaralý právní řád, pomalý rozvoj technologií, nedostatek lidských zdrojů a neochota veřejnosti přijmout nutné změny. Úlohou federace Keidanren je ve spolupráci s vládou veřejně šířit myšlenky programu Společnost 5.0. Dokument Na cestě k realizaci nové ekonomiky a společnosti, vydaný federací Keidanren, představuje návrh, jak myšlenek programu Společnost 5.0 dosáhnout. Dokument byl mimo jiné představen na loňském veletrhu Cebit v Hannoveru.  Spolupráce člověka a robotů Jedním ze způsobů, jak se vypořádat s problémem nedostatku pracovní síly na trhu práce, má být podle federace Keidanren zapojení lidí ze všech sociálních vrstev společnosti a všech věkových kategorií za pomoci výukových a tréninkových iniciativ a všeobecného zavedení „inovační kultury“ do těsnějších vztahů s roboty a stroji. Rozhodující je, aby spolupráce lidí a strojů požívala ve společnosti odpovídající respekt, včetně ohledu na etickou a ekonomickou stránku problému.  Úpravy právního řádu Další kroky, kterými je třeba přispět ke změnám ve společnosti, se týkají úprav právního prostředí. S ohledem na disruptivní vývoj techniky nabude na významu otázka duševního vlastnictví. Stejně tak současné právní předpisy nesmí představovat do budoucna překážku ve využívání např. autonomních dopravních prostředků nebo kolaborativních robotů. Podcenit nelze ani otázku zabezpečení dat (informací) při jejich ukládání či předávání.  Výzkum, vývoj, vzdělání a jejich financování Japonsko plánuje investovat 1 % HDP do výzkumu a technického vývoje. Plán financování rovněž zahrnuje změny v daňovém systému v souvislosti s podporou soukromých investic. Součástí strategie je také podpora vzdělávání v oblasti informatiky již na úrovni základního a středního školství. S tím souvisí požadavek dostatečných kapacit v oboru kybernetické bezpečnosti. Jednou z možností zajištění potřebných lidských zdrojů je podpora ekonomické imi­grace řízená vládou, cílená právě na odborníky z jiných zemí. Kromě toho bude definována „oblast vyloučené konkurence“, vymezující obory, ve kterých budou spolupracovat domácí a zahraniční společnosti s cílem zajištění společné komparativní výhody Japonska. Počítá se také se start-upy i malými a středními podniky, jež společně se zahraničními subjekty vytvoří potřebnou ekonomickou základnu. Vzdělání studentů a budoucích vědců musí být opřeno o aktivity současných výzkumných pracovníků a o spolupráci průmyslu, akademické sféry a vlády obecně. Důraz je explicitně kladen na zapojení žen, stejně jako špičkových vědců z ciziny. V souladu s touto iniciativou japonští vládní zástupci vyvíjejí snahu o další prohloubení vztahů s ostatními členskými zeměmi transpacifického partnerství (TPP), které na bázi multiraterálních dohod zaručuje volný obchod mezi členskými zeměmi (kromě Japonska jsou členy Brunej, Malajsie, Vietnam, Singapur, Austrálie, Nový Zéland, Kanada, Mexiko, Chile, Peru; do roku 2017 i USA).  Reforma organizací i stylu práce Doporučení federace Keidanren se vztahují rovněž na jednání a práci se zaměstnanci. Zdůrazněn je ohled na jejich individuální potřeby. To souvisí s vizí budoucího trhu práce, na kterém již nebudou existovat mnohá z nynějších povolání, ale naopak vzniknou zcela jiné možnosti pracovního uplatnění.  Společnost 5.0 – shrnutí Lze shrnout, že japonský program Společnost 5.0 představuje nový model růstu od informační k „superchytré“ společnosti, který nabízí řešení souvisejících sociálních problémů a předkládá způsob, jak dosáhnout trvale udržitelného rozvoje společnosti. Základní principiální změna je v tom, že vývoj již není orientován na technické aspekty a na dosahování neustálého růstu zisku – do centra pozornosti se dostává člověk a jeho kvalita života. Federace Keidanren vytipovala sedmnáct cílových stavů, kterých má superchytrá společnost dosáhnout (tab. 1).  Společnost 5.0 vs. průmysl 4.0 Zatímco pojem průmysl 4.0 bude ještě určitou dobu aktuální téma v odborných i veřejných kruzích, nejen v souvislosti s programem Společnost 5.0 se objevuje nový termín, a to průmysl 5.0. Již etablovaný průmysl 4.0 se zaměřuje na využití automatizační techniky a robotů v průmyslu a postupně i v každodenním životě, ale průmysl 5.0 jde dál1). Zejména v bohatých společnostech, které budou schopné ve značné míře realizovat principy průmyslu 4.0, půjde o zabezpečení způsobu práce, resp. života obecně, pro širokou veřejnost, pro niž bude nejen trh práce, ale celý způsob života zcela změněn. Otázky průmyslu 5.0 souvisejí také s již zmíněnými klimatickými změnami. Jedním z oborů řešících otázku obnovitelných zdrojů a zdrojů obživy je bioekonomika, jež se musí stát součástí průmyslu 5.0. Příkladem aktivit v oboru bioekonomiky může být německá Národní výzkumná strategie BioEconomy 2030. Podílí se na ní mnoho renomovaných výzkumných institucí. Ty řeší pět priorit: globální zabezpečení zdrojů obživy, udržitelné zemědělství, zdravé a nezávadné potraviny, průmyslové využití obnovitelných zdrojů a vývoj zásobníků energie na bázi biomasy. Dalším souvisejícím oborem jsou průmyslové biotechnologie. Příkladem jejich využití je vývoj nových materiálů vykazujících výjimečné fyzikální či chemické vlastnosti. V souvislosti s průmyslem 5.0 je rovněž zmiňována tzv. syntetická biologie, umožňující výrazně zrychlit proces evoluce. Pomocí genového inženýrství je tak možné např. pěstovat plodiny odolávající lokálním podmínkám, vyvíjet biologické senzory a akční členy nebo získávat nové druhy bio­paliv. Seznam institucí zabývajících se syntetickou biologií obsahuje mnoho zvučných jmen (Ginkgo Bioworks, NASA, Imperial College London, DARPA a další). Výzkumné aktivity oborů blízkých myšlenkám průmyslu 5.0 s sebou přinášejí nutnost řešit etické otázky hranic, které by člověk neměl překračovat. S rozvojem průmyslu 5.0 proto musí být spojeny také výzkumné aktivity na poli etiky a filozofie. Tak jako každý vývoj, i průmysl 5.0 má dvě strany mince – potenciál dnes nepředstavitelné akcelerace vývoje techniky a jeho využití k materiálnímu zabezpečení globální populace na straně jedné, avšak nebezpečí zneužití teroristickými organizacemi či zeměmi a riziko vzniku neočekávaných efektů na straně druhé. Jedno z nebezpečí spočívá též v tom, že rozvoj bioinženýrství má a bude mít lepší podmínky v těch částech světa, které již nyní patří k těm rozvinutým. Do budoucna to může představovat impulz k ještě podstatnějšímu rozevírání nůžek mezi bohatými a zaostávajícími regiony, které mohou být příčinou sociálních a politických problémů globálních rozměrů.  Jiří HloskaPartnerství Česka a Japonska Technologická agentura ČR, Agentura pro podporu podnikání a investic Czechinvest a japonská vládní agentura pro podporu obchodu a investic JETRO uspořádaly za spolupráce Českého institutu informatiky, robotiky a kybernetiky workshop k tématu česko-japonské technologické spolupráce Czech Japan Technology Partnership Workshop. Akce se uskutečnila 20. září 2017 v budově CIIRC ČVUT za účasti japonského velvyslance v ČR, náměstka ministra průmyslu a obchodu ČR a výkonného ředitele japonské vládní agentury NEDO. Workshop byl zaměřen na současný a budoucí potenciál spolupráce České republiky a Japonska v oblasti techniky a představil příklady výzkumně-vývojových projektů v oborech laserových technologií, jaderné energetiky, průmyslu 4.0 a materiálového inženýrství. Ve dnech 30. listopadu a 1. prosince 2017 se Ing. Roman Holý, Ph.D., vedoucí Národního centra Průmyslu 4.0 v rámci CIIRC ČVUT, zúčastnil třetího ročníku mezinárodního sympozia RRI (Robot Revolution Initiative) a zároveň navštívil výstavu International Robotics Exhibition (iREX) 2017 v Tokiu v Japonsku. Sympozium se konalo pod záštitou japonského ministerstva pro ekonomiku, obchod a průmysl, jehož náměstek Kosaburo Nishime akci také zahájil. Roman Holý vystoupil se svým příspěvkem v panelu s názvem Future image of Manufacturing and Service with IIoT společně s dalšími experty z Japonska, Německa a Švédska.                                               (ed)  Tab. 1. Cíle programu Společnost 5.0 a způsoby, jak jich dosáhnout

