如何构建安全、高效、低成本的SCADA系统?

2020/8/4 9:17:13 95 0

制造企业日常运营中最担心的问题莫过于因IT系统故障导致生产停顿。特别在流程行业,如果一家化工企业因SCADA系统故障而失去对生产过程中压力、温度、湿度等重要参数的采集和监控,一旦指标出现异常而不能及时做出应对处理,轻则导致生产过程中产品质量不合格,重则导致生产事故发生。因此,制造企业的生产过程都会把IT系统的安全性和可靠性放在第一位。




对于制造企业,工业生产的安全性和可靠性主要体现在四个层面:


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如何保证生产过程中设备及产线运行状态的数据能够被高效采集,让生产人员能及时掌控生产过程中各设备的运行状态;

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必须搭建高容错性和高冗余IT架构,满足严苛的生产环境要求,一旦系统出现故障能保证在不停机的情况下快速切换并维持生产;

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支持虚拟化、边缘计算等新兴技术,以提升IT资源利用率并降低成本,同时需要对过程状态作出及时反应;

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应尽可能简化IT部署过程,提供集成和自动化功能,节省系统部署时间和降低运维工作量。


为实现对生产过程状态的数据采集和监控,保证生产制造过程的稳定、安全运行,流程行业企业大多会实施SCADA系统,用于采集生产过程的数据并监控生产状态。目前大多数企业的SCADA系统部署采用的是传统服务器做监控计算机,负责连接现场控制器,包括RTU和PLC,以收集过程数据并向现场连接的设备发送控制命令。


在较小的SCADA系统中,监控计算机可能由一台PC组成,HMI是计算机的一部分。在大型SCADA系统中,主站可能包含多台托管在客户端计算机上的HMI,多台服务器用于数据采集。


但传统SCADA部署方式存在着明显的应用缺陷。


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首先,由于每台服务器只能部署某一类单一的功能应用软件,企业需要为此部署多台服务器,如报警服务器、记录服务器、历史服务器、登录服务器等,这使得每一台服务器的资源利用率很低,极大的增加了企业IT成本投入。

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其次,要共享数据就必须实现服务器之间的通信和协作,这极大增加了系统的部署和运维难度,一旦某台机器出了问题可能会影响整个系统运行。


如今随着企业智能化工厂的推进,各种智能设备和系统在工厂得到应用部署,这些系统和设备的数据处理越来越依赖实时性更高的工业边缘计算系统,边缘计算的优势在于能就近对工业数据进行采集和分析,避免数据由本地到云端来回造成的性能延时,极大的满足工业场景中对于数据处理的实时性要求。