Автоматизация
32 поста
•
438 подписчиков
PLC и HMI – различия простыми словами
Приводим наглядное разъяснение различий между PLC и HMI, которое мы взяли из статьи на портале InstrumentationTools.com. Материал может быть в тех случаях, когда требуется, как говорится на пальцах простыми словами объяснить, особенности проектов заказчикам, знакомым с АСУ ТП лишь в общих чертах.
ПЛК и HMI являются двумя основными компонентами промышленной автоматизации. Программируемые логические контроллеры (ПЛК) управляют машинами и контролируют их, а человеко-машинный интерфейс HMI (иногда встречается аббревиатура ЧМИ) позволяет операторам взаимодействовать с машинами и системами управления. Понимание различий и сходств между этими двумя понятиями необходимо для выбора правильного решения автоматизации. Если провести аналогию с компьютером, то ПЛК можно назвать центральным процессором, а HMI – монитором. Покажем разницу между ПЛК и HMI.
ПЛК и модули расширения
Что такое ПЛК?
ПЛК (PLC) означает программируемый логический контроллер (programmable logic controller). Это устройство, в которое можно загрузить программную логику, а также настроить в нем входы и выходы. Допустим вход – это кнопка, выход – двигатель. При нажатии на кнопку сигнал будет преобразован в цифровые биты и направлены в ПЛК. В ПЛК записана логика, согласно которой при получении входного сигнала он передается на выход. Цифровой битовый выход будет преобразован в сигнал и затем включит двигатель. Это ПЛК.
ПЛК соединяется с устройствами ввода-вывода и различными сетями, обрабатывает логику и, таким образом, управляет конечной системой. ПЛК – по сути, комбинация аппаратного и программного обеспечения.
HMI - мониторинг
Что такое HMI?
HMI означает человеко-машинный интерфейс (human-machine interface). Это устройство, с помощью которого посредством графического представления можно просматривать процессы, происходящее внутри ПЛК. Давайте расширим пример, который мы видели в ПЛК. Мы знаем, что логика обрабатывается внутри ПЛК. Но мы хотим видеть точное состояние входов и выходов. Мы хотим увидеть, нажат ли ввод или нет; мы хотим посмотреть, включился выход или нет.
Итак, для просмотра графики и текущего состояния логики необходим HMI. В HMI вы можете создавать экраны, на которых будет отображаться состояние кнопок и двигателей. Благодаря этому вы можете просто правильно просмотреть весь процесс. Это цель HMI.
HMI – это устройство, которое отображает операции ввода-вывода, настройки и другие процессы в логике ПЛК и, таким образом, показывает нам конечную систему. Итак, HMI – это, по сути, графическая система.
Разница между ПЛК и HMI, кратко:
· В ПЛК вам нужно написать логику, тогда как в HMI вам нужно спроектировать логическое представление.
· В HMI вы можете изменять и контролировать параметры, тогда как в ПЛК вам необходимо настроить параметры для обработки программы.
· В HMI вы можете определять журналы аудита, отчеты, тенденции, распечатки и другие расширенные инструменты и работать с ними, тогда как в ПЛК вы можете определять и работать с библиотеками, конфигурацией оборудования, конфигурацией сети и другими расширенными инструментами.
Проще говоря, ПЛК – это мозг, а ЧМИ – глаза. ПЛК – это логика, а HMI – графика.
Показать полностью
3
Курс по Управлению Сигнализациями.Введение
Здравствуйте, дорогие форумчане.
Решил поделиться опытом по своей профессии и найти единомышленников.
Меня зовут Антон, я занимаюсь управлением сигнализациями на опасных промышленных объектах.
Что это за зверь и зачем это нужно?
Дело в том, что с развитием автоматизации производства увеличилась нагрузка на операторов. Чем больше и сложнее технология, тем сложнее и опаснее ей управлять. Цена ошибок может быть очень велика.
Здесь и далее мы говорим о опасных производственных объектах, таких как создание и обработка металлов, химическая промышленность, атомная энергетика и электрогенерация в целом, а также нефтяная и нефтехимическая промышленность.
