Публикация нижеследующих материалов — это попытка ".'мозаично " представить читателю тематику и ожидания быстрорастущего в академических, деловых и административных кругах промышленно развитых стран движения, характеризующегося такими понятиями, как "Индустрия 4.0"; "киберфизические системы"; "Мир триллионов сенсоров" и др., а также инициативой "Саммиты Триллионов сенсоров" (TSensors Summits). Это движение во многом определяет перспективы и тенденции дальнейшего развития автоматизации. (Ред.)
ДЛЯ ОСУЩЕСТВИМОСТИ ИНДУСТРИИ 4.0 НЕОБХОДИМО РАЗВИТИЕ ДАТЧИКОВ
SENSORS NEED TO EVOLVE TO MAKE INDUSTRY 4.0 WORKABLE
Успешное превращение Индустрии 4.0 из концепции в реальность в значительной степени зависит от качества данных, собираемых и распределяемых среди компонентов цифровой производственной системы. Для этого потребуются сенсорные технологии нового поколения, пока еще недоступные инженерам. Рахман Джамал, директор по технологии и маркетингу в Европе корпорации National Instruments <www.ni.com>, предлагает свой взгляд на "строительные блоки", которые будут определять воздействие концепции "Индустрия 4.0" на промышленность.
ЖУРНАЛ В ЖУРНАЛЕ
Измерения Контроль
Автоматизация: СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ
Главный pедактоp — д-р техн. наук, п|)офессор В. Ю. Кнеллеp
Об ожиданиях, перспективах, тенденциях (рефераты)
ВВЕДЕНИЕ
Индустрия 4.0 в полной мере зиждется на датчиках. Они являются органами чувств машин, поставляющими используемые в производственном процессе данные. Знания, извлекаемые из технологии, должны быть доступны на произ-
водстве людям и, прежде всего, машинам. Этого можно достичь с помощью датчиков, выдающих оперативные данные о состоянии технологического процесса и задействованных в нем машин и оборудования. Поэтому датчики — ключ к воплощению Индустрии 4.0 в промышленную технологию.
Индустрия 4.0 (из Википедии <ИИр:// en.wikipedia.Org/wiki/Industry_4.0>)
Индустрия 4.0 — собирательный термин, объединяющий технологии и концепции организации в цепочки ценности. Основанный на технологических концепциях ки-берфизических систем, Интернета вещей и Интернета услуг он способствует представлению об Умном заводе. Умные заводы Индустрии 4.0 имеют модульную архитектуру; их киберфизические системы контролируют физические процессы, создают виртуальную копию физического мира и принимают децентрализованные решения. Поверх и с Интернета вещей киберфизические системы общаются и взаимодействуют между собой и людьми в режиме реального времени (РВ). Интернет услуг позволяет всем участникам цепочки ценности использовать внутренние и межорганизационные услуги.
Термин "Индустрия 4.0" был впервые употреблен в одном из проектов стратегии развития высоких технологий правительства ФРГ, продвигающего компьютеризацию предприятий обрабатывающей промышленности. Он относится к четвертой промышленной революции. Первая промышленная революция была связана с механизацией производства при помощи энергии пара и воды, вторая — с созданием массового производства с применением электрической энергии. За второй последовала третья — цифровая, открывшая путь к дальнейшей автоматизации производства на основе широкого применения электроники и информационных технологий.
Принципы построения
Шесть принципов Индустрии 4.0 помогают компаниям разрабатывать и реализо-вывать сценарии Индустрии 4.0.
1) Функциональная совместимость — способность киберфизических систем (т. е. носителей обрабатываемых деталей, сборочных станций и продуктов), людей и Умных заводов связываться и общаться между собой посредством Интернета вещей и Интернета услуг.
2) Виртуализация — создание виртуальной копии Умного завода путем связывания сенсорных данных (получаемых в ходе мо-
ниторинга физических процессов) с виртуальными моделями производства и имитационными моделями.
3) Децентрализация — способность ки-берфизических систем принимать собственные решения в рамках Умных заводов.
4) Функционирование в режиме РВ — способность собирать и анализировать данные с непосредственной выдачей результатов анализа.
5) Ориентация на услуги — готовность киберфизических систем, людей или Умных заводов оказывать услуги через Интернет услуг.
6) Модульность — гибкая адаптация Умных заводов к изменяющимся требованиям посредством замены или расширения отдельных модулей.
Одна из проблем, требующих решения, заключается в том, что во многих случаях датчики не могут быть непосредственно интегрированы в заводское оборудование, поскольку они, по большей части, представляют собой лабораторные решения, весьма дороги или не обладают способностью функционирования в РВ. Кроме того, их выходные сигналы могут быть неоднозначными. Например, сигнал датчика усилия, установленного на обрабатывающем станке, может быть неправильно интерпретирован при отсутствии данных о положении заготовки и резца. Есть и другая проблема. Даже когда датчики по отдельности могут измерять технологические параметры и передавать сигналы для контроля ТП, для корректного применения имеющихся математических моделей качества продуктов, состояния инструмента, станков и вспомогательных систем всегда требуется дополнительная обработка сигналов.
