industria 4.0: diseño e implementación de un ics
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Industria 4.0: Diseño e implementación de un ICS
Tito Crespo Wilson Xavier
Resumen
El objetivo de este proyecto es el diseño e implementación de un sistema de control industrial (ICS), con los elementos que lo conforman: PLC, SCADA y protocolos de comunicación de red seguros. Se plantean la simulación de dos escenarios de acuerdo con los modelos contemplados en la Industria 4.0 de edge y cloud computing. El primer escenario se trata del monitoreo de la temperatura de tres almacenes. El segundo escenario es el control de llenado de un tanque industrial, en el que se monitorea el nivel y temperatura del líquido que se almacena. Por último, estos dos escenarios son útiles para futuros trabajos de Industria 4.0 que saquen provecho a la red desarrollada y el envío de datos hacia la nube o el borde de red para desarrollar funcionalidades como el gemelo digital o el mantenimiento predictivo.
1. Introducción
El rápido crecimiento de Internet y del número de dispositivos con la capacidad de conectarse a ella, han traído nuevos retos a la seguridad en las redes de datos. Las redes industriales no son una excepción y no han estado exentas de ataques a sus infraestructuras de red, convirtiéndose en objetivos relacionados con espionaje industrial, terrorismo, etc. Todo esto hace que el conocimiento y uso de protocolos considerados seguros en los procesos industriales sea clave para minimizar los riesgos de ataque a la hora de implementar un sistema de control industrial (ICS).
Este proyecto tiene como objetivo diseñar e implementar un ICS, con los componentes típicos que lo conforman. Se implementan dos escenarios que se diferencian por el lugar donde se realiza el procesado de la información, la nube (cloud) o en el borde de la red de datos (edge). Para realizar su diseño se ha tenido que abordar el funcionamiento general de dos protocolos seguros compatibles con estos escenarios y en particular, de sus opciones de seguridad.
Para desarrollar la práctica de este trabajo, para el primer escenario se ha utilizado diferentes softwares que reproducen las diferentes partes de una ICS que emula el monitoreo de la temperatura de tres almacenes industriales, información que se procesa dentro de la misma red, permitiendo tener seguridad y privacidad por que los datos no salen de la ICS, además de una baja latencia. Esta aproximación además permite que todo el sistema sea reproducido con un sólo computador, lo que facilita su uso con finalidades docentes.
Para el segundo escenario se utiliza un controlador lógico programable que se encuentra ubicado en los laboratorios de la universidad EPSEVG-UPC además de software que se
ejecuta en un PC y una plataforma IoT en la nube. Con este PLC se realiza la simulación del llenado de un tanque industrial, en el que se monitorea la temperatura y nivel. Además, las variables de este proceso se pueden ver en la nube desde cualquier dispositivo con acceso a Internet. Añadir que sería posible sustituir el PLC por un software que lo emule, consiguiendo como en el escenario anterior que todo el sistema, salvo la plataforma IoT, esté contenido en un único computador.
2. Antecedentes
La clave para lograr fábricas inteligentes y sostenibles es la conectividad. Al respecto, HSM Networks presenta cada año un estudio de crecimiento del mercado de redes industriales. Se enfoca en los nuevos nodos instalados a nivel mundial, siendo un nodo una máquina o dispositivo que se conecta a una red industrial. A pesar de la pandemia del COVID-19, se espera que el mercado de redes industriales crezca un 6% en el 2021.
Los resultados del estudio se presentan en la figura 1. Ethernet industrial ha aumentado su participación, pasando del 64% (2020) al 65%, mientras que los buses de campo caen al 28% y las redes inalámbricas continúan subiendo y se encuentran ahora en un 7% [1]. La tecnología inalámbrica crece rápidamente a una tasa del 24% y se espera que se siga incrementando debido a ventajas como menos cableado y mayor flexibilidad, además se espera un impacto total del 5G en las fábricas. Para los buses de campo la disminución se detiene con solo -1%, ya que, en tiempos inciertos como la pandemia, las industrias tienden a apegarse a tecnologías existentes. Uno de los principales motivos de la creciente adopción de Ethernet Industrial es su compatibilidad con los protocolos de Internet, la pila TCP/IP, necesarios para conseguir la conectividad total que exige la Industria 4.0.
