Авторы: А. А. Кармишин, В. М. Макаров, С. В. Лукина
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.