Millaisia haasteita teollisuuden tietokäyttöön liittyy ratkaistavana?

Turvallisuuden ja luotettavuuden varmistaminen teollisissa laskenta- järjestelmissä

Reaaliaikainen vian havaitseminen ja vikasietoinen arkkitehtuurisuunnittelu

Teollisuustietokonejärjestelmien valvonta on ehdottoman välttämätöntä, jos halutaan välttää täydelliset järjestelmäkatkokset. Useimmissa laitoksissa on varavoimalähteet automaattisine siirtokytkimiineen (ATS) ja laitteistoon suoraan rakennettuine seurantatimeriineen. Nämä komponentit toimivat yhdessä ja siirtävät toiminnot toisiin osiin, kun jotain menee pieleen, jolloin järjestelmä palautuu lähes välittömästi ilman, että kukaan tarvitsee puuttua asioihin manuaalisesti. Nykyään nähdään, että vakavat teolliset järjestelyt voivat toimia yli 100 000 tuntia rikkoontumatta. Muistatteko viime vuoden Ponemon Institute -laitoksen luvut? Ne osoittivat, kuinka kalliiksi odottamaton käyttökatkos todella tulee tehtaalta: noin 740 000 dollaria joka tunti. Tämä tekee reaaliaikaisista diagnostiikkatyökaluista aivan välttämättömiä arjen toiminnassa, eikä niitä voida enää pitää vain hyvänä lisänä. Paras vikasietoinen suunnittelu yhdistää fyysisiä suojauksia, kuten piirilevyjen konformikuojeita ja erityispidikkeitä, jotka kestävät värähtelyjä, älykkäisiin ohjelmistoihin, jotka ennakoivat ongelmia ennen kuin ne tapahtuvat. Tämä yhdistelmä mahdollistaa järjestelmien turvallisen sammuttamisen ennen kuin kuluneet osat aiheuttavat suurempia vikoja.

Säädöstenmukaisuus standardien IEC 61508, ISO 13849 ja NIST SP 800-82 mukaisesti

Kun kyseessä on toiminnallinen turvallisuus ja kyberturvallisuus, niiden on oltava mukana jo ensimmäisestä päivästä alkaen eikä niitä tule lisätä myöhemmin ajatuksena oheen, kun muu on jo valmiina. Otetaan esimerkiksi IEC 61508, joka määrittää SIL 3 -luokituksen komponenteille vaarallisten tilanteiden käsittelyssä. Sitten on ISO 13849, joka edellyttää suorituskykytasoa e (PL e) koneiden turvallisuusohjaukselle. Älkäämme unohtako NIST SP 800-82:ta, joka määrittelee perusvaatimukset kyberturvallisuudelle teollisissa järjestelmissä, kuten salattujen viestintäyhteyksien ja käyttäjärooleihin perustuvien pääsyvalvontajärjestelmien osalta. ISA-99:n mukaan lähes neljä kymmenestä turvallisuusongelmasta johtuu itse asiassa heikoista verifiointikäytännöistä kehitysvaiheen aikana. Siksi vaatimustenmukaisuuden varmistaminen on tärkeää kaikissa projektin vaiheissa, alkuperäisestä suunnittelusta testaukseen asti. Yritykset, jotka noudattavat näitä standardeja jo varhain, saavat tyypillisesti noin puolet kokonaiselinkaarien kustannuksistaan pudotettua. Miksi? Koska dokumentoinnin standardointi helpottuu, tarkastusjäljet voidaan automatisoida, ja myöhempinä korjaustarpeina ei yksinkertaisesti tarvita palata takaisin korjaamaan asioita.

