Недавно спотыкался на теме автономных систем управления технологическими процессами. Кажется, вокруг них сейчас столько шумихи, что порой теряется суть. Многие, особенно новички, воспринимают это как замену всем существующим системам, как какую-то 'волшебную таблетку'. А это не так. На деле, внедрение автономной системы управления – это сложный, многоэтапный процесс, требующий тщательного анализа и грамотной реализации. В первую очередь, нужно понять, что мы имеем в виду под 'автономностью' – насколько система должна быть самодостаточной в принятии решений и реагировании на нештатные ситуации. И это уже сильно влияет на выбор платформы, алгоритмов и, конечно, квалификацию персонала.
Что же такое автономная система управления? В идеале, это система, способная самостоятельно контролировать технологический процесс, выявлять отклонения от заданных параметров и принимать решения по их корректировке, минимизируя, а в некоторых случаях и устраняя участие оператора. Но стоит сразу оговориться: абсолютная автономность в большинстве реальных промышленных сценариев недостижима. Всегда есть необходимость в контроле со стороны человека, особенно при возникновении сложных, нештатных ситуаций, требующих нетривиального подхода.
Проблема не только в сложности математического моделирования и разработки алгоритмов. Она часто кроется в непредсказуемости самого технологического процесса, в наличии большого количества входных параметров, в их взаимосвязанности и в необходимости учитывать множество ограничений. Например, в цементной промышленности, где я некоторое время работал, влияние влажности, температуры, типа используемого сырья – все это создает огромный простор для отклонений. Просто 'запрограммировать' идеальный процесс – это утопия. Нужны системы, способные адаптироваться к изменениям.
Мы в Sichuan GAODA Technology Co., Ltd. (https://www.mygaoda.ru) имеем опыт работы с различными автономными системами управления, от небольших производств до крупных промышленных предприятий. И, признаться, не все внедрения были успешными. Один из самых интересных, и одновременно и показательных случаев – автоматизация небольшого цеха по производству строительной керамики. Задание было, как обычно, стандартное: повысить производительность, снизить энергопотребление, улучшить качество продукции. Но подход к решению задачи оказался сложнее, чем мы предполагали изначально.
Первая ошибка, которую мы совершили, – слишком большое доверие готовым решениям. Мы попытались 'скопировать' успешный опыт других предприятий, не учитывая специфику конкретного производства. Результат – система работала, но не приносила ожидаемой выгоды. Постоянно возникали проблемы с интеграцией, с настройкой параметров, с адаптацией к изменениям в технологическом процессе. К тому же, у операторов возникли трудности с восприятием и использованием новой системы. Потребовалось время и дополнительные ресурсы, чтобы исправить ситуацию.
Интеграция автономной системы управления с существующими производственными линиями – это отдельная задача. Часто приходится работать с оборудованием, которое было разработано еще до появления современных систем автоматизации. И это создает немало проблем. Не всегда удается получить доступ к необходимым данным, не всегда можно реализовать необходимые интерфейсы. Порой, приходится прибегать к нестандартным решениям, к разработке собственных интерфейсов и протоколов обмена данными.
Еще одна проблема – адаптация системы к изменениям в технологическом процессе. Технологии постоянно развиваются, оборудование модернизируется, сырье меняется. И автономная система управления должна уметь адаптироваться к этим изменениям без участия человека. Это требует гибкости, масштабируемости и наличия развитых алгоритмов самообучения. Мы в Sichuan GAODA Technology Co., Ltd. активно разрабатываем решения на основе машинного обучения, которые позволяют системам самостоятельно оптимизировать параметры технологического процесса.
Всё это, конечно, хорошо, но фундаментом успешного внедрения автономных систем управления является качество данных и точность моделирования. Без качественных данных не может быть надежных алгоритмов принятия решений. А без точной модели технологического процесса, даже самый передовой алгоритм может дать неверный результат. Поэтому, прежде чем начинать внедрение, необходимо провести тщательный анализ технологического процесса, собрать данные о всех входных параметрах и разработать математическую модель, максимально точно отражающую реальность.
И еще один момент, который часто упускают из виду – это обучение персонала. Новая система управления технологическим процессом – это не просто набор программного обеспечения. Это инструмент, который требует от операторов новых знаний и навыков. Необходимо проводить регулярное обучение, обеспечивать поддержку и консультации, создавать комфортные условия для работы с новой системой. Иначе, даже самая совершенная система будет бесполезна.
В будущем, автономные системы управления будут становиться все более интеллектуальными, гибкими и адаптивными. Они будут использовать все более сложные алгоритмы машинного обучения, смогут работать с большими данными, будут интегрированы с другими системами автоматизации, такими как системы управления производством (MES) и системы планирования ресурсов предприятия (ERP). Особое внимание будет уделяться безопасности и надежности. В будущем, автономные системы управления будут играть ключевую роль в повышении эффективности и конкурентоспособности промышленных предприятий.
Мы видим большой потенциал в развитии технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в области автономных систем управления. Они позволят создавать системы, способные самостоятельно оптимизировать технологический процесс, выявлять и устранять нештатные ситуации, прогнозировать отказы оборудования и принимать решения в сложных, непредсказуемых условиях. И, конечно, развитие умных городов, “умной энергетики” и “умного производства” требует создания более продвинутых автономных систем управления технологическими процессами. В Sichuan GAODA Technology Co., Ltd. мы активно работаем над этими направлениями.