Приведите примеры внедрения сетевых технологий в бизнес

Программируемая кнопка AWS IoT, работающая на базе устройства Amazon Dash Button

Интернет вещей (Internet of Things, IoT) уже не первый год относят к одному из значимых трендов мировой экономики. Новых разработок и внедрения IoT-устройств с нетерпением ждут в самых разных отраслях: в логистике, на транспорте, в торговле. «Умные» датчики должны не просто сделать существующие системы более мощными, они позволят накапливать историю их характеристик, что сделает возможным появление разработок нового класса, которые будут использовать эту накопленную информацию.

Согласно прогнозу Ericsson, количество подключенных устройств, оснащенных «умными» датчиками IoT, уже в 2018 г. достигнет численности мобильных телефонов. Похожие прогнозы дают эксперты Cisco: к 2020 г. в среднем на каждого пользователя будет приходиться по 3,4 подключенных IoT-устройства, а в 2021 г. их количество превысит 28 млрд. штук.

В IDC считают, что широкое распространение IoT будет способствовать развитию сетей передачи данных, выстроенных на базе Wi-Fi и Bluetooth с низким уровнем энергопотребления (BLE) — они станут основным каналом для передачи данных IoT. Будут также развиваться альтернативные механизмы передачи данных — территориальные сети LoRa большого радиуса действия (до 15 км) и узкополосные сотовые сети narrowband IoT (NB-IoT), через которые будут поддерживаться взаимодействия с IoT-устройствами на пониженном уровне мощности с малых расстояний.

Управление бизнес-процессами с Columbus RapidValue

Вендоры будут также активно инвестировать средства в разработку и внедрение IoT-решений. По оценкам Business Insider, объем инвестиций крупных компаний уже в 2015 г. достиг 29 млрд. долл., а к 2020 г. вырастет до 70 млрд. долл.

Новые бизнес-модели для IoT

Традиционная модель вывода новых продуктов на рынок предусматривает деление затрат на себестоимость и дополнительную маржу, которую получает производитель из отпускной цены товара.

При переходе к Интернету вещей многое меняется. Важное отличие: себестоимость IoT не является фиксированной. Для «умных» датчиков более подходит скользящая шкала ценообразования. Она позволяет рассчитать цену, учитывая инфраструктуру для их установки. Это — не проявление волюнтаризма, а учет реалий: IoT-датчики представляет собой только часть выстраиваемой экосистемы.

В нее также входит создание сети передачи данных, а также сервис-платформы для сбора данных и управления ими.

Затраты на внедрение IoT будут оправданы, только если потребитель получит значимую для него информацию. Она может собираться по-разному, непрерывно или периодически, а выбор будет за потребителем.

Дан Джэмисон (Dan Jamieson), руководитель корпоративного подразделения компании Particle, занимающейся как раз разработкой платформы для IoT, назвал пять основных бизнес-моделей, которые, по его мнению, будут применяться для практического внедрения IoT.

Требования, которые предъявляются со стороны контролирующих организаций, отличаются большим разнообразием. Они могут носить экономический характер, касаться соблюдения правил охраны окружающей среды, техники безопасности, пожарной безопасности и др. Соблюдение этих требований является необходимым условием для ведения бизнеса, но прямой экономической выгоды они компаниям не приносят, несмотря на значительные затраты. Поиск путей к их сокращению — одна из важных составляющих развития любого бизнеса.

Мастер-класс «План внедрения Системы управления бизнес-процессами на платформе Business Studio»

IoT обладает огромным потенциалом по сокращению издержек в этой области. В качестве примера можно привести нефтегазовую отрасль. Добыча полезных ископаемых является сложным производственным процессом, который ведется под строгим надзором с соблюдением многочисленных требований и стандартов.

Однако до сих пор для соблюдения нормативов требуется личное посещение представителя контролирующей организации мест добычи или переработки. IoT позволяет перейти на дистанционный мониторинг с записью контролируемых метрик. Так можно отслеживать утечки сырой нефти или контролировать вредные выбросы в атмосферу.

