Промышленный Интернет Вещей

Ключевой технологией программы Индустрия 4 считается Интернет Вещей.

Составной частью Интернета Вещей и его главной на данном этапе развития технологий движущей силой является Промышленный (или Индустриальный) Интернет Вещей (Industrial Internet of Things, IIoT).

Промышленный Интернет Вещей – это система объединенных компьютерных сетей и подключенных к ним промышленных (производственных) объектов со встроенными датчиками и программным обеспечением для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека.

Как устроен Промышленный Интернет Вещей

На первом этапе внедрения IIoT на промышленное оборудование устанавливают датчики, исполнительные механизмы, контроллеры и человеко-машинные интерфейсы. В результате становится возможным сбор информации, которая позволяет руководству получать объективные и точные данные о состоянии производства. Обработанные данные предоставляются всем подразделениям предприятия. Это помогает наладить взаимодействие между сотрудниками разных подразделений и принимать обоснованные решения.

Полученная информация может быть использована для предотвращения внеплановых простоев, поломок оборудования, сокращения внепланового техобслуживания и сбоев в управлении цепочками поставок, тем самым позволяя предприятию функционировать более эффективно.

При обработке огромного массива неструктурированных данных, поступающих с датчиков, их фильтрация и адекватная интерпретация становится приоритетной задачей. Поэтому особую значимость приобретает представление информации в понятном пользователю виде.  Для этого используются передовые аналитические платформы, предназначенные для сбора, хранения и анализа данных о технологических процессах и событиях, работающие в реальном масштабе времени.¹

Промышленный Интернет Вещей позволяет создавать производства, которые оказываются более экономными, гибкими и эффективными, чем существующие.  Беспроводные устройства с поддержкой протокола IP, включая смартфоны, планшеты и датчики, уже активно используются на производстве. Имеющиеся проводные сети датчиков в ближайшие годы будут расширены и дополнены беспроводными сетями, благодаря чему на предприятиях существенно расширятся зоны применения систем мониторинга и управления. Следующий этап оптимизации производственных процессов будет характеризоваться все более плотной конвергенцией лучших информационных и операционных технологий.²

По мере становления цифровых экосистем производственные предприятия из изолированных систем, самостоятельно выполняющих все необходимые для производства продукции производственные и бизнес-процессы, будут преобразовываться в открытые системы, объединяющие различных участников рынка; управлять средствами производства в этих системах будет не персонал, а облачные сервисы, конечная цель всех этих трансформаций – не выпуск продукции, а предоставление услуг потребителю.³

Примеры внедрения IIoT

Считается, что IIoT-решения позволяют повысить эффективность производства в несколько раз, а срок окупаемости таких проектов в большинстве случаев не превышает нескольких месяцев.

Например, оборудование завода Philip­s по производству бри­тв (Голландия) работае­т в неосвещенном помещении, ­ где установлены 128 ро­ботов. Весь персонал­ завода состоит из девяти ­работников.⁴

Ярким примером применения Промышленного Интернета Вещей является проект компании Harley Davidson, которая производит знаменитые мотоциклы. Основной проблемой, с которой столкнулась компания, была медленная реакция на запросы потребителей в условиях возросшей конкуренции и ограниченная возможность кастомизации дилерами пяти выпускаемых моделей. В период с 2009 по 2011 год компания провела масштабную реконструкцию своих производственных площадок. В результате была создана единая сборочная площадка, выпускающая мотоциклы всех пяти моделей с возможностью их кастомизации, при этом заказчику предлагается выбор из более 1300 вариантов.

В ходе всего производственного процесса используются датчики, управляемые системой класса MES. Каждый станок, каждая деталь имеет радиометку, которая однозначно идентифицирует изделие и его производственный цикл. Данные от датчиков передаются в платформу обработки данных, выполняющую роль интеграционной шины для сбора данных с датчиков и различных информационных систем, как внутренних производственных и бизнес-систем компании Harley Davidson, так и информационных систем контрагентов компании.

В результате компания Harley Davidson достигла весьма впечатляющих результатов:

• производственный цикл удалось сократить с 21 дня до 6 часов (каждые 89 секунд с конвейера сходит мотоцикл, полностью настроенный под своего будущего владельца);
• реализовано сквозное управление изделием (мотоцикл) на всем его жизненном цикле;
• стоимость акций компании выросла более чем в 7 раз: с уровня 10 долларов в 2009 году до 70 долларов в 2015 году.⁵

Экономические перспективы и реальность

В 2015 году компания Accenture провела обширное исследование «Успех с помощью Промышленного Интернета Вещей» (Winning with the Industrial Internet of Things). В рамках этого исследования был проведен опрос 1 400 руководителей высшего звена во многих странах мира (из них 736 — главы компаний). В отчете, выпущенном по результатам исследования, утверждается, что вклад Промышленного Интернета Вещей в мировое производство к 2030 году мог бы составить около $14,2 трлн.⁶ Но этот потенциальный прирост находится под угрозой, так как ни компании, ни государства пока не предпринимают достаточных усилий, чтобы создать необходимые условия для широкого распространения новых цифровых технологий.

Как указывается в отчете, к 2030-му году результаты внедрения IIoT могли бы быть следующими.

