Quais desafios a computação industrial precisa resolver?

Garantindo Segurança e Confiabilidade em Sistemas de Computação Industrial

Detecção em tempo real de falhas e design de arquitetura à prova de falhas

Monitorar sistemas de computação industrial é absolutamente necessário se quisermos evitar falhas totais do sistema. A maioria das instalações possui fontes de energia de backup com interruptores automáticos de transferência (ATS) e temporizadores watchdog integrados diretamente ao hardware. Esses componentes atuam em conjunto para transferir as operações quando algo dá errado, fazendo com que o sistema volte a funcionar quase instantaneamente, sem que ninguém precise intervir manualmente. Hoje em dia, observamos que configurações industriais sérias podem facilmente ultrapassar 100.000 horas entre pane. E lembra-se dos dados do Instituto Ponemon do ano passado? Eles mostraram o quão caro o tempo de inatividade inesperado realmente é para fábricas, cerca de 740 mil dólares a cada hora. Isso torna ferramentas de diagnóstico em tempo real não apenas desejáveis, mas praticamente obrigatórias para as operações diárias. Os melhores projetos à prova de falhas combinam métodos de proteção física, como revestimentos conformais em placas de circuito e suportes especiais resistentes a vibrações, com software inteligente capaz de prever problemas antes que eles ocorram. Essa combinação permite que os sistemas se desliguem com segurança antes que peças desgastadas causem problemas maiores.

Conformidade regulamentar com IEC 61508, ISO 13849 e NIST SP 800-82

Quando se trata de segurança funcional e cibersegurança, é necessário que ambas atuem em conjunto desde o primeiro dia, em vez de serem adicionadas como reflexões posteriores após todo o restante já ter sido construído. Considere, por exemplo, a norma IEC 61508, que especifica componentes classificados com SIL 3 ao lidar com situações perigosas. Depois há a ISO 13849, que exige classificações de Nível de Desempenho e (PL e) para controles de segurança de máquinas. E não podemos esquecer a NIST SP 800-82, que estabelece requisitos básicos de cibersegurança para sistemas industriais, abrangendo aspectos como comunicações criptografadas e controles de acesso baseados em funções de usuário. De acordo com dados da ISA-99, quase 4 em cada 10 problemas de segurança têm origem em práticas inadequadas de verificação durante o desenvolvimento. Por isso, garantir a conformidade correta é essencial em todas as fases de um projeto, desde o projeto inicial até os testes. Empresas que adotam essas normas desde o início normalmente observam uma redução de cerca de metade dos custos totais do ciclo de vida. Por quê? Porque a padronização da documentação torna-se mais fácil, os registros de auditoria podem ser automatizados e simplesmente há menos necessidade de voltar atrás para corrigir coisas posteriormente.

Alcançando Interoperabilidade Perfeita em Ambientes de Computação Industrial

Conectando sistemas legados de OT/IT em implantações industriais de computação existentes

Fazer com que a tecnologia operacional (OT) legada funcione com os sistemas de TI atuais ainda é provavelmente o maior desafio ao modernizar instalações industriais antigas. A maioria das fábricas lida com protocolos proprietários e equipamentos obsoletos, o que as empurra para soluções intermediárias caras e frágeis, que apenas desaceleram os processos e consomem tempo de manutenção. De acordo com um relatório recente do setor de automação do ano passado, cerca de dois terços dos fabricantes enfrentam interrupções na produção durante a integração porque seus sistemas não conseguem se comunicar adequadamente entre si. O que funciona melhor? Implementar gateways de borda com reconhecimento de protocolo juntamente com conversores de fieldbus para Ethernet. Esses dispositivos mantêm os requisitos críticos de temporização, ao mesmo tempo que permitem comunicação segura bidirecional entre os sistemas. Essa abordagem preserva o valor dos equipamentos antigos e cria uma base sólida para expandir as capacidades de análise industrial, sem a necessidade de remover tudo e começar do zero.

