Промышленный интернет вещей и услуг
В Цифровом производстве продукты, оборудование, средства производства и даже целые производственные комплексы будут соединены между собой при помощи Интернета вещей и услуг.
Промышленный Интернет вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) – это система объединенных компьютерных сетей и подключенных к ним производственных объектов, обменивающихся данными в режиме реального времени.
Целью технологии промышленного Интернета вещей и услуг является подключение всех физических производственных объектов к сети Интернет.
Благодаря этому появляется возможность коммуникации любых производственных объектов, которым можно присвоить IP- адрес. Получив полноценное членство в глобальной сети, они могут теперь передавать данные о своей работе ИТ-системам и другим объектам, а также получать и использовать предоставляемые внешними системами услуги.
Развитие электронных систем управления и датчиков, их миниатюризация позволяют уже сегодня превратить, с минимальными финансовыми затратами, практически все производственное оборудование и даже определенные изготавливаемые продукты в «компьютеры», подключенные к вычислительной сети. Это возможно и для оборудования прошлого века, для которого требуется недорогая модернизация.
Объединение «умных» объектов, оснащенных информационными технологиями, представляет собой первый и ключевой этап в организации на предприятии Цифрового производства.
Вертикальная и горизонтальная интеграция
Коммуникации производственных объектов дают наилучший эффект при правильно организованной вертикальной интеграции информационных систем, обычно учитывающей имеющиеся уровни, этапы и подсистемы общего цикла производства продукции. Этот подход позволяет создать единую и непрерывную систему обмена данными в реальном времени между оборудованием, системами планирования и управления производством.
Горизонтальная интеграция означает объединение смежных производственных систем, при котором на протяжении всей цепи создания стоимости обеспечивается обмен данными между предприятиями холдинга, а также клиентскими организациями, поставщиками, сторонними производителями. Данные, полученные от горизонтально интегрированных систем, позволяют системе управления и планирования оптимизировать собственные производственные процессы.
Кибербезопасность
Подключаемые в Internet производственные объекты становятся потенциальной мишенью для кибератак. Следовательно, особая роль здесь играет кибербезопасность, комплекс мер обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности данных.
Кибербезопасность (компьютерная безопасность) – это совокупность методов и практик защиты от атак злоумышленников для ЛВС, серверов, систем управления оборудованием, а также защиты данных, как в процессе их передачи, так и при хранении.
Отдельно можно выделить заранее предусмотренные на предприятии процессы «Аварийное восстановление», набор правил по восстановлению рабочих процессов после кибератак и план действий «Непрерывность бизнеса» на случай, если предприятие теряет доступ к определенным ресурсам из-за атаки злоумышленников. Эти процессы сегодня особенно важны при использовании «облачных вычислений».
Также одной из главных задач по обеспечении кибербезопасности являются обучения и тренинги персонала предприятий, т. к. даже самая защищенная система может подвергнуться атаке из-за человеческого фактора, чьей-то ошибки или незнания.
Организация работ по кибербезопасности на промышленном предприятии является сложным и постепенным процессом, зависящим от специфики предприятия.
Большие данные (Big Data)
С развитием производства постоянно рос и объем производственных данных. В цифровом производстве за счет использования технологий промышленного интернета вещей, вертикальной и горизонтальной интеграции объем данных возрастает многократно. Появились единицы измерения информации, соответствующие тысячам миллиардов гигабайт:
1 гигабайт (ГБ) – 1024 мегабайта
1 терабайт (ТБ) – 1024 гигабайта
1 петабайт (ПБ) – 1024 терабайта
1 экзабайт (ЭБ) – 1024 петабайта
1 зеттабайт (ЗБ) – 1024 экзабайта
1 йоттабайт (ИБ) – 1024 зеттабайта
В средствах массовой информации, в научно-популярных публикациях, в том числе, в материалах по Цифровому производству все чаще появляется термин Большие данные, публикуются и обсуждаются специфические технологии обработки таких данных.
Говоря упрощенно, Большие данные – это структурированные или даже неструктурированные массивы данных, у которых объем, разнородность, частота поступления или обновления выходят за стандартные рамки.
Необходимо дополнить, что конкретное определение больших данных необязательно ставит во главу угла их объем. Конкретность других важных свойств больших данных тесно связана с решаемыми на основе этих данных задачами. С этой точки зрения особое значение имеют такие свойства, как достаточность имеющегося объема данных для решения задачи, достаточная интенсивность (дискретность) поступления свежих данных для обеспечения точности расчетов без необходимости прибегать к интерполяции ради искусственного восстановления отсутствующих данных.
