Mitkä teknologiat tukevat edistynyttä teollista laskentaa?

Teollinen Ethernet ja 5G: Reaaliaikaisen yhteyden mahdollistaminen teollisessa laskennassa

Kuinka teollinen Ethernet varmistaa alhaisen viiveen viestinnän älykkäässä valmistuksessa

Teollisuuden valmistuksessa teollisuus-Ethernet-protokollat, kuten PROFINET ja EtherCAT, tarjoavat determinististä reaaliaikaista viestintää, joka on ehdottoman välttämätöntä automatisoituja prosesseja varten. Tavallinen Ethernet ei riitä, kun tarvitaan mikrosekuntitason synkronointia koneiden välillä. Nämä protokollat saavuttavat tämän esimerkiksi ajallisesti herkkää verkkoja (TSN) hyödyntämällä, mikä pitää kaiken aikataulussa. Mitä tämä käytännössä tarkoittaa? No, robotit voivat toimia tarkasti yhdessä, laaduntarkastukset tapahtuvat välittömästi ongelmien ilmaantuessa, ja koneet kommunikoivat keskenään häiriöttä. Teollisuus-Ethernet ei ole pelkästään nopeaa, vaan sillä on myös kaistanleveyden kapasiteetti jopa 10 Gbps: iin asti, joten edes korkearesoluutioiset näköjärjestelmät ja kaikki datavirtoja lähettävät anturit eivät aiheuta hidastumisia. Käytetty laitteisto on myös kestävä, kestää sähkömagneettista häiriöalttiutta ja äärimmäisiä lämpötiloja, jotka rikkoisivat tavallisen varustuksen. Ja koska paketit saapuvat ennakoitavasti, ei tarvitse huolehtia viivepiikkeistä, jotka häiritsevät tuotantolinjoja – asia, johon valmistajat luottavat paljon juuri-aikaisessa valmistuksessa.

5G:n rooli langattoman OT-IT-yhteensovittamisen vahvistamisessa

Teollisuuden yhteydet saavat suuren piristysruiskeen 5G:stä, joka tarjoaa erittäin luotettavat matalan viiveen yhteydet (URLLC), joissa vastausajat voivat olla alle millisekunnin. Älä unohda myöskään kaistanleveyttä, joka nousee noin 20 gigabittiin sekunnissa. Tämä tarkoittaa, että operatiiviset teknologiat ja informaatioteknologiat voivat viimein toimia yhdessä reaaliajassa ilman viivettä. Puhuttaessa yhteyksistä, mMTC-ominaisuus mahdollistaa tehtaissa miljoonien laitteiden käytön neliökilometriä kohti. Ajattele kaikkia antureita, jotka seuraavat kaikkea lämpötilasta värähdyksiin tehtaassa. Verkkoslicing on toinen pelinmuuttaja. Se luo erillisiä virtuaalisia kaistoja verkon sisälle erityisesti tehtäviin, kuten koneiden etäohjaukseen, samalla pitäen muun liikenteen eristettynä turvallisuussyistä. Miltä tämä käytännössä näyttää? Matkivat robotit synkronoituvat välittömästi keskenään, datansiirrot tapahtuvat saumattomasti liikkuvan kaluston kanssa, ja lisätyn todellisuuden ohjeet ilmaantuvat heti teknikoiden käsiin juuri silloin, kun niitä eniten tarvitaan. Kaikki nämä parannukset yhdistävät tuotantotilan tapahtumat suoraan ylemmän tason yritysjärjestelmiin, mikä luo huomattavasti mutkattomamman tiedonvirran koko tuotantoprosessin läpi.