Figura 1. Cuota del mercado de redes industriales [1]
3. Objetivos del proyecto
El crecimiento progresivo de Ethernet en la industria y los problemas de seguridad que traen consigo, han llevado a plantear el objetivo de este proyecto, el cual es el diseñar e implementar dos escenarios: cloud y edge computing, con los componentes que conforman un sistema de control industrial y las nuevas tecnologías que integra la Industria 4.0 en los procesos de producción. Para conseguir cumplir este objetivo general, se plantean varios objetivos específicos:
Estudiar el protocolo industrial OPC UA para la comunicación entre los elementos de una ICS.
Estudiar el protocolo MQTT para la comunicación con los sistemas de procesado de datos que están situados dentro de la ICS o en la nube.
Procesar y visualizar la información en un software SCADA industrial.
Implementar seguridad en la ICS por medio de autenticación de usuario, ie. los operadores, mediante contraseñas, y el uso de certificados para el cifrado de la información y autenticación entre los elementos de una ICS.
Realizar el procesamiento de datos en la nube para la visualización de la información de las variables del proceso, la activación de alarmas y envío de correos electrónicos.
Comparar los dos escenarios implementados de acuerdo a las tecnologías de Industria 4.0 que hayan sido utilizadas.
Documentar el proceso de implementación de los dos escenarios mencionados anteriormente.
4. Escenario 1: Edge Compunting
Se trata de un escenario local, en el que todos los elementos residen en el entorno industrial. Como se puede ver en el esquema de la figura 2, está formado por: un proveedor de datos (servidor OPC UA de Prosys v5.0.4) [2], un gateway OPC UA-MQTT (Ignition v8.1.4) [3], un SCADA (Ignition Designer v8.1.4) [4] y broker MQTT (Mosquitto v3.0) [5]. Además, se utilizaron dos clientes MQTT para comprobar el funcionamiento de la ICS.
Figura 2: Escenario 1: Edge computing
Todos estos elementos, con la excepción del cliente MQTT Dash [6], se ejecutan en el mismo computador, el cual cuenta con un sistema operativo Windows 10, memoria RAM 6 GB y almacenamiento de 750 GB. MQTT Dash se instala y ejecuta en un teléfono móvil que se encuentra dentro de la red. Esta aproximación permite reproducir un escenario completo con el mínimo de recursos hardware.
Para este escenario, se plantea simular un proceso industrial que monitorea la temperatura de tres almacenes en una fábrica. Esta temperatura se debe mantener entre los 5°C y los 30°C. En caso contrario, se activarán alarmas que nos indiquen que la temperatura está por fuera de esos rangos. Todos los valores de las temperaturas en tiempo real se observarán desde el sistema SCADA y también desde cualquiera de los clientes MQTT.
Los datos de temperatura no son reales, ie. no están proporcionados por sensores. Así, la temperatura del primer almacén se selecciona manualmente a través de MQTT Dash, realizando publicaciones en el broker MQTT Mosquitto. La temperatura del segundo almacén se simula mediante el servidor OPC UA de Prosys, por medio de una variable random que se actualiza cada 2 segundos. Finalmente, la temperatura del tercer almacén es una variable manipulada localmente desde el SCADA. Añadir que la temperatura del segundo y tercer almacén son publicadas por el gateway Ignition utilizando dos topics diferentes en el broker MQTT.
5. Escenario 2: Cloud Compunting
En este escenario el proveedor de datos es un PLC Omron NX 102 [7] que cuenta con un servidor OPC UA. Este PLC se programa en el software Sysmac Studio v1.43 para simular un proceso industrial del llenado de un tanque, en el que se controla el nivel y temperatura del mismo. El proceso simulado es el siguiente: el operador debe inicializar el proceso por medio de un pulsador que se encuentra en un panel de control o desde el SCADA. Entonces, una válvula de entrada de líquido permite que el tanque se vaya llenando paulatinamente. Cuando llega al 80% de su capacidad, la válvula se cierra y se enciende un calentador que aumenta la temperatura del líquido. Una vez que la temperatura haya llegado a 60°C, el calentador se apaga y una segunda válvula permite la salida del líquido. El operador del proceso industrial puede parar en cualquier momento el proceso, por ejemplo, por la existencia de cualquier anomalía, mediante un pulsador de paro de emergencia o desde el SCADA.
Para realizar esta simulación, además de la lógica de control del proceso industrial, se utilizan temporizadores del PLC para el llenado y vaciado del tanque, también para el incremento y decremento de la temperatura. Los botones de “Start” y “Paro” de emergencia, son entradas físicas del PLC que pueden activarse también desde el SCADA. Los actuadores como las válvulas y el calentador del tanque son salidas físicas del PLC, y se puede visualizar su estado desde el SCADA, es decir, “prendido/apagado” en el caso del calentador del líquido o “abierto/cerrado” para las válvulas.
