Indledning
Industriel kontrol er en kernekomponent i industriel produktion. PLC'er (Programmable Logic Controllers) fungerer som nøgleenheder i industriel automationskontrol, der anvendes bredt på tværs af forskellige sektorer af den nationale økonomi, herunder industri, transport og kommunale tjenester. PLC'er er industrielle kontrolenheder udviklet ved at integrere mikroelektronik, computerteknologi, automatisk kontrol og kommunikationsteknologier i sekventielle controllere. Deres formål er at erstatte relæer, udføre logik, timing, tælling og andre sekventielle kontrolfunktioner og derved etablere fleksible programmerbare kontrolsystemer [1]. Traditionel PLC industriel kontrolsoftware er tæt forbundet med hardware, og udenlandske produkter dominerer markedsandelen og præsenterer problemer som høje omkostninger og utilstrækkelig skalerbarhed.
1. Evolutionære tendenser i industrielle kontrolsystemer
Efterhånden som kontrolvidenskab konvergerer med computer-, informations- og kommunikationsdiscipliner, udvikler kontrolteori sig fra klassisk feedbackkontrol og moderne kontrol til datadrevet-intelligent kontrol. Kontrolsystemer udvikler sig fra enkelt-punktskontrol og netværksstyring til distribueret cloud-baseret kontrol. Gennem den innovative integration af informations- og kommunikationsteknologi (IKT) med operationel teknologi (OT), udvikler traditionelle industrielle kontrolsystemer sig gradvist til nye industrielle kontrolsystemer. Disse nye systemer har sammenkobling, skalerbarhed og data-drevet beslutningstagning-, manifesteret i to store tendenser:
(1) Overgang fra lukkede, isolerede specialiserede kontrolarkitekturer til åbne, afkoblede generelle-formålskontrolarkitekturer
Med fremkomsten og avancementet af teknologier som 5G og edge computing skifter den traditionelle fem-lags ISA-95 industrielle kontrolarkitektur mod en tre-lags "end-edge-cloud"-struktur. Blandt disse er udviklingen af kontrollaget PLC blevet et omdrejningspunkt på tværs af industrien. Teknologisk migrerer industrielle kontrolopgaver fra indlejrede specialiserede enheder til cloud-generelle-enheder med{12}}realtidsdatabehandlingskapacitet. Operationelt bliver bløde realtidsopgaver som logisk kontrol i stigende grad centraliseret ved kanten eller skyen, mens hårde realtidsopgaver som f.eks. bevægelseskontrol forbliver udført på enheder på marksiden.
(2) Overgang fra enkelt-opgavebehandling til distribueret multi-opgavesamarbejde
Traditionelle PLC'er anvender sekventiel behandling til opgaver. Udvidelse af kontrolskalaer øger imidlertid opgavevolumen og mangfoldigheden, udvider prioriteringsforskellene mellem opgaverne og øger krav til samarbejde. Især med introduktionen af big data og kunstig intelligens-teknologier nødvendiggør effektivt samarbejde mellem traditionelle kontrolopgaver og data-drevne it-opgaver et skift fra enkelt-nodebehandling til multi-node samarbejdsbehandling i traditionelle kontrolsystemer.
2.5G Cloud-baserede PLC tekniske udviklingsveje
Drevet af IKT-fremskridt-er især netværksteknologier som 5G-5G cloud-baserede PLC'er dukket op som en nøgleløsning på traditionelle PLC-begrænsninger. Baseret på implementeringsplaceringen af PLC-kontrolopgaver følger nuværende 5G cloud-baserede PLC'er tre primære tekniske udviklingsveje:
(1) Skybaseret PLC på felt-niveau-: Kontrolopgaver implementeres på industrielle gateways, velegnet til kontrolscenarier med mellem-til-høj-hastighed på feltniveau. Den understøtter industrielle kontrolcyklusser på 1-5 ms og derover, tilbyder høj pålidelighed og har lave implementeringsomkostninger.