Внедрение IoT не отменяет прежних «ручных» инспекций на местах, однако позволяет повысить эффективность проводимых проверок и качество работ по устранению выявленных неполадок. В «ручном» режиме проверяющий может инспектировать не чаще, скажем, одного раза в квартал. Внедрение IoT обеспечивает переход на непрерывный мониторинг в реальном времени. В результате компания может, например, снизить штрафы за нарушения.

Так, при выявлении вредных выбросов газа в атмосферу штрафы исчисляются на объем произошедшего выброса. Благодаря своевременности обнаружения скорость реагирования возрастает, сводя штрафные санкции к минимуму и устраняя возникновения побочных вредных последствий, на которые также могут начисляться штрафы.

Модель «Превентивное обслуживание и ремонт». При внедрении IoT можно снимать не только данные, требуемые для соблюдения нормативов, но и собственные характеристики устройства, где установлен «умный» датчик. Эти данные позволяют своевременно выявлять нарастание ситуаций, способных привести к аварийности, или благодаря собранным данным можно повысить время службы оборудования.

Возьмем для примера ту же нефтегазовую отрасль. Традиционные методы контроля используемого там оборудования крайне дорогостоящие и требуют проведения инспекции на местах. График проверки заранее запланирован с учетом среднестатистических отказов оборудования.

Но даже если ухудшения в работе техники не приводят к аварии, они часто являются причиной снижения эффективности работы оборудования. Потери могут быть весьма существенными. В случае же катастрофических поломок ущерб может исчисляться миллионами и миллиардами.

Благодаря IoT можно запустить дистанционный мониторинг и следить за работой оборудования онлайн в реальном времени. Так можно отслеживать выдачу продукции, своевременно предупреждать о неполадках. При возникновении рассогласований в работе оборудования или снижении производительности IoT-датчик способен выдавать автоматический сигнал об опасности или инициировать встроенную диагностику. В итоге удается избежать возникновения серьезных проблем на производстве, устранить потери объемов выпуска, добиться значительной экономии, которая раньше была неизбежной из-за непредвиденных сбоев.

Модель «Дистанционная диагностика». Датчики IoT могут также использоваться для диагностики устройств, на которых они установлены.

Покажем на примере сельского хозяйства. Вместо того, чтобы ежедневно объезжать сельхозугодия, фермеры могут установить IoT-датчики на полях и прямо из офиса отслеживать изменения температуры, влажности, освещенности, химический состав почвы, другие важные для вегетации характеристики. После обработки собранных данных в прикладных системах можно делать долгосрочные прогнозы о будущем урожае.

«Умные» датчики позволяют также автоматически реагировать на происходящие изменения. Например, в случае обнаружения снижения влажности почвы они могут автоматически включать систему автополива. В результате растут доходы сельхозпроизводителей и сокращаются их затраты.

Модель «Контроль операций». Наибольшую выгоду от применения IoT должен принести контроль за исполнением технологических операций. В качестве примера можно назвать операции отслеживания цепочки поставок товаров. Выгодоприобретателями в этом случае становятся логистические и транспортные компании, которые могут значительно улучшить показатели своей работы, неся сравнительно небольшие затраты.

Благодаря установке недорогих датчиков с 3G-подключением можно контролировать перемещения любых устройств, заодно автоматически отслеживая их характеристики в реальном времени. Это позволяет избавиться от воровства и неконтролируемых потерь, повысить эффективность работы подконтрольных объектов, где установлены «умные» датчики, добиться предсказуемости их эксплуатации.

Собираемые данные можно сразу же раздавать всем участникам цепочки поставок, повышая прозрачность текущих операций. Это позволяет избавиться от вынужденных простоев, возникающих из-за нарушений графика поставок.

Сегодня уже есть даже прогнозы экономического эффекта, который должны получить логистические компании с приходом IoT. Так, по оценкам DHL и Cisco, эффект от внедрения IoT в области логистики и управления цепочками поставок составит 1,9 млрд. долл.