Авария на АЭС Три-Майл-Айланд
В далёком 1979 году чудом не произошла катастрофа. Активная зона реактора была разрушена, но не произошло выброса, поэтому ядерного загрязнений в области Нью-Йорка не произошло.
Как всегда в таких случаях произошло наложение факторов. Более подробно можно прочитать про эту аварию в Википедии.
Но что хочу отметить: команда операторов не могла управлять объектом в кризисной ситуации. И виной этому ни они, ни директор АЭС, ни отрасль, ни проектанты, ни законодатели.
Давайте разберемся чуть глубже.
Так выглядит автоматическое рабочее место (АРМ) оператора технологического процесса.
С помощью мыши и клавиатуры он управляет технологическим процессом изменяя положения различных механизмов, температур. Смешивает среды, открывает клапана, включает двигатели компрессоров итд.
Заметили внизу экрана разноцветные полоски? Это сигнализации. Они подсказывают оператору, когда что-то идёт не так и куда нужно обратить внимание. Сообщения появляются мгновенно
Прим.: Кстати, на картинке представлено грубое нарушение, и скорее показано, как не стоит управлять технологическим процессом.
Но в 1979 году дело было не так.
Тогда сигнализации печатались на бумаге:
Дело в том, что в момент, когда произошел Alarm Storm или лавинообразное скопление сигнализаций, то принтер не успевал их печатать.
Задержка была до 2-х часов, когда счёт шел на секунды. И даже самая опытная команда операторов не справилась бы с управлением процессом.
Они просто не знали, что сейчас происходит в поле.
И какой же выход, убрать все датчики? Так они же ставятся как раз, чтобы следить за процессом.
Первые проблески в индустрии появятся лишь в 1991 году и о них я тоже расскажу.
А пока про АЭС:
"Авария усилила уже существовавший кризис в атомной энергетике США и вызвала всплеск антиядерных настроений в обществе. Хотя всё это и не привело к мгновенному прекращению роста атомной энергетической отрасли США, её историческое развитие было остановлено. После 1979 и до 2012 года ни одной новой лицензии на строительство АЭС не было выдано, а ввод в строй 71 ранее запланированной станции был отменён."
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ СИГНАЛИЗАЦИЯМИ (alarm management system) - позволяет навести порядок в операторной и избегать огромное количество внештатных ситуаций. Существуют жёсткие нормативы на количество входящих сигнализаций на одного человека и инструменты как уменьшить флуд от датчиков.
Но об этом позже.
А как обстоят дела с управлением на вашем производстве?
Показать полностью
3
Примеры применения искусственного интеллекта на производстве
Искусственный интеллект проник во все сферы человеческой деятельности, но мы расскажем о применении его в промышленности. Точнее приведем краткие примеры использования ИИ в АСУ ТП в разрезе предикативной аналитики для дискретных производств и производств непрерывного цикла, где ИИ позволяет предсказывать поведение, если так можно сказать оборудования и техпроцессов на несколько шагов вперед.
В качестве первого примера использования искусственного интеллекта на производстве приведем проект автоматизации технологических линий на заводе «Русский продукт». Предприятие выпускает целую гамму пищевых продуктов, (например, знаменитые овсяные хлопья «Геркулес») и ставило следующие задачи: получать аналитику работы производственной линии в реальном режиме времени, исключить непрогнозируемые остановки и снизить количество брака. Внедренная система автоматизации на базе ПО SuperSCADA позволила, во-первых, объединить исполнительные механизмы, датчики и программируемые логические контроллеры (ПЛК) различных производителей. И во-вторых, что самое главное, позволила получать предиктивную аналитику, в частности сигналы об отклонениях в работе отдельных узлов и агрегатов, и рекомендации по обслуживанию оборудования. В итоге произведенная модернизация снизила влияние человеческого фактора на работу производственной линии в целом.
Предикативная аналитика и виртуальные датчики активно используются и в нефтепереработке при анализе относительно редко обновляемых данных, допустим раз в смену. Такие данные поступают из химических лабораторий и говорят о составе фракций в ректификационной колонне. Однако и такой временной лаг позволяет провести анализ, который помогает определить динамику инерционных процессов как минимум до следующей пробы. В тот момент, когда поступают новые данные – модель корректируется.
