"Промышленность 4.0 не сможет развиваться в условиях применения изолированных решений."

За последние десять лет свыше 2000 сотрудников промышленных организаций воспользовались возможностью обучения и профессиональной подготовки в немецком Техническом университете Дармштадт (ТУД), где главное внимание было уделено таким важным темам как Промышленность 4.0, цифровое преобразование и эффективность производства, а также разработка стратегий по их реализации. Мы провели интервью с научными сотрудниками Йенсом Хамбахом, Адреасом Ванком и студентом магистратуры Йонасем Лауэром, чтобы понять, как средний и малый бизнес Германии справляется с "цифровым преобразованием" своих производств и какие перспективы для развития они видят в ближайшем будущем.

Какие новые знания надеются получить участники ваших образовательных программ, занятые в промышленности, здесь в Дармштадте?

Хамбах: Промышленность 4.0 и переход на цифровые технологии уже давно у всех на слуху, однако до сих пор у большинства специалистов неясное представление об этом явлении, и что оно означает на практике. Множество компаний обращаются к нам, чтобы понять, какие возможности у них есть и что необходимо предпринять для реализации на практике концепции Промышленность 4.0 и цифровой трансформации.

По Вашему опыту, какое самое распространенное заблуждение?

Хамбах: Большинство участников мыслят категориями слов, например кибер-физические системы, Интернет Вещей, машинное обучение и цифровые близнецы. Безусловно, эти понятия концепции пробуждают интерес и вызывают пристальное внимание лиц, руководящих предприятиями. С одной стороны это положительный фактор, с другой стороны все эти концепции - всего лишь инструменты. Если вся ваша стратегия слепо нацелена на внедрение конкретных технологий, она, как правило, не будет эффективной. У нас несколько иная методика постановки задач, мы исходим из того, что именно необходимо улучшить в процессе производства, чтобы добиться максимальной финансовой выгоды.

"Хромает" ли реализация программы Промышленность 4.0 в среде малого и среднего бизнеса Германии?

Ванк: Компании с числом сотрудников менее 250 человек действительно имеют скромные результаты. Однако предприятия с общим числом сотрудников до 2000 уже инвестировали огромные средства в цифровизацию своих производственных мощностей. Но в данном случае, как правило, речь идёт об изолированных решениях, затрагивающих только определенные аспекты производства. И теперь настало время их объединить. Создание комплексных решений позволит использовать больше преимуществ во всем потоке создания ценности. И в этом направлении мы видим огромный потенциал для развития.

Что Вы имеете ввиду?

Хамбах: Компании имеют множество различных систем, которые они не могут заменить за короткий срок, даже если очень этого захотят. Это касается ERP систем, старого оборудования, множества изолированных приложений, датчиков и измерительных приборов. В то же время получить представление о возникающих сложностях мы смогли только на собственном опыте, когда запускали проект "Эффективный завод 4.0" при попытках получить данные с токарного станка 2005 года выпуска. Контроллер не позволял получить прямой доступ к машинным данным, а производитель запросил 20 тысяч евро за соответствующую модификацию. Для нас, как и для многих малых и средних предприятий, это было просто не жизнеспособным решением. Поэтому мы сделали шаг назад и проанализировали, какие именно данные требуются нам для достижения наших целей. Затем мы приступили к поиску решения, которое позволило бы нам читать и обрабатывать эти данные, и которое можно связать с другими нашими системами, чтобы сформировать комплексное решение. И в этот момент нам на глаза попалась система APROL.

И это стало тем самым решением которые Вы искали?

Ванк: Именно так. Одной из причин выбора в пользу APROL стала масштабируемость. То есть мы получили возможность поэтапно реализовывать и расширять возможности Промышленности 4.0. APROL также оснащен широким выбором стандартных интерфейсов, включая OPC UA и ODBC. Иначе говоря, имеется возможность быстро и органично интегрировать ОТ и ИТ на всех уровнях. Одновременно с этим, APROL позволяет реализовать собственные интерфейсы или интегрировать интерфейсы с открытым исходным кодом. Именно таким образом мы реализовали REST API на языке Python. Гибкость распределенной системы управления и широкий набор интерфейсов делает APROL чрезвычайно простой системой для интеграции как в новое, так и в имеющееся оборудование.