(2) Skybaseret PLC på kant-niveau-: Kontrolopgaver implementeres på indendørs basebåndbehandlingsenheder (BBU), brugerplanfunktioner (UPF) eller multi-adgangsbehandlingsplatforme (MEC). Velegnet til værksteds- eller fabriks--centraliserede kontrolscenarier med medium-til-lave hastigheder, der understøtter industrielle kontrolcyklusser på 20 ms og derover med lave implementeringsomkostninger.
(3) Wide-område cloud-baseret PLC: Kontrolopgaver implementeres på centrale cloud-servere, velegnet til lav-samarbejdskontrolscenarier på fabriksniveau. Forbedret med fiberoptik og deterministiske netværksteknologier kan ende-til-forsinkelse reduceres til 5 ms, men implementeringsomkostningerne er højere.
Den nuværende 5G cloud-baserede PLC-teknologi står over for udfordringer, herunder inkonsekvente arkitekturer, mangel på edge-end samarbejde og manglende evne til at orkestrere PLC-applikationer. Især 5G-netværk, der betjener industriel kontrol, støder på forsinkelser, jitter og problemer med pålidelighed. For at løse disse foreslår dette papir en 5G virtualiseret PLC teknisk arkitektur. Gennem "end-edge-cloud"-samarbejde opnår den tre foreninger: Unified runtime-miljø, unified implementeringsplanlægning og unified development and operations portal.
3. Teknisk arkitektur af 5G virtualiseret PLC
3.1 Typiske egenskaber ved virtualiseret PLC
Virtualiseringsteknologi er en ressourcestyringsteknik, der skaber et abstraktionslag på computerhardware ved hjælp af software. Dette opdeler hardwareressourcerne på en enkelt computer i flere virtuelle maskiner, hvilket forbedrer ressourceudnyttelseseffektiviteten og sikkerheden. Virtualiseringsteknologi, der er bredt udbredt inden for cloud computing, fortsætter med at udvikle sig og modnes og udvider sin applikation på tværs af forskellige domæner og hardwarearkitekturer.
Virtualization PLC (vPLC) skaber et virtualiseret runtime-miljø, der afkobler PLC-kontrolopgaver fra fysisk hardware. Dette muliggør implementering af PLC-opgaver på tværs af forskellige netværkselementenheder. vPLC udviser tre nøglekarakteristika:
(1) PLC-software-Hardwareafkobling:Traditionelle PLC'er anvender indlejret hardware og-realtidsoperativsystemer med stram software-hardwarekobling. vPLC introducerer et PLC-runtime-miljø, der håndterer opgaveindlæsning, eksekvering og planlægning, og afkobler derved PLC-opgaver fra realtidsoperativsystemet-.
(2) Virtuel PLC-udførelse:Virtualiseringsteknologi muliggør implementering og drift af heterogene operativsystemer på generel-hardware. PLC-runtime-miljøet kører på et virtuelt operativsystem, der afkobler PLC-opgaver fra underliggende hardware.
(3) PLC-orkestrering og planlægning:I sin kerne fungerer vPLC som en PLC-softwaretjeneste. Det kan orkestreres og implementeres i "edge-cloud"-systemer og dynamisk planlagt under kørsel, hvilket giver fleksibilitet og skalerbarhed, der er markant adskilt fra traditionelle PLC'er.
Sammenlignet med traditionelle PLC'er forbedrer vPLC systemfleksibilitet og skalerbarhed, reducerer udstyr og driftsomkostninger og letter i høj grad opgraderinger og redesign af produktionslinje.
3.2 Virtualiseret PLC giver et samlet teknisk grundlag for 5G industrielle kontrolsystemer
Centreret på vPLC sigter det industrielle 5G-kontrolsystem på at levere en åben kontrol-som-en-service-arkitektur (CaaS). PLC-styringsfunktioner kan implementeres allestedsnærværende og genbruges fleksibelt, hvilket muliggør plug-and--enhedskontrol på tværs af heterogene netværk. Systemets arkitektur er designet omkring "end-edge-cloud"-samarbejdskonceptet, der omfatter drifts-, service- og udviklingslag.
