Hvilke udfordringer skal industrielle computersystemer løse?

Sikring af sikkerhed og pålidelighed i industrielle computersystemer

Design af realtidsfejldetektering og feilsikre arkitekturer

Det er helt nødvendigt at følge med i industrielle computersystemer, hvis vi vil undgå totale systemnedbrud. De fleste anlæg har reservestrømkilder med automatiske omskiftersystemer (ATS) samt watchdog-timers integreret direkte i hardwaren. Disse komponenter samarbejder om at skifte driftsforholdene, når der opstår fejl, så systemet genoprettes næsten øjeblikkeligt uden, at nogen skal gribe ind manuelt. I dag ser vi, at alvorlige industrielle installationer kan køre mere end 100.000 timer mellem hvert brud. Og husker du tallene fra Ponemon Institute sidste år? De viste, hvor dyrt uventet nedetid reelt er for produktionsanlæg – cirka 740.000 USD hver eneste time. Det gør diagnosticeringsværktøjer til realtid ikke bare til noget dejligt ekstra, men nærmest obligatoriske i den daglige drift. De bedste fejlsikrede konstruktioner kombinerer fysisk beskyttelse som konformbelægninger på kredsløbskort og specielle monteringer, der tåler vibrationer, med intelligent software, der faktisk kan forudsige problemer, før de opstår. Denne kombination giver systemerne mulighed for at lukke ned sikkert, før slidte dele forårsager større problemer.

Regulatorisk overholdelse af IEC 61508, ISO 13849 og NIST SP 800-82

Når det gælder funktional sikkerhed og cybersikkerhed, skal de arbejde sammen fra dag ét i stedet for at blive tilføjet bagefter, når alt andet allerede er bygget. Tag for eksempel IEC 61508, som specificerer SIL 3-komponenter, når der arbejdes med farlige situationer. Så har vi ISO 13849, der kræver ydeevneniveau e (PL e) for maskinsikkerhedsstyringer. Og lad os ikke glemme NIST SP 800-82, som fastlægger grundlæggende cybersikkerhedskrav for industrielle systemer, herunder ting som krypterede kommunikationer og adgangskontrol baseret på brugerroller. Ifølge ISA-99-data skyldes næsten 4 ud af 10 sikkerhedsproblemer faktisk dårlige verifikationspraksisser under udviklingen. Derfor er det vigtigt at sikre overholdelse af reglerne igennem alle faser af et projekt, fra indledende design til test. Virksomheder, der allierer sig med disse standarder tidligt, oplever typisk, at omkring halvdelen af deres samlede livscyklusomkostninger falder. Hvorfor? Fordi standardisering af dokumentation bliver lettere, revisionsstier kan automatiseres, og der simpelthen er mindre behov for at gå tilbage og rette op på ting senere.

Opnå sømløs interoperabilitet på tværs af industrielle computermiljøer

Forbinder ældre OT/IT-systemer i eksisterende industrielle computerafledte installationer

At få ældre driftsteknologi (OT) til at fungere sammen med nutidens IT-systemer er stadig sandsynligvis den største udfordring, når man moderniserer gamle industrielle installationer. De fleste anlæg kæmper med proprietære protokoller og forældede udstyr, hvilket presser dem i retning af dyre, skrøbelige mellemliggende løsninger, der blot bremser processen og kræver meget vedligeholdelse. Ifølge et nyligt automationsrapport fra sidste år oplever omkring to tredjedele af producenterne produktionsophold under integrationen, fordi deres systemer ikke kan kommunikere korrekt med hinanden. Hvad virker bedst? Implementering af protokolbevidste edge-gateways sammen med fieldbus-til-Ethernet-konvertere. Disse enheder opretholder de kritiske tidskrav, mens de tillader sikker tovejskommunikation mellem systemer. Denne tilgang bevarer værdien af ældre udstyr og skaber et solidt grundlag for udvidelse af industrielle analysemuligheder uden at skulle rive alt op og starte forfra.

