Endüstriyel bilgisayarların çözmesi gereken zorluklar nelerdir?

Endüstriyel Bilişim Sistemlerinde Güvenlik ve Güvenilirliğin Sağlanması

Gerçek zamanlı arıza tespiti ve hatasız çalışma mimarisi tasarımı

Endüstriyel bilişim sistemlerini gözlem altında tutmak, tam sistem çökmelerinden kaçınmak için kesinlikle gereklidir. Çoğu tesis, otomatik transfer anahtarlarına (ATS) sahip yedek güç kaynaklarına ve donanıma doğrudan entegre edilmiş watchdog zamanlayıcılara sahiptir. Bu bileşenler bir sorun olduğunda işlemleri devralmak üzere birlikte çalışır ve böylece sistem herhangi bir müdahalenin gerekmeden neredeyse anında kurtarılır. Bugün ciddi endüstriyel kurulumların arızalar arasında 100.000 saatten fazla süreyle çalışabildiğini görüyoruz. Geçen yıl Ponemon Enstitüsü'nün açıkladığı bu rakamları hatırlıyor musunuz? Üretim tesisleri için beklenmeyen durma süresinin saatte yaklaşık 740 bin dolarlık maliyet oluşturduğunu gösteriyordu. Bu da gerçek zamanlı teşhis araçlarına günlük operasyonlar için sadece isteğe bağlı değil, neredeyse zorunlu hale getiriyor. En iyi hata güvence tasarımları, devre kartları üzerindeki konformal kaplamalar ve titreşime dayanıklı özel montajlar gibi fiziksel koruma yöntemleri ile sorunlar meydana gelmeden önce bunları öngören akıllı yazılımları bir araya getirir. Bu kombinasyon, aşınmış parçalar daha büyük sorunlara neden olmadan sistemlerin güvenli bir şekilde kapanmasını sağlar.

IEC 61508, ISO 13849 ve NIST SP 800-82 ile uyumlu düzenleme

İşlevsel güvenlik ve siber güvenlik söz konusu olduğunda, her şey bir kez yapıldıktan sonra eklenmeleri için düşünülmemeli; bunun yerine projenin birinci gününden itibaren birlikte çalışılmalıdır. Örneğin tehlikeli durumlarla uğraşılırken SIL 3 derecelendirmeli bileşenler gerektiren IEC 61508 standardını ele alalım. Ardından makine güvenliği kontrolleri için Performans Seviyesi e (PL e) derecelendirmesi talep eden ISO 13849 standardı gelir. Ayrıca endüstriyel sistemler için şifrelenmiş iletişim ve kullanıcı rollerine dayalı erişim kontrolleri gibi konuları kapsayan temel siber güvenlik gereksinimlerini belirleyen NIST SP 800-82'yi de unutmamak gerekir. ISA-99 verilerine göre, güvenlikle ilgili neredeyse her 4 sorundan 1'i aslında geliştirme sırasında yetersiz doğrulama uygulamalarından kaynaklanmaktadır. Bu yüzden bir projenin başlangıç tasarımı ile test aşamasına kadar tüm evrelerinde uygunluk sağlamanın çok önemli olduğu ortaya çıkar. Bu standartlara erken dönemde uyan şirketler genellikle toplam yaşam döngüsü maliyetlerinin yaklaşık yarısında düşüş görür. Neden? Çünkü belgelendirme standartlaştırması kolaylaşır, denetim izleri otomatikleştirilebilir ve daha sonra geri dönüp şeyleri düzeltmeye olan ihtiyaç basitçe azalır.