Como se puede ver en la figura 3, toda la información producida por el PLC se transmite mediante el protocolo OPC UA hacia el gateway. El gateway entrega la información al SCADA y también permite el envió de información hacia la plataforma IoT de ThingsBoard (v3.3.0) [8] por medio del protocolo MQTT. En la plataforma de ThingsBoard se puede visualizar el nivel y temperatura del tanque, además que se realiza en ella el procesamiento de los datos para la activación de alarmas y el envió de correos electrónicos. Gateway y SCADA son los
mismos que en el escenario anterior y también como antes se ejecutan en un mismo computador con Windows 10.
Figura 3: Escenario 2: Cloud computing
6. Pruebas y Resultados
Escenario 1: Edge Computing
Para el escenario 1, en el SCADA se pueden visualizar las temperaturas de los tres almacenes, dos de ellas son publicaciones al broker MQTT y la otra es una suscripción a un topic del broker MQTT. En este escenario, el proveedor de datos es el servidor Prosys OPC UA, su configuración se muestra en la figura 4.
Figura 4: Servidor Prosys OPC UA
La pantalla principal del SCADA, que se presenta en la figura 5, consta de indicadores visuales en los que se puede observar la temperatura de cada almacén en tiempo real. Esta pantalla también cuenta con navegación a dos pantallas secundarias, una de “Alarmas” y otra de “Gráficas” en tiempo real de la temperatura de cada almacén.
Figura 5: Pantalla principal SCADA del escenario 1
La pantalla de “Alarmas”, que se muestra en la figura 6, tiene como objetivo registrar e informar al usuario cuando alguno de los almacenes se encuentre fuera de los rangos de temperatura establecido, ie. de 5°C-30°C. Si aparece una
alarma, se mantiene activa hasta que la temperatura regrese a los rangos normales de funcionamiento. Además, se tiene un historial de alarmas con la fecha y hora que sucedió cada uno de los eventos.
Figura 6: Pantalla de alarmas del escenario 1
La pantalla de “Gráficas”, muestra los datos de la temperatura en tiempo real. Como se puede ver en la figura 7, la temperatura de cada almacén se visualiza con una gráfica que muestra su evolución en el tiempo.
Figura 7: Pantalla de gráficas para el escenario 1
La seguridad para el protocolo OPC UA viene dada por la configuración del servidor Prosys. En este caso se configuró la seguridad con la autenticación del cliente mediante usuario y contraseña. Además, el modo de seguridad con certificados Sign&Encrypt y la política de seguridad con Basic256. Como se puede ver en la figura 8, la captura de Wireshark [9] realizada para el protocolo no es legible.
Figura 8: Captura de la información para el protocolo OPC UA
El broker MQTT de Mosquitto no tiene configurado por defecto la autenticación de usuario ni tampoco el cifrado de la información. Para solucionar este problema, se configura el broker MQTT para que el intercambio de información sea seguro, mediante el uso del protocolo TLS. Para esto, se crea un certificado CA (autoridad certificadora), un certificado de servidor firmado por la CA y una llave de servidor para desencriptar los mensajes entrantes. En la figura 9, se muestra la captura del análisis de la comunicación MQTT realizado con Wireshark. La información ya no es comprensible, debido al uso de TLS. Es decir, la información fluye a través de la ICS de manera segura, ya que con el uso de TLS y de los certificados, además de confidencialidad, también se agrega el control de acceso a usuarios.
Figura 9: Captura de la información para el protocolo MQTT
Escenario 2: Cloud computing
Para el segundo escenario, el proveedor de datos es el PLC Omron NX 102 que cuenta con un servidor de OPC UA, que debe ser habilitado (ver figura 10) y para que los cambios hagan efecto, luego tiene que reiniciarse.
Figura 10: Servidor OPC UA en el PLC
El sistema SCADA consta de tres pantallas, igual que en el escenario 1. La pantalla principal es la que se muestra en la figura 11. Contiene dos botones para el control del proceso, “Start” y “Paro de emergencia”. Contiene indicadores para la visualización tanto de las variables medidas, nivel y temperatura del líquido, como también del estado de los actuadores, ie. la válvula de entrada del líquido (V1), la de salida del mismo (V2) y el calentador del líquido. La pantalla principal también presenta una animación o mímico del proceso, que permite fácilmente hacerse una idea de lo que está pasando en el proceso industrial. Es decir, como se va llenando/vaciando el tanque y como incrementa/decrementa la temperatura.
