Цифровой двойник в проектах системного интегратора: технологии, импортозамещающие решения, проекты, комментарии игроков отечественного рынка

Сase-study. Как промышленные компании осуществляют цифровую трансформацию?

Процесс цифровой трансформации, впрочем как и любые организационные изменения в крупных компаниях, – не будет легким на ранних этапах, но принесёт ощутимые результаты в будущем. Даже самые традиционные структуры могут успешно трансформироваться в более инновационные организации, особенно если они делают это изнутри и действительно меняют свое ядро. Часто это сложный и длительный путь, но его определенно стоит пройти, чтобы оставаться конкурентоспособными и эффективными. Благодаря цифровой трансформации компании могут рассчитывать на уверенный рост, сокращение издержек и увеличение прибыли. 

Примеры цифровых двойников в отечественной и зарубежной промышленности

Аналитическое бюро Gartner прогнозирует, что уже к 2021 году половина крупных промышленных компаний будет использовать цифровых двойников, что повысит их эффективность на 10%. Ожидается, что уже к 2024 году рынок Digital Twins достигнет $16 млрд. Пока, особенно в нашей стране, цифровые двойники особенно интересны предприятиям нефтегазового и обрабатывающего сектора, а также компаниям, которые производят высокотехнологичную продукцию, в частности, авиационная и космическая промышленность .

Однако, тяжелая индустрия – это не единственный кейс для использования цифровых двойников. Такая интерактивная модель объектов и процессов актуальна и для научных целей. К примеру, в нижегородском университете имени Лобачевского ученые разрабатывают цифровую копию человека с точными аналогами всех жизненных систем, чтобы контролировать физическое состояние пациента и предупреждать риски развития заболеваний. В будущем подобные виртуальные модели позволят медикам в реальном времени отслеживать данные о здоровье клиентов и состоянии медицинского оборудования .

Однако, в настоящее время технологии Digital Twin более распространены в промышленности, интегрируясь с индустриальным интернетом вещей (Industrial Internet Of Things, IIoT). Например, интерактивный анализ данных с цифрового двойника на одном из европейских нефтеперерабатывающих предприятий позволил предсказать сбой технологического компрессора за 25 дней до того, как он случился. Благодаря такой предиктивной аналитике на базе технологий Big Data, Machine Learning, IIoT и Digital Twin компания сэкономила несколько миллионов долларов. В другом случае, цифровой двойник помог агрегировать в единый диспетчерский пункт 20 перерабатывающих и добывающих предприятий нефтегазового оператора ADNOC. Компания Schneider Electric разрабатывает Digital Twin на Яйском нефтеперерабатывающем заводе, чтобы создать виртуальный тренажер для операторов и систему оперативного предотвращениях аварийных ситуаций .

В декабре 2019 года Газпромнефть приступила к созданию цифровой интегрированной модели Восточного участка Оренбургского нефтегазоконденсатного месторождения . А Роснефть уже реализовала подобный проекта, запустив в опытно-промышленную эксплуатацию своего цифрового месторождения в мае 2019 году . Подробнее об этих и других примерах создания цифровых двойников в отечественной промышленности мы расскажем в следующей статье.

Полная цифровизация: как PLM, Big Data, Machine Learning и IIoT-технологии создают виртуальное предприятие

Какую пользу цифровизация производства принесет вашему бизнесу и как построить свой цифровой двойник, узнайте на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

BDAM: Аналитика больших данных для руководителей

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

1. https://cals.ru/sites/default/files/downloads/2.053-2013.pdf
2. https://rb.ru/longread/digital-twin/
3. https://helpiks.org/6-11760.html
4. https://ru.wikipedia.org/wiki/Цифровой_двойник
5. https://habr.com/ru/post/331562/
6. https://neftegaz.ru/news/tsifrovizatsiya/513068-gazpromneft-orenburg-sozdaet-tsifrovoe-mestorozhdenie-/
7. https://www.rosneft.ru/press/news/item/195043/