Tapaus: 5G ja teollinen Ethernet autoteollisuuden kokoonpanolinjoissa

Yksi suuri eurooppalainen automerkki on hiljattain käyttöönottanut sekateknologian ratkaisun, jossa yhdistyy 5G-teknologia teolliseen Ethernetiin tuotantolinjojen joustavuuden parantamiseksi. Teollinen Ethernet -ratkaisu hoitaa kaikki kiinteässä asennossa olevat robotit ja ohjelmoitavat logiikkapiirit (PLC:t) hitsausalueilta, pitäen kaiken synkronoituna murto-osissa millisekuntia, jotta osat sopivat tarkasti kohdalleen kokoonpanon aikana. Samalla he käyttävät 5G-yhteyksiä ajoneuvoihin, jotka kuljettavat auton kehyksiä asemalta toiselle ilman tarvetta fyysisille kaapeleille. Järjestelmän tehokkuuden taustalla on se, että jokaisen AGV:n sijainti voidaan seurata reaaliajassa erittäin tarkasti, noin plus- tai miinus 2 senttimetrin tarkkuudella. Lisäksi lentävät tarkastuslennot lähettävät välittömät varoitukset, kun jotain menee pieleen, ja asiantuntijat voivat ohjata työntekijöitä monimutkaisissa tehtävissä lisätyn todellisuuden silmien kautta missä tahansa maailmassa. Tämän kaksiverkkoratkaisun käyttöönoton jälkeen vaihtoaikojen pieneneminen oli lähes puolet (noin 40 %) ja viestintäviiveet vähentyneet lähes 93 % verrattuna aiempiin vanhoihin Wi-Fi-järjestelmiin. Luotettavan langallisen yhteyden ja langattoman tekniikan vapauden yhdistäminen tarjoaa parhaat puolet kummastakin – paremman suorituskyvyn ylipäätään samalla kun tehdastyökalussa voidaan edelleen nopeasti sopeutua muuttuviin tarpeisiin.

Reuna- ja pilvilaskenta: Hajautetun älykkyyden käyttö teollisessa IoT:ssä

Reuna- ja pilvilaskenta: Viiveen, kaistanleveyden ja skaalautuvuuden tasapainottaminen teollisessa laskennassa

Teolliset järjestelmät hyväksyvät ylivoimaisesti hybridimallin, jossa reunalaskenta hoitaa aikakriittiset tehtävät ja pilvipalvelut suuret analytiikkatyöt. Tämä jako ratkaisee keskeisiä toiminnallisia rajoitteita:

Kun reuna-alkiot käsittelevät anturidatan suoraan lähteessä, ne voivat tarjota alle 10 millisekunnin vastausajat, jotka ovat tarpeen robottilaitteiden ohjaukseen ja turvajärjestelmien saumattomaan toimintaan vilinällisissä valmistusympäristöissä. Samalla pilvalähet kokoavat tämän tiedon eri sijainneista ja suorittavat ennusteita sekä selvittävät tapoja optimoida toimintoja ajan myötä tehokkaiden koneoppimisalgoritmien avulla. Yhdistelmä vähentää verkkoliikennettä noin 70 prosentilla menettämättä kuitenkaan yleiskuvaa koko toiminnasta tai pääsyä aiempaan suorituskykydataan. Valmistajat, jotka omaksuvat tämän hybridiratkaisun, näkevät tyypillisesti päätöksenteon nopeutuvan noin 30 prosenttia, ja he käyttävät noin puolet vähemmän kaistaleveyden kustannuksiin verrattuna niihin yrityksiin, jotka luottavat pelkästään pilvalähteen infrastruktuuriin. Nämä säästöt muodostuvat konkreettisiksi hyödyiksi arjen toiminnan hallinnassa.

Reaaliaikainen datan käsittely laidassa: Sovellukset teollisuuden reunalaitteilla

Teollisuuden reunalaitteet ottavat raakalukemia antureilta ja muuttavat ne välittömästi hyödynnettäviksi tietoinnoksi suoraan paikan päällä, eikä pilviprosessointiin odottamista tarvita. Ennakoivan huoltotoiminnan osalta värähtelyjen ja lämpökuvioiden tarkastelu paikan päällä voi havaita laakeriongelmia jopa 8–12 tuntia etukäteen. Tehtaat kokivat noin 45 % vähemmän odottamatonta seisokia järjestelmien käyttöönoton jälkeen vuonna 2023. Reunayhdyskäytävään liitetty näköntarkastusteknologia tarkistaa tuotelaadun tuotteiden edetessä tuotantolinjalla, ja se saa kiinni viallisia yksiköitä noin 120 kappaletta minuutissa erittäin vaikuttavan 99,2 %:n tarkkuudella. Tämä on erittäin tärkeää tehtaissa, joissa internet-yhteydet voivat olla epävakaita tai luotettamattomia. Lisäksi kaikkien tietojen käsittelyn pitäminen tehtaan sisällä tarkoittaa, että arkaluonteiset toiminnalliset tiedot säilyvät turvallisesti yrityksen omien seinien sisällä eikä niitä lähetetä muualle.