Модель «Автоматизация операций». На рынке, особенно в консъюмерском сегменте, есть большой круг часто повторяющихся задач, которые можно автоматизировать, но до сих пор этого не удавалось делать. Например, размещение заказов на приобретение расходных материалов, оказание сервисных услуг. До сих пор процесс от возникновения задачи до ее реализации был многоэтапным. Приход IoT позволяет автоматизировать такие часто повторяющиеся операции, повышая эффективность работы, качество досуга, степень удовлетворенности клиентов.

Самый известный пример этой модели — устройства Amazon Dash Button. Они представляют собой компактные брендированные гаджеты, позволяющие размещать заказ на ту или иную услугу или покупку через онлайн-сервис Amazon. Благодаря программируемости и доступу к Wi-Fi при однократном нажатии на такую кнопку удается сразу же разместить заказ без промедления. В бизнес-среде такие IoT-кнопки уже используются, например, для размещения заказов на покупку и доставку новых комплектов офисной бумаги.

Достоинство таких IoT-гаджетов выражается не только в упрощении рутинных операций. Они стимулируют продажи, позволяя автоматизировать привычки. Благодаря открытости эта платформа уже привлекла многочисленных разработчиков, которые тем самым получили возможность работать с облачными сервисами Amazon (AWS IoT, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon SNS и др.) без написания программного кода.

Эффективность этой бизнес-модели уже подтверждена данными статистики. Согласно Amazon, продажи с использованием Dash-технологии возросли за 2016 г. на 400%, а партнерами этой модели продаж стали 60 новых брендов.

Источник: www.itweek.ru

Интернет вещей в промышленности

Применение IoT в промышленности называется IIoT (Industrial Internet of Things — промышленного интернета вещей). IIoT – Интернет Вещей для корпоративного / отраслевого применения — система физических (производственных) объектов, платформ и приложений, оснащенных технологиями для взаимодействия и обмена данными друг с другом, внешней средой и людьми, предназначенная для повышения эффективности производственных сетей.

Как следствие, IoT-системы повышают операционную эффективность бизнеса, экономят время и средства предприятия. Благодаря постоянному обмену данными, вы получаете информацию, которая помогает ускорить продажи, улучшить обслуживание или сделать разработку продукта более эффективной.

Применение на предприятиях концепции IoT обеспечивает постоянный контроль состояния производимого материала, дает беспрецедентный доступ к генерируемым данным в процессе эксплуатации оборудования и дистанционное обновление встроенных программных кодов.

Уже сегодня ряд отечественных и зарубежных компаний запустили масштабные проекты с использованием IIoT технологий на своих предприятиях и получили увеличение показателей производительности труда за счет сокращения простоев оборудования и оптимизации работы персонала.

Пример внедрения Промышленного интернета

Ярким примером применения Интернета вещей в промышленности является компания Breton — производитель оборудования для резки и обработки камня. Компания использовала интеллектуальную систему, вследствие чего стало возможным автономно управлять станками благодаря программным логическим контроллерам, подключенных к удаленным серверам.

Такое решение позволило не только механически управлять и конфигурировать работу станков, нo и осуществлять техподдержку в режиме реальнoго времени. Объем экономии компания оценивает в 400 тыс. евро, который удалось достичь благодаря сокращению расходов на поездки персонала за счет удаленного обслуживания (85% клиентов компании находятся в других странах).

Также удалось сэкономить и клиентам компании. Так, тайваньская компания Lido Stone Works, производитель изделий из камня под заказ установила 3 станка компании Breton и перешла к автоматизированному производству. В результате внедрения новой системы, Lido Stone Works получили рост выручки на 70% и рост производительности на 30%.

Российский рынок IIoT

По мнению российских респондентов исследования, проведенного компанией Accenture, максимальную отдачу от “промышленного интернета вещей” в России получат здравоохранение (54%), производство (32%) и энергетика (14%).

Среди основных барьеров российские участники опроса выделили, прежде всего, ограниченный доступ к инвестициям (51%), отсутствие спроса на данные технологии со стороны клиентов и заказчиков (47%) и недостаточную поддержку со стороны государства (2%).