Дашборды

Аналитической 3D-моделью производственной площадки набор используемых аналитических дашбордов в системе TechnologiCS не ограничивается. На информационных панелях, расположенных непосредственно на производственных площадках, выводится информация о плане и фактическом выпуске продукции, о выработке рабочих, эффективности работы оборудования (рис. 7). Подобная информация повышает трудовую дисциплину, а также привносит соревновательный интерес в работу коллектива. Мастеру и начальнику цеха дашборды позволяют визуально в режиме реального времени контролировать выполнение плановых показателей, текущую загрузку оборудования и качество работы сотрудников. Для топ-менеджмента информационные панели представляют собой стратегические дашборды не только с производственной информацией в разрезе завода, цеха или участка, но и финансовые отчеты по заработной плате рабочих, отставании или опережении заказов, себестоимости незавершенного производства. В качестве производственной аналитики для верхнего руководящего состава выводятся обобщенные показатели, такие как OEE, процент брака по группам оборудования, объем свободных мощностей на требуемый горизонт принятия решений. 

Рис. 7. Дашборд производственной аналитики

За последние несколько лет TechnologiCS выросла из яслей PLM и MES и достигла уровня, позволяющего создавать цифровые двойники производственных площадок, охватывая все сферы производственных процессов. Присоединяйтесь к нам – дальше будет только интереснее!

Евгений Иванов, аналитик отдела инженерного консалтинга Вадим Ушаков, директор по консалтингу Игорь Юнаков, руководитель проектов отдела инженерного консалтинга ГК CSoft

***

Вы можете скачать ознакомительную версию TechnologiCS, представляющую собой полнофункциональную версию системы, лицензия на использование которой действует в течение 60 дней.

Прогноз роста объема мирового рынка ПИВ

         Экспертные аналитические исследования, проведенные международной  компанией Gartner показали, что его темпы роста стремительны и с каждым годом увеличиваются в геометрической прогрессии. Этому способствует большое число устройств, имеющих возможность прямого доступа к глобальной сети. По оценкам специалистов консалтинговой компании Сisco, на сегодняшний день на каждого жителя планеты приходится как минимум до 7-ми различных интерактивных мобильных устройств, работающих в онлайн-режиме. Это значит, что количество «умных» приборов растет вместе с численностью населения Земли.

         Каждая «вещь», подключенная таким образом к сети требует обслуживания, обновления ПО, а в случае поломки — ремонта. Все эти данные могут отслеживать при помощи ИВ транснациональные корпорации, которые производят и продают «умные предметы».

         Эксперты американских консалтинговых компаний J’son&Partners Consulting и Global Market Insights определили темпы роста мирового рынка ИВ за период 2010-2020 г.г.:

• 2013 г. — общий объем глобального рынка ИВ был равен 98 млрд.дол. США и 14,2 млрд. приборов, имеющих прямую связь с глобальной сетью;
• 2015 г. — 113,7 млрд. дол.;
• 2017 г. — 312,8 млрд. дол.;
• к 2020 году эти показатели, в сравнении с 2013-м, вырастут больше чем в 3 раза, и составят примерно 360 мдрд. дол. США и почти 35 млрд. устройств соответственно;

         Согласно результатам аналитики исследовательского центра CAGR  среднегодовые темпы роста мирового рынка ИВ составят 14,4% за период с 2017 по 2023 г.г., что в денежном эквиваленте означает объем более чем в 700 млрд. дол. в год.

         По альтернативным прогнозам агентства Machina Research рынок мирового ПИВ к 2025 году вырастет до 484,5 млрд. дол./год, что составляет 11% от общего объема рынка ИВ размером в 4,3 трлн./дол. на тот же временной период.

