Para variar, n\u00e3o vamos falar sobre seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o hoje. Em vez disso, este texto trata de an\u00e1lise de dados industriais da Chelyabinsk Pipe Rolling Plant (tamb\u00e9m conhecida como ChelPipe). Voc\u00ea vai se perguntar do que se trata e a verdade \u00e9 que este \u00e9 mais um campo de aplica\u00e7\u00e3o de nossas inova\u00e7\u00f5es daquilo que \u00e9 conhecido como \u201cdados industriais confi\u00e1veis\u201d.<\/p>\n
Grandes empresas operam milhares de tornos, turbinas, fornos e outras m\u00e1quinas, cada uma com sensores que monitoram os processos segundo a segundo. Voc\u00ea j\u00e1 se perguntou quantos dados todo aqueles equipamentos industriais geram?<\/p>\n
Nossos especialistas fizeram isso e encontraram 1.500 fontes de sinal por sistema de controle de processo automatizado (APCS, em ingl\u00eas) em uma empresa m\u00e9dia. Para gigantes (por exemplo, empresas que administram uma rede nacional de oleodutos), o n\u00famero pode ultrapassar um milh\u00e3o. Al\u00e9m disso, cada sensor ou controlador individual m\u00e9dio pode gerar de 10.000 a 15.000 medi\u00e7\u00f5es por segundo.<\/p>\n
Voc\u00ea sabe quanto desses dados s\u00e3o realmente usados? Depende da criticidade do instrumento em quest\u00e3o, mas, em m\u00e9dia, as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o enviam entre 10% a 15% das informa\u00e7\u00f5es que coletam para o sistema de controle de supervis\u00e3o e aquisi\u00e7\u00e3o de dados (SCADA, na sigla em ingl\u00eas). Isso \u00e9 suficiente para avaliar a operabilidade do sistema e ningu\u00e9m quer sobrecarregar o SCADA. Afinal, a julgar pela quantidade de dados, cada sinal ocupa cerca de 80 bytes.<\/p>\n
Portanto, o APCS m\u00e9dio pode gerar aproximadamente 100 gigabytes de dados industriais brutos por minuto \u2013 e em um dia bom s\u00e3o usados cerca de um d\u00e9cimo deles. Os outros 90% s\u00e3o desperdi\u00e7ados. E isso \u00e9 na era do big data, quando os cientistas de dados venderiam suas almas por um byte extra.<\/p>\n
Em geral, os sensores industriais transmitem dados ao sistema SCADA para controle de processo, preven\u00e7\u00e3o de acidentes e assim por diante. Nas \u00faltimas d\u00e9cadas, esses dados tamb\u00e9m t\u00eam sido de interesse para sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) e outros mecanismos de an\u00e1lise de dados. No entanto, eles n\u00e3o coletam esses dados de sensores, mas geralmente os do sistema SCADA.<\/p>\n
Em outras palavras, eles pegam apenas 10% de todas as informa\u00e7\u00f5es geradas. Voc\u00ea pode imaginar o qu\u00e3o mais eficientes esses sistemas seriam com acesso a todos os dados?<\/p>\n
Escrevemos sobre o KasperskyOS<\/a>, nosso sistema operacional seguro para IdC, sistemas incorporados e outros aplicativos com prop\u00f3sitos especiais, e tamb\u00e9m falamos sobre nossa associa\u00e7\u00e3o de produ\u00e7\u00e3o cient\u00edfica subsidi\u00e1ria, a Adaptive Production Technology<\/a> (APROTECH), que est\u00e1 desenvolvendo um gateway de IdCI com base em nosso sistema operacional. Portanto, criamos em conjunto este portal \u2013 e n\u00e3o apenas um; estamos trabalhando em mais dois (mas esse \u00e9 um assunto para outra postagem). Durante o processo de implementa\u00e7\u00e3o do primeiro dispositivo, os especialistas da APROTECH descobriram um \u00f3timo uso, embora fora do padr\u00e3o, para nosso sistema.<\/p>\n Em 2019, ao testar cen\u00e1rios de uso para o gateway, eles come\u00e7aram a oferec\u00ea-lo a clientes em potencial para implementa\u00e7\u00e3o piloto. Um desses prospectos foi a ChelPipe. Naturalmente, falamos primeiro com a equipe da seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o deles, mas antes que pud\u00e9ssemos saber, os engenheiros se envolveram. Eles tamb\u00e9m tinham um interesse espec\u00edfico no dispositivo.<\/p>\n Afinal, por que est\u00e1vamos desenvolvendo esse dispositivo? O objetivo principal era coletar informa\u00e7\u00f5es detalhadas dos sensores de IdCI e envi\u00e1-las por meio de um canal confi\u00e1vel para processamento posterior. A arquitetura do dispositivo minimiza o risco de substitui\u00e7\u00e3o de dados industriais brutos ou de algu\u00e9m mexer no sistema de \u201cprocessamento posterior\u201d e obter controle sobre o equipamento industrial.<\/p>\n Os engenheiros da ChelPipe ficaram entusiasmados com a ideia de obter esses dados em tempo real. Com esse acesso, eles poderiam resolver uma s\u00e9rie de quest\u00f5es-chave \u2013 por exemplo, determinar quais fatores, sob condi\u00e7\u00f5es iguais, causam uma mudan\u00e7a nos indicadores de processo. Armados com essas informa\u00e7\u00f5es, eles podem tomar decis\u00f5es operacionais praticamente em tempo real.<\/p>\n Para a implementa\u00e7\u00e3o piloto, os engenheiros selecionaram uma s\u00e9rie de par\u00e2metros importantes para controlar e os especialistas da APROTECH configuraram o gateway baseado em KasperskyOS para coletar telemetria do equipamento e transmiti-la para a plataforma Siemens MindSphere. O interesse da ChelPipe n\u00e3o est\u00e1 tanto no gateway, mas nos resultados do processamento de dados industriais confi\u00e1veis, ent\u00e3o, trabalhando com especialistas da Siemens e Sinimex, os engenheiros criaram um servi\u00e7o digital de ponta a ponta para coletar, acumular e visualizar os dados.<\/p>\n No entanto, o processamento de dados industriais brutos para empresas de engenharia \u00e9 apenas o come\u00e7o. Durante o processo de implementa\u00e7\u00e3o, a capacidade de transferir esses dados por um canal confi\u00e1vel e process\u00e1-los tamb\u00e9m chamou a aten\u00e7\u00e3o dos analistas de neg\u00f3cios, que poderiam usar esses dados para, por exemplo, calcular o rendimento da margem por unidade de equipamento ou de um local de produ\u00e7\u00e3o. Esse \u00e9 o dom\u00ednio n\u00e3o dos engenheiros, mas sim dos diretores executivos.<\/p>\nIndo al\u00e9m com a ideia<\/h2>\n