Endüstriyel dijital dönüşüm bir işletmenin bilgi teknolojileri (IT) ile operasyonel teknolojiler (OT) kullanımı arasındaki uyuşmazlığı gidermeyi amaçlar. Böylece OT cihazlarının fiziksel davranışları dijital verilere dönüştürülürken IT analizlerinden çıkan öngörüleri anlam kazandırır. OT-IT işbirliğiyle bu eyleme geçirilebilen öngörüler, fiziksel operasyonel sistemlerin genelinde iyileştirmeler sağlayabilir.
Örneğin, fabrikalarda Üretim Yönetim Sistemi (MES) verileri, Müşteri İlişkileri Yönetimi Sistemi (CRM) verileriyle entegre edilerek teslimat süreleri kısaltılabilir, imalat kapasitesi artırılabilir ve maliyetler düşürülebilir.
Ancak Endüstri 4.0 Olgunluk Endeksi’ne göre, işletmelerin %96’sı dijitalleşme yolculuklarına daha yeni başlıyorken, yalnızca %4’ü “görünürlük” ve “analiz” olgunluk aşamasına ulaştı. Açıkça görülüyor ki bu yolculuk çoğu işletme için kolay olmuyor. Bu işletmelerin deneyimlerine bakılırsa yolculuğun en zor kısmının başı, özellikle OT tarafında veri toplama olduğu söylenebilir.
OT Tarafında Veri Toplamayı Zorlaştıran 3 Tür Tuzak
Görünmez Çevresel Tuzaklar
Düşünün ki OT veriniz ortalama sıcaklığı -40 ile 50°C arasında değişen bir çölün ortasındaki bir kuyudan veya soğuk bölgeler içinde kilometrelerce uzanan bir petrol hattından geliyor. Ya da yüksek seviyelerde titreşimlere maruz kalan bir yüksek hızlı tren sisteminden, bir kimyasal yakıt tankından ya da insansız bir yüksek gerilim trafo merkezi içindeki bir şalter sisteminden veri alınıyor.
Uç sıcaklık, titreşim, havadaki kimyasallar ve elektromanyetik radyasyon gibi çeşitli çevresel unsurlar, OT veri toplama cihazlarında arızaya neden olabilir. Bu da zaman zaman veri iletiminde sıkıntılara, hatta hatalı verilerle, dolayısıyla da hatalı analizlerle sonuçlanabilir. Örneğin, akıllı fabrikalardaki büyük otomatik depolama sistemleri ilk çalıştırmada yüksek elektromanyetik enterferans oluşturarak çevredeki ağ cihazlarının çalışmasında anormalliklere neden olabilir. Ağ kesintisi, sadece bir saniyeliğne bile olsa, gelen envanterin doğru hesaplanmasını, dolayısıyla o ürün dizisinin tümünün üretim sürecini bozabilir.
Beklenmedik Tasarım Tuzakları
Sensörler, kumandalar ve kontrol sistemleri gibi tüm OT cihazlarının tek bir ortak noktası vardır: son derece alanına özel endüstriyel uygulamalarda kullanılmak üzere tasarlanmışlardır. Tasarımları gereği, endüstriyel donanımlar spesifik bir amaca hizmet eder. Örneğin sondaj kuyularında kullanılan sensörler ve kumandalar, enerji izleme cihazları ile aynı değildir. Ancak sondaj kuyuları ve enerji izleme cihazları arasındaki ilişkiyi anlamak istiyorsanız, OT verilerinin bir takım özel cihazlardan toplanması gerekir.
Çoğu kullanıcı, her bir cihazın yalnızca kendisinin okuyup anlayabileceği spesifik bir iletişim protokolü kullandığının daha yeni farkına varıyor. Bu nedenle, OT verilerini daha fazla kaynaktan toplamak için öncelikle farklı cihazlarla “konuşabilme” kabiliyetini edinmek gerekir; yoksa farklı OT verilerini analiz etmek daha da zorlaşır ve maliyet yükselir.
Veri TanımlamaTuzağı
OT cihazlarından gelen veriler çoğunlukla ham veridir, yani bir bağlamda sunulmaz. Örneğin, PLCler denetimi desteklemek için çeşitli mekanlarda konumlandırılmış sensörlerden sıcaklık verisi toplar. Sıcaklık 45°C’nin üzerine çıktığında fanlar sıcaklığı düşürmek için otomatik olarak çalışmaya başlar. Ancak OT veri analizi yapanlar için PLC’lerden doğrudan toplanan ham OT verisi (ör. 45°C) hangi cihazdan geldiği, veri toplama zamanı, veri sahibi gibi bilgileri veremediğinden bir bağlamdan yoksundur. Bu ham veri onlar için yalnızca anlamsız bir değerdir. Bu nedenle ham verinin ön işlemesinin yapılması ve bu verinin bir bağlamla sunulması OT verisi toplamada kilit bir unsurdur. Bunu yapabilmek için OT cihaz üreticileri, IT kullanıcı alışkanlıkları ham verilerin ön işlemesiyle son derece ilişkili olduğundan, cihazların IT yetilerini de geliştirmelidir. Dahası, çok fazla veri olması durumunda veri analistleri toplanan verinin veri tabanına uygun bir formata dönüştürülmesi gibi yoğun bir iş yüküne boğulacaktır. Neyse ki, veri dönüşüm teknolojisiyle bu iş çok daha kolay hale gelmiştir.
OT Verisi Toplamayı İyileştirerek IT/OT Yakınsamasını Hızlandırın
OT verileri, bir endüstriyel dijital dönüşüm girişiminin başarılı mı olacağı, yoksa başlamadan mı biteceğinde karar verici bir rol oynar. Bir projeye başlamadan önce OT verisini elde etmenin farklı yollarını ve mevcuttaki farklı OT veri türlerini tespit etmek akıllıca olur. Ayrıca verinin IT veritabanının gerektirdiği format ve düzene nasıl çevrileceği de planlanmalıdır.
Yukarıda bahsedilen üç tür tuzaktan kaçınmak ve işletmenin OT verisi toplama yetkinliğini güçlendirebilmek için ihtiyaçlarını önceden tespit etmek, IT/OT yakınsamasına iyi bir başlangıç olur. Böylece endüstriyel dijital dönüşümün ilk basamaklarını sağlam ve istikrarlı biçimde tırmanmak mümkün olur.
Kaynak: Moxa, “Don’t Let These OT Data Traps Be the Downfall of Your Industrial Digital Transformation”, Jun ’21.
