Az építőipari gépek üzemeltetése során bekövetkező gyakori balesetek – mint például a személygázolás vagy az akadályokkal való ütközés – megelőzése érdekében a vezetőknek a jármű teljes környezetére állandó rálátással kell rendelkezniük, és ez gyakran jelentős mentális stresszel és fizikai megterheléssel jár.

Az elektronikus vezetéstámogató rendszerek az építkezéseken is biztonságosabbá teszik a folyamatokat, miközben meg is könnyítik az építőipari gépkezelők munkáját. Ezek a technikák alkotják az automatizált építkezés első fokozatát.

„A Bosch ezért kifejezetten az építőipari gépek számára fejlesztett ki az átfogó asszisztensfunkciókhoz egy igény szerinti rendszerek és érzékelők alkotta moduláris koncepciót. Emellett a Bosch Rexroth vállalattal közösen olyan szabályzóegységet is kínálunk, amely az automatizált gépek központi elemeként nyújthat támogatást”

– fejtette ki Stefan Schenk, a Robert Bosch GmbH Off-Highway termékterületért felelős szakembere.

Rugalmas érzékelőkoncepció építőipari asszisztensrendszerekhez

Az automatizált építkezés víziójának megvalósítása érdekében a Bosch már ma is számos asszisztensfunkciót kínál az építőiparban használt járművekhez. Ezek tehermentesítik a gépkezelőt, illetve biztonságosabbá teszik az építkezést. Az egyes funkciók – mint például a markológépek kanálterhelésének érzékelése vagy a gép előtti és mögötti biztonságot szolgáló ütközésfigyelmeztetés – közvetlenül járulhatnak hozzá a munkavégzés támogatásához. Ha e segédrendszerek embereket vagy tárgyakat észlelnek a veszélyzónában, vizuális és/vagy hangjelzéssel figyelmeztetik a vezetőt, és a kijelzőn meg is jelenítik az adott objektumokat. A vezető így a gépe körüli nehezen belátható területeket is jól áttekintheti.

Az érzékelők koncepciója különböző ultrahangos és radarmegoldásokból, valamint egy többkamerás rendszerből áll. Így lehetőség nyílik arra, hogy rugalmasan, illetve az adott alkalmazások és asszisztensfunkciók szerint személyre szabottan alakítsák ki a védelmet. Ennek érdekében a Bosch az autóipar területén rendelkezésére álló know-how és a jól bevált alaptechnológiák kínálta lehetőségeket kívánja kiaknázni, a terepes, nem közúti (Off-Highway) alkalmazásokra fejlesztve tovább azokat. A rendszerek így különösen robusztus konstrukcióval ötvözhetik a magasfokú üzembiztonságot, még a legzordabb üzemi körülmények között is.

Gyártóspecifikus asszisztensfunkciók koncepciója

Az érzékelők információinak egyszerű optikai feldolgozására fejlesztette ki a Bosch az Off-Highway Vision egységet, amely a többkamerás rendszer videostream-adatfolyamát mutatja. Mindezt egyfajta fedőréteggel (overlay) egészíti ki, amely vizuálisan kiemeli a radar- és az ultrahangos szenzorok érzékelési területén észlelt objektumokat. Az érzékelők adatainak elektronikus fúziója a különböző alapelven működő szenzorok előnyeit optimálisan ötvözve növeli az asszisztensrendszer teljesítményét.

Az építőipari gépek gyártói így olyan hitelesített és funkcionális alapmodulrendszert kaphatnak, amellyel a „Plug & Play” elve alapján igény szerint tervezhetik meg és fejleszthetik tovább saját segédrendszereiket. A lehetséges funkciók közé tartozik például a holttérfigyelés, az objektumfelismerés és a manőver-asszisztens.

Automatizáció az építőiparban

A jelenleg rendelkezésre álló asszisztensfunkciók az első lépést jelentik azon az úton, hogy a jövőben teljes mértékben automatizált és hálózatba kapcsolt gépeket használjanak az építőiparban. A Bosch és a Bosch Rexroth közösen, az Off-Highway Robotics Controller (ORC) teljeskörű, emellett az adott alkalmazáshoz illeszthető, tesztelt és ellenőrzött rendszerével segíti ezt a folyamatot. A Bosch automatizálási szoftvere és hardvere tökéletesen integrálható a Bosch digitális ökoszisztémájába (BODAS), amely támogatja a digitális átalakulást, ezzel pedig növeli a termelékenységet és a hatékonyságot.