И как же у Вас получилось извлечь данные с изолированных машин, как например, ранее упомянутый токарный станок, у которого нет стандартного поддерживаемого интерфейса?

Хамбах: Для этого потребовалось несколько несложных модификаций. Например, мы просто добавили небольшой адаптер между датчиком и ПЛК машины. Это позволило получить двусторонний доступ к датчику уровня наполнения. Таким образом мы можем получать замеры на лету в обход контроллера. Вслед за этим мы реализовали функцию, которая оповещает оператора, когда необходимо обслуживание системы смазки. Мы также отправляем сигнал непосредственно в шкаф управления. Здесь находит применение еще одно преимущество решения от B&R. Поскольку аппаратное и программное обеспечение поставляются одним производителем и распознаются APROL автоматически, отпадает необходимость в дополнительном программировании.

Как именно APROL способствует тому, чтобы такие важные темы Промышленности 4.0, как например, мониторинг состояния, получали правильное развитие на предприятиях?

Лауэр: Являясь платформой с широким спектром применения, APROL позволяет легко реализовать весь технический потенциал Промышленности 4.0. В случае с мониторингом состояния, распределенная система управления имеет специальный функциональный блок, работающий с соответствующим аналоговым модулем ввода - X20CP4810, который в свою очередь выполняет преобразование Фурье при обработки данных вибродиагностики.

Вы можете объяснить на примере, как это работает?

Лауэр: Мы задействовали их на практике, когда модернизировали старую ленточную пилу с кнопочным пультом в учебном цеху, оснастив её цифровыми технологиями с добавлением системы мониторинга состояния. В целях демонстрации ленточная пила может моделировать различные состояния. Даже при наличии недорогого решения по мониторингу состояния, которое считывает только давление подачи, можно определить состояние пильного диска и головки пилы. А при оснащении станка дополнительными датчиками, мы с большей точностью можем определить еще более широкий диапазон условий. Мы связали данные от датчиков с нейронной сетью, чтобы отслеживать незаметные для человека взаимосвязи. Благодаря этим данным РСУ APROL при получении нового заказа может сообщить системе ERP, какой станок сейчас свободен и сможет ли текущий пильный диск обработать задание. В качестве локального узла данных мы используем компактный контроллер системы Х20 от B&R. Он оснащен интерфейсом OPC UA и легко подключается к APROL и другим системам верхнего уровня. Такой подход позволяет компаниям извлекать финансовую выгоду, даже если машина, участвующая в процессе увеличения капитализации, играет незначительную роль.

Нейронная сеть работает под системой APROL?

Лауэр: Пока что, мы построили нейронную сеть только с помощью инструмента моделирования MATLAB. То есть, мы регистрируем все данные с датчиков в MATLAB, анализируем их и затем обрабатываем результат в нейросети. Она в свою очередь возвращает нам необходимые значения. В теории, можно написать программный код нейронной сети на Python и интегрировать его в APROL , как в случае с REST API.

РСУ APROL можно установить на виртуальную машину с последующим применением для облачных вычислений. Используете ли вы эту возможность для дополнительного подключения?

Ванк: Да, мы используем APROL на частном облаке. У нас есть шифрованная база данных SQL, которая содержит данные процесса из подсистемы APROL. Эта база данных доступна другим системам, например, нашей системе управления цехом, которая находится в общедоступном облаке, чтобы заинтересованные компании могли без лишних сложностей подключиться к ней. Однако в будущем, мы планируем вернуть нашу систему управления в частное облако с выделенным сервером. Таким образом мы сможем сами решать какие данные оставить в рамках нашей производственной системы, а какие данные можно отправить в общедоступное облако.