Киберфизические производственные системы
Авторы: А. А. Кармишин, В. М. Макаров, П. Н. Морохин
Проблематика
Российская промышленность прошла первичные фазы апробации современных digital-технологий, получила требуемый бизнес-опыт и сформировала достаточный пул игроков цифрового рынка. Цифровая индустриализация российской технологической среды подошла к критической фазе насыщения прикладными инструментами, и поэтому актуальным является анализ ее нынешнего состояния для определения достигнутого, а также выявление проблем и трендов развития в рамках концепции Индустрии 4.0. Необходимость этого обусловлена требованиями значительного удешевления цифровых трансформаций и доступности цифровых технологий для подавляющего большинства бизнес-игроков с «тяжелой» технологической инфраструктурой — цифровизация должна стать обычной повсеместной бизнес-практикой. При этом цифровизации способствуют такие глобальные факторы, как дефицит человеческих ресурсов, усложнение техники и технологий.
Сложность цифровых задач обусловлена тем, что компьютеры и их производные встроены в те или иные физические устройства и технические системы, в которых необходимо гармоничное сосуществование двух типов моделей: с одной стороны, это традиционные инженерные модели (механические, строительные, электрические, биологические, химические, экономические и другие), а с другой — модели компьютерные (виртуальные), которые часто называют цифровыми двойниками. В последнее время проявился тренд смещения спроса индустриальных заказчиков с узкоспециализированных цифровых продуктов на универсальные «экосистемные» решения. Можно констатировать, что открывается специализированное цифротехническое направление для безлюдной организации машиностроительных производств дискретного типа на базе киберфизических производственных систем (КФС — cyber-physical systems, или CPS), являющихся предметом исследования данной статьи.
Важность рассмотрения «цифры» через призму КФС обусловлена тем, что классический 6‑компонентный состав цифрового производства, согласно Индустрии 4.0 (PLM, SMART Factory, CPS, IIoT, Big Data, Interoperability), дополненный community cloud, predictive analytics, AI и AR, похож на разновекторный многомерный комплекс, требующий иерархической структуризации для правильного целеполагания.
Термин КФС является собирательным для большого числа новых цифровых технологий и в разрезе производства предложен для обозначения автоматизированных комплексов, состоящих из объектов различного функционального назначения и управляющих контроллеров, объединяемых в единое целое средствами интернета. Основой является заложенная в систему управления компьютерная модель (цифровой двойник сущности), обеспечивающая эффективную работоспособность физического актива как комплекса объектов системного мониторинга и контроллинга [1].
Значимым ограничением в «цифре» является отраслевая специфика, которая характеризуется особенностями технических средств мониторинга прикладной инфраструктуры предприятий (диагностических сенсоров, аппаратуры) и используемого программного обеспечения, обусловленная различием бизнес-процессов основного потока создания ценности. Выделим для анализа две категории промышленных предприятий: энергетическо-коммуникационной сферы (газо-, нефте-, электро-, транспортных) и обрабатывающих отраслей. Их принципиальное различие заключается соответственно в непрерывно-поточных и дискретных бизнес-процессах, что обусловливает разные целевые требования к «цифре» по диагностике состояний производства предприятий первой категории, где важны нештатные «утечки» предмета производства и стабильность состояний в коммуникационных сетях, высокая вероятность техногенных аварий, а для вторых — повторяемость дискретных процессов по качеству и ритмичность выхода продукции. Отметим, что совпадающими цифровыми требованиями перечисленных категорий предприятий является необходимость сквозного управления жизненным циклом предметов их производства на основе цифровых двойников вследствие значительной длительности периода эксплуатации. Здесь, однако, подчеркнем, что типизация цифровых решений и текущая стандартизация best-practice в референтных цифровых практиках предполагает унификацию подходов в их применении в разных отраслевых приложениях, но тем не менее обозначенное отраслевое различие однозначно проявляется.
Предшественниками КФС можно считать АСУПП и ИМАП (интегрированные машиностроительные автоматизированные производства, англ. computer-integrated manufacturing (CIM) индустриального уклада. Так, в 80‑х годах станкозавод «Красный пролетарий» им. А.И. Ефремова внедрил ГПС (гибкую производственную систему) на уровне цеха, участь которой была незавидной: ГПС поглощала годовой запас деталей за пару недель и затем простаивала, ожидая загрузки, не имея требуемого числа заготовок и автономно существуя в директивной промышленной среде. Это был советский опыт эталонной организации безлюдного производства. Гибкий автоматизированный цех завода включал 52 станка с ЧПУ, из них 15 токарных станков, 19 фрезерных станков и 18 многооперационных [2].
Два рыночных вектора цифровых трансформаций
Цифровая организация промышленных предприятий обеспечивается синергией двух направлений деятельности — интеллектуального (виртуального) и материального (физического) (рис. 1а). В этой связи в проектах цифровой трансформации предприятий обрабатывающих отраслей обозначились два ключевых тренда: в разрезах внедрения сквозных IT-технологий (назовем это soft-трендом) и организации безлюдного производства (обозначим это как hard-тренд). Взаимосвязь этих направлений в цифровых преобразованиях реализуется через цифровые двойники, сетевые IT-коммуникации и технологии интеллектуальности. Подчеркнем, что ни один цифровой проект не может существовать без синергичной связи обоих направлений — весь вопрос в пропорциях участия и балансе этих составляющих в проектах цифрового развития предприятий.
