Predykcyjne utrzymanie ruchu przez lata było kojarzone z dużymi, wieloetapowymi projektami obejmującymi budowę modeli statystycznych, zaangażowanie zespołów data science oraz długie fazy pilotażowe, które nie zawsze kończyły się pełnym wdrożeniem w skali całego zakładu. Bariera wejścia była tak wysoka, że korzystały z tego głównie duże koncerny z własnymi zespołami data science.
Ten model jednak się zmienia, ponieważ dostawcy oprogramowania przemysłowego oferują dziś algorytmy uczenia maszynowego w formie gotowych, konfigurowalnych modułów. Użytkownik – zwykle kierownik utrzymania ruchu lub inżynier procesu, a nie analityk danych – wskazuje maszynę, parametry pomiarowe i cel monitoringu, a system samodzielnie dobiera odpowiedni algorytm.
AI szyte na miarę konkretnej maszyny
Przykładem takiego rozwiązania jest moduł Industrial AI Assistant w moneo, platformie IIoT od ifm electronic, który oferuje wybór jednego z trzech profili monitoringu dopasowanych do konkretnej aplikacji oraz prowadzi użytkownika przez kilkuetapowy proces konfiguracji. W zależności od charakteru danych z konkretnej maszyny oraz wybranego profilu system korzysta w tle m.in. z takich modeli uczenia maszynowego jak sieci neuronowe, regresja z walidacją krzyżową czy algorytm gradient boosting.
Fundamentem tego konceptu jest założenie, że każda instalacja przemysłowa ma swój unikalny wzorzec pracy, wynikający z konstrukcji, warunków otoczenia i sposobu eksploatacji. Dlatego ogólne, sztywne reguły alarmowe rzadko działają poprawnie poza jednym konkretnym zakładem – skuteczniejsze są modele uczące się na danych historycznych danego urządzenia. Takie podejście przyjmuje trzy formy: wykrywanie anomalii przy analizie wielu parametrów naraz (np. temperatury, przepływu i wibracji pompy), identyfikację strukturalnych zmian w przebiegu pojedynczej krytycznej zmiennej procesowej (np. wczesne objawy nieszczelności w obiegu chłodzenia) oraz prognozowanie pozostałego czasu eksploatacji komponentów zużywających się cyklicznie, jak filtry czy elementy ruchome. Niezależnie od dostawcy, ten kierunek – AI dostępne bez zespołu data science – jest dziś głównym trendem w oprogramowaniu do utrzymania ruchu.
Remote access: szybszy serwis, krótsze przestoje
Drugim obszarem zmian jest sposób, w jaki serwis i wsparcie techniczne docierają do maszyny. Tradycyjny model – wyjazd technika na miejsce – oznacza nie tylko koszty podróży, ale przede wszystkim czas: maszyna stoi, zanim ekspert zdąży dotrzeć na miejsce i ocenić sytuację. W odpowiedzi na to wiele firm przemysłowych sięga po rozwiązania zdalnego dostępu (remote access), które pozwalają inżynierowi połączyć się ze sterownikiem PLC, panelem HMI czy kontrolerem w taki sposób, jakby był fizycznie podłączony do urządzenia – z dowolnego miejsca na świecie.
Technicznie tego typu rozwiązania konstruowane są zwykle wokół trzech elementów: lokalnej bramy (gateway) zainstalowanej w zakładzie, platformy chmurowej zarządzającej połączeniami oraz aplikacji klienckiej na komputerze technika. Tak działa np. moneo remoteConnect od ifm – sesja jest konfigurowana w chmurze, natomiast właściwy, szyfrowany dostęp odbywa się przez tunel zestawiany pomiędzy bramką edgeGateway w zakładzie a klientem remoteConnect po stronie technika. Istotną różnicą względem starszych rozwiązań opartych na translacji adresów sieciowych jest wykorzystanie rzeczywistego adresu IP urządzenia – pozwala to ominąć skomplikowane przekierowania portów i pracować na docelowym sprzęcie tak, jak przy lokalnym podłączeniu, korzystając z dowolnego oprogramowania inżynierskiego.
