«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» и взаимодействие с академической наукой:
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» выступит партнером в реализации образовательного проекта своей базовой кафедры «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» института радиоэлектроники и информационных технологий Уральского федерального университета. Кафедра внесет изменения в магистерскую программу «ИТ-инновации в бизнесе» в связи с востребованностью направления Continuous Intelligence (CI) в сквозной цифровизации предприятий.
Подробнее на сайте компании.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» выступит партнером в реализации образовательного проекта своей базовой кафедры «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» института радиоэлектроники и информационных технологий Уральского федерального университета. Кафедра внесет изменения в магистерскую программу «ИТ-инновации в бизнесе» в связи с востребованностью направления Continuous Intelligence (CI) в сквозной цифровизации предприятий.
Подробнее на сайте компании.
Почему Continuous Intelligence?
(продолжение, начало см. выше)
В 2019 больше половины (55,4%) крупных российских компаний инвестировали в Big Data до 10% IT-бюджета. Но внедренные технологии часто не давали ожидаемого эффекта, причем не только в России, но и в мире. Журнал Forbes провел анализ причин случившегося и указал путь решения – использовать технологию CI. Forbes констатировал:
• Складывание всех данных в одном месте для их обработки далее требует еще больше работы, чтобы сделать их пригодными для использования.
• Пестрая коллекция таблиц и файлов данных, выгружаемых из источников в озера данных, привела к новому болезненному процессу — это подготовка сырых данных для выполнения последующей аналитики над ними, преобразование сырых (грязных) данных, хранящихся в любых произвольных форматах, в требуемые для аналитических приложений.
• Аналитики, которые обособлены отдельными модулями, отдельными задачами и отдельными командами со специализированными навыками, только крадут время, не добиваясь самого главного — своевременной непрерывной аналитики на основе всех ваших данных.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
В 2019 больше половины (55,4%) крупных российских компаний инвестировали в Big Data до 10% IT-бюджета. Но внедренные технологии часто не давали ожидаемого эффекта, причем не только в России, но и в мире. Журнал Forbes провел анализ причин случившегося и указал путь решения – использовать технологию CI. Forbes констатировал:
• Складывание всех данных в одном месте для их обработки далее требует еще больше работы, чтобы сделать их пригодными для использования.
• Пестрая коллекция таблиц и файлов данных, выгружаемых из источников в озера данных, привела к новому болезненному процессу — это подготовка сырых данных для выполнения последующей аналитики над ними, преобразование сырых (грязных) данных, хранящихся в любых произвольных форматах, в требуемые для аналитических приложений.
• Аналитики, которые обособлены отдельными модулями, отдельными задачами и отдельными командами со специализированными навыками, только крадут время, не добиваясь самого главного — своевременной непрерывной аналитики на основе всех ваших данных.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Telegram
DATA-CENTER Automation
Что такое Continuous Intelligence?
Рисунок взят из статьи "Continuous Intelligence: the Nexus of Data Integration, Analytics and Operations" (для просмотра данной статьи и прочих иностранных ссылок используйте VPN).
Continuous Intelligence – мировой технологический…
Рисунок взят из статьи "Continuous Intelligence: the Nexus of Data Integration, Analytics and Operations" (для просмотра данной статьи и прочих иностранных ссылок используйте VPN).
Continuous Intelligence – мировой технологический…
Что такое своевременная непрерывная аналитика?
(продолжение, начало см. выше)
Приведем практический пример: на фанерной фабрике лист на одном из станков перекашивает. Оператор иногда поправляет лист. Это незаметный в работе микропростой, но за неделю, месяц или год накапливается простой значимый. Используя методы BI, аналитик может найти микропростои, но BI работает через неэффективную организационную систему принятия решений, такую как собрания, комитеты и отчеты.