Так, в рамках первого, soft-тренда критически важны сквозные информационные технологии для прозрачного управления бизнес-процессами жизненного цикла продукции, особенно на его начальных креативных фазах при разработке изделий и при формировании проектно-технологической и материально-производственной документации, что предопределяет будущее качество и сроки выпуска продукции.
Второй, hard-тренд проявляется на инфраструктурном уровне и позволяет оцифровать физические активы путем использования технологий межмашинного взаимодействия (Machine-to-Machine) с помощью беспроводных систем связи (IIoT), обеспечивающих подключение автономных сенсоров в объектах и предметах производства для формирования основы киберфизических систем. Именно второй путь с использованием доступа к компьютерным хранилищам информации (Big Data) и за счет организации интернета вещей, сервисов облачных вычислений существенно усиливает возможности интеллектуализации тяжелых бизнес-процессов, продвигая производство к минимальному физическому присутствию в нем человека. Представленный IIoT-вектор интегрирует немалое число цифровых технологий на единой платформе, что позволяет разрабатывать киберфизические системы безлюдного производства. В последних большое значение придается оптимальному управлению производственными активами, включая ТОиР по фактическому состоянию.
КФС можно считать синонимом цифрового производства, интегрирующим многочисленные цифровые технологии и современные организационно-процессные решения. Эти решения позволяют обеспечить синергию новых (интеллектуально-аналитических) свойств и возможностей цифрового предприятия для достижения конкурентоспособности и эффективности бизнес-деятельности.
Данные направления характеризуются следующими особенностями:
1. На начальных стадиях ЖЦ (проектно-конструкторская и технологическая деятельность) изделий доминируют интеллектуальные инженерные компетенции на основе информационных PDM/PLM-технологий, создающие базовые условия сквозной цифровизации бизнес-деятельности.
2. Стадия «Производство» оцифровывается киберфизическими системами, в которых важнейшим фактором является полноценное «очувствление железа» с последующей обработкой собираемых с объектов инфраструктуры статистических данных.
Обозначенные векторы рыночного развития цифровых технологий определяют долгосрочную перспективу развития соответствующих инженерных компетенций и цифровых технологий, наработку best practices для бизнес-компаний цифровой отрасли. Однако описанная специализация рыночных цифровых услуг затрудняет реализацию комплексных проектов цифровой трансформации, в которых задействуется большое число цифровых технологий, что требует квалифицированного проектного управления.
Основные технические предпосылки создания КФС:
1‑я — рост числа устройств со встроенными процессорами и средствами хранения данных: сенсорные сети, работающие во всех протяженных технических инфраструктурах, мехатронное оборудование, умные компоненты.
2‑я — IT-интеграция, позволяющая достигнуть наибольшего эффекта путем объединения отдельных компонентов в большие системы: интернет вещей (IoT), World Wide Sensor Net, умные среды обитания (Smart Building Environment), оборонные системы будущего.
3‑я — ограничение когнитивных способностей человека, которые эволюционируют медленнее, чем машины. В этой связи непременно наступает момент, когда люди уже не в состоянии справиться с технической сложностью и объемом информации, требуемой для принятия решений, и какую-то часть действий нужно передать КФС, выведя человека из контура управления (human out of loop). Однако КФС могут усилить аналитические способности человека, поэтому есть потребность в создании интерактивных систем нового уровня, сохраняющих человека в контуре управления (human in the loop).
Формирование функциональных возможностей в киберфизической производственной системе конкретного предприятия предполагает ее эволюционное насыщение цифровыми технологиями «под задачу» с учетом производственно-организационных особенностей и продуктовой специфики предприятия. При этом IT-архитектура предполагаемой организации цифрового производства на основе КФС должна строиться на основе положений принятых национальных стандартов ГОСТ Р ИСО 16100 и ПНСТ «Умное производство. Унифицированная архитектура OPC. Часть 1. Общие положения», ПНСТ «Умное производство. Интерфейсы для ухода за автоматизированной машиной. Часть 1. Общие положения», ПНСТ «Умное производство. Интероперабельность единиц возможностей для промышленных прикладных решений. Часть 1. Критерии интероперабельности единиц возможностей согласно требованиям к применению» и др. согласно рекомендациям ИСО (ISO) и МЭК (IEC) [3].
Для практического внедрения КФС проведена стандартизация решений интернета вещей и искусственного интеллекта через ГОСТы, например, ГОС Р Информационные технологии. Интернет вещей. Эталонная архитектура интернета вещей и индустриального интернета вещей, ПНСТ «Умное производство. Двойники цифровые производства. Часть 1. Общие положения» и др. Приведем здесь мнение председателя ТК «Киберфизические системы» (ТК 194) Никиты Уткина: «Разработка цифровых стандартов по этим технологиям является залогом интероперабельности систем, гармоничного развития рынка. Именно базовые стандарты нужны для предотвращения ситуации цифрового хаоса, где взаимодействующие системы не способны "понимать" друг друга» [4].
Состав и функции киберфизических систем
Понятие «киберфизическая система» является комплексным в силу разнородности входящих компонентов, и к этой категории можно отнести большое число цифровых систем и концепций, объединенных на единой IT-платформе.