Опрос в целом показал, что у руководителей предприятий, компаний и организаций в России есть понимание всех перспектив и потенциальных преимуществ использования IIoT в бизнесе, но в силу определенных причин и уровня зрелости рынка, процесс его внедрения происходит гораздо медленнее, чем хотелось бы.

С развитием промышленного Интернета вещей у российских компаний есть реальная возможность повысить производительность труда и оптимизировать бизнес-процессы за счет интеграции ИТ-систем.

В России есть уникальные разработки для авиационно-космической промышленности, энергетики, транспорта, медицины, сферы ЖКХ, сельского и городского хозяйства, доступны лучшие IoT-платформы и прикладные сервисы, но с организационной готовностью потенциальных заказчиков и клиентов пока связаны основные сложности для выхода России на международный рынок.

«Интернет Вещей – это, наверное, самый значимый из всех технологических трендов, которые мы наблюдаем, – говорит Сергей Плуготаренко, директор Российской ассоциации электронных коммуникаций. – Именно он приведет к наибольшим изменениям наряду с самыми значительными возможностями в ближайшие пять лет. Компания Intel это понимает и еще в июле 2015 года открыла в Москве IIoT-лабораторию Intel Ignition Labs».

Таким образом, главная задача сегодня — подвести все процессы под стандарты международных норм, поскольку в очень скором времени отечественный рынок IIoT планирует «взорваться»: по прогнозам Мэтью Смита, топ-менеджера Cisco, в ближайшие 10 лет выгода от внедрения в России технологий IIoT может достичь $200 млрд. И уже сегодня методики цифрового производства используются в ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат», ПАО «Газпром нефть», ПАО «ЛУКОЙЛ», ПАО «Северсталь», Холдинг «Российские космические системы», ПАО «Силовые машины», ООО «Локомотивные технологии», Государственное унитарное предприятие «Московский метрополитен», ОАО «РЖД», ОАО «НПО «Сатурн» и другие компании.

Роль SAYMON в промышленном интернете вещей

На данным момент все оборудование на заводах (даже уже старое) при помощи специальных контроллеров объединяется в глобальную сеть. Это помогает контролировать качество и скорость работы как отдельных частей, так и целых производственных линий. Современная система должна предоставить удобную среду для каждого участника производственного цикла — от мастера до управляющего. И SAYMON это делает.
SAYMON служит в качестве управляющего узла, который обрабатывает огромные объемы данных и предоставляет их пользователю в удобном и наглядном виде. Наша платформа облегчает и ускоряет производственные процессы, создает все условия для удаленного мониторинга, диагностики и оптимизации работы оборудования и всего предприятия в целом.
Используя SAYMON любая компания, даже без наличия программистов в штате, способна создать уникальное решение для своего производства, делая свой продукт по-настоящему умным.
Например, перед одним из старейших кабельных заводов в России стоит непростая задача. При производстве кабельной продукции невозможно оценить качество и безошибочность вводимых параметров рабочими. Проверять эти показатели по окончании работы — неэффективно и неудобно. Внедрение платформы мониторинга SAYMON позволит в режиме реального время контролировать работу производительных линий даже с мобильного телефона, отслеживать корректность установленных параметров, а также, в случаях отклонения показателей за нормативные пределы, система оперативно пришлет уведомление руководству об этом.

SAYMON — элементная база, на основе которой возможно построение современного, инновационного и умного производственного процесса.

Эволюционный шаг в развитии

Интернет вещей – это уже не просто инструмент для повышения отдельных бизнес показателей или упрощения каких-либо процессов. IoT сегодня – это новый эволюционный шаг в развитии технологий, захватывающий все отраслевые аспекты нашей жизни. Потребность предприятий в устройствах IoT растет с каждым днем, а следовательно растет и число компаний, работающих в этой области. Реальные потребители уже оценили преимущества концепции IIoT и каждый день применяют ее в своих производственных целях. IIoT — главная тенденция, влияющая сегодня на промышленные изменения завтра.

