Slik kan automasjon, maskinlæring og blokkjede drive fremtiden for elektronikkproduksjon

Industri 4.0 er avhengig av intelligent automasjon for produksjon av elektronikk. Vi finner automasjon med stadig økende kapasitet overalt, fra inngangspunktet (edge) til skyen, i sensorer, roboter og samarbeidsroboter (cobot), programmerbare logiske styringer (PLS) og annet utstyr. Halvledersilikonskiver, integrerte kretser, passive komponenter, innkapslinger og elektroniske systemer for forbrukermarkedet, grønn energi, bilindustrien, medisin, industri, militær/luftfart og andre bruksområder, er avhengige av intelligent automasjon i produksjonen. Kombinert MES (manufacturing execution systems) gir sanntidsovervåking, -styring, -sporing og -dokumentasjon gjennom hele produksjonskjeden, fra råvarer til ferdigvarer.

De cyber-fysiske, automatiserte systemene i Industri 4.0 gjør mer enn tradisjonelle produksjonsaktiviteter og er avhengige av ulike typer maskinlæring (ML), fra dyp forsterkningslæring (deep reinforcement learning) i skyen til tinyML på inngangspunkter, for å gi fleksibel produksjon, kontinuerlig forbedring og konsekvent høy kvalitet. Antall konnektivitetslag øker, og kombinasjonen av edge computing, det industrielle tingenes Internett (IIoT) og databehandling i skyen øker utfordringene knyttet til cybersikkerhet. Blokkjede har nylig blitt aktuelt for omfattende og sikker styring av forsyningskjeden.

Denne artikkelen ser på viktige automasjonstrender innen elektronikkproduksjon, slik som de økende konnektivitetslagene, det økende behovet for cybersikkerhet, de spesialiserte implementeringene av maskinlæring (ML) som distribueres og hvordan sporbarhet og MES støtter produksjonsmåling og analyse i sanntid. Underveis gjennomgår vi noen av teknologiene som trengs for å virkeliggjøre løftet om Industri 4.0 for massetilpasning med høy kvalitet og lave kostnader, inkludert hvordan DigiKey støtter behovene til konstruktører av automasjonssystemer med et bredt utvalg av løsninger. Den avslutter med en titt på hvordan blokkjede brukes til å distribuere svært sikre systemer for leveransestyring på tvers av bedriften.

Økende lag med konnektivitet

IIoT i Industri 4.0 omfatter flere kablede og trådløse nettverkslag for sensornettverk, autonome mobile roboter (AMR – autonomous mobile robot) og andre systemer. For eksempel ble IO-Link utviklet for å gi en forenklet kablet nettverkstilkobling for det massive antallet sensorer, aktuatorer, viserinnretninger og andre eldre edge-enheter som tidligere ikke var tilkoblet, til nettverk på høyere nivå som Ethernet IP, Modbus TCP/IP og PROFINET. Med IO-Link blir inngangene og utgangene (IO-ene) til disse enhetene fanget og konvertert til IO-Link-protokollen for seriell konnektivitet, som definert i IEC 61131-9, med én enkel uskjermet kabel med fire eller fem ledere, som definert i IEC 60974-5-2 (figur 1). I tillegg til å gi et nytt nettverkslag for å innhente mer detaljert informasjon om fabrikkprosesser, støtter IO-Link rask distribusjon og ekstern konfigurasjon, overvåking og diagnostikk av tilkoblede enheter for å støtte linje- og prosessendringene som trengs for massetilpasning i Industri 4.0-fabrikker.

Figur 1: IO-Link kan brukes til å koble til sensorer og andre enheter ved hjelp av ulike grensesnitt til Ethernet-, PROFINET- eller Modbus-nettverk. (Bildekilde: Banner Engineering)

Trådløse IIoT-enheter, fra sensorer til roboter, bidrar også til de stadig flere nettverkslagene. Diverse trådløse protokoller, for eksempel Wi-Fi, 5G og LTE, brukes i moderne fabrikker. AMR-er bruker for eksempel en kombinasjon av innebygde sensorer og Wi-Fi-tilkobling for å forstå omgivelsene rundt seg, identifisere mulige hindringer og bevege seg trygt og effektivt fra sted til sted. Samarbeidsroboter (cobot) er utviklet for å samarbeide med mennesker for å forbedre driftseffektiviteten, og de krever ofte trådløs tilkobling. I noen tilfeller flytter AMR-er samarbeidsroboter fra oppgave til oppgave etter behov (figur 2).

Figur 2: En AMR (nederst) kan navigere fra sted til sted ved å bruke en kombinasjon av innebygde sensorer og trådløs konnektivitet og plukke opp og flytte en cubit (øverst) til en ny arbeidsstasjon. (Bildekilde: Omron)

Økende cyberrelaterte farer

Det økende antallet lag i industrielle nettverk, kombinert med eksplosjonen i antall tilkoblede enheter, resulterer i et voksende antall sikkerhetstrusselvektorer og stadig flere cyberrelaterte farer. Flere industrielle og IoT-spesifikke sikkerhetsstandarder og -metoder er utviklet, inkludert IEC 62443 (IEC – International Electrotechnical Commission) og SESIP (Security Evaluation Standard for IoT Platform).