От привычных встроенных систем КФС отличается более развитыми информационными связями между вычислительными и физическими элементами, поэтому используется архитектура, аналогичная интернету вещей (IoT). В киберфизических системах вычислительная компонента распределена по всей физической системе, которая является ее носителем и синергично увязана с ее информационными элементами (рис. 1а).
Технологической основой производственных КФС является IIoT-платформа, где каждый элемент производственной системы должен обладать некоторым уровнем «интеллекта», предполагающим взаимообратный обмен информацией между физическими элементами системы и с общей информационной базой данных, с помощью которой вырабатываются эффективные управляющие решения, имеющие общезаводской или корпоративный статус.
Комплексирование КФС исходит из мультидисциплинарности цифрового производства, интегрирующего следующие инфраструктурные компоненты: 1 — механические, 2 — энергетические, 3 — информационно-преобразующие, 4 — сенсорные, 5 — контроллинго-управляющие, 6 — ком-
муникационно-сетевые, 7 — аналитико-предиктивные, 8 — интеллектуальные, 9 — кибернетические.
Проблематика
Российская промышленность прошла первичные фазы апробации современных digital-технологий, получила требуемый бизнес-опыт и сформировала достаточный пул игроков цифрового рынка. Цифровая индустриализация российской технологической среды подошла к критической фазе насыщения прикладными инструментами, и поэтому актуальным является анализ ее нынешнего состояния для определения достигнутого, а также выявление проблем и трендов развития в рамках концепции Индустрии 4.0. Необходимость этого обусловлена требованиями значительного удешевления цифровых трансформаций и доступности цифровых технологий для подавляющего большинства бизнес-игроков с «тяжелой» технологической инфраструктурой — цифровизация должна стать обычной повсеместной бизнес-практикой. При этом цифровизации способствуют такие глобальные факторы, как дефицит человеческих ресурсов, усложнение техники и технологий.
Сложность цифровых задач обусловлена тем, что компьютеры и их производные встроены в те или иные физические устройства и технические системы, в которых необходимо гармоничное сосуществование двух типов моделей: с одной стороны, это традиционные инженерные модели (механические, строительные, электрические, биологические, химические, экономические и другие), а с другой — модели компьютерные (виртуальные), которые часто называют цифровыми двойниками. В последнее время проявился тренд смещения спроса индустриальных заказчиков с узкоспециализированных цифровых продуктов на универсальные «экосистемные» решения. Можно констатировать, что открывается специализированное цифротехническое направление для безлюдной организации машиностроительных производств дискретного типа на базе киберфизических производственных систем (КФС — cyber-physical systems, или CPS), являющихся предметом исследования данной статьи.
Важность рассмотрения «цифры» через призму КФС обусловлена тем, что классический 6‑компонентный состав цифрового производства, согласно Индустрии 4.0 (PLM, SMART Factory, CPS, IIoT, Big Data, Interoperability), дополненный community cloud, predictive analytics, AI и AR, похож на разновекторный многомерный комплекс, требующий иерархической структуризации для правильного целеполагания.
Термин КФС является собирательным для большого числа новых цифровых технологий и в разрезе производства предложен для обозначения автоматизированных комплексов, состоящих из объектов различного функционального назначения и управляющих контроллеров, объединяемых в единое целое средствами интернета. Основой является заложенная в систему управления компьютерная модель (цифровой двойник сущности), обеспечивающая эффективную работоспособность физического актива как комплекса объектов системного мониторинга и контроллинга [1].
Значимым ограничением в «цифре» является отраслевая специфика, которая характеризуется особенностями технических средств мониторинга прикладной инфраструктуры предприятий (диагностических сенсоров, аппаратуры) и используемого программного обеспечения, обусловленная различием бизнес-процессов основного потока создания ценности. Выделим для анализа две категории промышленных предприятий: энергетическо-коммуникационной сферы (газо-, нефте-, электро-, транспортных) и обрабатывающих отраслей. Их принципиальное различие заключается соответственно в непрерывно-поточных и дискретных бизнес-процессах, что обусловливает разные целевые требования к «цифре» по диагностике состояний производства предприятий первой категории, где важны нештатные «утечки» предмета производства и стабильность состояний в коммуникационных сетях, высокая вероятность техногенных аварий, а для вторых — повторяемость дискретных процессов по качеству и ритмичность выхода продукции. Отметим, что совпадающими цифровыми требованиями перечисленных категорий предприятий является необходимость сквозного управления жизненным циклом предметов их производства на основе цифровых двойников вследствие значительной длительности периода эксплуатации. Здесь, однако, подчеркнем, что типизация цифровых решений и текущая стандартизация best-practice в референтных цифровых практиках предполагает унификацию подходов в их применении в разных отраслевых приложениях, но тем не менее обозначенное отраслевое различие однозначно проявляется.
Предшественниками КФС можно считать АСУПП и ИМАП (интегрированные машиностроительные автоматизированные производства, англ. computer-integrated manufacturing (CIM) индустриального уклада. Так, в 80‑х годах станкозавод «Красный пролетарий» им. А.И. Ефремова внедрил ГПС (гибкую производственную систему) на уровне цеха, участь которой была незавидной: ГПС поглощала годовой запас деталей за пару недель и затем простаивала, ожидая загрузки, не имея требуемого числа заготовок и автономно существуя в директивной промышленной среде. Это был советский опыт эталонной организации безлюдного производства. Гибкий автоматизированный цех завода включал 52 станка с ЧПУ, из них 15 токарных станков, 19 фрезерных станков и 18 многооперационных [2].
