Системы диспетчеризации промышленного интернета вещей

Системы диспетчеризации промышленного интернета вещей (ДПИВ, англ. Industrial Internet of Things Supervisory Control And Data Acquisition Systems, IoT SCADA) применяются для комплексного управления технологическими объектами с применением умных устройств, датчиков и подключенного оборудования. Такие системы могут быть полезны в различных сферах от управления зданиями и производственным цехом, до комплексного управления сложной техникой (например, беспилотным аппаратом) или парком активом (например, автопарком)

Диспетчеризация промышленного интернета вещей (ДПИВ) представляет собой деятельность, связанную с комплексным управлением технологическими объектами посредством использования умных устройств, датчиков и подключённого оборудования. Она позволяет осуществлять мониторинг и контроль процессов в реальном времени, обеспечивая оперативное принятие решений и оптимизацию работы объектов. ДПИВ находит применение в разнообразных сферах: от управления зданиями и производственными цехами до контроля сложной техники и парков активов, что делает её важным инструментом для повышения эффективности и надёжности технологических процессов.

Ключевые аспекты данного процесса:

• сбор и анализ данных с датчиков и устройств,
• мониторинг состояния технологических объектов,
• управление оборудованием в режиме реального времени,
• выявление и устранение нештатных ситуаций,
• оптимизация рабочих процессов,
• обеспечение интеграции различных систем и устройств.

Важность цифровых (программных) решений в процессе диспетчеризации промышленного интернета вещей обусловлена необходимостью обработки больших объёмов данных, обеспечения высокой скорости реакции на изменения параметров и интеграции разнородных систем. Программные продукты для ДПИВ позволяют автоматизировать рутинные операции, повысить точность управления и обеспечить масштабируемость систем в соответствии с растущими требованиями бизнеса и производства.

Системы диспетчеризации промышленного интернета вещей предназначены для комплексного управления технологическими объектами и процессами с использованием умных устройств, датчиков и подключённого оборудования. Они обеспечивают сбор, обработку и анализ данных в реальном времени, что позволяет осуществлять мониторинг состояния объектов, контролировать выполнение технологических процессов и оперативно реагировать на возникающие отклонения или аварийные ситуации.

Функциональное предназначение систем диспетчеризации заключается в обеспечении эффективного и надёжного управления различными объектами и активами — от отдельных производственных участков и зданий до сложных технических систем и масштабных инфраструктурных объектов. Такие системы способствуют оптимизации рабочих процессов, повышению производительности, снижению простоев и издержек, а также обеспечивают возможность удалённого управления и мониторинга, что особенно актуально для распределённых и территориально удалённых объектов.

Системы диспетчеризации промышленного интернета вещей в основном используют следующие группы пользователей:

• предприятия промышленного производства для мониторинга и управления производственными процессами и оборудованием;
• компании, эксплуатирующие крупные инфраструктурные объекты (например, энергетические станции, водоочистные сооружения), для контроля и оптимизации работы технических систем;
• организации, управляющие транспортными и логистическими парками (автопарки, парки спецтехники), для отслеживания состояния и местоположения транспортных средств;
• компании в сфере строительства и управления недвижимостью для мониторинга и управления инженерными системами зданий и комплексов;
• предприятия, работающие с высокотехнологичным оборудованием и сложными техническими системами (например, с беспилотными летательными аппаратами), для контроля и управления их работой.

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 из функционального класса систем диспетчеризации промышленного интернета вещей (ДПИВ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности предприятия: для небольших производств или объектов с ограниченным количеством управляемых устройств подойдут более простые и гибкие решения, в то время как крупным промышленным предприятиям и корпорациям потребуются масштабируемые системы с высокой производительностью и возможностью интеграции большого числа устройств и подсистем. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к безопасности, надёжности и функциональности системы, наличие необходимых сертификаций и соответствие отраслевым стандартам (например, в энергетике, нефтегазовой отрасли или фармацевтике действуют особые требования к управлению технологическими процессами и хранению данных). Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующим оборудованием и программным обеспечением, требования к сетевой инфраструктуре и вычислительным ресурсам.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с используемыми протоколами связи и интерфейсами (например, Modbus, ProfiBus, Ethernet и др.);
• наличие модулей и функций, необходимых для решения специфических задач (например, мониторинг состояния оборудования, управление энергопотреблением, анализ производственных данных);
• возможности масштабирования и расширения функциональности системы в будущем;
• уровень защиты данных и наличие механизмов шифрования для обеспечения информационной безопасности;
• поддержка удалённого доступа и облачных технологий для управления объектами из любой точки мира;
• наличие средств визуализации данных и построения отчётов, удобных для анализа и принятия управленческих решений;
• соответствие требованиям регуляторов и отраслевым стандартам (например, ГОСТ, ISO, отраслевым регламентам);
• наличие технической поддержки и сервисов обновления программного обеспечения.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное внедрение или тестирование системы на ограниченном участке производства, чтобы оценить её работоспособность и удобство использования в реальных условиях. Также целесообразно изучить отзывы и опыт использования аналогичных решений в компаниях со схожей отраслевой и технологической спецификой, что позволит минимизировать риски и выбрать наиболее подходящий продукт для автоматизации и управления технологическими процессами.

