Siemens MindSphere: цифровая платформа для промышленности

Цифровая промышленная платформа – это комплексное решение, предназначенное для автоматизации процессов, сбора и анализа данных, управления ресурсами и оптимизации работы в промышленной сфере. Она включает в себя различные компоненты и инструменты, такие как системы управления производством (MES), системы планирования ресурсов предприятия (ERP), системы управления активами (EAM), а также инструменты для анализа больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. В отличие от обычного сайта, который представляет собой веб-страницы с информацией и, возможно, некоторыми интерактивными функциями, цифровая промышленная платформа является более сложной и функциональной системой.

Компоненты цифровой промышленной платформы могут включать:

Системы управления производством (MES): обеспечивают мониторинг и управление производственными процессами на предприятии.
Системы планирования ресурсов предприятия (ERP): помогают управлять финансами, логистикой, ресурсами и другими аспектами деятельности предприятия.
Системы управления активами (EAM): предназначены для управления физическими активами предприятия, такими как оборудование и инфраструктура.
Платформы для работы с большими данными и аналитикой: обеспечивают сбор, хранение и анализ больших объемов данных для принятия обоснованных решений.
Инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта: используются для автоматизации процессов, прогнозирования и оптимизации работы.

Примером цифровой промышленной платформы может служить Siemens MindSphere (https://siemens.mindsphere.io/en)

Siemens MindSphere – это облачная, открытая интернет вещей (IoT) операционная система, разработанная компанией Siemens. Она предназначена для соединения физических объектов (машин, производственных линий, систем) с цифровым миром, обеспечивая сбор, анализ и визуализацию данных в реальном времени. Это позволяет предприятиям оптимизировать свои процессы, улучшить производительность и разрабатывать новые бизнес-модели.

Как работает MindSphere:

Сбор данных

MindSphere собирает данные с различных источников, включая датчики на оборудовании, системы управления производством и другие IoT-устройства. Эти данные могут включать информацию о состоянии машины, производительности, потреблении энергии и многом другом.

Обработка и анализ данных

Собранные данные отправляются в облако, где они обрабатываются и анализируются. MindSphere использует мощные аналитические инструменты и алгоритмы машинного обучения для выявления тенденций, прогнозирования отказов оборудования и оптимизации производственных процессов.

Визуализация и действия

Результаты анализа представляются в удобной форме через дашборды и отчеты, что позволяет пользователям легко интерпретировать данные и принимать обоснованные решения. MindSphere также может автоматически инициировать действия, такие как отправка уведомлений о необходимости обслуживания или корректировка производственных параметров.

Разработка приложений

MindSphere предоставляет разработчикам набор инструментов и API для создания пользовательских приложений и сервисов, которые могут быть интегрированы с платформой. Это позволяет компаниям разрабатывать специализированные решения для своих уникальных потребностей.

Безопасность

MindSphere обеспечивает высокий уровень безопасности данных благодаря использованию современных методов шифрования, аутентификации и защиты от несанкционированного доступа.

Siemens разрабатывает основные компоненты и функциональность платформы MindSphere, обеспечивая инфраструктуру, базовые сервисы и безопасность системы. Однако платформа MindSphere также открыта для внешних разработчиков программного обеспечения, которые могут создавать собственные приложения и решения, интегрируемые с MindSphere. Это означает, что сторонние разработчики, партнеры и даже клиенты могут использовать предоставляемые Siemens API и SDK (наборы инструментов для разработки программного обеспечения) для создания приложений, которые могут быть размещены на MindSphere. Эти приложения могут быть направлены на удовлетворение специфических потребностей отдельных отраслей или предприятий, расширение функциональности платформы или улучшение пользовательского опыта.

Некоторые из основных компонентов и функций, предоставляемых Siemens для MindSphere:

Основная инфраструктура. Siemens предоставляет облачную инфраструктуру, которая является основой для всех сервисов и приложений MindSphere. Это включает в себя серверы, сети и хранилище данных.
Сбор и передача данных. MindSphere включает инструменты для подключения оборудования и сбора данных с различных источников, включая датчики и контроллеры на производственных объектах.
Управление устройствами. Платформа предоставляет возможности для управления и мониторинга подключенных устройств и машин.
Аналитика данных. MindSphere включает аналитические инструменты и алгоритмы для обработки и анализа собранных данных, что позволяет выявлять тенденции, прогнозировать события и оптимизировать процессы.
Визуализация. Siemens предоставляет инструменты для создания интерактивных дашбордов и отчетов, которые помогают пользователям визуализировать и понимать данные.
Разработка приложений. MindSphere предлагает набор инструментов для разработки (SDK) и API, которые позволяют разработчикам создавать и интегрировать собственные приложения с платформой.
Безопасность. Siemens обеспечивает защиту данных и инфраструктуры MindSphere, используя современные методы шифрования, аутентификации и обеспечения безопасности.
Интеграция с другими системами. MindSphere может интегрироваться с другими бизнес- и производственными системами, такими как ERP, MES и PLM, для обеспечения единой операционной среды.
Поддержка и обслуживание. Siemens предоставляет техническую поддержку и обслуживание для пользователей MindSphere, помогая решать возникающие проблемы и обновляя платформу.
Маркетплейс. Siemens разработал маркетплейс для MindSphere, где пользователи могут находить и приобретать приложения от Siemens и сторонних разработчиков.