Два рыночных вектора цифровых трансформаций
Цифровая организация промышленных предприятий обеспечивается синергией двух направлений деятельности — интеллектуального (виртуального) и материального (физического) (рис. 1а). В этой связи в проектах цифровой трансформации предприятий обрабатывающих отраслей обозначились два ключевых тренда: в разрезах внедрения сквозных IT-технологий (назовем это soft-трендом) и организации безлюдного производства (обозначим это как hard-тренд). Взаимосвязь этих направлений в цифровых преобразованиях реализуется через цифровые двойники, сетевые IT-коммуникации и технологии интеллектуальности. Подчеркнем, что ни один цифровой проект не может существовать без синергичной связи обоих направлений — весь вопрос в пропорциях участия и балансе этих составляющих в проектах цифрового развития предприятий.
Так, в рамках первого, soft-тренда критически важны сквозные информационные технологии для прозрачного управления бизнес-процессами жизненного цикла продукции, особенно на его начальных креативных фазах при разработке изделий и при формировании проектно-технологической и материально-производственной документации, что предопределяет будущее качество и сроки выпуска продукции.
Второй, hard-тренд проявляется на инфраструктурном уровне и позволяет оцифровать физические активы путем использования технологий межмашинного взаимодействия (Machine-to-Machine) с помощью беспроводных систем связи (IIoT), обеспечивающих подключение автономных сенсоров в объектах и предметах производства для формирования основы киберфизических систем. Именно второй путь с использованием доступа к компьютерным хранилищам информации (Big Data) и за счет организации интернета вещей, сервисов облачных вычислений существенно усиливает возможности интеллектуализации тяжелых бизнес-процессов, продвигая производство к минимальному физическому присутствию в нем человека. Представленный IIoT-вектор интегрирует немалое число цифровых технологий на единой платформе, что позволяет разрабатывать киберфизические системы безлюдного производства. В последних большое значение придается оптимальному управлению производственными активами, включая ТОиР по фактическому состоянию.
КФС можно считать синонимом цифрового производства, интегрирующим многочисленные цифровые технологии и современные организационно-процессные решения. Эти решения позволяют обеспечить синергию новых (интеллектуально-аналитических) свойств и возможностей цифрового предприятия для достижения конкурентоспособности и эффективности бизнес-деятельности.
Данные направления характеризуются следующими особенностями:
1. На начальных стадиях ЖЦ (проектно-конструкторская и технологическая деятельность) изделий доминируют интеллектуальные инженерные компетенции на основе информационных PDM/PLM-технологий, создающие базовые условия сквозной цифровизации бизнес-деятельности.
2. Стадия «Производство» оцифровывается киберфизическими системами, в которых важнейшим фактором является полноценное «очувствление железа» с последующей обработкой собираемых с объектов инфраструктуры статистических данных.
Обозначенные векторы рыночного развития цифровых технологий определяют долгосрочную перспективу развития соответствующих инженерных компетенций и цифровых технологий, наработку best practices для бизнес-компаний цифровой отрасли. Однако описанная специализация рыночных цифровых услуг затрудняет реализацию комплексных проектов цифровой трансформации, в которых задействуется большое число цифровых технологий, что требует квалифицированного проектного управления.
Основные технические предпосылки создания КФС:
1‑я — рост числа устройств со встроенными процессорами и средствами хранения данных: сенсорные сети, работающие во всех протяженных технических инфраструктурах, мехатронное оборудование, умные компоненты.
2‑я — IT-интеграция, позволяющая достигнуть наибольшего эффекта путем объединения отдельных компонентов в большие системы: интернет вещей (IoT), World Wide Sensor Net, умные среды обитания (Smart Building Environment), оборонные системы будущего.
3‑я — ограничение когнитивных способностей человека, которые эволюционируют медленнее, чем машины. В этой связи непременно наступает момент, когда люди уже не в состоянии справиться с технической сложностью и объемом информации, требуемой для принятия решений, и какую-то часть действий нужно передать КФС, выведя человека из контура управления (human out of loop). Однако КФС могут усилить аналитические способности человека, поэтому есть потребность в создании интерактивных систем нового уровня, сохраняющих человека в контуре управления (human in the loop).
Формирование функциональных возможностей в киберфизической производственной системе конкретного предприятия предполагает ее эволюционное насыщение цифровыми технологиями «под задачу» с учетом производственно-организационных особенностей и продуктовой специфики предприятия. При этом IT-архитектура предполагаемой организации цифрового производства на основе КФС должна строиться на основе положений принятых национальных стандартов ГОСТ Р ИСО 16100 и ПНСТ «Умное производство. Унифицированная архитектура OPC. Часть 1. Общие положения», ПНСТ «Умное производство. Интерфейсы для ухода за автоматизированной машиной. Часть 1. Общие положения», ПНСТ «Умное производство. Интероперабельность единиц возможностей для промышленных прикладных решений. Часть 1. Критерии интероперабельности единиц возможностей согласно требованиям к применению» и др. согласно рекомендациям ИСО (ISO) и МЭК (IEC) [3].