Системы диспетчеризации промышленного интернета вещей (ДПИВ) обеспечивают эффективное управление технологическими процессами и объектами, повышая производительность и снижая затраты. Их применение приносит ряд преимуществ:

• Повышение эффективности управления процессами. ДПИВ позволяют в режиме реального времени отслеживать и анализировать состояние оборудования и технологических процессов, что способствует оперативному принятию управленческих решений и оптимизации работы.

• Снижение операционных затрат. Автоматизация сбора и обработки данных сокращает необходимость в ручном труде, минимизирует вероятность ошибок и снижает эксплуатационные расходы.

• Улучшение качества данных и аналитики. Системы ДПИВ обеспечивают сбор точных и актуальных данных с датчиков и устройств, что повышает качество аналитики и прогнозирования, помогает выявлять тенденции и аномалии в работе оборудования.

• Увеличение надёжности и безопасности работы оборудования. Постоянный мониторинг состояния оборудования позволяет своевременно выявлять и устранять потенциальные неисправности, снижая риск аварий и простоев.

• Оптимизация использования ресурсов. ДПИВ помогают рационально использовать энергетические и материальные ресурсы, оптимизировать логистические и производственные процессы, что ведёт к снижению издержек и повышению рентабельности.

• Упрощение интеграции различных систем и устройств. Системы ДПИВ обеспечивают унифицированный интерфейс для взаимодействия разнородных устройств и систем, что упрощает интеграцию нового оборудования и расширение функциональности существующих решений.

• Повышение гибкости и масштабируемости управления. ДПИВ позволяют легко адаптировать систему управления под изменяющиеся условия и задачи бизнеса, добавлять новые объекты и процессы без существенного перестроения существующей инфраструктуры.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы диспетчеризации промышленного интернета вещей, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• сбор и обработка данных с датчиков и умных устройств в режиме реального времени,
• визуализация данных и состояния технологических объектов на графических панелях и мнемосхемах,
• управление исполнительными механизмами и устройствами на основе анализа полученных данных,
• реализация алгоритмов автоматического реагирования на критические события и отклонения параметров,
• поддержка взаимодействия с другими системами и устройствами через стандартные протоколы обмена данными.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем диспетчеризации промышленного интернета вещей (ДПИВ) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением уровня интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения, расширением возможностей анализа больших данных, усилением фокуса на кибербезопасности, развитием облачных технологий и повышением уровня автоматизации процессов. Среди ключевых трендов:

• Интеграция ИИ и машинного обучения. Системы ДПИВ будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования сбоев оборудования и оптимизации производственных процессов, что позволит сократить простои и повысить эффективность работы.

• Развитие технологий анализа больших данных. Увеличится объём данных, собираемых с датчиков и устройств, и системы ДПИВ будут предлагать более продвинутые инструменты для их анализа, выявления закономерностей и принятия обоснованных управленческих решений.

• Усиление мер кибербезопасности. В связи с ростом числа киберугроз и ужесточением регуляторных требований разработчики систем ДПИВ будут уделять больше внимания защите данных и внедрению современных криптографических методов и механизмов аутентификации.

• Расширение использования облачных технологий. Облачные решения станут более распространёнными для развёртывания и масштабирования систем ДПИВ, что обеспечит гибкость и снизит затраты на инфраструктуру.

• Автоматизация процессов управления активами. Системы будут предоставлять более продвинутые инструменты для мониторинга и управления активами (например, автопарками), включая автоматическое планирование технического обслуживания и оптимизации использования ресурсов.

• Развитие межсистемной интеграции. Увеличится количество интерфейсов и API для интеграции систем ДПИВ с другими корпоративными информационными системами (ERP, CRM и др.), что позволит создать более целостную картину бизнес-процессов и улучшить координацию между различными подразделениями.

• Применение технологий расширенной реальности. Системы ДПИВ начнут активнее использовать AR и VR для визуализации данных, обучения персонала и удалённого сопровождения технических работ, что повысит эффективность взаимодействия операторов с оборудованием.

Россия

Rightech IoT Cloud, КРУГ-2000, AggreGate SCADA/HMI, SCADA DataRate, Rapid SCADA, StreamDat, Simple-Scada, OPCServer Suite, KSE Platform, Inspark IoT Platform, SimpLight, MasterSCADA, WebDisCo, ИНБРЭС, МТС IoT HUB, АСМО-диспетчер, NERPA SCADA, TeslaSCADA, Пирамида, Alphalogic, SVAROG

США

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

Великобритания

AVEVA Edge, AVEVA InTouch HMI

Германия

SIMATIC WinCC

Франция

AVEVA Plant SCADA

Бразилия

LAquis SCADA