Internet Industriel des Objets IIOT : Génie d'usine | Un aperçu de l'IoT industriel, de la périphérie au cloud

À l'heure actuelle, la plupart des personnes travaillant dans un rôle impliquant l'automatisation industrielle ont entendu parler de la transformation numérique, de l'Internet des objets (IoT) et de l'IoT industriel (IIoT). Ces initiatives impliquent des appareils toujours plus intelligents installés progressivement plus près du «bord», peut-être connectés à un «nuage» Internet, ou même connectés via quelque chose appelé le «brouillard». Même si nous consolidons ces termes sous l'égide de l'IIoT, pour la plupart des gens, une question simple demeure: quel est l'objectif de l'IIoT?
En termes simples, les utilisateurs finaux souhaiteraient que l'IIoT crée un système cohérent d'appareils et d'applications capables de partager des données de manière transparente entre les machines, les sites et l'entreprise pour les aider à optimiser la production et à découvrir de nouvelles opportunités de réduction des coûts.
Cela a toujours été un objectif de l'automatisation industrielle, mais les architectures traditionnelles de technologie opérationnelle (OT) sont médiocres à l'échelle, à un prix prohibitif et nécessitent une configuration et un support complexes. Alors qu'est-ce qui change?
Tout comme les technologies matérielles et logicielles grand public ont évolué pour améliorer la facilité d'utilisation et la connectivité, les produits et méthodes industriels suivent la même tendance en adoptant les capacités des technologies de l'information (TI). Cet article explique comment une architecture globale plus distribuée permet la connectivité du terrain au cloud pour les capteurs et actionneurs, ainsi que pour les systèmes d'entrée / sortie (E / S) et les contrôleurs qui leur sont liés.
Monter et descendre l'architecture
Les architectures classiques d'automatisation industrielle abordent généralement le traitement des données d'un point de vue hiérarchique. Une bonne caractéristique de cette hiérarchie est la clarté qu'elle fournit en ce qui concerne l'origine, le stockage, le traitement et la livraison des données. Cependant, la tâche de transporter des données et de les traiter dans leur contexte est souvent assez difficile car de nombreuses couches d'équipements sont nécessaires pour connecter les appareils et les applications.
Le niveau le plus bas d'une architecture d'automatisation est généralement considéré comme les dispositifs physiques résidant sur les équipements de processus et de machines: capteurs, actionneurs de vannes, démarreurs de moteur, etc. Ceux-ci sont connectés aux points d'E / S des automates programmables (API) du système de contrôle et des interfaces homme-machine (IHM). Les API et les IHM sont bien adaptés au contrôle et à la visualisation locaux, mais moins utiles pour les calculs et le traitement avancés. Heureusement, en utilisant des protocoles de communication industriels, ils peuvent envoyer des données vers des systèmes de contrôle de supervision et d'acquisition de données (SCADA) en amont où elles pourraient être historisées et mises à la disposition des logiciels analytiques au niveau de l'entreprise. Cependant, le partage de données au sein de systèmes multifournisseurs nécessite souvent un middleware supplémentaire tel qu'un serveur OPC.
Un système d'exécution de fabrication (MES) et un logiciel de planification des ressources d'entreprise (ERP) plus avancés résident également à des niveaux plus élevés de l'architecture, hébergés sur des PC ou des serveurs sur site ou dans le cloud, où le cloud est défini comme fournissant une grande échelle , informatique et stockage partagés sur Internet. Les informations brutes remontent généralement à des niveaux supérieurs pour être analysées et utilisées pour optimiser les opérations.
L'évolution de la dernière décennie modifie considérablement cette hiérarchie traditionnelle, l'aplanit et la simplifie dans une large mesure.
Bordure étendue, brouillard et nuage
La capacité informatique et la bande passante réseau étaient auparavant beaucoup moins disponibles. Chaque étape de la hiérarchie d'un capteur câblé de base à des systèmes de cloud computing était nécessaire pour accéder à de plus grandes ressources informatiques et capacités de mise en réseau (figure 1).
Figure 1: Les méthodes traditionnelles d'acquisition de données impliquent la complexité de configurer et de maintenir de nombreuses couches dans une hiérarchie de matériel et de logiciel. Courtoisie: Opto 22
Aujourd'hui, la relation a changé parce que les capteurs et autres périphériques périphériques sont bien plus performants, certains d'entre eux comprenant des capacités de traitement et de communication similaires à un PC. Chaque appareil peut être plus performant en tant qu'homologue, au lieu d'agir dans un rôle passif d'écoute et de réponse. Par conséquent, l'architecture évolue pour devenir plus plate et plus distribuée (figure 2).