Для практического внедрения КФС проведена стандартизация решений интернета вещей и искусственного интеллекта через ГОСТы, например, ГОС Р Информационные технологии. Интернет вещей. Эталонная архитектура интернета вещей и индустриального интернета вещей, ПНСТ «Умное производство. Двойники цифровые производства. Часть 1. Общие положения» и др. Приведем здесь мнение председателя ТК «Киберфизические системы» (ТК 194) Никиты Уткина: «Разработка цифровых стандартов по этим технологиям является залогом интероперабельности систем, гармоничного развития рынка. Именно базовые стандарты нужны для предотвращения ситуации цифрового хаоса, где взаимодействующие системы не способны "понимать" друг друга» [4].
Состав и функции киберфизических систем
Понятие «киберфизическая система» является комплексным в силу разнородности входящих компонентов, и к этой категории можно отнести большое число цифровых систем и концепций, объединенных на единой IT-платформе.
От привычных встроенных систем КФС отличается более развитыми информационными связями между вычислительными и физическими элементами, поэтому используется архитектура, аналогичная интернету вещей (IoT). В киберфизических системах вычислительная компонента распределена по всей физической системе, которая является ее носителем и синергично увязана с ее информационными элементами (рис. 1а).
Технологической основой производственных КФС является IIoT-платформа, где каждый элемент производственной системы должен обладать некоторым уровнем «интеллекта», предполагающим взаимообратный обмен информацией между физическими элементами системы и с общей информационной базой данных, с помощью которой вырабатываются эффективные управляющие решения, имеющие общезаводской или корпоративный статус.
Комплексирование КФС исходит из мультидисциплинарности цифрового производства, интегрирующего следующие инфраструктурные компоненты: 1 — механические, 2 — энергетические, 3 — информационно-преобразующие, 4 — сенсорные, 5 — контроллинго-управляющие, 6 — ком-
муникационно-сетевые, 7 — аналитико-предиктивные, 8 — интеллектуальные, 9 — кибернетические.
Рис. 1. Свойства киберфизических систем
На рис. 1б показана 5C-архитектура киберфизической системы (connection, conversion, cyber, cognition, configuration) — коммуникационная среда, конверсия данных в информацию, киберуровень цифровых двойников, самопознание своей сущности, самоконфигурация [5].
Их можно рассматривать на следующих иерархических уровнях:
А — на внутреннем контуре: I — рабочего места,
II — участка, III — цеха, IV — предприятия;
Б — на внешнем контуре: V — корпоративной структуры, VI — кооперационной структуры.
Базовыми компонентами КФС являются: станки с ЧПУ (станкопарк), складская, инженерная и логистическая инфраструктура со средствами их оснащения по технологическим переделам (заготовительный, химико-термический, обрабатывающий, сборочный, контрольно-испытательный), предметы производства, IT-среда сетевых коммуникаций, сенсорно-сервисная инфраструктура, системы автоматизированной обработки данных и поддержки принятия решений.
Киберфизическая система имеет тройственную иерархию (в восходящем порядке): 1 — сенсорная SCADA-сеть решает задачу сбора релевантных данных с физических активов, 2 — IIoT-сеть обеспечивает интероперабельную среду кросс-коммуникаций (это уровень MDC), а 3 — AI-интегратор агрегирует данные и на их основе формирует цифровые двойники производства, генерирует оптимальные APS-MES-управленческие решения. Тем самым достигается виртуально-физическое единство производственной системы, отраженное в КФС с помощью цифровых прототипов объектов инфраструктуры, процессов и конечных изделий.
Общая структура состава компонентов КФС представлена на рис. 2.
Их можно рассматривать на следующих иерархических уровнях:
А — на внутреннем контуре: I — рабочего места,
II — участка, III — цеха, IV — предприятия;
Б — на внешнем контуре: V — корпоративной структуры, VI — кооперационной структуры.
Базовыми компонентами КФС являются: станки с ЧПУ (станкопарк), складская, инженерная и логистическая инфраструктура со средствами их оснащения по технологическим переделам (заготовительный, химико-термический, обрабатывающий, сборочный, контрольно-испытательный), предметы производства, IT-среда сетевых коммуникаций, сенсорно-сервисная инфраструктура, системы автоматизированной обработки данных и поддержки принятия решений.
Киберфизическая система имеет тройственную иерархию (в восходящем порядке): 1 — сенсорная SCADA-сеть решает задачу сбора релевантных данных с физических активов, 2 — IIoT-сеть обеспечивает интероперабельную среду кросс-коммуникаций (это уровень MDC), а 3 — AI-интегратор агрегирует данные и на их основе формирует цифровые двойники производства, генерирует оптимальные APS-MES-управленческие решения. Тем самым достигается виртуально-физическое единство производственной системы, отраженное в КФС с помощью цифровых прототипов объектов инфраструктуры, процессов и конечных изделий.
Общая структура состава компонентов КФС представлена на рис. 2.
Рис. 2. Архитектура классификации состава изделия в рамках ТПП
Цифровая подготовка производства
Современная подготовка производства включает этапы технологической, метрологической, организационной и материально-технической подготовки, осуществляемые в рамках системы разработки и постановки продукции на производство (СРПП).
В практическом плане для правильной организации цифровой ТПП необходимо сформулировать базовые принципы и целевые ориентиры, которых следует достичь в задачах цифровизации основных бизнес-процессов. Это:
1. Информационная безразрывность в сквозном производственном цикле выпуска продукции.
