Сквозные технологии Индустрии 4.0. Промышленный интернет вещей

1. Сквозные технологии Индустрии 4.0. Промышленный интернет вещей.

К.т.н., доцент Буленков Евгений Александрович

2. СОДЕРЖАНИЕ

Общая информация
Архитектура промышленного интернета вещей
Примеры применения в промышленности

3. Общая информация

4. Индустриальный (часто Промышленный) Интернет Вещей (Industrial Internet of Things)

•– интернет вещей для корпоративного /
отраслевого применения - система
объединенных компьютерных сетей и
подключенных промышленных
(производственных) объектов со встроенными
датчиками и ПО для сбора и обмена данными,
с возможностью удаленного контроля и
управления в автоматизированном режиме,
без участия человека.

5. Интернет вещей – 8:16

6. Эволюция продуктов и решений Интернета вещей

7. Основные области для применения IIoT

• выпуск широкой номенклатуры продукции, использование
значительного перечня комплектующих;
• потребность в повышении качества выпускаемой продукции и
снижении степени брака;
• потребность в обеспечении эффективного сервисного
обслуживания ранее поставленной продукции;
• потребность в снижении эксплуатационных затрат производства;
• значительная энергоемкость производства;
• сложные производственные условия;
• потребность в оперативной диагностике неисправностей
технологического оборудования для снижения
незапланированных остановок производства;
• потребность в обеспечении высокой производительности
персонала;
• потребность в обеспечении безопасности персонала.

8. Пример внедрения

• Американский производитель мотоциклов и военной продукции
Harley Davidson внедрил IoT-решения, чтобы отслеживать
каждый этап своей работы. С помощью датчиков все станки
соединили в общую сеть, по которой передавалась информация
о каждом этапе сборки продукта.
Так компании удалось сократить простои и минимизировать сбои
в оборудовании. Раньше станки могли ломаться из-за высокой
влажности или жары, но теперь микроклимат регулируют
«умные» датчики — вплоть до частоты вращения вентиляторов.
После всех этих решений выпуск серийных мотоциклов вырос на
25%. Если раньше на сбор одного «Харлея» требовался 21 день,
то сейчас их собирают за шесть часов на базе IT-сиcтемы SAP.

9. Причины внедрения

10. Основные преимущества

11. Основные преимущества

12. Основные преимущества

13. Основные недостатки

14. Основные недостатки

15.

16. Основные недостатки

17. Причины неудач при внедрении

18. Причины неудач при внедрении

19. Сценарии использования

20.

21.

22.

23.

24.

25.

26. Архитектура промышленного интернета вещей

27.

Основные задачи IoTплатформ
• Сбор данных с устройств и из различных источников
• Хранение данных, как собранных извне, так и сгенерированных
внутри
• Автономная обработка данных и автоматизированное принятие
решений
• Визуализация данных
(построение
операторского
интерфейса)
• Интеграция данных в
системы предприятия
(только для Industrial IoT)
-8-
• «Умный» обмен данными
между устройствами

28.

Виды IoT платформ
• Инфраструктурные платформы –
обеспечивают хранение и иногда сбор
данных, предоставляя API/SDK для
реализации методов обработки,
визуализации и интеграции (разработки
IoT приложений) путем
программирования
• Платформы «полного цикла» – решают
все задачи при помощи визуальных
конструкторов, оставляя необходимость
программирования только для
написания коммуникационных модулей
и сложной математики/логики
-9-

29.

Коммуникации с устройствами
• Используются любые протоколы мира IT
(SNMP, Telnet, WMI...), автоматизации (Modbus,
BACnet, OPC…), Интернета вещей (MQTT,
XMPP, AMQP…), а также универсальные
(HTTP/REST, SOAP, FTP…)
• Базовых операций мало: чтение и запись
настроек, выполнение операций, получение
событий (включая оповещения об изменении
значений)
- 10 -

30.

Нормализация данных
Нормализация – это конвертация к
единому стандартному виду.
Осуществляется обычно в два этапа:
• Абстракция от протокола (конвертация в универсальные типы
данных)
• Абстракция от типа/производителя/версии устройства
(применение моделей устройств)
- 11 -

31.

Хранение данных
Что храним:
• конфигурацию сервера и серверных инструментов
• снимки последней конфигурации устройств (на случай
недоступности)
• историю изменений настроек (как устройств, так и серверных
инструментов)
• историю событий (аналогично)
Где храним:
• Реляционные БД (медленно и неэффективно)
• NoSQL БД (оптимально)
• Специализированные БД (например RRD для агрегации
временных рядов – есть свои плюсы и минусы)
- 12 -

32.

