📌 عنوان:
امنیت سایبری در IIoT؛ خط دفاع اول کارخانه هوشمند 🛡🏭

---

با گسترش اینترنت اشیا صنعتی، دستگاه‌ها و سنسورها به شبکه متصل شده‌اند، اما این اتصال یک چالش بزرگ دارد: آسیب‌پذیری در برابر حملات سایبری.

🔍 تجهیزات صنعتی که بدون امنیت مناسب کار می‌کنند، می‌توانند هدف حملات تزریق داده جعلی یا کنترل از راه دور غیرمجاز شوند؛ این حملات ممکن است باعث توقف کامل خط تولید یا حتی صدمات فیزیکی به ماشین‌آلات شوند.

⚙️ راهکارهای کلیدی
- استفاده از رمزگذاری ارتباطات بین سنسور و سرور
- تأیید هویت چندمرحله‌ای دستگاه‌ها
- به‌روزرسانی دائمی Firmware و نرم‌افزارهای دستگاه‌ها
- نظارت مداوم بر ترافیک شبکه و شناسایی الگوهای غیرعادی

📌 نکته تخصصی:
در سیستم‌های IIoT پیشرفته، ترکیبی از سامانه تشخیص نفوذ (IDS) و هوش مصنوعی تشخیص رفتار غیرعادی برای جلوگیری از نفوذ استفاده می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند در همان لبه شبکه (Edge) رفتار مشکوک را مسدود کنند قبل از آنکه به سیستم مرکزی برسد.

---

🔖 #اینترنت_اشیا #IIoT #امنیت_سایبری #صنعت۴ #SmartFactory #هوش_مصنوعی #امنیت_صنعتی
@rss_ai_ir

📌 بینایی ماشین در خدمت صنعت

هوش مصنوعی و بینایی ماشین در خطوط تولید دیگر یک انتخاب لوکس نیست، بلکه یک ضرورت است. نمونه‌ی تازه از DeepX نشان می‌دهد چگونه می‌توان با مدل‌های پردازش تصویر، بهره‌وری و ایمنی را چند برابر کرد:

🔹 ردیابی لحظه‌ای اشیا: شناسایی و دنبال‌کردن بطری‌ها و محصولات روی خط تولید.
🔹 تشخیص عیوب: کشف ایراداتی که از چشم انسان پنهان می‌ماند (مانند بطری‌های معیوب ۲۳ و ۲۸).
🔹 اسکن موجودی انبار: شناسایی خودکار جایگاه‌های خالی و پایش لحظه‌ای انبار.
🔹 ردیابی کارکنان: تحلیل حرکات کارکنان برای افزایش ایمنی و جلوگیری از ورود به مناطق خطرناک.

⚡️ این فناوری‌ها نه‌تنها باعث کاهش خطا و افزایش سرعت می‌شوند، بلکه امنیت کارگران و کیفیت محصول را هم تضمین می‌کنند.
@rss_ai_ir
#AI_industrial #ComputerVision #SmartFactory #Industry40

🔧 پست آموزشی: تشخیص خرابی سنسورها در سیستم‌های صنعتی (PLC سری F)

یکی از چالش‌های رایج در پروژه‌های اتوماسیون صنعتی، خرابی یا از کار افتادن سنسورهاست. اگر سنسور به‌موقع عیب‌یابی نشود، می‌تواند باعث توقف خط تولید یا حتی آسیب به تجهیزات شود.

📌 در PLCهایی که با F شروع می‌شوند (مانند سری‌های Fail-Safe یا Functional Safety)، معمولاً مکانیزم‌های داخلی برای عیب‌یابی خودکار وجود دارد.


روش‌های کلیدی تشخیص خرابی:
1️⃣ چک‌کردن سیگنال ورودی به صورت دوره‌ای (Self-Diagnosis)
سیستم در بازه‌های زمانی مشخص ورودی سنسور را بررسی می‌کند.
اگر مقدار در محدوده منطقی نباشد (مثلاً همواره صفر یا همواره یک)، خطا ثبت می‌شود.

2️⃣ ایجاد Redundancy (سنسور دوم یا مقایسه‌ای)
استفاده از دو سنسور برای یک پارامتر و مقایسه خروجی‌ها.
در صورت اختلاف، PLC بلافاصله آلارم می‌دهد.

3️⃣ استفاده از Time-Out
اگر سیگنال ورودی در مدت زمان مشخص تغییری نکند، سیستم آن را به عنوان خرابی احتمالی شناسایی می‌کند.

4️⃣ کدهای خطا (Fault Codes)
در PLCهای F، خطاهای مربوط به سنسور به صورت خودکار در حافظه خطا ثبت و از طریق HMI یا SCADA نمایش داده می‌شوند.

5️⃣ مدل‌سازی نرم‌افزاری (Health Monitoring)
با نوشتن منطق در برنامه PLC می‌توان شرایط غیرطبیعی (مانند نوسان شدید، قطع ناگهانی یا تاخیر) را بررسی کرد.


⚡️ نتیجه:
با پیاده‌سازی این روش‌ها، سیستم می‌تواند به صورت مداوم سلامت سنسورها را پایش کند و قبل از خرابی کامل هشدار لازم را به اپراتور بدهد. این موضوع مخصوصاً در صنایع حساس مثل مس، فولاد و پتروشیمی حیاتی است.


💡 پیشنهاد: برای پروژه‌های بزرگ بهتر است سیستم پایش سلامت سنسورها (Sensor Health Monitoring System) طراحی شود که خروجی آن به صورت گزارش دوره‌ای به بخش تعمیرات پیشگیرانه ارسال شود.



#اتوماسیون_صنعتی #PLC #سنسور #عیب_یابی #صنعت #تجهیزات_صنعتی #SmartFactory #صنایع_معدنی #صنایع_فولاد #صنایع_مس

@rss_ai_ir