2. Безлюдность, предполагающая тотальную (сквозную) автоматизацию бизнес-процессов.
3. Гармоничность (системную связанность) внедряемых решений, обеспечивающих комплексность решения за счет интеграции «цифрой» всех сопряженных процессов и направлений деятельности, исключающих разрывы в технологической цепи.
4. Ориентация на лучшие эталоны, фронтиры, best-practice и референтные модели.
5. Интеллектуализация принятия решений (кибер-интеллект и предиктивная аналитика) и управление знаниями.
6. Технологическая дисциплина на базе цифровых инструментов и нормативных регламентов.
7. Гарантированное качество (безошибочность) выходного результата (КД/ТД).
8. Сокращение сроков (циклов) ТПП и вывода новой продукции на рынок.
9. Открытость цифровой среды для улучшений и специализированного конфигурирования функциональных модулей с учетом продуктовой специфики и производственных особенностей конкретных предприятий.
Рассмотрим классическую триаду ключевых задач ТПП в разрезе цифровизации:
1. Анализ конструкции изделия для обеспечения его технологичности, в первую очередь — производственной технологичности.
2. Классификационный анализ деталесборочных единиц (ДСЕ) из конструкторского состава изделия по топологическим и технологическим признакам.
3. Технологическое проектирование (синтез) технологических процессов (ТП) изготовления ДСЕ по сформированным (п. 2) технологическим составам и группам.
Задача обеспечения технологичности конструкции изделий (ГОСТ 14.201-83) возложена на конструкторские подразделения, а место и роль технологических служб предприятия по этому профилю регулируется нормативной документацией предприятий. В рамках ТПП приоритетной является задача производственной технологичности, которая целеориентируется как стоимостная. Поэтому в современных условиях производства малых партий изделий данная задача является организационно противоречивой, т. к. экономический выигрыш по этому профилю ТПП часто оказывается ничтожным. В этих условиях обозначается конфликт компетенций и интересов «конструктор – технолог» на стадии готовности КД, передающейся на стадию ТПП. Вышеописанная противоречивость и проблема производственной технологичности может и должна быть гармонично разрешена в цифровом формате управления требованиями, конструкцией изделия и ТПП.
Классификационная задача анализа конструктивно-технологической сложности изделия и состава ДСЕ становится важным связующим звеном обозначенной триады ТПП, дающей информационную основу как для оценки производственной технологичности ДСЕ, так и решения задачи технологического синтеза ТП. Множество обрабатываемых деталей и их поверхностей анализируется по признакам конструктивно-технологического группирования для формирования технологических составов и синтеза структуры сквозного техпроцесса создания изделия (рис. 2).
Решение задач технологического синтеза в цифровой постановке
Именно заводская ТПП закладывает базу для обеспечения эффективности бизнес-деятельности любого предприятия, и в основе этого лежат стадии технологического синтеза ТП изготовления и сборки.
Согласно ЕСТПП, основные задачи, решаемые на каждом этапе разработки технологических процессов для документирования единичных (ЕТП), групповых (ГТП) и типовых (ТТП) технологических процессов, приведены в таблице 1. Существующий алгоритм САПР ТП, изложенный в Р 50-54-87-88 «Организация автоматизированного технологического проектирования» требует ревизии для цифровизации (табл. 1 п. 10).
Современная подготовка производства включает этапы технологической, метрологической, организационной и материально-технической подготовки, осуществляемые в рамках системы разработки и постановки продукции на производство (СРПП).
В практическом плане для правильной организации цифровой ТПП необходимо сформулировать базовые принципы и целевые ориентиры, которых следует достичь в задачах цифровизации основных бизнес-процессов. Это:
1. Информационная безразрывность в сквозном производственном цикле выпуска продукции.
2. Безлюдность, предполагающая тотальную (сквозную) автоматизацию бизнес-процессов.
3. Гармоничность (системную связанность) внедряемых решений, обеспечивающих комплексность решения за счет интеграции «цифрой» всех сопряженных процессов и направлений деятельности, исключающих разрывы в технологической цепи.
4. Ориентация на лучшие эталоны, фронтиры, best-practice и референтные модели.
5. Интеллектуализация принятия решений (кибер-интеллект и предиктивная аналитика) и управление знаниями.
6. Технологическая дисциплина на базе цифровых инструментов и нормативных регламентов.
7. Гарантированное качество (безошибочность) выходного результата (КД/ТД).
8. Сокращение сроков (циклов) ТПП и вывода новой продукции на рынок.
9. Открытость цифровой среды для улучшений и специализированного конфигурирования функциональных модулей с учетом продуктовой специфики и производственных особенностей конкретных предприятий.
Рассмотрим классическую триаду ключевых задач ТПП в разрезе цифровизации:
1. Анализ конструкции изделия для обеспечения его технологичности, в первую очередь — производственной технологичности.
2. Классификационный анализ деталесборочных единиц (ДСЕ) из конструкторского состава изделия по топологическим и технологическим признакам.
3. Технологическое проектирование (синтез) технологических процессов (ТП) изготовления ДСЕ по сформированным (п. 2) технологическим составам и группам.
