#НефтегазоваяПромышленность

[poleznotut]

🏭 ООО "Завод Емкостного Оборудования"

Компания ООО "Завод Емкостного Оборудования" 🏭 из города Йошкар-Ола заслуженно входит в число лидеров российской промышленности 🇷🇺. В 2022 году предприятие было включено в ТОП лучших предприятий России 🥇 и номинировано на звание "Лидер отрасли" в 2021 и 2022 годах, а также стало "Предприятием года" в 2022 🏆. Вся продукция завода прошла строгий отбор и была включена в Реестр ОВП ПАО "Транснефть" 🔧, что подтверждено соответствующими сертификатами 📜.

Наш завод гордится тем, что был признан лучшим налогоплательщиком 2015 года и удостоен национального знака качества "Выбор России" ✅. В 2016 году завод был приглашен к участию в конкурсе "100 лучших предприятий и организаций России" 💯, а президент компании, Альберт Фаилевич Сибагатуллин, включен в национальный список номинантов Всероссийской почетной премии "Руководитель года" и "Почетный граждан��н России" 👏. В 2017 году мы снова доказали свою значимость, получив звание "Лидера отрасли" по версии Всероссийского бизнес-рейтинга 🥇.

Мы предлагаем высококачественное емкостное оборудование для приема, хранения и раздачи нефтепродуктов и других жидкостей 🛢, которое используется в самых различных отраслях промышленности. Наша продукция включает:

РГСН – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для наземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Сливоналивные эстакады – изготовление по проектной документации заказчика или по собственным чертежам 📐. Полуприцеп-цистерны – технологические системы для автомобильных газозаправочных станций (АГЗС) 🚚. Котельное оборудование – блочные котельные установки, дымовые трубы, дымоходы, воздуховоды 🔩. Силоса – для хранения сыпучих материалов и их выдачи потребителю 🚜. Шаровые резервуары – объемом до 2000 м³, представляющие собой вертикальные резервуары ⛽. РВС – резервуары стальные вертикальные цилиндрические для хранения нефти 🛢. РГСП – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для подземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Наш завод активно участвует в программах импортозамещения и является лауреатом регионального конкурса "Лучший товар года. ПФО-2016" 🏅. Мы гордимся нашим вкладом в развитие нефтегазовой, химической, атомной, металлургической, строительной и пищевой промышленностей ⚙.

ООО "ЗЕО" ( https://zavodeo.ru/ ) – ваш надежный партнер в мире емкостного оборудования! 🤝

[myinternetsites]

🏭 ООО "Завод Емкостного Оборудования"

Компания ООО "Завод Емкостного Оборудования" 🏭 из города Йошкар-Ола заслуженно входит в число лидеров российской промышленности 🇷🇺. В 2022 году предприятие было включено в ТОП лучших предприятий России 🥇 и номинировано на звание "Лидер отрасли" в 2021 и 2022 годах, а также стало "Предприятием года" в 2022 🏆. Вся продукция завода прошла строгий отбор и была включена в Реестр ОВП ПАО "Транснефть" 🔧, что подтверждено соответствующими сертификатами 📜.

Наш завод гордится тем, что был признан лучшим налогоплательщиком 2015 года и удостоен национального знака качества "Выбор России" ✅. В 2016 году завод был приглашен к участию в конкурсе "100 лучших предприятий и организаций России" 💯, а президент компании, Альберт Фаилевич Сибагатуллин, включен в национальный список номинантов Всероссийской почетной премии "Руководитель года" и "Почетный гражданин России" 👏. В 2017 году мы снова доказали свою значимость, получив звание "Лидера отрасли" по версии Всероссийского бизнес-рейтинга 🥇.

Мы предлагаем высококачественное емкостное оборудование для приема, хранения и раздачи нефтепродуктов и других жидкостей 🛢, которое используется в самых различных отраслях промышленности. Наша продукция включает:

РГСН – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для наземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Сливоналивные эстакады – изготовление по проектной документации заказчика или по собственным чертежам 📐. Полуприцеп-цистерны – технологические системы для автомобильных газозаправочных станций (АГЗС) 🚚. Котельное оборудование – блочные котельные установки, дымовые трубы, дымоходы, воздуховоды 🔩. Силоса – для хранения сыпучих материалов и их выдачи потребителю 🚜. Шаровые резервуары – объемом до 2000 м³, представляющие собой вертикальные резервуары ⛽. РВС – резервуары стальные вертикальные цилиндрические для хранения нефти 🛢. РГСП – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для подземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Наш завод активно участвует в программах импортозамещения и является лауреатом регионального конкурса "Лучший товар года. ПФО-2016" 🏅. Мы гордимся нашим вкладом в развитие нефтегазовой, химической, атомной, металлургической, строительной и пищевой промышленностей ⚙.

ООО "ЗЕО" ( https://zavodeo.ru/ ) – ваш надежный партнер в мире емкостного оборудования! 🤝

[interobzor]

🏭 ООО "Завод Емкостного Оборудования"

Компания ООО "Завод Емкостного Оборудования" 🏭 из города Йошкар-Ола заслуженно входит в число лидеров российской промышленности 🇷🇺. В 2022 году предприятие было включено в ТОП лучших предприятий России 🥇 и номинировано на звание "Лидер отрасли" в 2021 и 2022 годах, а также стало "Предприятием года" в 2022 🏆. Вся продукция завода прошла строгий отбор и была включена в Реестр ОВП ПАО "Транснефть" 🔧, что подтверждено соответствующими сертификатами 📜.

Наш завод гордится тем, что был признан лучшим налогоплательщиком 2015 года и удостоен национального знака качества "Выбор России" ✅. В 2016 году завод был приглашен к участию в конкурсе "100 лучших предприятий и организаций России" 💯, а президент компании, Альберт Фаилевич Сибагатуллин, включен в национальный список номинантов Всероссийской почетной премии "Руководитель года" и "Почетный гражданин России" 👏. В 2017 году мы снова доказали свою значимость, получив звание "Лидера отрасли" по версии Всероссийского бизнес-рейтинга 🥇.

Мы предлагаем высококачественное емкостное оборудование для приема, хранения и раздачи нефтепродуктов и других жидкостей 🛢, которое используется в самых различных отраслях промышленности. Наша продукция включает:

РГСН – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для наземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Сливоналивные эстакады – изготовление по проектной документации заказчика или по собственным чертежам 📐. Полуприцеп-цистерны – технологические системы для автомобильных газозаправочных станций (АГЗС) 🚚. Котельное оборудование – блочные котельные установки, дымовые трубы, дымоходы, воздуховоды 🔩. Силоса – для хранения сыпучих материалов и их выдачи потребителю 🚜. Шаровые резервуары – объемом до 2000 м³, представляющие собой вертикальные резервуары ⛽. РВС – резервуары стальные вертикальные цилиндрические для хранения нефти 🛢. РГСП – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для подземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Наш завод активно участвует в программах импортозамещения и является лауреатом регионального конкурса "Лучший товар года. ПФО-2016" 🏅. Мы гордимся нашим вкладом в развитие нефтегазовой, химической, атомной, металлургической, строительной и пищевой промышленностей ⚙.

