Các thách thức nào mà điện toán công nghiệp cần giải quyết?

Đảm bảo An toàn và Độ tin cậy trong Các Hệ thống Tính toán Công nghiệp

Thiết kế phát hiện lỗi thời gian thực và kiến trúc an toàn

Việc theo dõi các hệ thống tính toán công nghiệp là hoàn toàn cần thiết nếu chúng ta muốn tránh tình trạng sập hệ thống hoàn toàn. Hầu hết các cơ sở đều có nguồn điện dự phòng kết hợp với các bộ chuyển đổi tự động (ATS) và bộ định thời giám sát được tích hợp ngay trong phần cứng. Những thành phần này phối hợp với nhau để chuyển đổi hoạt động khi có sự cố xảy ra, nhờ đó hệ thống gần như khôi phục ngay lập tức mà không cần ai can thiệp sửa chữa thủ công. Ngày nay, chúng ta thấy rằng các hệ thống công nghiệp nghiêm ngặt có thể vận hành liên tục hơn 100.000 giờ giữa các lần hỏng hóc. Và bạn còn nhớ con số từ Viện Ponemon năm ngoái chứ? Chúng cho thấy chi phí gián đoạn bất ngờ thực sự đắt đỏ đến mức nào đối với các nhà máy sản xuất, lên tới khoảng 740.000 đô la mỗi giờ. Điều này khiến các công cụ chẩn đoán thời gian thực không chỉ là tiện ích mong muốn mà gần như bắt buộc trong hoạt động hàng ngày. Các thiết kế an toàn tối ưu nhất kết hợp các phương pháp bảo vệ vật lý như lớp phủ bảo vệ trên bảng mạch và các giá đỡ đặc biệt chịu được rung động, cùng với phần mềm thông minh có khả năng dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra. Sự kết hợp này cho phép các hệ thống tắt an toàn trước khi các bộ phận bị mài mòn gây ra những vấn đề lớn hơn.

Tuân thủ quy định theo IEC 61508, ISO 13849 và NIST SP 800-82

Khi nói đến an toàn chức năng và an ninh mạng, chúng cần được tích hợp ngay từ ngày đầu tiên thay vì được thêm vào như những suy nghĩ bổ sung sau khi mọi thứ khác đã được xây dựng xong. Lấy ví dụ tiêu chuẩn IEC 61508, tiêu chuẩn này quy định các thành phần đạt mức SIL 3 khi xử lý các tình huống nguy hiểm. Sau đó là ISO 13849 yêu cầu xếp hạng Mức hiệu suất e (PL e) cho các hệ thống điều khiển an toàn máy móc. Và cũng đừng quên NIST SP 800-82 đặt ra các yêu cầu cơ bản về an ninh mạng cho các hệ thống công nghiệp, bao gồm các yếu tố như truyền thông được mã hóa và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò người dùng. Theo dữ liệu từ ISA-99, gần 4 trong số 10 sự cố an toàn thực tế bắt nguồn từ các phương pháp xác minh kém trong quá trình phát triển. Đó là lý do tại sao việc tuân thủ đúng các tiêu chuẩn lại quan trọng trong mọi giai đoạn của một dự án, từ thiết kế ban đầu cho đến thử nghiệm. Các công ty tuân thủ sớm các tiêu chuẩn này thường thấy chi phí vòng đời tổng thể giảm khoảng một nửa. Tại sao vậy? Bởi vì việc chuẩn hóa tài liệu trở nên dễ dàng hơn, các dấu vết kiểm toán có thể được tự động hóa, và đơn giản là sẽ ít phải quay lại sửa chữa sự cố về sau hơn.

