РАХ «Творческая мастерская «Литейный двор», Ткаченко С. С., Емельянов В. О., Мартынов К. В. Будущее комплексной автоматизации литейных процессов

РАХ «Творческая мастерская «Литейный двор», Ткаченко С. С., Емельянов В. О., Мартынов К. В. Будущее комплексной автоматизации литейных процессов

Автоматизация литейных процессов — необходимое условие для повышения производительности труда отечественного литейного производства до мирового уровня. Массовая оптимизация кадрового состава и сокращение издержек производства в условиях кризиса привели к резкому подъему интенсивности труда. Многозадачность для инженерно-технических работников (далее — ИТР) порождает непродуманные, а подчас и ошибочные решения.

Один из вариантов улучшения создавшегося положения на производствах — внедрение систем комплексной автоматизации, позволяющих разгрузить персонал от рутинного контроля производства и обеспечить динамическое планирование. Сегодня специалисты в области промышленной автоматизации предлагают схему в виде классической пирамиды управления (см. рисунок 1).



Управление технологического процесса осуществляется промышленными логическими контроллерами (далее — ПЛК).

Контроль совершается с помощью датчиков различного типа. Управляющие воздействия происходят посредством исполнительных механизмов. Уровень производства — это оперативно тактическое планирование и диспетчеризация (MES), системы визуализации технологического процесса (SCADA). Верхний уровень отвечает за планирование ресурсов предприятия (ЕRP) и оптимизированное производственное планирование (APS). Все уровни объединяет локальная компьютерная сеть. Система комплексной автоматизации позволяет осуществлять тотальный контроль хода технологического процесса, расходование ресурсов и объема выполнения производственной программы, проводить долгосрочное планирование сроком до одной декады. Неточности в стратегическом планировании учитывают при составлении оперативных планов на уровне производства (MES).

Взаимодействие всех перечисленных компонентов системы осуществляется в программной среде (Product lifecycle management — «жизненный цикл изделия», далее — PLM).

Среда PLM является развитием PDM — технологии по управлению базами данных CAD/CAM/CAE. Электронный документооборот позволяет повысить производительность труда ИТР. Сокращается число ошибок логистики и планирования. В то же время нет жесткой связи между всеми участками производственного процесса. Каждый уровень пирамиды управления автоматизирован локально. Общей модели производства в данной системе не предусматривается. Обмен данными происходит по инициативе оператора. Глобальная автоматизация объекта по схеме (см. рисунок 1) затруднена в силу низкой скорости компьютерных сетей и малой производительности промышленных компьютеров. Компоненты системы обмениваются данными, а не решают общую задачу. Появление мощных серверов и высокоскоростного интернета кардинально меняет концепцию промышленной автоматизации. Ключевыми инструментами становятся облачные вычисления и интернет вещей.

Понятие облачных вычислений (Cloud computing) трактуется как технология распределенной обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю в виде интернет-сервиса. Фактически это развитие систем управления базами данных. Как следствие возникает новый класс оборудования, которое интегрировано в интернет-среду. Появляется понятие «интернет вещей». В [1] приводится определение понятия интернета вещей как сети физических объектов, содержащих встроенную технологию, которая позволяет этим объектам измерять параметры собственного состояния или состояния окружающей среды, использовать и передавать эту информацию. Интернет-вещи могут обмениваться информацией между собой, но, что самое главное, вычислительные мощности находятся на сервере, и обмен информацией происходит внутри сервера без участия человека. Такая интеграция объектов получила название киберфизическая система (Cyberphysical systems, CPS). Обращаясь к рисунку 1, можно сказать, что интернет вещей ликвидирует разрыв между уровнями управления. Локальная производственная сеть не способна решить эту задачу. В классической схеме слабые процессоры связаны медленным протоколом. Программно-аппаратный комплекс, отвечающий за функционирование всей пирамиды управления, просто отсутствует. Однако введение такого элемента возможно только в особых проектах по причине высокой стоимости.

Интернет вещей стал колоссальным резервом в области промышленной автоматизации. Практика размещения систем управления на сервере имеет широкое распространение. В 2010 г. число устройств, подключенных к интернету, достигло 12,5 млрд, в то время как число людей, живущих на Земле, составляло около 6,8 млрд [1].