Saumaton yhteistoimivuus teollisissa tietojenkäsittelyympäristöissä

Perintö-OT/IT-järjestelmien yhdistäminen käytössä oleviin teollisiin tietojenkäsittelyasennuksiin

Saada perintöön kuuluva toiminnallinen teknologia (OT) toimimaan yhdessä nykyaikaisten IT-järjestelmien kanssa on edelleen todennäköisesti suurin ongelma vanhojen teollisten järjestelmien modernisoinnissa. Suurin osa tehtaista käsittelee omaleimaisia protokollia ja vanhentunutta laitteistoa, mikä työntää niitä kohti kalliita, hauraita välitysratkaisuja, jotka vain hidastavat prosesseja ja kuluttavat huoltotoimenpiteisiin käytettävää aikaa. Viime vuonna julkaistun automaatioalan raportin mukaan noin kaksi kolmasosaa valmistajista kohtaa tuotannon keskeytyksiä integroinnin aikana, koska järjestelmät eivät pysty viestimään keskenään asianmukaisesti. Mikä toimii parhaiten? Protokollaan tietoisten reuna-rajapintojen ja kenttäväylästä Ethernetiin tapahtuvien muuntimien käyttöönotto. Nämä laitteet säilyttävät kriittiset ajoitustiedot samalla kun mahdollistavat turvallisen kaksisuuntaisen viestinnän järjestelmien välillä. Tämä lähestymistapa säilyttää vanhan laitteiston arvon ja luo vankan perustan teollisten analyytisten ominaisuuksien laajentamiseksi ilman, että kaikki pitäisi purkaa ja aloittaa alusta.

OPC UA:n käyttöönoton aukkoja ja semanttisen yhteistoiminnallisuuden haasteet

OPC Unified Architecture, tai yleisemmin käytetty nimike OPC UA, on käytännössä vakiintunut standardiksi teollisissa järjestelmissä eri toimittajien järjestelmien yhdistämiseksi alustojen yli. Mutta tässä juuri on ongelma: todellinen semanttinen yhteentoimivuus ei ole vielä toteutunut. Ongelma tulee erityisen selväksi, kun useiden eri toimittajien laitteet toimivat samassa verkossa. Näemme kaikenlaisia ongelmia ilmaantuvan, koska eri yritykset käyttävät omia nimeämiskäytäntöjään, informaatiomallit eivät sovi yhteen ja metatiedot puuttuvat usein. Nämä ongelmat aiheuttavat nimiavaruuksien ristiriitoja, jotka vaivauttavat noin 40 % asennuksista. Ja arvaa mitä? Jokainen ongelman kohteeksi joutunut solmu vaatii tyypillisesti 30–50 tuntia lisää manuaalista konfigurointityötä. Todellisten plug-and-produce-ominaisuuksien saavuttamiseksi teollisuuden on saatava käyttöön toimittajariippumattomat komponenttitiedot sekä yhteiset metatietovarastoratkaisut. Pelkkä viestien välitys ei enää riitä. Kun kontekstuaalinen data katoaa siirron aikana, se hajottaa tärkeät IIoT-sovellukset, kuten ennakoivan huollon järjestelmät. Loppujen lopuksi nämä järjestelmät perustuvat datan takana olevan merkityksen ymmärtämiseen, eikä pelkästään siihen, että viestit saapuvat ehjinä.

Tietojen hallinta suurella mittakaavalla reaaliaikaisessa teollisessa laskennassa

Viiveherkkä tietoputki, joka tukee alle 10 ms:n säätösilmukoita

Teollisissa olosuhteissa tietokonejärjestelmien on toimittava tiukkojen aikarajojen puitteissa. Robottihitsaustoimintojen, tarkan annostelun tai suljetun silmukan liiketohjaimien kaltaisissa sovelluksissa järjestelmän on reagoitava anturisyötteestä toimilaitteiden lähtöön alle kymmenessä millisekunnissa. Nykyiset valmistustekniset tilat tuottavat noin 25 000 data-kohtaista pistettä joka sekunti. Tällainen määrä puhuttaa perinteisiä IT-ratkaisuja. Monet tehtaat ovat viime aikoina siirtyneet reuna-laskennan (edge computing) ratkaisuihin. Nämä paikalliset prosessointiyksiköt käsittelevät telemetriadataa juuri siinä, missä se syntyy, mikä vähentää kaukana sijaitsevien pilvipalveluiden käyttöä ja poistaa ne ärsyttävät viiveongelmat, jotka voivat maksaa tehdasjohtajille noin seitsemänkymmentäneljäätuhatta dollaria tunnissa Ponemon-instituutin vuoden 2023 tutkimuksen mukaan. Kaiken synkronoimiseksi todellisen maailman koneiden ja niiden digitaalisten vastineiden välillä aikasarjatietokannat, jotka on suunniteltu nopeaksi datan syöttöksi, muodostuvat keskeisiksi työkaluiksi. Kun ne yhdistetään luotettaviin aikataulutusmenetelmiin ja erikoislaitteisiin tarkkoihin aikaleimoihin, valmistajat saavat paremman yhteneväisyyden tehdastason tapahtumien ja valvontajärjestelmissä näkyvien tietojen välille.

