Французские Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП)

Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП, англ. Computer-Aided Technological Processes Control Systems, CATPCS) — это комплекс технических средств и программного обеспечения, предназначенных для управления и оптимизации технологических процессов на производстве или при управлении промышленным объектом. Они позволяют автоматизировать контроль и управление различными параметрами процессов, такими как температура, давление, скорость и другие, на основе данных от датчиков и других источников информации.

Управление технологическими процессами как деятельность представляет собой комплекс мер и операций, направленных на организацию, координацию и оптимизацию последовательности действий, необходимых для производства товаров или оказания услуг. Эта деятельность включает в себя мониторинг состояния производственных систем, анализ получаемых данных, принятие решений о корректировке параметров процессов и реализацию этих решений с целью достижения заданных показателей качества, производительности и безопасности. Эффективное управление технологическими процессами требует учёта множества факторов: изменчивости условий производства, характеристик используемого оборудования, свойств сырья и материалов, а также соблюдения нормативных и технических требований.

Среди ключевых аспектов управления технологическими процессами можно выделить:

• сбор и обработку данных с датчиков и других измерительных устройств,
• анализ текущего состояния технологического процесса и его отклонений от заданных параметров,
• прогнозирование развития процесса и возможных рисков,
• формирование управляющих воздействий для корректировки процесса,
• контроль исполнения управляющих воздействий и оценку их эффективности,
• документирование и архивацию данных о ходе и результатах процесса.

В современных условиях возрастающей сложности и динамичности производственных систем особую роль играют цифровые (программные) решения, позволяющие автоматизировать и интеллектуализировать управление технологическими процессами. Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП) обеспечивают высокую точность и скорость обработки данных, минимизацию человеческого вмешательства в рутинные операции, повышение надёжности и безопасности производства, а также открывают возможности для внедрения передовых методов оптимизации и моделирования.

Автоматизированные системы управления технологическими процессами предназначены для обеспечения автоматизированного контроля и управления технологическими процессами на производственных объектах и промышленных предприятиях. Они позволяют реализовать комплексную оптимизацию процессов, обеспечивая сбор и анализ данных с датчиков и других источников информации, что даёт возможность оперативно реагировать на изменения параметров процессов и поддерживать их в заданных рамках, минимизируя риски сбоев и отклонений от технологических норм.

Функциональное предназначение АСУТП заключается также в повышении эффективности производственных процессов за счёт автоматизации рутинных операций, сокращения влияния человеческого фактора и обеспечения высокой точности управления параметрами процессов. Системы позволяют реализовать алгоритмы управления, которые сложно или невозможно эффективно реализовать вручную, что способствует повышению производительности, снижению затрат ресурсов и улучшению качества выпускаемой продукции.

Автоматизированные системы управления технологическими процессами в основном используют следующие группы пользователей:

• промышленные предприятия, занимающиеся производством товаров в различных отраслях (металлургия, химическая промышленность, машиностроение и др.), для автоматизации и оптимизации производственных процессов;
• энергетические компании (электростанции, теплостанции и др.), которые применяют АСУТП для контроля и управления генерацией и распределением энергии;
• предприятия водоочистки и водоподготовки, использующие системы для мониторинга и регулирования процессов очистки и распределения воды;
• компании, работающие в сфере добычи и переработки природных ресурсов (нефть, газ, полезные ископаемые), для автоматизации управления технологическими процессами на месторождениях и перерабатывающих заводах;
• транспортные и логистические компании, применяющие АСУТП для управления складскими операциями, погрузочно-разгрузочными работами и другими технологическими процессами.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта класса автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности предприятия: для крупных промышленных объектов потребуются системы с высокой производительностью и возможностью интеграции большого количества датчиков и исполнительных механизмов, в то время как для небольших производств могут подойти более простые и экономичные решения. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в фармацевтической промышленности системы должны обеспечивать высокий уровень контроля качества и соответствовать нормативным актам, регулирующим производственные процессы, а в энергетической сфере — гарантировать надёжность и безопасность работы оборудования. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующим оборудованием и программным обеспечением, требования к вычислительным ресурсам и сетевым возможностям.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущим парком оборудования и ИТ-инфраструктурой (наличие поддерживаемых протоколов связи, интерфейсов и API);
• возможность масштабирования системы в соответствии с ростом производства (добавление новых технологических линий, расширение числа контролируемых параметров);
• наличие модулей и функций, специфичных для отрасли (например, системы мониторинга и управления экологическими показателями для химических предприятий);
• поддержка необходимых стандартов и протоколов (например, промышленных сетей типа Profibus, Modbus и других);
• уровень защищённости системы от несанкционированного доступа и киберугроз (шифрование данных, аутентификация пользователей, защита от DDoS-атак);
• наличие инструментов для визуализации данных и создания отчётности (графики, диаграммы, сводные таблицы);
• поддержка резервного копирования и восстановления данных, механизмов обеспечения непрерывности бизнес-процессов;
• наличие документации, обучающих материалов и технической поддержки для пользователей и ИТ-специалистов.

