Реально ли реализовать Индустрию 4.0+ на практике

Индустрия 4.0+ — это универсальный подход к построения умного производства, в котором данные, средства автоматизации и цифровые модели позволяют управлять промышленными объектами эффективнее. Однако интереснее всего оказывается практика реализации такого подхода. В этой статье вы узнаете, почему в реальности переход на новые принципы автоматизации оказывается не простым для подавляющего большинства предприятий, и как мы воплощаем Индустрию 4.0+ за счет применения ИИ, цифровых двойников, граничных вычислений (Edge) и облачных технологий.

Переход к Индустрии 4.0+ подразумевает создание сквозного цифрового контура, в котором технологические данные превращаются в управляемый поток информации, а каждый объект описывается как цифровой актив. В итоге решения должны приниматься быстрее и точнее, потому что у нас есть контекст и прогноз от систем машинного обучения.

В терминах Индустрии 4.0, все это достигается за счет сочетание четырёх принципов:

• Совместимость (interoperability) и стандартные интерфейсы,

• Прозрачность данных и контекста (information transparency)

• Подсказки и рекомендации (technical assistance)

• Децентрализованный подход (decentralized decisions), чтобы мы могли возможность принимать решения ближе к объекту, на граничном контуре, т.е. буквально на самом предприятии.

Звучит красиво, согласитесь? Но на практике, на конкретном предприятии реализовать такой подход бывает непросто, потому что в подавляющем большинстве современных компаний “исторически так сложилось”, что различные потребности предприятия решаются различными продуктами и технологиями от разных вендоров, внедренных в разные промежутки времени. И главная боль здесь в том, что любая новая функциональность, реализуемая поверх такой экосистемы разрозненных продуктов, требует склейки отдельных компонентов, а значит оказывается трудоемкой и дорогостоящей.

Внедрение ИИ в корпоративном контуре также оказывается сложной задачей, если ее решение ложится на плечи самой промышленной компании — с одной стороны, развитие моделей LLM требует тщательного обучения, больших мощностей и высококвалифицированных специалистов, а с другой — необходимо обеспечить надежную защиту критически важных данных.

АСУТП в концепции Cloud X

На картинке видны сразу два контура — технологический, расположенный непосредственно на объекте, и облачный. На границе размещается мощный ПАК CX Extender Hub. На нем развернута полная копия продуктов Cloud X, работающих в облаке. Этот хаб находится непосредственно на предприятии и работает в режиме реального времени прямо в корпоративном контуре. На нем происходят сбор, обработка, оперативный архив и интерфейс оператора живут на объекте

Таким образом, Cloud X IoT Platform работает непосредственно на производстве — это решение, которое мы разрабатываем как “операционную систему данных” АСУТП. В вместе с ней развернут полный набор продуктов для и ведения цифровой модели производства и визуализации процессов. Все это дополняется ИИ-моделями, которые помогают операторам принимать взвешенные решения. Также в системе есть механизмы для выдачи в сторонние решения — шины данных, реляционные СУБД или просто через API.

То есть данные поступают от источников на IoT Platform, а от нее передаются в систему диспетчеризации, а также в аналитические модули. При этом главным принципом решения остается интероперабельность: подключение к контуру данных реализовано в виде управляемых, оркестрируемых и конфигурируемых коллекторов данных.

В облаке Cloud X размещаются “тяжелые компоненты”. В их число входит вся необходимая инфраструктура сбора данных, а также ИИ-платформа, на которой происходит обучение и переобучение модели — тяжелый инференс, учитывающий всю полноту поступающих данных.

На Hub Extender инференс происходит в реальном времени и позволяет решить текущие небольшие задачи. В облаке же работает глобальный инференс, охватывающий предприятия одного типа, а также сложные задачи.

В терминах Индустрии 4.0 такой подход обеспечивает воплощение сразу двух принципов: децентрализованных решений (decentralized decisions), ведь часть решений принимается на граничном ПАК, они не зависят от канала связи, а также прозрачности (information transparency), потому что мы получаем единую картина данных с учетом контекста и результатов аналитики.

Cloud X IoT Platform

Cloud X IoT Platform — это основа нашего подхода к построению Индустрии 4.0. Можно сказать, это “спинной мозг”, который связывает все процессы воедино. Cloud X IoT Platform делает четыре вещи: принимает телеметрию и события, нормализует и обрабатывает, хранит в оперативном технологическом архиве и публикует данные дальше. Для этого платформа предоставляет пользователям набор сервисов, который решает основные задачи АСУТП — как традиционные, так и новые, относящиеся к Индустрии 4.0:

• IoT Rule Engine, который обеспечивает программирование логики управления процессами в режиме близком к реальному времени (2-16 мс)

• Реестр источников, в котором хранятся правила получения данных из различных баз или систем автоматизации

• Технологический архив, который представляет собой быстрое хранилище оперативных данных,

• Система автоматического экспорта данных в PostgreSQL, MongoDb, MsSql, ClickHouse, Kafka и т.д.

