Индустрия 4.0

Простая математика цифровой эволюции

Цифровизация производственных процессов связана с активным использованием множества данных. Работать с ними – собирать, обобщать, анализировать, принимать решения – можно, применив технологии искусственного интеллекта, однако не все могут позволить себе использование облачных сервисов, а подчас и интернета из-за секретности и рисков утечки данных. Компания Omron создала высокопроизводительный контроллер с интеллектуальной системой, позволяющей анализировать огромные массивы данных внутри предприятия либо служить буфером между предприятием и облаком и значительно ускорить процесс обработки и анализа больших данных. Руководитель направления промышленной автоматизации Omron Electronics Ярослава Чекавинская рассказала «Умному производству» о перспективах новых высокопроизводительных контроллеров с искусственным интеллектом.
9 января 2019

– Ярослава, в каких отраслях и на каком типе предприятий могут применяться интеллектуальные контроллеры Omron?

Это решение не имеет отраслевых ограничений и подходит для любых предприятий, где используется производственное оборудование. Компания Omron позиционирует новый контроллер в первую очередь как средство для обеспечения прогностического обслуживания оборудования. Такие инструменты востребованы при переходе от ППР оборудования к обслуживанию по состоянию и прогнозу. ИИ позволяет реализовать это не только в рамках облачных вычислений, но и благодаря edge computing.

Переходя к «цифре», предприятия начинают собирать с оборудования очень много данных и при этом нередко сталкиваются с перегрузкой ЦОД. Пропускная способность канала ограничивает объем информации, происходят задержки, создающие значительные проблемы, особенно для непрерывных производств. Технология edge computing, в отличие от cloud computing, подразумевает математические вычисления не в облаке, а, что называется, на краю. Тем самым сокращается нагрузка на пропускную способность каналов предприятия между верхним уровнем и уровнем АСУТП. Умный контроллер позволяет проводить все вычисления или их определенную часть внутри себя, без дальнейшей транспортировки в облака. Такие устройства обеспечивают предприятиям возможность решать производственные задачи на собственных ЦОД. Опыт передовых европейских компаний, в свою очередь, подтверждает, что гораздо дешевле реализовывать цифровую трансформацию, заложив в оборудование технологию граничных вычислений. Чем ближе к источнику данных происходят математические вычисления, тем это лучше с точки зрения пропускной способности и эффективности.

– В этом плане интеллектуальный контроллер Omron может быть востребован и режимными предприятиями ОПК, на которых запрещено использовать облака, а в ряде случаев и вообще интернет.

Безусловно, наши контроллеры подойдут и для производств с ограничениями доступа к интернету, а также с нестабильным интернетом. При потере связи с глобальной сетью, с верхним уровнем, контроллеры записывают данные в себя. И как только неполадки устранены, все данные с восстановленной историей и временем возвращают в облако.

Контроллер omron
Контроллер NX7 с технологией AI

- Иными словами, снятие и анализ данных с оборудования предприятий ОПК с помощью контроллера и цифровых датчиков можно проводить без интернета в рамках вашего оборудования?

Внутри завода можно сделать не только локальную сеть, но и локальное облако, к этому оборонка и идет. Локальный ЦОД будет работать точно так же, просто все данные останутся внутри, вы точно так же модернизируете систему управления, связываете ее с локальной сеткой. Повторюсь, важно, чтобы ЦОД не перегружался, ну а если вы арендуете облачное хранилище, то этот вопрос не актуален.

 – Объем внутренней памяти контроллера позволяет записывать большое количество данных?

 У контроллера есть встроенная память, и данные можно записывать на SD-карту памяти контроллера большого объема.

– А как быть, если оборудование на предприятии не имеет современных датчиков и цифрового интерфейса?

Вообще, наш контроллер может снимать информацию в том числе с датчиков старого образца с дискретным сигналом. Однако мы рекомендуем переходить на датчики с цифровыми интерфейсами IO-Link. В рамках того же прогностического обслуживания цифровые датчики позволяют сигнализировать контроллеру в том числе и о собственной неисправности, например, если у датчика загрязнилась поверхность, либо в результате механического воздействия он вышел из посадочного места. Оценить работоспособность нецифровых датчиков очень сложно. Представьте, к примеру, в цехе произошел сбой и датчик не сработал, заранее сигнала от датчика не было, что он находится вне границ нормальной работы, и в результате нарушилась механика дорогостоящего токарно-фрезерного обрабатывающего центра, затраты на ремонт которого могут составить весомую долю его стоимости. Вот вам и экономия на датчике.

– Расскажите про «железо» и софт контроллера Omron. Кто написал для него интеллектуальный алгоритм?