La périphérie est toujours une source critique de données, et le cloud est toujours une ressource précieuse pour l'informatique lourde. Cependant, les ressources intermédiaires, en particulier au niveau du site, deviennent un mélange d'appareils générateurs de données et d'infrastructures de traitement des données. Ce terrain d'entente flou mérite le nom de «brouillard» car il s'apparente à un «nuage» répandu, omniprésent et de poids moyen.
Figure 2: Les périphériques de périphérie modernes, tels que l'Opto 22 groov RIO, aplatissent et simplifient l'architecture requise pour connecter les signaux d'E / S de terrain aux applications commerciales et de contrôle. Courtoisie: Opto 22
Outre l'avancement de la technologie, de nombreux autres facteurs poussent ce passage à une architecture plus plate. La motivation la plus simple est d'équilibrer la demande en informatique et en réseau entre les systèmes de périphérie et de niveau supérieur. Edge computing déloge le traitement central, préserve la fidélité des données, améliore la réactivité locale et augmente l'efficacité du transfert de données vers le cloud.
En fin de compte, cependant, cette nouvelle architecture de périphérie à cloud dépend de la présence de nouvelles options en périphérie pour acquérir et traiter les données de terrain.
Les E / S distribuées évoluent
Les données de champ peuvent être des points d'E / S bruts connectés au bord ou des valeurs de calcul dérivées. Quoi qu'il en soit, le problème avec les architectures traditionnelles est la quantité de travail qu'il faut pour concevoir, connecter physiquement, configurer, cartographier numériquement, communiquer, puis maintenir ces points de données. L'ajout d'un seul point à une date ultérieure peut nécessiter de revoir toutes ces étapes. Pour créer des systèmes distribués plus évolutifs, certains fournisseurs permettent de contourner ces couches entre le monde réel et les systèmes d'analyse de niveau intermédiaire ou supérieur.
Le matériel d'E / S classique, par exemple, n'est pas très intelligent et doit être maîtrisé par un contrôleur ou un système de supervision. Mais avec une puissance de calcul suffisante, tous les logiciels nécessaires pour permettre les communications peuvent être intégrés directement dans un périphérique d'E / S. Au lieu d'exiger qu'un moteur de contrôle configure et communique les données d'E / S à des niveaux supérieurs, les périphériques d'E / S peuvent transmettre eux-mêmes des informations.
Ce type de traitement de données de pointe devient également possible en raison de la prolifération des outils IIoT ces dernières années, par exemple:

MQTT avec Sparkplug B: un protocole de communication de publication / abonnement léger et sécurisé conçu pour les communications de machine à machine avec une charge utile de données conçue pour les applications industrielles critiques
OPC UA: spécification OPC indépendante de la plate-forme, utile pour la communication de machine à machine avec les périphériques hérités
Node-RED: langage de programmation IoT open source à faible code pour gérer le transfert de données à travers de nombreux protocoles et API Web.

Combinées à des protocoles informatiques standard tels que VPN et DHCP pour une connexion à distance sécurisée et un adressage automatique, ces technologies donnent au matériel d'E / S d'aujourd'hui la capacité d'agir en tant que participants de première classe dans un système distribué, plutôt que de nécessiter des couches de middleware de support (Figure 3) .
Figure 3: les appareils modernes tirent parti de l'informatique de pointe pour permettre une intégration directe des E / S au cloud. Courtoisie: Opto 22
Un autre obstacle à l'évolutivité des systèmes IIoT basés sur du matériel d'E / S classique est le travail requis pour fournir l'alimentation, les connexions réseau et les bons types de modules d'E / S. Pour résoudre ces problèmes, les fournisseurs profitent des nouvelles technologies pour rendre les E / S distantes distribuées plus réalisables.
Un exemple est la capacité d'alimentation par Ethernet (PoE), qui utilise un câble réseau pour fournir simultanément une alimentation basse tension et une connectivité réseau. Lorsque PoE est intégré dans un périphérique d'E / S distant, il peut même fournir une alimentation en boucle d'E / S, simplifiant la conception du panneau électrique et économisant de l'argent sur des composants et du travail supplémentaires.
