Полная версия

Главная arrow Информатика arrow Интегрированные автоматизированные системы управления химическими производствами и предприятиями

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Цифровые, «умные» и виртуальные фабрики

Фабрики будущего (Factory of the Future) принято подразделять на три основных типа — цифровые (Digital), «умные» (Smart) и виртуальные (Virtual).

Цифровая фабрика (Digital Factory)

Цифровая фабрика — это производство, построенное на основе цифрового моделирования и проектирования производства продукции от стадии первичных исследований до создания умного цифрового двойника технологического оборудования опытного образца продукции.

Основная задача Цифровой Фабрики — разработка моделей выпускаемых продуктов с использованием средств цифрового проектирования и моделирования. Названные средства начинают использовать еще на стадии исследований и разработок, а заканчивают созданием «цифрового макета», «цифрового двойника», опытного образца, выпуском мелкой серии или отдельных изделий по требованию заказчика.

Понятия «умная фабрика», «умное производство», «фабрика будущего» появились совсем недавно и пока не имеют строго определенных значений. Сейчас они используются как синонимы, хотя понятие «фабрика будущего» более объемно и включает в себя не только «умные производства», но также виртуальные и цифровые предприятия.

Умные фабрики (Smart Factory)

«Умные» фабрики нацелены на серийный выпуск изделий, но при сохранении максимальной гибкости производства. Обеспечивается это благодаря высокому уровню автоматизации и роботизации предприятия. Широко применяются автоматизированные системы управления технологическими и производственными процессами. Технологии ПоТ обеспечивают межмашинное взаимодействие оборудования. Производственные активы предприятия, снабженного датчиками и средствами связи, способны выпускать продукцию почти (или вовсе) без участия человека. Справиться с резко возросшими потоками информации, поступающими от датчиков и автоматизированных систем управления, позволяют технологии обработки больших данных.

Умное производство (Smart Manufacturing) — это «полностью интегрированные корпоративные производственные системы, которые способны в реальном масштабе времени реагировать на изменяющиеся условия производства, требования сетей поставок и удовлетворять потребности клиентов». В этом определении главное: «в реальном масштабе времени».

Виртуальные фабрики (Virtual Factory)

Виртуальная фабрика — это сеть цифровых и «умных» фабрик, в которую включены также поставщики материалов, компонентов и услуг. Для управления глобальными цепочками поставок и распределенными производственными активами на такой фабрике используется ряд автоматизированных систем управления предприятием. При должной степени интеграции они позволяют разрабатывать и использовать виртуальную модель всех организационных, технологических, логистических и прочих процессов, проходящих не только на предприятии, но на уровне распределенных производственных активов и глобальных цепочек поставок, вплоть до послепродажного обслуживания.

В настоящее время выделяют следующие этапы реализации концепции Smart Factory и дальнейшего перехода к Virtual Factory:

  • — цифровизация производства. Обеспечение персонала мобильными платформами, установка на оборудование датчиков и промышленных контроллеров. Установка нового оборудования, которое уже изначально оснащено цифровыми интерфейсами. Идентификация физических объектов предприятия;
  • — обеспечение сетевого взаимодействия. Сбор данных с датчиков в реальном масштабе и оперативный обмен информацией между сотрудниками.

Технологии интернета вещей

С практической точки зрения интернет вещей представляет все устройства, подключенные к Интернету. Сюда входят персональный компьютер, мобильный телефон, умные часы, умный термостат, умный холодильник, подключенный автомобиль, импланты для кардиомониторинга и все остальные устройства, которые подключены к Интернету и отправляют или получают данные. Количество подключенных устройств растет каждый день, как и объем собираемых с них данных. Часто эти данные собираются в среды с большим количеством ограничений, а иногда и с высокой задержкой. В других случаях данные отправляются из сред с малой задержкой тысячами или миллионами устройств, требуя возможности быстро принимать данные и обрабатывать их соответствующим образом.

Полученные данные проходят через один или несколько обработчиков потока, которые передают данные в другие системы (например, хранилище данных) или выполняют аналитическую или другую обработку.

Типичными процессами обработки данных являются:

  • — сохранение данных о событиях в «холодное» хранилище для архивации или пакетной аналитики;
  • — анализ потока событий почти в режиме реального времени для обнаружения аномалий, выявления закономерностей в скользящих диапазонах времени или создания оповещений при выполнении определенных условий в потоке;
  • — обработка специальных типов сообщений, не относящихся к телеметрии, например уведомлений и тревожных сигналов;
  • — машинное обучение.

В 2018 г. количество устройств из интернета вещей, подключенных к сотовым сетям по всему миру, достигло 22 млрд, увеличившись на 70 % относительно 2017 г.

Индустриальный интернет вещей, предназначенный для корпоративного или 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.

В промышленности используется термин «Промышленный интернет».

Принцип работы технологии 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 лицам, принимающим решения, 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.

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 их фильтрация и адекватная интерпретация являются приоритетными задачами 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.

В 2011 г. человечеством было сгенерировано 1,8 зеттабайт информации. В 2012 году объем данных увеличился почти в два раза и составил 2,8 зеттабайт. К 2020 году эта цифра достигла 40 зеттабайт. Такие большие объемы данных требуют обработки для того, чтобы быть использованными в процессе принятия решений.

Во избежание простоев и для сохранения безопасности на предприятии необходимо внедрение технологий, позволяющих обнаруживать и прогнозировать риски. Непрерывный мониторинг ключевых показателей дает возможность определить проблему и принять необходимые меры для ее решения. Для удобства операторов современные системы позволяют визуализировать условия протекания технологических процессов и выявлять факторы, оказывающие на них влияние.

Благодаря таким решениям производственные данные превращаются в полезную информацию, которая необходима для безопасного и рационального управления предприятием.

Внедрение таких технологий дает возможность предприятиям получить определенные преимущества: увеличить эффективность использования производственных активов на 10 % за счет сокращения количества незапланированных простоев; снизить затраты на техническое обслуживание на 10 %, усовершенствовав процедуры прогнозирования и предотвращения катастрофических отказов оборудования и выявляя неэффективные операции; повысить производительность на 10 %, увеличить уровень энергоэффективности и сократить эксплуатационные расходы на 10 % за счет более эффективного использования энергии.

Индустриальный интернет вещей кардинально изменяет всю экономическую модель взаимодействия «поставщик — потребитель». Это позволяет:

  • — автоматизировать процесс мониторинга и управления жизненным циклом оборудования;
  • — организовать эффективные самооптимизирующиеся цепочки от предприятий — поставщиков до компаний — конечных потребителей;
  • — перейти к моделям «экономики совместного использования» и многое другое.

В наиболее продвинутых случаях индустриальный интернет вещей позволяет не только повысить качество технической поддержки оборудования с использованием развитых средств телеметрии, но и обеспечить переход к новой бизнес-модели его эксплуатации.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>