Интеллектуальную систему создали инженеры-программисты Omron. В контроллере стоит одна из последних версий многоядерного процессора Intel Core i7 микроархитектуры Coffee Lake. Omron и Intel – стратегические партнеры, и у наших инженеров есть специализированный доступ в разработку на этом процессоре. Для пользователя мы предлагаем решение с высокопроизводительным процессором, в котором интегрированные программно-логическое управление и управление движением, операционная система реального времени QNX и технология AI и IIoT. Мы заложили внутрь специальные инструкции под прогностическое обслуживание оборудования и в дальнейшем будем расширять функционал по контролю качества и поиску технологических нарушений. Если в производственном процессе возникнут несостыковки с требуемым качеством изделия, то контроллер заметит это и внесет в систему управления определенные изменения. Например, он может подкорректировать параметры в приводе, чтобы учесть люфты механики. Конечно, интеллектуальное устройство априори не может решить всех проблем. Если контроллер поймет, что без человеческого участия не обойтись, он даст знать обслуживающему персоналу не в массиве выходных данных, а четкими сигналами, содержащими рекомендации, что и как необходимо сделать, чтобы человек не растерялся и принял верное решение.

Контроллер NX102 с технологией IIoT
Контроллер NX102 с технологией IIoT

– Чтобы контроллер прошел первоначальное обучение, ему нужно показать если не идеальную, то близкую к оптимальной модель работы производственного оборудования?

Вначале система получает эталонные данные. На первом этапе происходит генерация модели обучения. Модель обучения, включая пороговые значения, генерируется из текущих машинных данных (обычное поведение выучено). Далее машина осуществляет мониторинг на основе модели обучения. При отступлении от нормальных режимов работы машина сообщает это. Проверяется статус машины. А если ошибки в работе не обнаружены, задаются новые пороговые значения. Таким образом, чем дольше система работает на производстве, тем умнее она становится, даже если случаются какие-то крайне редкие, нетипичные, эксклюзивные ошибки, то искусственный интеллект их точно обнаружит.

– Где уже внедрены интеллектуальные контроллеры Omron?

Пока мы внедряем новые контроллеры исключительно на европейском рынке.

 – А как насчет российского рынка? Кто окажется в первых рядах – частники или госкомпании?

В 2018 году началась реализация программы «Цифровая экономика РФ», в связи с этим есть основания полагать, что госкомпании придут к нашему продукту гораздо раньше.

 – Контроллер с ИИ, роботизированные системы по транспортировке заготовок и деталей, современные станки… Фактически мы можем получить если не безлюдное производство, то безлюдный цех?

Не стоит забывать и про системы верхнего уровня, системы управления информацией – enterprise information management (EIM). Если у нас есть роботы, машины с ИИ и EIM-системы, то можно действительно реализовать полностью безлюдный завод, но даст ли такая форма конкурентное преимущество, экономический эффект? Компания Omron – приверженец бережливого производства, мы всегда говорим: если хотите узнать о проблемах на своем производстве, вы должны прийти в цеха и сами посмотреть, что там происходит. Представьте, корпорация покупает новый завод с намерением интегрировать его в свою систему, чтобы производственные процессы велись по определенным стандартам и правилам. Она, скорее всего, столкнется со сложным и длительным процессом вживления «инородного» предприятия. Имея же в своем активе интеллектуальное оборудование и необходимый производственный софт, корпорация значительно облегчает для себя задачу по интеграции нового завода: можно не ходить туда по поводу каждой возникшей проблемы, а провести анализ из рабочего кабинета, настроив необходимые KPI и экраны мониторинга даже через мобильный телефон. Как правило, процесс трансформации производств идет тяжело и небыстро. Люди пытаются действовать по старинке, корпорация это не всегда замечает. Но при грамотном внедрении цифровых технологий все прозрачно, у персонала появляется мотивация сделать свою работу лучше.

 – Говоря о системах верхнего уровня, вы подразумеваете BI-решения от Microsoft или IBM?

Таких систем сейчас немало. Omron на своей фабрике в Ден Боше применяет систему Splunk. В России мы имеем партнерские отношения с компанией CTS, разработчиком «системы систем» Inmation. Основная проблема производств связана с выбором: внедрять платформу или нет с точки зрения оценки целесообразности инвестиций и сроков окупаемости. Это непростой проект, с ним могут возникнуть трудности. Внедряя «систему систем», важно понимать, что руководитель действительно хочет видеть, что происходит на заводе по факту, быстрее принимать решения и четко знать все нюансы на каждом из своих заводов.

 – В любом случае внедрять «систему систем» целесообразнее на предприятии с большим объемом выпускаемой продукции?