ООО "ЗЕО" ( https://zavodeo.ru/ ) – ваш надежный партнер в мире емкостного оборудования! 🤝

[internetsites]

🏭 ООО "Завод Емкостного Оборудования"

Компания ООО "Завод Емкостного Оборудования" 🏭 из города Йошкар-Ола заслуженно входит в число лидеров российской промышленности 🇷🇺. В 2022 году предприятие было включено в ТОП лучших предприятий России 🥇 и номинировано на звание "Лидер отрасли" в 2021 и 2022 годах, а также стало "Предприятием года" в 2022 🏆. Вся продукция завода прошла строгий отбор и была включена в Реестр ОВП ПАО "Транснефть" 🔧, что подтверждено соответствующими сертификатами 📜.

Наш завод гордится тем, что был признан лучшим налогоплательщиком 2015 года и удостоен национального знака качества "Выбор России" ✅. В 2016 году завод был приглашен к участию в конкурсе "100 лучших предприятий и организаций России" 💯, а президент компании, Альберт Фаилевич Сибагатуллин, включен в национальный список номинантов Всероссийской почетной премии "Руководитель года" и "Почетный гражданин России" 👏. В 2017 году мы снова доказали свою значимость, получив звание "Лидера отрасли" по версии Всероссийского бизнес-рейтинга 🥇.

Мы предлагаем высококачественное емкостное оборудование для приема, хранения и раздачи нефтепродуктов и других жидкостей 🛢, которое используется в самых различных отраслях промышленности. Наша продукция включает:

РГСН – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для наземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Сливоналивные эстакады – изготовление по проектной документации заказчика или по собственным чертежам 📐. Полуприцеп-цистерны – технологические системы для автомобильных газозаправочных станций (АГЗС) 🚚. Котельное оборудование – блочные котельные установки, дымовые трубы, дымоходы, воздуховоды 🔩. Силоса – для хранения сыпучих материалов и их выдачи потребителю 🚜. Шаровые резервуары – объемом до 2000 м³, представляющие собой вертикальные резервуары ⛽. РВС – резервуары стальные вертикальные цилиндрические для хранения нефти 🛢. РГСП – резервуары горизонтальные стальные цилиндрические для подземной установки (с подогревом и без подогрева) 🔥. Наш завод активно участвует в программах импортозамещения и является лауреатом регионального конкурса "Лучший товар года. ПФО-2016" 🏅. Мы гордимся нашим вкладом в развитие нефтегазовой, химической, атомной, металлургической, строительной и пищевой промышленностей ⚙.

ООО "ЗЕО" ( https://zavodeo.ru/ ) – ваш надежный партнер в мире емкостного оборудования! 🤝

[stiluga]

Защитим оборудование от неблагоприятных условий рабочей среды.

Компания КОРДА производит термочехлы раз��ичных модификаций и для различных отраслей производства.

Есть как типовое серийное производство, также индивидуальное по чертежам и тех.заданию заказчика.

На наши термочехлы постоянно приходят положительные отклики от заказчиков, в том числе и на термочехлы с обогревом под поставленные параметры.

Наши термочехлы находят применение в нефтегазовой, химической промышленности и других производствах.

Термочехлы помогают снизить тепловые потери, сохраняя внутри чехла необходимый температурный режим и не давая улетать теплу в воздух.

Широкое использование получили термочехлы с обогревом при работе оборудования при экстремальных температурах в северных районах.

Кроме того, термочехлы обеспечивают шумоизоляцию, огнезащиту, что упрощает работу с оборудованием обслуживающего персонала и гарантируют безопасность труда.

Работаем без посредников от первого звонка до установки готового изделия на вашем объекте. Также осуществляем услугу - шеф-монтаж.

Вступайте в группу https://www.facebook.com/termcove/?ref=settings и узнавайте о наших новинках.

Получить консультацию и сделать заказ быстро и по доступным ценам можно: в сообщениях https://www.facebook.com/termcove/?ref=settings или в комментариях под постом.

#Корда #термочехлы #теплообменники #запорнаяарматура #нефтегазоваяпромышленность #котельная #химическаяпромышленность #чехлы #спб

[epic380]

Компания #epic380 посетит #globalpetroleumshow2018. #GPS наверное одно из самых значимых мероприятий в северной Америки. Здесь можно подчеркуть и поделиться опытом в #нефтегазоваяпромышленность. #эпик380 постоянно держит руку на пульсе #oilandgas и всего что происходит в мире. #технологии развиваются как и в #России так и #зарубежом. Наша задача - дать клиенту лучший #инструмент для #решения поставленной задачи. #грп #нефть #газ #оборудование #гидроразрывпласта (at Toronto Pearson International Airport)

[poleznotut]

🛠️✨ Инструмент для предприятий: измерительный, металлорежущий, слесарный, калибры 🌐🔧

👉 Представляем вашему вниманию широкий ассортимент инструментов по оптовым ценам от ООО "Микрон". Наша компания объединяет 3 производства и поставляет продукцию по всей России.

🔍 Наши категории инструментов: 📏 Измерительный инструмент 🔧 Металлорежущий инструмент 🛠️ Слесарные инструменты 🛢️ Калибры для нефтяной и общепромышленной отрасли 🔌 Электро и пневмоинструмент 📐 Приборы 🔩 Станочная оснастка и приспособления ⚙️ Шарико-винтовые передачи (ШВП) ��️ Приборы для нефтяной и газовой промышленности

🌟 Мы предлагаем продукцию высокого уровня от ведущих брендов, таких как Micron, ЧИЗ, Ситомо, Shan, Shahe, Калиброн, Эталон, и многих других. Наши инструменты отвечают всем требованиям качества, надежности и долговечности.

🛠️ Наши инструменты активно используются на машиностроительных, металлообрабатывающих предприятиях, предприятиях атомной отрасли, нефтедобывающих компаниях и многих других сферах промышленности.

🌐 Посетите наш официальный сайт для ознакомления с полным ассортиментом: https://www.microntools.ru/

[myinternetsites]

🛠️✨ Инструмент для предприятий: измерительный, металлорежущий, слесарный, калибры 🌐🔧

👉 Представляем вашему вниманию широкий ассортимент инструментов по оптовым ценам от ООО "Микрон". Наша компания объединяет 3 производства и поставляет продукцию по всей России.

🔍 Наши категории инструментов: 📏 Измерительный инструмент 🔧 Металлорежущий инструмент 🛠️ Слесарные инструменты 🛢️ Калибры для нефтяной и общепромышленной отрасли 🔌 Электро и пневмоинструмент 📐 Приборы 🔩 Станочная оснастка и приспособления ⚙️ Шарико-винтовые передачи (ШВП) 🛢️ Приборы для нефтяной и газовой промышленности

🌟 Мы предлагаем продукцию высокого уровня от ведущих брендов, таких как Micron, ЧИЗ, Ситомо, Shan, Shahe, Калиброн, Эталон, и многих других. Наши инструменты отвечают всем требованиям качества, надежности и долговечности.

🛠️ Наши инструменты активно используются на машиностроительных, металлообрабатывающих предприятиях, предприятиях атомной отрасли, нефтедобывающих компаниях и многих других сферах промышленности.