         Наибольшая востребованность и развитие IiOt-технологий прогнозируется в таких отраслях экономики:

• тяжелое машиностроение;
• медицина и здравоохранение;
• транспорт;
• ЖКХ;
• smart cities.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ПАТРУЛЬНЫЕ РОБОТЫ 5G, ОСНАЩЕННЫЕ ПОГРАНИЧНЫМ КОМПЬЮТЕРОМ ADVANTECH MIC-770, ДЛЯ БОРЬБЫ С КОРОНАВИРУСОМ

Сканирующий температуру 5G патрульный робот проверяет температуру пассажиров в аэропорту Гуйян, Китай. В рамках реализации мер по сдерживанию распространения COVID-19 Китай использует патрульные роботы 5G, разработанные компанией Guangzhou Gosuncn Robot Co., Ltd, с использованием технологии Advantech для мониторинга ношения маски и температуры тела в общественных местах.
После появления COVID-19 компания Guangzhou Gosuncn Robot Co., Ltd, ведущий поставщик продуктов и услуг IoT для интеллектуальных городов, обновила своего полицейского патрульного робота на 5G новыми возможностями, чтобы помочь полицейским, работающим на передовой, в проведении профилактики заболеваний и бесконтактных осмотров.

От классического банкинга к цифровому. Кейсы agile-преобразований банковских структур.

Цифровая трансформация — стратегическое направление развития банков. Использование технологических инноваций банками позволяет формировать им новые бизнес-модели и производить продукты для получения новых источников доходов и создания ценности. Процесс перехода к цифровому банкингу начался раньше других отраслей. В ряде стран уже определились банки-лидеры цифровой трансформации. Среди таких – голландский ING Bank, позиционировавший себя как мобильный банк номер один в Нидерландах, принявший стратегию трансформации в 2014 году. В России флагманом технологической трансформации стал «Сбербанк», презентуя стратегию развития в 2017 году. 

А как это всё связано с цифровизацией?

В широком смысле цифровизацией принято называть внедрение digital-решений, в частности нейросетей. Весь процесс обычно проходит в несколько этапов. Разберём их на примере бизнеса.

На первом этапе данные с физических носителей просто переводят в цифровой формат. Это стадия оцифровки. Завершив её, можно приступать собственно к цифровизации. На этом этапе оцифрованные данные используют для упрощения и оптимизации процессов. Но цифровизация не финальный этап. За ней следует цифровая трансформация. Это глубокое преобразование бизнеса с опорой на digital-решения. Цифровая трансформация открывает перед компанией новые возможности (например, выйти в новые ниши или повысить выручку за счёт новой стратегии), но не гарантирует успех. Это лишь возможности.

2020: Разработка решения «Цифровой двойник производства»

11 августа 2020 года компания «Техносерв», один из российских системных интеграторов, представила очередной продукт в линейке решений для промышленных предприятий – «Цифровой двойник производства».

Продукт помогает быстро оценивать общую эффективность предприятия, моделировать и планировать производственную деятельность.

Наглядное отображение объективной картины производственных процессов и работы оборудования с текущими значимыми характеристиками обеспечивают функцию мониторинга и диагностики производственного оборудования. Это необходимо для контроля и последующей оптимизации технологических процессов, для поддержки принятия взвешенных и оперативных управленческих решений. Также «Цифровой двойник производства» позволяет проводить моделирование производственных процессов и систем, создавать виртуальные планировки. Воссоздание производства внутри компьютерного пространства помогает оценить, как изменятся процессы в различных условиях.

Внедрение продукта «Цифровой двойник производства» наиболее эффективно, если на предприятии большой диапазон и многообразие условий эксплуатации или большое количество различного производственного оборудования, к которому затруднен доступ для обслуживания и контроля. Особенно актуально это для предприятий, работающих в сфере энергетики, авиастроения, производства сложного промышленного оборудования, медицинского оборудования, железнодорожных и автомобильных транспортных систем.

При разработке решения «Техносерв» учитывал различные потребности и уровень цифровизации предприятий

Также принималась во внимание сложность создания цифрового двойника в полном объеме за один этап. Поэтому продукт имеет модульную структуру, что дает возможность предприятиям выбирать недостающие опции или реализовать проект поэтапно, цифровизируя функции поочередно.

