Які технології підтримують сучасні промислові обчислення?

Промисловий Ethernet та 5G: Забезпечення зв’язку в реальному часі в промислових обчисленнях

Як промисловий Ethernet забезпечує зв'язок із низькою затримкою для розумного виробництва

У виробничих умовах промислові протоколи Ethernet, такі як PROFINET та EtherCAT, забезпечують детерміновану передачу даних у реальному часі, яка є абсолютно необхідною для автоматизованих процесів. Звичайний Ethernet не підходить, коли потрібна синхронізація на рівні мікросекунд між машинами. Цього досягають за допомогою таких технологій, як мережі з підтримкою чіткого часу (TSN), що забезпечує чітке дотримання графіку роботи всіх компонентів. Що це означає на практиці? Роботи можуть точно взаємодіяти одне з одним, перевірки якості відбуваються миттєво після виявлення проблем, а машини обмінюються даними без перебоїв. Промисловий Ethernet також відрізняється високою швидкістю — пропускна здатність може досягати 10 Гбіт/с, тому навіть системи технічного зору з високою роздільною здатністю та велика кількість датчиків, що передають дані потоково, не призведуть до затримок. Апаратне забезпечення виготовлене надійно і здатне витримувати електромагнітні перешкоди та екстремальні температури, які вивели б з ладу звичайне обладнання. Оскільки пакети даних надходять передбачувано, немає ризику стрибків затримки, які порушать роботу виробничих ліній — це особливо важливо для виробників, які розраховують на систему точного часу в своїй виробничій діяльності.

Роль 5G у посиленні бездротової інтеграції OT-IT

Промислова підключеність отримує суттєве посилення завдяки 5G завдяки тим надзвичайно надійним комунікаціям із низькою затримкою, які ми називаємо URLLC, що можуть досягати часу відгуку менше 1 мілісекунди. І не забувайте також про пропускну здатність, яка сягає приблизно 20 гігабіт на секунду. Це означає, що операційні технології та інформаційні системи нарешті можуть працювати разом у реальному часі без жодних запізнень. Що стосується підключень, функція mMTC дозволяє заводам розміщувати буквально мільйони пристроїв на квадратний кілометр. Уявіть усі ті датчики, які контролюють усе — від температури до вібрації — по всьому підприємству. Функція сегментування мережі (network slicing) також є переломним моментом. Вона створює окремі віртуальні канали в мережі спеціально для критично важливих завдань, таких як дистанційне керування обладнанням, одночасно ізолюючи інший трафік задля забезпечення безпеки. Як це виглядає на практиці? Мобільні роботи миттєво синхронізуються зі своїми аналогами, передача даних відбувається безперечно під час переміщення обладнання, а інструкції з доповненою реальністю з'являються прямо в руках техніків саме тоді, коли вони найбільше потрібні. Усі ці покращення безпосередньо пов’язують події на виробничій ділянці з корпоративними системами вищого рівня, забезпечуючи значно плавніший потік інформації через весь виробничий процес.

Дослідження випадку: 5G та промисловий Ethernet у складальних лініях автомобілів

Один із провідних автовиробників у Європі нещодавно впровадив комбіноване мережеве рішення, що поєднує технологію 5G з промисловим Ethernet, щоб підвищити гнучкість своїх виробничих ліній. Промислова мережа Ethernet обслуговує всіх роботів та програмовані логічні контролери (PLC) на зварювальних ділянках, забезпечуючи синхронізацію всього процесу з точністю до часток мілісекунди, щоб деталі правильно прилягали одна до одної під час складання. У той же час, для самохідних транспортних засобів, які переміщують каркаси автомобілів між робочими станціями без використання кабелів, використовується з’єднання через 5G. Ключовим фактором ефективності цієї системи є можливість відстежувати положення кожного АПЗ (AGV) у реальному часі з надзвичайною точністю — близько ±2 сантиметри. Крім того, існують інспектувальні дрони, які негайно надсилають попередження, коли виникає проблема, а експерти можуть керувати робітниками під час виконання складних завдань за допомогою окулярів з розширеною реальністю з будь-якого місця світу. Після впровадження цієї подвійної мережі час переналагодження скоротився майже вдвічі (приблизно на 40%), а затримки у спілкуванні зменшилися майже на 93% порівняно з попередньою системою на основі традиційного Wi-Fi. Поєднання надійних дротових з'єднань із свободою бездротових технологій дає можливість отримати найкраще від обох світів — покращену загальну продуктивність і водночас здатність швидко адаптуватися до змінних потреб на виробничому майданчику.

