Как развивается интернет вещей в промышленности

Прежде всего, я часть большой команды. Все вместе в «Цифре» мы разрабатываем и внедряем различные решения для автоматизации производства с использованием технологий интернета вещей. Сегодня такие технологии уже применяются в самых разных отраслях российской промышленности. Одно из перспективных направлений — 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.

На самых разных уровнях. С помощью информации от электронной системы медицинского осмотра на основе показаний можно определять, допускать сотрудника к работам или нет. С помощью данных с камер видеонаблюдения 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, обеспечивать быструю реакцию на аварийные происшествия.

Другой интересный пример — 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 вам лучше почитать статью для Истового инженера моего коллеги Дмитрия Луковкина.

Возможно вы удивитесь, но одним из первых IoT-устройств был автомат по продаже Coca-Cola. Его поставили в американском университете Карнеги — Меллона 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.

На этом пути ещё было несколько важных остановок. 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.

Расскажу на примере Zyfra Industrial IoT Platform (ZIIoT). ZIIoT — несколько больше, чем платформа. Это то, что сейчас называют экосистемой. В ее основе лежит структура, 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.

На технологических сервисах хотелось бы остановиться более подробно. Вот что к ним относится.

• 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.

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. Когда 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, как достижение желаемых бизнес-результатов.

Вопрос непростой. В целом, на мой взгляд, если процесс внедрения IoT на предприятиях запущен, то он нескончаем. То есть буквально: у него нет конца, есть только начало. Это связано с тем, что меняются технологии, датчики, сенсоры, оборудование и, чтобы не отстать, нужно проводить все эти изменения на производстве также систематически. Если мы примем эти правила игры, то нас ждет одно будущее. Если не примем — совершенно другое.