Задача обеспечения технологичности конструкции изделий (ГОСТ 14.201-83) возложена на конструкторские подразделения, а место и роль технологических служб предприятия по этому профилю регулируется нормативной документацией предприятий. В рамках ТПП приоритетной является задача производственной технологичности, которая целеориентируется как стоимостная. Поэтому в современных условиях производства малых партий изделий данная задача является организационно противоречивой, т. к. экономический выигрыш по этому профилю ТПП часто оказывается ничтожным. В этих условиях обозначается конфликт компетенций и интересов «конструктор – технолог» на стадии готовности КД, передающейся на стадию ТПП. Вышеописанная противоречивость и проблема производственной технологичности может и должна быть гармонично разрешена в цифровом формате управления требованиями, конструкцией изделия и ТПП.
Классификационная задача анализа конструктивно-технологической сложности изделия и состава ДСЕ становится важным связующим звеном обозначенной триады ТПП, дающей информационную основу как для оценки производственной технологичности ДСЕ, так и решения задачи технологического синтеза ТП. Множество обрабатываемых деталей и их поверхностей анализируется по признакам конструктивно-технологического группирования для формирования технологических составов и синтеза структуры сквозного техпроцесса создания изделия (рис. 2).
Решение задач технологического синтеза в цифровой постановке
Именно заводская ТПП закладывает базу для обеспечения эффективности бизнес-деятельности любого предприятия, и в основе этого лежат стадии технологического синтеза ТП изготовления и сборки.
Согласно ЕСТПП, основные задачи, решаемые на каждом этапе разработки технологических процессов для документирования единичных (ЕТП), групповых (ГТП) и типовых (ТТП) технологических процессов, приведены в таблице 1. Существующий алгоритм САПР ТП, изложенный в Р 50-54-87-88 «Организация автоматизированного технологического проектирования» требует ревизии для цифровизации (табл. 1 п. 10).
Рис. 2. Цифровая связанность разнородных компонентов киберфизической системы производства
Целеполагание и сценарный план для внедрения КФС
Киберфизические системы и их IIoT-платформы являются цифровым инструментом решения практических бизнес-задач. В области платформ промышленного интернета вещей востребованы российские вендоры IIoT (MDC)-решений, рыночные позиции которых достаточно сильные. Российские разработчики аппаратных и программных MDC-средств готовы предложить реализации сценариев IIoT-развертывания для повышения эффективности управления производством и организации его на безлюдных принципах.
Российский рынок промышленного интернета вещей очень фрагментирован. Значительная часть проектов, которые реализуются сегодня на предприятиях, носят узконаправленный характер в соответствии с потребностями заказчиков. Разработчики аппаратных средств и программного обеспечения во многом следуют за их спросом, но промышленные предприятия сегодня хотят получить готовые системные решения с быстрой окупаемостью, а не набор полезных инструментов.
Пример КФС, организованного на операционном уровне станкоместа, приведен в материалах [6].
В таблице 1 проведен системный анализ возможностей ключевых разработчиков российских IIoT- и MDC-решений. В основу обзора цифровых компаний положены приоритеты в области IIoT-компетенций и сопровождающих цифровых технологий на всех этапах жизненного цикла изделий у лидеров цифрового рынка, наиболее приблизившихся в своих проектах к уровню экосистемных киберфизических производственных систем.
Киберфизические системы и их IIoT-платформы являются цифровым инструментом решения практических бизнес-задач. В области платформ промышленного интернета вещей востребованы российские вендоры IIoT (MDC)-решений, рыночные позиции которых достаточно сильные. Российские разработчики аппаратных и программных MDC-средств готовы предложить реализации сценариев IIoT-развертывания для повышения эффективности управления производством и организации его на безлюдных принципах.
Российский рынок промышленного интернета вещей очень фрагментирован. Значительная часть проектов, которые реализуются сегодня на предприятиях, носят узконаправленный характер в соответствии с потребностями заказчиков. Разработчики аппаратных средств и программного обеспечения во многом следуют за их спросом, но промышленные предприятия сегодня хотят получить готовые системные решения с быстрой окупаемостью, а не набор полезных инструментов.
Пример КФС, организованного на операционном уровне станкоместа, приведен в материалах [6].
В таблице 1 проведен системный анализ возможностей ключевых разработчиков российских IIoT- и MDC-решений. В основу обзора цифровых компаний положены приоритеты в области IIoT-компетенций и сопровождающих цифровых технологий на всех этапах жизненного цикла изделий у лидеров цифрового рынка, наиболее приблизившихся в своих проектах к уровню экосистемных киберфизических производственных систем.
Табл. 1. Обзор цифровых компетенций РФ по бизнес-процессам машиностроительных предприятий
Выводы
1. В современных цифровых преобразованиях промышленных предприятий целеориентированными являются сквозные PDM/PLM-решения управления жизненным циклом изделий и киберфизические системы производственного назначения.
2. Для цифровых компаний открывается наукоемкое цифротехническое направление для безлюдной организации машиностроительных производств дискретного типа на основе киберфизических производственных систем как экосистемных бизнес-решений.
3. Киберфизическая производственная система (КФС) является комплексированной системой умных физических элементов и их цифровых двойников, которая постоянно получает данные из окружающей их среды и использует их для оптимизации процессов достижения установленных целей на основе интеллектуальности и предиктивной аналитики. Ключевыми признаками киберфизических систем являются цифровая мультидисциплинарность, безлюдность, распределенность, автономность и целеориентированность.