Кроме того, стоит обратить внимание на гибкость настройки и кастомизации системы под специфические нужды предприятия, наличие развитого сообщества пользователей и партнёров, предоставляющих дополнительные услуги и модули расширения функционала. Важно также оценить уровень локализации интерфейса и документации, чтобы обеспечить удобство работы персонала, и проверить, предусматривает ли поставщик системы регулярное обновление программного обеспечения и устранение уязвимостей.

Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП) обеспечивают значительное повышение эффективности производственных процессов и снижение рисков, связанных с человеческим фактором. Их применение приносит ряд преимуществ:

• Повышение производительности. АСУТП позволяют оптимизировать технологические процессы, минимизировать простои и повысить скорость выполнения операций, что ведёт к увеличению объёмов производства и снижению времени производственного цикла.

• Снижение затрат. Автоматизация процессов способствует сокращению расходов на энергоресурсы, сырьё и трудовые ресурсы, так как система минимизирует потери и повышает эффективность использования имеющихся ресурсов.

• Улучшение качества продукции. АСУТП обеспечивают стабильный контроль параметров производства, что снижает вероятность отклонений от заданных стандартов и повышает качество конечной продукции.

• Повышение безопасности. Системы позволяют оперативно реагировать на аварийные ситуации, контролировать критические параметры и предотвращать аварийные режимы работы оборудования, что снижает риски производственных инцидентов.

• Упрощение мониторинга и анализа данных. АСУТП собирают и обрабатывают большие объёмы данных о производственных процессах, что упрощает мониторинг состояния оборудования и анализ эффективности работы, позволяя своевременно выявлять и устранять узкие места.

• Гибкость и масштабируемость. Системы можно адаптировать под изменяющиеся производственные задачи и масштабировать в соответствии с ростом производства, что обеспечивает долгосрочную перспективу развития предприятия.

• Сокращение влияния человеческого фактора. Автоматизация рутинных операций и контроля снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, и повышает надёжность производственных процессов.

Системы диспетчерского управления и сбора данных

Системы диспетчерского управления и сбора данных (СДУСД, англ. Supervisory Control And Data Acquisition Systems, SCADA) — это программное обеспечение для сбора, обработки, отображения и архивирования данных о состоянии объектов и процессов на промышленных предприятиях, в энергетике, транспорте и других отраслях. SCADA-системы позволяют операторам мониторить и контролировать работу оборудования, анализировать данные в режиме реального времени, а также управлять технологическими процессами на основе полученной информации.

Распределённые системы технологического управления

Распределённые системы технологического управления (РСУ, англ. Distributed Technology Control Systems, DCS) — это комплекс аппаратных и программных средств, предназначенных для управления технологическими процессами на промышленных предприятиях. Они обеспечивают сбор данных с различных датчиков и устройств, их обработку и анализ, а также управление исполнительными механизмами в режиме реального времени.

Программы человеко-машинных интерфейсов на производстве

Системы управления облачными и распределенными вычислениями (СУОРВ, англ. Cloud and Distributed Computing Management Systems, CDC) – это комплекс инструментов и технологий, предназначенных для управления, мониторинга и оптимизации ресурсов в облачных и распределённых вычислительных средах. Они позволяют эффективно распределять нагрузки, управлять виртуальными и физическими серверами, обеспечивать масштабируемость и надёжность приложений, а также оптимизировать затраты на инфраструктуру.

Системы программирования логических контроллеров

Системы программирования логических контроллеров (ПЛК, англ. Logic Controllers Programming Systems, PLC) – это комплекс программных и аппаратных средств, предназначенных для разработки, отладки и поддержки программного обеспечения, которое управляет работой промышленных устройств — логических контроллеров. ПЛК используются для автоматизации технологических процессов на производстве и в других сферах, где требуется управление различными механизмами и устройствами на основе заданных алгоритмов.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Автоматизированные системы управления технологическими процессами, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• сбор и обработка данных с датчиков и других устройств в режиме реального времени,
• автоматическое управление параметрами технологического процесса (температура, давление, скорость и др.) на основе заданных алгоритмов и моделей,
• реализация замкнутого цикла управления с обратной связью для корректировки процесса в соответствии с текущими условиями,
• визуализация технологических процессов и их параметров в графическом или табличном виде для оперативного контроля со стороны оператора,
• программирование и настройка алгоритмов управления с учётом специфики технологического процесса и оборудования.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением уровня автоматизации производственных процессов. Среди ключевых трендов — более широкое применение искусственного интеллекта и машинного обучения, развитие интернета вещей, повышение уровня кибербезопасности, внедрение облачных технологий, использование цифровых двойников, совершенствование интерфейсов человекомашинного взаимодействия и расширение возможностей прогнозирования и предиктивного обслуживания.