Поделиться ссылкой:

• Нажмите, чтобы поделиться на Twitter (Открывается в новом окне)
• Поделиться на Facebook (Открывается в новом окне)
• Нажмите, чтобы поделиться в Google+ (Открывается в новом окне)
• Нажмите, чтобы поделиться на LinkedIn (Открывается в новом окне)

Источник: saymon.info

Промышленный интернет. Сети на производстве

Удешевление производства сенсоров и развитие аналитических приложений создали предпосылки для зарождения Промышленного интернета. Однако его появление было бы принципиально невозможным без организации информационного обмена между функциональными доменами и другими компонентами систем Промышленного интернета, включая пользователей и промышленные установки. Именно обеспечению этого информационного обмена и должны способствовать современные промышленные сети.

АРХИТЕКТУРА ПРОМЫШЛЕННОГО ИНТЕРНЕТА

В соответствии с архитектурой Industrial Internet Reference Architecture, разработанной Industrial Internet Consortium, система Промышленного интернета подвергается декомпозиции на функциональные домены (см. рис. 1). Они образуют важные типовые строительные блоки (частично уже существующие на предприятиях), которые могут применяться в различных отраслях. Каждая система Промышленного интернета будет содержать по крайней мере следующие функциональные домены:

• Управление — набор функций уровня АСУ ТП (взаимодействие с промышленным оборудованием, чтение данных, создание управляющих команд в соответствии с логикой контуров управления и т. п.).
• Эксплуатационный — набор функций для управления конфигурацией, мониторинга и оптимизации одной или нескольких подсистем доменов управления.
• Информационный — набор функций для сбора данных из разных доменов (прежде всего из доменов управления), а также для преобразования, сохранения и анализа этих данных с целью получения информации более высокого уровня о системе Промышленного интернета (технологии Data Lake и т. п.).
• Приложения — реализация логики приложений, выполняющих определенные бизнес-функции. Укрупненный уровень управления всей системой Промышленного интернета в долгосрочной перспективе и глобальном масштабе. Этот домен может включать в себя логику приложения, правила, модели и т. д. Его можно представить и как домен аналитики.
• Бизнес — обеспечение сквозных операций системы Промышленного интернета путем их интеграции с традиционными или новыми типами подсистем управления бизнес-процессами, планирования и т. п. Примерами таких систем могут быть ERP, CRM, PLM, MES, HRM, управление материальными ценностями, управление проектами и многие другие.

Рис. 1. Функциональные домены

Функциональные домены могут подвергаться дальнейшей декомпозиции в зависимости от конкретных требований к системе Промышленного интернета. В результате какие-то отдельные функции могут быть добавлены, исключены, объединены друг с другом или выделены из уже имеющихся.

Использование различных сетевых технологий позволяет обеспечить связность, то есть возможность обмена данными между участниками как в пределах самого функционального домена, так и между функциональными доменами в одной или разных системах Промышленного интернета. Обмен данными в рамках одного домена может состоять из опроса датчиков, сообщений о событиях и изменениях состояния, аварийных сигналов, команд, обновлений конфигурации и т. п. Обмен между доменами может содержать команды по результатам аналитической обработки информации из нескольких доменов, автоматически создаваемых планов обслуживания оборудования и т. п.

Фактически целью Промышленного интернета является обеспечение бесшовного обмена информацией между различными доменами и отраслями. Однако за долгие годы предшествующего развития для каждого домена были разработаны отдельные наборы сетевых технологий и протоколов, предназначенные для решения узкого круга задач. Кроме того, чтобы сохранить сделанные инвестиции и ускорить инновации, при внедрении систем Промышленного интернета практически всегда предусматривается интеграция существующих систем с новыми технологиями, из-за чего предложить универсальное решение невозможно.

В таких условиях вопросы совместимости будут актуальны для всех уровней стека Промышленного интернета, даже в рамках одного домена. Например, на канальном уровне могут возникнуть проблемы объединения нескольких сегментов Ethernet, если при их построении использовались фирменные расширения протоколов, поддерживаемых в оборудовании разных производителей. На уровне фреймворка потребуется не только преобразовать промышленные протоколы, но и изменить формат данных (см. таблицу).