Эти компоненты и функции обеспечивают мощную основу для цифровой трансформации промышленных предприятий, позволяя им использовать преимущества IoT для повышения эффективности, снижения затрат и разработки новых бизнес-моделей. MindSphere может автоматически инициировать ряд действий на основе результатов анализа данных, чтобы повысить эффективность производственных процессов и предотвратить возможные проблемы.

Вот несколько примеров таких действий:

Предиктивное обслуживание. Если анализ данных показывает признаки будущего отказа оборудования, MindSphere может автоматически уведомить обслуживающий персонал и запланировать техническое обслуживание, чтобы предотвратить простой.
Оптимизация процессов. При обнаружении неэффективности в производственных процессах, таких как избыточное потребление энергии или сырья, MindSphere может предложить корректировки параметров для улучшения эффективности.
Автоматическая корректировка производственных параметров. В случае изменения рабочих условий, например, температуры или давления, MindSphere может автоматически настроить производственное оборудование для поддержания оптимальных условий процесса.
Уведомления и оповещения. Платформа может отправлять автоматические уведомления и оповещения руководителям и операторам о критических ситуациях или важных событиях, требующих внимания.
Автоматическое включение/выключение оборудования. MindSphere может управлять работой оборудования, включая или выключая его в зависимости от текущих потребностей производства или расписания.
Адаптация к изменениям спроса. Анализируя данные о спросе на продукцию, MindSphere может автоматически адаптировать производственные планы и заказы на сырье.
Логистическая оптимизация. Платформа может оптимизировать логистические операции, например, планирование доставки или управление запасами, на основе данных о движении товаров и материалов.

Эти автоматические действия помогают предприятиям снизить риски, увеличить производительность и улучшить общую эффективность операций.

MindSphere включает в себя разнообразные аналитические инструменты и алгоритмы, которые позволяют пользователям обрабатывать и анализировать большие объемы данных, собранных с различных устройств и систем. Вот некоторые из ключевых аналитических возможностей, предоставляемых MindSphere:

MindSphere Analytics Services. Это набор сервисов, предназначенных для выполнения различных аналитических функций, включая прогнозирование, аномалии, кластеризацию и классификацию данных.
Visual Explore. Инструмент для визуализации данных, который позволяет пользователям создавать интерактивные дашборды и отчеты для лучшего понимания данных.
Fleet Manager. Предоставляет возможности для мониторинга и управления группами устройств (флотом), включая анализ их состояния и производительности.
Performance Insight. Сервис для отслеживания ключевых показателей эффективности (KPI) и их визуализации, что помогает оптимизировать производственные процессы.
Advanced Data Analytics. Расширенные инструменты для анализа данных, включая машинное обучение и искусственный интеллект, которые позволяют выявлять сложные закономерности и прогнозировать будущие события.
Custom Analytics Models. Возможность создания пользовательских аналитических моделей с использованием инструментов машинного обучения, что позволяет адаптировать анализ под специфические бизнес-цели и задачи.
API для интеграции. MindSphere предоставляет API для интеграции с другими аналитическими инструментами и платформами, что позволяет расширить возможности анализа данных.

Платформа Siemens MindSphere предназначена для широкого спектра отраслей, предоставляя мощные инструменты для сбора, анализа и визуализации данных, а также для управления IoT-устройствами. Вот некоторые из отраслей, которые могут извлечь значительную пользу из использования MindSphere:

Производство. Помогает оптимизировать производственные процессы, улучшить качество продукции, снизить затраты и реализовать концепцию «умного завода».
Энергетика. Предоставляет инструменты для мониторинга и управления энергопотреблением, а также для оптимизации работы энергетических систем и сетей.
Транспорт и логистика. Позволяет улучшить управление транспортными средствами, оптимизировать маршруты и повысить эффективность логистических операций.
Строительство и инфраструктура. Предлагает решения для мониторинга состояния инфраструктуры, управления строительными проектами и оптимизации использования ресурсов.
Автомобильная промышленность. Помогает автопроизводителям и поставщикам автокомпонентов улучшить производственные процессы, снизить затраты и ускорить разработку новых продуктов.
Здравоохранение. Предоставляет возможности для мониторинга медицинского оборудования, управления данными пациентов и оптимизации работы медицинских учреждений.
Потребительские товары и ритейл. Позволяет анализировать потребительское поведение, оптимизировать цепочки поставок и улучшить взаимодействие с клиентами.
Агропромышленный комплекс: Предлагает решения для мониторинга сельскохозяйственной техники, управления урожаем и оптимизации агротехнологий.

В MindSphere можно создавать пользовательские аналитические модели. Платформа предоставляет разработчикам набор инструментов и API, которые позволяют использовать машинное обучение и аналитику для создания специализированных моделей, адаптированных под конкретные бизнес-задачи и потребности.

С помощью этих инструментов разработчики могут:

– интегрировать существующие аналитические модели и алгоритмы;

– разрабатывать новые модели, используя данные, собранные с IoT-устройств и систем;

– применять алгоритмы машинного обучения для прогнозирования, оптимизации и выявления аномалий;

– тестировать и валидировать модели перед их развертыванием в производственной среде;

Пользовательские аналитические модели могут быть интегрированы в приложения MindSphere, что позволяет автоматизировать процессы принятия решений и улучшать производственные операции на основе данных. Для создания пользовательских аналитических моделей в MindSphere можно использовать разнообразные типы данных, собранных с подключенных к платформе устройств и систем. Вот некоторые примеры данных, которые могут быть использованы:

Данные с датчиков. Температура, давление, влажность, скорость вращения, вибрация и другие физические параметры, измеряемые датчиками на оборудовании и машинах.
Операционные данные. Скорость производства, время простоя, количество произведенной продукции, потребление энергии и другие показатели, отражающие работу производственных процессов.
Логи работы оборудования. Записи о событиях, ошибки, предупреждения и другая информация о работе оборудования и систем.
Данные о состоянии оборудования. Информация о износе, состоянии компонентов, истории обслуживания и ремонта.
Данные о качестве продукции. Параметры качества продукции, результаты тестирования и контроля качества.
Экономические и финансовые данные. Затраты на производство, цены на сырье, данные о продажах и доходах.
Данные о погодных условиях. Температура, осадки, ветер и другие погодные условия, которые могут влиять на производственные процессы или логистику.
Данные о взаимодействии с клиентами. Информация о заказах, предпочтениях клиентов, отзывах и жалобах.

Использование этих и других типов данных позволяет создавать комплексные аналитические модели, которые могут прогнозировать поведение систем, оптимизировать процессы, выявлять потенциальные проблемы и предлагать решения для повышения эффективности и качества работы. MindSphere обеспечивает инструменты для сбора, обработки и анализа этих данных, а также для интеграции пользовательских моделей в рабочие процессы. Стоимость использования платформы Siemens MindSphere может варьироваться в зависимости от множества факторов, включая объем данных, количество подключенных устройств, выбранные функции и сервисы, а также уровень поддержки и дополнительные услуги. Siemens предлагает различные тарифные планы и пакеты подписки, которые могут быть адаптированы под конкретные потребности предприятия.

Таким образом, Siemens использует свою платформу MindSphere не только как продукт, который предприятия могут использовать для цифровизации своих операций, но и как основу для оказания широкого спектра услуг, направленных на ускорение цифровой трансформации в промышленности.

Обзор MindSphere – открытой облачной платформы промышленного интернета вещей URL: https://www.siemens-pro.ru/articles/siemens-articles-98.html

Инвестиции в разработку цифровой промышленной платформы могут значительно варьироваться в зависимости от множества факторов, включая масштаб проекта, требуемый функционал, уровень интеграции с существующими системами, требования к безопасности и многие другие аспекты. Стоимость может колебаться от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов долларов или даже больше для крупномасштабных проектов. Цифровые промышленные платформы могут быть созданы как крупными промышленными корпорациями, так и специализированными IT-компаниями. Выбор зависит от ряда факторов, включая специфику отрасли, требования к функциональности и интеграции, а также от стратегических целей компании.

Крупные промышленные корпорации, такие как Siemens, GE, Bosch, и ABB, разрабатывают собственные цифровые платформы, чтобы:

– интегрировать их с собственным оборудованием и технологиями;

– предложить дополнительные услуги и решения в рамках своего портфеля;

– усилить свои конкурентные преимущества и создать новые источники дохода;

– использовать свой опыт в промышленности для создания решений, максимально соответствующих потребностям отрасли.

Специализированные IT-компании и разработчики программного обеспечения, такие как SAP, Oracle, и Microsoft, также создают цифровые платформы, предлагая:

– гибкость и масштабируемость для различных отраслей и бизнес-процессов;

– расширенные возможности в области обработки данных, машинного обучения и искусственного интеллекта;

– интеграцию с широким спектром бизнес-приложений и облачных сервисов;

– экспертизу в области информационных технологий и программной инженерии.