Đạt được Khả năng Tương tác Liên tục Trong các Môi trường Điện toán Công nghiệp

Kết nối các Hệ thống OT/IT cũ trong các triển khai Điện toán Công nghiệp tại cơ sở hiện hữu

Việc kết nối công nghệ vận hành (OT) cũ kỹ với các hệ thống CNTT hiện đại vẫn có lẽ là vấn đề đau đầu nhất khi nâng cấp các cơ sở công nghiệp cũ. Hầu hết các nhà máy phải đối mặt với các giao thức riêng và thiết bị lỗi thời, điều này buộc họ phải sử dụng các giải pháp phần mềm trung gian đắt tiền, dễ hỏng hóc, làm chậm quá trình vận hành và tốn nhiều thời gian bảo trì. Theo một báo cáo gần đây từ ngành tự động hóa năm ngoái, khoảng hai phần ba các nhà sản xuất gặp gián đoạn sản xuất trong quá trình tích hợp do các hệ thống không thể giao tiếp hiệu quả với nhau. Giải pháp nào hiệu quả nhất? Triển khai các cổng biên nhận biết giao thức cùng với các bộ chuyển đổi từ fieldbus sang Ethernet. Những thiết bị này duy trì các yêu cầu về thời gian chính xác trong khi cho phép truyền thông hai chiều an toàn giữa các hệ thống. Cách tiếp cận này giúp bảo toàn giá trị của thiết bị cũ và tạo nền tảng vững chắc để mở rộng khả năng phân tích công nghiệp, mà không cần thay thế toàn bộ hệ thống từ đầu.

Khoảng cách trong việc áp dụng OPC UA và các thách thức về khả năng tương tác ngữ nghĩa

Kiến trúc OPC Unified, hay còn gọi là OPC UA, đã trở thành tiêu chuẩn phổ biến để kết nối các hệ thống của các nhà cung cấp khác nhau trên nhiều nền tảng trong môi trường công nghiệp. Tuy nhiên, có một vấn đề: khả năng tương tác ngữ nghĩa thực sự vẫn chưa xảy ra. Vấn đề này trở nên rõ rệt khi thiết bị của nhiều nhà cung cấp cùng hoạt động trên một mạng. Chúng ta thấy xuất hiện rất nhiều sự cố do các công ty sử dụng các cách đặt tên riêng, các mô hình thông tin không đồng bộ và dữ liệu siêu dữ liệu thường bị mất. Những vấn đề này tạo ra xung đột không gian tên, ảnh hưởng đến khoảng 40% các hệ thống lắp đặt hiện nay. Và bạn biết điều gì không? Mỗi nút bị ảnh hưởng thường cần thêm từ 30 đến 50 giờ làm việc thiết lập thủ công. Để đạt được khả năng 'cắm vào là chạy' thực sự, các ngành công nghiệp cần các đặc tả đi kèm trung lập với nhà cung cấp cùng các giải pháp lưu trữ siêu dữ liệu chung. Chỉ việc truyền thông điệp qua lại là chưa đủ nữa. Khi dữ liệu ngữ cảnh bị mất trong quá trình truyền tải, các ứng dụng IIoT quan trọng như hệ thống bảo trì dự đoán sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Bởi lẽ, các hệ thống này phụ thuộc vào việc hiểu được ý nghĩa thực sự đằng sau dữ liệu, chứ không chỉ đơn thuần là đảm bảo thông điệp đến đích nguyên vẹn.

Quản lý Dữ liệu Quy mô Lớn cho Tính toán Công nghiệp Thời Gian Thực

Các đường ống dữ liệu nhận thức độ trễ hỗ trợ vòng điều khiển dưới 10ms

Trong các môi trường công nghiệp, các hệ thống điện toán cần hoạt động trong giới hạn thời gian nghiêm ngặt. Khi nói đến những việc như hàn robot, các tác vụ phun chính xác, hoặc điều khiển chuyển động vòng kín, hệ thống phải phản hồi từ đầu vào cảm biến đến đầu ra bộ chấp hành trong vòng chưa đầy 10 mili giây. Các dây chuyền sản xuất ngày nay đang tạo ra khoảng 25 nghìn điểm dữ liệu mỗi giây. Khối lượng dữ liệu lớn như vậy thực sự thử thách khả năng của các hệ thống CNTT truyền thống. Nhiều nhà máy hiện nay đang chuyển sang các giải pháp điện toán biên (edge computing). Những đơn vị xử lý cục bộ này xử lý dữ liệu đo xa ngay tại nơi chúng được tạo ra, nhờ đó giảm sự phụ thuộc vào các dịch vụ đám mây ở xa và loại bỏ các vấn đề trễ mạng gây tốn kém cho quản lý nhà máy khoảng bảy trăm bốn mươi nghìn đô la mỗi giờ, theo nghiên cứu từ Viện Ponemon vào năm 2023. Để duy trì sự đồng bộ giữa máy móc thực tế và các bản sao kỹ thuật số của chúng, cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian được thiết kế để thu nhận dữ liệu nhanh trở thành công cụ thiết yếu. Kết hợp chúng với các phương pháp lập lịch đáng tin cậy và phần cứng chuyên dụng để gán nhãn thời gian chính xác, các nhà sản xuất sẽ đạt được sự nhất quán tốt hơn giữa những gì xảy ra trên sàn nhà máy và những gì hiển thị trên các hệ thống giám sát.

