ЖУРНАЛ «СТА» 1/2019

устаревшего оборудования с получени- ем экономического эффекта в виде оку- паемых инвестиций (ROI – Return on Investment). Следующим шагом может стать включение нового оборудования в масштабируемую CPS-архитектуру с постепенным увеличением количества приложений, этот процесс завершается переходом к полностью связанному предприятию. Подключение устаревшего оборудования Хотя этот шаг представляет собой, пожалуй, самую большую проблему в реализации проекта подключённого производства, он является основой все- го процесса. Без него не хватает данных, необходимых для интеллектуального принятия решений. Могут потребовать- ся годы для полного построения умного производства. Очень важнышлюзы, оборудованные преобразователями протоколов и ин- теллектуальным программным обес- печением, для соединения всего несвя- занного оборудования, датчиков, изме- рительных и иных приборов на уровне цеха и извлечения данных АСУ ТП с последующей конвертацией протоколов АСУ ТП, таких как Modbus и Zigbee, ИТ-протоколы, такие как MQTT, DDS и RESTful, что упрощает подключение устаревшего оборудования. С подключённым оборудованием и собранными данными операторы на уровне цеха могут видеть состояние производственного оборудования, а диспетчеры могут контролировать про- цесс производства, просматривать со- стояние конкретных машин и опреде- лять параметры производства и затраты энергии, осуществляя всё это с помо- щью централизованных средств управ- ления. Энергосбережение Развёртывание систем управления производственным процессом, склад- скими запасами, мониторинга и управ- ления производственными ресурсами и энергопотреблением позволяет контро- лировать потребление воды, электро- энергии, газа и других ресурсов, инфор- мируя о мерах по ограничению издер- жек. После признания заказчиком пре- имуществ связанной производственной среды повышается вероятность осу- ществления дальнейших инвестиций и разработок. Расширение возможностей платформ совместного использования данных На этом этапе создание платформы обмена данными повышает интеграцию возможностей IoT в систему и умножа- ет преимущества интеллектуального производства. Неисправности и ошиб- ки в передаче данных могут привести к значительному финансовому ущербу. Надёжная платформа совместного ис- пользования данных может обеспечить эффективный и точный обмен крити- ческими данными во всей объединён- ной среде и за её пределами. Взаимо- действие M2M (Machine-to-Machine – от машины к машине) в режиме реаль- ного времени обеспечивает мгновенное уведомление даже о незначительных проблемах, практически исключая ве- роятность сбоев, препятствующих эф- фективной работе. Децентрализованная служба распро- странения данных (DDS) значительно улучшает традиционные модели кли- ент-сервер, обеспечивая более гибкую архитектуру с простой структурой, свя- зи типа точка-точка, групповую переда- чу данных и динамическое обнаруже- ние и избавляет от SPOF-узлов (Single Point of Failure – единственная точка от- каза) или задержек, повышает гарантии доставки данных за фиксированное время для различных приложений IIoT (Industrial Internet of Things – промыш- ленный Интернет вещей). Разработка облачных/туманных приложений При совместном использовании дан- ных на базе средств IoT производствен- ные данные могут быть перенесены в по- граничные/облачные системы для обра- ботки средствами Big Data и разработки новых приложений (рис. 5). Некоторые из приложений, в свою очередь, для по- вышения эффективности могут быть реализованы на пограничных компо- нентах сети, называемых туманными подсистемами (Fog Subsystems). Например, с использованием моду- лей машинного обучения в системе профилактического ремонта могут быть реализованы прогнозы жизни компо- нентов, ожидаемых сбоев и ожидаемо- го срока службы. Это позволяет выпол- нить профилактические работы по ре- монту и техническому обслуживанию для предотвращения неожиданных про- стоев и свести к минимуму их воздей- ствие на работу предприятия. Система на базе IoT может дополни- тельно связывать существующие при- ложения на уровне производства, такие как MES-системы и системы управле- ния энергоснабжением, с информа- ционными системами управленческого уровня, такими как ERP-системы, си- стемы управления запасами, CRM-си- стемы и другие. При наличии связи всех систем и их элементов с общей управ- ляющей системой на базе IoT данные могут свободно передаваться между подсистемами, что позволяет создавать приложения с функциями для несколь- ких подсистем и элементов. ОБ ЗОР / Т Е Х НОЛОГ ИИ СТА 1/2019 16 www.cta.ru Вертикальные потоки данных Горизонтальные потоки данных Пограничные/туманные вычислительные системы Облако Рис. 5. Облачная/туманная обработка данных