🌐 Посетите наш официальный сайт для ознакомления с полным ассортиментом: https://www.microntools.ru/

[interobzor]

🛠️✨ Инструмент для предприятий: измерительный, металлорежущий, слесарный, калибры 🌐🔧

👉 Представляем вашему вниманию широкий ассортимент инструментов по оптовым ценам от ООО "Микрон". Наша компания объединяет 3 производства и поставляет продукцию по всей России.

🔍 Наши категории инструментов: 📏 Измерительный инструмент 🔧 Металлорежущий инструмент 🛠️ Слесарные инструменты 🛢️ Калибры для нефтяной и общепромышленной отрасли 🔌 Электро и пневмоинструмент 📐 Приборы 🔩 Станочная оснастка и приспособления ⚙️ Шарико-винтовые передачи (ШВП) 🛢️ Приборы для нефтяной и газовой промышленности

🌟 Мы предлагаем продукцию высокого уровня от ведущих брендов, таких как Micron, ЧИЗ, Ситомо, Shan, Shahe, Калиброн, Эталон, и многих других. Наши инструменты отвечают всем требованиям качества, надежности и долговечности.

🛠️ Наши инструменты активно используются на машиностроительных, металлообрабатывающих предприятиях, предприятиях атомной отрасли, нефтедобывающих компаниях и многих других сферах промышленности.

🌐 Посетите наш официальный сайт для ознакомления с полным ассортиментом: https://www.microntools.ru/

[internetsites]

🛠️✨ Инструмент для предприятий: измерительный, металлорежущий, слесарный, калибры 🌐🔧

👉 Представляем вашему вниманию широкий ассортимент инструментов по оптовым ценам от ООО "Микрон". Наша компания объединяет 3 производства и поставляет продукцию по всей России.

🔍 Наши категории инструментов: 📏 Измерительный инструмент 🔧 Металлорежущий инструмент 🛠️ Слесарные инструменты 🛢️ Калибры для нефтяной и общепромышленной отрасли 🔌 Электро и пневмоинструмент 📐 Приборы 🔩 Станочная оснастка и приспособления ⚙️ Шарико-винтовые передачи (ШВП) 🛢️ Приборы для нефтяной и газовой промышленности

🌟 Мы предлагаем продукцию высокого уровня от ведущих брендов, таких как Micron, ЧИЗ, Ситомо, Shan, Shahe, Калиброн, Эталон, и многих других. Наши инструменты отвечают всем требованиям качества, надежности и долговечности.

🛠️ Наши инструменты активно используются на машиностроительных, металлообрабатывающих предприятиях, предприятиях атомной отрасли, нефтедобывающих компаниях и многих других сферах промышленности.

🌐 Посетите наш официальный сайт для ознакомления с полным ассортиментом: https://www.microntools.ru/

[bigdataschool-moscow]

Big Data в профиль: что такое профилирование больших данных

Мы уже затрагивали тему корпоративных хранилищ данных (КХД), управления мастер-данными и нормативно-справочной информаций (НСИ) в контексте технологий Big Data. В продолжение этого, ��егодня рассмотрим, что такое профилирование данных, зачем это нужно, при чем тут озера данных (Data Lake) и ETL-процессы, а также прочие аспекты инженерии и аналитики больших данных.   Что такое Data Profiling и как это связано с Big Data Начнем с определения: профилирование данных (Data Profiling) – это процесс исследования данных для выяснения их статистических характеристик, таких как характер распределения величин, наличие выбросов, параметры выборки. Также сюда входит предварительная оценка качества данных: поиск пропущенных значений, нарушения целостности и бизнес-логики связей между значениями полей и пр. [1]. Можно выделить следующие практические приложения, когда профилирование данных является обязательной процедурой: ·       исследование данных из систем-источников перед разработкой ETL/ELT-процессов; ·       организация процессов работы с озером данных (Data Lake) или КХД; ·       проверка качества данных в рамках их подготовки к интеллектуальному анализу (Data Mining) с помощью алгоритмов Machine Learning или других методов Data Science; ·       интеграция данных или информационных систем. Во всех этих кейсах профилирование данных позволяет ответить на следующие вопросы [2]: ·       можно ли использовать существующие данные для других бизнес-приложений; ·       как улучшить поиск данных с помощью разметки по ключевым словам, описаниям или разделения по категориям; ·       соответствует ли качество данных конкретным стандартам или критериям; ·       каков риск интеграции данных в новые приложения; ·       каковы метаданные исходной информации, включая шаблоны значений и их распределения; ·       какие поля будут ключевыми, включая определение внешних ключей и функциональных зависимостей; ·       точно ли известные метаданные описывают фактические значения в исходном источнике; ·       какие проблемы характерны для данных из отдельного источника.   Таким образом, профилирование данных помогает не только понять аномалии и оценить качество данных, но также обнаружить, выявить и оценить корпоративные метаданные, снижая риски возникновения проблем с Data Quality в таких дорогостоящих проектах, как построение озера данных или КХД. Также профилирование повышает эффективность работы всех Big Data специалистов: Data Scientist’ов, аналитиков и инженеров данных. В частности, инструменты профилирования и автоматической разметки всех данных в едином каталоге включены в состав «умного озера данных» – комплексной платформы обработки, хранения и анализа больших данных с интегрированными средствами Data Governance в ПАО «Газпромнефть» [3]. Подробнее об этом проекте на базе Arenadata Hadoop мы рассказывали здесь.   Когда и как делать профилирование больших данных Поскольку профилирование данных является одним из инструментов обеспечения их качества, это постоянный процесс. В частности, Ральф Кимбалл, известный DWH-архитектор, который предлагает проектировать КХД «снизу вверх» по важности витрин данных с точки зрения бизнеса [4], подчеркивает, что профилирование данных выполняется несколько раз и с различной интенсивностью на протяжении всего процесса разработки Data Warehouse (DWH). Первоначальное профилирование следует проводить сразу после определения исходные системы, а также после удовлетворения бизнес-требований к DWH и аналитике данных с помощью BI-инструментов (Business Intelligence). Такой первоначальный анализ позволит на ранней стадии выяснить, доступны ли нужные данные на соответствующем уровне детализации и можно ли обработать выявленные аномалии. Иначе, проект по построению DWH может быть прекращен из-за его нецелесообразности [2]. Эта же рекомендация применима и к Data Lake. Углубленное профилирование данных выполняется до моделирования измерений OLAP-кубов с целью оценки того, что потребуется для преобразования данных в модель измерений, по сути, витрину (Data Mart). Детальное профилирование входит в проектирование ETL-системы, чтобы определить соответствующие данные для извлечения и фильтры, которые следует применить к набору данных. Также профилирование данных может выполняться в процессе разработки КХД уже после того, как данные загружены в Stage, витрины данных и прочие слои DWH-архитектуры. Это позволяет гарантировать корректность процедур очистки и преобразования данных в соответствии с корпоративными требованиями [2]. С учетом количества потенциальных проблем с данными, начиная от пропущенных значений и до нарушения целостности, сегодня профилирование стало практически полностью автоматизированным. В частности, большинство комплексных систем для анализа и интеграции Big Data от Informatica, Oracle, SAP, IBM, SAS и других крупных ведоров включают специальные модули для профилирования данных. Также есть локальные решения, ориентированные непос��едственно на задачи профилирования, например, Datiris Profiler, DataCleaner, Precisely, Ataccama и пр. [1]. Например, продукт Ataccama используется в X5 Retail Group вместе с Apache Spark и Hadoop для оптимизации торговой логистики, мерчендайзинга и подготовки надежной BI-отчетности [5]. Похожее решение в декабре 2019 года предложила платформа управления данными Informatica Intelligent Data Platform, выпустив на российский рынок новые функции на базе искусственного интеллекта CLAIRE, среди которых профилирование данных с помощью Apache Spark. Это в 3-5 раз повышает производительность обработки данных в среде Apache Hadoop, обеспечивая гибкую масштабируемость до миллиардов строк [6].  Наконец, какие-то уникальные операции профилирования Big Data, не входящие в состав типовых продуктов, могут быть реализованы вручную, например, через разработку собственных функций на Python или Java. Как запустить профилирование больших данных и обеспечить их качество, вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве: ·       Интеграция Hadoop и NoSQL ·       Архитектура Модели Данных ·       Подготовка данных для Data Mining на Python ·       Hadoop для инженеров данных ·       Анализ данных с Apache Spark   Источники 1.       https://www.dvbi.ru/articles/reading/data-profiling-is-necessary-step-towards-building-DWH 2.       https://en.wikipedia.org/wiki/Data_profiling 3.       https://globalcio.ru/live/projects/3040/ 4.       https://habr.com/ru/post/441538/ 5.       https://www.ataccama.com/ru/customers/success-stories/x5 6.       https://www.osp.ru/news/2019/1227/13038206 Read the full article