Các ưu tiên triển khai chính bao gồm:

• Ưu tiên nghiêm ngặt các tín hiệu điều khiển then chốt hơn so với dữ liệu telemetry không thiết yếu
• Hỗ trợ xử lý song song cho chuyển động đồng bộ nhiều trục
• Xác thực dấu thời gian giữa các nút để duy trì tính toàn vẹn về thời gian
• Nén nhẹ nhằm tránh phát sinh độ trễ do xử lý tính toán

Những biện pháp này duy trì khả năng phản hồi thời gian thực trong khi cho phép tối ưu hóa quy trình liên tục.

Tối ưu hóa Kiến trúc Biên–Đám mây cho Các Công việc Tính toán Công nghiệp

Phương pháp lai kết hợp điện toán biên với các dịch vụ đám mây mang đến cho các tổ chức những lợi thế cần thiết: thời gian phản hồi nhanh ngay tại nơi diễn ra hoạt động, đồng thời có khả năng mở rộng khi cần trong môi trường đám mây. Đối với những hoạt động quan trọng không thể chờ đợi, chẳng hạn như kiểm tra thị giác máy trong dây chuyền sản xuất, điều khiển bộ chấp hành trên thiết bị sản xuất hoặc xử lý các hệ thống an toàn đòi hỏi phản ứng tức thì, các tác vụ này được thực hiện cục bộ, nhờ đó giảm đáng kể độ trễ — từ khoảng 100–500 miligiây xuống chỉ còn dưới 10 miligiây. Ngược lại, những công việc tính toán nặng hơn nhưng không yêu cầu kết quả tức thời, bao gồm phân tích xu hướng lịch sử theo thời gian, huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo hoặc phát hiện bất thường trên nhiều thiết bị, sẽ được xử lý thông qua tài nguyên đám mây. Cách phân chia thông minh này thực tế giúp tiết kiệm khoảng 60 phần trăm băng thông mạng so với việc chỉ dựa hoàn toàn vào giải pháp đám mây. Việc triển khai hiệu quả phụ thuộc vào những quyết định cân nhắc cẩn thận về vị trí thực hiện từng tác vụ dựa trên các yếu tố như cách dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống, các mối lo ngại về bảo mật và nhu cầu tương thích, thay vì đơn giản là chọn theo cách dễ nhất hay cách đã làm trước đây. Mỗi phần của một ứng dụng đều cần được xem xét kỹ lưỡng để xác định liệu nó có nhất thiết phải chạy tại biên để đảm bảo hiệu suất ổn định hay sẽ mang lại giá trị lớn hơn nếu được xử lý quy mô lớn bằng năng lực đám mây cho phân tích và lưu trữ.

Mở rộng Trí tuệ Nhân tạo Công nghiệp từ Các Dự án Thử nghiệm sang Các Hệ thống Tính toán Công nghiệp Sẵn sàng Sản xuất

Khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu, nhiễu nhãn và dịch chuyển miền trong học máy tại phân xưởng sản xuất