(1) Runtime Layer: Baseret på real-virtualiseringsteknologi giver det et samlet-real-time runtime-miljø for vPLC på generel-hardware. Virtualisering understøtter blandet implementering af-realtids- og ikke-realtids-operativsystemer, hvilket muliggør dynamisk skalering af vPLC.
(2) Service Layer: Ansvarlig for implementering af vPLC på tværs af forskellige fysiske noder, mens de administrerer deres livscyklus, opnår ensartet implementering og planlægning af PLC industrielle kontroltjenester.
(3) Udviklingslag: Giver PLC-applikationsudviklingsmiljøer, kompilerings- og fejlfindingsværktøjer og tilbyder en samlet udviklings- og driftsportal for 5G industrielle kontrolsystemer.
Det industrielle 5G-kontrolsystem har flere tekniske fordele. For det første giver det en samlet arkitektur for tre forskellige cloud-baserede PLC-teknologier. På den ene side understøtter den migrering af kontrolcentre fra marken til kanten eller den centrale sky, hvilket frigør PLC-kontrol fra begrænsninger pålagt af feltmiljøer og muliggør centraliseret udrulning. På den anden side sikrer edge-side vPLC lav-latenskontrol af feltenheder, der understøtter forskellige høj-realtidsapplikationer, inklusive bevægelseskontrol. For det andet giver implementering af vPLC på tværs af forskellige 5G-netværkselementer integrerede muligheder for "forbindelse + computerkraft + PLC-funktionalitet" til industriel kontrol. Dette skaber et nyt, fladtrykt industrielt kontrolsystem, der bryder monopolet for traditionelle industrielle kontroløkosystemer. For det tredje reducerer brugen af en universel software/hardware-arkitektur industrielle kontrolomkostninger, hvilket accelererer modningen af "software{15}}defineret industri."
4 nøgleteknologier i 5G virtualiseret PLC
4.1 Realtidsvirtualisering-
PLC-opgaver kører som operativsystemprocesser i cyklusser i henhold til industrielle kontrolcyklusser. Hver cyklus skal sikre, at PLC-processen modtager eksterne input og opnår CPU-behandlingstid. Operativsystemets realtids-evne er afgørende for at levere pålidelige PLC-kontroltjenester. Real-virtualiseringsteknologi muliggør samtidig-implementering af-realtids- og ikke-realtids-beregningsopgaver på generel-hardware gennem software-/hardwarevirtualisering. Det understøtter konsolidering af beregningsopgaver fra flere indlejrede enheder til en enkelt enhed til generel{11}}formål. Samtidig med at den sikrer-realtidsydelse, udnytter denne teknologi det universelle operativsystems stærke hardwaretilpasningsevne og rige applikationsmuligheder. Det giver fordele såsom reducerede enhedsomkostninger, størrelse og strømforbrug, samtidig med at det opnår kompatibilitet på tværs af heterogene enhedsøkosystemer.
I øjeblikket anvender industrien forskellige virtualiseringsteknikker, primært kategoriseret som hardwarepartitionering, fuld virtualisering, paravirtualisering og operativsystemvirtualisering. Blandt disse er de følgende tre tilgange mest velegnede til-realtids virtualiseringstilpasning:
(1) Hardwareopdeling:Opdeler underliggende hardwareressourcer i uafhængige partitioner, der hver kører sit eget operativsystem. Hardwarepartitionering giver fremragende-realtidsydelse, nærmer sig bare-metalniveauer, men mangler ressourcedelingskapaciteter, lider af begrænset skalerbarhed og udviser lav ressourceudnyttelse. Især kræver perifer I/O forud-partitionering og kan ikke genbruges, hvilket øger den tekniske kompleksitet.
