Цель работы - разработать перспективную SCADA IDE для ПАО «ТЕНЗОР», отвечающую современным стандартам и обеспечивающую комплексную поддержку создания систем промышленной автоматизации. В ходе исследования проведен анализ текущего состояния и трендов развития SCADA-систем, выполнен сравнительный анализ существующих SCADA IDE, выявлены их ограничения. На основе этого определены ключевые требования к проектируемой системе. Разработанный программный прототип прошел апробацию на реальном индустриальном проекте, подтвердив свою практическую применимость и эффективность. Полученные результаты закладывают основы для перехода ПАО «ТЕНЗОР» на качественно новый уровень разработки современных систем промышленной автоматизации на базе SCADA. Дальнейшие направления развития включают интеграцию с облачными платформами Интернета вещей, реализацию веб-ориентированных средств разработки.
Идентификаторы и классификаторы
SCADA-системы играют ключевую роль в современной промышленной автоматизации, обеспечивая мониторинг, супервизорное управление и сбор данных с распределенных устройств и контроллеров [1]. Эффективность создания SCADA-приложений в значительной степени определяется возможностями используемых инструментальных средств разработки - SCADA IDE. На сегодняшний день на рынке представлен широкий спектр как зарубежных, так и отечественных SCADA IDE, среди которых можно отметить TRACE MODE, MasterSCADA, Genesis32, WinCC, iFix. Однако, как показывает анализ, большинство существующих решений не в полной мере отвечают вызовам, связанным с трендами цифровизации промышленности - переходом к киберфизическим системам, интеграцией с технологиями Индустрии 4.0 и промышленного интернета вещей [2].
Список литературы
1. Андреев Е. Б. SCADA-системы: взгляд изнутри / Е. Б. Андреев, Н. А. Куцевич, О. В. Синенко. - Москва: РТСофт, 2004. - 176 с. EDN: QMNGJD
2. Промышленные программно-аппаратные средства на отечественном рынке АСУ ТП: Практическое пособие для специалистов, занимающихся разработкой и модернизацией СУ на промышленных предприятиях / В.В. Кангин. - Москва: СОЛОН-Пресс, 2014. - 136 с.
3. ГОСТ Р МЭК 61131-3-2016. Контроллеры программируемые. Языки программирования: Дата введения - 01.04.2017 // Кодекс - Профессиональные справочные системы. - АО “Кодекс”, 2024. - URL: http://docs.cntd.ru/document/1200135008 (дата обращения: 27.05.2024).
4. Сенигов П. Н. Открытые SCADA-системы // Мир компьютерной автоматизации. - 2002. - №1. - С. 34-37.
5. Интегрированные системы проектирования и управления: SCADA-системы: учебное пособие / И. А. Елизаров, А. А. Третьяков, А. Н. Пчелинцев [и др.] - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет; ЭБС АСВ, 2015. - 160 c. EDN: ZGJYWN
6. Пьявченко Т. А. Автоматизированные информационно-управляющие системы с применением SCADA-системы Trace Mode / Т. А. Пьявченко. - Санкт-Петербург: Лань, 2015. - 336 с. EDN: VLRHKX
7. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования / Э. Гамма, Р. Хелм, Р. Джонсон, Д. Влиссидес. - Санкт-Петербург: Питер, 2007. - 366 с. EDN: RAYGPH
8. Parr Т. Language Implementation Patterns: Create Your Own Domain-Specific and General Programming Languages. - Pragmatic Bookshelf, 2010. - 374 с.
9. Гранд М. Шаблоны проектирования в Java. Справочник разработчика. - Москва: Вильямс, 2016. - 464 с.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Представлен анализ опыта подготовки бакалавров кафедры информационных технологий по профилю «Безопасность информационных систем», определены тенденции развития этого направления подготовки и обоснование требований дальнейшего его развития с учетом современных повышенных требований к ИТ-проектам по безопасности и доверию к ним. При проведении исследований использовался системный анализ для анализа требований к специалистам ИТ и ИБ в условиях повышения уровня требований к надёжности, безопасности и уровня доверия к разрабатываемому программному обеспечению. Полученные результаты позволят провести коррекцию учебного плана и рабочих учебных программ для совершенствования компетенций выпускников по профилю «Безопасность информационных систем» в области обеспечения информационной безопасности ИТ-проектов и уровня доверия к ним.