„A Bosch rendszereivel már ma elérhető közelségbe kerül a holnap automatizált építkezésének víziója”

– hangsúlyozta Schenk.

Nyílik a CU.BE – A jövő gyárába hamarosan itthon is bepillanthatunk

2023-ban a magyarországi Bosch csoport Budapesti Fejlesztési Központjában nyitja meg kapuit a CU.BE, a Bosch Rexroth Kft. egyedülálló, innovatív élményközpontja. A CU.BE az ipar 4.0 szemléletformálás és tudásátadás helyszíne, ahol a látogatók gyakorlati példákon keresztül ismerhetik meg a hálózatba kapcsolt, automatizált és fenntartható ipari ökoszisztéma előnyeit. A CU.BE-ban a legmodernebb eszközökkel, például a kiterjesztett valóság technológiát használó szemüvegen keresztül ismerkedhetnek meg a látogatók az ipari digitalizációval.

További információ

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Biztonságosabbá teszi az építkezéseket a Bosch technológiája appeared first on Műszaki Magazin.

Egy hirtelen bekövetkező leállás végzetes és emellett rendkívül költséges lehet. Fennáll annak is a kockázata, hogy a gépen esetlegesen rosszul elvégzett beállítások miatt, akár jóval a várható élettartam előtt véglegesen meghibásodhatnak az alkatrészek. Az Online Diagnostics Network (ODiN) szolgáltatáscsomag érzékelők, felhőalapú alkalmazások és gépi tanulási módszerek kölcsönhatásán keresztül biztosítja a modelleken alapuló üzemi körülmények monitorozását és a megelőző karbantartási tevékenységek elvégzését.

A betanulási időszak során egy gépi tanulási algoritmus figyelemmel kíséri a gép, berendezés vagy gépcsoport különböző – például nyomás, áramlás, rezgés, hőmérséklet és olajminőség – érzékelőinek jeleit, majd ezek alapján határozza meg a gép normál (egészséges) állapotát. A betanulási időszak után az online rendszer az adatokra alapozott modell segítségével végzi a monitorozott gép vagy gépcsoport állapotának folyamatos kalkulációját.

Nem eredményez feltétlenül hamis figyelmeztetést az, ha egyetlen mért érték rövid időre a tűréshatáron kívül esik, mivel a kopás ritkán mutatható ki csupán egyetlen jelből. A gép megváltozott viselkedése nyomán azonban a rendszer problémára figyelmeztet, amennyiben a több érzékelőből származó adatok előírt határértéken belüli megváltozása miatt romlik az állapotindex. A kalkulált állapotindex nemcsak a monitorozott gépcsoport állapotát jelzi, hanem a gépcsoport előtt és után elhelyezkedő mechanikus vagy hidraulikus rendszerek fokozatos változásait is. Ha az idő múlásával a mozgások elindulása tovább tart vagy több energiát igényel, akkor ez a mechanikus vagy hidraulikus rendszer kopását jelzi.

Gépi tanulás és big data

A prediktív analitika alkalmazhatósága érdekében megfelelő infrastruktúrát kell biztosítani az óriási méretű adathalmazok tárolásához, elemzéséhez és megjelenítéséhez. Ez többek között gépi tanulás és trendelemzés alkalmazását teszi szükségessé. Az IoT terén a jövőbeni üzleti modellek sikeréhez létfontosságú a nagy adathalmazok rendelkezésre állása. Ez az abszolút kulcs a hagyományos adatfeldolgozó kapacitásokat meghaladó mennyiségű adatok kezeléséhez. A prediktív analitika végzésének másik alapvető elemét a gépi tanulás jelenti – ezzel az MI (mesterséges intelligencia) módszertannal szerzett tapasztalatok alapján biztosítható a tudás.

Ez teszi lehetővé, hogy a gépek – az emberekhez hasonlóan – képesek legyenek nagy mennyiségű mintaadatból tanulni, vagyis felismerni a hasonló adatsémákat és azonosítani a nem hasonló sémákat. A tanulási folyamat során a gép megkapja a könyvtárak felépítéséhez és a sémák felismeréséhez szükséges mintaadatokat. Ezekkel a modellekkel történik az új adatok meghatározott kategóriákba rendezése. A modellek minden egyes adatkészlettel egyre tökéletesebbek lesznek. A gépi tanulás rendkívül bonyolult feladatokat (például dinamikus adatok elemzését, sokféle paraméter osztályozását stb.) képes elvégezni az ember helyett. A gépi tanulásra alapozott rendszerek gyorsabbak, pontosabbak és automatizáltak.