Endüstriyel Bilişim Ortamları Genelinde Sorunsuz Birlikte Çalışabilirlik Sağlamak

Eski nesil OT/IT sistemlerini mevcut endüstriyel bilişim ortamlarında birleştirmek

Eski operasyonel teknolojileri (OT), günümüz BT sistemleriyle uyumlu hale getirmek, eski endüstriyel tesislerin modernizasyonu sırasında hâlâ muhtemelen en büyük sorun olmaya devam ediyor. Çoğu tesis, özel protokollerle ve güncel olmayan ekipmanlarla başa çıkmak zorunda kalıyor ve bu durum onları maliyetli, kırılgan ara yazılım çözümlerine yönlendiriyor; bu çözümler sadece işlemleri yavaşlatıyor, aynı zamanda bakım süresini artırıyor. Geçen yıl yayımlanan bir otomasyon sektörü raporuna göre üreticilerin yaklaşık üçte ikisi, sistemlerinin birbiriyle düzgün iletişim kuramaması nedeniyle entegrasyon sırasında üretim kesintileriyle karşılaşıyor. En iyi çözüm nedir? Protokol bilgili edge geçitlerin ve alan veriyolu (fieldbus) - Ethernet dönüştürücülerin kullanılmasıdır. Bu cihazlar, sistemler arasında güvenli çift yönlü iletişime izin verirken kritik zamanlama gereksinimlerini korur. Bu yaklaşım, eski ekipmanın değerini korur ve her şeyi söküp sıfırdan başlamak zorunda kalmadan endüstriyel analitik yeteneklerin genişletilmesi için sağlam bir temel oluşturur.

OPC UA benimseme açık alanları ve anlamsal birlikte çalışabilirlik zorlukları

OPC Birleşik Mimarisi, yaygın olarak bilindiği gibi OPC UA, endüstriyel ortamlarda farklı üreticilerin sistemlerinin platformlar arası iletişim kurmasında neredeyse vazgeçilmez bir standart haline gelmiştir. Ancak işin aslı şu: gerçek anlamda anlamsal birlik (semantic interoperability) hâlâ gerçekleşmemiştir. Bu sorun, aynı ağ üzerinde çalışan çoklu üretici ekipmanlarında özellikle belirgin hale gelir. Farklı şirketler kendi adlandırma şemalarını kullandığı, bilgi modelleri doğru şekilde hizalanmadığı ve meta verilerin çoğunlukla kaybolduğu durumlarda birçok sorun ortaya çıkar. Bu tür problemler, yaklaşık %40'lık kurulumlarda görülen isim alanı çakışmalarına (namespace conflicts) yol açar. Ve biliyor musunuz? Etkilenen her düğüm genellikle 30 ila 50 saat ek manuel yapılandırma çalışması gerektirir. Gerçek 'tak çalıştır' ('plug-and-produce') yeteneği için sektörlerin üreticiye bağlı olmayan eşlik eden spesifikasyonlara (companion specs) ve paylaşımlı meta veri depolama çözümlerine ihtiyacı vardır. Artık yalnızca mesajların iletilmesi yeterli değildir. Bağlamsal veriler iletim sırasında kaybolduğunda, tahmine dayalı bakım sistemleri gibi önemli IIoT uygulamaları etkisiz hâle gelir. Sonuçta bu sistemler, verinin yalnızca ulaşmasını değil, aslında verinin ardındaki anlamı kavrayabilmeyi gerektirir.

Gerçek Zamanlı Endüstriyel Hesaplama için Ölçeklenebilir Veri Yönetimi

Alt-10ms kontrol döngülerini destekleyen gecikmeye duyarlı veri hatları

Endüstriyel ortamlarda bilgisayar sistemleri, katı zamanlama sınırları içinde çalışmak zorundadır. Robotik kaynak işlemleri, hassas dozaj görevleri veya kapalı döngülü hareket kontrolü gibi konularda sistem, sensör girdisinden aktüatör çıkışına yanıt süresini kesinlikle 10 milisaniyenin altına çekmelidir. Günümüz üretim tesislerinde her saniye yaklaşık 25 bin veri noktası üretilmektedir. Bu kadar yüksek hacim, geleneksel BT altyapılarını gerçekten zorlamaktadır. Günümüzde birçok fabrika kenar bilişim (edge computing) çözümlerine yönelmektedir. Bu yerel işlem birimleri, verilerin üretildiği noktada telemetri verilerini işleyerek uzak bulut hizmetlerine olan bağımlılığı azaltır ve Ponemon Enstitüsü'nün 2023 yılındaki araştırmasına göre saatte yaklaşık yedi yüz kırk bin dolar maliyet yaratan gecikme (latency) sorunlarını ortadan kaldırır. Gerçek dünya makinaları ile dijital karşılıkları arasında senkronizasyonu sağlamak amacıyla hızlı veri alımına uygun zaman serisi veritabanları vazgeçilmez araçlar haline gelmiştir. Bunlara doğru zaman damgalama için güvenilir planlama yöntemleri ve özel donanım eklenirse üreticiler, fabrika zemininde olanlar ile izleme sistemlerinde görünenler arasında daha iyi bir uyum elde eder.