Univerzální simulační model obecného výrobního úseku

Jednou z časově i odborně náročných fází realizace simulační studie je tvorba simulačního modelu. Přes snahu tento proces automatizovat [1] a tím i urychlit byla doposud vyvinuta řešení, která většinou nelze využít obecně bez ohledu na předmět simulace (typ výrobního systému nahrazovaného modelem). Tyto automatizační mechanismy se spíše zaměřují na samotnou práci v simulačním prostředí (software), kde je snahou nahradit opakované rutinní činnosti algoritmem, který vykoná (část) sestavení simulačního modelu automaticky. Alternativní přístup prezentuje tento příspěvek, který pojednává o simulačním modelu umožňujícím na základě vhodné parametrizace rekonstruovat v simulačním prostředí materiálový tok, jehož charakteristiky mohou mít libovolný tvar a hodnoty. Universal simulation model of a general production section: One of the phases within realization of a simulation project is the creation of simulation model itself. Despite the effort to automate [1] and thus accelerate this process, so far, solutions have been developed, which usually cannot be generally applied regardless of the subject of simulation (type of the production system which is to be imitated by the model). These automation mechanisms are more focused on the use of the particular simulation software while trying to replace routine repetitive activities by an algorithm which accomplishes (part of) the creation of the simulation model automatically. An alternative approach is presented in this article, which deals with a simulation model that allows to reconstruct material flow (simulated by the use of a suitable software) of arbitrary form and readings of its characteristics based on appropriate parameterization.1. ÚvodČasto řešená úloha, a to nejen v automobilovém průmyslu, který patří mezi průkopníky ve využití simulace materiálového toku a v inovacích přístupů k němu (za účelem optimalizace testovaných výrobních a logistických procesů), je posouzení nutné kapacity pro mezioperační zásoby oddělující technologické úseky (typicky svařovnu, lakovnu a montáž) a také ověření náběhových a výběhových scénářů, kdy je v průběhu času plynule měněn výrobní program (vzájemný podíl typů výrobků, které vyžadují odlišné technologické postupy, řídí se jinou logikou materiálového toku, směnovým režimem výroby atd.) [2]. Obvykle je nutné posoudit desítky až stovky scénářů, které se liší v zásadních parametrech – vyjádřitelných numericky, jako jsou plán výroby, směnový režim v jednotlivých výrobních úsecích či technologické časy (coby funkce typu výrobku pro každou operaci), nebo v parametrech logických, jako jsou pravidla řízení materiálového toku a další.Vytvářet detailní simulační model, který zohlední veškeré tyto parametry, je možné, avšak často nevyhovující vzhledem k časovému rámci vyhrazenému pro provedení simulačních experimentů a zpracování jejich výsledků [3]. Navíc takový model často není univerzální, a tudíž ani opakovatelně využitelný v příštích projektech.Řešením tohoto problému je vytvoření simulačního modelu, jehož pouhou parametrizací (nikoliv úpravou struktury) lze dosáhnout ve značném rozsahu změn chování, které ve smyslu validace odpovídají požadovaným parametrům materiálového toku, resp. impulzů (např. odvolávek materiálu). Stejně jako první otázka při realizaci simulační studie zjišťuje, zda je vůbec metoda simulace vhodným přístupem k řešení problému, i v případě návrhu popisovaného modelu byl nejprve proveden kritický rozbor dostupných funkcí základních prvků použitého simulačního softwaru (Plant Simulation) s ohledem na dosažitelnost variability jejich chování. 2. Požadavky na univerzální simulační modelStandardní prvek source pro generování entit, jež reprezentují jednotky (diskrétního) materiálového toku v prostředí Plant Simulation, umožňuje variabilní parametrizaci, díky které jsou typy entit materiálu generovány podle pevného výrobního programu, náhodně nebo cyklicky, a to v konstantních či (pseudo)náhodných časových intervalech, popř. podle přesně stanoveného harmonogramu. Nevýhodou je relativně nesnadná parametrizace v případě komplexních scénářů, které navíc mají zahrnovat např. dodržení směnových režimů, korekci podle dosažené produkce v definovaných časových intervalech vzhledem k zohlednění náhodných prostojů atd. Na obr. 1 jsou zachyceny jednotlivé požadavky na takovou funkci (vpravo) v porovnání se standardním řešením (vlevo).Obr. 1. Přehled rozsahu parametrizace standardního prvku a požadovaných funkcíDosažení těchto požadavků bylo řešeno ve dvou krocích. Prvním byl vývoj v prostředí Microsoft Excel, jehož výsledkem je šablona, podle níž je možné nejen přehledně nastavovat všechny parametry týkající se požadovaného způsobu generování materiálového toku, ale také validovat správnost a konzistenci zadaných parametrů. Uživatel tak ještě před převodem parametrů do prostředí Plant Simulation (mezi softwarem Plant Simulation a editorem Microsoft Excel je standardní komunikační rozhraní) získá grafický náhled, díky kterému lze snadněji validovat správnost následných výstupů simulačního modelu (obr. 2).Obr. 2. Prostředí pro parametrizaci generovaného materiálového toku vyvinuté v MS Excel Druhým krokem byl návrh a implementace konceptu v prostředí Plant Simulation. Hlavním požadavkem byla modularita univerzálního modelu. Vytvořený model tedy obsahuje šest modulů (viz číselné označení na obr. 3), z nichž pouze první dva jsou nezbytnou komponentou modelu, neboť zajišťují veškeré funkce spojené s parametrizací a statistickým sledováním dosahované produkce v průběhu simulace. Obr. 3. Modulární struktura univerzálního simulačního modelu Při aktivaci modulu 3 jsou za běhu k dispozici grafické charakteristiky materiálového toku, které usnadňují validaci modelu, resp. jeho požadovaného nastavení. Příklad těchto grafických analýz včetně vysvětlení informační hodnoty grafů je na obr. 4 až obr. 6. Rovněž moduly 4 a 5 jsou využitelné zejména ve fázi verifikace modelu s danými parametry. Zaznamenávají generované impulzy, které je následně možné vhodným nástrojem analyzovat a výsledné hodnoty porovnávat s požadovaným nastavením [4], [5]. Modul 6 je určen k průběžnému záznamu veškerých událostí v simulačním modelu. Při validaci modelu byl využit ve fázi ladění. Ponechán byl pro případné budoucí rozšíření modelu o další funkce, kdy bude opět nutné model odladit. Funkce modulů 3 až 6 je založena na tzv. instrumentaci modelu, tedy na rozšíření programu logického řízení o možnost záznamu provedení příslušných příkazů. Obr. 4. Počty typů na výstupu v jednotlivých dnechObr. 5. Přehled manka oproti plánované produkci v jednotlivých obdobíchObr. 6. Přehled časového profilu instancí na výstupu3. Další usnadňující funkceVýrazným usnadněním práce se simulačním modelem je využití již zmíněného parametrizačního prostředí v MS Excel. Pokud jde o parametrizaci, umožňuje navíc model ukládat neomezený počet alternativních scénářů, z nichž každý je reprezentován nejen parametry vztahujícími se k požadované produkci entit materiálového toku (či generování impulzů), ale také dalšími parametry nastavení modelu, jako jsou zejména:využitelnost (v procentech) a střední doba trvání prostojů;způsob zohlednění deficitu nebo přebytku, jichž bylo dosaženo náhodnými prostoji vykazujícími odchylku od stanovených parametrů využitelnosti a střední doby trvání, kdy:deficity (přebytky) nejsou korigovány,deficit je kompenzován v následujícím období navýšením původního plánu produkce – se zohledněním deficitního typu a jeho zařazení do výrobního plánu nadcházejícího období či bez ohledu na ně;tvorba sekvence při stanovení několika typů ve výrobním programu;způsob navazování produkce v následujícím období s ohledem na poslední typ předchozího období.Nastavitelné je rovněž využití či deaktivace jednotlivých modulů (viz předchozí kapitola), stejně jako možnost deaktivace celého modelu jako instance vložené coby dílčí model do celkového simulačního modelu určitého výrobního systému. I to jsou parametry, jejichž hodnoty lze zvolit v alternativních scénářích.Mezi jednotlivými scénáři je možné volit s využitím volně programovatelného uživatelského rozhraní (v prostředí Plant Simulation) – viz obr. 7. Parametry lze rovněž kopírovat z jednoho simulačního modelu do jeho dalších instancí v prostředí Plant Simulation pouhým přetažením (drag and drop). Odpadá tak relativně zdlouhavý proces nastavení hodnot veškerých parametrů. Obr. 7. Centrální parametrizace instancí simulačního modelu, varianty nastavení4. Využití v simulačních projektechVytvořený simulační model lze univerzálně využít jako dostatečnou náhradu, která zastupuje detailní model materiálového toku v určitém výrobním úseku. Již bylo naznačeno, že v automobilovém průmyslu jsou těmito úseky typicky oblast svařoven, lakoven a montážních hal. Schéma na obr. 8 ukazuje, že z pohledu materiálového toku, resp. jeho řízení podle určité logiky, je přípustná náhrada celého systému v místech tzv. evidenčních bodů, ve kterých je materiál při průchodu zaznamenán (přičemž záznamy mohou být následně analyzovány). Více o evidenčních bodech pojednává [4]. Vyvinutý model rovněž může namísto elementů materiálu v prostředí simulačního softwaru generovat signály, které lze využít pro spuštění příkazů řídících materiálový tok (prostřední část schématu).Obr. 8. Princip náhrady detailního modelu výrobního úseku univerzálním modelemVe smyslu tohoto principu byly v reálném projektu (simulační studie) nahrazeny detailní simulační modely úseků svařoven a montáží instancemi vyvinutého univerzálního simulačního modelu (obr. 9). Tyto instance generují elementy materiálového toku na straně svařoven a naopak vydávají signály pro vstup příslušných elementů (představujících karoserie) do oblasti montáže. Instance popisovaného modelu, řešené jako detailní simulační model na úrovni dopravníkové techniky, jsou rovněž použity v oblasti lakovny. V tomto případě je jejich úkolem změna logiky řízení simulovaného materiálového toku lakovnou v určitých časových okamžicích. Obr. 9. Náhrada detailních simulačních modelů úseků svařoven a montáží 5. ZávěrČlánek pojednává o univerzálním simulačním modelu, který dovoluje pomocí vhodné parametrizace rekonstruovat v simulačním prostředí materiálový tok, jehož charakteristiky mohou mít libovolný tvar a hodnoty. Detailní simulační model je tak možné nahradit jednodušší formou, která poskytuje dostatečnou přesnost charakteristik materiálového toku, resp. signálů pro řídicí logiku. Vyvinutý simulační model navíc obsahuje mnoho užitečných funkcí usnadňujících jeho nastavení, jako je rozhraní pro parametrizační tabulku v MS Excel nebo možnost zadat neomezený počet alternativních scénářů, které lze následně mezi jednotlivými instancemi kopírovat a přepínat mezi nimi.Další vývoj bude směřovat k doplňujícím algoritmům pro stanovení požadované sekvence typů generovaných elementů materiálového toku a s tím souvisejícímu rozšíření grafických výstupů, které již v současné verzi modelu poskytují užitečnou zpětnou vazbu o správné funkci modelu, a to jak během simulace, tak po jejím ukončení, kdy jsou grafy doplněny údaji o hodnotách statistik generované produkce. Literatura:[1] WENZEL, Sigrid, Markus RABE a Sven SPIECKERMANN. Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik: Vorgehensmodelle und Techniken. Berlin: Springer, 2007. ISBN 978-354-0352-815.[2] CLAUSING, Matthias a Stefan HEINRICH. Mensch, Maschine, Material – die Standardisierung der Ablaufsimulation in der Automobilindustrie. ProduktDatenJournal [online]. Darmstadt: Prostep Ivip Verein, 2008, (1), s. 23–25 [cit. 2018-03-15]. ISSN 1436-0403. Dostupné z: https://www.simplan.de/wp-content/uploads/2008_01_ProduktDatenJournal.pdf[3] HLOSKA, Jiří. Optimalizace materiálového toku v hromadné výrobě simulačními metodami. Brno, 2014. Dizertační práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství. Vedoucí práce Miroslav Škopán.[4] ŠTOČEK, Jiří a Vladimír KARPETA. Systémová analýza dat o průchodu zakázky evidenčními body. Automa: časopis pro automatizační techniku. Praha: FCC Public, 2010, (6), s. 8–10. ISSN 1210- 9592.[5] HLOSKA, Jiří. Analýza a rekonstrukce logistických procesů pomocí simulačního metamodelu. 1, Brno: Vysoké učení technické v Brně, 2011. In: Sborník přednášek XXXVII. mezinárodní konference dopravních, manipulačních, stavebních a zemědělských strojů: sborník přednášek: 14.–15. září 2011. Brno: VUT Brno, 2011, s. 91–94. ISBN 978-80-214-4323-5. Ing. Jiří Štoček, Ph.D.,odborný koordinátor pro virtuální plánování, ŠKODA AUTO a. s. (jiri.stocek@skoda-auto.cz), Ing. Jiří Hloska, Ph.D., specialista pro simulace, EDAG Production Solutions CZ s. r. o. (jiri.hloska@vutbr.cz) 

