Controsys Kft. » Blog » A mesterséges intelligencia alapú prediktív karbantartás integrálása a SCADA-rendszerekbe

A mesterséges intelligencia alapú prediktív karbantartás integrálása a SCADA-rendszerekbe

A SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) rendszerek évtizedek óta az ipari folyamatok alapvető megjelenítő/irányító eszközei, amelyek segítségével a vállalatok helyben vagy távolról figyelhetik, irányíthatják és automatizálhatják az ipari berendezéseket. Azonban a technológiai fejlődés, különösen a mesterséges intelligencia (AI), új lehetőségeket kínál ezen rendszerek hatékonyságának és rugalmasságának növelésére. A mesterséges intelligencia integrálása a SCADA rendszerekbe jelentős előnyökkel járhat az automatizálás, karbantartás, energiahatékonyság és biztonság terén.

Az AI és SCADA rendszerek: Hogyan egészítik ki egymást?

A mesterséges intelligencia alapú technológiák, mint a gépi tanulás, mélytanulás és neurális hálózatok, megkönnyítik a SCADA rendszerek által gyűjtött nagymennyiségű mérési adat valós idejű, mélyreható elemzését. Az AI képes felismerni az olyan mintázatokat, amelyeket a hagyományos kizárólag szabályalapú automatizálási megoldások nem, és ezáltal proaktív döntéshozatalt tesznek lehetővé. Például a prediktív karbantartási rendszerekben az AI észlelheti a gépek működésében bekövetkező finom változásokat, amelyek előre jelezhetik a meghibásodást, így a karbantartási folyamatokat időben ütemezhetik, csökkentve a nem tervezett leállásokat, és növelve a hatékonyságot.

Egy másik fontos alkalmazási terület a SCADA rendszerek energiahatékonyságának növelése.  A mesterséges intelligencia az összegyűjtött mérési adatok és rendszerparaméterek alapján képes optimalizálni az energiafelhasználást az ipari folyamatokban, csökkentve a pazarlást, és hozzájárulva a fenntarthatósági célok eléréséhez. Az AI alapú rendszerek valós időben képesek reagálni a termelési környezet változásaira, és javaslatokat tehetnek a fogyasztás optimalizálására.

Az AI által vezérelt prediktív karbantartás 

A prediktív karbantartás az egyik legfontosabb terület, ahol a mesterséges intelligencia bevezetése jelentős előrelépést hozhat a SCADA rendszerek felhasználásában. A hagyományos karbantartási modellek sokszor reaktívak, vagyis csak akkor lépnek közbe, amikor egy probléma már bekövetkezett. Az AI azonban képes közel valós időben elemezni az érzékelők által gyűjtött adatokat, és előre jelezni a potenciális meghibásodásokat. Ez lehetővé teszi a karbantartási feladatok proaktív, még a hiba bekövetkezése előtti  végrehajtását, megelőzve a drága leállásokat.

Az AI-algoritmusok az érzékelők által begyűjtött adatokat, mint például hőmérséklet, rezgés és nyomás, folyamatosan elemzik, és azonnal figyelmeztetnek, ha valamilyen rendellenességet észlelnek. Ezzel a prediktív karbantartási modell jelentősen hatékonyabbá válik, hiszen a rendszerek képesek azonosítani a hibákat még azelőtt, hogy azok ténylegesen bekövetkeznének. Ez a megközelítés nemcsak a gépek élettartamát növeli, hanem a vállalatok költségeit is mérsékli, hiszen a váratlan leállások minimalizálhatók.

Biztonsági kihívások és AI alapú védelem 

A mesterséges intelligenciával kiegészített SCADA rendszerek  esetében is kulcsfontosságú marad  a kibertámadások elleni védelem. Ahogy a SCADA rendszerek egyre inkább integrálódnak a vállalati IT infrastruktúrába a digitális transzformáció, az IoT és a távoli hozzáférést biztosító megoldások következtében növekszik a potenciális támadási felületek száma. Hagyományosan a  SCADA rendszerek elkülönített, zárt hálózatokon működtek, de a modern integrációs folyamatoknak köszönhetően, például az AI és az IoT (Internet of Things) technológiák alkalmazásával ezek a rendszerek egyre nyitottabbá válnak a külső támadásokkal szemben.

Az integráció azonban nemcsak sebezhetővé teszi a rendszereket, hanem hatékony védelmet is kínálhat. Az AI alapú kibervédelmi rendszerek képesek automatikusan és valós időben monitorozni a hálózati tevékenységeket, észlelni az anomáliákat és azonnal reagálni a potenciális fenyegetésekre. Az ilyen rendszerek képesek felismerni a szokatlan hálózati mintázatokat, és még azelőtt beavatkozni, hogy a támadók valódi kárt okozhatnának a rendszerben.