Адаптивное обучение в современных условиях имеет важную роль в организации образовательной деятельности. На данный момент разработано множество систем обучения с претензией на адаптивность. Для разработки системы адаптивного обучения необходимо разработать общие принципы построения таких систем. Авторы статьи на основе исследования существующих адаптивных моделей обучения выделяют принципы построения системы адаптивного обучения.
Рассматриваются основы построения и развития пятой и шестой промышленных революций (I5.0 / I6.0) как развитие результатов проекта Индустрия 4.0 (I4.0) с применением моделей интеллектуальной когнитивной робототехники, квантовой программной инженерии, квантового интеллектуального управления и дружественных интерфейсов типа «мозг - компьютер», «человек - робот». Обсуждаются вопросы построения физических законов интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами на основе законов информационно-термодинамического распределения критериев устойчивости, управляемости и робастности. Извлеченная квантовая информация позволяет сформировать дополнительную «социальную» термодинамическую силу управления, скрытую в информационном обмене между агентами многокомпонентной социотехнической системе.
Рассмотрены принципы и методы построения моделей квантового «сильного» вычислительного интеллекта на основе инструментария квантового глубокого обучения с применением квантовых нейронных сетей и квантового генетического алгоритма. Обсуждаются дополнительные особенности моделей квантового перцептрона и модели инженерии квантового глубокого обучения при применении инструментария оптимизации баз знаний интеллектуальных регуляторов на основе QCOptKBTM в задачах квантового интеллектуального управления роботизированными социотехническими системами в проектах «Индустрия 4.0 / 5.0 /6.0». Описание особенностей квантового глубокого обучения позволяет точнее и глубже освоить возможности инструментария QCOptKBTM, который включает в себя этапы обучения и извлечения (из исходных данных) сигнала обучения за счет инструментария SCOptKBTM на технологии мягких вычислений, и далее рассматривается как классические данные. За счет операторов квантовых вычислений классические данные кодируются кубитами, осуществляется оптимальный выбор квантовой корреляции между искомыми решениями и применением конструктивной интерференции извлекается искомый результат путем измерения. Таким образом, разработанный интеллектуальный инструментарий SCOptKBTM и QCOptKBTM включает принципы квантового глубокого обучения, и также как в случае технологии мягких вычислений, формирует оптимальную структуру теперь квантовой нейронной сети, а за счет применения квантового генетического алгоритма ускоряет поиск искомого решения.
Настоящая работа посвящена разработке и анализу нейросетевых подходов и методов к решению задачи распознавания рукописных документов. Для решения данной задачи в работе предлагается использовать модели глубоких нейронных сетей. Рассматриваются вопросы конфигурации и обучения рассматриваемых моделей, также описываются и анализируются возможные их усовершенствования. Приводятся результаты численного исследования всех предложенных подходов и сравнение их эффективности в решении поставленной задачи.
В статье рассматривается процесс цифровой трансформации расторжения договоров добровольного страхования. Описаны этапы проектирования и реализации архитектурного решения, включающего использование Archimate и предметно-ориентированного подхода к проектированию. Основное внимание уделяется оптимизации бизнес-процессов, повышению эффективности и точности операций, а также снижению затрат и рисков, связанных с ручными операциями. В результате внедрения предложенного архитектурного решения достигается значительное улучшение качества обслуживания клиентов и повышение операционной эффективности компании.
Издательство
- Издательство
- ДУБНА
- Регион
- Россия, Дубна
- Почтовый адрес
- 141980 г.Дубна Московской обл., ул.Университетская, 19
- Юр. адрес
- 141980 г.Дубна Московской обл., ул.Университетская, 19
- ФИО
- Деникин Андрей Сергеевич (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- E-mail адрес
- rector@uni-dubna.ru
- Контактный телефон
- +8 (496) 2166001