В первую очередь разумнее инвестировать деньги в такую систему, где есть не один завод, а корпорация со множеством заводов, где может быть много слепых зон, сильная фильтрация информации о фактическом состоянии, а физическое присутствие на всех заводах занимает слишком много времени. Однако есть и такие системы, как Splunk, они подходят и для небольших производств. В данной системе есть возможность бесплатного использования при определенном объеме данных. Вот, кстати, здесь как раз технология граничных вычислений и экономит масштаб передаваемых наверх данных, что позволяет не переплачивать за трафик при пользовании системой Splunk. На фабрике Omron сумма инвестиций для внедрения «системы систем» составила 24 тысячи евро. То есть проект стоимостью менее 2 миллионов рублей позволяет видеть производство в цифрах в реальном режиме времени, видеть причинно-следственные связи, что ускоряет принятие необходимых мер для повышения эффективности работы фабрики. Согласитесь, что это не такие уж большие инвестиции, даже для некрупной компании. Но в моей практике есть и отрицательные примеры внедрения таких систем. Одна компания приобрела дорогой софт верхнего уровня, а данные туда вносила вручную из журналов, потому что нижний уровень АСУТП не был подготовлен. Понятно, что данные вносились, таким образом, с некоторым или очень большим опозданием, при этом они не всегда оказывались достоверными – сказывался человеческий фактор, данные вносились уже устаревшие. В конечном счете утратился смысл в использовании интеллектуальной системы. В результате  пришлось модернизировать нижний уровень предприятия, а потом все это хозяйство долго и мучительно интегрировать.

– Внедрение BI-систем, ERP-систем и интеллектуальных контроллеров не такая трудоемкая и дорогостоящая задача по сравнению с оцифровкой АСУТП?

Я бы назвала это не просто АСУТП, а вообще инфраструктурой предприятия. Купить систему может даже малое предприятие, важно обеспечить поступление данных в цифровом виде и в режиме реального времени. Основные инвестиции вкладываются именно в инфраструктуру. Современное производственное оборудование, как правило, поддерживает цифровые интерфейсы. Но в реалиях российской промышленности существует многотысячный пласт морально устаревших станков. И когда корпорация инициирует у себя цифровую трансформацию, важно не только создание единого информационного пространства, но и изменение инфраструктуры и интеграция всех уровней. Omron пытается дружить со всеми компаниями – производителями верхнеуровневого софта, и почти со всеми мы добились бесшовной интеграции. Предприятиям-заказчикам в этом смысле проще, они доверяют нашей продукции все процессы, и мы с нашими партнерами модернизируем производственные процессы под ключ.

 – Расскажите об опыте использования цифровых технологий на заводах Omron.

На данный момент фабрика Omron в Ден Боше собирает порядка 900 МБ данных каждый день, это выливается в 1800 евро в год за лицензию Splunk. Dashboard постоянно адаптируется под новые нужды: • текущее состояние линий каждые 3 сек.; • точки улучшения OEE (прирост OEE и качества на 20% за два года); • полная прослеживаемость продукта; • прогностическое обслуживание.

По выявленным узким местам проводятся тренинги для персонала, это позволяет сократить время простоев, повысить ОЕЕ и удерживать высокое качество продукта. На наших заводах реализованы программы по энергоэффективности, в Европе экономия электроэнергии – в ряду приоритетов. Цифровая трансформация фабрики позволила выполнять в срок 95% заказов, ранее наш показатель составлял примерно 75%. Количество внештатных ситуаций резко сократилось. Но эффективность достигается не только с помощью внедрения современных технологий big data, IIot, AI, но и другими, более дешевыми средствами цифровой трансформации. Просто нужно подойти правильно к расписанию плана и постановке задач.

– То есть на более ранних стадиях цифровой эволюции конкретного завода можно обойтись относительно простой математикой?

В нашей новой линейке контроллеров с технологией edge computing вычисления можно проводить за счет не только модели с ИИ, но и достаточно бюджетных моделей контроллеров NX1. Ошибочно полагать, что ИИ стоит внедрять одномоментно и в приоритетном порядке. Можно инвестировать точечно, проводя постепенную модернизацию в первую очередь очень критичных и дорогих станков и машин, тех, что являются узким местом завода и из-за неисправности которых может остановиться все производство.

 

– А что может противопоставить Omron современным угрозам кибербезопасности? Как должна достигаться безопасность данных на предприятии?

– Безопасность потоковой информации достигается, например, специализированными интерфейсами. У нас в контроллерах используется промышленный протокол связи OPC-UA, который обеспечивает обмен данными между оборудованием, а также между оборудованием и ИТ-системами. OPC-UA гарантирует безопасность за счет цифровой подписи сообщений и конфиденциальность путем шифрования сообщений. Этот протокол соответствует промышленным стандартам и поддерживает концепции интернета вещей и Индустрии 4.0. Также мы работаем и с «Лабораторией Касперского», компания уже создала драйверы под контроллеры Omron для достижения необходимой кибербезопасности. Современным производствам стоит обратить на это внимание, потому что далеко не все оборудование для автоматизации, представленное на рынке, способно защитить данные.