Lacunas na adoção de OPC UA e desafios de interoperabilidade semântica

A OPC Unified Architecture, ou OPC UA como é comumente chamada, tornou-se praticamente o padrão preferencial para permitir que sistemas de diferentes fornecedores se comuniquem entre plataformas em ambientes industriais. Mas há um problema: a interoperabilidade semântica real ainda não aconteceu. O problema torna-se evidente quando equipamentos de múltiplos fornecedores operam na mesma rede. Surgem todo tipo de problemas porque diferentes empresas utilizam seus próprios esquemas de nomenclatura, os modelos de informação não são alinhados corretamente e os metadados frequentemente se perdem. Esses problemas criam conflitos de namespace que afetam cerca de 40% das instalações existentes. E sabe o que acontece? Cada nó afetado normalmente exige entre 30 e 50 horas adicionais de configuração manual. Para alcançar verdadeiras capacidades de plug-and-produce, as indústrias precisam de especificações complementares neutras em relação ao fornecedor, juntamente com soluções compartilhadas de armazenamento de metadados. Apenas fazer mensagens passarem já não é suficiente. Quando os dados contextuais desaparecem durante a transmissão, aplicações importantes da IIoT, como sistemas de manutenção preditiva, ficam comprometidas. Afinal, esses sistemas dependem de compreender o significado real por trás dos dados, e não apenas garantir que as mensagens cheguem intactas.

Gerenciamento de Dados em Escala para Computação Industrial em Tempo Real

Pipelines de dados com sensibilidade a latência suportando loops de controle sub-10ms

Em ambientes industriais, os sistemas de computação precisam operar dentro de limites rigorosos de tempo. Quando se trata de operações como soldagem robótica, tarefas de dosagem precisa ou controles de movimento em malha fechada, o sistema deve responder da entrada do sensor à saída do atuador em menos de 10 milissegundos. Atualmente, as linhas de produção geram cerca de 25 mil pontos de dados a cada segundo. Esse volume coloca as configurações tradicionais de TI à prova. Muitas fábricas estão recorrendo atualmente a soluções de computação de borda. Essas unidades de processamento locais tratam os dados de telemetria exatamente onde são gerados, reduzindo a dependência de serviços em nuvem distantes e eliminando os irritantes problemas de latência que podem custar aos gestores de fábrica cerca de setecentos e quarenta mil dólares por hora, segundo pesquisa do Instituto Ponemon realizada em 2023. Para manter tudo sincronizado entre máquinas do mundo real e seus equivalentes digitais, bancos de dados de séries temporais projetados para ingestão rápida de dados tornam-se ferramentas essenciais. Combine-os com métodos confiáveis de agendamento e hardware especializado para carimbos de tempo precisos, e os fabricantes obterão maior alinhamento entre o que ocorre no chão de fábrica e o que aparece em seus sistemas de monitoramento.

As principais prioridades de implementação incluem:

• Priorização rigorosa de sinais críticos para controle em detrimento da telemetria não essencial
• Suporte a processamento paralelo para movimento coordenado em múltiplos eixos
• Validação de carimbos de tempo entre nós para manter a integridade temporal
• Compressão leve que evita penalidades de latência computacional

Essas medidas sustentam a capacidade de resposta em tempo real, ao mesmo tempo que permitem a otimização contínua do processo.

Otimizando a arquitetura Edge–Cloud para cargas de trabalho de computação industrial

A abordagem híbrida que combina computação de borda com serviços em nuvem oferece às organizações as vantagens de que precisam: tempos de resposta rápidos exatamente onde a ação ocorre, além da capacidade de escalar quando necessário no ambiente em nuvem. Para operações críticas que não podem esperar, como verificações de visão artificial em linhas de produção, controle de servomotores em equipamentos industriais ou gerenciamento de sistemas de segurança que exigem reações imediatas, essas tarefas são executadas localmente, reduzindo drasticamente o tempo de latência — de cerca de 100 a 500 milissegundos para menos de 10 milissegundos. Por outro lado, tarefas computacionais mais pesadas que não exigem resultados instantâneos, incluindo a análise de tendências históricas ao longo do tempo, treinamento de modelos de inteligência artificial ou detecção de anomalias em múltiplos dispositivos, são processadas por meio de recursos em nuvem. Essa divisão inteligente economiza cerca de 60 por cento na largura de banda da rede em comparação com a dependência exclusiva de soluções em nuvem. Conseguir esse equilíbrio depende de decisões cuidadosas sobre onde cada tarefa deve ser executada, com base em fatores como a forma como os dados se movem entre os sistemas, preocupações de segurança e necessidades de compatibilidade, em vez de simplesmente optar pelo mais fácil ou pelo que foi feito anteriormente. Cada parte de uma aplicação precisa ser analisada atentamente quanto à necessidade absoluta de ser executada na borda para um desempenho previsível ou se teria maior valor sendo processada em escala, utilizando as capacidades da nuvem para análise e armazenamento.