Figura 11: Pantalla principal SCADA del escenario 2
La pantalla de “Alarmas” nos ayuda a detectar cualquier anomalía que exista en el proceso industrial. Consta de una tabla en la que se publican las alarmas del proceso con su respectiva fecha y hora, tal y como se puede ver en la figura 12. Se configuraron dos alarmas, una para el nivel y otra para la temperatura del tanque. Estas alarmas se activan cuando existe un nivel superior al permitido en el tanque y/o que la temperatura sea elevada.
Figura 12: Pantalla de alarmas del escenario 2
La tercera pantalla muestra las gráficas del proceso. Como se puede ver en la figura 13, las variables de nivel y temperatura se grafican en tiempo real. Esta pantalla nos da una idea de la simulación del proceso industrial: el tanque empieza a llenarse hasta cierto nivel, mientras la temperatura se mantiene constante a temperatura ambiente. Luego de que se alcanza el nivel en el tanque, el calentador aumenta la temperatura hasta llegar a cierta consigna, para finalmente dejar salir el líquido del tanque.
Figura 13: Pantalla de gráficas para el escenario 2
En la plataforma IoT ThingsBoard, una vez que se obtiene la información de nivel y temperatura del tanque con el protocolo MQTT, lo siguiente es procesarla. El objetivo de este procesado es crear alarmas y enviar correos electrónicos si alguna de estas alarmas se activa. Para conseguir este fin, se crean cadenas de reglas como se puede ver en la figura 14. Esta regla es para el nivel del tanque, si supera los 70m3, la alarma se activará. Una regla parecida fue creada para la temperatura, que tendrá como límite 50°C.
Figura 14: Cadena de reglas para el nivel del tanque
Debido a que toda la información que llega a ThingsBoard pasa por la cadena principal, se tienen que modificarla y crear filtros para escoger la información de cada uno de los dispositivos. Una vez creadas estas reglas, se realiza la interfaz de usuario se muestra en la figura 15, la que consta de la información del nivel y la temperatura del tanque y cada una de estas variables tiene dos indicadores digitales y una tabla de alarmas. En la tabla de alarmas se informa al usuario si existe una alarma activa, la hora y fecha que se produjo, el dispositivo que la originó, la severidad de la alarma y el estado actual en el que se encuentra la alarma.
Figura 15: Interfaz de usuario en ThingBoard
Por último, cada vez que se activa una alarma, se envía un correo electrónico informando por qué sucedió la alarma, en la figura 16 se puede ver el correo electrónico que se envió al superar la temperatura configurada por la cadena de reglas de 50°C. De la misma manera, para el nivel del tanque, se envía un correo electrónico si se supera los 70m3 que fueron configurados en su cadena de reglas. Para el envió de correos electrónicos se utiliza SendGrid [10], que es una plataforma para la gestión de correos electrónicos transaccionales y comerciales basado en la nube.
Figura 16: Correo electrónico por temperatura del tanque
elevada
7. Conclusiones
A lo largo de este proyecto, se realizó el estudio de diferentes protocolos y softwares que permiten la implementación de una ICS siguiendo los modelos de Industria 4.0 de cloud y edge computing. Reproduciendo dos escenarios en base a estos modelos e implementando autenticación de usuario y certificados en cada uno de los protocolos utilizados, para que la información fluya de manera segura a través de la red de datos de la ICS.
La integración de dos protocolos de comunicación claves para la Industria 4.0, empleados en el desarrollo de este proyecto, como son: el protocolo OPC UA, independiente de proveedor y plataforma, diseñado específicamente para la automatización industrial; y el protocolo MQTT, altamente escalable, bajo consumo de energía, de fácil implementación y uno de los más utilizados en IoT, dan como resultado la interoperabilidad de los componentes de la ICS. Además, su integración de mecanismos de seguridad, hacen que estos protocolos cumplan con las necesidades de un entorno industrial 4.0.