Měření množství tepla předaného jinými kapalinami než vodou

Měření množství tepla předaného nebo odebraného kapalinou jinou než voda v mnoha případech slouží ke sledování hospodárnosti chodu významné části technologického energetického zařízení a výsledné měřené hodnoty jsou často využívány k vystavení vyúčtování za dodané nebo odebrané teplo odběrateli.Souprava pro měření množství tepla předaného nebo odebraného kapalinou jinou než voda se významně liší od běžné soupravy pro měření tepla předaného vodou, a to zejména z důvodu odlišných fyzikálních vlastností měřené kapaliny a také vzhledem k často malému rozdílu teplot mezi potrubím s vyšší a nižší teplotou. V příspěvku jsou uvedeny základní požadavky na členy měřicí sestavy a v závěru je popsáno použití měřicí sestavy pro měření množství tepla odebraného ledové ploše. ÚvodKlasickou teplonosnou kapalinou je chemicky upravená voda, která se používá v teplovodech i horkovodech. Použití vody jako teplonosné kapaliny má mnoho výhod, mezi které patří zejména dostupnost, nízká cena, nízká viskozita a velká měrná tepelná kapacita.V mnoha úlohách se může vyskytovat požadavek na provozní teplotu teplonosné kapaliny pod bodem mrazu vody a v tomto případě je použití vody jako teplonosné kapaliny nemožné. Tato situace může nastat, jde-li o uzavřený chladicí okruh a výměník tepla mezi teplonosnou kapalinou a okolím je trvale umístěn venku. Potom se používá jako teplonosná kapalina směs vody a etylenglykolu nebo propylenglykolu.Běžný rozsah provozních teplot je 30 až 90 °C, může však nastat provozní stav, kdy je v cirkulačním okruhu nebo jeho části teplota teplonosné kapaliny pod bodem mrazu.Další možnou úlohou je řízené chlazení výrobků nebo technologického zařízení, např. v potravinářském průmyslu, kdy je běžná provozní teplota teplonosné kapaliny pod bodem mrazu trvale. Jako teplonosná kapalina se rovněž používá směs vody a etylen­glykolu nebo propylenglykolu či směs vody a mravenčanu draselného.V některých případech je pro měření množství tepla předaného nebo odebraného teplonosnou kapalinou požadováno použití stanoveného měřidla pro obchodní styk.Měření množství tepla předaného nebo odebraného kapalinou jinou než voda se významně odlišuje od běžných úloh využívajících vodu jako teplonosnou kapalinu:podstatně se mění viskozita i vodivost teplonosné kapaliny v závislosti na teplotě,měrná tepelná kapacita teplonosné kapaliny je jiná než u vody,zejména při řízeném chlazení je obvykle velmi malý rozdíl teplot mezi potrubím s nižší teplotou („přívod“) a potrubím s vyšší teplotou („vrat“). Základní vztahy pro měření tepla předaného nebo odebraného kapalinou a schéma měřicí sestavyMnožství tepla předaného kapalinou Q (J) se vypočítá podle vztahu: vzorec 1 kde:qm je hmotnostní průtok kapaliny (kg/s),iH  entalpie v potrubí s vyšší teplotou (J/kg),iL   entalpie v potrubí s nižší teplotou (J/kg),τ    čas (s).Obr. 1. Uspořádání měřicí sestavy pro měření množství tepla předaného teplonosnou kapalinou (nahoře varianta s průtokoměrem v potrubí s vyšší teplotou, dole v potrubí s nižší teplotou)Měřicí sestava se skládá z matematického členu, objemového průtokoměru a dvou odporových snímačů teploty, které jsou párovány pro zajištění minimální možné nejistoty pro měření rozdílu teplot mezi potrubím s vyšší teplotou a potrubím s nižší teplotou teplonosné kapaliny (obr. 1, obr. 2).Objemový průtokoměr může být umístěn v potrubí s vyšší teplotou nebo v potrubí s nižší teplotou a zajišťuje měření objemového průtoku teplonosné kapaliny.Obr. 2. Uspořádání měřicí sestavy pro měření množství tepla odebraného teplonosnou kapalinou (nahoře varianta s průtokoměrem v potrubí s vyšší teplotou, dole v potrubí s nižší teplotou)Odporové snímače teploty měří rozdíl teplot teplonosné kapaliny v potrubí s vyšší teplotou a v potrubí s nižší teplotou (autor záměrně nepoužívá běžné pojmy „přívod“ a „vrat“, protože mohou mít jiný význam pro odběratele nebo dodavatele tepla). Současně se měří i teplota teplonosné kapaliny v potrubí s průtokoměrem a tato hodnota se využívá pro výpočet hmotnostního průtoku teplonosné kapaliny.Matematický člen zpracovává signály z průtokoměru (obvykle impulzní nebo frekvenční) a z odporových snímačů teploty (obvykle Pt100) a vypočítává hmotnostní průtok, entalpii teplonosné kapaliny v potrubí s vyšší teplotou a v potrubí s nižší teplotou a také množství tepla předaného nebo odebraného teplonosnou kapalinou v příslušných jednotkách. Vlastnosti teplonosných kapalin jiných než voda z hlediska měření objemového průtokuObr. 3. Zelená křivka ukazuje změnu měrné elektrické vodivosti směsi vody a etylenglykolu v závislosti na teplotě (šlo o skokové změny teploty směsi v rozsahu mezi 3 a 95 °C)Pro spolehlivé měření průtoku s malou nejistotou musí být průtokoměr schopen měřit objemový průtok teplonosné kapaliny s měnící se viskozitou i elektrickou vodivostí. Obě tyto veličiny se mění s teplotou. Důležitý je požadavek na zanedbatelnou tlakovou ztrátu průtokoměru v celém rozsahu provozních teplot.Obr. 4. Senzor ultrazvukového průtokoměru DN 150 v potrubí (před ukončením montáže tepelných izolací)Údaje o viskozitě teplonosných kapalin na bázi etylenglykolu, propylenglykolu a mravenčanu draselného jsou dostupné v tabulkách. Podstatně se odlišují od hodnot pro vodu, např. pro provozní podmínky v rozsahu teplot –10 až +90 °C pro měření tepla předaného směsí vody a etylenglykolu s koncentrací 30 % se hustota mění v rozsahu 1 036 až 981 kg·m–3, viskozita v rozsahu 16,6 až 0,7 mPa·s a měrné teplo v rozsahu 4,8 až 3,1 kJ·kg–1·K–1.Údaje o měrné elektrické vodivosti v závislosti na teplotě nejsou dostupné a podle zkušeností autora je neznají ani výrobci těchto kapalin. Experimentálně bylo ověřeno, že vodivost teplonosné kapaliny (v tomto případě směsi vody a etylenglykolu) silně závisí na teplotě, viz obr. 3. Proto není vhodné použít magnetickoindukční průtokoměry.Obr. 5. Převodník ultrazvukového průtokoměru Krohne Optisonic 3400 a matematický člen Inmat 57DPro měření objemového průtoku je vhodný vícekanálový ultrazvukový průtokoměr, který vyhoví pro měření objemového průtoku kapalin s viskozitou až 100 mPa·s a rozsahem provozních teplot –40 až +180 °C, např. tříkanálový ultrazvukový průtokoměr Krohne Optisonic 3400, který se vyrábí v rozsahu jmenovitých světlostí DN 25 až DN 3000. Vlastnosti teplonosných kapalin jiných než voda z hlediska měření teploty teplonosné kapalinyPožadavky na odporové snímače teploty se odlišují od běžného použití (s teplonosnou látkou vodou) v tom, že zejména v úlohách řízeného chlazení při teplotách okolo bodu mrazu nebo pod ním je obvykle rozdíl teplot potrubí s vyšší teplotou a v potrubí s nižší teplotou v řádu jednotek kelvinů. Při výběru odporových snímačů se proto volí robustní průmyslové provedení s měřicí vložkou přitlačovanou ke dnu jímky pružinami (spring loaded sensor). Odporové snímače teploty musí být párované a musí usnadňovat provedení tepelné izolace potrubí v místě měření.Matematický člen musí umožňovat naprogramování závislostí hustoty a entalpie teplonosné kapaliny na její teplotě. V úlohách řízeného chlazení musí být matematický člen schopen měřit malé rozdíly teplot teplonosné kapaliny s malou nejistotou. Obr. 6. Montáž odporového snímače teploty Krohne TRA S12Měření v obchodním stykuJe-li třeba navrhnout měřicí sestavu pro měření tepla předaného nebo odebraného kapalinou v obchodním styku, musí mít všechny součásti této sestavy národní schválení typu měřidla. Průtokoměr navíc musí být schválen jmenovitě pro požadované měřené kapaliny – směsi vody a nemrznoucí kapaliny.Sestava pro měření tepla předaného nebo odevzdaného kapalinou jinou než voda, která je stanoveným měřidlem, se může skládat např. z:ultrazvukového průtokoměru Krohne Optisonic 3400,párovaných odporových snímačů teploty Krohne Optitemp TRA S12,matematického členu INMAT 57D, výrobce ZPA Nová Paka.Obr. 7. Ukazatel převodníku ultrazvukového průtokoměru Optisonic 3400V dalších odstavcích bude popsán příklad použití této měřicí sestavy, v němž se měří množství tepla odebraného ledové ploše, používané pro sportovní a rekreační účely, pro účely fakturace množství odebraného tepla („chlazení“). Základní technické parametry jsou v tab. 1.Ultrazvukový průtokoměr Krohne Optisonic 3400 F v odděleném provedení, DN 150, PN 16, je instalován v potrubí s vyšší teplotou. Senzor průtokoměru je vyroben z korozivzdorné oceli, je celosvařovaný a ve styku s měřenou kapalinou nejsou žádné elastomery. Je tedy vyloučen možný vznik netěsností ve snímači.Obr. 8. Diagnostické údaje převodníku ul­trazvukového průtokoměru Optisonic 3400Odporové snímače teploty Krohne Optitemp TRA S12 jsou v provedení Pt100 třídy A, párované, s ponorem délky 100 mm, instalované v potrubí DN 200, s nástavkem, který umožňuje bezproblémovou tepelnou izolaci.Matematický člen Inmat 57D má zákaznickou aplikaci pro měření množství tepla odvedeného směsí vody a mravenčanu draselného. Měřené hodnoty jsou přenášeny komunikací M-Bus.Všechny členy měřicí sestavy mají platný doklad Schválení typu měřidla a byly prvotně ověřeny a instalovány montážní organizací s platným oprávněním Českého metrologického institutu. Kam pro další informaceVíce informací o ultrazvukovém průtokoměru Optisonic 3400 od firmy Krohne a o jeho dalším možném využití v energetice zájemci získají v technických kancelářích firmy Krohne v České republice nebo na internetových stránkách firmy Krohne: www.krohne.com. Tab. 1. Technické parametry ukázkové úlohy fakturačního měření při chlazení ledovéplochyMěřená kapalinavodný roztok mravenčanu draselného ve vodě, koncentrace 25 %, obchodní název FreeziumRozsah provozních teplot–13 až +20 °CProvozní tlakdo 400 kPaHustota1 160 až 1 147 kg·m–3Kinematická viskozita2,9 až 1,18 cStMěrná tepelná kapacita3,29 až 3,35 kJ·kg–1·K–1Běžný provozní průtok200 m3·h–1Tepelný výkonmax. 400 kWBěžná teplota potrubí s nižší teplotou–5 °CBěžný rozdíl teplot2 až 3 K