Третий пример – использование машинного зрения для отбраковки продукции. На одном из заводов по производству алюминиевых (пивных) банок ИИ помогает по 6-ти точкам мгновенно оценить качество припоя, нанесенного на крышки, а также распознать наличие вмятин на банках. Скорость конвейера, подающего банки как из пулеметной ленты робота с «искусственным глазом» не смущает – он отстреливает брак с поражающей точностью и быстротой.
Четвертый пример – поиск с помощью предикативной аналитики участков трубопроводов системы водоснабжения, на которых происходит несанкционированный отбор воды (попросту говоря кража). ИИ справился с этой задачей, а также помог водоканалу, в нашем случае предприятию «Калугаоблводоканал» избавиться от сверхнормативных технических потерь и перерасхода электричества.
Есть примеры общего вида, когда искусственный интеллект следит за неким KPI (ключевой показатель или показатели). Допустим за показателями работы частотно регулируемого привода (ЧРП). В случае, если произойдет отклонение в параметрах вращения двигателя, ИИ поймет аварийный это режим или нет и изменит алгоритм работы ПЛК. Также компьютерная аналитика сделает прогноз жизни двигателя и при необходимости выдаст сигнал тревоги диспетчеру. Мониторинг ключевых показателей, естественно, может производиться для любого узла или прибора технологической цепочки.
KPI может быть сформулирован не только для работы конкретного агрегата, но и для производства в целом, позволяя придавать ключевое значение таким показателям, как максимальная производительность, безопасность, отказоустойчивость, экономия ресурсов или экологичность. Иначе говоря, ИИ в сочетании с развитым HMI (человеко-машинным интерфейсом) позволяет оператору условно говоря не следить за положением задвижки в системе отопления, а ставить задачи общего виде, например, поддержание температуры в зависимости от запасов топлива и прогноза погоды или увеличение срока службы оборудования за счет работы в щадящем режиме.
Во всех вышеперечисленных примерах программы искусственного интеллекта использовали так называемый цифровой двойник. Это математическая модель какого-либо отдельного узла, цеха, технологической линии или предприятия в целом, которая позволяет просчитать множество вариантов работы системы. Затем ИИ помогает выбрать из них наиболее оптимальные, а также выявить узкие места, с тем, чтобы можно было предупредить возможные остановки или аварии на производстве.
Искусственный интеллект – на вершине иерархии АСУ ТП
Резюме. Искусственный интеллект на основе большого количества заранее собранных данных и, что особо стоит подчеркнуть, постоянно пополняемых в процессе машинного обучения в ходе уже запущенного производства, позволяет:
Оптимизировать производственный процесс в зависимости от приоритетных задач;
Изменять алгоритмы ПЛК в случае получения новых вводных или возникновения нештатных ситуаций;
Следить за качеством продукции и точностью соблюдения техпроцессов;
Сигнализировать о потенциальных сбоях и необходимости проведения профилактического обслуживания;
На стадии разработки продукта или производственного процесса выработать наиболее оптимальный сценарий работы системы.
===
Статья написана людьми, но проиллюстрирована генератором изображений, по запросу: «Искусственный интеллект на производстве».
Показать полностью
1
Проверка искусственного интеллекта на знание рынка ПЛК
После публикации в соцсетях статьи о тенденциях рынка программируемых логических контроллеров появились комментарии, в которых один из пользователей предположил, что материал написан искусственным интеллектом. Статья не была написана ИИ, но подана кратком виде – каждому направлению был посвящен один абзац – сухая выжимка без лирики, поэтому складывалось впечатление, что без робота тут не обошлось.