El primer escenario (Edge computing) implementado tiene un mínimo de recursos de hardware, por lo que podría ser reproducido en cualquier computador con características básicas de memoria RAM y almacenamiento. Así mismo, el software utilizado está disponible en Internet de forma gratuita. Al tratarse de un escenario de Edge computing, presenta ciertas características intrínsecas que lo hacen interesante como: el análisis de información en tiempo real, baja latencia, seguridad y privacidad debido a que los datos no salen de la red industrial
Para el segundo escenario (Cloud computing), el uso del PLC Omron del laboratorio de la Universidad, nos da como resultado un escenario más industrial, pero hay que tomar en cuenta que el software para programarlo es propietario. Por otro lado, el gateway y la plataforma en la nube (ThingsBoard) utilizados en este escenario disponen de una versión gratuita. Al ser un escenario de cloud computing, la información del proceso industrial está disponible independientemente de la ubicación, además de la ventaja de escalabilidad que nos da la nube. Añadir que el PLC puede ser sustituido por un servidor OPC UA gratuito que lo emule.
Existe gran cantidad de software para el desarrollo de sistemas SCADA, la mayoría de ellos propietarios, su software viene ligado a los PLC que tienen en el mercado. Para este trabajo se utilizó el Ignition Designer. Se eligió este SCADA por las características que presenta, como: la gestión de alarmas, manejo de usuarios, base de datos, independiente de la plataforma, y entre las más importantes, que el uso de su Gateway soporta los protocolos OPC UA y MQTT utilizados en este proyecto.
Para reproducir estos dos escenarios se utilizaron softwares gratuitos que por medio de sus configuraciones permitieron
reproducir los dos escenarios planteados. Para el proveedor de datos se utilizó el servidor de Prosys OPC UA, el cual, además de permitir la configuración del protocolo, también permite la creación de variables para reproducir distintos escenarios. El broker MQTT utilizado es Mosquitto, de instalación muy sencilla y con gran cantidad de información disponible.
Para este proyecto, se hizo énfasis en la seguridad de los protocolos utilizados, debido a que cada vez son más frecuentes los ataques a las ICS. Luego de realizar las configuraciones de seguridad en estos protocolos, se realizaron varias capturas con el analizador de redes Wireshark, comprobando que la información está cifrada y no es legible para cualquier usuario. Así mismo, se tiene que agregar, que no existe red completamente segura y que una de las partes de mayor cuidado son los usuarios de las redes de datos.
Como trabajos futuros, estos escenarios se podrían desplegar en los laboratorios de la EPSEVG-UPC, instalando cada elemento (SCADA, Gateway, Broker MQTT) de los escenarios en una PC y añadiendo control de acceso por medio de cortafuegos desplegados en la red. Así mismo, se podría trabajar con estos escenarios para desarrollar más la parte del procesamiento de datos e implementar mantenimiento predictivo, gemelos digitales, etc.
Por último, para poder implementar estas ICSs en un ambiente industrial real, faltaría el uso y configuración de cortafuegos. Estos deben ser configurados para dejar pasar la información por el puerto de los protocolos utilizados, bloqueando cualquier otro tipo de información. Es decir, configurar listas de control de acceso en los cortafuegos. Al tratarse de un ambiente industrial, los cortafuegos deben ser para este tipo de entornos, los cuales, contienen polvo, vibraciones, etc.
Referencias
[1] T. Carlsson, “Continued growth for industrial networks despite pandemic,” 2021. https://www.hms-networks.com/news-and-insights/news-from-hms/2021/03/31/continued-growth-for-industrial-networks-despite-pandemic (accessed May 26, 2021).
[2] Prosys OPC, “OPC UA Simulation Server.” https://www.prosysopc.com/products/opc-ua-simulation-server/ (accessed Jun. 09, 2021).
[3] Inductive Automation, “Gateway - Ignition User Manual 8.0.” https://docs.inductiveautomation.com/display/DOC80/Gateway (accessed Jun. 02, 2021).
[4] Inductive Automation, “Ignition SCADA Software.” https://inductiveautomation.com/scada-software/ (accessed Jun. 02, 2021).
[5] Eclipse Foundation, “Eclipse Mosquitto.” https://mosquitto.org/ (accessed Jun. 14, 2021).
[6] M. Polinowski, “MQTT Android Dashboards.” https://mpolinowski.github.io/devnotes/2019-08-04--mqtt-android-dashboards (accessed Jun. 14, 2021).
[7] Omron, “NX1.” https://industrial.omron.es/es/products/nx1 (accessed Jun. 09, 2021).
[8] ThingsBoard, “ThingsBoard - Plataforma IoT de código abierto.” https://thingsboard.io/ (accessed Jun. 02, 2021).
[9] The Wireshark team, “Wireshark.” https://www.wireshark.org/ (accessed Jun. 14, 2021).
[10] SendGrid, “Twilio SendGrid.” https://sendgrid.com/ (accessed Jun. 17, 2021).