Problematika zavádění konceptu Industry 4.0 – díl IV.

Čtvrtý článek seriálu o problematice zavádění Industry 4.0 navazuje na předchozí tři díly, v nichž jsme se postupně věnovali zejména úlohám integrace z pohledu různých typů automatizačních úloh (díl II.) a roli průmyslových komunikačních sítí ve stávajících výrobních podnicích (díl III.). Ve čtvrtém dílu se zaměříme jednak na to, co by vlastně výrobní firma měla od uplatňování této strategie očekávat, jednak na některá doporučení, jak by implementace této strategie do praxe měla v reálném prostředí výrobních firem probíhat.  Jak přistoupit k realizaci strategie Industry 4.0 Aby byly splněny cíle stanovené ve vizích a představách investora, je nutné během procesu přípravy a vlastního uplatňování strategie Industry 4.0 respektovat a dodržovat určité zákonitosti. Úvodní fázi realizace autoři doporučují strukturovat do tří vzájemně provázaných kroků:  Krok 1 – správné stanovení cíle Tento krok je pro svou důležitost jedním z rozhodujících faktorů úspěšnosti celé realizace. V první řadě je nezbytné objektivně a popř. i bez jakýchkoliv příkras kriticky shrnout, kde se aktuálně firma nachází. Na tato zjištění může navazovat stanovení cíle, kterého by podnik chtěl pomocí strategie Industry 4.0 dosáhnout, ale také určení toho, v jakých realizačních fázích a v jakém časovém výhledu se ke stanovenému cíli dostat. Cíl by měl být jasně a srozumitelně formulovaný tak, aby mu každý ve firmě rozuměl. Měl by být charakterizován vhodnými parametry, tedy kvalitativně i kvantitativně měřitelný, realizovatelný, akceptovatelný a termínově ohraničený. Tím se zásadně liší od formulace vizí, které obvykle těmito konkretizovanými aspekty neoplývají. Stanovení cíle ovšem v praxi naráží na rozdílnost pohledů účastníků procesu realizace. Pro někoho může být cílem zvýšení efektivity výrobních procesů, pro někoho dalšího zlepšení celkové efektivity zařízení OEE (Overall Equipment Effectiveness), pro dalšího zkrácení „lead time“ (průběžné doby výroby) apod. Jako cíl by bylo možné stanovit i mnoho dalších provozně ekonomických ukazatelů. Je na vedení firmy, aby ze změti těchto pohledů akcentovalo ten nebo ty, které jsou pro stanovení cíle za daných podmínek multikriteriálně optimální.  Krok 2 – kalkulace ROI (návratnost investice) Se správným stanovením cíle úzce souvisí další velmi důležitý parametr, kterým je návratnost investice ROI (Return of Investment). Každý investor má snahu docílit co nejnižší hodnoty parametru ROI. V praxi se u běžných projektů setkáváme s představami návratnosti „do jednoho roku je to dobré, do dvou let v určitých případech ještě akceptovatelné“. Celá problematika výpočtu ROI představuje dost specifickou oblast investičních úvah. Je to dáno mj. i tím, že do kalkulace vstupují kromě explicitně stanovitelných parametrů (provozní náklady, pořizovací ceny zboží a služeb, výnosy apod.) i parametry, jejichž hodnotu nelze explicitně stanovit. Ty se týkají přínosů a ztrát v důsledku změn pozice firmy na globalizovaném trhu, vlivů cen surovin a energií, disponibility vhodných pracovníků pro provozování modernizovaného výrobního systému apod. Problém je v mnoha případech zaklet už v požadavcích na realizaci výrobních technologií splňujících vlastnosti zmiňované jako „smart“, „inteligentní“ a „inovativní“, „automatizované a robotizované“, „prediktivní“ apod. U takovýchto vágně specifikovaných vlastnosti je přechod do světa neúprosné výrobní matematiky, která je pro korektní výpočet ROI nezbytná, obtížný. Co tedy s výpočtem ROI, aby bylo možné jeho výsledek alespoň s přiměřenou mírou nepřesnosti pro tento účel akceptovat? Jednou z možností je aplikovat zjednodušenou verzi známé poučky, že zvýšení profitability, a tedy i ziskovosti, lze dosáhnout buď snížením nákladů, nebo zvýšením příjmů. Zredukujme tedy klasický výpočet pouze na to, že do něj zahrneme jen předpokládané zvýšení příjmů. U nich berme v úvahu přidanou hodnotu daného procesu a předpokládané či očekávané parametry v důsledku splnění stanoveného cíle. Bude-li tedy např. cílem zvýšení hodinového výkonu výrobní linky, která v současnosti vyrobí za směnu 3 000 kusů výrobků s přidanou hodnotou 125 Kč na jeden kus, tak při zvýšení výkonnosti linky o 1 % a třísměnném provozu bude přidaná hodnota za den 11 250 Kč. Za rok (250 pracovních dnů) podniku každé 1 % zvýšení výkonnosti linky přinese hodnotu ve výši asi 2,75 mil. korun. Kdyby bylo cílem zvýšení výkonnosti o 5 %, což je poměrně realistický scénář, pohybovaly by se roční přínosy na úrovni přibližně 13,75 mil. korun. I když jde pouze o ilustrativní příklad, je z něj zřejmé, že pro použití jakýchkoliv nových (resp. modernizovaných) technologií je dobré mít především na zřeteli nejen to, co je možné novou investicí ušetřit, ale i co dané vylepšení může potenciálně přinést. Na opačném pólu úvah je ztráta, která může nastat, jestliže investor realizaci ve smyslu Industry 4.0 v oblasti, která má potenciál pro zvýšení ziskovosti, ve správný čas nezahájí.  Krok 3 – rozumná digitalizace procesů Strategie Industry 4.0 se často spojuje právě s digitalizací. Digitální informace jsou základem pro komunikaci „v reálném čase“ mezi různými procesy ve firmě. Za rozumnou digitalizaci autoři považují takovou formu digitalizace, pomocí které za přijatelných nákladů firma dokáže reprezentovat parametry v digitální podobě, přičemž takto získaná digitální data pak může dále spravovat a vyhodnocovat. V současnosti lze ve firmě běžně identifikovat tři klíčové vrstvy, které jsou zdroji dat. První vrstva reprezentuje samotnou „fyzickou výrobu“. Tato vrstva je hlavním cílem digitalizace, protože právě velká rozmanitost různých typů automatických, poloautomatických a manuálních výrobních technologií a rozličný stupeň možné konektivity zařízení, kde jsou tyto technologie realizovány, mají zásadní vliv na složitost sběru provozních dat (např. hodnot fyzikálních veličin), dat výrobních (provozních a stavových) a dat energetických. Výzvou zde je nalézt rozumnou míru digitalizace a způsob, jak potřebná data získat s co nejmenšími náklady a v přijatelném čase. Druhá