Hvordan automatisering, maskinlæring og blockchain styrer fremtiden for elektronikproduktion

Industri 4.0 er baseret på intelligent automatisering til fremstilling af elektronik. Automatisering er i stigende grad til stede overalt, fra edge'en til cloud'en, i sensorer, robotter og cobots, PLC'er (programmable logic controllers) og andet udstyr. Halvleder-wafers, integrerede kredsløb, passive komponenter, emballering og elektroniske systemer til forbrugere, grøn energi, biler, medicin, industri, militær/luftfart og andre applikationer er afhængige af intelligent automatisering i deres produktion. Ensartede MES-systemer (Manufacturing Execution Systems) giver overvågning, kontrol, sporing og dokumentation i realtid af hele produktionskæden fra råmaterialer til færdige varer.

De cyber-fysiske automatiserede systemer i Industri 4.0 rækker ud over traditionelle produktionsaktiviteter og er afhængige af forskellige former for maskinlæring (ML), lige fra dyb forstærkende læring i cloud'en til tinyML på edge'en for at opnå fleksibel produktion, løbende forbedringer og konstant høj kvalitet. Antallet af forbindelseslag er stigende, og kombinationen af edge computing, Industrial Internet of Things (IIoT) og cloud-computing øger udfordringerne i forbindelse med cybersikkerhed. Blockchain er for nylig kommet ind i billedet med henblik på omfattende og sikker styring af forsyningskæden.

Denne artikel ser på de vigtigste automatiseringstendenser inden for elektronikproduktion, herunder de stigende lag af tilslutningsmuligheder, det stigende behov for cybersikkerhed, de specialiserede implementeringer af ML, der anvendes, og hvordan sporbarhed og MES understøtter realtidsproduktionsmålinger og -analyser. Undervejs gennemgår vi nogle af de teknologier, der er nødvendige for fuldt ud at indfri løftet om Industri 4.0 om massetilpasning med høj kvalitet og lave omkostninger, herunder hvordan Dig-Key understøtter behovene hos designere af automatiseringssystemer med en bred vifte af løsninger. Den afsluttes med et kig på, hvordan blockchain bruges til at implementere meget sikre systemer til styring af forsyningskæden i hele virksomheden.

Flere lag af konnektivitet

IIoT i industri 4.0 omfatter flere kablede og trådløse netværkslag til sensornetværk, autonome mobile robotter (AMR) og andre systemer. IO-Link blev f.eks. udviklet for at give en forenklet kabelbaseret netværksforbindelse til det enorme antal sensorer, aktuatorer, indikatorer og andre tidligere ikke-forbundne ældre edge-enheder til netværk på højere niveau som Ethernet IP, Modbus TCP/IP og PROFINET. Med IO-Link opfanges og konverteres disse enheders ind- og udgange (IO'er) til IO-Link-protokollen for seriel tilslutning defineret i IEC 61131-9 med et enkelt 4- eller 5-trådigt ubeskyttet kabel defineret i IEC 60974-5-2 (figur 1). Ud over at levere et nyt netværkslag til at indsamle mere granulære oplysninger om fabriksprocesser understøtter IO-Link hurtig implementering og fjernkonfiguration, overvågning og diagnosticering af tilsluttede enheder for at understøtte linje- og procesændringer, der er nødvendige for massetilpasning i industri 4.0-fabrikker.

Figur 1: IO-Link kan bruges til at forbinde sensorer og andre enheder med forskellige grænseflader til Ethernet-, PROFINET- eller Modbus-netværk. (Billedkilde: Banner Engineering)

Trådløse IIoT-enheder, fra sensorer til robotter, bidrager også til de voksende netværkslag. Der anvendes forskellige trådløse protokoller, herunder Wi-Fi, 5G, LTE og andre, i moderne fabrikker. AMR'er bruger f.eks. en kombination af indbyggede sensorer og Wi-Fi-forbindelse til at forstå deres omgivelser, identificere mulige forhindringer og bevæge sig sikkert og effektivt fra sted til sted. Samarbejdsrobotter (cobots) er designet til at arbejde sammen med mennesker for at forbedre den operationelle effektivitet og kræver ofte trådløs forbindelse. I nogle tilfælde flytter AMR'er cobots fra opgave til opgave efter behov (figur 2).

Figur 2: En AMR (nederst) kan navigere fra sted til sted ved hjælp af en kombination af indbyggede sensorer og trådløse forbindelser og samle og flytte en cubit (øverst) til en ny arbejdsstation. (Billedkilde: Omron)

Stigende cyberfarer

De stigende lag i industrielle netværk kombineret med det eksplosivt stigende antal tilsluttede enheder resulterer i et stigende antal sikkerhedstrussels-vektorer og stigende cyberfarer. Der er blevet udviklet adskillige industrielle og IoT-specifikke sikkerhedsstandarder og metoder, herunder International Electrotechnical Commission (IEC) 62443 og Security Evaluation Standard for IoT Platform (SESIP).