(2) Realtids-Linux-containere:Rediger Linux fra et-tidsdelingssystem til et realtids-system ved hjælp af metoder som Preemption Patch eller Xenomai. Udnyt derefter letvægtscontainervirtualisering til ressourceisolering, og skab et realtids--virtualiseret runtime-miljø for PLC'er. Denne tilgang udnytter Linuxs modne software- og hardware-økosystem fuldt ud, hvilket reducerer omkostningerne til PLC-softwareportering. Selvom containere har lav driftsoverhead, er den modificerede Linux-kernes realtidsydelse stadig ringere end dedikerede-realtidsoperativsystemer (RTOS), hvilket fører til jitter og fejl i scenarier som servobevægelseskontrol.
(3) Mikrokernevirtualisering:Implementerer RTOS og generelle-operativsystemer (GPOS) i en hybridkonfiguration ved hjælp af en mikrokerne som en Type-1 hypervisor. Mikrokerner tilbyder forenklet funktionalitet, lavere overhead og forbedret sikkerhed sammenlignet med monolitiske kerner, hvilket muliggør både hardwarevirtualisering og høj realtidsydelse. Denne teknologi udvikler sig aktivt i industri-, automotive-infotainment- og robotsektoren, selvom udfordringerne omfatter et umodent teknisk økosystem og kompleks hardwaretilpasning.
Industrielle 5G-kontrolsystemer kan vælge forskellige realtidsvirtualiseringstilgange- baseret på netværkselementer og applikationsscenarier. For edge- og cloudbaserede-vPLC'er er realtids--Linux-containerteknologi det foretrukne valg. På den ene side medfører modifikation af Linux i realtid-lav overhead og letter implementeringen. På den anden side er teknologier til planlægning af containerorkestrering og redundans backup teknologier modne, hvilket udgør en lav risiko. I betragtning af de høje-realtidskrav til edge-side vPLC og behovet for edge-side-samarbejde, bør edge-side vPLC prioritere real-Linux-containere eller mikrokernevirtualiseringsløsninger.
4.2 5G deterministiske netværk
5G industrial control systems impose two primary requirements on network connectivity. First is ultra-low latency air interface capability. In scenarios like industrial motion control, inter-controller communication, and high-speed logic control, short control cycles (1–5 ms) and stringent reliability requirements (>99,9999%) kræver høj trådløs luftgrænsefladeydelse til datatransmission på tværs af lag vertikalt og systemer horisontalt. For det andet deterministisk datatransmission i heterogene netværksmiljøer. Usikkerhed i netværks-induceret latenstid er en kritisk faktor, der påvirker kontrolsystemets stabilitet. Eksisterende lineær-netværksmodellering af springsystem kan kompensere for ustabile tilfældige forsinkelser, men har stadig svært ved at opfylde kravene til realtidskontrol.
Et deterministisk netværk giver brugerne garanteret servicekvalitet (QoS), der byder på fleksibel skift mellem deterministiske og ikke-deterministiske tjenester og autonom kontrol over QoS-niveauer. Typiske deterministiske netværksteknologier er vist i tabel 1. Overordnet set repræsenterer deterministisk netværk den primære vej til realisering af industrielle 5G-kontrolsystemer. 5G Deterministic Networking (5GDN) anvender høj-præcisionssynkronisering af ur, trafikformning og ressourcereservationsteknikker oven på 5G-netværksslicing, deterministisk båndbredde, deterministisk båndbredde og latens 99,9999% forbindelsessikkerhed. Dette skaber et forudsigeligt, planmæssigt, verificerbart trådløst netværk med deterministiske muligheder, der tilbyder en "differentieret + deterministisk" serviceoplevelse [5]. Når det er integreret med feltnetværk og edge computing-teknologier, muliggør 5G Deterministic Networking ende-til-deterministisk kontrol.