До эпохи больших данных, при ограниченности вычислительных мощностей, часто материалом для обработки (расчетов) служили далеко не все необходимые данные. Обработке подвергались ограниченные выборки данных, что прямо или косвенно оборачивалось наличием погрешности и стесненностью границами достоверности. Сегодня мы можем обрабатывать все необходимые данные, связанные с конкретной задачей, за счет чего исчезает множество когда-то неразрешимых проблем.
Технологии обработки больших данных включают в себя операции сбора, накопления, хранения, проведения расчетов и прочих операций над данными любого типа и размера, с возможностью обеспечения требуемой производительности обработки, в том числе за счет масштабируемой многопоточности и параллелизма.
Важной особенностью больших данных является также возможность решения на их основе многих задач, относящихся к сфере искусственного интеллекта (ИИ), в частности задач предиктивного анализа и прогнозирования, представляющих интерес для сферы цифрового производства.
Облачная обработка данных
Тенденция объединения производственных объектов и программных средств в глобальные сети, появление Больших данных создают необходимость создания ИТ-решений, которые могут справиться с этой задачей. Вычислительные ресурсы на промышленном предприятии, как правило, ограничены и используются неравномерно. Идея об аренде части ресурсов для вычисления и хранения данных, которые доступны моментально была революционной и привела к созданию, так называемого «облака».
Облачная обработка данных (также используется термин Облачные вычисления) – технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы, программное обеспечение предоставляются пользователям как Интернет-сервис.
С точки зрения промышленного предприятия это означает, что ИТ-инфраструктура (частично или полностью) находится не на самом предприятии, а арендуется у внешних, в том числе географически удаленных провайдеров. На предприятии так называемое «Облако» играет роль промежуточного звена между оборудованием, ИТ-сервисами и бизнес-процессами.
Потребитель может пользоваться отдельными компонентами ИТ-инфраструктуры: программным обеспечением, хранилищем данных, сервером, различными платформами, аппаратными средствами и другими сервисами, которые хранятся в Облаке.
Предоставляемые услуги можно разделить на 3 категории:
– Инфраструктура как услуга (IaaS);
– Платформа как услуга (PaaS);
– Программное обеспечение как услуга (SaaS).
В таблице 1 показаны компоненты, которые предлагаются пользователю в зависимости от вида услуги.
Таблица 1. Услуги облачной обработки данных
Услуга «Pay per use» (оплата по мере использования) дает пользователю возможность платить только за те ресурсы, которые ему необходимы.
Существуют различные модели развертывания «Облака»: частное, публичное, общественное и гибридное.
В контексте цифрового производства наиболее целесообразным является использование гибридного облака, которое является комбинацией из публичных и частных облачных инфраструктур. Разделив бизнес-процессы на те, для которых конфиденциальность имеет большое значение, и те для которых защита данных является не критичной, можно обрабатывать данные по процессам первой категории на самом предприятии, а для остальных процессов использовать облачную обработку.
Преимущества облачной обработки очевидны. Для создания и внедрения того или иного сервиса предприятиям больше не нужно вкладывать деньги в аппаратное обеспечение. Не нужно беспокоиться переизбытка или недостатка вычислительных средств. Эластичность ресурсов не требующих переплат за крупномасштабные вычисления – беспрецедентный шаг в истории информационных технологий. Облачные сервисы предоставляют гарантированный и надежный доступ, совершение операций в режиме реального времени, а также безопасность хранения данных.
Однако сегодня у ряда российских предприятий остаются сомнения именно в уровне безопасности и надежности облака. Для преодоления этого от провайдеров облачных технологий требуется реализация как технических, так и организационных мероприятий. От их реализации зависит тот день, когда розеткой, предоставляющих выход в интернет, будут пользоваться, как и электрической розеткой.
Туманные и граничные вычисления
Развитие промышленного интернета столкнулось с необходимостью фильтрации и предварительной обработки данных перед отправкой в облако. Для решения этих задач появились технологии Туманные и Граничные вычисления (fog computing и edge computing), архитектура которых представляет собой некую «прослойку» на границе между облаком и устройствами интернета вещей
Это вычисления, которые выполняются в непосредственной близости к получаемым данным. Различие заключается в том, что при туманных вычислениях обработка осуществляется на устройствах, которые постоянно подключены к сети. В edge computing вычисления осуществляются как на умных устройствах, на которых можно запустить приложение по обработке данных, так и на уровне локальных кластеров. В облако передаются уже результирующие данные.
Указанные технологии решают следующие задачи:
