Dlaczego dane w czasie rzeczywistym stały się niezbędne na współczesnych halach produkcyjnych

Automatyka przemysłowa nie ogranicza się już do odizolowanych sterowników obsługujących pojedyncze maszyny. Współczesne zakłady wykorzystują obecnie połączone systemy, które nieustannie wymieniają dane operacyjne między sterownikami PLC, urządzeniami brzegowymi, rozproszonymi sterownikami, czujnikami i platformami korporacyjnymi.

W miarę jak środowiska przemysłowe wdrażają przetwarzanie brzegowe oraz architektury Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), możliwość przetwarzania danych w czasie rzeczywistym z deterministycznym taktowaniem stała się podstawowym wymaganiem, a nie przewagą konkurencyjną.

Rysunek 1. Współczesne przemysłowe systemy operacyjne muszą zarządzać deterministycznym wykonywaniem zadań i zsynchronizowaną komunikacją między połączonymi zasobami automatyki.

W przeciwieństwie do tradycyjnych korporacyjnych systemów komputerowych, które priorytetowo traktują wydajność procesora i wielozadaniowość, przemysłowe systemy sterowania muszą gwarantować wykonywanie krytycznych operacji w ściśle określonych przedziałach czasowych. Nawet różnice w opóźnieniu wynoszące kilka milisekund mogą wpłynąć na koordynację maszyn, stabilność procesu lub bezpieczeństwo personelu.

Sieci przemysłowe przenoszą dwa zupełnie różne rodzaje ruchu

Jednym z największych wyzwań architektonicznych w automatyce przemysłowej jest konwergencja technologii operacyjnych (OT) i informatycznych (IT). Oba środowiska współdzielą infrastrukturę, ale ich priorytety komunikacyjne znacznie się różnią.

Ruch OT wymaga deterministycznego taktowania

Sieci technologii operacyjnych obsługują funkcje sterowania wrażliwe na czas. Systemy sterowania ruchem, ramiona robotów, sterowanie turbinami oraz synchronizacja szybkich wejść/wyjść zależą od przewidywalnych opóźnień i wyjątkowo małego jittera.

Na przykład gdy manipulator robotyczny otrzymuje polecenie pobrania elementu z systemu śledzenia przenośnika, opóźnienie komunikacji musi pozostać stałe. Każde nieprzewidywalne odchylenie czasowe może zakłócić sekwencję produkcji lub uszkodzić urządzenia.

Zakłady wdrażające zaawansowane systemy ochrony maszyn często łączą deterministyczną komunikację z platformami monitorowania stanu, takimi jak systemy ochrony maszyn Bently Nevada 3500, aby zwiększyć niezawodność zasobów i widoczność operacyjną.

Rysunek 2. Przemysłowa infrastruktura komunikacyjna musi obsługiwać zarówno deterministyczny ruch sterujący, jak i wysokoprzepustowe dane korporacyjne.

Ruch IT stawia na przepustowość i skalowalność

Systemy informatyczne koncentrują się na przesyłaniu dużych ilości danych operacyjnych w środowiskach korporacyjnych. Strumienie wideo, analityka w chmurze, bazy danych utrzymania ruchu i systemy raportowania priorytetowo traktują przepustowość oraz skalowalność, a nie deterministyczne taktowanie.

Historycznie systemy OT i IT działały niezależnie, ponieważ ich wymagania komunikacyjne były niekompatybilne. Jednak współczesne zakłady przemysłowe coraz częściej wymagają współistnienia obu rodzajów ruchu w ramach ujednoliconej infrastruktury sieciowej.

Sieci deterministyczne wrażliwe na czas zmieniają oblicze przemysłowego Ethernetu

Time-Sensitive Networking (TSN) wyłania się jako jedna z najważniejszych technologii wspierających konwergencję OT i IT. TSN rozszerza standardowy Ethernet, wprowadzając deterministyczne zachowanie komunikacji dla ruchu przemysłowego.

Dzięki TSN krytyczne pakiety sterujące otrzymują gwarantowane okna transmisji, podczas gdy ruch niekrytyczny nadal współdzieli tę samą sieć fizyczną. Taka architektura ogranicza złożoność sprzętową i obniża koszty wdrożenia w porównaniu z utrzymywaniem odizolowanych sieci sterowania.

Producenci przemysłowi wdrażający skalowalne architektury rozproszone często integrują sterowniki zgodne z TSN z platformami systemów Siemens SIMATIC S7 oraz infrastrukturą automatyki połączoną z urządzeniami brzegowymi.

Opóźnienie i jitter są ważniejsze niż sama prędkość

Wielu inżynierów błędnie utożsamia wydajność sieci przemysłowej wyłącznie z przepustowością. W rzeczywistości deterministyczne taktowanie jest często ważniejsze niż całkowita szerokość pasma.

