Künstliche Intelligenz (KI) ist im Bereich der Automatisierung sicherlich nicht neu. Multivariable modellprädiktive Steuerung, neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen werden seit Jahrzehnten eingesetzt. Die neueste Generation der KI – große allgemeine Mehrzweckmodelle, die in der Lage sind, sowohl sprachliche und grafische als auch numerische Daten zu erfassen und zu erzeugen – ist jedoch ein großer Fortschritt innerhalb der KI und eröffnet neue Möglichkeiten. Das alte Sprichwort „Garbage in, garbage out“ trifft allerdings immer noch zu. Um erfolgreich zu sein, sind saubere, integrierte und kontextbezogene Daten erforderlich, die von diesen Technologien genutzt werden können.
Daten stellen im Allgemeinen eine der größten Herausforderungen bei Programmen zur digitalen Transformation dar. Die Nutzung von Daten kann sich schwierig gestalten, da jeder Bereich – wie z.B. Produktion, Wartung und Sicherheit – seinen individuellen Anforderungen entsprechend über eigene Daten und Softwarepakete verfügt. Somit entstehen Datensilos, die sich hinsichtlich Bezeichnung, Kontext und Format unterscheiden.

Einheitliche Datenstruktur ermöglicht betriebliche Verbesserungen

Emerson ist der Meinung, dass die Industrie einen neuen Ansatz für Automatisierungs- und Datenarchitekturen benötigt, und dieser ist bereits in vollem Gange. Wir nennen ihn Boundless Automation. Boundless Automation ist unsere Vision für eine neue Architektur, bei der die drei Computing-Bereiche – das intelligente Feld, die Edge und die Cloud – durch eine „einheitliche Datenstruktur“ miteinander verbunden werden. Somit werden diese Datensilos beseitigt, und die Implementierung von leistungsstarker Software und Analysefunktionen wie KI wird vereinfacht. Der Betrieb kann so die sich z.T. widersprechenden Produktions-, Zuverlässigkeits- und Nachhaltigkeitsziele übereinstimmend optimieren. Die Softwareanwendungen von Emerson und AspenTech werden durch eine Datenstruktur vereinheitlicht, die aus einem gemeinsamen, konsistenten Datenmodell, einem gemeinsamen Zero-Trust-Sicherheitskonzept und konsistenten offenen APIs für den Datenzugriff und die Integration aller Anwendungen besteht. Diese einheitliche Dateninfrastruktur wird die heutigen Ebenen 1 bis 4 des klassischen Purdue-Modells umfassen und die Datenbewegung und sowie den Datenzugriff über diese Funktionsbereiche hinweg wesentlich erleichtern – insbesondere dann, wenn Ebenen übersprungen werden sollen.

Der herkömmliche Pfad von Automatisierungsdaten führt von Feldgerätenetzwerken oder E/A zu einem Prozessleitsystem oder einem anderen Automatisierungssystem. Andere Anwendungen, die diese Daten benötigen, verfügen über Schnittstellen zu diesen Systemen und Netzwerken. Diese strenge Purdue-Hierarchie der Netzwerke bietet zwar eine wichtige Segmentierung für die Sicherheit, führt aber auch dazu, dass die direkte Übertragung von Daten aus dem Feld in die Cloud oder bzw. der Zugriff auf Daten von Systemen in verschiedenen Funktionsbereichen umständlich und kostspielig ist. Mit einer einheitlichen Datenstruktur über alle Ebenen hinweg, die neben der Automatisierung auch von anderen Funktionsbereichen genutzt wird, können Sensordaten direkt von Softwareanwendungen abgerufen werden, die in der Edge vor Ort oder in der Cloud laufen. Sicherheitskonzepte der nächsten Generation, wie z.B. Zero-Trust-Sicherheit auf Anwendungsebene, werden dafür sorgen, dass diese vollständige „Demokratisierung“ der Daten auch sicher ist.

Standardisierung von Daten und Definitionen

Daran sind Normungsinstitute und Anwendergruppen beteiligt. Beispielsweise treiben die NAMUR und andere Organisationen die Entwicklung von PA-DIM (Process Automation Device Information Model) voran, das einen Datensatz definieren wird, den jedes Feldgerät eines bestimmten Typs (Datenmodell) unabhängig vom Hersteller aufweisen wird.

Ein wesentlicher Bestandteil der Boundless-Automation-Vision besteht darin, dass Softwareanwendungen durch universell nutzbare Daten einfacher eingesetzt werden können und effektiver sind. Fortschrittliche Computing-Tools wie KI können diese Daten optimal ausschöpfen, um Verbesserungen in den Bereichen Produktion, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit zu erzielen, und sie können ganz einfach überall dort eingesetzt werden, wo es in Computing-Umgebungen im Feld, in der Edge oder Cloud sinnvoll ist. KI ist ein sehr interessanter Anwendungsfall für diese Vision, aber es gibt noch viele andere Möglichkeiten, wie eine Boundless-Automation-Strategie dazu beitragen kann, effektiver zu arbeiten. Einige davon werden wir auf der bevorstehenden NAMUR-Hauptsitzung 2024 besprechen.

Autor: Peter Zornio, Chief Technology Officer, Emerson