Zur Abwechslung werden wir heute nicht \u00fcber IT-Sicherheit schreiben. Stattdessen geht es hier um die industrielle Datenanalyse im Tscheljabinsker Rohrwerk (ChelPipe). Kommt das aus heiterem Himmel? Eigentlich nicht. Es ist tats\u00e4chlich ein weiteres Einsatzgebiet f\u00fcr unsere Innovationen, n\u00e4mlich \u201evertrauensw\u00fcrdigen Industriedaten\u201c.<\/p>\n
Gro\u00dfe Unternehmen betreiben Tausende von Drehb\u00e4nken, Turbinen, \u00d6fen und anderen Maschinen, die jeweils mit Sensoren ausgestattet sind, die die Prozesse Sekunde f\u00fcr Sekunde \u00fcberwachen. Haben Sie sich jemals gefragt, wie viele Daten all diese Industrieanlagen erzeugen?<\/p>\n
Unsere Experten haben das \u00fcberpr\u00fcft und fanden dabei 1.500 Signalquellen pro automatisiertem Prozessleitsystem (APCS) in einem durchschnittlichen Unternehmen. Bei Gro\u00dfunternehmen (z.B. Unternehmen, die ein landesweites Netz von Fern\u00f6lpipelines verwalten) kann die Zahl eine Million \u00fcbersteigen. Dar\u00fcber hinaus kann jeder einzelne Sensor oder Controller durchschnittlich 10.000 bis 15.000 Messungen pro Sekunde erzeugen.<\/p>\n
Wissen Sie, wie viele dieser Daten tats\u00e4chlich genutzt werden? Das h\u00e4ngt von der Wichtigkeit des jeweiligen Instruments ab, aber im Durchschnitt senden Unternehmen nicht mehr als 10%-15% der gesammelten Informationen an das Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA)-System. Das reicht aus, um die Funktionsf\u00e4higkeit des Systems zu bewerten, ohne dass das SCADA-System \u00fcberlasten wird. Gemessen an der Datenmenge nimmt jedes Signal immerhin etwa 80 Bytes ein.<\/p>\n
Daher kann das durchschnittliche APCS etwa 100 Gigabyte an industriellen Rohdaten pro Minute erzeugen, wobei an einem guten Tag nur etwa ein Zehntel davon genutzt wird. Die restlichen 90% werden verschwendet. Und das im Zeitalter von Big Data, in dem Datenwissenschaftler ihre Seele f\u00fcr ein zus\u00e4tzliches Byte verkaufen w\u00fcrden.<\/p>\n
F\u00fcr gew\u00f6hnlich \u00fcbertragen industrielle Sensoren Daten an das SCADA-System zur Prozesssteuerung, Unfallvermeidung und so weiter. In den letzten Jahrzehnten waren solche Daten auch f\u00fcr Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme und andere Datenanalysemechanismen von Interesse. Sie sammeln diese Daten jedoch nicht von Sensoren, sondern in der Regel vom SCADA-System.<\/p>\n
Das hei\u00dft, dass nur 10% aller generierten Informationen aufgenommen werden. K\u00f6nnen Sie sich vorstellen, wie viel effizienter diese Systeme w\u00e4ren, wenn sie alle Daten verwenden w\u00fcrden?<\/p>\n
Wir haben bereits \u00fcber unser sicheres Betriebssystem KasperskyOS<\/a> f\u00fcr IoT, eingebettete Systeme und andere Spezialanwendungen geschrieben. Au\u00dferdem haben wir \u00fcber unsere Tochterfirma Adaptive Production Technology<\/a> (APROTECH) gesprochen, die ein IIoT-Gateway auf der Grundlage unseres Betriebssystems entwickelt. Wir haben also gemeinsam dieses Gateway geschaffen, und es wird nicht das Letzte sein. Wir arbeiten bereits an zwei weiteren (aber das ist ein Thema f\u00fcr einen zuk\u00fcnftigen Beitrag). W\u00e4hrend des Implementierungsprozesses des ersten Ger\u00e4ts entdeckten die APROTECH-Experten eine n\u00fctzliche, wenn auch nicht standardm\u00e4\u00dfige Verwendung f\u00fcr unser System.<\/p>\n Als sie 2019 Nutzungsszenarien f\u00fcr das Gateway testeten, begannen sie damit, es potenziellen Kunden f\u00fcr eine Pilot-Implementierung anzubieten. Einer dieser Interessenten war ChelPipe. Nat\u00fcrlich sprachen wir zuerst mit dem infosec-Team, aber ehe wir uns versahen, waren die Ingenieure schon involviert. Wie sich herausstellte, hatten auch sie ein besonderes Interesse am Projekt.<\/p>\n Warum haben wir es schlie\u00dflich entwickelt? Es sollte vor allem detaillierte Informationen von IIoT-Sensoren sammeln und sie \u00fcber einen sicheren Kanal zur weiteren Verarbeitung senden. Die Ger\u00e4tearchitektur minimiert das Risiko, dass industrielle Rohdaten ersetzt werden oder dass jemand an dem System der \u201eWeiterverarbeitung\u201c herumbastelt und die Kontrolle \u00fcber die Industrieausr\u00fcstung erlangt.<\/p>\n Die Ingenieure von ChelPipe waren von der Idee der Echtzeiterfassung solcher Daten begeistert. Mit diesem Zugang k\u00f6nnten sie eine Reihe von Schl\u00fcsselfragen l\u00f6sen. Zum Beispiel k\u00f6nnten sie feststellen, welche Faktoren unter sonst gleichen Bedingungen eine \u00c4nderung der Prozessindikatoren verursachen. Mit diesen Informationen bewaffnet, k\u00f6nnen sie praktisch im Handumdrehen operative Entscheidungen treffen.<\/p>\n F\u00fcr die Testimplementierung w\u00e4hlten die Ingenieure eine Reihe wichtiger Parameter zur Steuerung aus, w\u00e4hrend die Experten von APROTECH das auf KasperskyOS basierende Gateway so konfigurierten, dass es die Telemetrie von den Ger\u00e4ten sammelt und an die Siemens MindSphere-Plattform \u00fcbertr\u00e4gt. Das Interesse von ChelPipe liegt weniger im Gateway sondern vielmehr in den Ergebnissen der Verarbeitung vertrauensw\u00fcrdiger industrieller Daten. In Zusammenarbeit mit Spezialisten von Siemens und Sinimex schufen die Ingenieure daher einen digitalen End-to-End-Dienst zur Erfassung, Speicherung und Visualisierung der Daten.<\/p>\n Die Verarbeitung industrieller Rohdaten f\u00fcr Ingenieurb\u00fcros ist jedoch erst der Anfang. W\u00e4hrend des Implementierungsprozesses erregte die F\u00e4higkeit, solche Daten \u00fcber einen vertrauensw\u00fcrdigen Kanal zu \u00fcbertragen und zu verarbeiten, auch die Aufmerksamkeit von Wirtschaftsanalysten, die diese Daten beispielsweise zur Berechnung der Gewinnspanne pro Ausr\u00fcstungseinheit oder eines Produktionsstandorts nutzen konnten. Diese Daten sind nicht nur n\u00fctzlich f\u00fcr Ingenieure, sondern auch f\u00fcr Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer.<\/p>\nWeiterentwicklung der Idee<\/h2>\n