CI предлагает другой подход. AI зафиксирует проблемы с производительностью и поменяет маршрут производства. Больше проблемный типоразмер на данный станок AI не планирует, и перекосы не повторяются
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Приведем практический пример: на фанерной фабрике лист на одном из станков перекашивает. Оператор иногда поправляет лист. Это незаметный в работе микропростой, но за неделю, месяц или год накапливается простой значимый. Используя методы BI, аналитик может найти микропростои, но BI работает через неэффективную организационную систему принятия решений, такую как собрания, комитеты и отчеты.
CI предлагает другой подход. AI зафиксирует проблемы с производительностью и поменяет маршрут производства. Больше проблемный типоразмер на данный станок AI не планирует, и перекосы не повторяются
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Что значит «на основе всех ваших данных»?
(продолжение, начало см. выше )
Исследователи современных организационных приемов производства, касаясь вопросов интеграции, аналитики и эксплуатации данных, указывают, что главным препятствием к широкому применению CI является неоднородность данных. Предприятие — это множество систем управления. Каждая система отвечает за свой процесс. Модели и форматы данных определяются этим процессом. В итоге получается нагромождение данных с разнородными форматами. Это приводит к тому, что производственная аналитика становится локальной, поскольку специфические модели и форматы данных в производственных системах определяются бизнес-процессом конкретного участка производства; они индивидуальны для каждой системы, и не годятся для обобщённого глобального анализа.
Локальный анализ и принятие решений в контексте изолированных участков может приводить к неожиданным эффектам. Например, в металлургической отрасли принятие решения об оптимизации расхода ферросплавов в сталеплавильном производстве может становиться причиной проблем на участке проката.
Для создания однородных глобальных данных предприятия, информационный поток трансформируется в развивающуюся последовательность «рождений» экземпляров объектов, формирования параметров этих экземпляров, фиксацию событий возникновения и окончания связей между экземплярами объектов. Объекты вида «материал», «заготовка», «готовое изделие», образуют связь «родитель – потомок». Обработка единицы учета (ЕУ) на технологическом узле (ТУ) формирует связь «ЕУ – ТУ». Связь «ЕУ – ТУ» действует с момента загрузки ЕУ в агрегат (рождения в агрегате) до выгрузки с агрегата. Параметры обработки на агрегате, привязываются к ЕУ, связанной с агрегатом на время обработки. Экземпляры объектов, их параметры и связи (отношения) обеспечивают исчерпывающее описание данных предприятия, пригодное для извлечения выборок и глобального анализа. Описанный выше обобщенный механизм организации и обработки данных называется Методом объектных отношений, Object Relations Technique или ORT.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше )
Исследователи современных организационных приемов производства, касаясь вопросов интеграции, аналитики и эксплуатации данных, указывают, что главным препятствием к широкому применению CI является неоднородность данных. Предприятие — это множество систем управления. Каждая система отвечает за свой процесс. Модели и форматы данных определяются этим процессом. В итоге получается нагромождение данных с разнородными форматами. Это приводит к тому, что производственная аналитика становится локальной, поскольку специфические модели и форматы данных в производственных системах определяются бизнес-процессом конкретного участка производства; они индивидуальны для каждой системы, и не годятся для обобщённого глобального анализа.
Локальный анализ и принятие решений в контексте изолированных участков может приводить к неожиданным эффектам. Например, в металлургической отрасли принятие решения об оптимизации расхода ферросплавов в сталеплавильном производстве может становиться причиной проблем на участке проката.
Для создания однородных глобальных данных предприятия, информационный поток трансформируется в развивающуюся последовательность «рождений» экземпляров объектов, формирования параметров этих экземпляров, фиксацию событий возникновения и окончания связей между экземплярами объектов. Объекты вида «материал», «заготовка», «готовое изделие», образуют связь «родитель – потомок». Обработка единицы учета (ЕУ) на технологическом узле (ТУ) формирует связь «ЕУ – ТУ». Связь «ЕУ – ТУ» действует с момента загрузки ЕУ в агрегат (рождения в агрегате) до выгрузки с агрегата. Параметры обработки на агрегате, привязываются к ЕУ, связанной с агрегатом на время обработки. Экземпляры объектов, их параметры и связи (отношения) обеспечивают исчерпывающее описание данных предприятия, пригодное для извлечения выборок и глобального анализа. Описанный выше обобщенный механизм организации и обработки данных называется Методом объектных отношений, Object Relations Technique или ORT.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» открывает своим выступлением юбилейную конференцию «Передовые Технологии Автоматизации» в Екатеринбурге
12 февраля 2025 года в Екатеринбурге состоится юбилейная 20-я специализированная конференция «Передовые Технологии Автоматизации. ПТА – Екатеринбург 2025», объединяющая на своей площадке представителей ключевых предприятий и системных интеграторов, ведущих производителей и разработчиков оборудования и ПО в области промышленной автоматизации. Место проведения: Екатеринбург, ул. Энгельса, д. 7, Отель «Novotel Екатеринбург Центр». Бесплатный пригласительный билет можно получить на сайте проекта.
В начале конференции вниманию участников будет представлена презентация компании «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика»: «Continuous Intelligence как путь к оптимизации в реальном времени». Докладчик - Дмитрий Александрович Беренов, директор по инновациям фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика».
Continuous Intelligence – мировой технологический тренд цифровизации, который согласно GII Global Information в среднем растет на 14,5% в год и достигнет $52,91 млрд к 2030 году. В России данное направление практически неизвестно, термин не имеет точного перевода. В докладе будет представлена платформа и методология создания Continuous Intelligence решений.
Тематические разделы конференции охватят наиболее актуальные направления:
• промышленная автоматизация;
• Industry 4.0;
• цифровизация производства;
• искусственный интеллект;
• интернет вещей и большие данные.
Интересно, что Continuous Intelligence включает в себя все эти направления. Подробности на сайте компании.
12 февраля 2025 года в Екатеринбурге состоится юбилейная 20-я специализированная конференция «Передовые Технологии Автоматизации. ПТА – Екатеринбург 2025», объединяющая на своей площадке представителей ключевых предприятий и системных интеграторов, ведущих производителей и разработчиков оборудования и ПО в области промышленной автоматизации. Место проведения: Екатеринбург, ул. Энгельса, д. 7, Отель «Novotel Екатеринбург Центр». Бесплатный пригласительный билет можно получить на сайте проекта.
В начале конференции вниманию участников будет представлена презентация компании «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика»: «Continuous Intelligence как путь к оптимизации в реальном времени». Докладчик - Дмитрий Александрович Беренов, директор по инновациям фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика».
Continuous Intelligence – мировой технологический тренд цифровизации, который согласно GII Global Information в среднем растет на 14,5% в год и достигнет $52,91 млрд к 2030 году. В России данное направление практически неизвестно, термин не имеет точного перевода. В докладе будет представлена платформа и методология создания Continuous Intelligence решений.
Тематические разделы конференции охватят наиболее актуальные направления:
• промышленная автоматизация;
• Industry 4.0;
• цифровизация производства;
• искусственный интеллект;
• интернет вещей и большие данные.
Интересно, что Continuous Intelligence включает в себя все эти направления. Подробности на сайте компании.
Почему для построения CI решения нужна платформа?
(продолжение, начало см. выше)
Платформа – это набор сквозных технологических решений, на базе которых можно эффективно создавать цифровые сервисы и информационные системы. Платформа обеспечивает создание единой информационной среды, включая возможность интеграции и сбора данных из различных источников, единые транспортные механизмы для обмена данными, единую систему хранения данных. Применительно к СI, платформа обеспечит механизмы для приема и трансформации потока данных в реальном времени, а также прием исторических данных. Платформа обеспечит хранение данных, получение выборок, исследование данных, предоставит инструменты для ML и создания AI (artificial intelligence или искусственный интеллект), даст возможность встроить AI-модули в поток производственных данных. Дополнительно платформа обеспечит построение пользовательских интерфейсов, дашбордов, мнемосхем, аналитических отчетов. Другими словами, платформа возьмет на себя «рутину» создания цифровых решений, а инженерам предоставит возможность сосредоточиться на извлечении эффекта из всей совокупности производственных данных, что в общем и требует цифровизация.