Escalonando IA Industrial de Pilotos para Sistemas de Computação Industrial Prontos para Produção

Superando a escassez de dados, ruído nas etiquetas e deslocamento de domínio em ML no chão de fábrica

Levar a IA de projetos-piloto para operações em escala total significa lidar com alguns problemas fundamentais de dados que afligem ambientes industriais. Vamos começar com o problema da disponibilidade limitada de dados. Falhas raras em equipamentos simplesmente não ocorrem com frequência suficiente para criar bons conjuntos de treinamento. A maioria dos fabricantes enfrenta esse problema, sendo que apenas cerca de 5% mantém registros abrangentes de falhas de equipamentos para trabalhos de manutenção preditiva. Depois, há o problema das etiquetas imprecisas. As pessoas que anotam arquivos de dados tendem a ser inconsistentes, e os próprios sensores podem apresentar deriva ao longo do tempo, o que compromete o aprendizado da IA. Já vimos casos em que esse tipo de erro de rotulagem reduz a precisão do modelo em quase um terço em situações reais. E, finalmente, há o desafio dos ambientes em constante mudança. Modelos que apresentam bom desempenho em testes controlados em laboratório frequentemente falham de forma evidente quando implantados em fábricas reais, onde as máquinas se desgastam, as temperaturas flutuam constantemente e os processos produtivos variam dia após dia. Para lidar com esses problemas, as empresas precisam gerar dados sintéticos para esses casos extremos difíceis, implementar estratégias inteligentes de anotação que se concentrem nos pontos de dados mais valiosos e desenvolver técnicas que ajudem os modelos a se adaptarem a diferentes condições de trabalho. Só assim podemos garantir que os sistemas de IA permaneçam confiáveis e façam sentido para os operadores diante da natureza imprevisível dos chãos de fábrica reais.

Perguntas Frequentes

Por que a arquitetura fail-safe é importante em sistemas de computação industrial?

A arquitetura fail-safe é fundamental para evitar falhas totais do sistema em sistemas de computação industrial. Ao utilizar fontes de alimentação de reserva, interruptores automáticos de transferência e ferramentas de diagnóstico, os sistemas conseguem recuperar-se rapidamente de erros, minimizando tempos de inatividade onerosos.

Quais são as principais normas para conformidade regulatória em computação industrial?

As principais normas incluem a IEC 61508 para segurança funcional, a ISO 13849 para controles de segurança de máquinas e a NIST SP 800-82 para requisitos de cibersegurança. A conformidade com essas normas ajuda a reduzir os custos ao longo do ciclo de vida e garante que os projetos atendam às diretrizes de segurança e proteção.

Quais desafios surgem ao buscar a interoperabilidade entre sistemas operacionais legados (OT) e sistemas de tecnologia da informação modernos (IT)?

O principal desafio é a integração de sistemas heterogêneos e obsoletos que utilizam protocolos proprietários, o que leva à necessidade de soluções de middleware dispendiosas. A implementação de gateways de borda e conversores cientes de protocolos pode ajudar a preencher essa lacuna de forma eficaz.

Quais lacunas existem na adoção do OPC UA para computação industrial?

A interoperabilidade semântica continua sendo um grande desafio. Diferenças em convenções de nomenclatura e metadados podem gerar conflitos, exigindo configurações manuais extensivas. São necessárias soluções compartilhadas de armazenamento de metadados e especificações neutras em relação ao fornecedor para alcançar verdadeira interoperabilidade.

Como a computação de borda beneficia o gerenciamento de dados em tempo real em ambientes industriais?

A computação de borda permite o processamento local dos dados, reduzindo a latência e a dependência de serviços em nuvem. Essa configuração garante que operações em tempo real, como soldagem robótica, funcionem sem interrupções com tempos de resposta imediatos.