Kecerdasan industri tidak bertujuan menyelamatkan jiwa dengan mencegah bencana

Pada tanggal 23 Maret 2005, sebuah kilang minyak BP Plc di Texas meledak, menewaskan 15 orang dan melukai lebih dari 170 orang. Penyebab ledakan itu adalah karyawan BP mengisi terlalu banyak dan terlalu panas sepotong peralatan pengolahan minyak yang penting, The Guardian melaporkan pada saat itu. BP pada akhirnya membayar lebih dari $ 3 miliar untuk membayar denda, menyelesaikan tuntutan hukum, dan meningkatkan kilang, yang dibeli Marathon Petroleum Corp. pada awal 2013 sebesar $ 2, 5 miliar.

Ini hanya satu contoh dalam daftar bencana yang panjang karena, di sektor energi, pabrik dan fasilitas serupa dapat meledak secara dahsyat. Itu sudah lama menjadi kenyataan hidup. Namun, vendor yang mempelopori infrastruktur Industrial Internet of Things (IIoT) berupaya membantu mencegah kecelakaan seperti ini melalui otomatisasi. Platform IIoT menyediakan pemantauan real-time dan pemeliharaan preventif, yang membantu memungkinkan pemilik pabrik dan operator untuk bereaksi lebih cepat terhadap situasi darurat. Waktu reaksi ini dipercepat lebih lanjut melalui virtualisasi, yang membantu mengurangi latensi dalam aplikasi IoT yang beroperasi di fasilitas seperti kilang minyak dan pembangkit listrik. Keputusan tentang peralatan di pembangkit listrik dan pabrik kimia harus dibuat secara real time untuk melindungi keselamatan dan keamanan populasi di sekitarnya.

Pemulihan Bencana Hardcore

Sementara pemulihan bencana menjadi perhatian utama sebagian besar perusahaan, situasi yang ditangani di sini jauh melebihi kehilangan waktu kerja di situs kantor atau membuat situs web yang dihosting turun secara tak terduga. Agar kilang minyak dan pembangkit listrik terhindar dari malapetaka nyata, sistem instrumen keselamatan (SIS) dari perusahaan seperti Schneider Electric dapat "memantau variabel-variabel penting ini yang akan mengindikasikan reaksi eksotermik, " kata Christopher Lyden, Wakil Senior Presiden Strategi dan Portofolio di Schneider Electric. "Jika mereka merasakan bahwa variabel-variabel itu berubah terlalu cepat, maka mereka mengambil tindakan untuk benar-benar mematikan proses."

Lyden berada dalam posisi yang sangat baik untuk mengomentari situasi ini karena Schneider Electric adalah pemasok otomasi yang menyediakan peralatan otomasi khusus untuk pembangkit listrik, pabrik produksi minyak, dan kilang minyak. Vendor seperti Emerson Electric Co., Honeywell International, dan Rockwell Automation juga menawarkan platform SIS.

SIS bertindak sebagai "rem" pada operasi pabrik, menurut Lyden. "Pada dasarnya, SIS ada di sana untuk memastikan pabrik dimatikan sebelum terjadi bencana atau insiden kritis, " kata Lyden. "Ini memantau kinerja operasi dan aset operasi. Jika proses mulai mempercepat atau jika sesuatu mulai kehilangan kendali, maka SIS mengambil alih dan menjatuhkan pabrik."

SIS dari Schneider Electric, EcoStruxure Triconex Safety System, adalah kombinasi antara perangkat keras dan perangkat lunak pengendali tepi yang membantu menjaga waktu operasi pabrik. Sistem ini dapat memberikan peringatan kebakaran atau peristiwa mudah terbakar lainnya serta peristiwa lain, seperti kebocoran gas beracun, dan membantu memperbaiki situasi. Meskipun platform SIS tidak terhubung ke jaringan data karena masalah keamanan, mereka tetap memainkan peran dalam IIoT dengan menyediakan data kepada operator di pabrik dan kilang untuk membantu mereka membuat keputusan penting.

"Misalnya, operator dapat menerima peringatan melalui dasbor pada ponsel cerdas mereka, memberi tahu mereka pabrik atau aset pabrik tertentu dalam risiko. Mereka kemudian dapat mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah insiden, " kata Lyden. "Kami membantu mereka memahami ambang batas keselamatan mereka, seberapa jauh mereka dapat mendorong proses dan aset mereka sebelum pabrik mencapai kondisi yang tidak aman."