IEC 62443 er en række standarder, der er udviklet af ISA 99-udvalget (International Society of Automation) og godkendt af IEC. IEC 62443 er en serie på over 800 sider af standarder for industrielle automatiserings- og kontrolsystemer (IACS) i 14 underafsnit og fire niveauer (figur 3). De vigtigste afsnit, der definerer produktudviklingen og sikkerhedskravene til komponenterne, er:

• IEC 62443-4-1: Krav til produktsikkerhedsudviklingslivscyklus definerer en sikker produktudviklingslivscyklus, herunder indledende kravdefinition, sikker konstruktion og implementering, verifikation og validering, fejl- og patchhåndtering og afslutning af levetiden.
• IEC 62443-4-2: Sikkerhed for industrielle automatiserings- og kontrolsystemer: Tekniske sikkerhedskrav til IACS-komponenter specificerer sikkerhedsfunktioner, der gør det muligt for en komponent at afbøde trusler for et givet sikkerhedsniveau.

Figur 3: IEC 62443 er et omfattende sæt af IACS-sikkerhedsstandarder. (Billedkilde: IEC)

SESIP offentliggøres af GlobalPlatform og definerer en fælles struktur til evaluering af sikkerheden af forbundne produkter og behandler IoT-specifikke udfordringer med hensyn til overholdelse, sikkerhed, privatlivets fred og skalerbarhed. SESIP indeholder klare definitioner af sikkerhedsfunktionaliteten på komponenter og platforme i form af sikkerhedsfunktionskrav (SFR). Den indeholder også styrkeniveauer, der måler robusthed over for angreb i form af SESIP-"niveauer" fra 1 til 5, hvor 1 svarer til selvcertificering og 5 svarer til omfattende testning og certificering fra tredjepart.

ML fra cloud'en til edge'en

ML er en vigtig forudsætning for intelligent automatisering, der understøtter løbende procesforbedringer og produkter af høj kvalitet. Brugen af neurale netværk er en veletableret ML-teknik inden for industri 4.0. Det er begyndt at blive suppleret med dyb forstærkende læring i cloud'en. Deep Reinforcement Learning tilføjer en ramme af målorienterede algoritmer til et neuralt netværks kerne. Oprindeligt var forstærkende læring begrænset til gentagelige miljøer som f.eks. spil; i dag kan algoritmer fungere i mere tvetydige miljøer i den virkelige verden. I fremtiden kan avancerede implementeringer af forstærket indlæring måske opnå kunstig generel intelligens.

ML er ikke kun i cloud'en; det når ud til fabriksgulvet og ud til edge'en. Udvidelsespladserne i industrielle PC'er og programmerbare controllere på fabriksgulvet er i stigende grad vært for ML- og AI-acceleratorkort til intelligent processtyring.

Tiny machine learning (tinyML) er optimeret til anvendelse i applikationer med lavt strømforbrug. Anvendelsen af tinyML i sensorapplikationer er i hastig vækst. Et eksempel på en tinyML-applikation er IIoT-sensoranalyser i edge-enheder, der drives af batterier eller energiudnyttelse. Arduino tilbyder et Tiny Machine Learning Kit, der indeholder et Arduino Nano 33 BLE Sense-kort med en MCU og en række sensorer, der kan overvåge bevægelse, acceleration, rotation, lyde, bevægelser, nærhed, farve, lysintensitet og bevægelse (figur 4). Et OV7675-kameramodul og et Arduino-skjold er også inkluderet. Den indbyggede MCU kan implementere dybe neurale netværk baseret på TensorFlow Lite open source-rammen for dyb indlæring med henblik på on-device-inferens.

Figur 4: Arduinos Tiny Machine Learning Kit er designet til udvikling af IIoT-sensorapplikationer. (Billedkilde: DigiKey)

Realtidsmålinger og -analyser

Realtidsmålinger og -analyser er vigtige aspekter af intelligent automatisering. Sporbarhed 4.0 kombinerer produktsynlighed, forsyningskædens synlighed og synlighed på enkeltposter fra tidligere generationer af sporbarhed og giver en komplet historie om alle aspekter af et produkt. Desuden omfatter den alle maskin- og procesparametre og understøtter OEE-målinger (Overall Equipment Effectiveness), der optimerer fremstillingsprocesserne (Figur 5).