В продукт «Цифровой двойник производства» входят следующие модули:

• Платформа промышленного интернета вещей для мониторинга оборудования и технологических процессов (программная платформа Winnum). Предприятие может выбрать вариант внедрения или получения в виде услуги на базе облачной платформы Техносерв Cloud. Поддерживаются все известные контроллеры (Siemens, Heidenhain, Fanuc, Haas, Mazak, Mitsubishi, Балт-Систем, Schneider Electric, Shimaden, Omron и др.) и основные промышленные протоколы, а оборудование, не оснащённое собственными контроллерами, может быть подключено с использованием коммуникационного модуля Winnum Hardware OE (для редких систем возможна индивидуальная поддержка).
• Создание высокопроизводительной ИТ-инфраструктуры предприятия, включая защищенные сегменты технологической сети.
• Разработка 2D\3D-моделей в зависимости от требований предприятия.
• Разработка интеграционных и поведенческих алгоритмов цифровой системы.

Создание цифрового двойника может стать первым шагом к Индустрии 4.0. Наш продукт обеспечивает инструменты для оцифровки производственных процессов с учетом текущего уровня зрелости предприятия. Внедрение цифровых инструментов, в частности IIoT-решений, позволит предприятиям повысить эффективность производства и увеличить производственную устойчивость даже в периоды нестабильности, – прокомментировал Андрей Шуравин, директор центра отраслевой экспертизы департамента по работе с промышленными предприятиями компании «Техносерв». – «Техносерв» имеет опыт реализации проектов по созданию цифровых двойников на производстве, и, по оценкам наших заказчиков, решение обеспечивает до 40% повышения эффективности производства и выпуска продукции, сокращение до 50% операционных издержек и повышение коэффициента полезной нагрузки на оборудование в 2,5 раза.

ПЕРЕХОД В «ОБЛАКО» — ТРЕНД 2020

Приоритетность облачных технологий в следующие два года может увеличиться на 20%. Подавляющее большинство руководителей бизнеса (94%) планируют участвовать в бизнес-моделях, основанных на платформе, и перенести больше бизнес-функций в облако. С недавнего времени рынок инноваций в сфере облачных технологий имеет тенденцию постоянно расти.

Количество корпораций, которые использовали «гибридное облако» в 2018 году составляло 52%, а в 2019 году около 58% (данные MarketsandMarkets). Более 90% опрошенных IT-лидеров ожидают расширения своих облачных сервисов в ближайшие один-три года. 

Примеры цифровой трансформации и цифрового подрыва

• Индустрия плёночной фотографии и обычных фотоуслуг подверглась дизрупции с приходом цифровых камер.
• Традиционные сервисы типа такси и доставки еды «подорвал» Uber, ставший первооткрывателем в сфере сервисов и услуг, предоставляемых по требованию (on-demand services).
• Netflix и Amazon вызвали подрыв экономической модели, основанной на подписке, изменив принципы доступа потребителей к контенту, а также способ монетизации для рекламодателей.
• После того как в 2008 году акции международного лидера индустрии быстрого питания Domino’s Pizza пошли резко вниз, компания предприняла кардинальные усилия по цифровой трансформации. Итогом построения новой инфраструктуры и внедрения приложения Domino AnyWare, основанного на ИИ, стал рост акций Domino’s более чем на 2000%.
• Американский кредитный гигант Capital One сделал ставку на цифровую трансформацию в 2020 году, когда стал первым банком США, полностью перенёсшим свои приложения и системы с физических серверов в облако Amazon Web Services.
• Кейс производителя электромобилей Tesla — самый яркий и обсуждаемый пример цифровой трансформации бизнеса последних лет. Компании Илона Маска стала лидером благодаря полной ориентации на продажи через свой сайт и постоянному внедрению инноваций в производство.

Внедрение облачных технологий как способ обеспечения безопасности IT-инфраструктуры промышленных и транспортных предприятий

 Массовый переход сотрудников предприятий на удаленную работу и рост использования IT-сервисов и решений привели к всплеску количества угроз для инфраструктуры компаний. 

По данным Positive Technologies, 85% сетей не обеспечивают должный уровень защиты от внешнего проникновения.