Redundansi, Otonomi, dan Kegagalan Cepat

Menurut Lyden, untuk melindungi dari jenis bencana yang terjadi di kilang minyak BP yang disebutkan sebelumnya, operator harus menjaga failover cepat dan kontrol otomatis, serta mempertimbangkan penerapan redundansi pada mesin virtual (VM). Untuk mencapai hal ini, Schneider Electric menyebarkan Titanium Control platform infrastruktur cloud di lokasi Wind River. "Memiliki redundansi pada VM sangat penting, dan memiliki failover cepat ini berarti bahwa mereka tidak pernah kehilangan pandangan pabrik cukup lama untuk memberi mereka kecemasan, " kata Lyden.

Sistem kontrol distribusi dari perusahaan seperti Schneider Electric membawa fungsi otonom ke pabrik kimia dan pembangkit listrik. Pengontrol logika yang dapat diprogram dari Schneider Electric yang menjalankan sistem operasi waktu-nyata (OS) Wind River VxWorks membiarkan pembangkit listrik mengendalikan operasi mereka secara mandiri. Fungsi otonom dari sistem kontrol distribusi membantu pembangkit listrik dan fasilitas minyak mengontrol tekanan, suhu, dan aliran energi. Lyden menyebut ini sebagai "kontrol detak jantung." Bahkan, Schneider Electric dan Wind River sedang mengerjakan pengontrol proses generasi berikutnya. Jenis teknologi kontrol ini menangani failover di pabrik, ketika peralatan siaga mengambil alih karena kegagalan infrastruktur primer.

Keselamatan dan Keamanan Infrastruktur Penting

Wind River membantu pelanggan seperti Schneider Electric mengintegrasikan beragam perangkat keras dan aplikasi kontrol pabrik industri pada satu platform. Pabrik juga dapat memanfaatkan virtualisasi dan wadah untuk menjaga ketersediaan optimal. Perusahaan ini mengkhususkan diri dalam OS waktu nyata serta teknologi virtualisasi yang diperlukan untuk mendorong kecerdasan ke tepi.

Sebagai komponen dari infrastruktur IIoT, OS waktu nyata biasanya fokus pada aplikasi keselamatan dan misi-kritis. Mereka bereaksi terhadap lingkungan mereka dalam skala mikro-detik, dan ideal untuk perangkat dan aplikasi yang tidak dapat gagal. "OS waktu nyata dapat memastikan bahwa penghitungan, memori, dan cache selalu didistribusikan berdasarkan prioritas, " kata Jim Douglas, Presiden dan CEO Wind River.

Menjalankan OS real-time secara paralel dengan Linux memungkinkan perusahaan menerapkan pembelajaran mesin (ML) di tepi di mana pabrik memiliki "kekritisan keselamatan yang tinggi, " kata Douglas. Meskipun OS dan Linux real-time dapat dioperasikan secara terpisah, ketika digunakan bersama-sama Linux dapat menjalankan bagian-bagian yang tidak kritis dari suatu perangkat atau aplikasi sementara OS waktu nyata menangani fungsi-fungsi misi-kritis. Linux bermanfaat dengan sistem embedded karena persyaratan sistem yang lebih rendah dan kemampuan kinerja yang lebih tinggi, menurut Douglas. Karena kemampuan kinerja yang lebih tinggi ini, Anda sekarang dapat menemukan berbagai rasa Linux yang digunakan di lantai pabrik, dalam kontrol yang dapat diprogram, di pesawat terbang, dan dalam sistem kontrol penerbangan.

Lebih banyak komputasi terjadi di tepi untuk menghindari keterlambatan ini. "Kau tidak bisa memiliki latensi itu, " kata Douglas. "Jika sesuatu terjadi, kamu akan mengalami malapetaka."

Otomatis dan Tidak Berawak

Teknologi ini berkembang cukup cepat sehingga Lyden memprediksi bahwa beberapa pabrik gas mungkin akan segera menjadi tak berawak untuk melindungi dari bencana. "Teknologi saat ini tidak sedemikian rupa sehingga orang percaya diri untuk melakukan itu. Namun, kami mulai melihatnya di lepas pantai, " kata Lyden. "Jadi, kamu akan melihat semua operasi pada kelompok anjungan minyak lepas pantai yang dioperasikan dari anjungan induk pusat dengan anjungan anakan tak berawak."

Lyden juga mencatat bahwa sejumlah pabrik gas kecil sekarang dikelola dari jarak jauh. "Saya pikir, kami sedang mengendarai mobil menuju gagasan otonomi ini, yang berarti bahwa sistem kontrol memiliki semua yang ada di dalamnya yang akan memungkinkan kontrol, tetapi masih memungkinkan keselamatan tanpa manusia di sana, " kata Lyden.

