Cum este viitorul producției de electronice condus de automatizare, învățare automată și blockchain

Industria 4.0 se bazează pe automatizarea inteligentă a producției de electronice. Automatizarea tot mai capabilă este pretutindeni, de la periferie la cloud, în senzori, roboți și coboți, controlere logice programabile (PLC) și alte echipamente. Producția de plăcuțe de semiconductori, circuite integrate, componente pasive, ambalaje și sisteme electronice pentru aplicații de consum, energie verde, automobile, medicale, industriale, militare/aerospațiale și altele depinde de automatizarea inteligentă. Sistemele unificate de execuție a producției (MES) asigură monitorizarea, controlul, urmărirea și documentarea în timp real a întregului lanț de producție, de la materiile prime la produsele finite.

Sistemele automatizate cibernetice-fizice din Industria 4.0 depășesc activitățile de producție tradiționale și se bazează pe diferite forme de învățare automată (ML), de la învățarea profundă prin consolidare în cloud până la tinyML la periferie, pentru o producție flexibilă, îmbunătățire continuă și o calitate ridicată constantă. Numărul straturilor de conectivitate este în creștere, iar combinația dintre edge computing, Internetul industrial al lucrurilor (IIoT) și cloud computing sporește provocările legate de securitatea cibernetică. Blockchainul a intrat recent în peisaj pentru gestionarea completă și sigură a lanțului de aprovizionare.

Acest articol analizează principalele tendințe de automatizare în producția de electronice, inclusiv straturile tot mai mari de conectivitate, nevoia tot mai mare de securitate cibernetică, implementările specializate ale învățării automate care sunt implementate și modul în care trasabilitatea și MES sprijină măsurătorile și analizele de producție în timp real. Pe parcurs, se trec în revistă unele dintre tehnologiile necesare pentru a realiza pe deplin promisiunea Industriei 4.0 de personalizare în masă cu o calitate ridicată și costuri reduse, inclusiv modul în care Dig-Key susține nevoile proiectanților de sisteme de automatizare cu o gamă largă de soluții. Articolul se încheie cu o privire asupra modului în care blockchainul este utilizat pentru a implementa sisteme de gestionare a lanțului de aprovizionare cu un grad foarte mare de securitate la nivelul întregii întreprinderi.

Creșterea nivelurilor de conectivitate

IIoT în industria 4.0 include mai multe straturi de rețea prin cablu și wireless pentru rețele de senzori, roboți mobili autonomi (AMR) și alte sisteme. De exemplu, IO-Link a fost dezvoltat pentru a oferi o conexiune simplificată de rețea prin cablu pentru numărul masiv de senzori, actuatoare, indicatori și alte dispozitive periferice tradiționale neconectate anterior la rețele de nivel superior, cum ar fi Ethernet IP, Modbus TCP/IP și PROFINET. Cu IO-Link, intrările și ieșirile (IO-urile) acestor dispozitive sunt capturate și convertite în protocolul IO-Link pentru conectivitate serială, care este definit în IEC 61131-9 cu un singur cablu neecranat cu 4 sau 5 fire definit în IEC 60974-5-2 (Figura 1). Pe lângă faptul că oferă un nou nivel de rețea pentru a capta informații mai granulare despre procesele din fabrică, IO-Link sprijină implementarea rapidă și configurarea, monitorizarea și diagnosticarea de la distanță a dispozitivelor conectate pentru a sprijini schimbările de linie și de proces necesare pentru personalizarea în masă în fabricile din Industria 4.0.

Figura 1: IO-Link poate fi utilizat pentru a conecta senzori și alte dispozitive care utilizează diverse interfețe la rețele Ethernet, PROFINET sau Modbus. (Sursa imaginii: Banner Engineering)

Dispozitivele IIoT wireless, de la senzori la roboți, contribuie, de asemenea, la creșterea straturilor de rețea. În fabricile moderne se utilizează diverse protocoale wireless, inclusiv Wi-Fi, 5G, LTE și altele. De exemplu, AMR-urile utilizează o combinație de senzori integrați și conectivitate Wi-Fi pentru a înțelege mediul înconjurător, a identifica posibilele obstacole și a se deplasa în siguranță și eficient dintr-un loc în altul. Roboții colaborativi (coboți) sunt concepuți să lucreze cu oamenii pentru a îmbunătăți eficiența operațională și necesită adesea conectivitate wireless. În unele cazuri, AMR-urile mută coboții de la o sarcină la alta, în funcție de necesități (Figura 2).

Figura 2: Un AMR (jos) poate naviga dintr-un loc în altul folosind o combinație de senzori integrați și conectivitate wireless și poate ridica și muta un cobot (sus) la un nou post de lucru. (Sursa imaginii: Omron)

Pericole cibernetice tot mai mari

Creșterea numărului de straturi în rețelele industriale, combinată cu explozia numărului de dispozitive conectate, duce la un număr tot mai mare de vectori de amenințări la adresa securității și creșterea pericolelor cibernetice. Au fost elaborate mai multe standarde și metodologii de securitate industriale și specifice IoT, inclusiv Comisia Electrotehnică Internațională (IEC) 62443 și Standardul de evaluare a securității pentru platforma IoT (SESIP).