Соответствие уровней взаимодействия систем Промышленного интернета и модели OSI

Если все домены и отрасли, использующие разные сетевые технологии, попытаться интегрировать друг с другом напрямую, то это приведет к образованию полносвязной схемы с количеством связей N×(N–1)/2 и, как следствие, к существенному усложнению архитектуры.

Рис. 2. Подключение различных сетевых технологий в рамках одного домена

Для обеспечения полной связности в рамках одного функционального домена нужно выбрать основной стандарт, который должен удовлетворять всем существенным требованиям для данного домена (см. рис. 2). Подключение разнообразных технологий связи (различные варианты Ethernet, беспроводные технологии Wi-Fi, LoRaWAN, LTE и пр.) будет выполнять шлюз.

Шлюзы могут обеспечивать дополнительные сервисные функции по преобразованию протоколов прикладного уровня, изменяя структуру данных, и выполнять первичную локальную обработку данных с использованием технологии туманных вычислений, рассмотренную далее. Шлюзы будут также применяться для связи между теми доменами, где используются разные основные стандарты (см. рис. 3).

Рис. 3. Интеграция нескольких функциональных доменов

Подобный подход позволяет существенно улучшить совместимость и масштабируемость по сравнению с полносвязной моделью.

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ

Для успешного внедрения систем Промышленного интернета очень важны налаженные коммуникации между различными подразделениями предприятия, отвечающими за поддержку разных доменов.

У производственных и ИТ-подразделений представления о связности и бесшовной интеграции могут существенно различаться. У ИТ-подразделений зона интереса обычно ограничивается сетевым уровнем модели OSI и ниже. Производственные подразделения, отвечающие за поддержку и развитие АСУ ТП в целом, большее внимание уделяют информационному обмену на верхних уровнях, где неизбежно будут возникать проблемы совместимости с унаследованными системами и другими доменами Промышленного интернета.

Оба типа подразделений могли бы сотрудничать в совместных проектах — например, таких как внедрение принтеров или обслуживание промышленных компьютеров. Но, к сожалению, эти и без того достаточно редкие возможности зачастую игнорируются. Обычно поводом для обращения к коллегам служит какая-либо проблема, требующая незамедлительного решения, — например, инцидент информационной безопасности, сбой системы или незапланированный простой. Недостаток взаимодействия и взаимопонимания между двумя командами зачастую приводит к невозможности разработки инновационных решений.

В условиях высокой конкуренции и низких цен на энергоносители владельцы предприятий вынуждены искать новые решения, которые в большинстве случаев находятся на стыке промышленных и ИТ-технологий. Чтобы их внедрить, необходимо кардинальное изменение подхода к организации взаимодействия подразделений.

Производственные предприятия уже начинают заниматься адаптацией своих процессов, технологий и бизнес-моделей. Самые передовые компании и во время кризиса упорно работают над тем, чтобы получить конкурентное преимущество и максимизировать прибыль, повышая эффективность работы. Именно они и будут возглавлять цифровую трансформацию.

Очевидно, что специалистам промышленных и ИТ-подразделений, работающим в отрасли, совсем скоро придется реализовывать новые, куда более сложные проекты. Работа над ними потребует более тесного взаимодействия и поддержки со стороны руководства.

Дальновидные руководители производственных подразделений признают, что из большого объема данных, которые они уже сейчас собирают и используют, можно извлечь дополнительную ценность для предприятия. Но для этого их коллеги из ИТ-подразделений должны сделать данные значимыми и доступными для использования во всей организации, а кроме того, помочь интегрировать их в бизнес-системы, прежде всего в инструменты планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления производственными процессами (MES).

В то же время ИТ-подразделения хотят максимально полно реализовать потенциал цифрового предприятия — от улучшения цепочки поставок до внедрения инноваций и минимизации простоев. Однако для этого им нужны специальные знания и поддержка профессионалов, которые понимают и контролируют производственные процессы и оборудование.