Adatvédelem mindenekelőtt

A mesterséges intelligencia akkor működik jól, ha rengeteg adat áll rendelkezésére, és azok több forrásból is gyűjthetők. Ehhez kapcsolódóan azonnal felmerül a biztonság kérdése is. Ha az információk illetéktelen kezekbe kerülnek, az komoly károkat okozhat a vállalat számára. Az adatkezeléssel kapcsolatos félelmek legfőképpen azért alakulhattak ki, mert a vállatoknál gyakori az a tévhit, hogy a felhőben tárolt adatok könnyen eltulajdoníthatók. A Bosch Rexroth élen jár a kiberbiztonságban. Az adatlopás megelőzése érdekében a Bosch Rexroth magas biztonsági szintű hálózati kapcsolatot biztosít, és igény szerint helyi szerveren történő adattárolással is támogatja ügyfeleit.

Tervezett állásidő = Kevesebb költség

Minden hidraulikus présrendszert sokféle különálló, de összehangoltan működő gép, készülék vagy eszköz alkot. Ennek egyik fontos része a hidraulikus tápegység, amely esetében többek között a villanymotor, a hidraulikus szivattyú, a munkafolyadék és a szűrők állapotának figyelése történik.

A mélyhúzó présgépek főhengereinek karbantartása roppant időigényes folyamatot jelent, ezért minden váratlan állásidő nagy költségekkel jár. A karbantartás tervezhetőségéhez tehát érdemes az ODiN használatával monitorozni a présrendszert, azon belül például a préselés sebességét, a nyomást, a pozícionálás pontosságát. Mindezek mellett további információt nyerhetünk a hengerek, tápegységek, szelepek aktuális értékeinek megfigyeléséből. A szerzett információknak köszönhetően ugyanis időben felkészülhetünk a henger cseréjére, amely így a tervezett állásidő alatt elvégezhető. Mindez gyorsabb karbantartást és alacsonyabb (kapcsolódó) költségeket eredményez.

Az első lépés a megelőzés felé

A legegyszerűbb módszer az adatgyűjtésre és -vizualizációra a Bosch Rexroth Kft. saját fejlesztésű adatgyűjtő rendszerének, a ConnectivityKit-nek a használata. Az adatokat egyszerű, állapotra vonatkozó jelzésekkel (zöld-sárga-piros színek logikája mentén) magán az eszközön is láthatóvá lehet tenni, de lehetőség nyílik arra is, hogy azokat decentralizált módon feldolgozzák, az eredményeket pedig elküldjék, majd egy webes felületen jelenítsék meg. Ezekből az eredményekből a karbantartók online láthatják a gép aktuális üzemelési értékeit, az információkból pedig tervezehetővé válik a karbantartás és megelőzhető a nem kívánt gépleállás.  A távdiagnosztikai rendszer webes felületének köszönhetően bárhol, bármikor láthatók az adatok, a megjelenítés egy online műszerfalhoz hasonló.

Ügyfeleinknél minden esetben testre szabott megoldásokat valósítunk meg, melyeket összetett, rendszerszintű, célorientált koncepció alapján alakítunk ki. A megelőző karbantartáshoz kínált i4.0-megoldások hosszú távon biztosítják Önnek, hogy gépei és berendezései időtállóan működjenek. További információért látogasson el a boschrexroth.hu/megelozokarbantartas oldalra.

The post Ha leáll a berendezése, azonnal tudja pótolni a kiesést? appeared first on Műszaki Magazin.

Egyúttal elindultak azok az innovációs projektek, amelyek az e-közigazgatás és e-közszolgáltatás fejlesztését, a rendvédelmi feladatok ellátását, a mesterséges intelligencia közigazgatási célú alkalmazását célozzák, az állampolgárok igényeinek még magasabb szintű kiszolgálása érdekében. A klaszter keretében a szakterületen élenjáró állami informatikai szolgáltatók, felsőoktatási és tudományos intézmények hangolják össze kutatási-fejlesztési tevékenységüket, hogy innovációikkal tovább támogassák a digitális társadalmat.

A klaszter az Infokommunikációs és Információtechnológiai Nemzeti Laboratórium keretein belül működik.
Az Infokommunikációs és Információtechnológiai Nemzeti Laboratórium egyik célja, hogy hozzájáruljon a nemzeti adatvagyon célirányos és tudatos használatának elősegítéséhez, valamint az ehhez szükséges szakmai környezet kialakításához. A kormányzati, közigazgatási szervek elkötelezettek afelől, hogy a kiberbiztonsági, rendészeti, rendvédelmi és e-közigazgatási kutatásokkal, fejlesztésekkel hangolják össze az erőforrásokat. A Laboratórium másik, kiemelt fókusza a fentebb sorolt kutatásokkal kapcsolatos kompetenciák fejlesztése. A célok megvalósulását olyan kutatásokkal segítik, amelyek a szolgáltatási képességet és hatékonyságot növelik.