Основная причина заключается в увеличении количества «дыр» в безопасности IT-инфраструктуры. Переход на удаленную работу во многих компаниях осуществлялся спонтанно и без должной подготовки. А главная цель руководства состояла в сохранении эффективности работы без должного учета возросшего уровня угроз. Но ситуация изменилась. Ведь внедрить и контролировать меры безопасности в офисном или производственном помещении гораздо проще, чем при работе с удаленными сотрудниками.

Основные технологии цифровой трансформации

Искусственный интеллект (AI / ИИ) — совокупность технологий, которая позволяет машинам воспроизводить мыслительные и творческие процессы, существующие у человека. Использование ИИ способно резко повысить производительность труда и уменьшить транзакционные расходы во многих сферах экономики.

Машинное обучение (ML) — способность машины самостоятельно различать, анализировать и делать выводы на основе обработки больших массивов информации считается второй по значимости технологией цифровой трансформации. Алгоритмы ML многократно ускоряют процесс принятия решения в ключевых бизнес-процессах.
Обработка больших данных (Big Data) — основной драйвер всего трансформационного процесса. Можно без преувеличения сказать, что большие данные в цифровой трансформации играют такую же роль, что и бензин для автомобильного двигателя. Ведь именно от их отлаженного сбора и анализа зависит правильное направление и своевременность тех изменений, которые позволят компании приспособиться к постоянно меняющимся запросам потребителя.

Роботизация бизнес-процессов (Robotic Process Automation / RPA) — позволяет снять с людей массу повседневных рутинных операций и переложить их на «плечи» виртуальных работников или ботов, действующих на базе алгоритмов ИИ. Этот способ автоматизации не только сэкономит сотрудникам рабочее время для выполнения более творчески задач, но и уменьшит число потенциальных ошибок, которые возникают из-за «человеческого фактора».

Облачные вычисления (Сloud Computing) — перевод работы с данными из физической среды в облачную считается одним из самых надёжных методов ускорения цифровой трансформации компании.

Блокчейн (Blockchain) — технология распределенного реестра (DLT), основанная на непрерывной последовательности связанных между собой и неизменяемых блоков информации. Позволяет создать децентрализованную сеть хранения данных, неподконтрольную третьим лицам.

Виртуальная (VR) и дополненная реальность (AR) — хотя у многих эти технологии плотно ассоциируются лишь с игровой индустрией, они играют немалую роль и в общем процессе цифровой трансформации. Наиболее известные примеры использования VR и AR в коммерции — виртуальные копии физических магазинов и «цифровые» примерочные кабинки. Менее очевидные — маркировка складских товаров и проекционный дисплей (HUD) на лобовом стекле автомобиля или самолёта.

Интернет вещей (IoT) и промышленный интернет вещей (IIoT) — связующее звено между миром устройств и человеком улучшает эффективность их взаимодействия.

Граничные вычисления (Edge Computing) — обработка и аналитика данных в непосредственной близи от сетей их генерации даёт бизнесу существенное преимущество в скорости принятия решений на основе ценных инсайтов

Особенно важно это для успешного развития технологий IoT.

Цифровой двойник (Digital Twin) — копии физических предметов или процессов, визуализированные в цифровом мире, используются сегодня во множестве областей: от проектирования авиационных двигателей и строительных систем мониторинга до управления отношениями с клиентами. Работа с цифровыми двойниками часто проходит в режиме виртуальной реальности.

Процессная аналитика (Process Mining) — один из основных инструментов контроля рабочих процессов во время цифровой трансформации

Технология позволяет использовать средства из арсенала интеллектуального  анализа данных (Data Mining) для детальной реконструкции текущих бизнес-процессов, их анализа и оптимизации.

Планшеты, смартфоны и терминалы в производстве

Функционал работы с QR-кодами полностью дублируется как в нашем приложении для смартфонов (рис. 2), так и в мобильной полнофункциональной версии TechnologiCS для планшетов (рис. 3).

Рис. 3. Применение планшета для работы со сменным заданием

Планшеты или терминалы для взаимодействия с системой TechnologiCS в стандартном  исполнении или в виде напольных конструкций устанавливаются в цеху в непосредственной близости от производственного оборудования. В начале рабочей смены работник авторизуется в системе с помощью присвоенного ему уникального кода либо с помощью пропуска, прикладывая его к считывателю на терминале. При этом в интерфейсе терминала отображается сменное задание работника, где указано, какие операции, в каком количестве и по каким маршрутным листам ему необходимо выполнить.

Для фактической отметки о выполнении операции работник выбирает конкретную запись и вводит количество сданных операций и выявленного брака. Все эти данные сразу попадают в систему. Цеховые плановые бюро, мастер и диспетчер получают в онлайн-режиме актуальную информацию о ходе выполнения операций, а контролер участка – о выявлении брака. На указанные позиции впоследствии сообщаются вид и причина брака.

Терминал позволяет работнику сигнализировать о недостатке требуемых материалов и заготовок, об отсутствии/поломке инструмента, неисправности оборудования с последующей автоматической отправкой уведомления всем ответственным сторонам в системе TechnologiCS и возможным дублированием СМС-сообщением или посредством корпоративной почты. Это позволяет максимально быстро отреагировать на возникший инцидент/отклонение в производстве и принять меры к его устранению. Терминал обеспечивает возможность при необходимости ознакомиться с техпроцессом изготовления изделия или с другой справочной информацией с рабочего места сотрудника при наличии у него соответствующего доступа к документации. 

Использование непосредственно на рабочих местах терминалов и мобильных устройств, подключенных к системе TechnologiCS, увеличивает количество точек сбора данных как о фактической сдаче продукции, так и о загрузке оборудования и реальной выработке рабочих, тем самым сокращая количество «слепых зон» при анализе производственных процессов и повышая оперативность получения информации о ходе выполнения производственного плана.

Еще одним способом применения планшетов является использование функционала складского учета с кастомизированным интерфейсом, что позволяет сотруднику автономно от рабочего места искать на складе/в кладовой нужную номенклатуру, вводить информацию о вновь поступивших МТЦ непосредственно на месте, ставить отметки о подборе требуемых позиций по накладным. При этом считывание информации о конкретной обрабатываемой позиции может производиться по QR-коду со встроенной в планшет камеры, что существенно повышает скорость работы кладовщика. Наряду с этим поиск места хранения конкретной позиции на складе упрощается благодаря визуализации на экране места хранения, в том числе на 3D-модели склада (рис. 4).

Рис. 4. Поиск места хранения на складе

Как работает ServiceVizor

ServiceVizor дает возможность перейти от бумажных документов с пояснениями и статичными фото к применению ИЭТР для выполнения сервисных и контрольных операций. ИЭТРы предоставляют трехмерные модели и мнемосхемы, анимированные сцены сборочно-разборочных операций ТОиР, показания физических и виртуальных датчиков оборудования в пространстве и элементы управления оборудованием в режиме AR, через IIoT. 

В состав ServiceVizor входит WEB-приложение для техника. Оно позволяет назначать задания для ТОиР, контролировать качество и достоверность их выполнения, следить за состоянием актива, получать уведомления на почту, в случае отклонений, оценивать загрузку сервисной службы и вести статистику по простоям оборудования.

ServiceVizor представлен в нескольких конфигурациях:

• ServiceVizor base для мониторинга активов производства в режиме WEB, AR и управления нормативно-справочной информаций, включая мастер-данные. 
• ServiceVizor operate для разработки интерактивных руководств и выполнения сервисных операций в режиме WEB, AR, учета времени и ресурсов, а также базовых функций планирования ТОиР. 
• ServiceVizor predict для планирования ТОиР по фактическому состоянию на основе численных, диагностических и аналитических моделей комплексных цифровых двойников активов. 