4.3 "End-Edge-Cloud" Collaborative Orchestration
Gennem real-virtualisering omdannes traditionelle PLC-hardwareenheder til hardware-afkoblede PLC-softwaretjenester. Inden for 5G cloud-edge-endearkitekturen er fleksibel implementering af PLC-softwaretjenester påkrævet, hvilket nødvendiggør en samlet vPLC-orkestrerings- og planlægningsplatform.
vPLC orkestrering og planlægning understøtter implementering af vPLC som containere eller virtuelle maskiner på netværkselementer såsom 5G industrielle gateways, 5G industrielle basestationer, 5G industrielle UPF'er og MEC. Orkestreringsmetoder omfatter to typer: sammenkobling mellem computerchips og I/O-chips (Controller til IO, C2IO) og sammenkobling mellem computerchips (Controller til Controller, C2C). C2IO refererer til PLC-til-IO-kommunikation, der omfatter både master-PLC-til-IO- og slave-PLC-til-IO-scenarier. C2C betegner PLC-til-PLC-kommunikation, der primært involverer master-PLC-styring over slave-PLC'er. I typiske scenarier er skyen vært for produktionskontrolsystemer, industriel software og virksomhedsinformationsstyringssystemer. Eden implementerer primært master-PLC'er, der er ansvarlige for grænseflader med cloud-systemer. Disse master-PLC'er genererer C2C-kontrolkommandoer og distribuerer dem til slave-PLC'er, der er installeret ved kanten. Edge-side slave-PLC'er håndterer primært C2IO-kommunikation og modtager kontrolkommandoer fra edge-master-PLC'en til at administrere felt-side I/O-enheder.
I modsætning til orkestreringssystemer som Kubernetes eller Kubevirt kræver vPLC høj-realtidsydelse og pålidelighed. Standard container- eller virtuel maskine-orkestrering kæmper for at opfylde de strenge cykluskrav til industriel kontrol. vPLC-orkestrering og planlægning nødvendiggør at ofre en vis skalerbarhed for at opnå overlegen-realtidsydelse og pålidelighed. Blandt disse udgør vPLC redundant hot standby en kernekomponent i orkestrerings- og planlægningsrammen. 5G vPLC Orchestration and Scheduling Model
5. 5G Virtual PLC-implementering
5.1 Testscenarie og løsning
For at fremme den dybe integration af 5G og industrielle applikationer har China Mobile samarbejdet med industripartnere om at udføre tekniske forsøg med 5G vPLC. Denne teknologi er blevet valideret og implementeret på tværs af mere end ti industrielle virksomheder. Med en typisk kunde som eksempel implementerede China Mobile et 5G-netværk i kundens produktionsværksted for at levere netværkstjenester til Automated Guided Vehicle (AGV) materialehåndtering. Baseret på materialetype planlægger forretningsplatformen adskilte AGV-bevægelsesveje, der leder køretøjer mellem automatiserede lagersystemer og forskellige produktionssegmenter.
For at imødekomme disse krav anvender det industrielle 5G-kontrolsystem en "Master vPLC-Slave vPLC" edge-samarbejdsarkitektur (se figur 4). Ved kanten installeres master-vPLC'en på UPF'en for at centralisere PLC-implementeringen. Den modtager opgaveinstruktioner fra Manufacturing Execution System (MES), indkapsler dem i kontrolkommandoer og sender disse til slave-vPLC'erne, der bæres af AGV'erne. Samtidig modtager den feedback fra slave-vPLC'erne under udførelsen. På feltniveau er slave-vPLC'en implementeret på en 5G industriel kontrolgateway, hvorved der opnås en "to-i-en"-erstatning for både PLC'en og 5G Data Terminal Unit (DTU). På den ene side modtager slave-vPLC'en kontrolkommandoer fra master-vPLC'en og bruger sensorer til at styre AGV'ens drivsystem, hvilket muliggør præcis bevægelse og positionering. På den anden side, når AGV'en når sin destination, sender slave-vPLC'en opgaveudførelsesresultaterne tilbage til master-vPLC'en og rapporterer opgavens fuldførelsesstatus.