• Средства поддержки сложных вычислений.

На уровне IoT Platform пользователи могут работать с синтаксисом DSL, задавая правила в формате SQL, либо ставить сложные задачи ИИ на Python или Go, чтобы передать расчеты и обучение в облако.

Здесь можно говорить о более глубокой совместимости (interoperability), потому что: подключение источников становится типовым. OPC, MQTT, базы данных и другие каналы работают уже не как разовые интеграции, а как управляемые коннекторы.

Ещё один важный момент заключается в том, что данные не “запираются” в системе. экспорт в разные хранилища и шины позволяет переиспользовать поток для отчётности, анализа качества, ТОиР или, например, сторонней предиктивки. Это и есть фундамент для прозрачности и масштабирования.

Цифровой двойник

Следующий компонент нашего подхода к развитию АСУТП — Cloud X Twin Builder. Это система создания цифрового двойника предприятия. Решение получает сигналы и телеметрию от IoT Platform, связывает их с мастер-данными, опираясь на справочники и каталог обоудования. На все это накладывается информация от ИИ-компонентов, включая предиктивную аналитику, контексты, прогнозы и так далее.

На базе Cloud X Twin Builder реализуется контекстное управление в реальном времени. Преимущество заключается в том, что оператор видит агрегаты, KPI, предупреждения — все необходимое для принятия решений на основе данных. В ближайшее время мы также добавим в Twin Builder слой 3D-визуализации и солверы, которые позволят вести численный расчет моделей и дополнительных показателей.

Работа с цифровым двойником напрямую реализует принцип прозрачности информации (information transparency): оператор видит не «теги», а агрегат, режим, отклонение, допустимые границы, влияние процессов на КПД и их причины. Подсказки ИИ видны прямо в интерфейсе решения, а значит здесь мы реализуем принцип помощи в принятии решений (technical assistance).

Cloud X Master Data

Это модуль, в котором собирается и хранится нормативная документация, справочники, паспорта оборудования и так далее. Master Data позволяет создать единый источник правды о структуре предприятия и о данных, поступающих с датчиков и станков. Решение объединяет технологические данные с корпоративными, благодаря чему каждый “безымянный сигнал” из АСУТП обрастает контекстуальной информацией — уставками, паспортами, данными о владельцах оборудования и процессов и так далее.

Cloud X Master Data связывает технологические данные с корпоративными: информация интегрируется не только из АСУТП/SCADA, но и из ERP, MES и ТОиР. И именно за счет системы мастер-данных в Индустрии 4.0 обеспечивается устойчивая прозрачность (information transparency) — внедряется единая терминология, единые сущности, сопоставимые KPI.

На практике Cloud X Master Data кратно снижает количество ручных сверок и дает возможность тиражировать решения и сравнивать площадки «по-честному», потому что семантика и контекст становятся едиными.

Cloud X AI Platform

Ценность ИИ для Индустрии 4.0 состоит в том, что виртуальные помощники встраиваются в операционную работу и замыкают контур управления. Этот компонент, который размещается как на Hub Extender, так и в облаке Cloud X. На граничном хабе выполняется онлайн инференс на обученных в облаке моделях: отрабатываются аномалии, риск отказа, предупреждения, рекомендации. Это и есть реализация децентрализованного подхода к принятию решений (decentralized decisions). ИИ работает решения ближе к объекту и может давать подсказки в реальном времени, даже при проблемах со связью с облаком.

Одновременно с этим информация с хабов также объединяется. На дата-сетах, поступающих со всех объектов одного типа, происходит постоянное дообучение модели в облаке. Улучшенные модели постоянно подгружаются на граничные экстендеры, и именно благодаря этому работает предиктивная аналитика. Если ИИ получает новую информацию, она сразу же отражается на прогнозах по всей сети. На анализе принятых решений и совершенных действий постоянно корректируется модель управления на базе ИИ.

Индустрия 4.0+

Собирая все эти компоненты вместе мы получаем картину, в которой АСУТП работает в рамках парадигмы Индустрии 4.0+. Стандартизация интерфейсов, сохранение совместимости, полнота и прозрачность данных позволяют подключить к уровню управления любые технологические системы — от legacy софта на предприятиях, до непосредственно умных станков или СУБД, в которые уже настроена загрузка данных.

Решение является одновременно централизованным с эффективным обучением ИИ, и децентрализованным с полноценным Edge-модулем непосредственно на граничном контуре каждого промышленного объекта. Любая новая функциональность, которая требуется на производстве, реализуется в платформе нативно.

Что касается практики, мы сейчас готовим технические обзоры и подробные описания внедрений. Оставайтесь с нами.