У большинства индустриальных систем, рожденных во второй половине 2000-х годов, имеется тот или иной интерфейс для связи с сетью, но он обычно закрыт и предоставляет доступ к машине только для фирменных сервисов. Такие системы больше озабочены вопросом контроля технологических параметров, нежели бизнес-процессов, а поскольку основная масса промышленных устройств даже еще старше, то приходится констатировать: ни одно серьезное традиционное устройство из мира промышленности не готово сегодня к простому вхождению в мир Интернета вещей.

При обсуждении Интернета вещей у большинства возникают ассоциации с умными чайниками и холодильниками — вещами, скорее, забавными, чем полезными. Но все становится иначе, когда речь заходит о промышленности, и здесь сегодня происходят разительные перемены. Благодаря успехам компаний из Поднебесной, на рынке электронных устройств для промышленности сегодня наблюдается настоящий бум — то, что еще в середине нулевых производилось в Швейцарии или Германии и стоило сотни тысяч евро, сегодня можно приобрести за десятки и сотни. Такие устройства реально работают, открыв широкой массе клиентов доступ в мир сервоприводов и ЧПУ. Мир промышленности вдруг разом из аналогового превратился в цифровой, и если раньше логика работы устройства отливалась буквально в железе и была абсолютно незыблема весь срок службы машины, то сегодня она реализована программно и может быть изменена в соответствии с конкретной задачей.

На рынке представлены устройства практически любого назначения для контроля и управления промышленными системами — например, стали доступны устройства многомерного движения исполнительных механизмов, управление которыми возложено на логические контроллеры.

Построение индустриальных систем Интернета вещей

В оборудовании 2010-х годов практически все функции движения реализуются посредством логически управляемых сервоприводов, а настройки, установки и кинематические схемы выполняются с помощью фирменных встроенных систем управления с интерфейсами для работы в сети. Задача адаптации к конкретным процессам пользователя [1] становится тривиальной, если вы находитесь в рамках фирменных сервисов. Например, у полиграфического оборудования Heidelberg имеется среда управления производством Prinect, объединяющая в единую онлайн-систему все устройства и оборудование компании. Однако состав оборудования любой типографии, как и любого другого производства, как правило, неоднороден — имеется масса устройств от различных производителей. Объединение гетерогенных устройств в рамках одной системы управления становится уже весьма нетривиальной задачей, требующей серьезных ресурсов: например, когда Богородскому полиграфическому комбинату понадобился интерфейс Heidelberg для загрузки печатных профилей в машину, то производитель выставил счет на 30 тыс. евро.

На самом деле в нынешней терминологии имеется некая неразбериха: обычно отождествляют Интернет вещей с Промышленным интернетом и, сводя все к «включению чайника», однако даже включение чайника через Интернет — весьма сомнительная с точки зрения здравого смысла операция, а уж манипуляции с печатной машиной через удаленный доступ выглядят и вовсе странно. К тому же в наш беспокойный век разнообразных вирусов, ботнетов и кибератак [2] предоставить кому-то или чему-то возможность извне воздействовать на параметры оборудования или на его операции не только крайне рискованно с коммерческой точки зрения, но и физически небезопасно для обслуживающего персонала. Такого рода «интернет-воздействия» должны быть категорически исключены, а Интернет вещей в промышленности стоит ограничить функциями удаленного мониторинга и контроля, не имеющими обратной связи на физическом уровне. Кроме того, внедрение нефирменных систем удаленного управления машинами следует строго запретить (фирменные пусть остаются на совести производителя).

Итак, подавляющее большинство эксплуатируемого сейчас промышленного оборудования не имеет интерфейсов для подключения к Сети, а применение фирменных интерфейсов трудоемко, дорого и не всегда возможно. При этом ни в коем случае не должны быть нарушены системы безопасности машин и механизмов, а любое внешнее внедрение в них строго запрещается. Как же тогда промышленности жить в эпоху Интернета вещей?

Наш путь — построение систем сбора данных поверх «фирменной» автоматики машин, а также использование специальных сервисных выходов устройств, включенных в состав оборудования. Тогда такие «выходы» можно рассматривать как виртуальный датчик и соответственно использовать получаемые данные. Поэтому далее речь будет идти о «малоинвазивном» мониторинге оборудования с целью сбора данных для анализа и оптимизации процессов.