5.2 Systemudvikling
Realtidscontainerteknologi bruges til at implementere vPLC på både 5G UPF og industrielle gateways og transformerer dem til en 5G Industrial UPF og en 5G Industrial Control Gateway. Nøglekonfigurationer er beskrevet i tabel 2.
Systemarkitekturen vist i figur 5 omfatter en 5G industriel UPF, 5G industriel kontrolgateway og orkestreringsplatform. De primære F&U-indsatser er som følger.
(1) Linux-kerneændring
Først blev de originale UPF- og gatewaykerner modificeret til-realtidskerner ved at integrere Preempt-RT-patchen. De modificerede kerneversioner er Linux 4.18.16-rt og Linux 4.4.167-rt. Under høje belastningsforhold blev den maksimale proceshåndteringsforsinkelse reduceret fra 8 ms til 500 μs. For det andet blev CPU-ressourceisolering konfigureret til at tildele{13}}realtidsopgaver til dedikerede CPU-kerner, hvilket reducerede opgaveskifte-overhead og yderligere sænkede den maksimale procesbehandlingsforsinkelse under 300 μs. For det tredje blev en interrupt routing-mekanisme designet til at omdirigere perifere interrupt-svar til andre CPU-kerner til behandling, hvilket minimerer interferens med real-time opgaveudførelse. Gennem disse Linux-kernemodifikationer blev maksimal procesbehandlingsforsinkelsesjitter reduceret til under 100 μs.
Proceshåndteringsforsinkelse før Linux-kerneændring
Behandlingsforsinkelse efter Linux-kerneændring(2) PLC-runtime containerisering
For at understøtte dynamisk PLC-udvidelse skal der etableres et containeriseret virtuelt runtime-miljø for PLC-runtime. Først skal du bygge PLC-containerbilledet baseret på Alpine Linux, primært ved at integrere PLC-runtime med 32/64-bit dynamiske linkbiblioteker. I øjeblikket understøtter systemet to indenlandske PLC-runtime-varianter. Opret derefter containervolumener svarende til vPLC-instanser for at bevare data genereret under PLC-containerdrift. For det tredje kræver PLC-containere adgang til værtens perifere ressourcer under drift. For grænseflader som RS232/485 og CAN opnås adgang gennem enhedsfilkortlægning. For IP-netværksgrænseflader er adgang aktiveret via portmapping, primært kortlægningsporte såsom PLC-programdownloadgrænsefladen og eksterne busserviceporte (f.eks. Modbus TCP-slaveserviceporte).
(3) vPLC Orchestration
For at understøtte samlet orkestrering på tværs af UPF og gateways og samtidig reducere gateway-ressourceoverhead, blev et letvægts orkestreringssystem udviklet ved hjælp af en B/S-arkitektur. Brugere udfører frontend-operationer via browsere, mens backend omfatter administrations- og orkestreringsmoduler til PLC-container-orkestrering og implementering. Administrationsmodulet, der er installeret på servere, giver primært webadgang, download af containerbilleder og PLC container konfiguration/overvågning. Orkestreringsmodulet er implementeret på både UPF og gateways, og tilbyder primært containerbillede pulling, containermiljøkonfiguration og runtime management. Ledelses- og orkestreringsmodulerne kommunikerer via HTTP. Tager man overvågning af containerkørsel som et eksempel, kommunikerer orkestreringsmodulet med jævne mellemrum med den lokale Docker-tjeneste gennem Docker-klienten for at hente containerstatusoplysninger, som derefter rapporteres til administrationsmodulet. Når administrationsmodulet registrerer unormal status, starter det undtagelseshåndtering.