A Nemzeti Labor keretein belül megvalósuló Biztonságos Digitális Társadalom Innovációs Klaszter stratégiai célja, hogy hatékonyan és innovatívan segítse elő a mesterséges intelligencia alkalmazását az e-közigazgatásban. Ezzel eredményesen támogathatja a nemzeti adatvagyon hasznosítását és az e-közigazgatási kutatási-fejlesztési tevékenységek összehangolását. Az együttműködések során a szakterületen élenjáró állami informatikai szolgáltatók, felsőoktatási és tudományos intézmények kapnak szerepet, amelyek már középtávon jól hasznosítható eredményeket tűztek ki célul.

A klaszter alapító tagjai az IdomSoft Informatikai Zrt., a Nemzeti Infokommunikációs Szolgáltató Zrt., az ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet, illetve a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem.

A klaszter a kutatás-fejlesztési és innovációs eredményeinek felhasználását elsődlegesen a közfeladatok ellátásához tervezi. A későbbiekben egyes eredményeit a Magyar Állam szélesebb körű érdekeinek megfelelően és annak javára, a nemzetközi térben vagy piaci környezetben is hasznosíthatja.  A klaszter alakuló ülését megelőző felsővezetői rendezvényen a jelenlévők egyöntetűen hangsúlyozták: olyan szakmai összefogás valósul meg, amely összekapcsolhatja a XXI. század új technológiáit és kihívásait. Az állami feladatok innovatív fejlődésének ez alapvető lépése. A klaszter tagsága folyamatosan bővül újabb szervezetekkel, hamarosan a teljes szakmai szervezeti kör bekapcsolódik a fejlesztésekbe. Rövidesen újabb innovatív megoldásokkal találkozhatnak az állampolgárok az ügyintézéseik során.

A fotón balról jobbra: Dr. Sabjanics István r. dandártábornok (BM Tudománystratégiai és Koordinációs Főosztály), Gulyás Tibor helyettes államtitkár (ITM Innovációért Felelős Helyettes Államtitkárság), Dr. Szabó Hedvig nb. altábornagy, főigazgató (Nemzetbiztonsági Szakszolgálat), Érdi-Krausz Gábor projektkoordinátor (ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet), Hajzer Károly helyettes államtitkár (BM Informatikai Helyettes Államtitkárság), Vetési Iván ügyfélkapcsolati és szolgáltatási vezérigazgató-helyettes (Nemzeti Infokommunikációs Szolgáltató Zrt.), Prof. Dr. Levendovszky János rektorhelyettes (Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem), Dr. Karlócai Balázs vezérigazgató (IdomSoft Zrt.), Dr. Risztics Péter Károly PhD (Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közigazgatási Informatikai Központ elnöke, BM Tudományos Tanácsadó Testület elnöke, a Nemzeti Hírközlési és Informatikai Tanács tagja)

The post Megalakult a Biztonságos Digitális Társadalom Innovációs Klaszter (BDTIK) appeared first on Műszaki Magazin.

A digitális átalakulás stratégiai előnyöket kínál a vállalatok számára, ugyanakkor rendkívül összetett folyamat, és alapjaiban változtatja meg a szervezetek működését, így biztonsági kockázatokkal is jár. Digitalizált működéssel a vállalatok óriási mennyiségű adatot termelnek, amit megfelelően elemezve jobb döntéseket hozhatnak, és javíthatják szolgáltatásaikat. Ezen információk egy része azonban érzékeny adat, aminek a védelméről nehéz gondoskodni, ha a tárolás és az analizálás több helyszínen történik, ami globális működés esetén különösen szerteágazó lehet. A Micro Focus szakértői szerint négy területre érdemes koncentrálni, hogy ennek ellenére a digitális fejlesztés minimális kockázattal járjon.

