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IoT와 SCADA 시스템, 강제로 공존하고 서로 이해

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SCADA 시스템
일러스트 : © IoT For All

20세기 전반부까지 산업 조직은 프로세스를 제어하고 모니터링하기 위해 주로 인적 요소에 의존했습니다. 그러나 1970년대에 점점 더 복잡해지는 운영과 점점 더 큰 공장과 함께 디지털 PLC (프로그래머블 로직 컨트롤러)와 컴퓨터는 원격 제어 센터로 데이터를 전송하기 위한 인터페이스로 유명해졌습니다. 얼마 지나지 않아 그리스어 «metria»(측정)와 «tele»(원격)에서 «telemetry»가 탄생했으며, 이를 통해 SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition Systems라는 제어 시스템이 탄생했습니다. 이를 XNUMX차 ​​산업혁명이라고 하며, 오늘날 PLC나 SCADA를 운용하지 않는 산업체는 없습니다.

사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 통해 오늘날 많은 사람들이 감히 부르는 또 다른 위대한 기술 도약을 목격할 수 있습니다. 네 번째 산업 혁명.

범위는 «데이터 수집 및 모니터링» 그 이상입니다. 더 빠르고 효율적인 의사 결정 프로세스를 허용하고 오류 위험과 마진을 줄이는 대용량 데이터의 고급 처리에 중점을 둡니다. 그러나 XNUMX차 산업혁명에 대한 투자와 XNUMX차 산업혁명에 필요한 투자의 한계가 아직 명확하지 않기 때문에 우리는 이 새로운 혁명을 통합하는 과정에 있습니다.

이 글에서 우리는 XNUMX차 산업혁명에서 벗어나고 싶지 않은 기업이 따라야 할 로드맵의 세 가지 핵심을 제시합니다.

SCADA를 보완하는 IoT 플랫폼

첫째, 방 안의 코끼리: SCADA는 대량의 데이터를 고급 처리할 준비가 되어 있지 않습니다. IoT 플랫폼이 중앙 집중식 실시간 프로세스 모니터링 및 자동화를 위해 준비되지 않은 것과 같은 방식입니다. 따라서 강제적으로 공존해야 하는 두 가지 유형의 기술이 있습니다.

SCADA의 중앙 집중식 제어 프로세스는 쿼리에 대한 신뢰성과 빠른 응답을 보장하는 데이터베이스를 통해서만 실현될 수 있습니다. 일반적으로 중앙 집중식 데이터베이스, 구조화된 쿼리 언어(SQL) 및 재정 비용은 «변수의 수»와 연결됩니다. 그러나 이러한 아키텍처는 대량의 분산 및 변경 데이터를 처리하기에는 너무 엄격합니다.

이러한 의미에서 IoT 플랫폼은 구조화되지 않은 언어(NoSQL)와 «사용된 리소스»(CPU, 메모리)당 비용이 포함된 분산 데이터베이스에 의존합니다. IoT 플랫폼 고급 AI 쿼리가 필요한 수학적 모델을 만드는 데 가장 적합하지만 매우 안정적인 실시간 처리에는 최적이 아닙니다.

시각화 및 사용자 인터페이스 기능을 볼 때 SCADA 플랫폼의 목표는 운영자가 오류 없이 프로세스를 간단하고 쉽게 제어할 수 있는 방식으로 전체 프로세스를 모델링하는 것입니다. 따라서 HMI(Human Machine Interface) 그래픽 생성 프레임워크가 최적입니다.

대시보드 웹과 같은 시각화 프레임워크는 과거 데이터, 상호 참조 또는 미래 추세의 부하를 설명하는 것이 목적인 IoT 플랫폼의 경우에 더 적합합니다. 곧 기존 SCADA의 안정성 및 속도와 IoT 플랫폼의 유연성 및 확장성을 결합할 수 있는 하나의 플랫폼이 나올 것 같지 않습니다. 두 시스템은 공존하고 통합해야 하며 이를 위해서는 올바른 예산 할당과 OT 및 IT 부서의 조정이 중요합니다.

PLC를 보완하는 IoT 에지 노드

«현장» 자산 근처 «제어실»에서 발생하는 것과 유사하게 기존 자산을 보완해야 하는 시스템도 있습니다. 자동화된 컨트롤러 또는 PLC 주요 기능이 생산 프로세스를 디지털화하고 자동화하는 장치이며 실시간 요구 사항은 SCADA보다 훨씬 더 제한적입니다. 밀리초 오류는 로봇 팔이 고장날 수 있거나 전기 변전소가 릴레이를 적절하게 조정하지 못하고 주요 글로벌 시스템 고장이 있음을 의미할 수 있습니다. PLC는 그 기능에 초점을 맞추는 것을 목표로 하고 있으며, 생산 공정과 관련된 작업 이외의 작업을 수행하도록 프로그래밍하는 것은 좋지 않습니다.

따라서 앞의 예로 돌아가서 로봇 팔이나 변전소의 릴레이를 제어하는 ​​PLC가 필요한 다른 변수를 확인하고 있다는 것은 의미가 없습니다. 예를 들어, 공장 또는 그 안에 운영자의 존재 여부. 또한, 이러한 AI용 추가 데이터를 얻기 위해 PLC를 사용하는 것은 일반적으로 프로그래밍에 대한 특정 전문 지식이 필요하기 때문에 의미가 없습니다.

실시간이 요구 사항은 아니지만 데이터를 획득하고 효율적이고 확장 가능한 방식으로 처리할 수 있는 유연성이 있는 경우 IoT Edge 노드가 최상의 대안입니다. 이러한 에지 노드는 고급 언어 프로그래밍(예: Python, C/C++ 또는 Docker 컨테이너를 저장할 수 있음), 여러 입력 및 출력 및 결합된 연결 인터페이스(예: 셀룰러 연결이 있는 산업용 버스)가 있는 미니 컴퓨터입니다. .

안전을 보완하는 사이버 보안

안전은 부상을 입을 수 있는 사건으로부터 보호되는 상태를 말합니다. 안전 표준, 위험 관리 또는 재해 대응 계획은 많은 경우 규정에 의해 강제되는 산업 조직의 일일 일정에 있습니다.

IoT와 AI를 통해 우리는 산업 네트워크(또는 OT 네트워크)가 덜 고립되고 상호 연결되는 사이버-물리적 세계로 이동합니다. 따라서 작업자의 안전은 물론 회사 운영의 연속성에 영향을 줄 수 있는 대내외 사이버 공격에 더욱 취약합니다.

이러한 의미에서 «Safety»의 기존 위험 관리 및 사고 대응 계획과 인증은 사이버 보안 세계의 해당 상대에 의해 보완되어야 합니다.

이와 관련하여 사실상의 표준이 될 것으로 보이는 표준은 정보 보안 관리를 위한 ISO 27001과 산업 통신에서 네트워크 및 시스템의 IT 보안을 위한 IEC 62443입니다. IoT 플랫폼 및 에지 노드와 같은 요소의 도입 및 관리는 이 신기술 로드맵의 미래를 보장하기 위해 위에서 언급한 것과 같은 모범 사례 및 표준의 우산 아래에서 수행되어야 합니다.

IoT, AI 또는 Edge Computing과 같은 새로운 기술은 SCADA나 PLC를 대체하기 위해 온 것이 아니라 보완하기 위해 왔습니다. IT와 OT, 그리고 방대한 기술의 개방성과 제품, 인간, 프로세스의 올바른 공존과 통합은 XNUMX차 산업혁명에 뛰어들고자 하는 산업조직의 대응입니다.

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

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