vrstva se týká samotného výrobku, který firma vyrábí. Zahrnuje zejména nástroje pro vlastní konstrukci výrobku a technologické postupy jeho výroby. Tato vrstva se též označuje jako PLM (Product Lifecycle Management). Většinou dnes existuje v digitální podobě, a tak stačí digitální data jen účelně využít. Třetí vrstva zastřešuje obchodní procesy. Typicky bývá propojena se systémy ERP (Enterprise Resource Planning), které v současné době již s digitálními informacemi vesměs pracují, a není je proto zapotřebí digitalizovat, pouze rovněž účelně využít. Propojení uvedených vrstev digitálních dat v reálném čase umožní vytvořit z nich datovou základnu, obsahující smysluplné a strukturované informace, nad nimiž potom lze provádět nejrůznější analýzy a simulační výpočty. Právě to je hlavním účelem digitalizace. Strategie Industry 4.0 obohacuje tento proces o další možnosti, přičemž cílem je pomocí nových digitálních nástrojů postupně přecházet od „reaktivního“ způsobu hledání a řešení problémů k metodám a technologiím „prediktivním“. To je také podstatou vzniku tzv. kyber-fyzických systémů, kde fyzické systémy jsou „pracujícíma rukama“ a digitální systémy a algoritmy „mozkem“, který je řídí. Po přeměně dat do digitalizované podoby je lze obecně dělit do čtyř základních úrovní. Již známé tři úrovně vizualizace, HMI/SCADA/DCS a MIS/MES (viz charakteristika v tab. 1) doplňuje úroveň čtvrtá – Industry 4.0 (digitální dvojče).  Užitečnost realizace strategie Industry 4.0 Pro komentář přínosů digitalizace jako součásti uplatnění strategie Industry 4.0 ve firemním výrobním prostředí autorům poslouží Obr. 1. Čtyři úrovně informací z výroby  Komentář 1 – možnost explicitního zjištění toho, co se ve výrobě právě děje První a hlavní informací, kterou digitalizace přinese, je pohled na skutečný stav procesů. Ten je založen na dlouhodobém sledování skutečnosti, a ne na domněnkách a předpokladech. Zejména takovýto obraz skutečnosti je rozhodujícím východiskem pro splnění stanoveného cíle. Bez jistoty věrohodného poznání aktuálního stavu je problematické až nemožné správně identifikovat kritická místa a procesy, které bude třeba zlepšit.  Komentář 2 – pochopení příčin, proč nestandardní a problémové děje ve výrobě vznikají Na základě dlouhodobého sledování a vyhodnocování získaných informací je s využitím digitálních analytických nástrojů možné najít stavy a vyhodnotit souvislosti, které vedou ke vzniku problémových situací. Lze tak identifikovat úzká místa, na jejichž odstranění je třeba se následně zaměřit. Odstraněním jednoho úzkého místa se zpravidla nic nevyřeší. Vznikne totiž další úzké místo. Jejich postupným odstraňováním je ale možné krok po kroku zvyšovat efektivitu daného procesu. Ukazuje se, že postupná eliminace úzkých míst krok po kroku je optimálním postupem pro splnění stanoveného cíle projektu.  Komentář 3 – možnost predikce toho, co se stane, a schopnost zabránit tomu, aby se to stalo Tady se začíná naplňovat smysl strategie Industry 4.0, kterým je přechod od reaktivního řešení problémů k řešení prediktivnímu. Predikce událostí je v zásadě realizována dvěma způsoby. První způsob je založen na učení se z minulosti, tj. vyhodnocení toho, jaká kombinace parametrů, popř. událostí vedla ke vzniku daného problému. S využitím analytiky a digitálních nástrojů je potom na základě historických dat možné s určitou pravděpodobností a přesností predikovat budoucí události. Na podobném principu pracují i neuronové sítě, které lze jako nástroj pro predikci rovněž využít. Druhým způsobem je predikce na základě vhodného online sledování klíčových parametrů daného procesu nebo zařízení. Je-li např. zapotřebí predikovat vznik poruchy určitého zařízení, je třeba navrhnout vhodné řešení jeho monitorování tak, aby postihlo vývoj sledovaných veličin a příslušných parametrů co do jejich hodnot v čase i s limitací mezních kritických hodnot. Použitím odpovídajících snímačů a jejich začleněním do systému digitálního sledování a vyhodnocování v reálném čase lze potom s poměrně velkou pravděpodobností poukázat na potenciální vznik budoucího nestandardního či havarijního stavu daného procesu nebo zařízení dříve, než takováto událost nastane.  Komentář 4 – autonomní technika Technické prostředky, které dokážou autonomně řídit procesy, se neustále vyvíjejí ve všech oblastech života. To platí i pro průmyslovou sféru. Patrně není daleko doba, kdy se výrobní procesy a jejich technologická zařízení budou řídit autonomně, s minimálními zásahy člověka, kterému tak zůstane jen jakási „dozorová“ funkce. Autoři se ale domnívají, že vzhledem ke specifičnosti a funkční rozmanitosti výrobních aplikací v nich k úplné eliminaci lidského faktoru v brzké budoucnosti ještě nedojde.  Závěr Díl V. tohoto seriálu se bude věnovat případové studii jednoho z již realizovaných projektů, ve kterém je strategie Industry 4.0 smysluplně uplatňována. Autoři uvedou také některé praktické rady, které z této realizační zkušenosti vyplývají.  Robin Mitana, Miroslav Dub, SIDAT DIGITAL a SIDAT Tab. 1. Čtyři úrovně informací z výroby Úroveň 1 (vizualizace) vizualizace diskrétních a spojitých technologických procesů, vizualizace energetiky, vizualizace manažerských reportů, vizualizace průchodu výrobku výrobou (traceability) Úroveň 2 (HMI/SCADA/DCS) vizualizace výrobních a technologických procesů s možností jejich řízení na úrovni technologie, decentralizované řídicí systémy Úroveň 3 (MIS/MES) výrobní informační systém založený na sběru dat z různých zdrojů a jejich konverze na výstupy, které obvykle mají formu reportů; off-line simulace a optimalizace s cílem ověřit a odladit výrobní procesy a následně do jejich průběhu zasahovat Úroveň 4 (digitální dvojče) digitální kopie fyzického výrobního systému nebo procesu, která se chová stejně jako fyzický výrobní systém či proces, s nímž navzájem oboustranně na datové úrovni komunikuje; takovéto uspořádání, které je charakteristické pro kyber-fyzický výrobní systém, představuje nejvyšší míru integrace fyzických a digitálních technologií

Jak optimálně nastavit výkon vícejádrových operačních systémů (1. část)