Niezależnie od konkretnej implementacji, dobre praktyki w tym obszarze są zbieżne: dostęp powinien obejmować wyłącznie wcześniej wskazane urządzenia (tzw. split tunnelling, a nie dostęp do całej sieci lokalnej), powinien być rozdzielony na role – administratora, który decyduje, co jest udostępniane, i użytkownika, który może jedynie korzystać z przydzielonej mu sesji – oraz powinien dawać się w pełni odebrać po zakończeniu prac. To ostatnie wymaganie nie jest oczywiste: zarządzanie dostępem dostawców zewnętrznych i szybkie wygaszanie nieaktywnych uprawnień to obszar, w którym wiele organizacji przemysłowych wciąż wypada najsłabiej.
Zero Trust – nowy fundament bezpieczeństwa OT
Trzecim obszarem zmian jest sposób myślenia o bezpieczeństwie samego kanału dostępowego. Znaczna część incydentów bezpieczeństwa w przemyśle nie zaczyna się od włamania do samej maszyny, lecz od słabo zabezpieczonego kanału dostępu zewnętrznego – współdzielonych danych logowania do VPN, otwartych portów czy zapomnianych, wciąż aktywnych kont serwisowych.
- Zgodnie z raportem SANS Institute z 2025 r., połowa incydentów bezpieczeństwa w środowiskach ICS/OT była związana z nieautoryzowanym dostępem zewnętrznym, często w ramach zdalnej konserwacji realizowanej przez firmy trzecie. Przy tym mniej niż 15% organizacji ma w pełni wdrożone zaawansowane mechanizmy kontroli takiego dostępu. To dokładnie ten punkt, w którym dobrze zaprojektowana architektura zdalnego dostępu przestaje być wygodą, a staje się elementarnym warunkiem bezpieczeństwa – mówi Jakub Kawalec, Inżynier Projektu – IO-Link & Networking w ifm electronic.
Odpowiedzią na to ryzyko jest architektura oparta na zasadach Zero Trust, w której żadne urządzenie ani użytkownik nie są domyślnie traktowani jako zaufani, a dostęp jest precyzyjnie ograniczany, szyfrowany i rejestrowany na każdym etapie. Efekt ten uzyskuje się m.in. poprzez rozdzielenie sieci IT i OT już na poziomie urządzenia brzegowego, uwierzytelnianie certyfikatami między bramą a chmurą, ograniczenie ruchu do ściśle zdefiniowanych portów i adresów oraz pełne szyfrowanie transmisji – zarówno protokołem TLS w warstwie zarządzania, jak i nowoczesnymi protokołami VPN, takimi jak WireGuard, w warstwie samego zdalnego dostępu. Takie rozwiązania architektoniczne wykorzystuje również moneo, którego infrastruktura chmurowa działa na platformie Microsoft Azure.
Trzy obszary, jeden cel: większa niezawodność produkcji
Te trzy trendy – predykcyjna analityka, zdalny dostęp i cyberbezpieczeństwo – nie rozwijają się w oderwaniu od siebie, lecz wzajemnie się uzupełniają. Model predykcyjny ma sens tylko wtedy, gdy alert prowadzi do szybkiej reakcji – a najszybszą reakcją jest zdalna diagnoza, która z kolei ma sens biznesowy tylko wtedy, gdy nie tworzy nowej, niekontrolowanej furtki do sieci produkcyjnej – stąd rosnące znaczenie architektur Zero Trust w tym obszarze. Firmy, które traktują te trzy obszary jako odrębne projekty – osobno AI, osobno VPN dla serwisantów, osobno zabezpieczenia sieci – zwykle kończą z rozwiązaniami, które się ze sobą słabo integrują i generują dodatkowe ryzyko operacyjne.
Dlatego coraz więcej dostawców systemów IIoT, w tym ifm ze swoją platformą moneo, projektuje te funkcje jako jedną, spójną architekturę: od czujnika i bramy brzegowej, przez warstwę analityczną wykrywającą odchylenia, po kontrolowany kanał zdalnego dostępu i chronioną infrastrukturę chmurową. Dla działów utrzymania ruchu i serwisu OEM nie jest to już kwestia wygody, ale praktyczna odpowiedź na pytanie, jak skrócić czas reakcji na awarię, bez tworzenia przy tym nowych słabych punktów w sieci produkcyjnej.
Źródło: ifm electronic
Więcej na www.ifm.com