Figur 5: Sporbarhed 4.0 er en omfattende implementering, der understøtter de forskellige krav i forbindelse med industri 4.0-aktiviteter. (Billedkilde: Omron)

Sporbarhed er afgørende i mange brancher, lige fra fremstilling af medicinsk udstyr til bilindustrien og luftfartsindustrien. I forbindelse med medicinsk udstyr kræver lovkrav omfattende sporing og sporbarhed. Biler og rumfartssystemer kan have titusindvis af dele, der skal spores. Det er ikke kun delhistorik. Sporbarhed omfatter sporing af geometrisk dimensionering og tolerering af individuelle dele (GD&T). GD&T muliggør præcisionsfremstilling og installation af dele baseret på deres nøjagtige GD&T-værdier, hvilket understøtter samlinger med høj præcision i industrier som luftfarts- og bilindustrien.

Sporbarhed kan forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af tilbagekaldelse af produkter. Det gør det muligt for producenten at identificere alle de berørte produkter og leverandøren eller leverandørerne af eventuelle defekte komponenter.

Korrigerende og forebyggende foranstaltninger kan fremskyndes ved hjælp af sporbarhed. Ligesom ved tilbagekaldelse af produkter gør viden om produkternes fuldstændige oprindelse det muligt for producenterne at målrette og planlægge service- og vedligeholdelsesaktiviteter for produkterne i marken på en effektiv måde.

Sporbarhed og MES

Unified MES-implementeringer, der inkorporerer sporbarhed, kan producere en søgbar database med alle oplysninger om de enkelte produkter, herunder planlagte designs og resultater som bygget. F.eks. bruges sporbarhed til at spore individuelle komponenter og materialer, når de ankommer, herunder data om kvalitetstest ved indgående levering, leveringsfabrikkens placering osv., før produktionen starter. MES verificerer disse oplysninger på baggrund af det planlagte design og indfører dem i databaser for kitting-operationer og arbejde i proces.

Sporbarhedsdata leveret af IIoT kombineret med MES understøtter massetilpasning af produkter i Industri 4.0. MES gør det muligt at få de rigtige materialer, processer og andre ressourcer til at være på det rigtige sted for at sikre de laveste produktionsomkostninger og den højeste kvalitet. MES og sporbarhed kan også kombinere og demonstrere overholdelse af offentlige bestemmelser og gøre dataene let tilgængelige for revisorer eller andre efter behov.

Blockchain

En blockchain er et decentraliseret eller distribueret digitalt hovedbogssystem til registrering af transaktioner mellem flere parter på en ufejlbarlig og verificerbar måde. Alle transaktioner, hvor tillid er vigtig, som f.eks. styring af forsyningskæden, er potentielle anvendelsesmuligheder for blockchain. I en forsyningskæde med mange deltagere kan blockchain forbedre transaktionseffektiviteten og gøre transaktionerne verificerbare og sikre mod forfalskninger. To eksempler på fordelene ved at bruge blockchain i forsyningskæden er bl.a:

Erstatning af manuelle processer. Manuelle papirbaserede processer, der er afhængige af underskrifter eller andre former for fysisk verifikation, kan potentielt forbedres ved hjælp af blockchain. Begrænsningen er, at deltagerne i hovedbogen skal være begrænsede og let identificerbare. Et leveringsfirma med en konstant skiftende database med ukendte kunder er måske ikke en god kandidat til blockchain. En produktionsvirksomhed med en begrænset og langsomt skiftende gruppe af betroede leverandører er en god kandidat.

Styrkelse af sporbarheden. Blockchain kan være et godt redskab til at forbedre gennemsigtigheden i forsyningskæden og opfylde de stigende krav til lovgivning og forbrugerinformation. For eksempel kan blockchainen understøtte loven om forsyningskæde og sikkerhed for lægemidler (Drug Supply Chain and Security Act) og mandatet om unik enhedsidentifikation fra den amerikanske Food and Drug Administration. I bilindustrien og andre industrier kan leverandører i hele forsyningskæden være involveret i gennemførelsen af tilbagekaldelser, og blockchain kan være et godt redskab til at implementere retningslinjerne for sporbarhed, som er offentliggjort af Automotive Industry Action Group.

Sammenfatning

Den intelligente automatisering, der er grundlaget for Industri 4.0, er afhængig af mange teknologier til implementering, herunder et stigende antal netværkslag med kablet og trådløs forbindelse, hvilket resulterer i stadig mere komplekse cybersikkerhedstrusler. Desuden implementeres maskinlæring fra edge'en til cloud'en for at understøtte realtidsmålinger og -analyser, herunder sporbarhed og forenet MES. Endelig indføres blockchain-teknologi til støtte for manipulationssikre og verificerbare databaser.