Как работает промышленный интернет вещей и каким образом его внедряют? Для чего используют на предприятиях и какие сложности возникают в процессе?  

Меня зовут Евгений Асламов. Я ведущий технический архитектор компании «Цифра», мы разрабатываем и внедряем цифровые решения для автоматизации промышленности и производства с использованием технологий Industrial IoT. О том, как автомат по продаже Coca-Cola стал одним из первых IoT-устройств, что входит в платформенную составляющую промышленного интернета вещей и как Industrial IoT используют для обеспечения безопасности на производствах, расскажу в этой статье.

Начну с того, что, по данным исследования PwC Digital IQ за 2017 год, IoT занимает первое место среди восьми технологий, способных изменить бизнес-модели компаний, опережая в этом рейтинге искусственный интеллект, блокчейн, дополненную реальность и беспилотники. В 2021 году мировой рынок IoT вырос на 9 %, до 12,3 млрд подключенных устройств, а расходы компаний на внедрение интернета вещей составили примерно $ 160 млрд.

Этапы развития промышленного интернета вещей

Одним из первых IoT-устройств был автомат по продаже Coca-Cola в американском университете Карнеги Меллон. Он появился в 80-х годах, и с ним связана забавная история: однажды сотрудники университета просто не выдержали, что автомат либо стоит пустой, либо наполнен теплыми напитками. В результате они собрали набор датчиков, подключили их к автомату и серверу и стали автоматически отслеживать, сколько в машине бутылок и какой они температуры.

Официально понятие «интернет вещей» возникло в 1999 году. В это же время устройства на предприятиях начали подключать к интернету. Термин предложил исследователь RFID-технологий Кевин Эштон. Изначально он хотел развить технологию для оптимизации производства и наладить автоматический сбор и обработку данных с помощью RFID.

Следующей важной вехой в развитии промышленного IoT стал запуск в 2002 году коммерческого облака Amazon Web Services, а затем создание в 2006-м унифицированной архитектуры OPC — протокола, определяющего передачу данных в промышленных сетях и взаимодействие устройств в них.

Кроме того, внедрению интернета вещей в промышленность способствовало падение цен на датчики. По данным Goldman Sachs и BI Intelligence Estimates, стоимость датчиков IoT неуклонно снижается с 2004 года. Согласно отчету Microsoft, средняя цена датчика интернета вещей (IoT) снизилась с $ 1,30 в 2004 году до $ 0,44 в 2018 году. Также немаловажным стало появление протокола IPv6, который предоставляет значительно большее адресное пространство и, соответственно, возможность подключить большее количество устройств. А еще помогло повсеместное использование концепции BYOD (bring your own device), развитие дата-сайенс, машинного обучения и технологий дополненной реальности.

Сегодня IoT в промышленности имеет большое значение, трансформируя целые отрасли, помогая компаниям оптимизировать операции, следить за состоянием оборудования, внедрять профилактическое обслуживание, анализировать огромные объемы данных и принимать решения.

Платформенная составляющая промышленного интернета вещей

В архитектуре интернета вещей можно выделить три основных слоя.

  1. Устройства, обеспечивающие генерацию и прием сигналов. Они связывают реальный, физический мир с цифровым и делятся на несколько видов: сенсоры, датчик и актуаторы — то, что генерирует сигнал, и то, что его принимает и влияет на физический мир.
  2. Телекоммуникационные элементы, обеспечивающие передачу сигналов от источника к средствам обработки и обратно. Здесь важную роль играют сети передачи данных. Прежде всего беспроводные, основные — RFID, сотовая связь 2G, 3G, 4G, 5G, LPWAN, Zigbee, WiFi/LoFi, BLE/NFC и используемые протоколы прикладного уровня: MQTT/CoAP, AMQP, Modbus, OPC-UA.
  3. Средства обработки — программные комплексы, обеспечивающие решение задач анализа, мониторинга, прогнозирования, управления на основе получаемых сигналов. Это такие платформы, как OSISoft, PI Core, AVEVA System Platform, Zyfra Industrial IoT Platform.

Подробнее остановимся на платформах, так как именно они обеспечивают основную ценность.

В контексте информационных технологий платформа — это основание, на котором строится взаимовыгодное сотрудничество между несколькими участниками процесса, не обязательно людьми. При этом важно, чтобы все стороны взаимодействия были максимально сосредоточены на основных целях.

