Интернет вещей

Термин «Интернет Вещей» (Internet of things, IoT) был предложен в 1999 году Кевином Эштоном, который предположил, что возможно связать несколько физических объектов («вещей») на производстве для обмена информацией и взаимодействия между собой и с внешним окружением.

В 2010 году в результате стремительного распространения смартфонов и планшетных компьютеров понятие «Интернет Вещей» стало подразумевать не просто автоматизацию процессов на локальном производстве, но и более глобальное понятие, когда не только компьютер или смартфон, но и другие приборы, начиная с кофе-машины в офисе и заканчивая холодильником дома, подключены к интернету.

Индустриальный (Промышленный) Интернет Вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) – интернет вещей для корпоративного / отраслевого применения – система объединенных компьютерных сетей и подключенных промышленных (производственных) объектов со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека, рис. 1.

В работах приводится следующий предметный анализ: «…. Принцип работы технологии IIoT заключается в следующем: первоначально устанавливаются датчики, исполнительные механизмы, контроллеры и человеко-машинные интерфейсы на ключевые части оборудования, после чего осуществляется сбор информации, которая впоследствии позволяет компании приобрести объективные и точные данные о состоянии предприятия. Обработанные данные доставляются во все отделы предприятия, что помогает наладить взаимодействие между сотрудниками разных подразделений и принимать обоснованные решения.

При обработке огромного массива неструктурированных данных их фильтрация и адекватная интерпретация является приоритетной задачей для предприятий. В данном контексте особую значимость приобретает корректное представление информации в понятном пользователю виде, для чего сегодня на рынке представлены передовые аналитические платформы, предназначенные для сбора, хранения и анализа данных о технологических процессах и событиях в реальном времени.

Проведенный консультантами J`son & Partners Consulting анализ опыта внедрения интернета вещей в мире показывает, что переход на концепцию IIoT происходит за счет формирования кросс-индустриальных открытых (по горизонтали и вертикали) производственно-сервисных экосистем, объединяющих множество различных информационных систем управления разных предприятий и задействующих множество различных устройств.

Такой подход позволяет реализовать в виртуальном пространстве сколь угодно сложные сквозные бизнес-процессы, которые способны в автоматическом режиме осуществлять оптимизационное управление (сквозной инжиниринг) различного рода ресурсами через всю цепочку поставок и создания стоимости продукции – от разработки идеи, дизайна, проектирования до производства, эксплуатации и утилизации.

Для реализации такого подхода требуется, чтобы вся необходимая информация о фактическом состоянии ресурсов (сырье и материалы, электроэнергия, станки и промышленное оборудование, транспортные средства, производство, маркетинг, продажи) как внутри одного, так и на разных предприятиях, была доступна автоматизированным системам управления разных уровней (приводы и сенсоры, контроль, управление производством, реализацией и планированием).

Таким образом, можно сказать, что индустриальный интернет вещей представляет собой организационно-технологическую трансформацию производства, базирующуюся на принципах «цифровой экономики», позволяющую на уровне управления объединять реальные производственные, транспортные, человеческие, инженерные и иные ресурсы в практически неограниченно масштабируемые программно-управляемые виртуальные пулы ресурсов (shared economy) и предоставлять пользователю не сами устройства, а результаты их использования (функции устройств) за счет реализации сквозных производственных и бизнес-процессов (сквозного инжиниринга).

Такие открытые системы реализованы по модели облачных сервисов, в которых различные участники рынка объединены в единую платформу предоставления услуг конечному потребителю, для создания которой основными средствами производства выступает не персонал, а облачные сервисы, автоматически управляющие объединенными в пулы программно-определяемыми устройствами.

Внедрение интернета вещей требует изменения подходов к созданию и использованию автоматизированных информационных систем управления (АСУ) и общих подходов к управлению предприятиями и организациями. Устаревшие производственные линии, которые по разным причинам не могут быть автоматизированы с помощью IoT, могут быть заменены на новое автоматизированное и роботизированное оборудование в будущем. Другим препятствием, ограничивающим развитие IoT, является отсутствие или недостаточно высокое развитие традиционных корпоративных информационных систем управления (ERP), тогда решения IoT будут локальными и решать нишевые функции и задачи.

IoT может последовательно эволюционировать от подключения отдельных продуктов и объектов с целью их диагностики, и контроля до объединения различных продуктов и более сложных технологических объектов управления в сети IoT, а сети IoT – в более сложные сетевые платформы и комплексные производственные решения. ….».

Комплекс «Диспетчер» базируется на слое connectivity21 (коммуникационные протоколы), который собирает данные о работе всех производственных объектов (оборудования, рабочих мест основных сотрудников, сервисных служб и т. д.) для эффективного управления производством и организует цифровые рабочие места (АРМ). В комплексе «Диспетчер» сформирована линейка из трех самостоятельных классов продуктов: MDC, MES, EAM».

По информации компании: «…диспетчер MDC (Manufacturing Data Collection) представляет собой базовое IIoT решение для контроля и аналитики производства. Это система мониторинга промышленного оборудования, осуществляющая непрерывный сбор данных. Точная фиксация состояния оборудования в режиме реального времени, причин простоя с привязкой к рабочему персоналу, контроль параметров телеметрии (токи, напряжения, мощность, температура, вибрация и др.), оповещение ответственных работников о возникновении внештатных, аварийных и других ситуаций на производстве.

В интерфейсе комплекса «Диспетчер» пользователи увидят универсальные: журналы, отчеты и дашборды (которые можно настраивать под особенности каждого предприятия самостоятельно). Также есть инструмент формирования 3D схемы цеха и оптимизированы механизмы автоматизации процессов предприятия.

Диспетчер MES (Manufacturing Execution System), разработанный на основе базового мониторинга, сформировался в самостоятельный продукт комплекса «Диспетчер». Это система оперативного планирования и контроля производства на цеховом уровне.

Также инструмент позволяет пользователю связать или отвязать маршрутный лист с производственным заказом. Такое решение позволяет оперативно работать и изменять состав заказа без сложных манипуляций. Кроме того, появился инструмент оперативного планирования, который помогает управлять производственными задачами и контролировать их исполнение. Данный инструмент позволяет в несколько раз сократить время формирования производственных задач и создать их четкую очередь.

Диспетчер ЕАМ (Enterprise Asset Management System) – управление простоями: автоматизированная поддержка работы сервисных и ремонтных служб предприятия. Быстрое реагирование на возникающие проблемы с оборудованием и полный контроль за этапами выполнения сервисно-ремонтных заявок ускоряют восстановление работоспособности оборудования.

АИС «Диспетчер» – универсальная российская система мониторинга промышленного оборудования и персонала, которая позволяет контролировать работу любого оборудования и рабочих мест, обеспечивая объективными данные все системы управления предприятием.

Концепция СМПО Foreman (Система мониторинга промышленного оборудования) заключается в комбинации мониторинга работы станочного парка и ассистирования всем участникам производственного процесса. Руководитель принимает управленческие решения на основе объективной информации о работе оборудования и ходе выполнения производственного процесса. Цеховые службы становятся более оперативными, реагируя на сигналы и запросы, поступающие от станков. Оператор, в свою очередь, мотивирован системой на выполнение операций точно в срок.