Вот почему старый формат взаимодействия подразделений, который часто ограничивался инфраструктурными проектами, должен уступить место более мощным и продуктивным альянсам. Прошло время, когда производственные и ИТ-команды всего лишь реагировали на инциденты. Они должны взять на себя ключевую роль в осуществлении преобразований на своих предприятиях и помогать бизнесу использовать новые возможности, делая его более конкурентоспособным, эффективным и безопасным.

УСКОРЕННОЕ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ БЛАГОДАРЯ ТУМАННЫМ ВЫЧИСЛЕНИЯМ

Сегодня технологии автоматизации и недорогие сенсоры позволяют производственным предприятиям собирать данных больше, чем когда-либо. Однако ценность представляют не сами данные, а уточненные на их основании управленческие или производственные решения. Справедливость данного утверждения особенно очевидна при эксплуатации распределенных производственных систем, когда централизация АСУ ТП может привести к увеличению задержки принятия решения или другим потенциальным проблемам.

Нередко системы АСУ ТП не способны предоставить собираемые данные другим системам предприятия в реальном масштабе времени, в том числе потому, что это делается централизованно, в зависимости от доступности каналов связи. Кроме того, используемые протоколы и форматы данных могут не поддерживаться в других подсистемах в рамках одного домена или разных доменов.

Именно поэтому производственные подразделения рассматривают возможность использования туманных вычислений, благодаря которым все заинтересованные системы или подразделения могут получить доступ к критически важным данным на уровне промышленной площадки в реальном времени (см. рис. 4). В результате ускоряется принятие решений, повышается уровень безопасности, предотвращаются дорогостоящие простои, а также исключаются проблемы совместимости различных сетевых технологий, протоколов и форматов передаваемых данных.

Рис. 4. Организация туманных вычислений (распределенная аналитика)

ИТ-подразделения тоже получают существенные преимущества от использования технологий туманных вычислений.

• Повышается масштабируемость системы:

1. данные, чувствительные к задержкам, могут анализироваться максимально близко к их источнику;
2. менее критичные данные могут передаваться на промежуточный хост и использоваться для операционной статистики;
3. наименее критичные данные можно отправить в частное облако для ретроспективного анализа и хранения.

• Функции хоста для туманных вычислений могут быть реализованы на сетевом оборудовании промышленной площадки (например, маршрутизаторе или коммутаторе Ethernet), что устраняет необходимость поддержки нескольких устройств.
• При необходимости реализуется гарантированная доставка данных, в ходе которой передача осуществляется по резервному каналу, или они сохраняются и передаются после восстановления канала связи.
• Требования к пропускной способности и качеству канала связи снижаются.

Фактически туманные вычисления представляют собой одну из сервисных функций шлюзов подключения к другим доменам или сетевым сегментам, описанным выше в архитектуре Промышленного интернета.

Преимущества такого подхода можно продемонстрировать на примере японской компании Mazak, которая одной из первых внедрила туманные вычисления для поддержки своей операционной деятельности. Этот производитель и оператор многофункциональных роботизированных обрабатывающих станков, распределенных по всему миру, совместно с другими компаниями разработал решение SmartBox. При его использовании на Ethernet-коммутатор, который располагается рядом со станком, загружается специальное программное обеспечение для туманных вычислений. В созданном решении поддерживается протокол MTConnect для сбора большого объема данных о производительности станка (вибрация, температуры, уровни эксплуатационных жидкостей и др.) и для анализа информации в реальном времени. Его внедрение позволило перейти к модели обслуживания оборудования по фактическому состоянию и повысить его загрузку более чем на 10%.

БЕСПРОВОДНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Сейчас уже трудно представить, как может быть реализована концепция Промышленного интернета без беспроводной связи. Промышленные установки, датчики и ПЛК, а также платформы аналитики и вспомогательные технологии подключаются с помощью беспроводных технологий и становятся более эффективными за счет появившейся мобильности. Но до недавнего времени проекты по развертыванию беспроводных сетей на предприятиях не всегда заканчивались успехом.