Чтобы ликвидировать создавшиеся разрывы исследования и разработки датчиков следует сосредоточить на двух направлениях.
Первое — создание интегрированных датчиков, предоставляющих информацию более высокого уровня в результате проведенного анализа сенсорных данных. С использованием подходящих моделей информацию, более объемную и сложную, чем простые сигналы, можно будет передавать далее: устройству управления станком и,
ЛИКВИДАЦИЯ РАЗРЫВОВ
56
вепвогв & Эувгетв • № 6.2015
шж
соответственно, оператору или на уровень производственного планирования.
Второе — разработка мультисенсорных систем, позволяющих в одной системе собирать данные о нескольких физических величинах. Слияние сенсорных данных, позволяющее осуществить интеллектуальную обработку сигналов о различных измеряемых величинах в мультисен-сорной системе, стимулируется комбинированием этих двух направлений.
Для реализации исследований и разработок по этим направлениям требуется междисциплинарное взаимодействие с естественными науками. Общим моментом среди множества примеров является необходимость дальнейших разработок с учетом их промышленного применения и в контексте цифрового производства. Необходимо учитывать и другие факторы, такие как снижение себестоимости, миниатюризацию в сочетании с интеграцией датчиков, а также расширение встроенных возможностей обработки сигналов.
Сегодняшние дискуссии о разработке измерительных систем всегда затрагивают возможности сетевого взаимодействия и многократного использования технологических данных, что подпадает под общее понятие киберфизических производственных систем (КФПС). Соответственно, киберфизическая сенсорная система (КФСС) — это сеть, объединяющая множество датчиков, в которой реализовано автономное слияние данных. КФСС с учетом оптимизационных целей передают в КФПС данные, необходимые для построения работоспособных моделей ТП.
ПРОБЛЕМЫ СЕТЕВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
Основная проблема сетевого взаимодействия — управление сгенерированными данными и информацией. В документе NI Data Acquisition Technology Outlook 2013 (Перспектива развития технологии сбора данных. Корпорация National Instruments, 2013) она описана так: "Дифференциация теперь состоит не в том, кто может собрать большую часть данных, а в том, кто может быстро осмыслить собранные данные".
Тестовые и производственные данные обычно содержат ценную информацию о состоянии ТП и свойствах продукции. Их потеря из-за неправильной регистрации неизбежно ведет к значительным затратам. Без тестовых данных невозможно
принимать эффективные решения, особенно по проектированию новых ТП. Поэтому в целях быстрых локализации и извлечения данных и надежного документирования необходимо вместе с данными измерений хранить и описательные данные. Несколько стандартизированных форматов данных обеспечивают для этого идеальную структуру, позволяющую быстро и экономно создавать системы управления данными на основе коммерческого ПО, жертвуя функциональными возможностями традиционных баз данных. В будущем доступ к измерительным данным, информации и ключевым показателям работы должен быть возможен также вне границ предприятия. Ведутся работы по созданию облака технических данных.
Облачные вычисления — это вид распределенных вычислений с динамическими, ориентированными на спрос информационно-техническими инфраструктурами, обеспечивающими вычислительные возможности, хранение данных, сетевой сервис. Преимущество их использования для предприятия заключается в том, что краткосрочная потребность в ресурсах не потребует постоянного дорогостоящего наращивания информационно-технической инфраструктуры. Здесь важно то, что каждый абонент получает только те данные, которые необходимы ему для работы. В противном случае возник бы риск образования "мертвых" данных — никак не используемых, а лишь загромождающих серверы.
На производстве должно быть также организовано количественное документирование основных параметров ТП. Для этого требуется разработать стратегии управления данными измерений и их архивирования. Возрастающая разрешающая способность средств измерения в сочетании со все большим временным разрешением создает проблему для обработки данных. Ограничивающими факторами здесь являются скорость передачи и время ожидания в нынешних системах шин в станках. Изменению требований по обработке данных в режиме РВ будет способствовать и предоставление информации на различных уровнях производства.
ТРЕБОВАНИЯ К РАБОТЕ В РЕЖИМЕ РВ
В соответствии с требованиями жесткого РВ будущим сенсорным системам придется самим перерабатывать данные в информацию. Получен-
ная в результате информация может быть направлена на исполнительные механизмы или в специализированные системы более высокого уровня для дальнейшей обработки.
Для приложений с менее жестким временным режимом вычисленные характеристики могут быть переданы в базы данных по стандартным сетевым протоколам. Деце
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.