Bug\u00fcn bir de\u011fi\u015fiklik yaparak bilgi g\u00fcvenli\u011fi hakk\u0131nda konu\u015fmayaca\u011f\u0131z. Bunun yerine, Chelyabinsk Boru Haddeleme Tesisi\u2019ndeki (ChelPipe) end\u00fcstriyel veri analizinden bahsedece\u011fiz. Durup dururken mi? Asl\u0131nda, hay\u0131r. Buras\u0131 asl\u0131nda yeniliklerimiz i\u00e7in ba\u015fka bir uygulama alan\u0131. Bu alan, \u201cg\u00fcvenilen end\u00fcstriyel veriler\u201d olarak adland\u0131r\u0131l\u0131yor.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck i\u015fletmelerde binlerce torna tezgah\u0131 torna tezgah\u0131, t\u00fcrbin, f\u0131r\u0131n ve ba\u015fka makine \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Her biri, s\u00fcre\u00e7leri saniye saniye izleyen sens\u00f6rlerle donat\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. T\u00fcm bu end\u00fcstriyel ekipmanlar\u0131n ne kadar veri \u00fcretti\u011fini hi\u00e7 merak ettiniz mi?<\/p>\n
Uzmanlar\u0131m\u0131z merak etti ve ortalama bir kurulu\u015fta otomatikle\u015ftirilmi\u015f s\u00fcre\u00e7 kontrol sistemi (APCS) ba\u015f\u0131na 1.500 sinyal kayna\u011f\u0131 oldu\u011funu buldular. Devler i\u00e7in (\u00f6rne\u011fin, \u00fclke \u00e7ap\u0131nda bir ana petrol boru hatlar\u0131 a\u011f\u0131n\u0131 y\u00f6neten \u015firketler i\u00e7in) bu say\u0131 bir milyonu a\u015fabiliyor. Dahas\u0131, ortalama her sens\u00f6r veya kontrol\u00f6r saniyede 10 bin ila 15 bin \u00f6l\u00e7\u00fcm \u00fcretebiliyor.<\/p>\n
Bu verinin ne kadar\u0131n\u0131n kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 biliyor musun? Tabii ki bu oran, s\u00f6z konusu arac\u0131n \u00f6nemine ba\u011fl\u0131d\u0131r. Ancak kurulu\u015flar, toplad\u0131klar\u0131 t\u00fcm bilgilerin ortalama olarak %10-15\u2019inden fazlas\u0131n\u0131 g\u00f6ndermezler. Toplad\u0131klar\u0131 bilgiler, denetleyici kontrol ve veri toplama (SCADA) sistemine g\u00f6nderilir. \u00c7\u00fcnk\u00fc bu, sistemin \u00e7al\u0131\u015fabilirli\u011fini de\u011ferlendirmek i\u00e7in yeterlidir ve hi\u00e7 kimse SCADA\u2019y\u0131 a\u015f\u0131r\u0131 y\u00fcklemek istemez. Sonu\u00e7ta, veri miktar\u0131na bak\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda her bir sinyal yakla\u015f\u0131k 80 bayt kadard\u0131r.<\/p>\n
Bu nedenle, ortalama bir APCS dakikada yakla\u015f\u0131k 100 GB ham end\u00fcstriyel veri \u00fcretebilir. Bu verilerin g\u00fcnde en iyi ihtimalle onda biri kullan\u0131l\u0131r. Geri kalan %90\u2019\u0131 israf olur. \u00dcstelik bu, veri bilimcilerinin fazladan tek bir bayt i\u00e7in her \u015feyi yapabilecekleri B\u00fcy\u00fck Veri \u00e7a\u011f\u0131nda ger\u00e7ekle\u015fiyor.<\/p>\n
End\u00fcstriyel sens\u00f6rler genel olarak i\u015flem kontrol\u00fc, kaza \u00f6nleme, vb. gibi ama\u00e7larla SCADA sistemine veri iletir. Son y\u0131llarda, bu t\u00fcr veriler kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemleri ve di\u011fer veri analizi mekanizmalar\u0131 i\u00e7in de ilgi \u00e7ekici hale geldi. Ancak bu sistem ve mekanizmalar, verileri sens\u00f6rlerden de\u011fil, genellikle SCADA sisteminden topluyor.<\/p>\n
Ba\u015fka bir deyi\u015fle, \u00fcretilen t\u00fcm bilgilerin yaln\u0131zca %10\u2019unu al\u0131yorlar. Bu sistemlerin t\u00fcm verilere eri\u015fim sa\u011flad\u0131klar\u0131nda ne kadar verimli olaca\u011f\u0131n\u0131 hayal edebiliyor musunuz?<\/p>\n