Virtual PLC Orchestration System Interface
5.3 Testresultater
Efter feltimplementeringen af 5G Industrial UPF og 5G Industrial Control Gateway blev Modbus TCP-kommunikation konfigureret mellem master vPLC og slave vPLC samt mellem slave vPLC og I/O. Slave-vPLC'ens industrielle kontrolcyklus blev sat til 5 ms, mens master-vPLC'ens cyklus blev konfigureret til 20 ms. Hver master-vPLC-kontrolcyklus inkluderede én kommunikationsinstans med slave-vPLC'en. Efter udvidet driftstest (14 dage) fungerede AGV-planlægningen pålideligt uden nedlukninger eller ruteafvigelsesfejl. Master vPLC'en udviste en gennemsnitlig udførelsestid på 457 μs, en maksimal udførelsestid på 599 μs og maksimal jitter på 532 μs (se figur 9). Industriel kontrol kræver typisk latency jitter for at forblive inden for 10%-15% af kontrolcyklussen. Baseret på disse målinger kan master-slave vPLC edge-samarbejdsarkitekturen i 5G industrielle kontrolsystemer understøtte kontrolcyklusser på 5 ms eller længere, hvilket opfylder ydeevnekravene for mellem-til-høj-industriel kontrol. I betragtning af, at den nuværende luftforsinkelse på 5G-grænsefladen forbliver over 5 ms, kombinerer edge-samarbejdsløsningen fordelene ved centraliseret implementering med understøttelse af medium-til-høj-kontrol, sammenlignet med enkelt-implementering edge-side vPLC-skemaer.
Omkostningerne ved traditionelle PLC-løsninger inkluderer udstyrsudgifter såsom master-PLC'er, slave-PLC'er og 5G DTU'er. Den industrielle 5G-kontrolsystemløsning omfatter omkostninger til 5G industriel UPF-softwarelicens og 5G industrielle kontrolgateways. Sammenlignet med traditionelle PLC-løsninger opnår den industrielle 5G-kontrolsystemløsning en betydelig reduktion på over 50 % i indkøbsomkostninger for udstyr. Derudover understøtter det industrielle 5G-kontrolsystem samlet orkestrering. PLC-applikationsimplementering, opdateringer og drift/vedligeholdelse kan centraliseres og udføres eksternt, hvilket giver fleksibel skalerbarhed og reducerer O&M-tiden med over 80 %.
Sammenfattende leverer det industrielle 5G-kontrolsystem PLC-industrielle kontroltjenester via softwareopgraderinger på 5G-netværkselementer uden at kræve hardwaremodifikationer eller forstyrre eksisterende UPF/gateway-drift. Den understøtter mellem-til-høj-industriel styring og tilbyder fordele, herunder forskellige applikationsscenarier, omkostningsreduktion, nem vedligeholdelse og skalerbarhed.
6 Konklusion
Med fremkomsten af den fjerde industrielle revolution kæmper PLC'er-kernen i industriel kontrol-for at opfylde de skiftende krav til industriel tilslutning. Integrationen af IKT og OT, der accelererer konvergensen af teknologi med forskellige produktionsfaktorer, har et enormt løfte om at bygge næste-generations 5G industrielle kontrolsystemer. På den ene side giver 5G vPLC en samlet teknisk arkitektur og køreplan for cloud-baserede PLC'er. På den anden side vil opbygningen af 5G vPLC-teknologiens økosystem tilskynde PLC-producenter til at gå fra hardwareprodukter til softwaretjenester, åbne nye udviklingsmuligheder for indenlandsk PLC-teknologi og potentielt forstyrre det nuværende markedslandskab domineret af udenlandske spillere med fragmenterede standarder. I øjeblikket forbliver 5G industrielle kontrolsystemer i deres udviklingsstadie. Der er behov for en samarbejdsindsats på tværs af industrien for at tackle vigtige tekniske udfordringer inden for områder som mikrokernevirtualisering, deterministisk netværk og redundant hot standby, som løbende forbedrer og forfiner disse systemer. Samtidig er det afgørende at styrke samarbejdet med universiteter for at dyrke tværfagligt talent inden for industriel automatisering og informatisering for at drive udvikling af høj{14}}kvalitet inden for industriel kontrol.