Việc đưa AI từ các dự án thử nghiệm sang vận hành quy mô lớn đồng nghĩa với việc phải giải quyết một số vấn đề dữ liệu cơ bản thường gặp trong môi trường công nghiệp. Hãy bắt đầu với vấn đề về sự khan hiếm dữ liệu. Những sự cố thiết bị hiếm khi xảy ra đủ thường xuyên để xây dựng được các bộ dữ liệu huấn luyện tốt. Hầu hết các nhà sản xuất đều gặp khó khăn với vấn đề này, chỉ khoảng 5% thực sự lưu giữ hồ sơ đầy đủ về các sự cố thiết bị nhằm phục vụ công tác bảo trì dự đoán. Tiếp theo là vấn đề về nhãn dữ liệu không chuẩn. Người đánh nhãn dữ liệu thường thiếu nhất quán, và bản thân các cảm biến cũng có thể bị trôi lệch theo thời gian, điều này làm sai lệch những gì AI học được. Chúng tôi đã chứng kiến những trường hợp lỗi gắn nhãn như vậy làm giảm độ chính xác của mô hình gần một phần ba trong các tình huống thực tế. Cuối cùng là thách thức đến từ môi trường thay đổi liên tục. Các mô hình hoạt động tốt trong điều kiện phòng thí nghiệm kiểm soát chặt chẽ thường thất bại nghiêm trọng khi được triển khai tại các nhà máy thực tế, nơi máy móc bị mài mòn, nhiệt độ dao động liên tục và các quy trình sản xuất thay đổi từng ngày. Để xử lý các vấn đề này, doanh nghiệp cần tạo ra dữ liệu tổng hợp cho những trường hợp biên phức tạp, áp dụng các chiến lược gán nhãn thông minh tập trung vào những điểm dữ liệu giá trị nhất, đồng thời phát triển các kỹ thuật giúp mô hình thích nghi với các điều kiện làm việc khác nhau. Chỉ như vậy, chúng ta mới đảm bảo các hệ thống AI luôn đáng tin cậy và dễ hiểu đối với người vận hành khi đối mặt với tính chất khó lường của các dây chuyền sản xuất thực tế.

Các câu hỏi thường gặp

Tại sao kiến trúc an toàn lại quan trọng trong các hệ thống điện toán công nghiệp?

Kiến trúc an toàn là yếu tố then chốt để ngăn chặn sự cố sập hệ thống hoàn toàn trong các hệ thống điện toán công nghiệp. Bằng cách sử dụng nguồn điện dự phòng, bộ chuyển đổi tự động và các công cụ chẩn đoán, các hệ thống có thể phục hồi nhanh chóng sau lỗi, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động tốn kém.

Các tiêu chuẩn chính về tuân thủ quy định trong điện toán công nghiệp là gì?

Các tiêu chuẩn chính bao gồm IEC 61508 về an toàn chức năng, ISO 13849 về điều khiển an toàn máy móc và NIST SP 800-82 về yêu cầu bảo mật mạng. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn này giúp giảm chi phí vòng đời và đảm bảo các dự án đáp ứng các hướng dẫn về an toàn và bảo mật.

Những thách thức nào phát sinh khi đạt được khả năng tương tác giữa các hệ thống OT cũ kỹ và hệ thống IT hiện đại?

Thách thức chính là việc tích hợp các hệ thống khác biệt, lỗi thời sử dụng các giao thức riêng, dẫn đến các giải pháp phần mềm trung gian tốn kém. Việc triển khai các cổng biên và bộ chuyển đổi nhận biết giao thức có thể giúp thu hẹp khoảng cách một cách hiệu quả.

Những khoảng trống nào tồn tại trong việc áp dụng OPC UA cho điện toán công nghiệp?

Tương tác về mặt ngữ nghĩa vẫn là một thách thức lớn. Sự khác biệt trong các quy ước đặt tên và siêu dữ liệu có thể gây ra xung đột, đòi hỏi phải thiết lập thủ công nhiều. Cần có các giải pháp lưu trữ siêu dữ liệu chung và các đặc tả trung lập với nhà cung cấp để đạt được khả năng tương tác thực sự.

Điện toán biên mang lại lợi ích gì cho quản lý dữ liệu thời gian thực trong môi trường công nghiệp?

Điện toán biên cho phép xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm độ trễ và sự phụ thuộc vào các dịch vụ đám mây. Cấu hình này đảm bảo rằng các hoạt động thời gian thực, chẳng hạn như hàn robot, hoạt động trơn tru với thời gian phản hồi tức thì.