Что же, проведем эксперимент и спросим у искусственного интеллекта, что он думает по поводу трендов рынка ПЛК? На запрос в ChatGPT, «Каковы тенденции на рынке программируемых логических компьютеров (ПЛК)? (What are the trends in the Programmable Logic Computers (PLC) market?) был получен следующий ответ:
===
По состоянию на 2021 год некоторыми из заметных тенденций на рынке ПЛК были:
Интеграция Индустрии 4.0 и IIoT. Реализация концепций Индустрии 4.0 и интеграция технологий промышленного Интернета вещей (IIoT) привели к внедрению более совершенных и взаимосвязанных систем ПЛК. ПЛК все чаще оснащаются протоколами связи, такими как OPC UA, MQTT и Ethernet/IP, что обеспечивает беспрепятственный обмен данными между машинами и системами более высокого уровня для улучшения автоматизации и принятия решений.
Граничные вычисления и децентрализация. С появлением периферийных вычислений ПЛК играют решающую роль в обработке данных ближе к источнику, сокращении задержек и улучшении контроля в реальном времени в распределенных системах. Архитектуры децентрализованного управления с использованием ПЛК обеспечивают большую гибкость, надежность и масштабируемость в современных промышленных приложениях.
Платформы ПЛК с открытым исходным кодом. Доступность платформ и программного обеспечения ПЛК с открытым исходным кодом набирает обороты. Эти платформы позволяют разработчикам и инженерам получать доступ к микропрограммному, программному и аппаратному обеспечению ПЛК и изменять их, способствуя инновациям и настройке решений промышленной автоматизации.
Усиленные меры безопасности. Поскольку промышленные системы становятся все более связанными, кибербезопасность становится серьезной проблемой. Производители и интеграторы ПЛК уделяют больше внимания внедрению надежных функций безопасности для защиты ПЛК и промышленных сетей, в которых они работают, от киберугроз.
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ). Интеграция технологий искусственного интеллекта и машинного обучения с ПЛК улучшает процессы автоматизации и возможности профилактического обслуживания. ПЛК с искусственным интеллектом могут оптимизировать операции, обнаруживать аномалии и принимать интеллектуальные решения на основе данных в реальном времени, повышая общую производительность системы.
Программируемые контроллеры автоматизации (PAC). Границы между традиционными ПЛК и промышленными компьютерами стерлись с появлением PAC. PAC предлагают большую вычислительную мощность, больший объем памяти и поддержку нескольких языков программирования, что делает их подходящими для сложных приложений с интенсивным использованием данных.
Энергоэффективность и «зеленая» автоматизация. Энергоэффективные ПЛК и методы устойчивой автоматизации набирают обороты, поскольку отрасли сосредоточены на сокращении своего углеродного следа и достижении более экологичных операций. Функции мониторинга и оптимизации энергопотребления в ПЛК помогают промышленным предприятиям экономить энергию и снижать эксплуатационные расходы.
Облачная интеграция и удаленный доступ. ПЛК все чаще интегрируются с облачными платформами, что позволяет осуществлять удаленный мониторинг, хранение данных и анализ. Облачные решения для управления ПЛК позволяют пользователям получать доступ к данным ПЛК и системам управления из любого места, повышая эффективность работы и возможности обслуживания.
Интеграция робототехники и ПЛК. ПЛК часто используются в качестве систем управления промышленными роботами, обеспечивая точные и скоординированные движения. Интеграция роботизированных функций с ПЛК обеспечивает более сложную автоматизацию и совершенствование производственных процессов.
Дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR). Технологии AR и VR интегрировались с системами ПЛК, чтобы помочь в обслуживании, обучении и устранении неполадок. Технические специалисты могут использовать интерфейсы AR/VR для визуализации состояния, подключений и работы ПЛК в режиме реального времени, что способствует более быстрой и точной диагностике.
Человеко-машинный интерфейс и визуализация. Технология человеко-машинного интерфейса (HMI) быстро развивается, предлагая более удобное и интуитивно понятное для операторов и инженеров взаимодействие. Производители ПЛК внедряют передовые инструменты визуализации с тем, чтобы улучшить общение с пользователями, упростить настройку системы и устранение неполадок.
Помните, что рынок ПЛК динамичен, и после моего последнего обновления могли появиться новые тенденции. Чтобы быть в курсе последних тенденций на рынке программируемых логических контроллеров, я рекомендую просматривать отраслевые отчеты, посещать конференции и следить за обновлениями из авторитетных источников и производителей ПЛК.
На момент моего последнего обновления знаний в сентябре 2021 года на рынке программируемых логических контроллеров (ПЛК) наблюдается несколько тенденций, которые, вероятно, продолжат формировать отрасль. Обратите внимание, что с тех пор рынок мог измениться, поэтому всегда полезно обращаться к более свежим источникам, чтобы узнать о последних тенденциях.
===
Что можно сказать проанализировав статью, созданную чат-ботом? ИИ дал вполне достойный ответ. По крайней мере материал в целом отображает веяния рынка. Да, не указывается тенденция наращивания производительности ПЛК, почему-то акцентируется внимание на энергоэффективности (хотя контроллеры потребляют мизерное количество энергии и много на электричестве не сэкономишь). Указывается также тренд на использование дополненной реальности в обслуживании автоматизированных систем – это очень перспективно, но еще не стало трендом (но может быть ИИ о чем-то догадывается?). Тем не менее учтены такие тенденции как применение ПО с открытым исходным кодом, использование облачных и граничных вычислений, указаны проблемы с безопасностью, показан тренд на интеграцию с робототехникой и Интернетом вещей, сообщается также о размытости границ в классификации ПЛК, о более дружелюбном человеко-машинном интерфейсе. Возможно ИИ уже взял готовый отчет по рынку ПЛК? Но поисковики не выдают тексты, совпадающие с ответом ИИ.
В качестве вывода: неподготовленный читатель был бы рад грамотному обзору темы, экзаменатор поставил бы ответу ИИ твердую четверку (верно указаны 9 пунктов из 11-ти), но специалист назвал бы знания ИИ скорее поверхностными. Собственно, теперь понятна причина, по которой ряд компаний запрещают сотрудникам использовать ChatGPT в своей деятельности – работодателю нужен результат не на четверочку, а на отлично.
Статья проиллюстрирована картинкой, созданной искусственным интеллектом – программой Kandinsky 2.2 (не рекламируем ее, просто взяли ПО с русскоязычным интерфейсом). Как видим – на вид вполне сносный контроллер. А один вариантов оказался похожим на традиционный корпус ПЛК.
Показать полностью
3
Тенденции рынка программируемых логических контроллеров (ПЛК)
Рынок программируемых логических контроллеров, несмотря на достаточно большой жизненный цикл этого типа оборудования (десять лет и более) постоянно меняется. Обобщим тенденции, присутствующие на рынке ПЛК, в последнее время.
Повышение производительности ПЛК. Ключевой характеристикой ПЛК является производительность. Ряд задач, например, управление прецизионными сервоприводами со скоростью приема-передачи сигналов до десятков тысяч раз в секунду или обработка множества данных, поступающих от датчиков сети промышленного Интернета вещей, а также работа с нагруженными приложениями, в которых не всегда во главу угла ставится задача максимальной оптимизации кода, требуют наращивания мощностей процессоров и увеличения внутренней памяти ПЛК. Особенно важна производительность ПЛК при масштабировании производства и увеличении количества модулей расширения и модулей ввода-вывода.
Стирание граней между разновидностями промышленных контроллеров. Принято считать, что ПЛК должны управлять оборудованием на отдельных узлах и участках, ПАК (Programmable Automation Controller, PAC) – цехами, а IPC, т.е. индустриальные персональные компьютеры (Industrial PC, IPC) – технологической цепочкой и заводом в целом. Сегодня эти границы размыты, и ПЛК, например, могут выполнять как самые простые функции, так и автоматизировать целые производственные линии.
Пограничные вычисления. Управление процессами требует обработки всё большего количества данных. Датчики устанавливаются на множестве узлов инженерной инфраструктуры, а развитие интернета вещей только ускоряет этот процесс. Архитекторы АСУ ТП стремятся приблизить ПЛК к зоне формирования первичной информации и осуществить обработку данных посредством пограничных программируемых промышленных контроллеров (Edge Programmable Industrial Controller – EPIC). Сбор, обработка и сжатие данных перед отправкой по сети является задачей современных ПЛК. Такой подход позволяет направлять на локальный сервер или в облако ограниченную информацию, что снижает требования к пропускной способности сети.