Условия эксплуатации оборудования на разных предприятиях сильно различаются: при большом количестве металлоконструкций затруднено распространение радиоволн, а при неблагоприятных условиях окружающей среды установленное оборудование подвергается воздействию таких внешних факторов, как пыль, влажность, температура, вибрация. Кроме того, руководители производственных подразделений скептически оценивали возможность поддержки промышленной беспроводной сетью достаточного количества устройств, требуемой пропускной способности, контролируемых сетевых задержек и безо-пасности, необходимых для критически важных приложений. Поэтому предприятия десятилетиями развертывали повсюду десятки километров кабеля, расходуя немало времени на проектные работы, согласования, строительство сопутствующей инфраструктуры. В конечном счете такие проекты оказывались чрезвычайно затратными.

Однако за последние несколько лет в развитии беспроводных технологий были достигнуты большие успехи. Повышенная отказоустойчивость делает беспроводную связь в промышленных условиях более доступной и практичной, чем когда-либо прежде, вместе с тем ускоряется процесс развертывания.

Новая промышленная беспроводная сеть может изменить к лучшему существующие процессы. Она обеспечивает большую гибкость и адаптируемость при удаленном мониторинге и изменении конфигурации производственных линий. В то же время беспроводная сеть может привести к значительной экономии затрат. Согласно оценке Control Engineering, «беспроводная сеть (на промышленном предприятии) может быть в 10 раз дешевле кабельной инфраструктуры, обеспечивая при этом большую гибкость, мобильность сотрудников, инструментов и оборудования, а также меньшее время обслуживания и устранения неполадок».

Для успешного внедрения беспроводных сетей производственные и ИТ-подразделения должны тесно сотрудничать. Только при таком условии можно рассчитывать на появление новых возможностей. Для ИТ это снижение затрат, ускорение поиска неисправностей, увеличение пропускной способности канала для поддержки голосовых и видеоприложений. А для производственных подразделений — быстрая адаптация ИТ-решений к производственным потребностям, повышение качества выпускаемой продукции и снижение продолжительности запланированных и незапланированных простоев.

Выбор конкретных технологий по-прежнему зависит от решаемых задач. Например, для подключения датчиков на большом удалении (более 10 км) с использованием нелицензируемых частот может использоваться технология LoRaWAN. Она позволяет реализовывать двухсторонний обмен данными, передавать информацию об изменении состояния датчика (контролируемых параметров), а также определять его местоположение без использования GPS. Благодаря адаптивной скорости передачи информации датчики могут длительное время работать от встроенных миниатюрных батарей. А большой выбор готовых датчиков и компонентов для создания новых облегчает адаптацию этой технологии к нуждам заказчика.

Решения на базе традиционных технологий Wi-Fi привлекательны широкой поддержкой Wi-Fi на различных устройствах и инструментах. Однако внедрение сети Wi-Fi на предприятии требует более осторожного подхода, чем любой другой беспроводной технологии. Прежде всего это связано с тем, что для многих будет велик соблазн использовать стандартную Wi-Fi-инфраструктуру и подходы к ее построению для передачи трафика промышленных приложений, не обеспечив необходимой приоритизации, поиска и выявления источников интерференции, а также автоматической перенастройки сети. Большим подспорьем для заказчиков являются руководства по внедрению, разработанные совместно с компаниями — производителями компонентов АСУ ТП, где детально описывается протестированное и поддерживаемое всеми заинтересованными вендорами решение.

В сфере Wi-Fi-оборудования постоянно предпринимаются усилия по созданию специальных расширений для промышленного применения. Одним из примеров такой работы является реализация протокола Parallel Redundancy Protocol (PRP) на Wi-Fi оборудовании, в соответствии с которым трафик пересылается через два параллельных беспроводных соединения для повышения отказоустойчивости, снижения вариации задержки и облегчения роуминга.

Внедрение беспроводной сети на предприятии создает большой запас для последующего развертывания таких приложений, как отслеживание местоположения мобильного оборудования и сотрудников, создание мобильных рабочих мест, в том числе подключение носимой электроники (камеры и т. п.).

Андрей Гречин, cистемный архитектор, Cisco

Источник: www.osp.ru