Руководство по повышению качества решений на основе IIoT на умных предприятиях

Мир технологий становится свидетелем подъёма Индустрии 4.0. Переосмысляя производственные процессы и внедряя оцифровку, умные фабрики обеспечивают функциональную совместимость и прозрачность данных, децентрализованное принятие решений и возможность работы в режиме реального времени.

IIoT (Industrial Internet of Things, Промышленный интернет вещей) превращает фабрики в «умные», в результате чего те могут отслеживать работу умного оборудования, предвидеть возможные сбои и обеспечивать высокое качество продукции.

Как в случае с любым другим программным обеспечением, решения с поддержкой IIoT требуют тщательного тестирования, чтобы обеспечить интеллектуальное промышленное управление, обслуживание и контроль оборудования и процессов, а также избежать потерь времени или денег.

Создавая умные фабрики, компании сталкиваются с проблемами кибербезопасности, совместимости и обработки постоянно растущего разнообразия информационных потоков.

Контроль качества – один из способов их решения и обеспечения высокой производительности и безопасности производственного оборудования.

Майк Урбанович, руководитель лаборатории автоматизации тестирования и тестирования производительности компании a1qa, приводит 6 основных аспектов программного обеспечения на основе IIoT, требующих тщательного тестирования:

1. Устройства, способы их работы и способы отправки сигналов другим объектам.

2. Среда, а также язык программирования, используемые для кодирования и обеспечения их беспрепятственного взаимодействия.

3. Производительность системы при одновременных запросах с нескольких устройств.

4. Основная системная логика, включая системное администрирование, настройку и обработку данных.

5. Доставка данных конечным пользователям.

6. Безопасность взаимодействия с устройством.

Чтобы обеспечить бесперебойную работу продуктов, основанных на IIoT, важно реализовать 4 основных типа тестирования – функциональное тестирование, тестирование производительности, безопасности и автоматизированное тестирование.

Функциональное тестирование гарантирует, что программное обеспечение работает правильно, работает в соответствии с определёнными требованиями и проверяет, как умное предприятие принимает решения.

Во время тестирования использование реального оборудования обеспечивает стабильную связь с другими устройствами и помогает сигналам достигать места назначения.

Надёжная безопасность – ещё одна критически важная проблема для стабильного функционирования умных фабрик. Киберпреступники совершенствуют свои методы взлома и изобретают новые типы вредоносных программ, поэтому даже хорошо защищённая система уязвима для киберинцидентов и компрометации конфиденциальных данных. В отчёте о глобальных рисках указывается, что кибератаки заняли 5-е место в рейтинге риска в 2020 году, при этом прогнозируется, что к 2025 году киберинциденты IIoT удвоятся.

Внутри умных фабрик кибератакам подвержены 3 типа объектов: интеллектуальные устройства, сетевая инфраструктура, веб-приложения и мобильные приложения, которые являются частью систем обработки и вывода данных.

Нас не пугает ситуация, когда несколько машин сообщают о поломке оборудования, отправляя сигнал в основную систему для обработки этих данных и принятия соответствующих мер по восстановлению.

Но что, если более 100 машин одновременно указывают на сбой? Система может не справиться с обработкой больших объёмов данных и в конечном итоге дать сбой.

Чтобы предотвратить потенциальные недостатки, важно провести тестирование производительности на стороне сервера и клиента. Это включает в себя:

1. Тестирование базы данных, хранилища данных и объёма хранимых данных; реакции отказоустойчивости системы на потерю пакета, которая обычно происходит из-за плохой сети или подключения к интернету.

2. Определение поведения системы с точки зрения скорости отклика, стабильности и масштабируемости при определённом количестве одновременно работающих пользователей или интеллектуальных устройств.

3. Проверка времени запроса-ответа между оборудованием и сервером, которое требует выполнения какого-либо действия, поскольку оно напрямую влияет на время безотказной работы операций IIoT.

4. Имитация реальных сценариев для имитации большой нагрузки данных в системе и достижения более точных результатов тестирования.

Проведение тестирования производительности помогает компаниям оценить нагрузку, которую выдерживает программное обеспечение IIoT, и аспекты, требующие усиления для более быстрой работы.

Поскольку автоматизация является краеугольным камнем быстрого достижения качества, тестирование промышленного Интернета вещей становится проще, быстрее и надёжнее благодаря устранению человеческого фактора – то есть автоматизации тестирования.

Автоматизация тестирования приносит компаниям как коммерческие, так и операционные преимущества, включая ускорение вывода на рынок, предсказуемую рентабельность инвестиций, снижение бизнес-рисков и снижение затрат на обеспечение качества.

Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал