ЖУРНАЛ СТА №2/2022

нием производительности, улучшается качество производимой продукции. Это достигается за счёт автоматизированных решений по контролю качества, кото- рые быстро обнаруживают технические проблемы в производственных систе- мах, проводя высокоточный анализ и исключая человеческий фактор при от- слеживании брака вручную. Помня об этих преимуществах умных производственных предприятий, пора взглянуть на некоторые из уже создан- ных ключевых технологий. К ЛЮЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Для реализации системы умного про- изводства и концепции Индустрии 4.0 требуется большое количество совре- менных разработок, включающих в се- бя программно-аппаратный комплекс решений. Сеть управления, в отличие от обычной сети, чувствительна ко вре- мени прохода сигнала, и передача сиг- налов между компьютерами должна происходить молниеносно без каких- либо задержек, чтобы избежать потен- циального повреждения продукции или травм персонала. Чувствительные ко времени сети организуются по провод- ной системе через кабели Ethernet. Использование Интернета вещей и адаптация данной технологии для ис- пользования в промышленности делает граничные конечные точки интеллекту- альными, обеспечивая обмен данными между компьютерами по физической или беспроводной сети, что позволяет избежать потенциальных задержек и потерь при работе через центральный центр управления. Использование данных, собранных с датчиков и выходов оборудования пред- приятия, может быть использовано для создания базы статистических данных для дальнейшего принятия решений по процессам. Этот постпроизводствен- ный анализ используется для обоснова- ния долгосрочных решений и выявле- ния проблем более высокого уровня. Например, промышленный компью- тер, который уступает в производитель- ности аналогичному оборудованию или демонстрирует признаки нестабильной работы, указывающие на ожидаемый в ближайшее время отказ оборудования, может быть заблаговременно заменён, что позволит избежать последующего простоя всей производственной линии. Искусственный интеллект в системах умного производства обрабатывает по- ступающие данные с датчиков и выхо- дов и предпринимает соответствующие действия в зависимости от результата обработки данных. В отличие от кон- цепции больших данных, где данные собираются для дальнейшего анали- за, который проходит, как правило, в удалённом ЦОДе, ИИ стремится не- медленно принимать решения или посылать сигнал ответственному персо- налу, основываясь на текущих пока- заниях. Например, можно использовать системы видеонаблюдения для опреде- ления зон ограниченного доступа и по- дачи сигнала тревоги сотрудникам охраны в случае несанкционированно- го проникновения в эту зону. Благодаря сочетанию вышеперечис- ленных процессов и происходит вол- шебство, которое превращает обычное производство в современную организа- цию с гордым именем «Умное про- изводство». П РИСТУПАЕМ К AI O T Искусственный интеллект – недав- нее дополнение к системам умного производства, добавляющее усовер- шенствованные системы автоматиче- ского принятия решений для автоном- ного или полуавтономного выполнения различных задач. Для следующего шага в эволюции ин- теллектуальной автоматизации про- изводства ИИ существует несколько ограничений. Основными препят- ствиями являются вычислительная мощность базовой системы и проблемы развёртывания алгоритмов ИИ и ма- шинного обучения на разнородных аппаратных платформах. Классический показатель мощности системы – характеристики процессо- ра – в этой системе не настолько кри- тичен. Причина в том, что ЦП оптими- зирован для общих процессов. Входя- щие данные принимаются параллельно и должны обрабатываться массово с ог- ромной скоростью. Различные ускорители на базе ПЛИС, например, FPGA, – одно из ре- шений для подобных задач. Такие уско- рители небюджетны и требуют допол- нительного обучения обслуживающего персонала, в то время как графические процессоры, ранее востребованные только в игровой индустрии, стали иде- альным решением для обработки этих новых данных. О ПТИМАЛЬНЫЕ ПО И ОС Создание алгоритмов для работы на нескольких аппаратных платформах – сложная задача для разработчиков, ко- торые сосредоточены на результатах своей разработки ИИ, а не на тонкостях аппаратной совместимости. Однако существуют несколько программных технологий, которые упрощают процесс интеграции и имеют основополагающее значение для создания всей системы. Наборы инструментов разработки устраняют пробел, оптимизируя модели искусственного интеллекта для различ- ного базового оборудования. Например, для оборудования Intel разработан спе- циальный бесплатный OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) – комплексный набор инструментов, поддерживающий весь спектр решений для компьютерного зрения. Набор оптимизирует развёрты- вание глубокого обучения и обеспечи- вает простое исполнение даже для на- чинающих пользователей. OpenVINO решает самые разнообразные задачи, включая детектирование лица, автома- тическое распознавание объектов, текс- та и речи, обработку изображений и многое другое, необходимое для развёр- тывания системы умного производства. Выбор программного обеспечения зависит от ряда факторов, и в первую очередь от совместимости с операцион- ной системой, выбранной предприяти- ем. Операционные системы Windows и Linux (в частности, Ubuntu) являются наиболее популярным выбором для создания системы умного производ- ства. Ubuntu – вариант с открытым ис- ходным кодом – является наиболее со- вместимой операционной системой и оптимальным выбором ОС для созда- ния системы умного производства. Т РЕБОВАНИЯ К ОБОРУДОВАНИЮ И ЕГО ПРИМЕР Требования к аппаратной части для построения современной системы раз- личаются в зависимости от конкретных требований и применений, но основные функции системы должны обеспечивать возможность будущих обновлений и расширений. Аппаратная платформа должна быть основой для быстрой и функциональной системы с потенциа- лом модернизации, которая ориентиро- вана на промышленное производство. Специально для создания системы умного производства компания iBase – один из ведущих производителей встраиваемых решений, панельных компьютеров и сетевого оборудования для промышленных предприятий – разработала и выпустила компьютер ОБ ЗОРЫ СТА 2/2022 17 www.cta.ru