4. КФС является иерархической средой и может быть реализована на разных уровнях управления: рабочего места, участка, цеха, предприятия, корпорации. КФС производства включает сенсорную SCADA- и IIoT-сети, AI-интегратор. При этом IT-архитектура предполагаемой организации цифрового производства на основе КФС должна строиться с учетом положений принятых национальных стандартов умного производства, интернета вещей и искусственного интеллекта.
5. Российские разработчики аппаратных и программных средств IT- и IIoT-платформ готовы реализовывать разные сценарии MDC-развертывания для формирования основ организации безлюдного производства и концентрации высокоэффективных технологий управления в центрах производственных компетенций КФС-класса.
Авторы:
А. А. Кармишин, вице-президент по работе с машиностроительной отраслью,
В. М. Макаров, д. т. н., ведущий научный сотрудник НТЦ «Машиностроение»
АО «Группа Систематика» (ГКС),
С. В. Лукина, д. т. н., профессор МГТУ «Станкин», эксперт РАН и РИНКЦЭ
Литература
Киберфизические системы. К чему приведет слияние интернета людей, вещей и сервисов. Киберфизические системы (Cyber-Physical System, CPS). tadviser.ru
Гибкий автоматизированный цех (ГАЦ) Московского станкостроительного объединения «Красный пролетарий» им. А.И. Ефремова. Энциклопедия по машиностроению XXL. Глава 17. С. 278. mash-xxl.info
Национальные стандарты в области цифрового производства (infowatch.ru).
https://ru-bezh.ru/journal‑28‑29/27771‑nikita-utkin-nasha-czel-predotvratit-czifrovoj-vavilon.
Современные технологии. Киберфизические системы: учебное пособие / Авт.-сост. Е.И. Громаков, А.А. Сидорова. Томский политехнический университет. Томск: изд-во Томского политехнического университета, 2021. 166 с.
Р.М. Мубаракшин, М.Р. Мубаракшин, П.С. Сотников. Адаптивное управление и автоматизация процессов обработки деталей с целью обеспечения требуемых эксплуатационных показателей ответственных узлов и машин в производстве 4.0 // Авиационные материалы и технологии. 2019. № 4 (57). С. 3–10.
1. В современных цифровых преобразованиях промышленных предприятий целеориентированными являются сквозные PDM/PLM-решения управления жизненным циклом изделий и киберфизические системы производственного назначения.
2. Для цифровых компаний открывается наукоемкое цифротехническое направление для безлюдной организации машиностроительных производств дискретного типа на основе киберфизических производственных систем как экосистемных бизнес-решений.
3. Киберфизическая производственная система (КФС) является комплексированной системой умных физических элементов и их цифровых двойников, которая постоянно получает данные из окружающей их среды и использует их для оптимизации процессов достижения установленных целей на основе интеллектуальности и предиктивной аналитики. Ключевыми признаками киберфизических систем являются цифровая мультидисциплинарность, безлюдность, распределенность, автономность и целеориентированность.
4. КФС является иерархической средой и может быть реализована на разных уровнях управления: рабочего места, участка, цеха, предприятия, корпорации. КФС производства включает сенсорную SCADA- и IIoT-сети, AI-интегратор. При этом IT-архитектура предполагаемой организации цифрового производства на основе КФС должна строиться с учетом положений принятых национальных стандартов умного производства, интернета вещей и искусственного интеллекта.
5. Российские разработчики аппаратных и программных средств IT- и IIoT-платформ готовы реализовывать разные сценарии MDC-развертывания для формирования основ организации безлюдного производства и концентрации высокоэффективных технологий управления в центрах производственных компетенций КФС-класса.
Авторы:
А. А. Кармишин, вице-президент по работе с машиностроительной отраслью,
В. М. Макаров, д. т. н., ведущий научный сотрудник НТЦ «Машиностроение»
АО «Группа Систематика» (ГКС),
С. В. Лукина, д. т. н., профессор МГТУ «Станкин», эксперт РАН и РИНКЦЭ
Литература
Киберфизические системы. К чему приведет слияние интернета людей, вещей и сервисов. Киберфизические системы (Cyber-Physical System, CPS). tadviser.ru
Гибкий автоматизированный цех (ГАЦ) Московского станкостроительного объединения «Красный пролетарий» им. А.И. Ефремова. Энциклопедия по машиностроению XXL. Глава 17. С. 278. mash-xxl.info
Национальные стандарты в области цифрового производства (infowatch.ru).
https://ru-bezh.ru/journal‑28‑29/27771‑nikita-utkin-nasha-czel-predotvratit-czifrovoj-vavilon.
Современные технологии. Киберфизические системы: учебное пособие / Авт.-сост. Е.И. Громаков, А.А. Сидорова. Томский политехнический университет. Томск: изд-во Томского политехнического университета, 2021. 166 с.
Р.М. Мубаракшин, М.Р. Мубаракшин, П.С. Сотников. Адаптивное управление и автоматизация процессов обработки деталей с целью обеспечения требуемых эксплуатационных показателей ответственных узлов и машин в производстве 4.0 // Авиационные материалы и технологии. 2019. № 4 (57). С. 3–10.
Источник журнал "РИТМ машиностроения" № 9-2022