Обработка данных
Полностью автономная
Отложенное групповое конфигурирование и
выполнение операций
Оповещения операторов о важных событиях и
состоянии (почта, смс)
Динамические модели с собственным жизненным
циклом
Машинно-читаемая база знаний для принятия
решений
Множество инструментов (поиск первопричин
событий, планировщик, доменно-специфичные
языки – примеры: языки AggreGate и МЭК/IEC)

33.

Визуализация данных
• Операторский интерфейс первой и
второй линии строится с нуля для
каждого IoT приложения
• В основе интерфейса – набор
дэшбордов с навигацией и drilldown
• На дэшбордах – таблицы, формы,
карты, планы территорий, графики,
шкалы, и множество других
компонентов
• Все настраивается буквально «до
пикселя»
• Динамика за счет привязки
компонентов UI к свойствам и
событиям серверной модели
- 14 данных

34.

Интеграция IoT-платформы в
предприятие
• Используются те же протоколы, что и для сбора
данных
• Но «в другую сторону»
• В IoT не существует типовых сценариев
интеграции
• Соответственно, настройка должна быть гибкой,
но без программирования
- 15 -

35. Технологическая архитектура IIoT

35

36. Упрощенная архитектура IIoT

37. Архитектура Интернета Вещей согласно ISO/IEC

38. Эталонная модель Интернета Вещей согласно МСЭ Y.4000/Y.2060

39. Архитектура промышленного интернета вещей

40. Physical Layer — физический уровень

Этот уровень представляет два типа операций — сбор информации
(Датчики) и осуществление механической работы (Исполнительные
механизмы).
Датчики можно разделить на следующие категории:
Сенсоры: Световые (Фото диоды/транзисторы/резисторы,
PIR детекторы) Звуковые (Микрофоны, ультразвуковые сенсоры)
Выключатели, в частности концевые выключатели,
регистрирующие крайние точки механического движения.
Измерители угла поворота или скорости вращения.
Электромагнитные сенсоры измеряющие изменение физических
характеристик, таких как электрическая емкость, индуктивность,
сопротивление.
Сложные или составные сенсоры. К ним относятся
специализированные датчики, например газа, спектра и пр., а также
отдельный вид устройств сбора информации получающий все
большее применение — Видео камеры.

41. Edge Layer — уровень периферийного вычисления

• Этот уровень обычно подключается к одному датчику или
исполнительному механизму. Он обеспечивает минимальную
функциональность для преобразования аналоговой информации
в цифровую и/или наоборот. Для подключения датчиков
существуют те же требования по цене и потребляемой
мощности. Многие производители, выпускающие эти типы
устройств, не имеют единого стандарта для модели данных,
конфигурации и эксплуатации, что создает отдельные проблемы
интеграции.
Для снижения энергопотребления периферийные устройства
обычно имеют четыре режима работы:
Режим сна
• Режим измерения и сбора информации с датчиков
• Режим связи, передачи и получения информации
• Режим установки и подключения

42. Local Network Layer — уровень периферийной коммуникации

• Передача данных является самой энергоемкой частью
периферийного устройства, т.к. большинство периферийных
устройств не подключены к электросети и проводным средствам
связи. Кроме того, периферийные устройства могут быть
расположены довольно далеко от Шлюза (в пределах
нескольких километров). С другой стороны, количество
передаваемой информации обычно довольно мало. Следующие
протоколы используются на уровне периферийной
коммуникации:
ZigBee/ Zwave
• BLE
• LoRa
• Proprietary low band
• Для увеличения расстояния и надежности связи Ad Hoc и Mesh
широко используются сегодня на этом уровне.

43. Gateway Layer — уровень шлюза

• Шлюз должен обеспечивать следующий основной
функционал:
Осуществлять второй уровень ETL от своих периферийных
устройств.
• Фиксировать критическую ситуацию и выдавать локальную
реакцию, даже без связи с BackEnd. Это можно сравнить с
сигналами сердцебиении человека или дыхании легких без
участия головного мозга.
• Коммуницировать с BackЕnd. Отправляет на сервер
обработанную информацию с периферийных устройств и
получает данные конфигурации для периферийных
устройства.
• Сохранять информацию о статусе периферийных устройств,
и данные ими собранные.

