Hohe Verfügbarkeit moderner industrieller Steuerungssysteme meistern

Heutzutage ist die Sicherstellung hoher Verfügbarkeit von Steuerungssystemen industrieller Maschinen eine grundlegende Notwendigkeit. Die vierte industrielle Revolution, oder Industry 4.0, stellt große Herausforderungen in Fertigung oder Dienstleistungserbringung, einschließlich Optimierung von Operationen, flexibleren, intelligenteren, verfügbareren Systemen.

Wovon hängt die Verfügbarkeit eines Steuerungssystems ab und wie wird sie gemessen?

Wir verstehen Verfügbarkeit als die Wahrscheinlichkeit, dass ein System seine Aufgabe zufriedenstellend ausführt, wenn es benötigt wird. Anders ausgedrückt: der Anteil der Zeit, in der ein System seine Arbeit ohne Ausfall ausführen kann.
Sie wird mit Prozentwerten über 99,9 % angegeben. Verfügbarkeit = MTBF / (MTBF + MTTR), wobei MTBF die mittlere Zeit zwischen Ausfällen und MTTR die mittlere Reparaturzeit ist.
Das bedeutet, dass alles, was diese Fähigkeit zur Funktionserfüllung einschränkt, den Prozentsatz mindert. Diese Ausfälle können durch Hardware-, Software- und Infrastrukturfehler auftreten. Zusätzlich müssen geplante Stillstände für Wartung und/oder Systemupgrades berücksichtigt werden.

Beispiel für Verfügbarkeitsberechnung industrieller Steuerungssysteme

Nehmen wir als Referenz die Berechnung über einen Jahreszeitraum.

Warum benötigt die Industrie hohe Verfügbarkeit?

Industrieunternehmen fordern meist eine robuste und sichere Infrastruktur mit PLCs, Backups, Automatisierungen, SCADAs und aller Art von Servern.

Tatsächlich ist laut dem Gesetz zum Schutz kritischer Infrastrukturen (2011) es essenziell, dass SCADA-Systeme hohe Verfügbarkeit aufweisen, einschließlich Change Management und Backup von Automatisierungsassets wie PLCs, SCADAs und HMIs.

Mit anderen Worten: Wenn Ihr Business ein komplexes und robustes Produktionssystem hat, benötigen Sie möglicherweise hohe Verfügbarkeit, um Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen zu optimieren.
Laut einer Studie von Price Waterhouse Cooper mit dem Titel „Chancen und Herausforderungen des industriellen Internets“: Die Basis der vierten industriellen Revolution ist die Verfügbarkeit aller relevanten Informationen in Echtzeit, erreicht durch Vernetzung aller Elemente der Wertschöpfungskette.

Wie kann die Verfügbarkeit eines Steuerungssystems verbessert werden?

Es gibt wesentliche Punkte, um sicherzustellen, dass die Verfügbarkeit eines Systems verbessert wird:

1. Komponentenredundanz. Dies ist eine der besten Methoden, um Verfügbarkeit bei Verlust von Sichtbarkeit oder Steuerungsausfall zu erhöhen. Komponentenredundanz eliminiert Single Points of Failure, indem Reparatur, Austausch oder Wiederherstellung nach Ausfall ohne Betriebsunterbrechung erfolgt.
2. Netzwerkdesign. Das Netzwerk ist ein Hochverfügbarkeitssystem, das ständig gemanagt werden muss. Deshalb stellen ungeplante Netzwerkausfälle einen weiteren potenziellen Ausfallpunkt für Hochverfügbarkeitssysteme dar. Dafür ist die Schaffung einer redundanten Netzwerkstrategie entscheidend, um mögliche Incidents zu vermeiden.
3. Diagnose. Die Fähigkeit, Steuerungssystemelemente zu diagnostizieren, ist der Schlüssel zur Früherkennung potenzieller Produktionsausfälle.
4. Virtualisierung. Betriebssysteme und Plattformen, die die Abhängigkeit von Software von Hardware bei der Ausführung reduzieren, helfen, Restriktionen über die Lebensdauer des Systems zu verringern.
5. Hot Swapping. Hot Swapping ist der einzige Weg, um hohe Verfügbarkeit in einer Produktionslinie zu gewährleisten. Das heißt, wenn Geräte ausgetauscht werden müssen, muss dies ohne Beeinträchtigung des Produktionsprozesses geschehen, wobei Redundanz an diesem Punkt wiederhergestellt wird.
6. Online-Änderungen. Um hohe Verfügbarkeit zu garantieren, müssen Systeme das Hinzufügen, Modifizieren oder Verbessern der Konfiguration von Hardware und Software ohne Stillstand der Installation erlauben.
7. Predictive Maintenance. Predictive Maintenance ist eine Technik, die Industrieunternehmen hilft, die Verfügbarkeit ihrer Ausrüstung zu erhöhen. Basierend auf Machine-Learning-Technologien ermöglicht sie die Vorhersage möglicher Fehlfunktionen. So kann vor Eintritt gehandelt werden, um mögliche Auswirkungen auf die Produktion zu minimieren.

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