Uživatelé, když povýší svou hardwarovou platformu na novější a výkonnější CPU s větším počtem rychlejších jader, očekávají, že jejich aplikace poběží rychleji. Více jader by mělo redukovat průměrnou zátěž CPU a tím zrychlit zpracování. V mnoha případech však aplikace rychleji neběží a zatížení CPU je většinou stejné jako na původním CPU. Se špičkovými CPU je dokonce možné pozorovat rušení, které brání determinismu. Proč se to děje a co s tím lze dělat? Odpověď zájemci najdou v tomto článku. Tady je slíbená odpověď: při stavbě aplikace je třeba využívat škálovatelnost. Nemá-li aplikace architekturu, která je schopna využívat výhody multijádrového prostředí, většina aplikací v RTOS (Real-Time Operating System) poběží téměř stejně na jednojádrovém procesoru i čtyřjádrovém procesoru s meziprocesovou komunikací (v protikladu s očekáváním, že aplikace RTOS by se měla rozprostřít lineárně a na čtyřjádrovém procesoru běžet čtyřikrát rychleji než na jednojádrovém). Bez škálovatelného systému totiž tři ze čtyř jader nebudou využita. Dokonce i kdyby aplikace sama požadovala využívat vícenásobná jádra, pro dosažení optimální škálovatelnosti je nezbytné pro daný systém přesně optimalizovat celou její architekturu: přístup k paměti, I/O, strategii využívání mezipaměti (cache), synchronizaci dat atd. 1. ÚvodAčkoliv žádný systém neposkytuje lineární škálovatelnost, je možné pracovat na dosažení teoretického limitu pro každou aplikaci. Tento článek identifikuje klíčové architektonické strategie, které zaručí nejlepší škálovatelnost pro aplikace na bázi RTOS. Prozkoumá architekturu CPU, vysvětlí, proč běh aplikace na procesoru s novějšími nebo výkonnějšími jádry nedává očekávané zvýšení výkonu, popíše, jak redukovat efekt vzájemného ovlivňování a poskytne doporučení pro modifikace hardwaru k omezení vlivu úzkých profilů.Obr. 1. Tradiční architektura: UMA (rovnoměrný přístup k paměti)Tento článek se týká systémů, kde současně běží běžné aplikace pracující mimo reálný čas a aplikace, které pracují v reálném čase. Aby byl dodržen determinismus v aplikacích reálného času, neměly by ideálně sdílet žádný hardware s běžnými aplikacemi. Avšak současně je užitečné mít na obou stranách k dispozici paměťové prostory a synchronizační události.Avšak není možné dosáhnout obojího. Buď je celý počítač vyhrazen pro aplikace reál­ného času, ale je třeba se spoléhat na protokol sběrnice pro výměnu dat s běžnou aplikací, nebo jsou oba typy aplikací ve stejném počítači, ale ty budou muset sdílet sběrnici CPU a mezipaměť cache. V současné době jsou procesorová jádra mnohem rychlejší, než je přístup do paměti a k I/O, takže v důsledku konkurence v přístupu k těmto zdrojům vzniká rušení běhu aplikací mezi sebou.Je zde ještě jedna důležitá věc při zvažování, zda použít vícejádrové procesory. Různá programová vlákna v jedné aplikaci většinou sdílejí stejné proměnné, takže přístup k těmto proměnným by měl být synchronizován, aby byla zajištěna konzistence dat. Není-li to upraveno v programovém kódu, procesor to provádí automaticky, ale protože nezná celou logiku aplikace, nebude to provádět optimálně a bude vytvářet mnohá čekání. Tato čekání jsou důvodem, proč aplikace nemusí nezbytně běžet rychleji na dvou jádrech než na jednom.Tento článek nejprve ozřejmí architekturu CPU ve vztahu k přístupu k vyrovnávacím pamětím, pamětím a I/O. Potom vysvětlí, jak na sebe vzájemně působí programová vlákna a jak může návrh programu vylepšit výkon vícejádrového procesoru. Nakonec poskytne praktické ukázky zmíněné problematiky s doporučením, jak mohou být tyto úkoly řešeny.Většina zde uvedených technických informací vychází z dokumentu What Every Programmer Should Know About Memory od Ulricha Dreppera z firmy RedHat [1]. Ačkoliv jde o článek z roku 2007, stále jej lze doporučit k přečtení. 2. Architektura CPU2.1 Tradiční architektura: UMA (rovnoměrný přístup k paměti)V modelu UMA (Uniform Memory Access) jsou všechna jádra připojena na stejnou sběrnici, zvanou Front Side Bus (FSB), která je spojuje na severní můstek (northbridge) čipové sady. Paměť RAM a její ovladač jsou zapojeny do stejného můstku, tedy do northbridge. Veškerý ostatní hardware je připojen na jižní můstek (southbridge), který je připojuje k CPU prostřednictvím northbridge.Na tomto návrhu je zřejmé, že northbridge‚ southbridge a RAM jsou zdroje sdílené všemi jádry, a tudíž jsou sdílené jak aplikacemi, které pracují v reálném čase, tak aplikacemi, které pracují mimo reálný čas. Navíc mají ovladače RAM pouze jeden port, takže v jednu chvíli může mít přístup k RAM pouze jedno jádro.Frekvence CPU byly po mnoho let stále zvyšovány bez výrazného zvyšování ceny, ale u pamětí tomu tak nebylo. Permanentní paměť (jako např. hard disk, HD) je velmi pomalá, takže bylo zavedeno užívání RAM, která procesorům dovoluje přístup k datům bez čekání na přístup k HD.Dostupná je také velmi rychlá statická RAM (SRAM), ale ta je extrémně drahá, a tak může být použita jen v malém objemu (několika megabajtů). To, co se běžně v počítačích nazývá RAM, je dynamická RAM (DRAM), která je mnohem levnější, ale také mnohem pomalejší než SRAM. Přístup k DRAM zabere stovky cyklů CPU. V případě vícejádrových procesorů je patrné, že FSB a všechny přístupy k DRAM představují nejužší místo v tradiční architektuře. 2.2 Architektura NUMA (nerovnoměrný přístup k paměti)Aby se odstranilo úzké hrdlo tvořené FSB a RAM, byla navržena nová architektura s vícenásobnými moduly DRAM a vícenásobnými sběrnicemi pro přístup k nim. Každému jádru je umožněno mít vlastní modul RAM. Také southbridge pro přístup k I/O může být duplikován, takže různá jádra mohou pro přístup k hardwaru použít různé sběrnice. Pro aplikace, které pracují v reálném čase, by NUMA měla mít výhodu, že nesdílejí zdroje s aplikacemi, které pracují mimo reálný čas.Obr. 2. Architektura NUMA (nerovnoměrný přístup k paměti)Původně byla NUMA vyvinuta k propojení mnohonásobných procesorů, ale protože v současnosti mají procesory stále více jader, musela být rozšířena a použita uvnitř procesoru.Návrh architektury NUMA však s sebou nese nový problém: proměnné jsou umístěny v jediném paměťovém modulu RAM, ale mohou k nim potřebovat současně přistoupit různá jádra. Přistoupení k proměnným, které jsou připojeny k cizímu jádru, může být mnohem pomalejší a aplikace by měly být pro tuto architekturu vyvinuty specificky, aby byly správně použity. Používání této architektury lze doporučit pouze pro aplikace, které jsou pro ni vyvinuty, ale když počet jader v systému přesáhne čtyři, dostává se FSB v architektuře UMA snadno do přetížení a může způsobit ještě větší zpoždění. Proto bude NUMA architektura pro rozsáhlé stroje.K tomu, aby se odstranily nevýhody architektury NUMA, jsou některé stroje postaveny s uzly několika procesorů, které sdílejí jeden modul RAM. V tomto případě používají aplikace pouze jádra uvnitř jednotlivého uzlu, aby je míjela nevýhoda NUMA s přístupem k paměti a pracovaly bez zpoždění.Tento článek nepůjde do větších detailů této architektury, protože v současnosti není v RTX podporována. 2.3 Paměti a mezipaměti (cache)Přístup k DRAM je pro CPU ve srovnání se SRAM pomalý (průměrně stovky cyklů pro přístup k jednomu slovu). Proto obsahují procesory (CPU) SRAM jako mezipaměť (cache), která je organizovaná v několika úrovních. Když jádro potřebuje přistoupit k datům, tato data budou zkopírována z hlavní paměti (DRAM) do jeho nejbližší mezipaměti, takže k nim může přistoupit mnohonásobně rychleji (obr. 3).Obr. 3. Paměti a mezipaměti: nahoře uspořádání se čtyřmi jádry a dvěma úrovněmi mezipaměti, uprostřed uspořádání se čtyřmi jádry a třemi úrovněmi mezipaměti, z nich L2 je exkluzivní, a dole uspořádání s třemi úrovněmi cache, z nichž L2 je sdílená jádry v uzluPrvní úroveň cache (L1) má oddělená místa pro instrukce (programový kód) a pro data (proměnné); ostatní úrovně jsou jednotné. Vyšší úrovně cache jsou větší a pomalejší než první úroveň a měly by být vyhrazeny pro jádro nebo sdíleny několika jádry. Největší cache, také zvaná LLC (Last Level Cache), je běžně sdílena všemi jádry. Průměrný čas přístupu do každé úrovně cache, měřen v cyklech CPU, je v tab. 1.Je zřejmé, že obrovský výkon se ztrácí, kdykoliv CPU musí čekat na přístup k hlavní paměti, nejsou-li data dostupná v cache. Tato situace se nazývá cache miss (zmeškání vyrovnávací paměti). Přístup k datům v hlavní paměti je mnohem rychlejší, je-li zadáván hromadně nebo v pořadí. Ale přístup k datům a k instrukcím programu je málokdy náhodný, takže CPU bude zkoušet predikovat, které oblasti paměti budou následně použity, a zavede jejich obsah s předstihem do cache. Tato technika se nazývá předběžné načítání (prefetching) a významně zvyšuje výkon (redukuje zpoždění zhruba o 90 %).Pro predikci, která data mají být zavedena do cache, spoléhají procesory na dva principy: dočasná lokalita a prostorová lokalita.Dočasná lokalita znamená, že k proměnným a instrukcím je běžně přistupováno mnohonásobně v řádce. To je pravda především ve smyčkách a u proměnných, které jsou lokální k funkcím.Prostorová lokalita znamená, že společně definované proměnné jsou obvykle použity společně a příští řádka programu pravděpodobně obsahuje následující instrukci k vykonání.Dočasná lokalita je důvodem, proč mít cache. Kopírování dat do lokálního bufferu před použitím má smysl pouze tehdy, když se k nim bude přistupovat vícekrát. Využít výhody prostorové lokality a skutečnosti, že k datům v RAM se přistupuje rychleji po blocích, má smysl, když data nejsou vyžadována a převáděna po bytech, ale v řádkách cache, které jsou standardně dlouhé 64 bytů. Také CPU předběžně automaticky načítá následující řádku. Práce programátora, viz detailně v sekci 4, je připravit data a instrukce v pořadí, které je možné predikovat, takže předběžné načítání pracuje efektivně. 