Читать книгу Искусственный интеллект и робототехника в индустрии 4.0. Стратегическая трансформация производственных процессов - Сергей Владимирович Каневский, Сергей Владимирович Шевалдин, Сергей Владимирович Соболенко - Страница 30

AIoT (AI + IoT)

Конвергентная парадигма, представляющая собой синергетическое объединение технологий искусственного интеллекта (AI) и промышленного интернета вещей (IIoT). AIoT определяется как система, в которой данные, генерируемые множеством физических объектов (датчиков, станков, роботов), собираются, анализируются алгоритмами машинного обучения непосредственно или на периферии, и используются для автономного принятия решений или выдачи инсайтов.

Техническая реализация AIoT включает многоуровневую архитектуру, где IIoT-устройства выступают в роли «нервной системы», собирающей данные о вибрации, температуре, давлении, и других параметрах оборудования, а AI-модели – в роли «мозга», обрабатывающего эти потоки данных. Применение алгоритмов глубокого и машинного обучения позволяет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать аномалии и отказы (предиктивное обслуживание), а также оптимизировать управляющие воздействия на производственный процесс.

Стратегическая ценность AIoT в промышленности состоит в переходе от реактивного управления (реагирование на поломку) к проактивному и автономному. Эта концепция лежит в основе создания «умных фабрик», где замкнутый цикл «сбор данных – анализ – решение – действие» выполняется с минимальным участием человека. Интеграция AIoT обеспечивает повышение качества продукции, сокращение неплановых простоев и существенное снижение операционных расходов.

BIG DATA

Совокупность концепций и методов, предназначенных для обработки, анализа и хранения очень больших массивов данных, которые характеризуются высокой скоростью генерации (Velocity), большим объемом (Volume) и значительным разнообразием форматов (Variety). В промышленности Big Data включают данные от датчиков, систем SCADA, MES, ERP, видеонаблюдения, а также неструктурированные данные (логи, отчёты).

Промышленная Big Data представляет собой многомерные временные ряды, требующие специализированных технологий обработки, таких как NoSQL-базы данных, распределенные файловые системы (например, Hadoop) и потоковые аналитические платформы. Задача состоит не просто в хранении, а в извлечении ценных знаний (инсайтов) из этих массивов, которые недоступны при использовании традиционных аналитических инструментов.

Big Data служит топливом для алгоритмов машинного обучения и фундаментом для создания Цифровых Двойников. Без надежных, полных и разнообразных наборов данных невозможно обучить точные предиктивные модели или обеспечить аналитическую прозрачность процессов. Управление Big Data критически важно для перехода от ретроспективного анализа к прогнозному и предписывающему.

CAPEX (CAPITAL EXPENDITURE)

Капитальные затраты – это финансовые расходы, направленные на приобретение, модернизацию или улучшение долгосрочных физических активов предприятия. В цифровой трансформации CAPEX включает покупку нового оборудования (датчики, серверы, промышленные ПК), приобретение бессрочных лицензий на программное обеспечение и расходы на строительство новой ИТ/ОТ-инфраструктуры.

Инвестиции, классифицируемые как CAPEX, обычно амортизируются в течение нескольких лет и отражаются в балансе предприятия как активы. При выборе модели внедрения ИИ, крупный начальный CAPEX характерен для предприятий, предпочитающих владеть всей инфраструктурой и ПО самостоятельно, что дает полный контроль, но требует значительных единовременных вложений.

Снижение CAPEX является одной из причин растущей популярности облачных сервисов (OPEX) и модели «ИИ как услуга» (AI-as-a-Service), поскольку позволяет предприятию перераспределить капитал на другие стратегические нужды. Однако для критически важных OT-систем с высокими требованиями к локальности и безопасности часть инвестиций, как правило, остается в формате CAPEX.

CENTER OF EXCELLENCE ПО ИИ

Внутреннее структурное подразделение или кросс-функциональная команда в крупной корпорации, созданная для централизованного управления, развития и стандартизации компетенций в области искусственного интеллекта. Center of Excellence (CoE) служит центром экспертизы, объединяя инженеров данных, дата-сайентистов, бизнес-аналитиков и специалистов по ИТ/ОТ.

Основная задача CoE – предотвращение дублирования усилий, разработка и популяризация лучших практик, создание единых корпоративных стандартов для разработки, тестирования и внедрения ИИ-моделей. CoE по ИИ обеспечивает интеграцию цифровых инициатив в общую бизнес-стратегию и помогает другим подразделениям быстрее внедрять ИИ-решения.