Kihívások az AI integrálásában a SCADA rendszerekbe 

A mesterséges intelligencia alkalmazása a SCADA rendszerekben számos előnyt kínál, de ugyanakkor kihívásokkal is jár, különösen a biztonsági, technológiai és integrációs szempontok tekintetében. Egyik fő kihívás az, hogy az AI-alapú megoldások jelentős mennyiségű, megbízható és releváns adatot igényelnek a hatékony működéshez. Az ipari SCADA rendszerek által összegyűjtött adatoknak azonban sokszor nem megfelelő a minősége vagy mennyisége ahhoz, hogy az AI eszközök hatékonyan dolgozhassanak velük. Gyakori probléma továbbá a heterogén, szabványosított adatformátumok hiánya, amely manuális, nagy erőforrás igényű adatfeldolgozást tesz szükségessé.

Emellett a biztonsági kockázatok is nagy figyelmet igényelnek. Az AI bevezetése fokozza a rendszerek komplexitását, ami sebezhetőbbé teszi a hálózatokat a kibertámadásokkal szemben.  Ahhoz, hogy a rendszerek integritását és biztonságát megőrizzék, az üzemeltetőknek olyan védelmi intézkedéseket kell bevezetniük és fenntartaniuk, mint a

  • hálózat szegmentációja
  • a megbízható hitelesítési eljárások
  • és a rendszeres biztonsági auditok.

Analitikai szintek a SCADA rendszerek és MI integrációjában

A SCADA rendszerek és a mesterséges intelligencia integrációja számos lehetőségeket nyit az analitika terén. A alábbi ábra bemutatja, hogyan növekszik az analitikai megoldások hozzáadott értéke és komplexitása a leíró, diagnosztikai, előrejelző és felíró analitikától haladva, miközben az alkalmazás egyre nagyobb üzleti megtérülést és technikai optimalizálási lehetőséget kínál.

Analitikai Érettségi Modell: A diagram bemutatja az analitika négy fő típusát – leíró, diagnosztikai, előrejelző és előíró –, valamint ezek növekvő nehézségi és értékszintjét. Az elemzés az események megértésétől (múltbeli tapasztalat) a jövőbeli eredmények optimalizálásáig (előrelátás) halad, egyre mélyebb betekintést és cselekvési stratégiákat kínálva a döntéshozatalhoz.

Leíró analitika (Descriptive Analytics): A leíró analitika célja, hogy a múltbeli adatokat elemezve megértse, mi történt korábban. Ez segít az adatok rendszerezésében és az események összefüggéseinek feltárásában, lehetővé téve a teljesítmény értékelését és a múltbéli trendek azonosítását.

  • Múltbeli adatok elemzésével segít megérteni a korábbi teljesítményt.
  • Feltárja az adatkapcsolatokat és csoportokat alkot ügyfelek vagy termékek alapján.
  • Nem rangsorol, hanem kategorizál (pl. ügyfelek termékpreferencia szerint).
  • Példa:  Egy gyártósor napi termelési adatainak elemzésével a leíró analitika megmutatja, hány egységet állítottak elő, mennyi volt a selejt, és mennyi időt töltöttek állásidővel. Ez az információ segít az üzemvezetőknek megérteni az aktuális teljesítményt, azonosítani a gyenge pontokat, és átlátni a trendeket.

Diagnosztikai analitika (Diagnostic Analytics): A diagnosztikai analitika arra fókuszál, hogy feltárja, miért történtek bizonyos események. Ez az analitikai típus segít az ok-okozati összefüggések megértésében, így a vállalatok jobban megérthetik a múltbeli hibákat és sikereket.

  • Segít az ok-okozati összefüggések megértésében.
  • Támogatja a problémák diagnosztizálását.
  • Azonosítja a rendszerhibák és teljesítménybeli problémák mögötti kiváltó okokat.
  • Példa: Egy gyárban az előző hónapban jelentős növekedés történt a selejtes termékek számában. A diagnosztikai analitika elemzi az adatokat, például a gépek működési paramétereit, az alapanyagok minőségét és a műszakok közötti eltéréseket, hogy kiderítse, mi okozta a problémát. Az elemzésből kiderülhet például, hogy az egyik gép hibásan működött, vagy egy alapanyag nem felelt meg a szabványoknak.

Előrejelző analitika (Predictive Analytics): Az előrejelző analitika a történeti adatok alapján próbálja megjósolni a jövőbeni eseményeket. Ez segít a vállalatoknak felkészülni a lehetséges jövőbeli trendekre, ezáltal jobb döntéseket hozhatnak.