[bigdataschool-moscow]

Реальная цифровизация: 7 примеров эффективного внедрения Big Data, PLM и IIoT в промышленности

Продолжая разговор о том, что такое цифровой двойник и где эта технология Industry 4.0 используется на практике, сегодня мы рассмотрим несколько реальных примеров такой цифровизации в отечественной и зарубежной промышленности. Читайте в нашей статье про практическую синергию технологий Big Data, ML, PLM и IIoT в нефтегазовой, теплоэнергетической и машиностроительной отраслях. Также мы расскажем, как такая цифровизация помогла немецкому заводу Siemens на четверть сократить себестоимость изделий.

Тотальная цифровизация: госкомпания по внедрению технологий I4.0

Цифровизация государственных предприятий продолжается: 20 мая 2019 года Министерство коммуникаций и связи отправило в крупные госкорпорации (Газпромнефть, Аэрофлот, РЖД, КамАЗ, Почта России, Ростех, Ростелеком и др.) проект новых методических рекомендаций по разработке стратегий цифровой трансформации [1]. Этот документ разработан в рамках национальной программы «Цифровая экономика» и предусматривает практическое внедрение следующих технологий 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) [2]: ·       единая цифровая платформа, интегрирующая системы DSS, PLM, MES, ERP, MDM, CRM, ERM и BI; ·       модель непрерывной оптимизации бизнеса; ·       предиктивная и предписывающая аналитика на базе больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) в операционных и управленческих процессах; ·       цифровые двойники рабочих процессов и продукции. При актуальности использования всех вышеотмеченных технологий, пока данная методика носит общий характер и не адаптирована к размеру и сфере деятельности конкретной компании. Это затрудняет ее практическую реализацию, не позволяя в полной мере получить отдачу от весьма солидных инвестиций. Стоимость такого проекта цифровизации оценивается не менее 1 миллиарда рублей с ежегодной ценой поддержки на уровне 150-200 миллионов рублей [1]. Напомним, бюджет нацпрограммы «Цифровая экономика» до 2024 года составляет более 1,6 три��лионов рублей, из которых 535,3 миллиарда будут профинансированы из внебюджетных источников [2]. Но пока одни отечественные компании еще разрабатывают стратегические направления по внедрению Big Data, Machine Learning, Internet of Things, PLM и других технологий I4.0, другие уже вовсю применяют их на практике. Некоторые из таких примеров мы рассмотрим далее. Нацпрограмма "Цифровая экономика" предполагает тотальную цифровизацию государственных предприятий

Цифровые двойники в нефтегазовом секторе

В настоящее время в России именно нефтегазовая промышленность добилась наиболее показательных результатов в цифровизации вообще и цифровых двойников в частности. Например, в декабре 2019 года Газпромнефть приступила к созданию цифровой интегрированной модели Восточного участка Оренбургского нефтегазоконденсатного месторождения. В проекте задействованы несколько крупных инфраструктурных объектов, 280 нефтяных и газовых скважин действующего и проектного фонда. Цифровая интегрированная модель месторождения состоит из взаимосвязанных моделей пласта, скважин и наземной инфраструктуры. Она предназначена для оптимизации работы каждого элемента по отдельности и целой системы. С помощью этой модели цифрового месторождения планируется прогнозировать добычу углеводородов в краткосрочных и долгосрочных горизонтах, оптимизировать расход газлифтного газа, рассчитывать пропускную способность системы нефтесбора и технологические режимов работы скважин. Проект планируется полностью реализовать до конца 2020 г., включая интеграцию с уже имеющимися информационными системами [3]. Аналогичные работы по цифровому месторождению запустила Роснефть в Башкирии, введя систему в опытно-промышленную эксплуатацию в мае 2019 году. В проект входят цифровые двойники производственных объектов и процессов, мобильные IoT/IIoT-устройства, а также интеллектуальная cистема мониторинга трубопроводов. Ожидается, что эта система позволит на 60% увеличить количество дистанционно управляемых объектов, на 5% повысить энергоэффективность процессов добычи и на 5% снизить логистические издержки. Таким образом, масштабирование технологий только в рамках «Башнефти» позволит получить дополнительно около 1 млн тонн нефти за счёт оптимизации производства. В целом прогнозируемый экономический эффект составит порядка 1 млрд рублей в год [4]. Также стоит отметить опыт нефтехимической компании «СИБУР», которая реализовала собственную систему управления инженерными данными, собрав в ней всю информацию по оборудованию, включая его место в производственной цепочке, нормативные режимы работы, частоту обслуживания, геометрические и технические характеристики и т.д. Надежное хранение и автоматизированная обработка данных позволяет сократить временные затраты и число ошибок при обслуживании, ремонте и заказе запчастей. Модуль предиктивной аналитики в этой PLM-системе помогает заранее планировать профилактические операции и подсказывает, какие элементы оборудования следует отключить или перекрыть для безопасного ремонта. Цифровые двойники технологического оборудования позволяют моделировать разные режимы его работы, учитывая данные о химических веществах и показателях технологического процесса. После проверки модели выполняются расчетные исследования и определяются оптимальные параметры процесса для повышения технологической и энергетической эффективности. Рассчитываются не только технологические параметры (энергия, теплообмен), но и экономика – затраты на дополнительное оборудование, целесообразность модернизации [5]. Цифровой двойник - это виртуальная модель реального физического объекта и его рабочих процессов

Big Data, PLM и IIoT в транспорте, энергетике и машиностроении

Помимо своей профильной деятельности, СИБУР также использует технологии Big Data, PLM и IIoT в сопутствующих процессах. В частности, компания запустила проект по оптимизации железнодорожных перевозок, чтобы с помощью средств I4.0 снизить затраты на ремонтные работы, выявить дублирование операций при управлении подвижным составом и повысить эффективность управления отгрузками. Похожим образом цифровые двойники применяются для эффективной эксплуатации поездов «Сапсан» и «Ласточка». В 2018 году цифровой двойник был внедрен в корпорации «Трансмашхолдинг», позволяя быстро рассчитывать результаты выполнения производственного плана при заданных параметрах [5]. Еще одним показательным примером использования технологий Big Data, PLM и IIoT в отечественном машиностроении является виртуальный прототип завода КАМАЗ. В рамках этого проекта были созданы 3D-модели почти 50 cтанков, а также другого технологического оборудования: производственные роботы, манипуляторы, кантователи, рольганги. Эти трехмерные модели применяются при моделировании механообработки и сборки, а также для размещения оборудования на 3D-планировках [5]. Цифровые двойники также актуальны и для энергетической отрасли. Например, виртуальная модель техпроцессов станции на базе фактических характеристик оборудования и исторических данных позволила Московской ТЭЦ-20 повысить эффективность ��воей работы на 4%. Это достигнуто за счет перераспределения нагрузок при изменении режима, краткосрочного планирования состава оборудования и оптимизации прогнозов суточных заявок на потребление тепла по критерию максимизации маржинальной прибыли [6]. Из зарубежного опыта интересны результаты компании Siemens, одного из крупнейших разработчиков электроники и программируемых логических контроллеров. Например, на заводе в немецком городе Амберг, где выпускается 12 миллионов контроллеров в год (одно изделие в секунду) реальное производство полностью объединено с виртуальным. Нанесенные на изделие коды автоматически передают оборудованию технологический маршрут и требования к каждой выполняемой операции. При этом IIoT-система учитывает приоритет операций и доступность производственных линий для соблюдения установленных сроков, контролируя весь процесс на соответствие нормативам качества. Такая цифровизация в 2 раза сократила сроки запуска новых изделий, снизив период переналадки оборудования на 50%. Новые заказы исполняются в течение 24 часов при размере партии от 1 изделия до 1000 экземпляров. 99,99885% выпускаемой продукции полностью соответствует всем стандартам качества. В общем случае, цифровой двойник сократил себестоимость изделий на 25% [7]. На другом заводе Siemens, в немецком городе Фюрт корпоративная PLM-система интегрирована с ERP и MES, что позволило получить сквозное решение для управления выпуском всех электронных изделий. IIoT обеспечивает сбор технологической информации в реальном времени, передавая данные в MES-систему, которая разрабатывает технологические процессы производства печатных плат, механических деталей и узлов, а также осуществляет календарное планирование, управление материальными потоками и анализ технологической информации. Через PLM-систему предприятия MES получает прямой доступ ко всей информации о конструкции электрических и механических узлов изделия. А процессы поставки материалов и другая обеспечивающая деятельность автоматизированы с помощью ERP [7]. Цифровые двойники позволят повысить эффективность производства Как сделать, чтобы цифровизация бизнеса балы эффективной и создать цифровой двойник производства с помощью технологий больших данных, Machine Learning и Internet Of Things, вы узнаете 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 занятий

 Зарегистрироваться на курс Источники 1.       https://www.rbc.ru/technology_and_media/27/05/2019/5ce825f99a7947aaec2e09ae 2.       https://habr.com/ru/news/t/453604/ 3.       https://neftegaz.ru/news/tsifrovizatsiya/513068-gazpromneft-orenburg-sozdaet-tsifrovoe-mestorozhdenie-/ 4.       https://www.rosneft.ru/press/news/item/195043/ 5.       https://rb.ru/longread/digital-twin/ 6.       https://habr.com/ru/company/croc/blog/481902/ 7.       https://controlengrussia.com/innovatsii/novye-vozmozhnosti/ Read the full article

[bigdataschool-moscow]

Цифровизация производства и цифровые двойники: объединяем PLM, IoT и Big Data

В этой статье мы разберем, что такое цифровой двойник – один из главных трендов развития 4-ой промышленной революции (Industry 4.0) на ближайшие 5 лет. Читайте в сегодняшнем материале, зачем нужен виртуальный макет завода, из чего состоит информационная модель изделия и где используются цифровые двойники. Также рассмотрим, как CALS- и PLM-технологии связаны с Big Data и интернетом вещей, а, самое главное, чем бизнесу выгодна такая цифровизация.

Что такое цифровой двойник и зачем он нужен

Цифровой двойник (Digital Twin) – это виртуальная интерактивная копия реального физического объекта или процесса, которая помогает эффективно управлять им, оптимизируя бизнес-операции. Например, цифровой двойник завода позволяет моделировать расположение оборудования, перемещение сотрудников, рабочие процессы и внештатные ситуации. Именно интерактивность отличает понятие цифрового двойника от термина «информационная модель изделия» (ИМИ) по ГОСТ 2.053-2006. Напомним, ГОСТ 2.053-2006 характеризует ИМИ как совокупность данных и отношений между ними, описывающую различные свойства реального изделия, интересующие разработчика модели и потенциального или реального пользователя [1]. В отличие от ИМИ, цифровой двойник не ограничивается сбором данных, полученных во время разработки и изготовления продукта, а продолжает собирать и анализировать информацию в течение всего жизненного цикла реального объекта, например, с помощью устройств Internet Of Things (IoT) [2]. Множество цифровых двойников можно разделить на 3 категории [2]: ·       прототип (Digital Twin Prototype, DTP) – виртуальный аналог реального физического объекта. Он содержит все данные по этому продукту, включая информацию со стадий проектирования и производства, например, требования к изделию, трехмерную модель объекта, описание технологических процессов, условия утилизации и т.д. ·       экземпляр (Digital Twin Instance, DTI) – данные, описывающие физический объект. Например, аннотированная трехмерная модель, сведения о материалах и компонентах изделия, информацию о рабочих процессах, итоги тестов, записи о проведенных ремонтах, операционные данные от датчиков, параметры мониторинга и пр. ·       агрегированный двойник (Digital Twin Aggregate, DTA) – система, которая объединяет все цифровые двойники и их реальные прототипы, позволяя собирать данные и обмениваться ими в реальном времени.   Таким образом, цифровой двойник можно рассматривать в качестве виртуального прототипа реального объекта или процесса, который содержит все данные о нем, включая историю и информацию о текущем состоянии. Интерактивный анализ этих данных с помощью технологий Big Data позволяет эффективно выполнять следующие важные управленческие функции: ·       получение точной информации о производительности системы; ·       прогнозирование будущих состояний с помощью ML-моделей предиктивной аналитики; ·       удаленное управление объектом в режиме реального времени.

