Industrial IoT
PRZEMYSŁOWY INTERNET RZECZY
Internet bardzo zmienił nasze codzienne życie, media, handel i inne usługi, na przykład finansowe. Przewiduje się, że podobnie przełomową technologią okaże się Internet Rzeczy (Internet of Things, IoT), w którym bez udziału ludzi, za pośrednictwem globalnej sieci, będą się ze sobą komunikować przedmioty i urządzenia codziennego użytku, na przykład ubrania, pralki, lodówki. Z IIoT (Industrial Internet of Things) będzie się również korzystało w przemyśle. Dzięki globalnemu zasięgowi Internetu interakcja między maszynami i pomiędzy maszynami a ludźmi zyska nowe oblicze.
Aplikacje przemysłowego Internetu Rzeczy można podzielić na kilka grup. Do pierwszej z nich należy zaliczyć te, w przypadku których pozyskiwanie danych za pośrednictwem sieci IoT zastąpi tradycyjne, zwykle ręczne, metody. Zalety tego rozwiązania w dłuższej perspektywie to mniejsze koszty, oszczędność czasu, dokładniejsze odczyty oraz efektywniejsze wykorzystanie pracowników.
Krzysztof KuźniarzINEE
Pomijając definicje, w dużym uproszczeniu można powiedzieć, że jest to połączenie kilku dotychczasowych obszarów komunikacji w przedsiębiorstwie produkcyjnym w jeden wspólny system oraz idące za tym zmiany w funkcjonowaniu przedsiębiorstwa. Obecnie w typowym, dużym zakładzie produkcyjnym istnieje co najmniej kilka standardów komunikacji np. Profibus, Modbus i Profinet. Oczywiście, spora część danych trafia w taki czy inny sposób do jakiegoś systemu nadrzędnego np. SCADA, a później np. do systemu ERP, ale są to raczej szczątkowe dane, głównie raporty. W inteligentnej fabryce (smart factory) dane procesowe są dostępne z każdego miejsca w zakładzie i poza nim, oczywiście dla uprawnionych osób oraz maszyn i systemów, a większość procesów odbywa się bez udziału człowieka. Rola tego ostatniego ogranicza się do kontroli, zarządzania i wprowadzania większych modernizacji. Niewielkie "dostrajanie" fabryki odbywa się automatycznie na podstawie analizy danych historycznych i bieżących.
Choć brzmi to jak teoria, a dla niektórych jak czysta abstrakcja, koncepcja Przemysłu 4.0 jest już wdrażana w wielu miejscach na świecie. Produkty są znakowane tagami RFID, przez co stają się "widoczne", robot umieszcza je na palecie, autonomiczne pojazdy transportują je do inteligentnych magazynów wysokiego składowania, skąd po otrzymaniu zlecenia np. z systemu ERP magazyn wydaje towar. Wiele firm korzysta z chmur obliczeniowych lub nawet ma własną.
Spokojnie i etapami - wymiana od razu całej infrastruktury raczej nie jest konieczna. Chyba każdy zakład ma dzisiaj sieć Ethernet i ważne jest, żeby podłączyć do niej wszystkie maszyny i systemy sterowania, chociażby pośrednio, a także wdrożyć odpowiednie oprogramowanie. Z pomocą przyjdą tu nowoczesne systemy typu MES oraz standard OPC, a także chmury obliczeniowe i oprogramowanie do analizy dużej ilości danych (BI). |
ZASTOSOWANIA IIOT
O tym, że przynosi to efekty takie jak omawiane, świadczy przykład spoza przemysłu - dotyczący inteligentnych liczników np. energii elektrycznej, wody, ciepła i gazu (smart meters). Dostawcy mediów, zachęceni tymi korzyściami, coraz częściej inwestują we wdrożenia mierników z możliwością autonomicznej, dwukierunkowej komunikacji z serwerami firmy.
Kolejnym zastosowaniem Internetu Rzeczy jest zbieranie danych o stanie wyposażenia i przebiegu procesów produkcyjnych. Analizując je, można wykryć przyczyny zmian wskaźników wydajności, źródła awarii oraz w czasie rzeczywistym obserwować skutki podejmowanych decyzji.
Dane z sieci IoT można także wykorzystać w prognozowaniu wystąpienia problemów w działaniu wyposażenia linii produkcyjnych. W predykcyjnym utrzymaniu ruchu, na podstawie odczytów parametrów maszyn i urządzeń charakteryzujących ich stan i wydajność, analizowanych w połączeniu z danymi archiwalnymi, można zawczasu wykryć oznaki zbliżającej się awarii.
CZYM SĄ DANE TYPU BIG DATA?
Potencjałowi przemysłowego Internetu Rzeczy dorównują wyzwania towarzyszące jego wdrażaniu. Jednym z nich jest ogromna ilość danych, jakie będą za jego pośrednictwem przesyłane. Aby miały wartość, trzeba je odpowiednio przetworzyć, tak aby z szumu informacyjnego wychwycić to, co można wykorzystać w praktyce. Nie będzie to proste, bo dane z IIoT będą specyficzne.
Zalicza się je bowiem do grupy dużych zbiorów danych (Big Data), których gromadzenie, a potem analiza wykracza poza możliwości przedsiębiorstwa, które je pozyskuje. Wynika to z ich ilości, którą liczy się w petabajtach, a nawet większych jednostkach, szybkości transmisji w dwóch kierunkach (nadawanie, odbiór) i różnorodności (dane numeryczne, tekstowe, obraz, wideo).
Na szczęście postęp w zakresie cen oraz technologii pamięci oraz mocy obliczeniowej procesorów umożliwia już implementację technik przetwarzania dużych zbiorów danych, które pozwalają na wykrycie w nich ukrytych wzorców, trendów oraz korelacji między nimi. Braki w firmowej infrastrukturze informatycznej można z kolei przezwyciężyć dzięki chmurze obliczeniowej.
Co hamuje rozwój IIoT?Nie tylko obawy o cyberbezpieczeństwo w sieciach Przemysłowego Internetu Rzeczy hamują jego upowszechnianie się. Kolejną ważną kwestią jest brak standaryzacji. Problemem jest również brak interoperacyjności pomiędzy przyszłymi potencjalnymi węzłami sieci Industrial IoT. W środowisku przemysłowym bowiem czas życia systemów i ich elementów jest znacznie dłuższy niż na przykład w elektronice użytkowej. W związku z tym, że w użyciu nie zawsze są urządzenia kompatybilne z najnowszymi standardami, ich modyfikacja albo wymiana w celu zapewnienia tej zgodności mogą okazać się bardzo kosztowne. Tutaj pojawia się kolejna bariera. Przedsiębiorcy bowiem nie są skłonni do ponoszenia z góry nadmiernych kosztów, jeżeli zwrot z inwestycji nie jest pewny. Technologię tak niedojrzałą i nieprzetestowaną jak Internet Rzeczy można niestety zaliczyć do tego grona. Czynnikiem hamującym jest też coraz silniej odczuwalny w przemyśle brak wykwalifikowanej kadry inżynierskiej. |
ZALETY CHMURY
Różnorodność usług z zakresu cloud computing pozwala wybrać najkorzystniejsze rozwiązanie. Wyróżnić można trzy: dostarczanie przez Internet oprogramowania (Software as a Service, SaaS), platformy (Platform as a Service, PaaS) albo infrastruktury (Infrastructure as a Service, IaaS). Do zalet chmury obliczeniowej zalicza się mniejsze koszty, w porównaniu do zakupu na własność sprzętu i/lub oprogramowania, dostępność zawsze najnowszych rozwiązań, o co dba dostawca usług i skalowalność, czyli możliwość korzystania z zasobów (i płatności za nie) tylko w takim wymiarze, jaki jest aktualnie potrzebny.
Jak widać, nie brak już rozwiązań technicznych, które pozwolą okiełznać ogromne ilości danych, jakich przepływu można się spodziewać w sieciach IIoT. Większym problemem, który hamuje upowszechnianie się Przemysłowego Internetu Rzeczy, jest kwestia zapewnienia bezpiecznej łączności i zachowania prywatności danych. Im bowiem więcej urządzeń jest podłączonych do Internetu, tym większa jest to zachęta dla ludzi o złych zamiarach do tego, aby podejmować próby ataków hakerskich i tym łatwiejsze staje się ich przeprowadzanie.