OPC UA-antagelseshuller og udfordringer vedrørende semantisk interoperabilitet

OPC Unified Architecture, eller OPC UA som det almindeligvis kaldes, er blevet nærmest standarden for at få systemer fra forskellige leverandører til at kommunikere på tværs af platforme i industrielle miljøer. Men her er problemet: reel semantisk interoperabilitet er endnu ikke opnået. Problemet bliver særlig tydeligt, når udstyr fra flere leverandører fungerer på samme netværk. Vi ser alle mulige problemer opstå, fordi forskellige virksomheder bruger deres egne navngivningssystemer, informationmodeller ikke er korrekt justeret, og metadata ofte går tabt. Disse problemer skaber namespace-konflikter, der rammer omkring 40 % af installationerne derude. Og hvad tror du? Hver berørt node kræver typisk mellem 30 og 50 ekstra timer med manuel opsætning. For at opnå sand plug-and-produce-funktion skal industrier have vendorneutrale ledsager-specifikationer sammen med fælles løsninger til lagring af metadata. Det er ikke længere nok, at beskeder blot går igennem. Når kontekstuel data forsvinder under overførsel, bryder det vigtige IIoT-applikationer såsom systemer til prediktiv vedligeholdelse. Til sidst har disse systemer nemlig brug for at forstå den reelle betydning bag dataene, ikke bare for at sikre, at beskeder ankommer intakte.

Håndtering af data i stor skala til realtidsindustriel databehandling

Datapipelines med fokus på ventetid, der understøtter styringsløkker under 10 ms

I industrielle miljøer skal computersystemer fungere inden for stramme tidsbegrænsninger. Når det gælder opgaver som robotstyrket svejsning, præcis dosering eller lukkede styringsløkker, skal systemet reagere fra sensorsignal til aktuatorudgang på under 10 millisekunder. I dagens produktionsfaciliteter genereres der omkring 25 tusind datapunkter hvert eneste sekund. En sådan mængde belaster traditionelle IT-opstillinger betydeligt. Mange fabrikker vender sig i dag mod edge-computing-løsninger. Disse lokale databehandlingsenheder håndterer telemetridata lige der, hvor de opstår, hvilket reducerer afhængigheden af fjerne cloud-tjenester og eliminerer irriterende latenstidsproblemer, som ifølge forskning fra Ponemon Institute fra 2023 kan koste produktionsledere omkring syvhundredefiretusind dollars hver time. For at holde alt synkroniseret mellem den fysiske maskinpark og de digitale modstykker er tidsrækkedatabaser, der er designet til hurtig datatilførsel, afgørende værktøjer. Kombineres de med pålidelige planlægningsmetoder og specialiseret hardware til nøjagtig tidsmærkning, opnår producenter bedre overensstemmelse mellem det, der sker på fabriksgulvet, og det, der vises i deres overvågningssystemer.

Nøgleimplementeringsprioriteter inkluderer:

• Strenge prioritering af kontrolkritiske signaler over for ikke-væsentlig telemetri
• Understøttelse af parallel behandling til koordineret bevægelse i flere akser
• Tidsstempelvalidering på tværs af noder for at opretholde tidsmæssig integritet
• Lette komprimeringsmetoder, der undgår beregningsmæssige latensgebyr

Disse foranstaltninger sikrer realtidsresponsivitet samtidig med muliggørelse af kontinuerlig procesoptimering.

Optimering af Edge–Cloud-arkitektur til industrielle databehandlingsopgaver

Den hybridtilgang, der kombinerer edge-computing med cloud-tjenester, giver organisationer de fordele, de har brug for: hurtige responstider lige der, hvor aktiviteten foregår, samt muligheden for at skalerer op efter behov i cloud-miljøet. For kritiske operationer, der ikke kan vente, såsom maskinsynskontroller under produktionslinjer, styring af servodrev i produktionsudstyr eller håndtering af sikkerhedssystemer, der kræver øjeblikkelige reaktioner, udføres disse opgaver lokalt, hvilket dramatisk reducerer ventetiden – fra omkring 100 til 500 millisekunder ned til under 10 millisekunder. Omvendt håndteres mere krævende beregningsopgaver, som ikke kræver øjeblikkelige resultater, herunder analyse af historiske tendenser over tid, træning af kunstig intelligens-modeller eller registrering af anomalier på tværs af flere enheder, via cloud-ressourcer i stedet. Denne intelligente opdeling sparer faktisk omkring 60 procent af netværksbåndbredden sammenlignet med at være fuldt afhængig af cloud-løsninger. At få dette til at fungere kræver gennemtænkte beslutninger om, hvor hver enkelt opgave bør placeres, baseret på faktorer som dataflytning mellem systemer, sikkerhedshensyn og kompatibilitetsbehov, frem for blot at vælge det nemmeste eller det, der er gjort før. Hvert eneste element i et program kræver omhyggelig overvejelse for at afgøre, om det absolut skal køre ved kanten (edge) for at sikre forudsigelig ydelse, eller om det vil få større værdi ved at blive behandlet i stor skala ved hjælp af cloud-funktioner til analyse og lagring.