Temel uygulama öncelikleri şunları içerir:

• Gereksiz telemetriye göre kontrol açısından kritik sinyallerin katı şekilde önceliklendirilmesi
• Eşgüdüm sağlanmış çok eksenli hareket için paralel işlem desteklemesi
• Zamansal bütünlüğü korumak amacıyla çapraz düğüm zaman damgası doğrulaması
• Hesaplama gecikmesine yol açmayan hafif sıkıştırma yöntemi

Bu önlemler, sürekli süreç optimizasyonuna olanak tanırken gerçek zamanlı tepki vermeyi sürdürür.

Endüstriyel İş Yükleri için Edge–Bulut Mimarisinin Optimizasyonu

Kenar bilişim ile bulut hizmetlerinin birleştirildiği hibrit yaklaşım, kuruluşların ihtiyaç duyduğu avantajları sunar: eylemin gerçekleştiği yerde hızlı yanıt süreleri ve ayrıca bulut ortamında ihtiyaç duyulduğunda ölçeklenebilme imkanı. Üretim hatlarında makine görüşü kontrolleri, üretim ekipmanlarındaki servo sistemlerin kontrolü veya anında tepki gerektiren güvenlik sistemlerinin yönetimi gibi bekleme kabul etmeyen kritik işlemler için bu görevler yerel olarak çalıştırılır ve böylece gecikme süresi yaklaşık 100 ila 500 milisaniyeden 10 milisaniyenin altına düşürülür. Diğer yandan, tarihsel eğilimlerin analizi, yapay zekâ modellerinin eğitilmesi veya birden fazla cihaz arasında anormallik tespiti gibi anlık sonuç gerektirmeyen daha yoğun hesaplama işleri ise bulut kaynakları üzerinden gerçekleştirilir. Bu akıllı iş bölümü, yalnızca buluta dayalı çözümlere güvenmeye kıyasla yaklaşık %60 oranında ağ bant genişliği tasarrufu sağlar. Bunu doğru şekilde uygulayabilmek, verilerin sistemler arasında nasıl dolaştığı, güvenlik kaygıları ve uyumluluk gereksinimleri gibi faktörlere göre her görevin nerede yer alması gerektiğine dikkatle karar vermekle mümkün olur; bunun yerine en kolay olanı seçmek ya da eskiden yapılanı sürdürmek yeterli değildir. Bir uygulamanın her bileşeni, tahmin edilebilir performans için mutlaka kenarda çalıştırılması gerekip gerekmediği ya da analiz ve depolama amacıyla bulut kapasitesiyle ölçekli işlemeye tabi tutularak daha fazla değer kazanıp kazanmayacağı hususunda dikkatlice değerlendirilmelidir.

Sanayi AI'yi Pilot Uygulamalardan Üretim Hazırı Sanayi Bilişim Sistemlerine Ölçeklendirme

Fabrika üretim hattında makine öğreniminde veri kıtlığı, etiket gürültüsü ve alan kaymasını aşmak