IEC 62443 este o serie de standarde elaborate de Comitetul 99 al Societății Internaționale de Automatizare (ISA) și aprobate de IEC. IEC 62443 este o serie de standarde de peste 800 de pagini pentru Sistemele de automatizare și control industrial (IACS), împărțite în 14 subsecțiuni și patru niveluri (Figura 3). Secțiunile cheie care definesc dezvoltarea produsului și cerințele de securitate pentru componente sunt:

• IEC 62443-4-1: Cerințe privind ciclul de viață pentru dezvoltarea securității produselor – definește un ciclu de viață pentru dezvoltarea produselor sigure, inclusiv definirea cerințelor inițiale, proiectarea și implementarea sigură, verificarea și validarea, gestionarea defectelor și a corecțiilor și sfârșitul ciclului de viață.
• IEC 62443-4-2: Securitatea pentru sistemele de automatizare și control industrial: Cerințe tehnice de securitate pentru componentele IACS – specifică capacitățile de securitate care permit unei componente să atenueze amenințările pentru un anumit nivel de securitate.

Figura 3: IEC 62443 este un set cuprinzător de standarde de securitate IACS. (Sursa imaginii: IEC)

SESIP este publicat de GlobalPlatform și definește o structură comună pentru evaluarea securității produselor conectate și abordează provocările specifice IoT în materie de conformitate, securitate, confidențialitate și scalabilitate. SESIP oferă definiții clare ale funcționalității de securitate pentru componente și platforme sub forma unor cerințe funcționale de securitate (SFR). De asemenea, acesta oferă parametri de rezistență care măsoară rezistența împotriva atacurilor sub forma unor „niveluri” SESIP de la 1 la 5, unde 1 reprezintă auto-certificarea și 5 corespunde unor teste extinse și certificării de către o terță parte.

Învățarea automată de la cloud la periferie

Învățarea automată (ML) este un factor cheie al automatizării inteligente, care sprijină îmbunătățirea continuă a proceselor și produsele de înaltă calitate. Utilizarea rețelelor neuronale este o tehnică ML bine stabilită în Industria 4.0. Aceasta începe să fie completată cu învățarea profundă prin consolidare în cloud. Învățarea profundă prin consolidare adaugă un cadru de algoritmi orientați spre obiective la un nucleu de rețea neuronală. Inițial, învățarea prin consolidare era limitată la medii repetabile, cum ar fi jocurile; astăzi, algoritmii pot funcționa în medii mai ambigue din lumea reală. În viitor, implementările avansate ale învățării prin consolidare ar putea atinge inteligența artificială generală.

ML nu se află doar în cloud; se extinde la nivelul fabricii și până la periferie. Sloturile de expansiune din PC-urile industriale și din controlerele programabile din fabrică găzduiesc din ce în ce mai multe plăci de accelerare ML și AI pentru controlul inteligent al proceselor.

Tiny machine learning (tinyML) este optimizat pentru implementarea în aplicații cu consum redus de energie. tinyML se utilizează tot mai des în aplicațiile cu senzori. Un exemplu de aplicație a tinyML este analiza senzorilor IIoT în dispozitive periferice alimentate de baterii sau prin captarea energiei. Arduino oferă un kit Tiny Machine Learning care include o placă Arduino Nano 33 BLE Sense care conține un MCU și o varietate de senzori care pot monitoriza mișcarea, accelerația, rotația, sunetele, gesturile, proximitatea, culoarea, intensitatea luminii și mișcarea (Figura 4). De asemenea, sunt incluse un modul de cameră OV7675 și un scut Arduino. Unitatea MCU integrată poate implementa rețele neuronale profunde bazate pe cadrul de învățare profundă open-source TensorFlow Lite pentru inferența la nivelul dispozitivului.

Figura 4: Kitul Tiny Machine Learning de la Arduino este conceput pentru dezvoltarea de aplicații pentru senzorii IIoT. (Sursa imaginii: DigiKey)

Măsurători și analize în timp real

Măsurătorile și analizele în timp real sunt aspecte esențiale ale automatizării inteligente. Trasabilitatea 4.0 combină vizibilitatea produsului, vizibilitatea lanțului de aprovizionare și vizibilitatea articolelor de linie din generațiile anterioare de trasabilitate și oferă un istoric complet al tuturor aspectelor unui produs. În plus, acesta include toți parametrii utilajelor și ai procesului și sprijină indicatorii de eficiență generală a echipamentului (OEE) care optimizează procesele de fabricație (Figura 5).