44. Wide Network Layer — уровень внешней связи

• Этот слой разделяет периферийную и BackEnd части
общего решения. Шлюз в основном подключен к BackEnd
с использованием мобильной беспроводной связи, такой
как 4G / 5G, но иногда используется проводной доступ в
Интернет. Логический уровень внешней связи имеет
стандартизированный протокол для решений IoT,
который называется LvM2M. Протокол LvM2M был
разработан для доступа к каждому периферийному
устройству, но поскольку многие поставщики
периферийных устройств не поддерживают интерфейсы
LvM2M, шлюзовое устройство может решить эту
проблему и создать обертку для связи с периферийными
устройствами.

45. Security Layer — уровень безопасности

• Этот уровень обеспечивает функции AAA (Authentication,
Authorization and Accounting — аутентификация,
авторизация и учет) и шифрование / дешифрование
вместе с другими услугами, связанными с Интернетом.
Все Cloud имеют свои собственные реализации
безопасности, но функционально они все построены на
принципе ролей и разрешений. Как было отмечено в
параграфе выше, этот уровень выполняет также функции
терминатора шифрованного соединения DTLS.
• Подключение конечного пользователя к Backend также
имеет компонент уровня безопасности.

46. Middleware Layer — уровень внутри серверной связи

• Этот слой обеспечивает внутреннюю Cloud функциональность
балансировки нагрузки, очереди сообщений и передачи
потоковой информации. Компоненты этого слоя должны быть
дублированы и автоматически масштабироваться. Уровень
реализуется в основном на основе микросервисов или PaaS от
Cloud провайдеров. Такое требование вытекает из парадигмы
скачков и провалов объема данных. Автоматическое
масштабирование снижает стоимость Backend реализации.
Фактическая реализация сервиса может быть разной, но
общий принцип остается одним — обеспечить асинхронную
передачу сообщений с буферизацией и перераспределением
нагрузки. Таким образом различные компоненты Backend
могут выполнять свою работу независимо и горизонтально
масштабироваться в зависимости от нагрузки.

47. Etl layer — уровень сбора, обработки и хранения данных

• Внутренний уровень ETL (извлечение, преобразование и
загрузка) является третьей операцией ETL. Первый был в
периферийном устройстве, второй — в шлюзе. Back End
ETL накапливает данные со всех периферийных
устройств и шлюзов и отвечает за следующие операции:
Сбор информации
• Приведение информации к стандартному виду
• Сохранение информации для дальнейшего
использования
• Управление жизненным циклом информации включая
архивирование и уничтожение
• Уведомление других сервисов о поступлении новых
данных

48. Big Data and Analytic Layer — уровень аналитики

• Зависит от конкретного приложения IoT. Большие данные
и аналитический уровень будут извлекать ситуативную
информацию из всего набора периферийных устройств.
Эта часть менее стандартизирована, потому что она
сильно отличается от одного приложения к другому в
силу различных задач решений. Алгоритмы AI / ML также
широко используются в этом слое.
Отдельной категорией является предсказание будущих
событий.

49. Notification layer — уровень уведомления

• На этом уровне может существовать несколько компонент,
но все они имеют алгоритм уведомления по подписке.
Клиентское приложение подписывается на необходимые
события и, когда это происходит, получает
информационный сигнал — уведомление. В основном это
приложения электронной почты и мобильные клиенты,
меньше телефонные звонки (используется для
экстренного оповещения). Мобильное приложение
вынуждено переходить в спящий режим для
энергопотребления, но ОС iOS и Android имеют механизм
уведомлений, указывающий на прибытие новых данных.

50.

Presentation Layer — уровень
представления
• Приложение IoT может иметь два потока: M2M (от
машины к машине) и M2P (от машины к человеку).
Уровень представления, связанный с потоком M2M, где
Back End обрабатывает информацию и предоставляет ее
клиенту или инженеру службы поддержки.

51. Configuration Layer — уровень конфигураций

• Этот уровень относится к обоим потокам — M2M и M2P и
работает как хранилище для трех типов статусов
периферийных устройств:
• Актуальное состояние периферийного устройства
• Новое состояние периферийного устройства, которое будет
загружено.
• Промежуточный статус периферийного устройства —
указывает на процесс обновления от старых состояний к
новым. Часто этот статус отсутствует.
• Периферийное устройство и даже шлюз могут иметь только
короткое время подключения к Backend. Мы обсуждали это
ранее. Любое изменение статуса от клиента или системы,
хранятся в этом уровне, и в течение времени связи
отправляется на шлюз или периферийное устройство.