Прикладные задачи, которые могут быть решены на базе платформ интернета вещей разнообразны как по масштабу, так и по областям. Среди них повышение безопасности, автоматизация лабораторий, контроль качества на производстве, диагностики оборудования, оптимизация движения транспорта.

Какие задачи решает платформа для строящихся поверх прикладных решений? Расскажу на примере Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIoT).

ZIIoT — несколько больше чем платформа. Это то, что сейчас называют экосистемой. В ее основе лежит технологическая платформа интернета вещей, которая обеспечивает мультитенантность, отказоустойчивость и горизонтальное масштабирование

Инфраструктура технологических платформ включает в себя:

  • on-premise-инфраструктуру, публичное или частное облако;
  • системные сервисы, такие как оркестратор, хранилища, брокеры сообщений;
  • базовые сервисы — аутентификации, авторизации, логирования, трассировки, мониторинга;
  • технологические сервисы — временные ряды, объектные модели, универсальный доступ к данным, события, уведомления, портал, ML/CV-сервисы.

Платформы могут создаваться как отдельные решения или использоваться в модели SaaS/PaaS. Они обеспечивают подходы и инструменты разработки, тестирования и развертывания — практики Inner Source, DevOps, программы обучения разработке и тестированию. А также предлагают готовые подходы и инструменты внедрения и поддержки, работают как маркетплейсы отраслевых решений, технологических и прикладных сервисов или прикладных продуктов от партнеров.

Системные и базовые сервисы довольно стандартны для мира IT: среда исполнения приложений, хранение данных (реляционных и нереляционных) брокеры сообщений, инструменты администрирования, мониторинга и журналирования, управление НСИ, разграничение доступа и т. д.

На технологических сервисах хотелось бы остановиться более подробно. К таким сервисам относятся:

  • Подключение к оборудованию с помощью специальных протоколов. Интернет вещей, несмотря на название, не использует для подключения HTTP, поэтому платформа берет на себя использование специфических протоколов, таких как MQTT/CoAP, AMQP, Modbus, OPC, DDE.
  • Подключение к смежным или унаследованным системам, которые раньше решали похожие задачи, например такие как AVEVA Historian. Для прикладных решений не должно иметь значение, какая из систем и каким образом предоставляет те или иные данные. Платформа обеспечивает возможность подключения к одной точке без информации о том, какая система по какому протоколу поставляет необходимые данные. И если поставщик изменится, никто ничего не заметит.
  • Сохранение значений датчиков и сенсоров как временного ряда с возможностью сжатия и предварительной агрегации. Для такого рода задач применяются сервисы временных рядов, в основе которых лежат соответствующие СУБД.
  • Вычисления над полученными сигналами — потоковые и пакетные.
  • Создание моделей предметной области — произвольных или стандартизированных, например на базе стандарта ISA-95, — и привязки к ним сигналов, событий, отчетов. Это один из наиболее важных сервисов, так как он позволяет придать ценность получаемым данным и обеспечивает возможность остальным сервисам или приложениям работать не с каждым датчиком индивидуально, а представляя их как модель объекта реального мира.Например, в станке могут быть датчики вращения шпинделя, вибродатчики, датчики нагрева. Без модели станка прикладные решения имели бы дело с двадцатью временными рядами, а с использованием модели можно оперировать одним объектом с возможностью дополнять его другими свойствами, такими как серийный номер, дата профилактических ремонтов и другие. Кроме этого, станки можно объединять в группы — цеха и далее, поднимаясь по иерархии предприятия.
  • Low code и no code — инструменты для базовой автоматизации без необходимости создания специальных приложений.
  • Сервисы событий и тревог. Они позволяют создать шаблоны событий и тревог, сопоставлять их с соответствующими триггерами и связывать с соответствующими моделями объектов предметной области.
  • Инструменты для формирования и отображения мнемосхем, информационных панелей, отчетов.
  • Организация периферийных вычислений.

Значительное внимание в комплексных IIoT-решениях, как и в других важных IT-системах, уделяется вопросам надежности функционирования и времени восстановления в случае отказов. Для решения таких задач применяются стандартные для IT практики: организация избыточности и кластеризация на различных уровнях от прикладного до георезервирования.

