Промышленная автоматизация в условиях цифровой трансформации

Современное производство переживает стремительную технологическую трансформацию, обусловленную инновациями Индустрии 4.0. Такие технологии, как искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и промышленный интернет вещей (IIoT), активно обсуждаются во всех сегментах автоматизации производств. Поэтому многие инженеры задаются вопросом, заменят ли эти передовые цифровые инструменты традиционные программируемые логические контроллеры (PLC). Однако анализ фундаментальной физики промышленных операций показывает совершенно иную картину развития систем управления.

Основная функция систем управления

Чтобы понять, почему PLC остаются незаменимыми, рассмотрим стандартную физическую операцию в заводской автоматизации. Запуск промышленного электродвигателя требует замыкания физической цепи для подачи питания на катушку контактора. Программные алгоритмы могут определять момент запуска двигателя, но фактический сигнал напряжения должна подавать физическая система управления. PLC представляют собой надежные коммутационные сети промышленного класса, оснащенные расширенными вычислительными возможностями и средствами обработки сигналов входов/выходов (I/O).

Промышленная защищенность по сравнению со стандартными вычислительными системами

Обычный персональный компьютер или облачный сервер не способен работать в суровых условиях производства. Оборудование промышленной автоматизации должно выдерживать экстремальные температуры, электромагнитные помехи, физические удары и постоянную вибрацию. Стандартным IT-платформам не хватает гарантий детерминированного выполнения в реальном времени, которые жизненно важны для безопасности производства и управления процессами. В PLC используются специально разработанные архитектуры, соответствующие международным стандартам, таким как IEC 61131, для обеспечения надежной логики управления.

Почему AI и IIoT нуждаются в PLC

Передовые модели AI и платформы IIoT превосходно справляются с вычислением данных высокого уровня и аналитикой прогнозного обслуживания. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут оптимизировать производственные графики и обнаруживать аномалии оборудования до возникновения отказов. Однако эти программные решения полностью зависят от базового оборудования PLC, которое собирает данные с полевых устройств и безопасно выполняет физические команды управления. Технологии Индустрии 4.0 расширяют возможности устаревшего оборудования управления, а не устраняют его.

Мнение автора: развитие гибридных архитектур

За 15 лет работы на электростанциях и производственных объектах я убедился, что контроллеры не исчезают, а развиваются. Современные платформы управления превращаются в программируемые автоматизированные контроллеры (PAC) и периферийные контроллеры, объединяющие традиционную логику IEC 61131-3 со встроенной поддержкой MQTT, средами Linux и периферийными вычислениями. Вместо замены PLC цифровая трансформация встраивает более интеллектуальные функции непосредственно в защищенное промышленное оборудование управления.

Практическое применение: интеллектуальная система сортировки на конвейере

Рассмотрим высокоскоростной распределительный центр, использующий систему технического зрения на базе AI для сортировки посылок. Алгоритм AI анализирует видеопотоки с камер в реальном времени, чтобы определить направления отправки посылок. После определения облачное программное обеспечение передает решения о маршрутизации высокого уровня на установленный на объекте PLC. Затем PLC управляет точным временем срабатывания с микросекундной точностью, пневматикой и приводами двигателей, необходимыми для безопасного приведения в действие физического отклоняющего рычага без остановки линии из-за застревания.

Об авторе

Чжан Вэй - ведущий специалист по промышленной автоматизации с более чем 15-летним практическим инженерным опытом работы с системами PLC, DCS, TSI и защиты электроэнергетических систем. За свою карьеру в странах Азии и на промышленных рынках по всему миру он разрабатывал, вводил в эксплуатацию и оптимизировал архитектуры управления для крупных объектов генерации электроэнергии и производственных предприятий. Он регулярно публикует технические документы и аналитические материалы о «умном» производстве и сближении систем управления.