52.

Отличия IoT от IIoT
IoT
IIoT
Надежность и цена ошибки
дома меньше критических задач и редко
возникают ситуации, в которых поломка
приведет к катастрофе; цена ошибки
невысока
в первую очередь уделяют внимание
именно надежности: разрабатывают
отказоустойчивые системы, дублируют
важные датчики, устанавливают резервные
источники питания на случай отключения
электроэнергии; ущерб в миллиарды рублей
или экологические катастрофы
Сложность алгоритмов
IoT-устройства редко по-настоящему умные:
требуются сложные решения, чтобы
обычно они реагируют на команды и
моделировать цепочку производства,
простейшие «раздражители» вроде
выявлять риски, собирать и анализировать
повышения температуры. Бывают и
информацию со множества разных
исключения - умные колонки, умеющие
датчиков. Для хранения и анализа
поддерживать диалог, но даже им далеко до
информации используются сложные
сложных систем ИИ, аналитики и МО,
технологии: big data, ИИ и алгоритмы МО
которые используют в промышленности
(именно их правильнее называть умными)

53.

IoT
IIoT
Объем собираемых данных
небольшие объемы информации: за год не
накопится и нескольких Гб. Для хранения и
обработки не нужны объемные хранилища и
сложные инструменты
датчики могут ежедневно генерировать Гб
информации, что нужно быстро собирать,
записывать в базы, хранить и при необходимости
извлекать для анализа.
Для этого строят целые системы работы с Big Data и
используют особые подходы к аналитике
Скорость обработки информации
умные вещи реагируют на команды за несколько технологические процессы часто требуют реакции
секунд, в бытовых условиях это допустимо. Если вы
в миллисекунды. Датчики должны постоянно
отдали команду вскипятить чайник, то вряд ли
снимать актуальную информацию, устройства —
заметите, включился он за одну или три секунды
мгновенно реагировать на команды
— для домашних дел это несущественно
Безопасность
домашние устройства выходят в интернет через
обычные каналы. Информация, которую они
передают, требует только базовой защиты от
вирусов и киберугроз. Даже если случится
массовая кибератака, к катастрофе это не
приведет. Кроме того, домашние устройства
обычно выпускают большими партиями, и
избыточная защита слишком сильно увеличит
стоимость устройств
в бизнесе и промышленности ситуация серьезнее
— злоумышленники могут попытаться получить
доступ к умным устройствам, что грозит
миллионными убытками, промышленной
катастрофой, поэтому в сетях IIoT уделяют
повышенное внимание безопасности: изоляция
сети, шифрование, IDS

54. Примеры применения в промышленности

55. Пример применения в Энергетике

55

56. Пример применения в Нефтегазовой отрасли

56

57. Пример применения в Машиностроении

58. IIoT на производстве – 9:16

59. Ниши формирующегося рынка IIoT

Модели монетизации
Комментарий
Конечный потребитель
Экономия за счет снижения издержек
Рост выручки за счет увеличения
выпуска продукции
Повышение производительности труда;
Снижение аварийности; Создание
интегрированных производственных цепочек
Провайдеры услуг
EaaS («всё как сервис»)
RMaaS (мониторинг как сервис)
PAaaS (прогнозирование как сервис)
Используют приложения IIoT для оказания услуг
конечным потребителям; Наличие отраслевой
экспертизы
Провайдеры приложений
SaaS (программное обеспечение как
услуга)
Продажа программного обеспечения
Разрабатывают приложения IIoT для
провайдеров услуг с использованием платформы
IIoT. Работа с данными, аналитика,
моделирование
Провайдеры платформ
PaaS (платформа как услуга)
Продажа платформы
MDaaS (машинные данные как услуга)
Предоставляют услуги платформы IIoT (сбор и
хранение данных, инструменты аналитики и
управление устройствами) с использованием
открытых интерфейсов
Сетевые провайдеры
Предоставление услуг по передаче
данных через интегрированную сеть
Предоставляют каналы фиксированной,
сотовой и спутниковой связи для передачи
необработанных данных
Провайдеры устройств
Предоставление сенсоров, счетчиков и
актуаторов
Отвечают за устройства, генерирующие
необработанные данные