Avaintoteutustavoitteisiin kuuluu:

• Ohjaukseen kriittisten signaalien tiukka priorisointi ei-olennaisten telemetriasignaalien edelle.
• Rinnakkaistiedonkäsittelyn tuki koordinoituun moniakseliliikkeeseen
• Solmujen yli ulottuva aikaleimavalidointi ajallisen eheyden ylläpitämiseksi
• Kevyt pakkaus, joka välttää laskennalliset viivekertoimet

Nämä toimenpiteet säilyttävät reaaliaikaisen reagointikyvyn samalla kun mahdollistavat jatkuvan prosessioptimoinnin.

Teollisuuden laskentatyömäärien optimointi reuna–pilvi -arkkitehtuurissa

Hybridiapproachsi, jossa yhdistetään reuna-laskenta pilvipalveluiden kanssa, tarjoaa organisaatioille tarvitsemansa edut: nopeat vastausajat juuri siellä, missä toiminta tapahtuu, sekä mahdollisuus skaalautua tarvittaessa pilviympäristössä. Niille kriittisille toiminnoille, jotka eivät voi odottaa – kuten koneen näköä käyttävät tarkastukset tuotantolinjoilla, servomoottorien ohjaus valmistuslaitteissa tai turvajärjestelmien käsittely, joka vaatii välitöntä reaktiota – nämä tehtävät suoritetaan paikallisesti, mikä vähentää viiveaikaa dramaattisesti: noin 100–500 millisekunnista alle 10 millisekuntiin. Toisaalta raskaammat laskennalliset tehtävät, joille ei vaadita välitöntä tulosta – kuten historiallisten trendien analysointi ajan kuluessa, tekoälymallien kouluttaminen tai poikkeamien tunnistaminen useiden laitteiden välillä – käsitellään pilviressurssien avulla. Tämä älykäs jakautuminen säästää noin 60 prosenttia verkkokaistaleveydestä verrattuna pelkästään pilviratkaisuihin perustuvaan malliin. Tämän saavuttaminen edellyttää harkittuja päätöksiä siitä, missä kussakin tehtävässä tulisi suorittaa, ottaen huomioon tekijöitä kuten tiedon liikkuminen järjestelmien välillä, turvallisuusnäkökohdat ja yhteensopivuusvaatimukset, eikä pelkästään sitä, mikä on helpointa tai mitä on tehty aiemmin. Jokainen sovelluksen osa vaatii huolellista harkintaa siitä, vaatiiiko se ehdottomasti suorituksen reuna-alueella ennustettavan suorituskyvyn saavuttamiseksi vai saavuttaisiko se enemmän arvoa, jos se käsiteltäisiin mittakaavassa pilvinäytösten avulla analyysien ja tallennuksen tueksi.

Teollisen tekoälyn skaalaaminen piloteista tuotantovalmiisiin teollisiin laskentajärjestelmiin

Tiedon puutteen, tunnisteiden kohinan ja domäänien siirtymisen voittaminen tehdasympäristön koneoppimisessa