Цифровой двойник - виртуальный прототип реального объекта

Как появились цифровые двойники: синергия Big Data, IoT, CALS- и PLM-технологий

При том, что концепцию цифровых двойников принято относить к Industry 4.0 и цифровизации производства, истоки этого понятия зародились гораздо раньше 2010-х годов. Это понятие продолжает методологии CALS и PLM, которые появились в начале 21 века. Информационная поддержка жизненного цикла изделия или CALS (Continuous Acquisition and Life Cycle Support) предполагает непрерывную интеграцию CAD-, CAE-, CAM-, MRP-, ERP-, SCM- и CRM-систем, использующихся при проектировании, производстве и эксплуатации высокотехнологичной продукции. За интеграцию данных отвечают системы управления данными об изделии (PDM, Product Data Management). Сама технология управления жизненным циклом изделий укладывается в понятие PLM (Product Lifecycle Management) – организационно-техническую систему, поддерживает всю информацию о продукте и связанных с ним процессах от проектирования и производства до снятия с эксплуатации. Одна из целей CALS/PLM-технологий – это создание виртуальных производств, где разработка спецификаций для программно-управляемого технологического оборудования распределена во времени и пространстве между несколькими автономными организациями, чтобы ускорить и оптимизировать процессы разработки и производства изделий. В России для развития CALS/PLM-технологий разрабатываются стандарты электронного обмена данными, электронной технической документации и руководств для усовершенствования процессов под эгидой ФСТЭК РФ. В частности, создан Технический Комитет ТК431 «CALS-технологии», который разработал ряд стандартов серии ГОСТ Р ИСО 10303, соответствующих международным регламентам [3]. Однако, начиная с 2010 года, как раз, когда появился термин Big Data, популярность CALS/PLM стремительно снижается. Концепция виртуального производства воплощается в виде цифрового двойника, т.к. именно со второй половины 2010-х вычислительные мощности позволили создавать практически идентичные копии реальных физических объектов и процессов в реальном времени [4]. Благодаря этому, а также развитию больших данных и интернета вещей (Internet Of Things, IoT) идеи CALS/PLM получили продолжение в Industry 4.0. Интерактивный сбор данных с IoT-устройств позволяет в режиме онлайн наблюдать за объектом или процессом и даже управлять ими. Например, Apache Kafka вместе со Spark, Storm, Flink или NiFi обеспечивают непрерывную агрегацию и онлайн-обработку эксплуатационных данных. А за надежное хранение этой информации и данных из CAD, CAE, CAM, MRP, ERP, SCM, CRM, и даже SCADA-систем отвечает экосистема Apache Hadoop. Кроме того, цифровые двойники активно используют еще одну трендовую технологию I4.0 – дополненную и виртуальную реальность (AR/VR). Это позволяет моделировать практически любые ситуации и наглядно представлять внутреннее устройство сложных систем, от живых организмов до космических спутников. Таким образом, цифровизация промышленных предприятий, в рамках которой разрабатываются цифровые двойники индустриальных объектов и процессов, стала современным воплощением CALS/PLM-идей, значительно расширяя их первоначальную область действия [5].

Анализ популярности тем PLM, Big Data и Internet Of Things по Google Trends

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 [2]. 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 за��олеваний. В будущем подобные виртуальные модели позволят медикам в реальном времени отслеживать данные о здоровье клиентов и состоянии медицинского оборудования [2]. 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 [2]. В декабре 2019 года Газпромнефть приступила к созданию цифровой интегрированной модели Восточного участка Оренбургского нефтегазоконденсатного месторождения [6]. А Роснефть уже реализовала подобный проекта, запустив в опытно-промышленную эксплуатацию своего цифрового месторождения в мае 2019 году [7]. 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 занятий

 Зарегистрироваться 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/ Read the full article

[bigdataschool-moscow]

IIoT-интеграция АСУТП и Big Data: зачем это нужно и почему это сложно

Детализируя глобальные проблемы развития отечественного Industrial Internet of Things (IIoT), сегодня мы поговорим о технических аспектах построения комплексной Big Data и IIoT-системы, а также рассмотрим сложности интеграции реального производства с аналитикой больших данных и искусственным интеллектом на примере практических кейсов.

Зачем нужна интеграция АСУТП и Big Data и при чем здесь Industrial Internet of Things

Объединение данных из всех процессов и систем, существующих на производстве, с целью ускорения работы и сокращения разночтений – одна из главных выгод, которую цифровизация обещает промышленности. Однако, интеграция АСУТП и бизнес-приложений необходима не только в контексте цифровой трансформации, но и по более тривиальным причинам: ·       повышение эффективности производственных процессов за счет их ускорения и снижения стоимости. Например, автоматический сбор и проверка значений важных переменных, характеризующих качество продукции или выполнения рабочих операций с помощью IIoT-датчиков, существенно снижают затраты на внедрение и поддержку системы менеджмента качества (СМК) посредством исключения ручного контроля [1]. В частности, в горнодобывающей промышленности оборудование с автономным управлением через IIoT-интерфейсы может увеличить производительность на 25%, снизив расходы на охрану здоровья и обеспечение безопасности труда на 20% за счет сокращения количества несчастных случаев на производстве [2]. ·       организация сквозного конвейера управления предприятием на основе промышленных данных. Например, если по онлайн-мониторингу показателей производственного оборудования интеллектуальная Big Data система с модулем машинного обучения (Machine Learning, ML) прогнозирует отказ оборудования с вероятностью 95%, то в ERP автоматически запускаются процессы выделения ресурсов (людей, запчастей, финансов) на ремонт этого устройства. Согласно исследованиям консалтинговой компании McKinsey, прогнозирование отказов промышленного оборудования на основе данных с IIoT-датчиков, может уменьшить расходы на техническое обслуживание на целых 40% и в 2 раза сократить незапланированные простои [2]. ·       нахождение корреляций между неочевидными фактами в разных производственных областях, например, как смена поставщика сырья отразилась на уровне продаж готовой продукции при сохранении всех основных показателей качества и стоимостных характеристик на прежнем уровне. Или другой кейс, когда интеллектуальные IIoT-датчики, отслеживающие состояние окружающей среды (температура и влажность воздуха) в производственном помещении, интегрированные с технологическими линиями, помогают предупредить порчу продукции и расход сырья при выходе внешних условий за допустимые пределы [1]. ·       построение целостной картины промышленного предприятия, с возможностью детального отображения реальных показателей всех производственных процессов, от оперативного мониторинга технологических данных до бизнес-индикаторов в наглядном виде по типу графических дэшбордов BI-систем (Business Intelligence) [3].

Промышленный интернет вещей - обязательный компонент каждого data-driven производства