Teoäly ja koneoppiminen reunalta: Ennakoivan kunnossapidon ja prosessien optimoinnin edistäminen

Koneoppiminen poikkeamien tunnistamisessa teollisissa ympäristöissä

Teollisuuden koneoppimisalgoritmit tarkastelevat tehdaslaitteiden anturilukemia havaitakseen pieniä muutoksia, kuten värinöissä, lämpötiloissa ja käytetyssä tehotasossa – nämä ovat usein varhaisia merkkejä siitä, että laakerit kulumassa tai moottorit eivät toimi riittävän tehokkaasti. Kun yritykset suorittavat näitä koneoppimismalleja lähellä lähdettä sen sijaan, että lähettäisivät tiedot kaukana oleville palvelimille, ne vähentävät internet-yhteyksien aiheuttamia viiveitä. Tämä tarkoittaa, että ongelmat havaitaan lähes välittömästi, joten teknikot voivat korjata ne ennen kuin suuret katkokset tapahtuvat. Ponemon Institute teki viime vuonna tutkimuksen, joka osoitti, kuinka kalliita odottamattomat pysäytystilanteet todella ovat valmistaville tehtaille – joskus ylittäen seitsemänkymmentäneljä tuhatta dollaria joka tunti! Tehtaat, jotka siirtyivät käyttämään reuna-laskentaa (edge computing) koneoppimisen kanssa, nähneet laitteistonsa vikaantumisten määrien laskevan noin 45 prosenttia eri aloilla, mukaan lukien autoteollisuuden tuotantolinjat ja elintarviketeollisuuden laitokset, joissa jopa pienet häiriöt voivat aiheuttaa valtavia tappioita.

Generatiivinen tekoäly teollisuuden ohjelmistoissa: Käyttötapausten ennakoiva analytiikka ja optimointi

Generatiivinen tekoäly hyödyntää historiallisia käyttötietoja ja rakentaa ennakoivia malleja, jotka auttavat yrityksiä hienosäätämään huoltosuunnitelmiaan ja tehostamaan tuotantoprosesseja. Sen erottaa tavallisesta koneoppimisesta kyky suorittaa "mikä jos" -simulointeja. Nämä järjestelmät voivat itse asiassa ennustaa, mitä tapahtuu, kun käyttäjät säätävät laitesäätöjä, ja arvioida esimerkiksi tuotannon laadun muutoksia tai energiankäyttöön kohdistuvia vaikutuksia. Myös joillakin käytännön sovelluksilla on mielenkiintoisia tuloksia. Esimerkiksi silloin, kun todellisia vikaantumistietoja on vähän, nämä järjestelmät luovat synteettisiä vikatietojoukkoja havaintomallien kouluttamiseen. Ne myös selvittävät parhaat kalibrointiasetukset materiaalihävikin vähentämiseksi valmistuksen aikana. Älköön unohdettako edes komponenttien kestoajan ennustamista erilaisissa olosuhteissa. Tukevat luvutkin puhuvat puolestaan. IDC arvioi, että vuoteen 2025 mennessä puolet kaikista teollisuuden tiedoista käsitellään suoraan lähteessä eikä siirretä muualle käsittelyyn, mikä nopeuttaa merkittävästi prosesseja. Gartnerin viimevuotisen tutkimuksen mukaan teknologioita käyttävät yritykset saavat noin 20 %:n vähennyksen huoltokustannuksissa.

Kyberturvallisuus ja virtualisointi: Teollisten tietojärjestelmien suojaaminen ja skaalaaminen

Teollisuusverkkojen turvaaminen: Kyberuhkien torjunta kriittisessä infrastruktuurissa

Mitä enemmän teolliset järjestelmämme yhdistyvät toisiinsa, sitä suuremmaksi ongelmaksi tulevat kybertekniset uhkatekijät. Riittää, että katsoo esimerkiksi valmistaville tehtaille kohdistuvaa ransomware-hyökkäyksiä – vuoden 2023 Ponemonin raportin mukaan tapauksia oli lähes 87 % enemmän edelliseen vuoteen verrattuna. Kun hakkerit pääsevät puolustuksien läpi, heidän aiheuttamansa ongelmat eivät ole vain pieniä hankaluuksia. Tuotanto pysähtyy täysin, ja yritykset menettävät tyypillisesti noin 740 000 dollaria joka kerta, kun näin tapahtuu. Suojautumiseksi valmistajien on käytettävä monitasoista puolustusta. Ensinnäkin on järkevää erottaa operatiivinen teknologia tavallisista IT-verkoista. Sitten on olemassa tuo niin sanottu nollaluottamusmalli, jossa kukaan ei saa enää automaattisia pääsyoikeuksia. Oikea-aikainen valvonta auttaa havaitsemaan ongelmat ennen kuin ne leviävät liian pitkälle. Kaiken päälle kolmen kuukauden välein suoritettavat tietoturva-arkkitehtuurin tarkastukset sekä varmistus siitä, että kaikki anturit kommunikoivat turvallisesti pisteestä pisteeseen, lisäävät suojauksen tasoa tehtaissa ja valmistuslaitoksissa.