  • Előrejelzi a jövőbeni események valószínűségét történeti adatokból.
  • Statisztikai modellezés, gépi tanulás és adatbányászat az alapja.
  • Kockázatok és lehetőségek azonosítására, jobb döntések meghozatalára szolgál.
  • Példa: Egy gyárban a gépek szenzorokkal vannak felszerelve, amelyek folyamatosan gyűjtik az adatokat, például a hőmérsékletet, a vibrációt és a működési sebességet. A prediktív analitika ezeket az adatokat elemzi, hogy előre jelezze, mikor következhet be egy gép meghibásodása. Ez lehetővé teszi a karbantartási csapat számára, hogy időben beavatkozzon, csökkentve az állásidőt és a javítási költségeket.

Felíró analitika (Prescriptive Analytics): A felíró analitika nemcsak előrejelzéseket ad, hanem konkrét javaslatokat is nyújt a kívánt eredmények elérése érdekében. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy optimalizálják folyamataikat és maximalizálják az eredményeket.

  • Az előrejelzésen túl konkrét cselekvési lehetőségeket is felkínál.
  • Nagy mennyiségű, változatos adatot, üzleti szabályokat és matematikai modelleket használ.
  • Megmutatja, miért, mikor és milyen következményekkel jár egy esemény.
  • Példa: Egy gyártósor működése közben a felíró analitika elemzi a valós idejű adatokat, például a gépek teljesítményét és az energiafogyasztást. Az algoritmus javaslatot tesz arra, hogy a gépeket mikor kell lassítani vagy felgyorsítani, hogy minimalizálják az energiafogyasztást, miközben maximalizálják a termelési hatékonyságot. Ha egy gép túlterhelt, a rendszer azt is ajánlhatja, hogy osszák el a munkát más gépek között.

A SCADA rendszerek és a mesterséges intelligencia integrációjában a négy analitikai típus különböző módokon alkalmazható. A leíró analitika segít a SCADA rendszerekben keletkező adatok rendszerezésében és megértésében. A diagnosztikai analitika feltárja az esetleges problémák okait, ezzel hozzájárulva a hatékonyság növeléséhez. Az előrejelző analitika a múltbeli adatok alapján jósolja meg a jövőbeli meghibásodásokat vagy karbantartási igényeket. Végül, a felíró analitika konkrét javaslatokat ad a rendszerek optimalizálására, ezáltal növelve a teljesítményt és csökkentve a költségeket.

A jövő kilátásai: Milyen irányba halad az AI és a SCADA integrációja? 

A SCADA rendszerek jövője szorosan összefonódik a mesterséges intelligencia fejlődésével.  A következő években várható, hogy az AI egyre inkább a SCADA rendszerek alapvető részévé válik, és nem csupán egy kiegészítő technológia lesz. Az olyan technológiák, mint a gépi tanulás és a mélytanulás, lehetővé teszik, hogy a SCADA rendszerek még hatékonyabban reagáljanak a valós idejű változásokra, dinamikusan optimalizálva a folyamatokat és proaktívan kezeljék a karbantartási feladatokat, csökkentve az állásidőt és a költségeket.

A jövőbeni fejlesztések várhatóan a SCADA rendszerek fenntarthatóságára is fókuszálnak. Az AI alkalmazása lehetőséget kínál az energiahatékonyság növelésére és a környezeti hatások minimalizálására. Például az AI-t használó SCADA rendszerek képesek lesznek optimalizálni az energiafelhasználást, összehangolva a termelési igényeket a rendelkezésre álló erőforrásokkal, így hozzájárulva a zöldebb, fenntarthatóbb ipari folyamatokhoz.

Záró gondolatok

A mesterséges intelligencia integrációja a SCADA rendszerekbe óriási lehetőségeket kínál az ipari folyamatok hatékonyságának és biztonságának növelésére. Az AI-alapú prediktív karbantartás, energiahatékonyság optimalizálása és a kibervédelmi megoldások mind olyan területek, ahol az intelligens rendszerek képesek forradalmasítani a hagyományos SCADA rendszereket. Ugyanakkor fontos megjegyezni, hogy ezek az új technológiák új kihívásokat is hoznak, különösen a biztonság és az adatok minősége terén.

Ahogy a technológia tovább fejlődik, várható, hogy a mesterséges intelligencia egyre mélyebb szerepet kap a SCADA rendszerekben, lehetővé téve még intelligensebb, fenntarthatóbb és megbízhatóbb ipari folyamatokat. A jövőben az AI nem csupán egy eszköz lesz a SCADA rendszerek számára, hanem egy nélkülözhetetlen része a modern ipari automatizálásnak.

Források:

Segíthetünk?

Vegye fel velünk a kapcsolatot!