Edge-обчислення та обчислення в хмарі: забезпечення розподіленого інтелекту в промисловому Інтернеті речей

Edge-обчислення проти обчислень в хмарі: баланс затримки, пропускної здатності та масштабованості в промислових обчисленнях

Промислові системи все частіше застосовують гібридну модель, у якій edge-обчислення виконують часовочутливі завдання, а хмарні платформи керують аналітикою на велику шкалу. Такий поділ дозволяє вирішити ключові експлуатаційні обмеження:

Коли крайові вузли обробляють дані з датчиків безпосередньо в місці їх отримання, вони можуть забезпечити відгуки за менше ніж 10 мілісекунд, необхідні для керування роботами та стабільного функціонування систем безпеки в інтенсивних умовах виробництва. Тим часом хмарні платформи збирають ці дані з різних місць, щоб виконувати прогнозування та визначати способи оптимізації операцій з часом за допомогою потужних алгоритмів машинного навчання. Такий підхід скорочує мережевий трафік приблизно на 70 відсотків, не втрачаючи при цьому контролю над загальною діяльністю чи доступу до історичних даних про продуктивність. Виробники, які впроваджують цей гібридний підхід, зазвичай спостерігають прискорення прийняття рішень на 30%, а також витрачають приблизно на половину менше коштів на смугу пропускання порівняно з компаніями, що повністю покладаються на хмарну інфраструктуру. Ці економії перетворюються на реальні переваги для повсякденного управління операціями.

Обробка даних у реальному часі на краю мережі: Застосування промислових крайових пристроїв

Пристрої на межі мережі в промислових умовах беруть необроблені показання датчиків і перетворюють їх на корисні аналітичні дані безпосередньо на місці, без очікування обробки в хмарі. Щодо робіт з передбачуваного технічного обслуговування, аналіз локальних вібрацій та теплових режимів дозволяє виявити проблеми підшипників за 8–12 годин до їх виникнення. Після впровадження таких систем у 2023 році на виробничих підприємствах спостерігалося приблизно на 45% менше непередбачених простоїв. Технологія візуального контролю, що підключена до граничних шлюзів, перевіряє якість продукції під час руху по виробничих лініях і виявляє браковані одиниці зі швидкістю близько 120 штук на хвилину з вражаючим рівнем точності близько 99,2%. Це має велике значення на підприємствах, де інтернет-з’єднання може бути нестабільним або ненадійним. Крім того, зберігання всієї обробки даних всередині самого підприємства забезпечує конфіденційність чутливих експлуатаційних даних, які залишаються в межах компанії, а не передаються кудись назовні.

Штучний інтелект та машинне навчання на периферії: розвиток передбачувального обслуговування та оптимізації процесів

Машинне навчання для виявлення аномалій у промислових середовищах

Алгоритми машинного навчання в промисловості аналізують показники датчиків обладнання заводу, щоб виявляти незначні зміни у таких параметрах, як вібрації, температура та споживання електроенергії; це часто є ранніми ознаками того, що підшипники зношуються, або двигуни працюють недостатньо ефективно. Коли компанії запускають ці моделі машинного навчання безпосередньо на місці, а не надсилають дані на віддалені сервери, вони скорочують затримки, пов’язані з інтернет-з’єднанням. Це означає, що проблеми виявляються практично миттєво, і техніки можуть усунути їх до того, як станеться серйозна поломка. Інститут Понемона минулого року провів дослідження, яке показало, наскільки дорогими можуть бути несподівані зупинки для підприємств з виробництва — іноді вартість перевищує сімсот сорок тисяч доларів щогодини! Підприємства, які перейшли на використання граничних обчислень із застосуванням машинного навчання, зафіксували зниження кількості відмов обладнання приблизно на 45 відсотків у різних галузях, включаючи виробничі лінії автомобілебудування та підприємства харчової промисловості, де навіть незначні перерви можуть призвести до величезних збитків.

Генеративний ШІ в промисловому програмному забезпеченні: випадки використання для прогнозної аналітики та оптимізації

Генеративний штучний інтелект використовує історичні експлуатаційні дані для створення прогнозних моделей, які допомагають компаніям оптимізувати графіки технічного обслуговування та вдосконалити виробничі процеси. Його відмінність від звичайного машинного навчання полягає в здатності проводити симуляції типу «що, якщо». Такі системи можуть передбачати наслідки зміни параметрів обладнання, аналізуючи, наприклад, як змінюється якість виробництва або який вплив це матиме на споживання енергії. Деякі практичні застосування також досить цікаві. Наприклад, коли реальних даних про відмови недостатньо, ці системи генерують синтетичні набори даних про відмови для навчання моделей виявлення. Вони також визначають найкращі калібрувальні налаштування, щоб зменшити витрати матеріалів під час виробничих циклів. І, звичайно, не варто забувати про передбачення терміну служби компонентів у різних експлуатаційних умовах. Ці твердження підтверджуються й цифрами. За оцінками IDC, до 2025 року половина всіх промислових даних опрацьовуватиметься безпосередньо в місці їх отримання, а не передаватиметься для обробки в інше місце, що значно прискорює процеси. Компанії, які впровадили ці технології, згідно з дослідженням Gartner минулого року, скоротили витрати на технічне обслуговування приблизно на 20%.

