Рассматриваются проблемы создания АСУ ТП на установке получения компонента моторного топлива. Созданная на основе современных микропроцессорных средств система обеспечивает высокоэффективную эксплуатацию установки.
Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
Какие тренды сегодня в тренде
Скорость и информативность визуализации не только исторических данных технологических параметров, но и данных реального времени давно являются инструментом снижения рисков и повышения надёжности работы систем промышленной автоматизации. АВАДС Historian (Сервер архивирования) с компонентом Модуль Аналитики эффективно закрывает потребность не только по скорости записи и извлечения данных, но и предоставляет встроенный удобный инструмент аналитики технологических параметров как исторических, так и в реальном времени. 21.05.2026 СТА №2/2026 80 0 0
ИИ в АСУ ТП: большие данные – большие проблемы
Обзор состояния внедрения промышленного ИИ в 2026 году, проблемы и пути их решения. Согласно отчёту Industrial Data, Intelligence & AI Readiness Survey. 05.05.2026 СТА №2/2026 331 0 5
Физический ИИ – будущее промышленной автоматизации
Технологические прорывы раздвигают границы – задачи, которые когда-то были слишком сложными или дорогостоящими для автоматизации, теперь являются как технически выполнимыми, так и экономически жизнеспособными. Хотя традиционные промышленные роботы уже давно являются фундаментом автоматизации, их развитие на протяжении длительного времени сдерживалось ограниченной способностью к адаптации, а также высокими затратами на интеграцию и перенастройку под новые задачи. Сегодня промышленность вступает в качественно новую эпоху робототехники, в которой ключевую роль играют интеллектуальность и гибкость систем, обеспеченные конвергенцией передовых аппаратных решений, искусственного интеллекта и технологий компьютерного зрения. В совокупности эти факторы формируют принципиально новые возможности для применения робототехнических систем. 04.05.2026 СТА №2/2026 528 0 1
Умная система видеоаналитики на основе встраиваемого ИИ
В статье рассматривается архитектура интеллектуальной системы видеонаблюдения на базе встраиваемого искусственного интеллекта, ориентированной на обнаружение, подсчёт и отслеживание людей в реальном времени. Предложена распределённая конвейерная архитектура обработки видеопотоков с использованием нейронной сети MobileNet-SSD и специализированных аппаратных ускорителей VPU. Описаны аппаратно-программные компоненты системы, методы предварительной и постобработки данных, а также алгоритмы отслеживания объектов на основе фильтров Калмана. Приведён практический пример реализации в промышленной системе контроля опасных зон и обсуждены преимущества пограничных вычислений, включая низкую задержку, энергоэффективность и повышение конфиденциальности данных. Результаты показывают возможность обработки нескольких видеопотоков в реальном времени при низком энергопотреблении, что подтверждает перспективность встраиваемых платформ для интеллектуального видеонаблюдения и систем безопасности. 29.04.2026 СТА №2/2026 484 0 3