В идеальной организационной архитектуре CoE не является изолированным ИТ-отделом, а встраивается в бизнес-процессы, становясь связующим звеном между цехом и серверной. Его наличие критически важно для развития человеческой готовности, поскольку он отвечает за обучение сотрудников и формирование культуры, ориентированной на данные.

EDGE-ВЫЧИСЛЕНИЯ

Парадигма распределенных вычислений, при которой обработка данных, анализ и принятие решений осуществляются максимально близко к источнику генерации этих данных – на периферии сети (edge), то есть на самом станке, в шкафу управления или на локальном сервере цеха. Эта архитектура противопоставляется традиционному облачному подходу, где все данные сначала передаются в удаленный ЦОД.

Ключевая техническая необходимость Edge-вычислений (граничных вычислений) обусловлена критически низкими требованиями к задержке (latency) в высокоскоростных производственных процессах. Например, для корректировки траектории робота или мгновенного отключения оборудования при критическом отклонении недопустима задержка, связанная с передачей данных в облако и обратно. Edge позволяет добиться реакции в миллисекундах.

Стратегически Edge-вычисления способствуют повышению автономности цехов, снижению нагрузки на общую корпоративную сеть и повышению кибербезопасности, поскольку критически важные данные не покидают периметр предприятия. Это также позволяет локально хранить и обрабатывать большие объемы данных, делая производственные системы более отказоустойчивыми и независимыми от качества внешнего интернет-соединения.

MQTT

Протокол обмена сообщениями телеметрии, основанный на механизме публикации/подписки (Message Queuing Telemetry Transport). Это легковесный сетевой протокол, разработанный специально для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами и для сетей с низкой пропускной способностью или нестабильным соединением.

MQTT широко используется в экосистеме Интернета Вещей (IoT) и Промышленного Интернета Вещей (IIoT) для эффективной передачи данных от множества датчиков и удаленных устройств на центральный брокер сообщений. Его архитектура «брокер-клиент» обеспечивает высокую масштабируемость и надежность, поскольку устройства не общаются напрямую друг с другом, а только с центральным брокером.

Ключевое применение MQTT в промышленности – сбор данных от сотен и тысяч устройств в цеху и на удаленных объектах (например, в нефтегазе) для последующей обработки в облаке или на Edge-узлах. Благодаря своей эффективности и простоте, он является де-факто стандартом для IoT-коммуникаций, дополняя более тяжеловесные протоколы, такие как OPC UA, и облегчая внедрение AIoT.

MVP (МИНИМАЛЬНО ЖИЗНЕСПОСОБНЫЙ ПРОДУКТ)

Стратегия разработки продукта, при которой создается версия нового продукта, обладающая минимальным набором функций, достаточным для удовлетворения потребностей ранних пользователей и получения обратной связи. Главная цель MVP (Minimum Viable Product) – максимально быстро протестировать гипотезу с минимальными затратами ресурсов и времени.

В контексте промышленной цифровизации, подход «MVP $\rightarrow$ масштабирование» является ключевым для снижения рисков. Вместо того чтобы сразу инвестировать в полномасштабное внедрение ИИ на всем заводе, предприятие начинает с пилотного проекта (MVP) на одном критическом станке или небольшом участке. Например, внедрение предиктивного обслуживания только на одном ключевом компрессоре.

Успешный MVP позволяет за 6—9 месяцев получить измеримый экономический эффект (ROI) и создать «цифровой якорь» – доказательство концепции, которое убеждает руководство и сотрудников в целесообразности дальнейшего масштабирования. Это также дает возможность быстро выявить и устранить технические и организационные барьеры до начала полномасштабной трансформации.

OPC UA

Открытая платформа коммуникации (Open Platform Communications Unified Architecture) – это межплатформенная, сервис-ориентированная архитектура, разработанная для безопасного и надежного обмена данными в промышленных системах, включая устройства, контроллеры, серверы и облачные приложения. Она является преемником классического OPC, но, в отличие от него, не зависит от операционной системы Windows.

OPC UA обеспечивает вертикальную интеграцию, позволяя оборудованию цеха (PLC, датчики) «разговаривать» с системами верхнего уровня (MES, ERP, облако) с использованием унифицированного набора сервисов и форматов данных. Ключевые преимущества включают высокую степень кибербезопасности (шифрование, аутентификация) и возможность моделирования данных (семантика), что критически важно для ИИ-аналитики.