Стандартизация языков программирования. На заре развития ПЛК производители использовали множество языков программирования и проприетарные программы. Количество языков программирования почти равнялось количеству производителей ПЛК. Но в последствии разнообразие языков сократилось, они стали более зрелыми, похожими друг на друга, появилась открытость, стандартизация (IEC 61131) и сопряжение с протоколами связи.
Совершенствование протоколов обмена данных. Протокол OPC UA позволил перейти от передачи значений отдельных сигналов к передаче наборов данных – таблиц, тегов и семантической информации. Протокол часто применяется в сетях чувствительных ко времени для организации связи между промышленными контроллерами и облаком, обеспечивая при этом шифрование данных. Протокол MTConnect предлагает расширенные возможности для станков с ЧПУ, робототехники и аддитивного производства. Современные протоколы разработаны на базе открытых стандартов и дают возможность упрощенного сопряжения с устройствами различных производителей – кроссплатформенную совместимость.
Работа в жестких условиях эксплуатации. ПЛК обычно работают на производстве с далеко не идеальными условиями окружающей среды или удаленно, где возможности их обслуживания ограничены, поэтому производители стремятся приблизить эксплуатационные характеристики контроллеров к промышленным компьютерам. Специальные ПЛК не теряют работоспособность в экстремальный холод, жару, влажность, при вибрациях и электромагнитных помехах.
Искусственный интеллект. Разветвленная инженерная инфраструктура крупных предприятий всё чаще управляется автоматизированными системами, в состав которой входит ПО предиктивной аналитики. Искусственный интеллект (ИИ) помогает предсказывать места возможных аварий. Еще одно активно развивающееся направление, в котором задействован ИИ в связке с контроллерами – применение машинного зрения для инспекция промышленных товаров (например, отбраковка деталей с помощью роботов-манипуляторов). И хотя программное обеспечение самого контроллера не выполняет эту функцию, тем не менее ПЛК, должны иметь специальные модули аппаратного ускорения для выполнения данных алгоритмов.
Кибербезопасность. Понятно, что понятие безопасности относится скорее к программному обеспечению и всей ИТ-инфраструктуре, а не ПЛК, тем не менее в контроллеры могут быть встроены внутренние файрволлы. Среди других функциональных возможностей самого ПЛК в области защиты можно назвать: аутентификация по протоколам RADIUS, VPN/TLS поддержку AES-шифрования, подключение к модулю СКУД и межсетевое экранирование.
Тенденции российского рынка ПЛК (по данным МЗТА). В связи с уходом из России ряда крупных иностранных игроков и угрозой ограничения или полного запрета использования проприетарного зарубежного ПО автоматизации возникает спрос на системы управления и диспетчеризации, разработанные на основе открытого исходного кода. Второй тенденцией является создание собственных производственных подразделений автоматизации крупными российскими холдингами на базе или в кооперации с отечественными производителями ПЛК.
---
С экономическими трендами рынка ПЛК мы предлагаем ознакомиться в статье «Мировой рынок программируемых логических контроллеров (ПЛК)».
Показать полностью
1
Угадайте звездного капитана юмористической команды «Сборная Красноярска» по описанию одного из участников
Ну что, потренировались? А теперь пора браться за дело всерьез.
Показать полностью
Цифровой двойник
Приводим статью «Как моделирование цифровых двойников способствует цифровой трансформации производства», опубликованную в журнале Control Engineering, в которой автор Зохир Мехкри (Zohair Mehkri) делится опытом цифровизации завода. В конце материала покажем позиционирование цифрового двойника в цепочке управления техпроцессами и приведем пример использования цифрового двойника при автоматизации инженерной сети водоканала.
Моделирование существует давно и используется для различных целей – от обучения пилотов до проектирования производственных линий. Однако цифровые двойники выводят его на новый уровень, воспроизводя параметры реальных вещей и событий в виртуальной среде. Воссоздавая пространство, время и материю, цифровые двойники могут в онлайн режиме показать то, что происходит в физическом мире. Это следующее поколение цифровизации, которое прорабатывает триллионы сценариев категории по принципу «а что, если» для оптимизации процессов и устранения потенциально узких мест.