Skalering af industrielt AI fra pilotprojekter til produktionsklare industrielle computersystemer

Overvinde mangel på data, mærkningsstøj og domæneskift i maskinlæringsløsninger på fabriksgulvet

At skubse AI fra pilotprojekter til fuldskala drift indebærer at løse nogle grundlæggende dataudfordringer, som ofte opstår i industrielle miljøer. Lad os starte med problemet omkring begrænset datatilgængelighed. Sjældne udstyrsfejl sker simpelthen ikke ofte nok til at opbygge gode træningsdatasæt. De fleste producenter kæmper med dette problem, og kun cirka 5 % fører faktisk fuldstændige optegnelser over udstyrsfejl til brug for prædiktiv vedligeholdelse. Derudover er der problemet med upræcise mærkater. Personer, der annoterer datafiler, har ofte en inkonsistent tilgang, og sensorer kan med tiden begynde at afvige, hvilket påvirker, hvad AI’en lærer. Vi har set eksempler, hvor denne type fejl i annotering reducerer modelnøjagtigheden med næsten en tredjedel i reelle situationer. Endelig er der udfordringen omkring skiftende miljøer. Modeller, der yder godt i kontrollerede laboratorietests, fejler ofte dramatisk, når de anvendes i virkelige fabrikker, hvor maskiner slidt ned, temperaturer konstant svinger, og produktionsprocesser varierer dag for dag. For at håndtere disse problemer skal virksomheder generere syntetiske data for de vanskelige grænsetilfælde, implementere smarte annoteringsstrategier, der fokuserer på de mest værdifulde datapunkter, og udvikle teknikker, der hjælper modeller med at tilpasse sig forskellige arbejdsmiljøer. Først da kan vi sikre, at AI-systemer forbliver pålidelige og giver mening for operatører, når de står over for den uforudsigelige natur på reelle produktionsafdelinger.

Ofte stillede spørgsmål

Hvorfor er fejlsikker arkitektur vigtig i industrielle computersystemer?

Fejlsikker arkitektur er afgørende for at forhindre totale systemfejl i industrielle computersystemer. Ved brug af backup-strømkilder, automatiske omskifterswitches og diagnostiske værktøjer kan systemer hurtigt gendanne sig efter fejl og derved minimere dyre nedetider.

Hvad er de primære standarder for reguleringsmæssig overholdelse i industrielle computersystemer?

De vigtigste standarder inkluderer IEC 61508 for funktional sikkerhed, ISO 13849 for maskinsikkerhedsstyring og NIST SP 800-82 for cybersikkerhedskrav. Overholdelse af disse standarder hjælper med at reducere livscyklusomkostninger og sikrer, at projekter opfylder sikkerheds- og sikkerhedsvejledninger.

Hvilke udfordringer opstår ved opnåelse af interoperabilitet mellem ældre OT-systemer og moderne IT-systemer?

Den største udfordring er integrationen af adskilte, forældede systemer, der bruger proprietære protokoller, hvilket fører til dyre middleware-løsninger. Implementering af protokolbevidste edge-gateways og konvertere kan effektivt hjælpe med at dække over denne kløft.

Hvilke huller findes der i OPC UA-vedtagelsen for industrielle computere?

Semantisk interoperabilitet forbliver en stor udfordring. Forskelle i navnekonventioner og metadata kan skabe konflikter, hvilket kræver omfattende manuel opsætning. Fælles løsninger til lagring af metadata og leverandøruafhængige specifikationer er nødvendige for sand interoperabilitet.

Hvordan gavner kantberegning den reelle tids datahantering i industrielle miljøer?

Kantberegning muliggør lokal behandling af data, hvilket reducerer latens og afhængighed af cloud-tjenester. Denne opsætning sikrer, at operationer i realtid, såsom robotstøvsvejsning, fungerer problemfrit med øjeblikkelige responstider.