• В США совокупный ВВП мог бы увеличиться на $6,1 трлн. Если бы Соединенные Штаты инвестировали в технологии IIoT на 50% больше и улучшили влияющие на эту область факторы (такие как развитие профессиональных навыков, распространение широкополосных сетей и т.п.), то к 2030 г. прирост мог бы достичь $7,1 трлн., увеличив, таким образом, ВВП страны на 2,3% по сравнению с исходными прогнозами;
• Германия, предприняв схожие дополнительные меры, могла бы повысить совокупный ВВП на $700 млрд., или на 1,7%;
• Великобритания, по сравнению с исходными прогнозами, могла бы повысить совокупный ВВП на $531 млн., или на 1,8%;
• Для Китая экономические выгоды от IIoT ожидаются большими, чем для России, Индии или Бразилии. Благодаря возможным мерам поддержки и развития Промышленного Интернета Вещей Китай мог бы к 2030 г. повысить свой совокупный ВВП на $1,8 трлн., увеличив его на 1,3% по сравнению с исходными прогнозами.

Однако, как отмечает Accenture, 73% исследованных компаний еще не имеют конкретных планов по использованию Промышленного Интернета Вещей. Только 7% респондентов разработали целостную стратегию его внедрения и предусмотрели соответствующие инвестиции.⁷

Тенденции и технологии

Крэйг Резник (Craig Resnick), ведущий аналитик известной аналитической компании ARC Advisory Group, полагает, что в развитии Промышленного Интернета Вещей по состоянию на начало 2017-го года прослеживались шесть основных тенденций.⁸ Ниже приведен их краткий обзор.

1. Главными составляющими IIoT становятся передовые аналитические инструменты, искусственный интеллект и машинное обучение

Многие предприятия давно используют платформы бизнес-аналитики (BI) и инструменты интеллектуального производства (EMI). Теперь, благодаря IIoT, производственники могут использовать передовые аналитические инструменты (advanced analytics), искусственный интеллект и машинное обучение для оперативного управления с упреждением и принятия решений на основе углубленной аналитики. Благодаря этому Промышленный Интернет Вещей становится стратегическим инструментом, направленным на улучшение производственных показателей.

2. Все больше интеллектуальных устройств появляется «на границе»

Перемещение средств аналитики на «передний край» сети и, таким образом, ближе к источникам данных поможет улучшить качество производства и продукции. Благодаря появлению недорогих датчиков и процессоров появляется возможность собирать и обрабатывать все больше данных о производстве «на фронтире». Граничные (туманные) вычисления со встроенной аналитикой становятся приемлемой альтернативой также в случаях, когда небезопасно запускать аналитику в облаке или от облачного решения отказались по каким-то другим причинам.

3. Появление цифровых двойников

Благодаря внедрению технологий IIoT становится возможным создание цифровой копии физического объекта, которую иногда называют «цифровой двойник». Эту копию используют для моделирования, тестирования и оптимизации данного физического объекта в виртуальной среде перед тем, как применять его в среде реальной. Аналогично, данные, поступающие в реальном масштабе времени от интегрированных в физические объекты датчиков или от других источников, могут использоваться для решения аналитических задач, таких как мониторинг состояния, диагностика отказа, предписывающая и прогнозирующая аналитика. Полученное в результате знание может повысить ценность производственных активов предприятия за счет:

• повышения эффективности их использования;
• сокращения времени простоя;
• упреждения отказов;
• обеспечения непрерывных улучшений продукции в процессе проектирования и производства.

4. IIoT помогает развивать технологии дополненной и виртуальной реальности (AR/VR)

Подготовка нового персонала с помощью симуляторов может стать эффективным способом обучения. Применяемые в IIoT технологии, такие как игры, дополненная/виртуальная реальность и 3D-погружение с использованием носимых устройств, могут с высокой степенью достоверности имитировать реальную обстановку на предприятии, функции работников, элементы управления и физические объекты.

5. MQTT как основной протокол обмена сообщениями в IIoT

MQTT (Message Queue Telemetry Transport) – это упрощенный протокол обмена данными, работающий поверх TCP/IP.  Он хорошо подходит для использования в контроллерах и датчиках, где требуется небольшой размер кода и существуют ограничения по пропускной способности канала. Такая ситуация типична для IIoT, поэтому MQTT рассматривается как основной протокол Промышленного Интернета Вещей.

6. Кибербезопасность прежде всего

В статье «Интернет Вещей» говорилось о том, что одна из самых серьезных проблем, стоящая перед разработчиками умных вещей, домов и городов – обеспечение безопасности. Для развития IIoT проблема обеспечения должного уровня кибербезопасности остается, пожалуй, единственным значительным препятствием. Помочь преодолеть его призваны усовершенствованные технологии и подходы к кибербезопасности, такие как сертификация конечных устройств по стандартам ISA SecureDevice и Wurldtech’s Achilles Communication CertificationAchilles.

Но главные надежды возлагаются на разрабатываемый в настоящее время стандарт IEC 62433. Он обеспечит весьма обширный набор требований в области промышленной ИТ-безопасности, включая стандарты для организаций, систем управления, компонентов, процессов внедрения и поддержки.⁹

Ссылки:

1. https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=117807
2. http://ua.automation.com/content/promyshlennaja-avtomatizacija-i-internet-veshhej
3. www.tadviser.ru/index.php/Статья:IIoT_-_Industrial_Internet_of_Things_(Промышленный¬_интернет_вещей)
4. http://www.forbes.ru/tehnologii/337091-treker-dlya-stanka-kogda-v-rossiyu-pridet-promyshlennyy-internet-veshchey
5. https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=113441
6. www.accenture.com/t20160909T042713__w__/us-en/_acnmedia/Accenture/Conversion-Assets/DotCom/Documents/Global/PDF/Dualpub_11/Accenture-Industrial-Internet-of-Things-Positioning-Paper-Report-2015.pdf
7. http://www.cnews.ru/news/line/promyshlennyj_internet_veshchej_sposoben
8. https://blog.schneider-electric.com/machine-and-process-management/2017/02/23/six-iiot-technology-trends-watch-2017/
9. http://ua.automation.com/content/6-shagov-k-informacionnoj-bezopasnosti-asu-tp