Кібербезпека та віртуалізація: захист і масштабування промислових обчислювальних систем

Захист промислових мереж: протидія кіберзагрозам у критичній інфраструктурі

Чим більше наші промислові системи підключаються одна до одної, тим гострішою стає проблема кіберзагроз. Досить подивитися на випадки використання шахрайського програмного забезпечення для вимагання викупу в цехах — за даними звіту Ponemon за 2023 рік, минулого року їх кількість зросла майже на 87%. Коли хакери проникають крізь захист, вони спричиняють не просто незручності. Виробництво повністю зупиняється, і компанії зазвичай втрачають близько 740 000 доларів США кожного разу, коли це відбувається. Щоб залишатися захищеними, виробникам потрібно мати кілька рівнів захисту. По-перше, слід окремо використовувати технології автоматизації та звичайні ІТ-мережі. Потім існує концепція «нульової довіри», згідно з якою ніхто не отримує автоматичних прав доступу. Моніторинг у реальному часі допомагає виявити проблеми, перш ніж вони поширяться надто далеко. Крім того, регулярне проведення перевірок безпеки кожні три місяці та забезпечення захищеного зв'язку між усіма датчиками додає ще один рівень захисту на всіх етапах роботи фабрик і підприємств.

Віртуалізація та контейнеризація (OCI, PLCnext): гнучке розгортання промислових додатків штучного інтелекту та на рівні периферії

Стандарти Open Container Initiative (OCI) разом із платформами, такими як PLCnext, дозволяють розгортати промислові застосунки штучного інтелекту та edge-застосунки гнучким і масштабованим способом. Коли компанії переходять на віртуалізоване середовище, їхня залежність від фізичного обладнання зазвичай скорочується приблизно на 40 відсотків, що прискорює впровадження алгоритмів передбачувального технічного обслуговування, про які всі говорять у наш час. Особливо цікавою є стабільна робота контейнеризованих застосунків незалежно від місця їхнього запуску — чи то на невеликих robustних edge-пристроях у полі, чи на великих центральних серверах у штаб-квартирі. Ця стабільність сприяє плавному перенесенню моделей машинного навчання безпосередньо з етапу тестування в реальну експлуатацію. До того ж, варто згадати й інші переваги. Такі контейнери дозволяють бізнесу швидко масштабуватись під час пікового попиту, створювати окремі зони безпеки для різних функцій керування та навіть оновлювати прошивку ПЛК на відстані, не зупиняючи повністю роботу системи. У цілому, такий підхід скорочує витрати на інфраструктуру приблизно на 30% порівняно з традиційними методами, а також робить всю систему значно гнучкішою та простішою у тривалому супроводженні.

ЧаП

Які основні переваги використання промислового Ethernet у виробництві?

Промисловий Ethernet забезпечує зв'язок із низькою затримкою, необхідний для автоматизованих процесів, пропонує смугу пропускання до 10 Гбіт/с, надійне обладнання та передбачувану доставку пакетів.

Як 5G покращує промислове підключення?

5G забезпечує надзвичайно надійний зв'язок із низькою затримкою, підтримує високу щільність пристроїв завдяки mMTC і дозволяє сегментацію мережі для критично важливих завдань, тим самим покращуючи інтеграцію реального часу за допомогою бездротових технологій.

Яка перевага обчислень на периферії в промисловому IoT?

Обчислення на периферії забезпечують обробку в реальному часі із затримкою менше 5 мс, зменшують навантаження на мережу та зберігають конфіденційні дані в межах території підприємства, на відміну від хмарних систем.

Як використовуються машинне навчання та генеративний штучний інтелект у промислових середовищах?

Машинне навчання виявляє аномалії в реальному часі, зменшуючи вихід обладнання з ладу. Генеративний штучний інтелект створює прогнозні моделі для оптимізації процесів і може запускати симуляції типу «а що, якби», щоб підвищити ефективність.

Як віртуалізація та контейнеризація сприяють промисловим застосункам?

Віртуалізація дозволяє гнучке розгортання, зменшує залежність від фізичного обладнання та створює масштабоване й безпечне середовище для промислового штучного інтелекту та edge-застосунків.