Teollisissa olosuhteissa tekoälyn siirtäminen pilottiprojekteista täysmittaiseen käyttöön tarkoittaa perustavanlaatuisten datavaikeuksien käsittelyä. Aloittakaamme rajoitetun datan saatavuuden ongelmasta. Harvinaisia laitevikoja ei yksinkertaisesti tapahdu tarpeeksi usein, jotta niistä voitaisiin rakentaa hyviä koulutusjoukkoja. Suurin osa valmistajista kamppailee tämän ongelman kanssa, ja vain noin 5 %:lla on edes kattavat tiedot laitevikojen esiintymisestä ennakoivan huollon työtä varten. Sitten on sotkuiset tunnisteet. Ihmiset, jotka merkkaavat dataa, ovat usein epäjohdonmukaisia, ja anturit itse voivat ajassa hajaantua, mikä häiritsee tekoälyn oppimista. Olemme nähneet tapauksia, joissa tällainen merkintävirhe on vähentänyt mallin tarkkuutta lähes kolmanneksella käytännön olosuhteissa. Lopuksi on muuttuvat ympäristöt. Mallit, jotka toimivat hyvin hallituissa laboratorio-olosuhteissa, saattavat epäonnistua katastrofaalisesti todellisissa tehtaissa, joissa koneet kuluvat, lämpötilat vaihtelevat jatkuvasti ja tuotantoprosessit muuttuvat päivästä toiseen. Näiden ongelmien ratkaisemiseksi yritysten on luotava synteettistä dataa hankalille erikoistapauksille, toteutettava älykkäitä annotointistrategioita, jotka keskittyvät arvokkaimpiin datapisteisiin, sekä kehitettävä menetelmiä, joilla malleja voidaan sovittaa erilaisiin työoloihin. Vasta silloin voidaan taata, että tekoälyjärjestelmät pysyvät luotettavina ja järkevinä käyttäjille, kun ne kohtaavat todellisten tehdasalueiden ennustamattomuuden.

Usein kysytyt kysymykset

Miksi vikasietoinen arkkitehtuuri on tärkeä teollisissa tietokonesysteemeissä?

Vikasietoinen arkkitehtuuri on ratkaisevan tärkeä estämään täydelliset järjestelmäkaatot teollisissa tietokonesysteemeissä. Varmuusvirtalähteiden, automaattisten siirtokytkimien ja diagnostiikkatyökalujen avulla järjestelmät voivat toipua nopeasti virheistä, mikä minimoit raskaiden käyttökatkojen aiheuttamat kustannukset.

Mitkä ovat keskeiset standardit teollisten tietokonesysteemien sääntelymääräysten noudattamiseksi?

Keskeisiin standardeihin kuuluvat IEC 61508 toiminnallisen turvallisuuden osalta, ISO 13849 koneiden turvallisuusohjaukselle sekä NIST SP 800-82 kyberturvallisuusvaatimuksille. Näiden standardien noudattaminen auttaa vähentämään elinkaarihintoja ja varmistamaan, että hankkeet täyttävät turvallisuus- ja tietoturvarajat.

Millaisia haasteita esiintyy perinnemukaisten OT-järjestelmien ja nykyaikaisten IT-järjestelmien yhteentoimivuuden saavuttamisessa?

Päähaasteena on erilaisten, vanhentuneiden järjestelmien integrointi, jotka käyttävät omia protokolliaan, mikä johtaa kalliisiin middleware-ratkaisuihin. Protokollatuntemuksen omaavien reuna-arkkitehtuurien ja muuntimien käyttöönotto voi tehokkaasti kuroa tätä kuilua umpeen.

Mitä aukkoja on OPC UA:n käytössä teollisessa laskennassa?

Semaattinen yhteensopivuus jää edelleen suureksi haasteeksi. Nimeämiskäytäntöjen ja metatietojen erot voivat aiheuttaa ristiriitoja, mikä vaatii laajaa manuaalista konfigurointia. Todellista yhteensopivuutta varten tarvitaan yhteisiä metatietovarastoja ja toimittajariippumattomia määrityksiä.

Miten reuna-laskenta hyödyttää reaaliaikaisen datanhallinnan teollisissa sovelluksissa?

Reuna-laskenta mahdollistaa datan paikallisen käsittelyn, mikä vähentää viiveitä ja riippuvuutta pilvipalveluista. Tämä ratkaisu taataan, että reaaliaikaiset toiminnot, kuten robottihitsaus, toimivat sujuvasti välittömällä vastausajalla.