2.4 Úzká místaProtože jsou mezipaměti (cache) drahé, jsou obvykle malé, takže ne všechna data a všechny instrukce související s aplikací se vejdou do cache. Cache je navíc sdílena všemi aplikacemi, které v jádrech procesoru běží a které jsou ke cache připojeny. Znamená to, že když aplikace nebo programové jádro zavádí příliš mnoho dat, „vyžene“ starší data, která jiné vlákno nebo aplikace může ještě chtít používat a potřebuje je znovu zavést. Více vykonávaného kódu v jádru, resp. instrukcí, bude také vypuzeno při přepínání programových vláken. Tento boj o cache se nazývá memory contention (zápas o paměť).Last Level Cache (LLC) je sdílená jak aplikacemi, které pracují v reálném čase, tak běžnými aplikacemi, když systém je jediný socket nebo jde o systém s mnohonásobným socketem, který je konfigurován jako socket mající jak real-time, tak non-real-time jádra. Ve výsledku mohou aplikace, které nepracují v reálném čase, působit na výkonnost aplikace, jež v reálném čase pracuje, když používají rozsáhlé množství paměti, např. při přehrávání HD videozáznamu. Když je množství dat používaných aplikací nebo programovým vláknem malé, je možné vybrat CPU s cache dostatečnou na udržení veškerých dat ve vyhrazených pamětech cache, kde nebudou ovlivňovány ostatními aplikacemi.Sběrnice Front Side Bus (FSB), která přistupuje ke hlavní paměti, je ve srovnání s CPU velmi pomalá, takže hustý datový tok z jediného jádra by mohl sám zabrat celou šířku pásma. Tento jev se nazývá bus contention (srážka sběrnice) a začíná být pozorovatelný, když má CPU čtyři a více jader. Přestože je tato sběrnice skutečně úzké místo, je běžně lepší utratit peníze za rychlejší RAM a čipovou sadu sběrnice než za rychlejší CPU. Obvykle bude v tomto případě rychlejší CPU déle čekat. 2.5 Synchronizace datHlavním důvodem, proč aplikace neběží rychleji na dvou jádrech než na jednom, je synchronizace dat. Svou roli v ovlivnění doby reakce při vykonávání programu také může hrát serializace. Jádra vždy přistupují k datům prostřednictvím své výhradní cache s nejnižší úrovní. Znamená to, že když je k proměnné přistupováno ze dvou jader, musí být přítomna v cache obou jader, a když je její hodnota modifikována, musí být aktualizována v cache obou jader. CPU musí zajistit konzistenci dat pro celý systém, což může způsobit obrovská zpoždění – všeobecně platí, že při dosažení výsledku v jednom jádru je třeba zjišťovat hodnoty dat v cache dalších jader, aby byla zajištěna integrita dat. Pro údržbu této konzistence používá CPU protokol MESI, který definuje stav v řádce cache:modifikován: hodnota byla tímto jádrem modifikována, takže je jedinou platnou kopií v systému,výhradní: toto jádro je jediné, které používá tuto proměnnou, a nepotřebuje tedy signalizovat změny,sdíleno: tato proměnná je dostupná ve více cache a ostatní jádra budou informována, jestliže se změní,neplatná: žádná proměnná nebyla zavedena nebo její hodnota byla změněna jiným jádrem.Stav každé řádky cache je udržován aktuální příslušným jádrem. Aby to bylo proveditelné, musí jádro pozorovat všechny požadavky na hlavní paměť a informovat ostatní jádra, že už má proměnné přečtené nebo modifikovalo jejich hodnotu. Kdykoliv chce jádro přistoupit k proměnné, která je modifikována v cache jiného jádra, nová hodnota musí být zaslána do hlavní paměti a pak čtena jádrem. Přístup k této hodnotě se stává tak pomalým, jako by žádná cache nebyla. Je-li do proměnné často zapisováno jedním jádrem a čtena je jiným jádrem, stane se to, co je uvedeno v tab. 2.V tomto případě musí jádro 2 číst pokaž­dé hodnotu z hlavní paměti, což odstraňuje výhodu používání cache. Jádro 1 musí poslat „RequestForOwnership“ (RFO) do FSB pokaždé, když modifikuje hodnotu, a pak musí aktualizovat hlavní paměť pokaždé, když jádro 2 vyžaduje tuto hodnotu.Přístup k této hodnotě bude mnohem pomalejší, jsou-li dvě programová vlákna na různých jádrech, v porovnání se situací, kdy obě vlákna běží na jediném jádru.Mnohem menší problém je s instrukcemi, protože ty jsou určeny pouze pro čtení. V tomto případě není třeba vědět, kolik jader je čte. Program, který sám sebe modifikuje, sice existuje, ale takové aplikace jsou velmi nebezpečné a zřídka kdy se užívají. Proto se článek tímto případem nebude zabývat. 2.6 Vícenásobná jádra a hyperthreadingZdá se, že mnohonásobná jádra a mnohonásobná programová vlákna na jediném jádru mají stejné využití, ale způsob, jakým využívají zdroje, je velmi odlišný. Způsob, jakým mají být použity, je totiž většinou opačný.Obr. 4. Při hyperthreadingu dvě vlákna sdílejí stejnou úroveň 1 cache, takže v nejhorším případě by mělo každé dostupnou jen polovinuPři vícenásobných jádrech je první úroveň cache duplikovaná a každé vlákno má svou vlastní. Znamená to, že v systému je dostupných více pamětí cache, ale potřebují být synchronizovány.Při hyperthreadingu tato dvě vlákna sdílejí stejnou úroveň 1 cache, takže v nejhorším případě by mělo každé dostupnou jen polovinu (obr. 4).Takže při vícenásobných jádrech programátoři musí omezit množství sdílených dat mezi programovými vlákny na každém jádru, aby zabránili synchronizačnímu zpoždění. Při hyperthreadingu je úroveň 1 cache sdílena mezi těmito hyperprogramovými vlákny. Znamená to, že když jsou data užívaná jednotlivými programovými vlákny různá, zapříčiní to střet v cache a data budou muset být zaváděna z hlavní paměti mnohem častěji. V tomto případě bude výkon zlepšen pouze tehdy, když budou nezávislé operace probíhat nad stejnou datovou sadou. To je zpravidla speciální situace, takže ve většině případů hyperthreading nezlepší výkon a lze doporučit jeho vypnutí. Také proto, že jádro i úroveň 1 cache jsou sdíleny mezi dvě hyperprogramová vlákna, mohou být obě použity aplikacemi, jež pracující v reálném čase i mimo něj. 2.7 DMA (Direct Memory Access, přímý přístup k paměti)Přístup k I/O, který může být prostřednictvím PCI-e, USB nebo jiného typu, je řízen instrukcemi CPU. Znamená to, že když zařízení signalizuje aktualizaci dat pomocí přerušení (interrupt), CPU musí data obsloužit a poslat je do hlavní paměti. To přidá mnoho zátěže na FSB.Obr. 5. Přímý přístup k paměti DMA Jestliže CPU plánuje tato data bezprostředně použít, je zde nová funkce, která může být použita. Nazývá se Directed Cache Access (DCA) a data by díky ní byla kopírována jak do hlavní paměti, tak do cache CPU.Pro vysokorychlostní záležitosti byla vyvinuta funkce DMA, Direct Memory Access (obr. 5). S použitím DMA bude zařízení signalizovat CPU, že data byla aktualizována a přímo poslána do hlavní paměti, aniž by byla vyžadována jakákoliv aktivita od CPU. Literatura:[1] DREPPER, Ulrich. What Every Programmer Should Know About Memory [online]. 21. 11. 2007, 114 s. [cit. 2019-01-11]. Dostupné z: https://akkadia.org/drepper/cpumemory.pdf (dokončení příště)(Z anglického originálu od IntervalZero přeložila firma DataPartner.)V současné době rostoucí specializace stále existuje mnoho příležitostí pro vývoj aplikací, které potřebují pracovat v pevném reálném čase, a mnoho z nich nelze a nebo lze jen obtížně realizovat pomocí PLC. Takové příležitosti se vyskytují v oborech průmyslové automatizace, v testování a simulaci, v digitálním zpracování audiozáznamů, v energetice, ve zdravotnických systémech nebo v letectví a obraně. Zde je ideálním řešením vytvářet komplexní systémy, které potřebují využívat kvalitní rozhraní HMI (OS Windows) a současně vyžadují determinismus pro práci v pevném reálném čase. Aby to bylo možné, je třeba provést transformaci Windows na operační systém reálného času, RTOS. To lze udělat např. instalací doplňku Windows, systému RTX nebo RTX64. Tam, kde ve Windows běží časovač s maximálním rozlišením a granulitou od 1 ms, jde RTX64/RTX, jestliže to hardware umožňuje, na granulitu 1 μs. Schopnosti Windows jsou rozšířeny, aniž by se jakkoliv alternoval nebo modifikoval Windows HAL (Hardware Abstraction Layer), a je zajištěn determinismus neboli výkon aplikací v pevném reálném čase (tj. se zaručenou dobou odezvy ve zlomcích mikrosekund). Pokroková platforma pro vývoj časově kritických systémů zahrnuje vícejádrové multiprocesory x86 a x64, transformované Windows a systémy real-time Ethernetu (např. EtherCAT nebo Profinet). Ve výsledku předčí speciální real-time hardware, jako např. DSP, a radikálně redukuje náklady na vývoj systémů, které vyžadují determinismus nebo pevný reálný čas. Současně se otevírá otázka, jak optimálně programovat moderní aplikace pro vícejádrové procesory, aby vývojáři z moderního hardwaru získali pro své aplikace nejvyšší výkon. A právě tímto tématem se zabývá tento článek.Tab. 1. Průměrná doba přístupu do každé úrovně cache, měřena v cyklech CPUÚroveň paměti cachePrůměrná doba přístupulevel 13level 215level 320hlavní paměť300Tab. 2. Do proměnné je často zapisováno jedním jádrem a čtena je jiným jádremAkceStav jádra 1Stav jádra 2jádro 1 čte hodnotuvýhradníneplatnájádro 2 čte hodnotusdílenosdílenojádro 1 modifikuje hodnotumodifikovánneplatnájádro 2 čte hodnotusdílenosdílenojádro 1 modifikuje hodnotumodifikovánneplatnájádro 2 čte hodnotusdílenosdíleno  