К примеру, компания Flex, занимающаяся проектированием электроники и средств автоматизации, создала цифровой двойник завода, производящего лекарства от диабета. Данное решение сократило разработку производственного процесса до трех недель, что ранее занимало месяцы и даже годы.
Технология цифровых двойников выходит за пределы цеха и оцифровывает склады, материалы и многое другое. По сравнению со стандартным моделированием цифровые двойники дают более полную виртуальную среду, используя разнообразные данные для установления связей между физическим и цифровым мирами в реальном режиме времени. Другими словами, цифровой двойник идет значительно дальше обычного моделирования, показывая, как взаимодействуют производственные активы в сложной среде.
Цифровые двойники позволяют тестировать изменения в виртуальной среде, включая компоненты, которых нет в традиционных симуляциях. Например, цифровой двойник может учитывать ИТ-системы и финансовые программы, а также такие переменные, как температура и влажность, и всё это безусловно в сочетании с физическими параметрами объекта – стены, коммуникации и проч.
Обработка кросс-функциональной информации из разнообразных источников позволяет обнаружить потенциальные проблемы и внести исправления еще до начала производства. Данные из множества источников обеспечивают операционную прозрачность и дают лучшее понимание процессов.
Промышленные предприятия представляют собой тесно интегрированные операции со сложным оборудованием. Изменение одной части процесса влияет на другие. Поэтому внесение любых изменений становится сложным, трудоемким и дорогостоящим. Такие коррекции требуют выполнения большой физической работы, в результате которой методом проб и ошибок происходит тестирование и отладка процессов.
Вместе с развитием технологии цифровых двойников совершенствуются механизмы искусственного интеллекта, которые обеспечивают еще большую точность прогнозов.
Цифровые двойники представляют собой новый шаг в моделировании, но для того, чтобы получить реальную пользу, они должны с одной стороны объединиться с рабочими процессами в рамках всей экосистемы организации, а с другой – полученные данные должны обрабатываться должным образом, иначе они будут бессмысленными.
Выгоды от применения цифрового двойника:
- Оптимизация производства. Тестирование неограниченного количества вариантов процессов, визуализация операций, получение прозрачной производственной картины и анализ ситуации.
- Получение обратной связи. Виртуальная сторона собирает данные от физической стороны, воссоздает их, проверяет влияние любых сценариев, включая потенциальные переменные.
Резюмируя можно сказать, что цифровой двойник прокладывает путь к следующему поколению реальности, где сходятся физический и цифровой миры.
===
Комментарий Московского завода тепловой автоматики
Цифровой двойник (Digital Twin) – это программный аналог физического объекта, системы или процесса, воспроизводящий их параметры и поведение. В настоящее время, т.е. в период четвертой промышленной революции цифровой двойник стоит на вершине систем автоматизации. Цепочку управления этими системами можно показать следующим образом: технологическое оборудование – датчик/исполнительный механизм – ПЛК (программируемый логический контроллер) – цифровой двойник. Цифровой двойник не является материальным объектом и входит в состав интеллектуальной системы управления технологическими процессами (ИСУ ТП), взаимодействуя с более низшими уровнями средств автоматизации посредством SCADA, ERP и MES систем.
Хотелось бы подчеркнуть связь цифрового двойника с искусственным интеллектом в разрезе предиктивной аналитики и выставления приоритетов работы системы. В качестве примера приведем проект автоматизации инженерных сетей ГП Калугаоблводоканал, в котором цифровой двойник был разработан для инфраструктуры с региональным охватом. Предиктивный анализ в данном случае заключается в том, что на основе данных, поступающих от многочисленных датчиков трубопроводов, задвижек и насосных станций, сначала в ПЛК, а затем на сервер диспетчеризации, становится возможным предсказать места возможных аварий и соответственно заранее принять превентивные меры к их предотвращению. Выставление же приоритетов касается выбора сценария работы водоканала в зависимости от объема потребления воды, метеоусловий, экологической обстановки, энергопотребления и требуемых экономических показателей.
Показать полностью
4