Yapay zekâyı pilot projelerden tam ölçekli operasyonlara taşımak, endüstriyel ortamlarda yaygın olarak görülen bazı temel veri problemleriyle başa çıkmak anlamına gelir. Veri erişiminin sınırlı olması sorunuyla başlayalım. Nadir meydana gelen ekipman arızaları, iyi eğitim setleri oluşturmak için yeterince sıklıkla gerçekleşmez. Üreticilerin çoğu bu sorunla mücadele eder ve yalnızca yaklaşık %5'inin tahmine dayalı bakım çalışmaları için kapsamlı arıza kayıtlarını tuttuğu görülür. Ardından, karışık etiketleme problemi var. İnsanlar veri dosyalarını işaretlerken tutarsız davranma eğiliminde olur ve sensörlerin kendisi zamanla sapma gösterebilir; bu da yapay zekânın öğrendiği şeyi bozar. Gerçek dünya koşullarında bu tür etiketleme hatalarının model doğruluğunu neredeyse üçte bir oranında düşürdüğünü gördük. Son olarak, değişen ortamların getirdiği zorluk var. Kontrollü laboratuvar testlerinde iyi performans gösteren modeller, makinelerin aşındığı, sıcaklıkların sürekli dalgalandığı ve üretim süreçlerinin gün be gün değiştiği gerçek fabrikalara konulduğunda büyük ölçüde başarısız olabilir. Bu sorunları ele almak için şirketlerin, zorlu kenar durumları için sentetik veri üretmeleri, en değerli veri noktalarına odaklanan akıllı etiketleme stratejileri uygulamaları ve modellerin farklı çalışma koşullarında adapte olmasını sağlayan teknikler geliştirmeleri gerekir. Yalnızca bu sayede yapay zekâ sistemlerinin güvenilir kalmasını ve gerçek fabrika zeminlerinin öngörülemez doğasıyla karşılaştıklarında operatörlere mantıklı gelmesini sağlayabiliriz.

Sıkça Sorulan Sorular

Endüstriyel bilişim sistemlerinde hata güvenli mimarinin önemi nedir?

Hata güvenli mimari, endüstriyel bilişim sistemlerinde tam sistem çöküşlerini önlemek açısından çok önemlidir. Yedek güç kaynakları, otomatik aktarım anahtarları ve tanılama araçları kullanılarak sistemler hatalardan hızlı bir şekilde kurtulabilir ve maliyetli duruş süreleri en aza indirilebilir.

Endüstriyel bilişimde düzenleyici uyum için temel standartlar nelerdir?

Temel standartlar arasında fonksiyonel güvenlik için IEC 61508, makine emniyet kontrol sistemleri için ISO 13849 ve siber güvenlik gereksinimleri için NIST SP 800-82 yer alır. Bu standartlara uyum, yaşam döngüsü maliyetlerini azaltmaya ve projelerin güvenlik ve emniyet kurallarına uymasını sağlamaya yardımcı olur.

Eski OT sistemleri ile modern IT sistemleri arasında birlikte çalışabilirliği sağlamakta hangi zorluklar ortaya çıkar?

Ana zorluk, maliyetli ara yazılım çözümlerine yol açan özel protokoller kullanan farklı ve eski sistemlerin entegrasyonudur. Protokol bilgili edge geçitleri ve dönüştürücülerin uygulanması, bu açığı etkili bir şekilde kapamaya yardımcı olabilir.

Endüstriyel bilişim için OPC UA benimsenmesinde hangi boşluklar mevcuttur?

Anlamsal birlikte çalışabilirlik önemli bir zorluk olmaya devam ediyor. Adlandırma kuralları ve meta verilerdeki farklılıklar çatışmalara yol açabilir ve bu da kapsamlı manuel kurulum gerektirir. Gerçek birlikte çalışabilirlik için paylaşılan meta veri depolama çözümleri ve üreticiye bağlı olmayan standartlara ihtiyaç vardır.

Edge (kenar) hesaplama, endüstriyel ortamlarda gerçek zamanlı veri yönetimine nasıl fayda sağlar?

Edge (kenar) hesaplama, verilerin yerel olarak işlenmesine olanak tanıyarak gecikmeyi ve bulut hizmetlerine bağımlılığı azaltır. Bu yapı, robotik kaynak gibi gerçek zamanlı işlemlerin anında tepki süreleriyle sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlar.