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相互に共存し理解することを余儀なくされたIoTとSCADAシステム

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SCADAシステム
イラスト:©IoT For All

20世紀の前半まで、産業組織はプロセスの制御と監視を主に人的要因に依存していました。 しかし、1970年代には、操業がますます複雑になり、工場がますます大きくなり、デジタル PLC (プログラマブルロジックコントローラー)とコンピューターは、リモートコントロールセンターへのデータ送信用のインターフェースとして有名になりました。 その後すぐに、ギリシャ語の「metria」(測定)と「tele」(リモート)から「テレメトリ」が誕生し、それとともに、SCADA:監視制御およびデータ取得システムという制御システムが誕生しました。 これは第XNUMX次産業革命と呼ばれ、現在、PLCやSCADAを運用していない産業会社はありません。

モノのインターネット(IoT)と人工知能(AI)により、今日、多くの人が敢えて呼んでいるもうXNUMXつの大きな技術的飛躍を目の当たりにすることができます。 第4次産業革命.

範囲は「データの取得と監視」をはるかに超えています。 これは、大量のデータの高度な処理に焦点を当てており、より高速で効率的な意思決定プロセスを可能にし、エラーのリスクと許容誤差を減らします。 しかし、第XNUMX次産業革命への投資と第XNUMX次産業革命に必要な投資との限界がまだ明確になっていないため、私たちはまだこの新しい革命を統合する過程にあります。

この記事では、第XNUMX次産業革命から取り残されたくない企業が従わなければならないロードマップのXNUMXつの鍵を示します。

SCADAを補完するものとしてのIoTプラットフォーム

まず、部屋の中の象:SCADAは、大量のデータを高度に処理する準備ができていません。 IoTプラットフォームが、一元化されたリアルタイムのプロセス監視と自動化のために準備されていないのと同じように。 したがって、共存を余儀なくされる技術にはXNUMXつのタイプがあります。

SCADAの集中制御プロセスは、信頼性とクエリへの高速応答を保証するデータベースを使用してのみ実現できます。 一般に、一元化されたデータベース、構造化照会言語(SQL)、および財務コストは、「変数の数」に関連しています。 ただし、これらのアーキテクチャは、大量の分散データや変更データを処理するには剛性が高すぎます。

この意味で、IoTプラットフォームは、非構造化言語(NoSQL)と「使用済みリソース」(CPU、メモリ)あたりのコストを備えた分散データベースに依存しています。 IoTプラットフォーム は、高度なAIクエリを必要とする数学モデルの作成に最適ですが、信頼性の高いリアルタイム処理には最適ではありません。

視覚化とユーザーインターフェイスの機能を見ると、SCADAプラットフォームの目標は、オペレーターがエラーなしでプロセスを簡単かつ簡単に制御できるように、完全なプロセスをモデル化することです。 したがって、HMI(Human Machine Interface)グラフィック生成フレームワークが最適です。

ダッシュボードのWebのような視覚化フレームワークは、IoTプラットフォームの場合に適しています。その目的は、履歴データ、相互参照、または将来の傾向の負荷を示すことです。 従来のSCADAの信頼性と速度をIoTプラットフォームの柔軟性とスケーラビリティと組み合わせることができるプラットフォームがまもなく存在する可能性は非常に低いようです。 両方のシステムが共存して統合する必要があります。そのためには、適切な予算の割り当てと、OT部門とIT部門の調整が重要です。

PLCの補完としてのIoTエッジノード

«現場の資産の近くの«コントロールルーム»で起こることと同様に、既存のシステムを補完しなければならないシステムもあります。 自動化されたコントローラーまたは PLC は、生産プロセスのデジタル化と自動化を主な機能とするデバイスであり、そのリアルタイム要件はSCADAよりもさらに制限されています。 ミリ秒のエラーは、ロボットアームが故障する可能性があること、または変電所がリレーを適切に調整していないことを意味する可能性があり、重大なグローバルシステム障害が発生します。 PLCはその機能に焦点を当てることを目的としているため、製造プロセスに関連するアクション以外のアクションを実行するようにプログラムするのは適切ではありません。

したがって、前の例に戻ると、ロボットアームまたは変電所のリレーを制御するPLCが、必要な他の変数をチェックしていることは意味がありません。たとえば、プラントまたはその中のオペレーターの存在または不在。 さらに、AIのこれらの追加データを取得するために、PLCを使用することは意味がありません。これは、PLCは通常、プログラミングに特別な専門知識を必要とするためです。

リアルタイムが要件ではないが、データを取得して効率的かつスケーラブルな方法で処理する柔軟性が必要な場合は、IoTエッジノードが最良の代替手段です。 これらのエッジノードは、高水準言語プログラミング(Python、C / C ++、またはDockerコンテナーを格納できる)、いくつかの入力と出力、および結合された接続インターフェイス(セルラー接続を備えた産業用バスなど)を備えたミニコンピューターです。 。

安全性を補完するものとしてのサイバーセキュリティ

安全性とは、怪我を引き起こす可能性のあるイベントから保護されている状態を指します。 安全基準、リスク管理、または災害対応計画は、多くの場合、規制によって強制されている、あらゆる産業組織の毎日のスケジュールに基づいています。

IoTとAIにより、私たちはサイバーフィジカルの世界に移行します。サイバーフィジカルの世界では、産業用ネットワーク(またはOTネットワーク)の孤立性が低下し、相互接続が進んでいます。 したがって、外部と内部の両方のサイバー攻撃に対して脆弱であり、労働者の安全だけでなく、会社の業務の継続性にも影響を与える可能性があります。

この意味で、従来のリスク管理とインシデント対応の計画および「安全性」の認証は、サイバーセキュリティの世界の対応するものによって補完されなければなりません。

この点で事実上の標準になる可能性が高い標準は、情報セキュリティ管理に関するISO 27001と、産業用通信におけるネットワークおよびシステムのITセキュリティに関するIEC62443です。 IoTプラットフォームやエッジノードなどの要素の導入と管理は、この新しいテクノロジーロードマップの将来を確実にするために、上記のような優れたプラクティスと標準の傘下で行う必要があります。

IoT、AI、エッジコンピューティングなどの新しいテクノロジーは、SCADAやPLCに取って代わるものではなく、それらを補完するものになっています。 ITとOTの間の製品、人間、プロセスの正しい共存と統合、および広大な技術的開放性は、第XNUMX次産業革命に飛び込みたい産業組織への対応です。

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ソース:https://www.iotforall.com/iot-and-scada-systems-forced-to-coexist-and-understand-each-other

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