Специфика IIoT проявляется в том, что датчики и каналы связи с ними в общем случае не резервируются и не обладают избыточностью на текущий момент. Для обхода такого рода сложностей применяют периферийные вычисления, располагают Edge-устройства как можно ближе к датчикам, чтобы уменьшить вероятность отказа каналов. К тому же некоторые современные датчики обладают возможностью буферизовать на короткий срок свои данные и отправлять их после восстановления связи.

Внедрение IoT-платформ на предприятиях

В целом, на мой взгляд, если процесс внедрения IoT на предприятиях запущен, то он нескончаем. Это связано с тем, что меняются технологии, датчики, сенсоры, оборудование и, чтобы не отстать, нужно проводить все эти изменения и на производстве.

В любом случае можно выделить следующие моменты.

Устройства могут быть сразу «умными» — оснащенными необходимыми сенсорами и датчиками, а могут быть обычными. В последнем случае необходимо решить задачу о том, как снять необходимые данные с оборудования: добавить счетчик оборотов, вибродатчик или считывать аналоговые сигналы с проводов и разбираться с тем, какие сигналы они проводят. Наверняка в какой-то момент не останется «неумных» устройств, но тогда произойдет пятая промышленная революция — и современные устройства все-таки окажутся недостаточно «умными».

Для подключения датчиков требуется телекоммуникационная сеть. Можно использовать несколько сетей с применением разных технологий. Например, для выбора технологий беспроводной связи основными параметрами будут доступность устройств, доступность электропитания, трафик. При формировании сетевых подключений важный аспект — информационная безопасность. Одним из базовых правил обеспечения информационной безопасности является разделение сети на сегменты в соответствии с оборудованием, задачами, данными и доступом. Правило очевидное, но, к сожалению, не всегда соблюдаемое, как следует, например, из отчета компании Unit 42.

После внедрения датчиков и сети необходимо программное обеспечение, которое справится с обработкой всего массива информации. Здесь в дело вступают платформы, о которых я писал выше. Внедрение таких решений может проходит разными путями. Вот несколько основных.

Во-первых, если с помощью IoT мы хотим решить прикладную задачу — увеличить промышленную безопасность в цеху, снизить количество поломок оборудования или оптимизировать расходы на обслуживание, — то решая все эти задачи мы шаг за шагом получаем автоматизированные «колодцы», а не комплексную автоматизацию. В этот момент возникает потребность в платформе, для того чтобы достичь синергии в межпередельных сценариях.

Второй подход диаметрально противоположный. Его суть в том, что компания смотрит на весь свой IT-ландшафт и структуру, принимает решение сделаться цифровой и начинает создавать платформу как основу для дальнейшего движения. На этом этапе очень важно не забыть про ценность платформы для бизнеса и производства и обязательно решить одну, а лучше сразу несколько бизнес задач — ничто так не убеждает в том, что инструмент полезен, если он позволяет достигнуть желаемых бизнес-результатов.

Примеры использования IoT в российской промышленности

Сегодня интернет вещей уже применяется в разных отраслях российской промышленности. Одно из перспективных направлений — промышленная безопасность. В целом промышленная безопасность, с одной стороны, — это вопрос соблюдения большого количества процедур, а с другой — наличия необходимых средств защиты и средств для действий во время аварий.

В этой области IoT помогает осуществлять температурный контроль, контроль задымления и загазованности, передавая сведения с соответствующих датчиков, обеспечивает локализацию сотрудников и техники относительно определенных зон предприятия за счет, например, использования RFID-меток или треккеров координат. С помощью информации от электронной системы медицинского осмотра на основе показаний можно определять, допускать сотрудника к работам или нет. С помощью данных с камер видеонаблюдений можно осуществлять контроль наличия средств индивидуальной защиты, а также задымления территории и, сводя все эти данные в единую платформу, создавать круглосуточную систему мониторинга соблюдения норм безопасности и обеспечивать быструю реакцию на аварийные происшествия.

Другим интересным примером является автоматизация горной добычи, включая вывоз руды, которую выполняют беспилотные белазы. Эти машины также умеют соблюдать меры безопасности, включая экстренную остановку перед человеком. Наши коллеги испытали такую возможность в прошлом году лично, перед тем как отдали технологию в эксплуатацию заказчику. Но об этом случае и о том, как работает беспилотная техника в промышленности, будет отдельная лекция моего коллеги Дмитрия Луковкина.

Будь первым, кто оставит комментарий

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

    ПОДПИШИСЬ НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ
    ПОДПИШИСЬ
    НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