ServiceVizor работает через мобильное приложение Vuforia View, доступное на смартфонах c операционными системами Android и iOS. С его помощью технический персонал может просмотреть назначенное ему сменное задание с описанием операций, ресурсами и интерактивным 2D/3D-контентом в режиме AR, воспользоваться ими в ходе работы и зафиксировать выполненные шаги. Отчет формируется автоматически. Мобильная версия работает на специализированных планшетах и поддерживает использование промышленных 2D и 3D-очков дополненной и смешанной реальности (MR). ServiceVizor обеспечивает интерактивную разметку пространства и оборудования, а также онлайн-сессии с маркировкой узлов и составных частей оборудования в режиме AR. Заметки, сделанные во время сеанса связи на мобильном устройстве, сохраняются в базе и доступны для просмотра в WEB-приложениях. 

3D-модель производственной площадки

Для отображения производственной информации в TechnologiCS предусмотрена информационно-аналитическая 3D-модель производственной площадки, являющаяся одним из вариантов работы модуля TechnologiCS MDC, позволяющего бесшовно подключаться без риска потери гарантии не только к большей части современного оборудования с ЧПУ, но и к любому другому, входящему в IIoT-экосистему площадки (рис. 5).

Трехмерная модель является точным отображением производственной площадки, главными объектами на которой являются оборудование и аналитическая информация разной степени иерархической глубины – как по отдельным станкам, рабочим, так и по группам оборудования или по всей производственной площадке сразу.

Рис. 5. Аналитическая 3D-модель оборудования

Сигналы, поступающие от оборудования, объединяются в группы состояний: «холостой ход», «работа под нагрузкой», «включен», «выключен», «авария» и т.д. Станки на модели в режиме реального времени подсвечиваются в соответствии со своим текущим состоянием на площадке. Кроме того, для каждого станка при его выделении демонстрируется дашборд с текущей информацией о задании, плане на смену, работнике, эффективности оборудования по показателю OEE (см. рис. 5). Эти же данные выводятся при сканировании QR-кода на станке в реальном производстве при обходе площадки.  

Рис. 6. 3D-планировка цеха

Подобная модель обычно выводится в качестве одного из дашбордов на большой информационной панели, что позволяет всем видеть текущее положение производства. Это не только приводит к повышению трудовой дисциплины рабочих, но и позволяет мастеру или начальнику цеха в режиме реального времени контролировать, сколько оборудования работает, где произошла аварийная остановка (параллельно с другими способами автоматического оповещения – СМС, почтовый клиент или сообщения внутри TechnologiCS), и быстрее принимать решения об изменениях в производственном процессе: перераспределить работы на свободное оборудование, уменьшить число рабочих смен.

Руководителям предприятий и цехов цифровой двойник производственной площадки позволяет визуально контролировать загруженность оборудования по подразделениям и оценивать его эффективность (рис. 6).

Тренды российского рынка интернета вещей

         Среди главных трендов рынка ИВ в России можно выделить несколько ключевых приоритетных направлений развития:

• IT-сектор, ключевой сегмент, который отвечает за программную составляющую всех физических объектов, подключенных к сети;
• услуги связи с применением новейших технических решений сетей 5G. К примеру, представитель мобильного оператора «Ростелеком», на одной из недавних пресс-конференций заявил, что компания готова обеспечить полноценную поддержку сетей 5-го поколения к 2023 г.
• внедрение предикативной диагностики в тяжелой промышленности;
• smart city;
• smart house;
• научные разработки в сфере ИИ;
• робототехника.

Факторы, влияющие на рост рынка IioT России

• Перспективы глобального внедрения ПИВ-технологий во все сферы жизни;
• постоянно растущие объемы потребления и запросы на новые технологичные решения;
• поддержка госсектора;
• развитие коммуникаций сотовых сетей;
• партнерство с транснациональными компаниями и зарубежный опыт;
• потребность в абсолютно новых комплексных решениях для систем безопасности производства.

Факторы, сдерживающие рост

• чрезмерная глобализация;
• бюрократия в госсекторе;
• высокая конкуренция на международных рынках;
• устаревшие технологии;
• вредное влияние на экосистему планеты;
• экономические санкции, связанные с военными действиями на востоке Украины;
• нестабильность экономики;
• отток инвесторов;
• недостаток специалистов;
• географические и природные условия.