• Искусственный интеллект и машинное обучение. АСУТП будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для анализа больших объёмов данных, выявления закономерностей и аномалий в технологических процессах, что позволит повысить точность прогнозирования и оптимизировать производственные процессы.

• Интернет вещей (IoT). Расширение сети взаимосвязанных датчиков и устройств, собирающих данные в реальном времени, обеспечит более детальный мониторинг и управление технологическими процессами, повышая их эффективность и снижая вероятность сбоев.

• Кибербезопасность. В условиях роста числа киберугроз и увеличения объёма обрабатываемых данных АСУТП потребуется внедрять более совершенные механизмы защиты информации, включая шифрование данных и многофакторную аутентификацию.

• Облачные технологии. Использование облачных платформ для хранения и обработки данных позволит снизить затраты на инфраструктуру, обеспечить масштабируемость систем и улучшить доступ к данным из любой точки мира.

• Цифровые двойники. Создание виртуальных моделей производственных процессов поможет проводить симуляции, тестировать изменения и оптимизировать работу без риска для реального оборудования, что сократит время и затраты на внедрение новых технологий.

• Интерфейсы человекомашинного взаимодействия. Развитие графических и голосовых интерфейсов, а также внедрение технологий дополненной и виртуальной реальности упростит взаимодействие операторов с АСУТП, повысит удобство работы и снизит вероятность ошибок.

• Предиктивное обслуживание. АСУТП будут использовать аналитические инструменты для прогнозирования состояния оборудования и планирования технического обслуживания, что позволит минимизировать простои и продлить срок службы оборудования.

Великобритания

AVEVA Edge, AVEVA InTouch HMI

Бразилия

LAquis SCADA

Франция

AVEVA Plant SCADA

Россия

AggreGate SCADA/HMI, Rightech IoT Cloud, КРУГ-2000, ТРОПА, Simple-Scada, OPCServer Suite, KSE Platform, Inspark IoT Platform, SimpLight, Alphalogic, MasterSCADA, SCADA DataRate, Пирамида, WebDisCo, ИНБРЭС, TeslaSCADA, M-Complex, АСМО-диспетчер, NERPA SCADA, МТС IoT HUB, Rapid SCADA, StreamDat, ПРОГРЕСС-Основа, ПРОГРЕСС-Контроль, Автотехнолог+Соль, МТД.Маркировка, КонтролстарПГИ, ПРОСТОР.СДПМ, IntraSCADA, GetRail, WeldingPro, ПРОСТОР, ТВЕРЦА-МОНИТОР, SuperSCADA, Вибродизайнер-SCADA, СКАДИ, Мега.Веб, PromUC, ПРОСТОР.НПРЧ, Альфа-Смарт, GeoSCADA, Зонд2015, UONLINE Телеметрия, Энтерсайт, А-Софт, SmartMix, КлиматУни, Энергосети, NetChrom, ИнТрейс, С-Платформа, ScadaTST, АльянсТМ, ЭЛАР-ПРОА, ipSoft5.0, IngortechSCADA, SPA-WebSCADA-VisualServer, DevelSCADA, ПРОСТОР.ОИК, СКАДА-НЕВА, SMARTGRANUM, Tornado-N-SW-L, РТК-Атлас, IR-Operbot, Elicont-PLC, Elicont-OpenIDE, TagPlaNet, АЛЬФА-СЕТЬ, Fundamento, Нестор, zWorkbench, SPRUT–CLIENT, НейроКоннект, TK-Vision, Пульт.онлайн, Alpha.One, Alpha.SCADA, Alpha.Platform, ANG24, ARBITR.DS, AccuBig, WideTrack, MasterOPC, SVAROG, TeconOPC, Меркурий-Энергоучет, Пирамида-Сети, SmartMaintenance, КОТМИ-14, Энфорс, Простор.ОПРЧ, Топаз-Нефтебаза, Топаз-АЗС

США

FactoryTalk, GENESIS64, DAQFACTORY, iFIX, CIMPLICITY, Experion HS, FactoryStudio

Германия

SIMATIC WinCC