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Time-Sensitive Networking(TSN):OTとITを融合するリアルタイム産業用Ethernet

Time-Sensitive Networking(TSN):OTとITを融合するリアルタイム産業用Ethernet

運用技術(OT)と情報技術(IT)は伝統的に異なるリアルタイム要件を持ってきました。OTトラフィック(機械制御コマンド、センサ読み取りなど)は、固定レイテンシと最小ジッタで決定論的な配信を要求します。一方、ITトラフィックはベストエフォート型で、厳密なタイミングよりスループットを優先します。

Time-Sensitive Networking(TSN)は、標準Ethernet上でこれらの領域を統合し、Ethernetケーブリングの簡素さと普及性を維持しながらリアルタイム保証を提供します。Ethernetに決定論的な層を追加することで、TSNはネットワーク遅延を削減し、予測可能なレイテンシを強制し、OTとITのパケットを同一の物理媒体上で共存させます。

TSNとは

TSNは、Ethernetを拡張してタイムクリティカルなアプリケーションをサポートするIEEE標準群です。そのアーキテクチャは3層で構成されます:

  1. 基盤標準 - タイミング、スケジューリング、冗長化、プリエンプションを定義するコアIEEE仕様。
  2. プロファイル - 基盤機能を特定用途向けに設定する業界固有のパラメータセット(例:産業制御向けIEC 60802)。
  3. プロトコル - 実際のデータリンク層実装でトラフィックを伝送。
Time-Sensitive Networking(TSN):OTとITを融合するリアルタイム産業用Ethernet
図1. TSNアーキテクチャ:基盤標準、プロファイル、プロトコル。

主要なTSN標準

より詳細な技術情報については、「Time-Sensitive Networkingの基礎」ホワイトペーパーを参照してください。

NXPデバイスによるTSNの実現

NXPの製品ラインアップは、主要なTSN標準に対応するハードウェアとソフトウェアを提供します。以下の表は、どのデバイスがどの標準を実装しているかをまとめたものです:

Time-Sensitive Networking(TSN):OTとITを融合するリアルタイム産業用Ethernet

Layerscape LS1028A、i.MX RT1170、i.MX 8M Plusの3プラットフォームすべてが、PTPを含む包括的なオープンソースTSNドライバ、SDK、実行可能なサンプルを搭載して出荷されます。Open Industrial Linux(OpenIL)やその他のリアルタイムOSで動作し、高速プロトタイピングと長期展開の両方に最適です。

デバイスのハイライト

Layerscape LS1028A

LS1028Aは、自動車および産業ワークロード向けのデュアルコアCortex-A72アプリケーションプロセッサです。TSNを4ポートでサポートするハードウェアEthernetスイッチ、CAN-FDインターフェース、オンチップGPU、堅牢なセキュリティ機能を統合。典型的な用途は産業用ルーター、ロボティクス、産業用HMIです。

Time-Sensitive Networking(TSN):OTとITを融合するリアルタイム産業用Ethernet
図2. LS1028Aブロック図。

i.MX RT1170

Cortex-M7(最大1 GHz)とCortex-M4(最大400 MHz)のデュアルコアアーキテクチャを備え、i.MX RT1170は市場最速クラスのMCUの一つです。最大2 MBのSRAM、3つのEthernetインターフェース、高度なセキュリティプリミティブ、オプションの2D GPUアクセラレーションを提供し、HMI、ロボティクス、低消費電力産業制御に適しています。

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図3. i.MX RT1170ブロック図。

i.MX 8M Plus

i.MX 8M Plusは、専用NPU(2.3 TOPS)、マルチインターフェースCAN-FD、TSN対応Ethernetを備え、高性能マシンビジョンとAI機能を提供します。また、複数の2D/3DグラフィックスアクセラレータとインラインECCによる信頼性を備えています。

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図4. i.MX 8M Plusブロック図。

これら3デバイスすべてがNXPの15年長寿命プログラムに属し、製品ライフサイクル全体を通じた供給を保証します。これは安全性が重要で認証が必要なアプリケーションにとって極めて重要です。

TSNベースのデモアーキテクチャ

このデモは、TSN対応デバイスがいかに協調して決定論的かつ同期された動作を提供するかを示します:

ライブデモについては、NXP i.MX 8M Plusによる機械学習とTSNを参照してください。

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