Virtualisointi ja kontinainen suoritus (OCI, PLCnext): Joustava käyttöönotto teollisille tekoäly- ja reunalaitesovelluksille

Open Container Initiative (OCI) -standardit sekä PLCnext-tyyppiset alustat mahdollistavat teollisuuden tekoäly- ja reunaan sijoitettujen sovellusten käyttöönoton joustavalla ja skaalautuvalla tavalla. Kun yritykset siirtyvät virtualisointiympäristöihin, niiden riippuvuus fyysisestä laitteistosta vähenee tyypillisesti noin 40 prosenttia, mikä nopeuttaa ennakoivan kunnossapidon algoritmien käyttöönottoa, mistä kaikki nykyään puhuvat. Erityisen mielenkiintoista on, että kontitettujen sovellusten suorituskyky pysyy yhtenäisenä riippumatta siitä, missä ne ajetaan – olipa kyse sitten kentällä olevista kestävistä pienistä reunalaitteista tai keskushallinnossa olevista suurista palvelimista. Tämä yhtenäisyys helpottaa koneoppimismallien siirtoa testausvaiheesta suoraan todelliseen käyttöön. Lisäksi on muitakin etuja, joita kannattaa mainita. Näillä konteilla yritykset voivat nopeasti skaalautua kysynnän kasvaessa, luoda erillisiä tietoturvavyöhykkeitä eri ohjaustoiminnoille ja päivittää ohjelmoitavien logiikoiden (PLC) firmwarea kauko-ohjauksella lopettamatta kokonaan toimintaa. Kaiken kaikkiaan tämäntyyppinen ratkaisu leikkaa infrastruktuurikustannuksia noin 30 prosenttia perinteisiä menetelmiä edullisemmiksi, ja samalla se tekee koko järjestelmästä huomattavasti mukautuvampi ja helpommin ylläpidettäväksi pitkällä aikavälillä.

UKK

Mikä on teollisuuden Ethernetin käytön keskeisiä etuja valmistuksessa?

Teollisuuden Ethernet varmistaa automatisoituja prosesseja varten olennaisen alhaisen viiveen, tarjoaa jopa 10 Gbps:n kaistanleveyden, robustin laitteiston ja ennustettavan pakettien toimituksen.

Miten 5G parantaa teollista yhteyttä?

5G tarjoaa erittäin luotettavaa alhaisen viiveen kommunikaatiota, tukee suurta laideliitäntätiheyttä mMTC:n kautta ja mahdollistaa verkon pilkkomisen tehtäväkohtaisiin osiin kriittisissä sovelluksissa, mikä parantaa reaaliaikaista langatonta integraatiota.

Mikä on reunalaskennan (edge computing) etu teollisessa IoT:ssa?

Reunalaskenta tarjoaa reaaliaikaista käsittelyä alle 5 ms:n viiveellä, vähentää verkon kuormitusta ja pitää arkaluonteiset tiedot turvallisesti paikan päällä pilvipohjaisista järjestelmistä poiketen.

Miten konenoppimista ja generatiivista tekoälyä käytetään teollisissa ympäristöissä?

Konenoppiminen havaitsee poikkeamat reaaliajassa ja vähentää laitevikoja. Generatiivinen tekoäly rakentaa ennakoivia malleja prosessien optimointia varten ja pystyy suorittamaan "mikä jos" -simulaatioita tehokkuuden parantamiseksi.

Miten virtualisointi ja kontainerointi hyödyttävät teollisia sovelluksia?

Virtualisointi mahdollistaa joustavan käyttöönoton, vähentää fyysisestä laitteistosta riippuvuutta sekä luo skaalautuvia ja turvallisia ympäristöjä teollisiin tekoäly- ja reuna-analytiikkasovelluksiin.