Платформа IIoT - основа сбора и управления производственными данными

В эпоху цифровой трансформации предприятия все чаще обращаются к концепции промышленного интернета вещей (IIoT) как к ключевому элементу для оптимизации процессов и повышения эффективности. Платформа IIoT становится основой для сбора и управления производственными данными, что позволяет компаниям не только улучшить качество продукции, но и сократить затраты, повысить безопасность и ускорить время реакции на изменения в рыночной среде.

Цифровые платформы как основа IIoT

Согласно прогнозам компании Gartner, к 2026 году 80% организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения, будут создавать цифровые платформы. Эти платформы представляют собой системы или аппаратные комплексы, которые обеспечивают цифровую взаимосвязь между различными участниками, такими как пользователи, компании и сервисы. Они предоставляют набор инструментов, данных и сервисов, необходимых для выполнения различных задач.

Ключевыми признаками цифровых платформ являются:

Интеграционная функция - - способность объединять разрозненные системы и элементы, что позволяет создать единую экосистему для управления данными. Масштабируемость - возможность легко подключать новых пользователей и модули, что критично для растущих предприятий. Сетевое взаимодействие - обеспечение связи между «человеком-машиной-данными», что позволяет эффективно использовать данные для принятия решений.

Роль данных как актива

Данные становятся важным активом для организаций. Они собираются, хранятся и анализируются в больших объемах, что открывает новые возможности для бизнеса. Согласно исследованию НИУ ВШЭ о «Цифровой трансформации химической промышленности», системы класса управления ресурсами (ERP и MES-системы) занимают лидирующие позиции, охватывая более 40% организаций. На втором месте по популярности находятся платформы промышленного интернета вещей, которые используются 39% компаний. Это подчеркивает важность IIoT как инструмента для управления данными и оптимизации производственных процессов.

Архитектура данных для Industry 4.0

Для успешного внедрения IIoT на предприятии необходима продуманная архитектура данных, основными критериями которой являются: 1. Сбор производственных данных: производственная среда является гетерогенной, и архитектура данных должна учитывать множество типов источников, включая полевое оборудование, IoT и edge-устройства, а также различные системы, такие как SCADA, ERP и LIMS. 2. Интеграция данных: учитывая разнообразие источников, необходимо обеспечить эффективные способы интеграции данных. Существуют два основных метода обработки данных: - Потоковый способ: позволяет обрабатывать данные в реальном времени, что критично для оперативного управления. - Пакетный способ: подходит для обработки больших объемов данных, которые могут быть собраны и проанализированы периодически. 3. Хранение данных: в силу разрозненности данных требуется гибридная архитектура хранения, которая сочетает в себе как облачные, так и локальные решения. Это позволяет обеспечить доступность данных и их безопасность, а также гибкость в управлении.

Инновации в управлении данными с Zyfra Industrial IoT Platform

Платформа Zyfra Industrial IoT предлагает решения, которые обеспечивают интеграцию данных из различных источников, их анализ и визуализацию, что позволяет компаниям оптимизировать свои процессы и повысить эффективность. Рассмотрим подробнее, как реализованы ключевые требования к управлению производством на этой платформе.

Технологическая сеть данных

Первым шагом в управлении производственными процессами является создание технологической сети данных. Zyfra Industrial IoT собирает данные из множества источников, включая автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) и другие производственные системы. Эти данные могут включать информацию о состоянии оборудования, производительности, качестве продукции и многом другом. Собранные данные передаются в хранилище данных, которое состоит из различных типов баз данных: базы данных временных рядов, реляционные СУБД и базы неструктурированных данных. Такой подход позволяет эффективно обрабатывать и хранить информацию, обеспечивая быстрый доступ к ней для анализа и визуализации.

Инструменты администрирования и конфигурирования

Платформа ZIIoT предоставляет широкий набор инструментов для администрирования и конфигурирования работы с данными. Эти инструменты позволяют операторам настраивать сбор данных, управлять их качеством и обеспечивать необходимую безопасность. Кроме того, средства визуализации, такие как порталы веб-приложений, позволяют пользователям легко отслеживать производственные процессы и получать актуальную информацию в режиме реального времени.

Визуализация данных и отчеты

Одной из ключевых функций платформы является возможность визуализации накопленных данных. Zyfra предлагает различные инструменты для формирования отчетов, которые помогают пользователям анализировать производственные процессы и принимать обоснованные решения. Операторы могут использовать средства ручного ввода для дообогащения данных, что позволяет улучшить качество анализа и повысить точность прогнозов.