IEC 62443 er en serie standarder utviklet av ISA 99-komiteen (ISA – International Society of Automation) og godkjent av IEC. IEC 62443 er en serie på over 800 sider som inneholder standarder for industrielle automasjons- og styringssystemer (IACS – Industrial Automation and Control Systems) i 14 underavsnitt og fire nivåer (figur 3). Viktige avsnitt som definerer produktutvikling og sikkerhetskrav for komponenter, er:

• IEC 62443-4-1: Livssykluskrav for produktsikkerhetsutvikling (Product Security Development Lifecycle Requirements) – definerer en sikker livssyklus for produktutvikling, som omfatter definisjon av innledende krav, sikker utførelse og implementering, verifisering og validering, håndtering av defekter og lappinger (patch) og beregnet levetid.
• IEC 62443-4-2: Sikkerhet for industrielle automasjons- og styringssystemer (Security for Industrial Automation and Control Systems): Tekniske sikkerhetskrav for IACS-komponenter – spesifiserer sikkerhetsegenskaper som gjør det mulig for en komponent å redusere trusler for et gitt sikkerhetsnivå.

Figur 3: IEC 62443 er et omfattende sett med IACS-sikkerhetsstandarder. (Bildekilde: IEC)

SESIP er utgitt av GlobalPlatform og definerer en fellesstruktur for evaluering av sikkerheten til tilkoblede produkter, og håndterer IoT-spesifikke utfordringer relatert til samsvar, sikkerhet, personvern og skalerbarhet. SESIP gir klare definisjoner av sikkerhetsfunksjonalitet på komponenter og plattformer i form av sikkerhetsfunksjonelle krav (SFR – Security Functional Requirement). Den gir også styrkemålinger som måler robusthet mot angrep i form av SESIP-nivå 1–5, der 1 er selvsertifisering og 5 tilsvarer omfattende testing og tredjepartssertifisering.

Maskinlæring (ML) fra skyen til inngangspunktet (edge)

ML er en viktig faktor for intelligent automasjon, og støtter kontinuerlige prosessforbedringer og produkter av høy kvalitet. Bruken av nevrale nettverk er en veletablert ML-teknikk innen Industri 4.0. Den er i ferd med å bli supplert med dyp forsterkningslæring (deep reinforcement learning) i skyen. Dyp forsterkningslæring legger til et rammeverk av målrettede algoritmer til en nevral nettverkskjerne. Forsterkningslæring var i begynnelsen begrenset til repeterbare miljøer som å spille spill. I dag kan algoritmer fungere i mer uklare miljøer i den virkelige verden. I fremtiden kan avanserte implementeringer med forsterkningslæring oppnå kunstig generell intelligens (AGI – artificial general intelligence).

ML er ikke bare i skyen, men strekker seg også ut på fabrikkgulvet til inngangspunktet. Utvidelsessporene i industrielle datamaskiner og programmerbare styringer på fabrikkgulv, er i økende grad vert for ML- og AI-akseleratorkort for intelligent prosesstyring.

tinyML er optimalisert for distribusjon i konstruksjoner med lavt strømforbruk. Bruken av tinyML i sensorkonstruksjoner er i stor vekst. Et eksempel på en tinyML-konstruksjon, er IIoT-sensoranalyse i edge-enheter (inngangspunktenheter) drevet av batterier eller energihøsting. Arduino tilbyr et sett som heter Tiny Machine Learning Kit, og dette inkluderer et Arduino Nano 33 BLE Sense-kort som inneholder en mikrokontroller og en rekke sensorer som kan overvåke bevegelse, akselerasjon, rotasjon, lyder, håndbevegelser, nærhet, farge og lysintensitet (figur 4). En OV7675-kameramodul og et Arduino shield-kort er også inkludert. Den integrerte mikrokontrolleren kan implementere dype nevrale nettverk basert på TensorFlow Lite-dyplæringsrammeverk med åpen kildekode for inferens på enheten.

Figur 4: Arduinos Tiny Machine Learning Kit er laget for å utvikle IIoT-sensorkonstruksjoner. (Bildekilde: DigiKey)

Sanntidsmålinger og -analyser

Målinger og analyser i sanntid er viktige aspekter ved intelligent automasjon. Sporbarhet 4.0 kombinerer produktsynlighet, synlighet i forsyningskjeden og synlighet for linjeelementer fra tidligere generasjoner av sporbarhet, og gir en fullstendig historikk for alle aspekter av et produkt. I tillegg omfatter den alle maskin- og prosessparametere og støtter generelle målinger av utstyrseffektivitet (OEE – overall equipment effectiveness) som optimaliserer produksjonsprosesser (figur 5).