Figura 5: Trasabilitatea 4.0 este o implementare cuprinzătoare care susține diversele cerințe ale operațiunilor din Industria 4.0. (Sursa imaginii: Omron)

Trasabilitatea este vitală în multe industrii, de la producția de dispozitive medicale la industria auto și aerospațială. În cazul dispozitivelor medicale, cerințele de reglementare impun o urmărire și o trasabilitate extinse. Automobilele și sistemele aerospațiale pot avea zeci de mii de piese de urmărit. Nu este vorba doar de istoricul pieselor; trasabilitatea include urmărirea dimensionării și toleranței geometrice a pieselor individuale (GD&T). GD&T permite fabricarea de precizie și instalarea pieselor pe baza valorilor GD&T exacte ale acestora, sprijinind ansamblurile de înaltă precizie pentru industrii precum cea aerospațială și auto.

Trasabilitatea poate îmbunătăți acuratețea și eficiența implementării rechemării produselor. Aceasta permite producătorului să identifice toate produsele afectate și furnizorul sau furnizorii de componente defecte.

Acțiunile corective și preventive pot fi accelerate prin utilizarea trasabilității. La fel ca în cazul rechemărilor de produse, cunoașterea provenienței complete a produselor le permite producătorilor să vizeze și să programeze în mod eficient activitățile de service și de întreținere pentru produse pe teren.

Trasabilitatea și MES

Implementările MES unificate care încorporează trasabilitatea pot produce o bază de date în care se pot face căutări în toate informațiile legate de produsele individuale, inclusiv proiectele planificate și rezultatele obținute în urma construcției. De exemplu, trasabilitatea este utilizată pentru a urmări componentele și materialele individuale pe măsură ce acestea sosesc, inclusiv datele privind testele de calitate la intrare, locația fabricii furnizoare și așa mai departe, înainte de începerea producției. MES verifică aceste informații pe baza proiectului planificat și le introduce în bazele de date privind operațiunile de dotare și lucrările în curs de execuție.

Datele de trasabilitate furnizate de IIoT combinate cu MES sprijină personalizarea în masă a produselor în Industria 4.0. MES permite ca materialele, procesele și alte resurse potrivite să se afle la locul potrivit pentru a asigura un cost de producție cât mai mic și un rezultat de cea mai bună calitate. De asemenea, MES și trasabilitatea pot combina și demonstra conformitatea cu reglementările guvernamentale și pot face ca datele să fie ușor accesibile auditorilor sau altor persoane, după cum este necesar.

Blockchain

Un blockchain este un sistem descentralizat sau distribuit de registre digitale pentru înregistrarea tranzacțiilor între mai multe părți într-un mod inviolabil și verificabil. Orice tranzacție în care încrederea este importantă, cum ar fi gestionarea lanțului de aprovizionare, reprezintă o utilizare potențială a blockchainului. Într-un lanț de aprovizionare cu mulți participanți, blockchainul poate îmbunătăți eficiența tranzacțiilor și poate face ca acestea să fie verificabile și inviolabile. Două exemple de beneficii ale utilizării blockchainului în activitățile din lanțul de aprovizionare includ:

Înlocuirea proceselor manuale. Procesele manuale pe suport de hârtie care se bazează pe semnături sau alte forme de verificare fizică pot fi îmbunătățite cu ajutorul blockchainului. Limitarea constă în faptul că universul participanților la registrul de evidență trebuie să fie finit și ușor de identificat. O companie de livrări cu o bază de date în continuă schimbare, cu clienți necunoscuți, poate să nu fie un bun candidat pentru blockchain. O operațiune de producție cu un grup de furnizori de încredere finit și care se schimbă lent este un bun candidat.

Consolidarea trasabilității. Blockchainul poate fi un instrument bun pentru îmbunătățirea transparenței lanțului de aprovizionare și pentru a satisface cerințele tot mai mari de reglementare și de informare a consumatorilor. De exemplu, blockchainul poate sprijini Legea privind lanțul de aprovizionare și securitatea medicamentelor și mandatul privind identificatorul unic al dispozitivului din partea Administrației americane pentru alimente și medicamente. În industria automobilelor și în alte industrii, furnizorii din întregul lanț de aprovizionare pot fi implicați în implementarea rechemărilor, iar blockchainul poate oferi un bun instrument pentru punerea în aplicare a Ghidului de trasabilitate publicat de Automotive Industry Action Group.

Rezumat

Automatizarea inteligentă care stă la baza Industriei 4.0 se bazează pe numeroase tehnologii pentru implementarea sa, inclusiv pe un număr tot mai mare de straturi de rețea cu conectivitate prin cablu și fără fir, care generează amenințări tot mai complexe la adresa securității cibernetice. În plus, învățarea automată este implementată de la periferie la cloud pentru a sprijini măsurătorile și analizele în timp real, inclusiv trasabilitatea și MES unificat. În cele din urmă, tehnologia blockchainului este introdusă pentru a sprijini bazele de date inviolabile și verificabile.