A\u011f cihazlar\u0131 ve end\u00fcstriyel kontrol sistemlerine y\u00f6nelik g\u00fcvenli i\u015fletim sistemimiz KasperskyOS hakk\u0131nda daha \u00f6nce de yazm\u0131\u015ft\u0131k<\/a>. Ayr\u0131ca, i\u015fletim sistemimize dayal\u0131 bir IIoT a\u011f ge\u00e7idi geli\u015ftiren yan kurulu\u015fumuz Adaptive Production Technology<\/a>\u2018den (APROTECH) de bahsettik. Bu a\u011f ge\u00e7idini ortakla\u015fa olu\u015fturduk. \u00dcstelik sadece bir de\u011fil, iki tane daha a\u011f ge\u00e7idi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yoruz (ama bu ba\u015fka bir yaz\u0131n\u0131n konusu). APROTECH uzmanlar\u0131, ilk cihaz\u0131 uygulama s\u00fcrecinde sistemimiz i\u00e7in standart olmayan ancak harika bir kullan\u0131m alan\u0131 ke\u015ffetti.<\/p>\n 2019\u2019da a\u011f ge\u00e7idinin kullan\u0131m senaryolar\u0131n\u0131 test ettikleri s\u0131rada pilot uygulama i\u00e7in potansiyel m\u00fc\u015fterilere sunmaya ba\u015flad\u0131lar. Bu potansiyel m\u00fc\u015fterilerden biri ChelPipe\u2019d\u0131. Do\u011fal olarak, \u00f6nce bilgi g\u00fcvenli\u011fi ekibiyle g\u00f6r\u00fc\u015ft\u00fck. Ancak birdenbire ilgili m\u00fchendisler de g\u00f6r\u00fc\u015fmelere dahil oldu. Onlar\u0131n da cihaza ki\u015fisel bir ilgisi oldu\u011fu ortaya \u00e7\u0131kt\u0131.<\/p>\n Sonu\u00e7ta bu cihaz\u0131 neden geli\u015ftiriyoruz ki? Temel olarak IIoT sens\u00f6rlerinden ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bilgi toplamak ve daha sonraki i\u015flemler i\u00e7in g\u00fcvenilir bir kanaldan g\u00f6ndermek i\u00e7in. Cihaz\u0131n mimarisi, ham end\u00fcstriyel verilerin ikame edilmesinin veya \u201cileri i\u015fleme\u201d sistemleriyle u\u011fra\u015fan ve end\u00fcstriyel ekipman \u00fczerinde kontrol sahibi olan birinin riskini en aza indiriyordu.<\/p>\n ChelPipe\u2019taki m\u00fchendisler, bu t\u00fcr verileri ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak elde etme fikrine hayran kald\u0131. Bu t\u00fcr verilere bu \u015fekilde eri\u015fim sa\u011flayarak hangi fakt\u00f6rlerin di\u011fer y\u00f6nlerden e\u015fit olan ba\u015fka ko\u015fullar alt\u0131nda s\u00fcre\u00e7 g\u00f6stergelerinde de\u011fi\u015fikli\u011fe neden oldu\u011funu belirleyebilirlerdi. Bu bilgilere sahip olduklar\u0131nda, operasyonel kararlar\u0131 an\u0131nda alabilirlerdi.<\/p>\n M\u00fchendisler pilot uygulama i\u00e7in kontrol etmek istedikleri bir dizi \u00f6nemli parametre se\u00e7ti. APROTECH uzmanlar\u0131 ise ekipmanlardan telemetriyi toplay\u0131p Siemens MindSphere platformuna iletmek i\u00e7in KasperskyOS tabanl\u0131 a\u011f ge\u00e7idini yap\u0131land\u0131rd\u0131. ChelPipe\u2019\u0131n ilgisi, a\u011f ge\u00e7idinden ziyade g\u00fcvenilir end\u00fcstriyel verilerin i\u015flenmesinin sonu\u00e7lar\u0131na y\u00f6nelikti. Bu nedenle m\u00fchendisler, Siemens ve Sinimex \u015firketinden uzmanlarla birlikte \u00e7al\u0131\u015farak bu verileri toplamak, biriktirmek ve g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in u\u00e7tan uca bir dijital hizmet yaratt\u0131.<\/p>\n Ancak, m\u00fchendislik firmalar\u0131 i\u00e7in ham end\u00fcstriyel verilerin i\u015flenmesi yaln\u0131zca ba\u015flang\u0131\u00e7t\u0131. Uygulama s\u00fcrecinde bu t\u00fcr verileri g\u00fcvenilir bir kanal \u00fczerinden aktarma ve i\u015fleme kapasitesi, i\u015f analistlerinin de dikkatini \u00e7ekti. Bu verileri, \u00f6rne\u011fin ekipman birimi veya bir \u00fcretim yeri ba\u015f\u0131na marj verimini hesaplamak i\u00e7in kullanabilirlerdi. Bu alan, m\u00fchendislerin de\u011fil, genel m\u00fcd\u00fcrlerin alan\u0131yd\u0131.<\/p>\nFikri daha da geli\u015ftirmek<\/h2>\n