Средства сбора информации

Ассортимент промышленных датчиков насчитывает тысячи позиций. Датчики и устройства промышленной автоматики поставляют как компании широкого спектра, например Omron, Siko, Siemens, Autonics, так и множество компаний относительно узкой специализации: PEPPERL+FUCHS, Lenze, Balluf, Rayteck. Измерить можно практически любой параметр машины: позицию, угол поворота, температуру, расстояние до объекта, давление и пр. Как правило, все датчики снабжены стандартными для промышленных изделий интерфейсами (аналоговыми, бинарными или цифровыми) и могут быть подключены непосредственно к контроллерам или к специальным шинам индустриальных стандартов 1-wire, I2C, UART и др.

На первый взгляд кажется, что правильным будет все данные собирать на серверах, а там уже производить над ними все необходимые манипуляции, однако реальность намного сложнее. Например, если данные передаются от датчика, который считает какие-то объекты, то передача в этой парадигме должна состоять из одной «единицы» и времени передачи. Но при нарушении канала не удается вовремя передать эту единицу, и поэтому на сервере окажутся неверные данные, а если они накапливаются на локальном устройстве, то со следующей передачей значение счетчика будет актуальным.

Кроме «склонности» к потере соединения, особенно при удаленном размещении оборудования, публичные сети обладают еще одним неприятным свойством — негарантированным временем отклика, поэтому тоже неправильно завязывать на них быстродействующие процессы, не говоря уже о процессах реального времени. И трафик будет неоправданно перегружен, и половины данных можно не досчитаться. Единственный выход — запустить локальный процесс для обработки «быстрых данных» и передавать результат в препарированном виде. Например, можно измерять период работы системы и по флуктуациям поступаемых данных судить о ее «здоровье». В нормальной ситуации периоды должны быть одинаковыми, изменяться монотонно и относительно медленно, а если периоды становятся различными, то это будет свидетельствовать о неполадках в системе, и, следовательно, машина нуждается как минимум в ревизии. Именно так диагностируются «пропуски зажигания» в современных автомобильных двигателях. Если бы такая диагностика была доступна для турбин Саяно-Шушенской ГЭС, то прогрессирующую проблему можно было бы вовремя заметить и, скорее всего, аварию предотвратить.

Для того чтобы передать показатели датчика в Интернет, требуется посредник в виде той или иной микропроцессорной системы общего назначения (Siemens, Omron) или более экзотической, например Kuhnke. Обычно такая система обладает развитой периферией для работы с датчиками и индустриальными шинами данных, а также имеет интерфейс для подключения к Сети. Возможны и бюджетные решения на базе современных модулей общего назначения со встроенными модулями обмена, например ESP32 с Wi-Fi и Bluetooth на борту.

В общем случае сегодня к каждому датчику можно приделать свой микроконтроллер, но это порождает очень большой массив точек подключения, что изрядно загружает инфраструктуру сети и усугубляет проблему безопасности. Логичнее выглядит подключение группы датчиков, объединенных по территориальному или функциональному принципу, к одному контроллеру, который обрабатывает первичные данные и формирует запросы для передачи данных на сервер. Количество и типы датчиков, подключенных к одному контроллеру, промышленные интерфейсы этих датчиков, равно как и типы контроллеров, — все это должно определяться исходя из поставленной задачи. Где-то важнее быстродействие и наличие ядра арифметики с плавающей точкой, а где-то — число точек подключения и аппаратная поддержка индустриальных стандартов шин.

Подключение контроллеров к высокоуровневым сетям

Традиционно в индустрии применялись проводные системы, которые и сегодня весьма популярны: они надежны и не подвержены воздействию помех, которыми богато промышленное окружение; хорошо защищены от несанкционированного доступа; обладают высокой скоростью передачи данных; имеют возможность передачи данных одновременно с подачей питания; обладают большой дальностью. Их недостатки — большие объемы и сложность монтажных работ, значительное количество оборудования и проводов.

Так или иначе беспроводные системы начинают постепенно проникать и в индустриальные приложения. Доступен целый ряд вариантов технологий.

  • Wi-Fi.Очевидное достоинство — непривязанность к положению устройства (нужно лишь обеспечить подключение питания). Преимущества: легкость подключения; широкое распространение; большой выбор оборудования; набор протоколов шифрования, обеспечивающий безопасность данных; возможность стандартного подключения к Сети. Недостатки: плохая устойчивость в условиях сильных электромагнитных полей; ограниченная пропускная способность; высокое энергопотребление; необходимость подключения к внешнему питанию; небольшая дальность, которая становится еще меньше в «грязном» радиотехническом окружении.
  • Bluetooth и Bluetooth Low Energy (BLE).Современные устройства часто оперируют различными стеками протоколов Bluetooth, которые постепенно завоевывают мир решений для промышленности. Особенно преуспела реализация BLE: сверхмалое энергопотребление позволяет реализовать автономные контрольные системы, несколько лет сохраняющие автономность. Их слабое место — отсутствие возможности непосредственного взаимодействия с высокоуровневыми сетями. Хотя недавно появились упоминания о попытках реализации хабов типа BLE — Wi-Fi или BLE — Wired Internet, готовых решений на рынке пока не видно, а взаимодействие с устройствами BLE выполняется через посредника в виде программируемых логических контроллеров (programmable logic controller, PLC). Преимущества BLE: низкое энергопотребление и высокая автономность; значительная скорость передачи данных; встроенные протоколы шифрования. Недостатки: небольшой диапазон передачи данных; неустойчивая работа в загрязненном радиотехническом окружении; отсутствие возможности непосредственной передачи данных в Интернет.
  • GSM-GPRS.Пожалуй, самый распространенный способ передачи данных для разреженных систем, расположенных на большой территории. Практически не применяется для построения сложных систем, но широко используется там, где точки обмена данными работают в «полях»: для шлагбаумов, в охранных системах, автономных или подвижных устройствах. Преимущества: широкое покрытие сетей общего доступа с готовой инфраструктурой передачи данных; низкая цена; доступность; высокая скорость передачи данных в сетях 4G. Недостатки: слабая защита от несанкционированного подключения; плохая проницаемость сигнала.
  • Сети дальней связи (LoRa).Этот способ передачи данных при межмашинном взаимодействии набирает популярность именно для индустриальных применений — системы обмена данными работают на частотах, выделенных для промышленного использования. Хотя до сих пор не создан консорциум производителей и нет устоявшегося стандарта таких сетей, оборудование уже представлено на рынке в виде коммерческих продуктов разных ценовых групп. Преимущества LoRa: хорошая устойчивость к помехам; высокая проницаемость сигнала; малое энергопотребление; большое расстояние при обменах данными (до 20 км); встроенные алгоритмы шифрования; наличие собственных шлюзов для передачи данных в высокоуровневые сети. Недостатки: отсутствие индустриального стандарта и невысокая скорость передачи данных.

Решение практических задач с помощью Интернета вещей

Сочетание Интернета вещей, машин и механизмов позволяет получить массу данных, пригодных для оптимизации процессов, с помощью довольно неожиданных решений.

Турбина. Ротор турбины можно снабдить датчиком ускорения, и тогда появляется возможность в реальном времени контролировать ее состояние, отслеживать развитие неисправности, предсказывать необходимость ремонта еще на ранней стадии развития дефекта, не дожидаясь разрушения узла. Если к датчику ускорения добавить датчик положения, то можно не только распознать дисбаланс, но и определить, где именно (например, в случае разрушения лопатки) находится дефект, — это ускорит ремонт и позволит выявить скрытые дефекты.

Погрузчик. Оснащение манипулятора датчиками позволит оценить реальную активность работы машины. Если датчики не просто бинарные (вверх-вниз, направо-налево), а дают более детальное представление о положении подъемного механизма, то можно увидеть картину переноса груза — как высоко и как часто осуществляются подъемы. Если к этому добавить датчик давления в системе, то можно будет не только оценить активность, но и получить некую оценку массы перемещенного грунта.

Раскроечный станок. Оценка движения каретки позволит судить о режиме загрузки станка, форматах, с которыми он преимущественно работает, и при расширении производства принять более взвешенное решение о параметрах нового оборудования.

Извещение оператора. Современные высокопроизводительные станки, как правило, не нуждаются в постоянном присутствии оператора, но иногда требуется принять «ручное» решение, и, чтобы не терять темп из-за простоя, при таких станках постоянно находится оператор. Если оснастить систему механизмом своевременного извещения оператора об остановке оборудования, то одному оператору можно поручить несколько подобных станков, что приведет к значительному повышению эффективности его труда и снижению технологического простоя оборудования.

Подсчет расходных материалов. Существуют критические расходные материалы, автоматический учет которых позволяет избежать ошибок, связанных с неправильным подсчетом остатков и несвоевременным пополнением склада. Это особенно важно, когда расход происходит относительно медленно и неритмично, а со склада материал уходит большими объемами: коробками, пачками, бочками или контейнерами. Можно простыми методами учесть реальный расход как штучных изделий, так и разливных или сыпучих продуктов.

Измерение скорости работы оборудования. Скорость работы оборудования — показательный параметр, позволяющий судить о текущем состоянии производственного цикла машины. Обычно производственные линии имеют три основных режима работы: технологическая скорость («толчок») — применяется для отладочных работ, смены рабочего инструмента, изменения формата изделия; приладочная скорость — режим работы при запуске нового изделия — как правило, в несколько раз меньше продуктивной; продуктивная скорость, которая может меняться в зависимости от сложности изделия и его специфических параметров. Мониторинг скорости машины позволяет легко определить: время простоя (когда машина вообще ничего не делает) — возможно, это ремонт или недобросовестность оператора; время настройки машины (когда машина двигается «толчками») — происходит наладка оборудования; время приладки оборудования; реальную продуктивную скорость. Сочетая эти данные с показателями других датчиков, например о включении-выключении различных режимов оборудования, и с данными об операторе и продукте, можно сделать вывод об эффективности того или иного процесса на основании реальной временной картины работы оборудования, отказаться от каких-либо типов продуктов или сменить персонал. Кроме того, по нестабильности измерений скорости (биениям) можно косвенно судить о техническом состоянии машины и необходимости текущего ремонта узлов.

Загрузка оборудования. Имеется группа технологического оборудования, которое работает в режиме старт-стоп в зависимости от потребностей прочих машин, например компрессоры сжатого воздуха. Мониторинг работы такого оборудования (давление в системе, скорость его изменения, соотношение режимов работы idle-load) позволяет, например, использовать менее мощный компрессор из имеющихся на производстве или объединить воздушные системы нескольких цехов.

Достижение целевого показателя. Порой даже продвинутые технологические системы «не знают» о реальном положении дел внутри себя — многие процессы осуществляются в push-стиле, когда система управления машины дает команду, например, «толкнуть», а результат не контролируется, что зачастую приводит к ошибкам операции или к снижению качества продукта. При этом не всегда очевидно, где именно происходит сбой. Такие узлы вычисляются и могут быть оснащены дополнительными датчиками, что позволит полнее анализировать систему и повысить эффективность бизнес-процессов.

Программное обеспечение

Поскольку системы разнородны и их конкретные потребности непредсказуемы, то при подключении к Интернету вещей программное обеспечение нижнего уровня, вероятно, придется либо подвергать глубокой адаптации, либо переписывать для каждой PLC-системы, чтобы соответствовать парадигме функционирования оборудования и поставленным задачам. Возможно, будут созданы датчики со стандартным веб-интерфейсом, но пока готовых продуктов на рынке нет. Поэтому подключение каждого датчика, как и их группы, связано с локальной системой их обслуживания и, соответственно, с локальной программой, которая, впрочем, в большинстве случаев не слишком сложна. Так как дальнейшая передача данных осуществляется посредством обычных веб-запросов, то для приема и обработки первичных данных ограничений нет: это могут быть какие-либо доступные (условно бесплатные) облачные сервисы типа Google Docs, база данных MySQL, хранилища «1С», SAP HANA или что-то еще в зависимости от бюджета и потребностей заказчика.

***

Сегодня все понимают, что Интернет вещей — это перспективно и полезно, но никто точно не знает, как же в него интегрироваться. Нет такой волшебной коробочки, которую можно вставить в прокатный стан или локомотив, обратив эти механизмы в узлы Интернета вещей. Однако любую промышленную систему можно оснастить средствами контроля, соответствующими требованиям Интернета вещей, даже ту, которая появилась на свет задолго до рождения самого понятия «Интернет». Интернет вещей при нынешнем положении дел вполне пригоден для мониторинга больших и разнородных систем, но неприменим для удаленного управления ими. Функционал управления, скорее всего, и далее будет в зоне ответственности фирменных систем управления. Ответственность за безопасность этих систем — на них же.

Нынешняя разнородность фирменных систем не позволяет интегрировать их в единые информационные пространства, но в будущем появятся консорциумы для выработки межплатформенных стандартов взаимодействия промышленных систем. Пока же возможно объединение любых систем на базе «малоинвазивного» мониторинга за счет «вживления» средств мониторинга поверх аппаратной платформы любого промышленного оборудования, что позволит расширить и дополнить фирменный функционал. Ни в коем случае не стоит вмешиваться в системы безопасности оборудования — даже при добросовестном использовании это может привести к трагическим случайностям.

Литература

  1. Михаил Борисов. Доступный мониторинг производственных процессов // Открытые системы.СУБД. — 2015. — № 3. — С. 13–15. URL: https://www.osp.ru/os/2015/03/13046892/ (дата обращения: 05.12.2017).
  2. Элиза Бертино, Найим Ислам. Ботнеты и безопасность Интернета вещей // Открытые системы.СУБД. — 2017. — № 2. — С.18–20. URL: https://www.osp.ru/os/2017/02/13052219 (дата обращения: 05.12.2017).

Михаил Борисов (mmikbo@gmail.ru) — технический директор, «Богородский полиграфический комбинат» (Москва).

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF