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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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