Adatok kezelése és titkosítása

A digitális működés során keletkező adatmennyiség eseté biztonsági szempontból kulcsfontosságú, hogy a cégek átlássák, pontosan hol találhatók az érzékeny adataik, és rendszeresen felülvizsgálják, hogy továbbra is megfelelően erős-e a védelmük. Ehhez olyan különféle hasznos eszközök érhetők el, mint például a Data Discovery, amely segít feltérképezni és osztályozni az adatokat, és szükség esetén a megóvásukról is gondoskodik. Miután rendszerezték és besorolták ezeket az adatokat, a vállalatoknak azt is érdemes fontolóra venniük, melyeket érdemes közülük titkosítani, hogy csökkentsék az adatszivárgás kockázatát. Az lenne a biztos, ha minden információt titkosítanának, így azonban nem lehetne azokat felhasználni a különféle üzleti elemzésekhez. Jó kompromisszumot jelenthet azonban a formátummegőrző titkosítás. A módszer úgy alakítja át az adatokat, hogy azok megőrzik a formátumukat, vagyis a rendszer a számok helyett más számokat, a betűk helyett pedig más betűket generál. Így az információk továbbra is felhasználhatók adatelemzésekhez, miközben a bizalmasságuk nem sérül, és megfelelnek az olyan adatvédelmi előírásoknak, mint például a GDPR.

Nulla bizalom

Száz százalékos védelem természetesen nem létezik, de jelentősen csökkenti a kockázatokat, ha a vállalat a nulla bizalom elvét követi. A megközelítés garantálja, hogy a felhasználók csak azután férhetnek hozzá az érzékeny információkhoz, miután ellenőrizték a személyazonosságukat és az érvényes engedélyeket. Ehhez az szükséges, hogy a cégnél erős személyazonosság- és hozzáféréskezelő rendszereket használjanak, amelyek egyszerűen képesek a felhasználónév és jelszó kombinációján túlmutató, fejlett hitelesítési módszereket, például biometrikus azonosítókat és tokeneket is kezelni. Ezek a megoldások a kockázati szinteknek megfelelően követelik meg az autentikációt a felhasználóktól. Például kockázatosnak számít, ha egy üzleti kiküldetésben lévő alkalmazott külföldről, egy hotel wifijéről szeretne bejelentkezni a céges hálózatba a munkaidőn kívül, ezért indokolt, hogy egy SMS-ben küldött kóddal is erősítse meg a személyazonosságát. Ugyanakkor a vállalat székhelyéről, munkaidőben bejelentkező felhasználó tevékenysége nem számít kockázatosnak, ezért az ő idejét nem szükséges plusz azonosítási körökkel rabolni.

Rálátás a teljes környezetre

A szervezetek több különféle szolgáltatást vesznek igénybe földrajzilag és informatikailag is eltérő rendszerekben, amelyeket lehetetlen egyesével külön megfigyelni és védeni. A szakembereknek tehát olyan biztonsági megoldásokra van szükségük, amelyek képesek rálátást biztosítani minden rendszerre, különösen azokra, amelyek érzékeny adatokat kezelnek vagy kritikus fontosságú feladatokat látnak el. Jól skálázható, intelligens és központosított szoftverrel érdemes monitorozni az eseményeket és a gyanús tevékenységeket, illetve az ismert és ismeretlen fenyegetéseket. Ideális esetben a megoldás magától is képes riasztást küldeni a támadásokról, illetve megtenni a szükséges lépéseket az elhárításához.

Analitika és automatizáció

A digitalizálásnak köszönhetően a gépek ma már képesek ellátni olyan feladatokat, amelyekről korábban emberek gondoskodtak. Napjainkban egyre több helyen automatizálják például az üzleti és pénzügyi folyamatokat, a teljesítménytesztek futtatását vagy éppen a szoftverek kódjainak ellenőrzését. Az automatizálás jobban skálázhatóvá és biztonságosabbá teszi a műveleteket, hiszen kiküszöböli az emberi hibák lehetőségét. Ugyanakkor ezeket a folyamatokat is meg lehet úgy hackelni, hogy rosszindulatú tevékenységeket vigyenek véghez, például egy banki átutalást egy módosított számlaszámra irányítsanak. A felhasználói viselkedéselemző (UEBA) megoldások azonban képesek megfigyelni a folyamatokat futtató és automatizáló eszközöket, illetve monitorozni tudják azokat a kiemelt felhasználókat is, akik új, automatizált folyamatokat tudnak létrehozni. Az Micro Focus UEBA-megoldása ráadásul gépi tanulást használva képes magától feltérképezni, milyen tevékenységek számítanak általánosnak az egyes felhasználóknál és eszközöknél, és magától észleli, illetve azonosítja a gyanúsnak számító aktivitásokat a teljes környezetben.

The post Biztonságos átállás: hogy a digitális ne legyen fatális appeared first on Műszaki Magazin.