Ранее в этом году лидеры мирового сообщества в области автоматизации собрались в Орландо, штат Флорида, на Форум лидеров промышленной отрасли ARC. Этот ежегодный форум давно стал площадкой, где поставщики технологий, промышленные операторы и аналитики собираются, чтобы обсудить перспективы развития промышленной автоматизации.
В этом году в центре внимания оказалась одна тема:
«Роль промышленного ИИ и путь к автономным операциям»
Мерси Чжан, вице-президент по исследованиям и разработкам SUPCON International Business, приняла участие в панельной дискуссии, посвященной переходу от современных высокоавтоматизированных предприятий к по-настоящему автономным промышленным операциям. Хотя идея автономных заводов обсуждается уже несколько лет, форум ARC ясно показал: технологии уже существуют, но путь к их внедрению остается сложным, особенно в части интеграции передового промышленного ИИ с процессами управления и экспертными знаниями по оптимизации.
Реальность за рамками концепции
Десятилетиями промышленная автоматизация была сосредоточена на надежности и контроле. Современные распределенные системы управления сделали предприятия безопаснее и стабильнее, чем когда-либо прежде. Однако следующий этап промышленной эволюции требует более динамичных, автономных решений, работающих в режиме реального времени.
Автономные операции возможны только при интеграции множества систем по всему предприятию, способных интерпретировать промышленные данные в реальном времени, выявлять возникающие закономерности и самостоятельно управлять производством, постоянно повышая его эффективность. Достижение такого уровня автономности требует не только передовых моделей ИИ, но и новых подходов к архитектуре систем управления, более тесной интеграции стратегий контроля, использования знаний экспертов в предметной области, а также внедрения систем оптимизации в реальном времени, определяющих идеальные параметры работы предприятия.
Большинство промышленных объектов используют системы разных поколений (и зачастую разных брендов), которые изначально не были рассчитаны на совместную работу в единой среде. В результате даже организации с большими амбициями и техническим потенциалом часто сталкиваются с одним постоянным препятствием — фрагментацией данных и средств управления. Без единой базы данных и гибкой архитектуры управления, учитывающей контекст процессов и операционные цели в реальном времени, внедрение технологий для обеспечения автономности становится значительно сложнее.
Почему важны открытые архитектуры
Стандарт O-PAS, разработанный в рамках форума Open Process Automation Forum, помогает определить более модульный, интероперабельный и стандартизированный подход к системам автоматизации. Вместо жестко интегрированных проприетарных архитектур O-PAS продвигает концепцию, при которой различные компоненты могут взаимодействовать в рамках одной архитектуры. Это снижает зависимость от поставщиков и предоставляет организациям столь необходимую свободу выбора.
Модульная архитектура автоматизации позволяет системам развиваться более плавно, упрощая интеграцию новых технологий, таких как расширенная аналитика, модели машинного обучения и инструменты цифровой оптимизации. Что еще важнее, это создает условия для более тесного и бесшовного взаимодействия между системами управления, промышленным программным обеспечением и оптимизационными моделями на базе ИИ, что критически важно для достижения более высоких уровней автономности. Во многом это закладывает фундамент для следующего поколения промышленных инноваций.
Еще одной темой, которая неоднократно поднималась на форуме, стала растущая значимость программно-определяемой автоматизации. Традиционные системы автоматизации обычно жестко привязывают программное обеспечение к специализированному оборудованию. Хотя эта модель обеспечивала отличную надежность, она затрудняла адаптацию устаревших систем к меняющимся операционным требованиям.
Программно-определяемая автоматизация открывает новые парадигмы, при которых приложения управления и стратегии оптимизации могут быть развернуты в более широком спектре вычислительных сред. Такой подход не только повышает масштабируемость, но и раскрывает истинный потенциал промышленного ИИ, позволяя более органично встраивать его в рабочие процессы, а не использовать лишь как вспомогательный инструмент для консультаций.
Технологии для создания автономных производственных предприятий
Универсальная система управления (UCS) от SUPCON отражает это архитектурное направление. Отделяя функции управления от базовых аппаратных платформ, UCS создает более гибкую среду, в которой критически важные сервисы управления, передовые системы управления процессами, оптимизация на базе ИИ, аналитика больших данных и приложения с поддержкой ИИ могут сосуществовать в рамках одной операционной экосистемы.
Конечно, одной лишь революции в архитектуре систем управления недостаточно. Автономные операции также зависят от способности извлекать значимые инсайты из промышленных данных и преобразовывать их в эффективные стратегии, соответствующие бизнес-целям.
В отличие от многих корпоративных наборов данных, данные промышленных процессов существуют преимущественно в виде временных рядов, где непрерывные потоки измерений отражают состояние сложных физических процессов. Этот тип данных создает уникальные аналитические проблемы, поскольку требует моделей (и архитектур), способных обрабатывать сложные многоуровневые временные закономерности, зашумленные неточные данные и высокоразмерные взаимосвязи для моделирования и прогнозирования событий до того, как они перерастут в эксплуатационные проблемы, сохраняя при этом практическую обоснованность.
SUPCON исследует эту задачу посредством разработки моделей Time-series Pre-trained Transformer (TPT2), созданных специально для условий промышленного производства. Обученная на больших объемах реальных эксплуатационных данных, модель TPT2 помогает выявлять закономерности, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми. Важно отметить, что эти модели разрабатываются с упором на внедрение знаний о процессах, что позволяет им выйти за рамки простого прогнозирования и перейти к оптимизации принятия решений в режиме реального времени с учетом операционного контекста и отраслевой экспертизы.
В сочетании с UCS компания SUPCON доказала, что современные промышленные предприятия действительно могут перейти от автоматизированного управления к автономной работе, где идеи и стратегии, генерируемые ИИ, тесно согласуются с тем, как процессы контролируются и выполняются на практике.
Кейс: Hubei Xingfa Group, автономный завод Xingrui
Задача:
- Завод производит более 300 тыс. тонн хлор-щелочи, 35 тыс. тонн гидроксида калия (KOH), 75 тыс. тонн пероксида водорода и TMAH в год
- Высокие капитальные и операционные затраты из-за устаревших систем и методов управления
Наше решение:
- Автономный завод на базе UCS + TPT
- Замена систем Siemens PCS7 (7000 точек ввода-вывода) и Emerson DeltaV (4000 точек ввода-вывода)
- Цифровая трансформация операций с помощью Tier0, PRIDE, TPT и APEX
Результаты и влияние:
Взгляд в будущее
Дискуссии на форуме ARC Leadership Forum подчеркнули важный сдвиг в индустрии автоматизации. Речь больше не идет о том, станут ли операции автономными — вопрос лишь в том, как быстро организации смогут создать фундамент, необходимый для их поддержки.
Этот фундамент требует сочетания открытых архитектур, программно-определяемых систем управления, промышленных платформ данных и передовых моделей промышленного ИИ, способных интерпретировать данные процессов в режиме реального времени с высокой скоростью и в больших масштабах. Также важно, чтобы модели промышленного ИИ не создавались изолированно, а опирались на практический опыт в предметной области, обеспечивая надежную, предсказуемую и оптимальную работу в реальных промышленных условиях.
SUPCON продолжает активно участвовать в этой эволюции, работая вместе с отраслевыми партнерами и клиентами над развитием технологий, поддерживающих новое поколение автономных заводов. И если судить по обсуждениям на форуме ARC Leadership Forum, путь к автономным предприятиям только начинается.