Управление производственными процессами

На основе собранных и визуализированных данных, платформа управления производством ZIIoT позволяет развить бизнес-функциональность системы управления производством до уровня MES, соответствующие стандартам MES 11. Среди них: Планирование производства: оптимизация графиков производства с учетом доступных ресурсов и спроса на продукцию. Учет запасов: эффективное управление запасами сырья и готовой продукции для минимизации издержек и сокращения времени простоя. Контроль качества: мониторинг параметров качества на всех этапах производства, что позволяет своевременно выявлять и устранять отклонения. Управление рецептурами: оптимизация процессов смешивания и обработки материалов для достижения наилучших результатов.

Применение искусственного интеллекта

Использование данных, собранных на платформе ZIIoT, открывает возможности для разработки и внедрения различных инструментов на базе искусственного интеллекта, что может включать в себя: Генеративный ИИ: создание новых решений и оптимизация процессов на основе анализа больших объемов данных. Компьютерное зрение: автоматизация контроля качества и мониторинга состояния оборудования с помощью визуальных данных. Машинное обучение: разработка цифровых советников и цифровых двойников, которые могут прогнозировать и оптимизировать производственные процессы, основываясь на исторических данных и текущих показателях.

Система управления производством для химического предприятия

Одним из наиболее значимых проектов в этой области стала реализация MES-системы (системы управления производственными процессами) на площадке компании «ФосАгро» в Апатитах, Череповец. Этот проект стал ярким примером успешного перехода на импортонезависимые технологии, что особенно актуально в условиях глобальных экономических изменений.

Задача и ее реализация

Перед командой специалистов стояла амбициозная задача: заменить устаревшее иностранное решение PI System на современный стек технологий, который не зависит от внешних поставок. Проект был не только сложным, но и требовал обработки огромных объемов данных, что является характерной чертой химической отрасли. В результате упорной работы проект был успешно завершен, и уровень технологической готовности системы был подтвержден на уровне 9 — максимальном из возможных. Это свидетельствует о том, что система готова к тиражированию и применению на других площадках компании.

Поддержка и развитие

Благодаря использованию платформы промышленного интернета вещей в основе цифрового решения, компания «ФосАгро» собирает достаточно промышленных данных для внедрения ИИ, которая использует инструменты машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта. Основная цель внедрения ИИ — оптимизация производственных процессов. ИИ агент получает данные из корпоративных баз, таких как блок-схемы, технологические регламенты и инструкции операторов. Используя агента ГигаЧат, система обогащает данные с помощью технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation), что значительно расширяет возможности языковой модели. Это позволяет не только следить за текущим состоянием технологического процесса, но и предоставлять оператору рекомендации по соблюдению технологических регламентов.

Ожидаемые результаты

Внедрение данной системы предполагает ряд положительных эффектов. Компания «ФосАгро» ожидает снижение себестоимости продукции, повышение качества, а также снижение брака и эксплуатационных затрат до 10%. Это позволит не только увеличить прибыль, но и укрепить конкурентные позиции на рынке.

Признание и награды

Недавно этот проект был удостоен премии Data Fusion, что подчеркивает его значимость и инновационность. Награда подтверждает успешность внедрения современных технологий в традиционную отрасль, что может стать примером для других компаний, стремящихся к модернизации своих производственных процессов. Проект MES-системы на площадке «ФосАгро» в Апатитах — это не просто замена устаревшего решения, а шаг в будущее химической промышленности. Он демонстрирует, как современные технологии могут трансформировать производство, делая его более эффективным и устойчивым. Успех этой инициативы может стать основой для дальнейших преобразований в отрасли, открывая новые горизонты для внедрения цифровых решений и повышения производительности.

Архитектура данных – мост между оборудованием и миром принятия решений

Архитектура данных является основой для построения эффективной производственной системы, обеспечивая непрерывность, консистентность и актуальность данных. Взаимосвязь между данными и технологическими процессами, а также масштабируемость системы являются ключевыми факторами для успешного внедрения цифровых технологий. Платформы IIoT и инструменты ИИ открывают новые горизонты для автоматизации и оптимизации не только предприятий химической отрасли, но и других отраслях промышленности: целлюлозно-бумажная, металлургия, пищевая промышленность, производство товаров народного потребления. , Успешное применение цифровых технологий требует системного подхода и высокого качества исходных данных. В конечном счете, именно архитектура данных становится тем мостом, который соединяет оборудование с миром принятия решений, позволяя предприятиям достигать новых высот в своей деятельности. Подробности о внедрении IIoT в производство от эксперта - Александр Маржухин, Руководитель направления по развитию бизнеса ООО «Цифра» по почте: aleksandr.marzhukhin@zyfra.com