"Gagasan cerdas, otonom, perangkat canggih yang mendiagnosis diri sendiri, " lanjutnya, "yang tidak hanya melakukan kontrol tetapi mereka juga dapat mulai melakukan hal-hal seperti mengelola kondisi aset pabrik fisik. Kemampuan semacam itu adalah diperlukan untuk mendapatkan visi tanaman tak berawak ini."

Selain itu, edge computing dan IIoT akan menciptakan peluang bagi manusia dan mesin otonom untuk hidup berdampingan. Bahkan, kecerdasan buatan (AI) di tepi akan berada di jantung IIoT, menurut Douglas. Gelombang IIoT pertama melibatkan menghubungkan mesin edge ke jaringan perusahaan. Kemudian muncul analitik dan visualisasi data. "Kita bisa mulai melakukan analitik menggunakan perangkat lunak menulis hal-hal seperti paket visualisasi untuk membuatnya lebih mudah untuk mendeteksi anomali, " kata Douglas.

"Gelombang berikutnya adalah, Anda akan memiliki mesin yang sepenuhnya otonom atau sebagian otonom di mana mereka benar-benar dapat mulai melakukan tugas-tugas yang lebih canggih sendiri, dan Anda dapat membuat orang lebih fokus pada tugas-tugas tingkat yang lebih tinggi dan membiarkan robot melakukan tugas tingkat bawah, "lanjut Douglas. "Itu transformasi besar. Di situlah AI masuk, di mana ketika Anda memiliki daya komputasi yang cukup di tepi sehingga Anda dapat mulai membuat mesin ini jauh lebih pintar. Dan minta ia mengambil alih lebih banyak dari jenis tugas yang membutuhkan banyak interaksi Manusia."

Analisis dan Kesehatan Peralatan

Saat ini, pabrik dan kilang memiliki berbagai peralatan yang membantu mengendalikan proses pembuatan, termasuk kompresor, pengukur, pompa, dan katup. Sensor memungkinkan komponen ini menjadi cerdas dan berbagi informasi tentang kinerja operasinya. Menurut Lyden, di masa depan, pabrik kimia akan memiliki pompa yang menghasilkan analitik yang memberi tahu personel ketika pompa mengalami kekurangan starter atau menggunakan terlalu banyak arus.

"Anda dapat berharap pompa akan diinstruksikan dengan cara yang memberi tahu Anda apakah itu menghabiskan daya atau jika pompa menjadi kurang efisien, " kata Lyden. "Dan semua hal itu akan dijalankan dari perangkat tepi umum yang mengontrol operasi pompa dan mendiagnosis pompa."

Ketika organisasi memindahkan orang dari pembangkit listrik, dan harga sensor dan alat ukur turun, perlu ada lebih banyak manajemen pabrik melalui IIoT untuk menghindari kegagalan pabrik tanpa awak.

• Ketika Awan Dibanjiri, Ini Tepian Komputasi, AI untuk Penyelamatan Ketika Awan Dibanjiri, Ini Tepian Komputasi, AI ke Penyelamatan
• Bagaimana IoT Membawa Miliaran Perangkat Lebih Dekat ke Tepi Bagaimana IoT Membawa Miliaran Perangkat Lebih Dekat ke Tepi
• 7 Hal Yang Perlu Diketahui Oleh SMB Tentang Edge Computing 7 Hal Yang Perlu Diketahui Oleh UKM Tentang Edge Computing

"Hal-hal seperti itulah yang saya pikir akan memungkinkan IOT, karena kita akan melihat lebih banyak manajemen kesehatan peralatan daripada yang kita lihat hari ini, " kata Lyden. "Langkah selanjutnya, ketika IIoT matang, adalah untuk memberikan kemampuan kontrol aktual ke dalam aset-aset ini. Yang kita bicarakan adalah masing-masing aset ini menjadi sistem fisik-cyber yang mampu mengendalikan dirinya sendiri secara mandiri." Selain itu, ke depan, pabrik kimia akan menghubungkan blower, pertukaran panas, motor, dan pompa mereka, menurut Lyden.

Di samping perkembangan fisik IIoT, analitik akan mengembangkan dan memainkan peran yang lebih besar dalam mengelola kinerja pompa. Kombinasi peningkatan konektivitas, daya komputasi, dan analitik akan membantu pabrik dan kilang mengelola kesehatan peralatan proses, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meningkatkan keandalan infrastruktur penting.

Insiden tersebut di kilang minyak BP, serta insiden kilang Exxon Mobile pada 18 Februari 2015, di California, di mana pelepasan hidrokarbon menyebabkan ledakan, menunjukkan perlunya teknologi IIoT. Kecerdasan yang dibawanya dapat membantu mencegah bencana semacam ini.