Доступ к облачным вычислениям согласно [2] принято делить на:

SaaS (Software as a Servise — «программное обеспечение как услуга») — предоставление приложения для конечного пользователя с доступом через интернет;

IaaS (Infrastructure as a Servise — «инфраструктура как услуга») — предоставление аппаратной IT-инфраструктуры, а именно серверов и устройств хранения информации;

PaaS (Platform as a Servise — «платформа как услуга») — это IaaS плюс операционная система с интерфейсом программирования приложений.

Для решения задач автоматизации производственных процессов подходит технология PaaS. Применительно к литейному цеху схема автоматизации будет выглядеть, как показано на рисунке 2.



Состав оборудования для управления технологическим процессом остается прежним. Датчики и исполнительные механизмы завязаны на ПЛК под контролем системы визуализации SCADA. Отличие в том, что все оборудование является интернет-вещами, подключенными к высокоскоростному интернету, и управляется сервером облачных вычислений.

Менеджеры и технологи работают с виртуальной моделью производства. Технологический процесс в цеху инициирует именно виртуальная модель после процесса оптимизации. Существование виртуальной модели производства возможно при наличии вычислительных мощностей и тотального контроля всех событий на производстве. Учитывая, что литейное оборудование и устройства автоматизации являются интернет-вещами, любые действия в цеху отражаются в модели производства в режиме реального времени. Полная информация о состоянии объекта и вычислительные мощности позволяют реализовать режим самооптимизации в управлении вместо обычного на сегодняшний день циклического выполнения загруженной программы.

Самооптимизирующееся производство получило название «умное предприятие» (Smart Factory). Интеллектуальное управление затрагивает такие производственные процессы, как планирование производства, разработка новых технологий, логистика, планирование ресурсов предприятия (ERP), управление производством (MES), управление технологическим процессом (АСУ ТП).

Концепция Smart Factory обладает большим преимуществом: она заметно уменьшает количество распределенного оборудования автоматизации, что делает управление более простым и снижает затраты на обслуживание. Организация автоматизации литейного цеха на базе облачных вычислений еще не готова к внедрению, поскольку существуют проблемы с производительностью, обеспечением функционирования в реальном времени, быстрым сбором данных и коммуникацией с серверами [2]. Данные проблемы решены в высокобюджетных отраслях, таких, например, как банковская деятельность.

Обратная сторона облачных вычислений — большая уязвимость системы. Сетевая передача данных увеличивает риск стороннего вмешательства и требует соответствующего обеспечения кибербезопасности всего оборудования и процессов. Выделяют два основных момента: шифрование данных и контроль доступа подключения к сети [2]. В то же время возможности, которые открывает система облачных вычислений, перекрывают потери от возможных сбоев в работе предприятия.

В ближайшей перспективе можно ожидать внедрение сервиса SaaS в части программного обеспечения САЕ. Расчет затвердевания отливок на ПК (профессиональном компьютере. — Прим. ред.) уже не удовлетворяет потребности производства. Предоставление мощностей сервера с приложением может снизить стоимость расчетов и резко повысить их эффективность.

Другое направление в использовании облачных технологий — это приборостроение. Определение химического состава сплавов методом спектрального анализа требует использовать ГСО (государственные стандартные образцы. — Прим. ред.) для калибровки прибора. Набор стандартных образцов на предприятии, как правило, ограничен. Рентгеновские анализаторы дороги и требуют серьезных затрат в обслуживании. Превращение оптико-эмиссионного спектрометра в интернет-вещь позволяет производить калибровку с сервера и определять всю линейку промышленных сплавов.

Внедрение киберфизических систем и виртуализации в современном ИТ-мире в промышленность становится стандартным решением. Новейшие технологии управления неизбежно придут и в литейное производство.

Литература

1. Жирков, А. А. Интернет вещей и облачные технологии Eurotech / А. А. Жирков // Современные технологии автоматизации. — 2015. — №2.
2. Лопухов, И. В. Коммуникационные технологии «умного предприятия» в рамках концепции «Индустрия 4.0» и интернета вещей / И. В. Лопухов // Современные технологии автоматизации. –— 2015. — №2.


Размещено в номере: «Вестник арматуростроителя», № 1 (43) 2018