Opóźnienie określa, jak szybko dane docierają do miejsca przeznaczenia. Jitter mierzy zmienność czasu między transmisjami. W sterowaniu ruchem, ochronie turbin i zsynchronizowanych procesach produkcyjnych kontrolowanie jittera ma kluczowe znaczenie dla stabilności operacyjnej.

Sieć zdolna do przesyłania dużych ilości danych staje się zawodna w sterowaniu przemysłowym, jeśli czas komunikacji zmienia się w nieprzewidywalny sposób.

Elektrownie pokazują, dlaczego architektury czasu rzeczywistego mają znaczenie

Duże zakłady wytwarzania energii stanowią doskonały przykład tego, dlaczego komunikacja w czasie rzeczywistym stała się niezbędna w automatyce przemysłowej.

W nowoczesnej elektrowni setki rozproszonych czujników nieustannie przesyłają dane operacyjne, w tym odczyty ciśnienia, wartości drgań, stężenia gazów i pomiary temperatury.

Rysunek 3. Monitorowanie przemysłowe w czasie rzeczywistym zależy od zsynchronizowanego odczytu czujników i deterministycznej infrastruktury komunikacyjnej.

Wiele z tych danych zachowuje wartość jedynie przez bardzo krótki czas. Jeśli zostaną opóźnione poza swoje okno operacyjne, mogą nie wspierać już bezpiecznych ani skutecznych decyzji dotyczących sterowania procesem.

Bramy brzegowe, rozproszone systemy wejść/wyjść i sterowniki PLC wymagają zatem deterministycznych możliwości komunikacyjnych, aby przetwarzać dane z czujników w czasie rzeczywistym. Systemy te często łączą przewodowy przemysłowy Ethernet z bezprzewodowymi przemysłowymi sieciami komunikacyjnymi działającymi w ramach rygorystycznych ograniczeń czasowych.

Oprogramowanie staje się równie ważne jak sprzęt

Inżynierowie automatyki przemysłowej tradycyjnie koncentrowali się przede wszystkim na wyborze sprzętu sterowników. Obecnie stos oprogramowania ma równie istotne znaczenie.

Współczesne procesory przemysłowe coraz częściej konsolidują obciążenia czasu rzeczywistego i pozaczasu rzeczywistego na jednej platformie. Ogranicza to koszty infrastruktury i upraszcza utrzymanie, ale wymaga również wysoce zoptymalizowanych środowisk operacyjnych.

Systemy operacyjne czasu rzeczywistego i przemysłowe dystrybucje Linuksa obsługują obecnie deterministyczną komunikację, zsynchronizowane planowanie zadań i bezpieczne przetwarzanie brzegowe na tej samej platformie sprzętowej.

Rysunek 4. Oprogramowanie brzegowe czasu rzeczywistego łączy deterministyczną komunikację, bezpieczeństwo i skalowalne zarządzanie aplikacjami przemysłowymi.

Kolejnym wąskim gardłem przemysłu będzie czas przesyłania danych

Przez wiele lat cyfryzacja przemysłu koncentrowała się przede wszystkim na zwiększaniu poziomu łączności. Kolejnym wyzwaniem jest zapewnienie odpowiedniej dokładności czasowej tej łączności.

Fabryki dodają coraz więcej czujników, systemów wizyjnych, autonomicznych robotów, platform predykcyjnego utrzymania ruchu i narzędzi analitycznych opartych na sztucznej inteligencji. Technologie te nieustannie zwiększają natężenie ruchu sieciowego i złożoność synchronizacji.

Zakłady, które nie będą w stanie utrzymać deterministycznej wydajności komunikacji, napotkają narastające problemy z niezawodnością wraz ze wzrostem obciążeń operacyjnych.

Opinia autora

Wielu operatorów przemysłowych nadal nie docenia tego, jak istotne w ciągu najbliższej dekady stanie się deterministyczne sieciowanie. Samo dodawanie połączonych urządzeń bez przeprojektowania infrastruktury komunikacyjnej tworzy niestabilne środowiska automatyki, które trudno diagnozować.

Zakłady przemysłowe osiągające długoterminową odporność operacyjną będą inwestować odpowiednio wcześnie w architektury TSN, przetwarzanie brzegowe w czasie rzeczywistym oraz zintegrowane strategie komunikacji OT/IT. Dane w czasie rzeczywistym nie są już tylko narzędziem optymalizacji — stają się fundamentem bezpiecznej i skalowalnej produkcji przemysłowej.

Autor: Daniel Mercer, starszy reporter zajmujący się systemami przemysłowymi, z 14-letnim doświadczeniem w relacjonowaniu tematów związanych z sieciami przemysłowymi, systemami sterowania turbinami i platformami automatyki czasu rzeczywistego. Jego doświadczenie obejmuje projekty integracji w terenie z wykorzystaniem infrastruktury firm Siemens, Emerson, Honeywell i Bently Nevada w zakładach wytwarzania energii oraz przetwórstwa przemysłowego.