Сложности интеграции АСУТП с BI и средствами Big Data аналитики

На практике за мониторинг производственных параметров и управление спецоборудованием отвечают приложения класса АСУТП (автоматизированные системы управления технологическими процессами): LIMS, SCADA, DCS, ESD и MES [4]. Связать АСУТП с бизнес-приложениями гораздо сложне��, чем реализовать двусторонний обмен данными между, например, HR- и CRM-системами. Эта сложность обусловлена целым рядом причин: ·       большое количество промышленных протоколов (различные варианты OPC, CAN, Ethernet, ProfiBus, EIB, FlexRay, LonWorks и т.д.) [5]; ·       не каждый промышленный протокол имеет удобные API-интерфейсы и коннекторы для интеграции с другими системами. И даже при наличии подобных средств на практике могут возникнуть ранее не предвиденные проблемы. Например, пропускной способности предустановленного интерфейса промышленного протокола может не хватать для оперативной загрузки данных, как при интеграции с PI (Plant Information System) [3] – программным комплексом для управления данными, включая сбор, хранение, обработку и их представление по компании, предприятиям и отдельным процессам в промышленных отраслях (энергетика, нефтегазовый сектор, химия, металлургия и т.д.) [6]. В этом случае необходимо расширение штатных возможностей системы: разработка собственного шлюза, использование внутреннего   API SDK и т.д. [3]. Несмотря на наличие набора стандартов промышленной автоматизации, таких как семейство OPC-спецификаций, они не решают все проблемы обмена данными с промышленным оборудованием. В частности, сегодня общепризнанным стандартом является только спецификации OPC DA и OPC HDA. В действительности, далеко не все приложения даже АСУТП-класса поддерживают технологию OPC [7]. ·       разные режимы обработки и форматы хранения данных – промышленные OLTP-приложения, датчики, SCADA- и MES-системы работают в реальном времени (потоковая обработка данных), а бизнес-программы – в пакетном режиме. Также различаются форматы хранения данных и представления одной и той же информации в разных разрезах. Порядок хранения информации по прошлым периодам из всех источников данных не всегда согласован между собой, что затрудняет пост-фактумный анализ. Эту проблему не решает даже наличие корпоративного озера данных (Data Lake), в которое должна попадать вся производственная информация, поскольку на практике она собирается не полностью. ·       не все производственные процессы в равной степени автоматизированы, в связи с чем может отсутствовать целая область данных, а также возникает дублирование операций и расхождение информации. В частности, система складского учета содержит сведения о закупленном оборудовании и его поставщиках, но не всегда позволяет отследить фактическое нахождение объекта в режиме эксплуатации. Однако, эту проблему можно решить с помощью IIoT-системы на базе RFID-меток, которые позволяют отслеживать положение объекта, как это было сделано в российской буровой компании «ПНГ», о чем мы рассказывали здесь.

Максимальная эффективность IoT-решений ожидается именно в промышленном секторе Таким образом, полноценная IIoT-система современного предприятия, которое стремится действительно стать data-driven компанией, - это не просто набор приложений, автоматизирующих отдельные прикладные задачи, а комплексная цифровая модель эффективного управления каждым производственным процессом с помощью оперативного сбора и аналитической обработки данных в режиме реального времени. Как реализовать ее на практике с помощью таких технологий Big Data, как Apache NiFi и MiNiFi, мы расскажем в следующей статье. Узнайте больше о реальных кейсах цифровизации бизнеса и успешных IIoT-проектах на нашем практическом курсе Аналитика больших данных для руководителей в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве.

 Смотреть расписание занятий

 Зарегистрироваться на курс Источники 1.       https://tulip.co/blog/iiot/industrial-iot-use-cases-and-applications/ 2.       https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/an-executives-guide-to-the-internet-of-things 3.       https://habr.com/ru/company/croc/blog/466933/ 4.       https://ru.wikipedia.org/wiki/Автоматизированная_система_управления_технологическим_процессом 5.       https://ru.wikipedia.org/wiki/Промышленная_сеть 6.       https://www.indusoft.ru/products/osisoft/PI_SYSTEM/ 7.       https://ru.wikipedia.org/wiki/OPC   Read the full article

[bigdataschool-moscow]

Реалии и перспективы современного IIoT-рынка в России

Продолжая разговор про мировые тренды развития промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), сегодня мы рассмотрим перспективы отечественного IIoT, а также проанализируем текущее развитие Big Data, Machine Learning и других ключевых технологий 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России.

Промышленный интернет вещей в России: 3 главные перспективы

Прежде всего перечислим наиболее перспективные направления российского использования IIoT-решений [1]: ·       цифровизация государственной и околобюджетной сфер – муниципального транспорта, медицины, образования и построение «умного города» (Smart City), о котором мы писали здесь; ·       автоматизация подсчета продукции и логистических задач, включая маркировку товаров, с помощью RFID-технологий в различных отраслях промышленности, от нефтегазового сектора до сельского хозяйства; ·       мониторинг и предиктивная аналитика состояния природных ресурсов, предупреждение и оперативная ликвидация ЧС средствами IIoT, на пример, с помощью беспилотных летательных аппаратов (дронов). Потребность в этом обусловлена географической спецификой нашей страны (суровые климатические условия, удаленность месторождений от территориальных центров, отсутствие подъездных путей для спецтехники и т.д.). Подробнее про практическое применение беспилотников вместе с технологиями Big Data и Machine Learning в России и за рубежом мы рассказывали в этом материале.  Вышеотмеченные направления являются самыми очевидными для получения наиболее ощутимых результатов, однако все они достаточно сильно связаны с государственными инициативами по цифровизации и цифровой трансформации. Именно государственные интересы считаются наиболее значимым фактором роста отечественного IIoT-рынка, о чем мы поговорим в новой статье. Успехи частного бизнеса в области IIoT менее заметны на первый взгляд и не в полной мере соответствуют самой концепции Industry 4.0, основанной на глобальной интеграции всех производственных процессов и систем в единое информационное пространство. Подробнее об этом читайте далее. Русский рынок Internet of Things: текущее положение по отраслям и прогнозы аналитиков

Текущее состояние отечественного IIoT-рынка

К сожалению, пока в большинстве случаев отечественный рынок промышленного интернета вещей и межмашинных коммуникаций (IoT/M2M) — это набор почти не связанных между собой проприетарных распределенных систем автоматики и телеметрии, большая часть которых существует уже более 10 лет, а некоторые, например, пультовая охрана, — более полувека [2]. Подобные системы частично автоматизируют определенные технологические участки производства, но их нельзя назвать полноценными компонентами data-driven инфраструктуры, поскольку они не интегрированы со всеми используемыми информационными системами и бизнес-процессами. В настоящее время количество IoT/M2M-подключений к глобальной сети интернет (WAN) в России на порядок меньше мирового и находится на уровне чуть больше 20 миллионов. Согласно прогнозам аналитиков, к 2022 году этот показатель вырастет в 2 раза. Сейчас по количеству подключенных к WAN объектов лидирует транспорт [2], что обусловлено активным внедрением системы «ЭРА ГЛОНАСС». Например, к началу 2019 года ей было оснащено более 3 миллионов машин в России. Система фиксирует ДТП и сама вызывает тревожные службы на точное местоположение аварии, автоматически определяя координаты. Это позволяет оперативно оказывать помощь и даже спасать жизни пострадавших, когда счет идет на минуты, а люди находятся без сознания [3]. Также стоит отметить успешные кейсы применения RFID-технологий и беспилотников в нефтегазовой и сельскохозяйственной промышленности, а также комплексные Big Data решения по предиктивной аналитике и созданию цифровых двойников разрабатываемых и планируемых месторождений. Тем не менее, при определенных успехах внедрения IIoT-решений в конкретных отраслях, в целом развитие отечественного интернета вещей пока ограничивается целым рядом сдерживающих факторов, которые рассмотрены в нашей следующей статье. Прогнозы развития интернета вещей в мире и в России Все тонкости отечественной цифровизации и успешных проектов Industrial Intenet of Things разбираются на нашем практическом курсе Аналитика больших данных для руководителей в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве.

 Смотреть расписание занятий

 Зарегистрироваться на курс   Источники 1.       http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Industrial_Internet_of_Things_-_IIoT_(промышленный_интернет_вещей)_в_России 2.       https://www.controlengrussia.com/internet-veshhej/cifrovaja-promyshlennost/ 3.       https://rg.ru/2019/06/24/sfera-primeneniia-glonass-stanovitsia-vse-obshirnee-i-poleznee-dlia-liudej.html   Read the full article

[bigdataschool-moscow]

5 главных трендов Internet of Things на ближайшие 5 лет

В этой статье мы расскажем о 4-ой промышленной революции и прорывных технологиях, показанных на крупнейшей промышленной выставке Hannover Messe-2019: что такое коботы, цифровые близнецы и CMMS-системы, а также как все это связано с Big Data и Industrial Internet of Things.