Figur 5: Sporbarhet 4.0 (Traceability 4.0) er en omfattende implementering som støtter de ulike kravene til drift i Industri 4.0. (Bildekilde: Omron)

Sporbarhet er avgjørende i mange bransjer, fra produksjon av medisinsk utstyr til kjøretøy og luftfart. Når det kommer til medisinsk utstyr, krever regulatoriske krav omfattende sporing og sporbarhet. Biler og romfartssystemer kan ha titusenvis av deler å spore. Det er ikke bare delehistorikk – sporbarhet inkluderer sporing av geometrisk dimensjonering og toleranse (GD&T – geometric dimensioning and tolerancing) for enkeltdeler. GD&T muliggjør presisjonsproduksjon og -installasjon av deler basert på deres eksakte GD&T-verdier, og støtter sammensetninger med høy presisjon for industrier som luftfarts- og kjøretøyproduksjon.

Sporbarhet kan forbedre nøyaktigheten og effektiviteten rundt implementeringen av produkttilbakekall. Den gjør det mulig for produsenten å identifisere alle berørte produkter og leverandøren(e) av alle defekte komponenter.

Korrigerende og forebyggende tiltak kan akselereres ved å bruke sporbarhet. I likhet med produkttilbakekall, er det mulig for produsenter, ved å vite produktets fullstendige opprinnelse, å effektivt målrette og planlegge service- og vedlikeholdsaktiviteter for produkter i ute felten.

Sporbarhet og MES

Enhetlige MES-implementeringer med sporbarhet kan produsere en søkbar database som inneholder all informasjon knyttet til individuelle produkter, inkludert planlagte konstruksjoner og som ferdige resultater. For eksempel brukes sporbarhet til å spore individuelle komponenter og materialer når de ankommer, inkludert innkommende data fra kvalitetstester, sted for forsyningsfabrikken og så videre, før produksjonen starter. MES verifiserer denne informasjonen basert på den planlagte konstruksjonen og mater den inn i databaser for monteringsvirksomhet og pågående arbeid.

Sporbarhetsdata forsynt av IIoT kombinert med MES, støtter massetilpasning av produkter i Industri 4.0. MES gjør det mulig for de riktige materialene, prosessene og andre ressurser å være på rett sted, slik at de lavest mulige produksjonskostnadene og høyest mulige kvalitetsresultatene kan oppnås. MES og sporbarhet kan også kombinere og demonstrere samsvar med offentlige forskrifter og gjøre dataene lett tilgjengelige for revisorer eller andre etter behov.

Blokkjede

En blokkjede er et desentralisert, eller distribuert, digitalt regnskapsboksystem som registrerer transaksjoner mellom flere parter på en verifiserbar måte som er sikret mot inngrep. Alle transaksjoner der tillit er viktig, som leveransestyring, er potensielle bruksområder for blokkjeden. I en forsyningskjede med mange deltakere kan blokkjede forbedre transaksjonseffektiviteten og gjøre transaksjoner verifiserbare og sikre mot inngrep. To eksempler på fordeler ved å bruke blokkjede i forsyningskjedens aktiviteter, inkluderer:

Utskifting av manuelle prosesser. Manuelle papirbaserte prosesser som er avhengige av signaturer eller andre typer fysisk verifisering, kan potensielt forbedres ved å bruke blokkjede. Begrensningen er at de mange deltakerne i regnskapsboken må være et finitt antall og lett identifiserbare. En leveringsbedrift med en stadig skiftende database av ukjente kunder, er ikke noen god kandidat for blokkjeden. En produksjonsvirksomhet som har en begrenset og sakte skiftende gruppe med pålitelige leverandører, er en god kandidat.

Styrking av sporbarhet. Blokkjeden kan gi et godt verktøy for å forbedre åpenhet i forsyningskjeden og oppfylle økende regulatoriske krav og krav rundt forbrukerinformasjon. For eksempel kan blokkjeden støtte «Drug Supply Chain and Security Act» og mandatet for unike enhetsidentifikatorer fra «US Food and Drug Administration». I bilindustrien og andre næringer kan leverandører gjennom hele forsyningskjeden være involvert i implementeringen av tilbakekallinger, og blokkjeden kan gi et godt verktøy for å implementere retningslinjene for sporbarhet publisert av «Automotive Industry Action Group».

Sammendrag

Den intelligente automatiseringen som er grunnlaget for Industry 4.0, er avhengig av en rekke teknologier for implementeringen, deriblant et økende antall nettverkslag med kablet og trådløs tilkobling, noe som resulterer i stadig mer komplekse cybersikkerhetstrusler. I tillegg blir maskinlæring implementert fra inngangspunktet til skyen for å støtte sanntidsberegninger og -analyser, inkludert sporbarhet og enhetlig MES. Til slutt introduseres blokkjedeteknologi for å støtte verifiserbare databaser som er sikre mot inngrep.