Dominando la Alta Disponibilidad para Sistemas de Control Industrial Modernos

Hoy en día, garantizar la alta disponibilidad de sistemas de control de maquinaria industrial es una necesidad básica. La cuarta revolución industrial, o Industria 4.0, presenta grandes desafíos en manufactura o provisión de servicios, incluyendo optimización de operaciones, sistemas más flexibles, más inteligentes, más disponibles.

¿De qué depende la disponibilidad de un sistema de control y cómo se mide?

Entendemos disponibilidad como la probabilidad de que un sistema realice su trabajo satisfactoriamente cuando se necesita. En otras palabras, es la proporción de tiempo en que un sistema puede realizar su trabajo sin ninguna falla. Se expresa con valores porcentuales mayores al 99.9%. Disponibilidad = MTBF / (MTBF+MTTR), donde MTBF es el tiempo medio entre fallas y MTTR es el tiempo medio de reparación. Esto significa que cualquier cosa que limite esta capacidad de realizar su función restará de este porcentaje. Estas fallas pueden ocurrir como resultado de fallos de hardware, software e infraestructura. Además, el tiempo de inactividad programado para realizar mantenimiento y/o actualizaciones del sistema debe tenerse en cuenta.

Ejemplo de cálculo de disponibilidad para sistemas de control industrial

Tomemos como referencia el cálculo sobre un período anual.

¿Por qué la industria requiere alta disponibilidad?

Los negocios industriales mostly solicitan una infraestructura robusta y segura, con PLCs, backups, automatizaciones, SCADAs y todo tipo de servidores.

De hecho, según la Ley de Protección de Infraestructuras Críticas (2011), es esencial que los sistemas SCADA tengan alta disponibilidad, incluyendo, entre otros, gestión de cambios y respaldo de activos de automatización como PLCs, SCADAs y HMIs.

En otras palabras, si su negocio tiene un sistema de producción complejo y robusto, puede requerir alta disponibilidad para optimizar tiempo de inactividad e interrupciones de servicio. Según un estudio de Price Waterhouse Cooper titulado "Oportunidades y desafíos del internet industrial": La base de la cuarta revolución industrial es la disponibilidad de toda la información relevante en tiempo real, lo que se logra conectando todos los elementos involucrados en la cadena de valor.

¿Cómo mejorar la disponibilidad de un sistema de control?

Hay puntos esenciales para asegurar que la disponibilidad de un sistema mejore:

1. Redundancia de componentes. Este es uno de los mejores métodos para aumentar la disponibilidad en caso de pérdida de visibilidad o parada de control. La redundancia de componentes elimina puntos únicos de falla, reparando, reemplazando o recuperándose de una falla sin pausar la operación.
2. Diseño de red. La red es un sistema de alta disponibilidad que necesita ser gestionado en todo momento. Por esto, las caídas de red no planificadas representan otro punto potencial de falla para sistemas de alta disponibilidad. Para esto, la creación de una estrategia de red redundante será vital para evitar posibles incidentes.
3. Diagnósticos. Poder diagnosticar elementos del sistema de control será la clave para la detección temprana de posibles fallos de producción.
4. Virtualización. Tener sistemas operativos y plataformas que reduzcan la dependencia del software del hardware al ejecutarse ayudará a reducir restricciones a lo largo de la vida del sistema.
5. Hot swapping. El hot swapping es la única forma de garantizar alta disponibilidad en una línea de producción. Es decir, cuando cualquier equipo necesite ser reemplazado, debe hacerse sin afectar el proceso de producción, restaurando la redundancia en ese punto.
6. Cambios en línea. Para garantizar alta disponibilidad, los sistemas deben permitir la adición, modificación o mejora de la configuración tanto de hardware como de software sin detener la instalación.
7. Mantenimiento predictivo. El mantenimiento predictivo es una de las técnicas que pueden ayudar a las empresas de la industria a aumentar la disponibilidad de sus equipos. Basado en la aplicación de tecnologías de Machine Learning, permite anticipar posibles malfuncionamientos de estos equipos. De esta manera, se puede actuar antes de que ocurran, minimizando posibles impactos en la producción.

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