4-я промышленная революция: что это такое и как она связана с Industrial Internet of Things

Понятие цифровизации, так популярное последние несколько лет, относится к стеку 4-ой промышленной революции — массового внедрения киберфизических систем в производство и другие сферы человеческой жизни: быт, труд и досуг. Этот термин (индустрия 4.0, Industry 4.0, I4.0) получил свое название в 2011 году от одного из 10 проектов государственной стратегии технологического развития Германии до 2020 года. В общем смысле I4.0 предполагает концепцию умного производства (Smart Manufacturing) на базе глобальной промышленной сети интернета вещей и услуг (Internet of Things and Services), включая изменения привычного образа жизни, работы и развлечений [1]. В отличие от предыдущих промышленных революций, I4.0 построена не на одной технологии, а на объединении данных, инструментов и процессов из разных прикладных областей с целью сокращения общих затрат, снижения рисков и повышения эффективности с помощью киберфизических систем на основе следующих ключевых технологий [2]: ·       большие данные (Big Data); ·       интернет вещей (Internet of Things, IoT); ·       облачные вычисления (Cloud Computing); ·       методы и инструменты искусственного интеллекта (Artificial Intelligence), в т.ч. машинное обучение (Machine Learning); ·       виртуальная и дополненная реальность; ·       3D-печать; ·       печатная электроника; ·       квантовые вычисления; ·       блокчейн (blockchain).   Промышленный интернет вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), обеспечивающий полное межмашинное взаимодействие (M2M) является средством реализации Industry 4.0, т.к. эта система объединяет программное обеспечение, компьютерные сети, производственные объекты со встроенными датчиками и в единый цикл для сбора и обмена данными с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме [3].

Хронология промышленных революций

Главные тренды развития IIoT на ближайшую пятилетку

Проанализировав содержание крупнейшей ежегодной промышленной выставки Hannover Messe/Fair (215 000 посетителей и 6500 экспонатов), проходившей с 1 по 5 апреля 2019 года в Ганновере (Германия), можно сделать следующие выводы о последних тенденциях в области промышленного интернета вещей [4]: ·       стандарт мобильной связи 5G активно стремится на рынок IIoT, несмотря на наличие инфраструктурных проблем и ряд инцидентов с информационной безопасностью [5]; ·       IoT-подключение становится стандартом-де-факто для большинства аппаратных средств, программного обеспечения и услуги. В частности, многие крупные вендоры предлагают аппаратное обеспечение с поддержкой IIoT: Wago (PFC200), Jumo (variTRON 500), Schneider Electric (Modicon M262), Turck (TBEN-L-), Weidmüller (UC20-WL2000-IOT) и Kunbus (RevPi Connect); ·       «коботизация» (от англоязычных слов collaborative robots), когда роботы становятся все более доступными, мобильными и интегрированными с другими устройствами и вариантами использования (use-cases). Ведущие производители роботов для совместной работы (ABB, Fanuc, Kuka и другие) рассказали, что их последние роботы стали безопаснее и проще в использовании. Многие из них сочетали коботов с другими технологиями Industry 4.0, такими как автомобили с автономным управлением (мобильные роботы для совместной работы), машинное зрение для, например, идентификации деталей и аддитивное производство (специальные захваты в промышленных роботизированных станках); ·       цифровые близнецы (Digital Twin), когда физические устр��йства получают свой виртуальный аналог. В частности, компании ABB и Festo создали цифровых близнецов своего программно-аппаратного обеспечения в соответствии со стандартом «Оболочка администрирования активов (Asset administration shell, AASX)» платформы I4.0, что обеспечивает стандартизированные способы быстрого соединения и анализа данных из различных источников. ·       интеллектуальное обслуживание и сопровождение, когда ведущие поставщики программного обеспечения для технического обслуживания (Computerized Maintenance Management System, CMMS) интегрируют свои собственные и сторонние результаты предиктивной аналитики для прогнозного мониторинга состояния объектов в свои продукты. Например, IBM Maximo создала набор инженерных инструментов для создания таких рабочих процессов техобслуживания техники, которые строятся на основе вероятностного шанс отказа оборудования, а не на общем предупредительном графике. Это позволяет избежать простоев техники и существенно повышает экономическую эффективность текущей деятельности. Как это помогает нефтегазовой промышленности в России и за рубежом экономить миллиарды за счет предиктивной аналитики состояния промышленного оборудования с помощью технологий Big Data и Machine Learning, мы рассказывали здесь.   Также среди наиболее обсуждаемых тем Гановерской промышленной ярмарки были упомянуты дроны (беспилотные летательные аппараты), системы управления производственными процессами (Manufacturing Execution System, MES), машинное зрение, блокчейн и кибербезопасность. По сравнению с прошлым, 2018-м, годом, стоит отметить небольшое снижение интереса к некоторым технологиям I4.0: 3D-печать, виртуальная и дополненная реальность. Однако, несмотря на это в данных приложениях тоже были показаны впечатляющие результаты, в частности, в рамках мероприятия работали отдельные тематические площадки [6]: ·       Wireless, M2M & IoT, где обсуждались вопросы беспроводной связи и технологий межмашинного взаимодействия, а также предлагались готовые решения для интернета вещей; ·       Application Park – выставочный зал для общения производителей робототехники, специалистов по системной интеграции и профессионалов в области обработки изображений.

Ключевые темы Hannover Messe-2019 и 2018: сравнительный анализ популярности технологий Согласно [7], к 2023 году мировой рынок продуктов и услуг Industry 4.0 вырастет до $310 миллиардов за счет внедрения технологий I4.0 во все сферы производства, от нефтегазового сектора до медицинской промышленности. Отметим, что в России, прогнозируются другие темпы развития I4.0 из-за специфических факторов, тормозящих повсеместное внедрение перспективных технологий. Проблемам отечественного IIoT посвящена наша следующая статья.

Прогноз развития мирового рынка технологий Industry 4.0 Больше прикладных знаний по цифровизации бизнеса и реальному внедрению Industrial Intenet of Things на нашем практическом курсе Аналитика больших данных для руководителей в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве.

 Смотреть расписание занятий

 Зарегистрироваться на курс   Источники 1.       http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Четвертая_промышленная_революция_(Industry_Индустрия_4.0) 2.       https://ru.wikipedia.org/wiki/Четвёртая_промышленная_революция 3.       https://www.industrie4-0.com.ua/iiot-koncepcii-industrija-4-0.html 4.       https://iot-analytics.com/top-20-industrial-iot-trends-hannover-messe-2019/ 5.       http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:5G_(пятое_поколение_мобильной_связи) 6.       https://expomap.ru/news/vystavki-promyshlennosti-avtomatizacii-innovatsii-hannover-messe-2019-ekspozitsiia-iamd/ 7.       https://iot-analytics.com/industry-4-0-and-smart-manufacturing/ Read the full article