Virtuální konstrukce rozváděčů dospěla do svého finále

Nová verze systému EPLAN Pro Panel 2.8 byla vydána koncem minulého roku, krátce po norimberském veletrhu SPS IPC Drives. Návštěvníci tohoto prestižního veletrhu si mohli vyzkoušet novou verzi včetně mnoha možností výměny umístěných komponent, nebo dokonce celých rozváděčů. Další novinkou je automatická migrace projektů založených na řadě rozváděčů Rittal TS 8 na nový rozsáhlý systém rozváděčů Rittal VX25. Ale to stále není všechno: společnosti EPLAN a Rittal v Norimberku společně představily širokou škálu inovací v oblasti konstrukce rozváděčů – a budou v tom pokračovat i letos v dubnu na veletrhu Hannover Messe.Obr. 1. Integrované projektování – od schématu až po kompletní systém rozváděčů Rittal VX25 Software Pro Panel 2.8 pro virtuální 3D návrh rozváděče je charakteristický svou rozšířenou flexibilitou, přičemž uživatele zaujme zcela novým uživatelským rozhraním 4 K. Firmy EPLAN a Rittal na veletrhu SPS IPC Drives v listopadu 2018 v Norimberku společně představily celou sérii inovací týkajících se konstrukce rozváděčů. Patří mezi ně vzájemně se doplňující softwarová řešení pro projektování a plánování, inovativní systémy pro rozvodné skříně, rozvody elektrické energie, klimatizační systémy, automatizační techniku, jakož i digitální asis­tenční systémy pro integrovanou automatizaci výrobních procesů. Obě firmy se tak společně dostávají do pozice poskytovatelů, kteří nabízejí pro své zákazníky integrovaná řešení pro optimalizaci procesů konstruování rozváděčů: kombinované strojní, hardwarové a softwarové řešení, doprovodné údaje o produktech a kompletní služby v oblasti integrace procesů.  Výměna komponent? Žádný problém Nová verze softwaru EPLAN Pro Panel je hlavně zaměřena na „procesy“. Stávající 3D konfigurace rozváděčů je často nutné měnit – ať už pro nedostatek místa, nebo z důvodu různých specifikací skříní, např. dveře budou mít panty na pravé místo na levé straně apod. Nová funkce „vyměnit zařízení“ umožňuje uživatelům vyměnit dříve umístěné komponenty. A co je ještě lepší: systém si zachovává všechny reference týkající se programů pro výrobní stroje NC. Varianty maker lze snadno vybrat a uložit do kmenových dat. Totéž platí i pro montážní plochy: kompletní rozmístění a tvar zařízení lze jednoduše přiřadit k jiné montážní ploše. Znamená to, že úplné rozmístění 3D sestavy je možné rychle a snadno integrovat do jiného konstruk­čního prostředí.  Změny systému jsou jednoduché Společnost Rittal nedávno představila nový systém rozváděčů VX25, takže firmy, které používají rozváděče Rittal TS 8, čelí výzvě migrace svých dosavadních projektů. Avšak EPLAN Pro Panel Professional, verze 2.8, nabízí bezchybnou podporu migrace. Jak to funguje? Pomocí podpůrného softwaru se analyzuje obsah projektu, montážní sestava ve 3D nebo individuální rozváděč. Jestliže systém zjistí, že některé komponenty pro migraci na VX25 chybějí, jsou shrnuty do objednávkového seznamu a prostřednictvím nákupního košíku v EPLAN Data Portal integrovány do rozpisky v prostředí Pro Panel.  Systematická migrace Jsou-li všechny položky přítomny, systém automaticky provede migraci. Položky TS 8 jsou vyměněny za položky VX25. Software zohledňuje stávající odkazy mezi umístěnými zařízeními a montážními úrovněmi. Totéž platí pro informace pro programy strojů NC, jako je síť tras pro směrování kabelových spojů. Nové možnosti verze 2.8 doplňují interaktivní funkce, jako jsou testovací cykly a korekce rozestupů.  (EPLAN ENGINEERING CZ, s. r. o.)    

Mobilní aplikace Danfoss Drives

Uvedením mobilních aplikací MyDrive® Portfolio, MyDrive® ecoSmart™, MyDrive® Connect vychází společnost Danfoss vstříc zákazníkům, kteří chtějí používat své smartphony a tablety k vyhledávání vhodných pohonů Danfoss a Vacon, ke stanovení jejich třídy účinnosti a také k jejich diagnostice, uvedení do provozu a servisu. Aplikace MyDrive Portfolio podává přehled o nabídce pohonů Danfoss Drives a umožňuje vyhledávat informace o konkrétním produktu a aplikaci. Zákazníci získají přístup ke komplexním materiálům a informacím souvisejícím s konkrétním odvětvím a aplikací. Seznam produktů je v aplikaci uspořádán v závislosti na instalaci a účelu produktu. Tyto informace je možné stáhnout jako soubory PDF do mobilního zařízení a mohou je sdílet. Aplikace MyDrive ecoSmart obsahuje třídy účinnosti (podle EN 50598) jednotlivých pohonů Danfoss i Vacon i třídy účinnosti systému IES u sestav pohonů Danfoss s jakýmkoliv indukčním motorem. Díky tomu má uživatel možnost zvolit pro svůj provoz optimální zařízení. Může si stáhnout certifikát obsahující technické detaily o vybraných prvcích a konfiguracích. Kromě tříd energetické účinnosti se uživatel můžete seznámit s e výkonem částečného zatížení střídavého pohonu ve standardních servisních bodech a umožňuje vypočítat efektivnost a účinnost měniče v každém provozním bodě. Mobilní aplikace MyDrive Connect je nástrojem pro rychlou a snadnou diagnostiku, uvedení do provozu a servis pohonů VLT® HVAC Drive, VLT® AQUA Drive a VLT® AutomationDrive pomocí individuálního připojení založeného na Wi-Fi (IEE802.11). Podobné řešení bude také k dispozici pro značku Vacon. Podrobnosti jsou na tomto odkazu: http://www.danfoss.cz/newsstories/drives/february-mobile-apps/?ref=17179936721#/

Vírové průtokoměry Huba Control za příznivou cenu

Vírové průtokoměry Huba Control jsou unikátním řešením pro velmi přesné měření průtoku bez vysokých nákladů. Hodí se k použití v tepelných čerpadlech, ohřívačích vody nebo v solárních systémech stejně tak jako pro kontrolu chladicích okruhů. Snímače jsou vhodné pro topnou vodu s obvyklými přísadami a mají certifikát pro pitnou vodu. Snímače jsou dodávány v řadách DN6 až DN32 pro průtok od 0,5 do 240 l/min. Jsou opatřeny impulzním, frekvenčním nebo analogovým výstupem 0 až 10 V a 4 až 20 mA. Jako alternativa jsou dostupné verze s integrovaným snímačem teploty. Přesnost měření je lepší než 1 % z měřené hodnoty. Měření vírovými průtokoměry (tzv. vortexy) je založeno na tzv. Kármánově efektu. Měřená tekutina proudí kolem rozrážecího tělesa vloženého do proudu, a tím vznikají víry. Frekvence vytvářených vírů je přímo úměrná rychlosti proudění tekutiny. Víry způsobují chvění snímacího plátku, které je přenášeno na piezoelektrický senzor. Piezoelektrický senzor převádí mechanické kmity na elektrický signál. Frekvence elektrického signálu je rovna frekvenci vírů. Hlavními výhody vírových průtokoměrů Huba Control jsou: –          nízká cena a vysoká přesnost, –          princip měření není ovlivněn teplotou, –          výborná odolnost vůči měřenému mediu, –          velmi rychlá odezva na změny rychlosti proudění, –          široký rozsah teplot, –          zanedbatelná ztráta tlaku, –          měřicí element není ovlivňován pevnými částečkami v kapalině, –          přímé měření teploty media. Další informace podá: TOP Instruments, s. r. o., obchod@topinstruments.cz, tel: 724 712 988  

Excelentní znalosti v oblasti decentralizace představí Murrelektronik na veletrhu Amper 2019

Veletrh Amper poskytuje cenné impulzy na cestě k inteligentní a digitální automatizaci. Obr. 1. Modulární systém sledování proudu Mico ProMurrelektronik přináší v tomto oboru mnoho inovací, a na veletrhu se tedy bude prezentovat jako přední firma v digitální transformaci automatizačních procesů. Představí průkopnické produkty, řešení a koncepce pro ty nejzajímavější a nejdůležitější otázky automatizační techniky. Veletržní motto Excelentní znalosti v oblasti decentralizace upozorňuje na rozsáhlé znalosti a schopnosti společnosti Murrelektronik v oblastech, jako je bezpečnost, napájení, komunikační technika, IO-Link, Industry 4.0 a decentralizované instalační systémy. Obzvláště zajímavé přitom je, že přístupy této společnosti vedou k optimalizaci mnoha procesů v celém řetězci tvorby hodnot.Obr. 2. Sběrnicové moduly MVK Metal a Impact67  Návštěvníci se seznámí s inovacemi z oblasti konektorů a také s modulárním systémem sledování proudu Mico Pro®, jenž může být nyní vybaven integrovaným napájením 5 nebo 10 A a který svým provedením výrazně šetří prostor v rozváděči. Nový je rovněž modul s certifikací NEC třídy 2. Mezi další zajímavosti patří třeba: Murrelektronik-Cloud, výkonné sběrnicové moduly MVK Metal a Impact67, jež budou v budoucnu vybaveny napájecím konektorem M12. Uživatelská organizace Profinet (PNO) doporučuje využívat právě tyto moduly v přípojných koncepcích napájení budoucnosti. Zákaznická řešení Murrelektronik jsou nejen díky tomu vysoce atraktivní pro štíhlé a efektivní instalační koncepce na bázi sběrnice Profinet.Data a fakta:– veletržní stánek Murrelektronik na velektrhu Amper 2019,– 19. až 22. 3. 2019,– hala V, stánek č. 4.04,– motto: Excelentní znalosti v oblasti decentralizace.Murrelektronik se těší na návštěvníky veletrhu Amper. Více o novinkách lze nalézt na adrese www.murrelektronik.cz.(Murrelektronik)

Osmnáctimilimetrový zdroj WAGO Epsitron Compact

Napájecí zdroj Epsitron Compact (787-1200) o šířce pouhých 18 mm od firmy Wago poskytuje na výstupu napětí 24 V DC a proud do 0,5 A. Zdroj se vyznačuje mimořádně velkou účinností. Konstruktéři společnosti WAGO navrhli tento zdroj pro montáž na lištu DIN (podle DIN 43880). Osmnáctimilimetrová varianta zdroje s označením 787-1200, vhodná pro použití v rozváděčích a rozvodných skříňkách, splňuje také bezpečnostní podmínky normy EN 60335-1 (Elektrické spotřebiče pro domácnost a podobné účely – Bezpečnost – Část 1: Obecné požadavky). Zdroj spolehlivě pracuje v rozsahu pracovních teplot −25 až +70 °C (s plným výkonem do +55 °C). Uživatelé kromě velkého výkonu rovněž ocení jednoduchost a univerzálnost montáže, buď přímo nacvaknutím na lištu DIN, nebo prostřednictvím montážní svorky a šroubů.  WAGO-Elektro, spol. s r. o., tel.: 261 090 142, e-mail: automatizace@wago.com, www.wago.cz