Pour permettre aux concepteurs de spécifier plus facilement les bons types d'interface d'E / S, certains nouveaux périphériques d'E / S incluent également des options de configuration plus flexibles, comme les canaux d'E / S à signaux mixtes. Ceux-ci offrent de nombreuses options pour mélanger et assortir les types de signaux d'E / S selon les besoins sur un seul appareil, réduisant ainsi le travail d'ingénierie frontal et la gestion des pièces de rechange.
La combinaison de ces fonctionnalités au sein des périphériques d'E / S distribuées permet aux implémenteurs d'ajouter facilement des points d'E / S partout où ils sont nécessaires, en commençant par quelques points et en augmentant autant que nécessaire à tout moment. Les besoins de câblage sont minimisés, tant que l'infrastructure réseau est accessible.
Pour un contrôle et un calcul plus complets, bien entendu, un nombre illimité de contrôleurs de périphérie peut également être intégré. La combinaison d'E / S de périphérie et de contrôle de périphérie conduit à une nouvelle architecture de données distribuées.
Options d'architecture
Alors, quelles nouvelles possibilités architecturales sont disponibles pour les concepteurs d'automatisation industrielle utilisant les E / S distribuées modernes et l'informatique de périphérie? La hiérarchie logique est aplatie même au fur et à mesure que la répartition géographique est étendue, les périphériques périphériques rendant les données locales directement disponibles pour les ressources informatiques situées à la périphérie ou à des niveaux organisationnels supérieurs (figure 4).
Figure 4: Les contrôleurs Edge et les E / S Edge permettent de nouvelles architectures d'informations dans lesquelles les appareils peuvent partager des données localement et à travers l'organisation, via Edge, Fog et Cloud: 1) Infrastructure partagée privée avec traitement de données Edge 2) Intégration d'automate hérité avec Edge contrôleur en tant que passerelle IoT 3) réseau d'E / S direct vers cloud 4) infrastructure MQTT plusieurs à plusieurs régionale. Courtoisie: Opto 22
Voici quelques exemples de nouvelles architectures d'information qui deviennent possibles pour une utilisation dans des endroits comme les installations commerciales, les campus, les laboratoires et les installations industrielles:
Infrastructure multisite partagée: lorsque les signaux de terrain sont distribués sur de grandes zones géographiques ou sur plusieurs sites, les périphériques périphériques peuvent faciliter la transmission de données vers des applications et des bases de données en réseau, améliorant l'efficacité et la sécurité de l'infrastructure locale ou remplaçant un middleware à haute maintenance tel que les PC Windows.
Intégration de sites contaminés: les E / S Edge peuvent former une structure de traitement de données de base pour les E / S d'équipements existants dans les sites contaminés et fonctionner en combinaison avec des contrôleurs de périphérie et des passerelles plus puissants utilisant OPC UA pour intégrer les données des RTU, API et PAC hérités. Cette approche améliore la sécurité et la connectivité sans interférer avec les systèmes de contrôle existants.
Intégration directe du champ au cloud: les ingénieurs peuvent concevoir des réseaux de traitement de données simples et plats en utilisant uniquement des périphériques d'E / S périphériques (sans contrôleurs ni passerelles), en les étendant au besoin pour surveiller des signaux de terrain supplémentaires. Un système d'E / S distribué comme celui-ci peut traiter et signaler des données directement aux systèmes de supervision basés sur le cloud, aux bases de données de maintenance prédictive ou aux serveurs MQTT.
Distribution de données plusieurs à plusieurs: les périphériques Edge avec des clients MQTT intégrés peuvent publier des données de terrain directement sur un serveur MQTT partagé ou un groupe de serveurs MQTT redondants situés partout où le réseau atteint: sur site, dans le cloud ou dans le cadre de ressources informatiques régionales de brouillard . Le serveur peut ensuite partager ces données avec un nombre illimité de clients réseau intéressés dans l'organisation, y compris des systèmes de contrôle, des services Web et d'autres périphériques périphériques.
Connectivité transparente
La connectivité transparente est désormais une réalité grâce aux technologies qui rendent possible l'échange de données omniprésent. De nouveaux produits matériels et logiciels permettent l'interconnectivité entre les sites physiques sur le terrain, dans la salle de contrôle locale, au front office, dans toutes les régions géographiques et jusqu'aux centres de données mondiaux.
Les E / S de périphérie distribuées, l'informatique de périphérie et les technologies de mise en réseau associées prennent en charge le transfert de données à travers les portions de périphérie, de brouillard et de cloud d'une architecture industrielle. Les utilisateurs finaux peuvent effacer les anciennes frontières entre les domaines IT et OT et obtenir les données dont ils ont besoin pour optimiser les opérations.

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