В настоящее время в России только фирма «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» широко заявляет о поставке индустриальной платформы для создания CI-решений, поэтому платформа от «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» будет рассмотрена далее.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Платформа – это набор сквозных технологических решений, на базе которых можно эффективно создавать цифровые сервисы и информационные системы. Платформа обеспечивает создание единой информационной среды, включая возможность интеграции и сбора данных из различных источников, единые транспортные механизмы для обмена данными, единую систему хранения данных. Применительно к СI, платформа обеспечит механизмы для приема и трансформации потока данных в реальном времени, а также прием исторических данных. Платформа обеспечит хранение данных, получение выборок, исследование данных, предоставит инструменты для ML и создания AI (artificial intelligence или искусственный интеллект), даст возможность встроить AI-модули в поток производственных данных. Дополнительно платформа обеспечит построение пользовательских интерфейсов, дашбордов, мнемосхем, аналитических отчетов. Другими словами, платформа возьмет на себя «рутину» создания цифровых решений, а инженерам предоставит возможность сосредоточиться на извлечении эффекта из всей совокупности производственных данных, что в общем и требует цифровизация.
В настоящее время в России только фирма «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» широко заявляет о поставке индустриальной платформы для создания CI-решений, поэтому платформа от «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» будет рассмотрена далее.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Сбор данных на ORT/CI платформе
(продолжение, начало см. выше)
Платформа предоставляет инструменты интеграции с промышленным оборудованием по протоколам: OPC DA, OPC AE, OPC UA, Modbus TCP, Modbus RTU, Modbus ASCII, M-Bus, MQTT, а также инструменты интеграции с бизнес-системами: WEB сервисы с использованием открытых стандартов HTTP, XML, SOAP, WSDL и UDDI; Web API, REST API, SOAP; Импорт и экспорт файлов XML, JSON, CSV; Интерфейсы к СУБД PostgreSQL, Oracle, MySQL, Hbase, MongoDB, MapR-DB.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Платформа предоставляет инструменты интеграции с промышленным оборудованием по протоколам: OPC DA, OPC AE, OPC UA, Modbus TCP, Modbus RTU, Modbus ASCII, M-Bus, MQTT, а также инструменты интеграции с бизнес-системами: WEB сервисы с использованием открытых стандартов HTTP, XML, SOAP, WSDL и UDDI; Web API, REST API, SOAP; Импорт и экспорт файлов XML, JSON, CSV; Интерфейсы к СУБД PostgreSQL, Oracle, MySQL, Hbase, MongoDB, MapR-DB.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Обработка бизнес-событий на ORT/CI платформе
(продолжение, начало см. выше)
Подключение платформы к потоку производственных данных было рассмотрено выше. Теперь следует задать обработку потока. Включение функций AI в поток будет рассмотрен позднее, а пока рассмотрим преобразование потока. Платформа построена на событийно-ориентированной архитектуре (Event-driven architecture, EDA); события определяются как «существенные изменения состояний». Например, деталь, поданная со склада на обрабатывающий центр, меняет свое состояние «на складе», на состояние «в обработке». Указанный пример относится к бизнес-событиям. Бизнес-событие – это отображение факта некоего важного для предприятия изменения производственной ситуации, которое заслуживает своей регистрации в информационной базе посредством изменения соответствующих данных. В терминах ORT, это означает изменение параметров и связей объекта, или «рождение» нового объекта.
Платформа предоставляет инструментарий потоковой обработки данных FBP (flow-based programming), который обеспечивает формирование из потока данных бизнес-событий и реакцию на бизнес-события, как минимум путем изменения в информационной базе данных об объектах.
FBP позволяет инженеру интерактивно построить «фабрику обработки данных», задавая движение информационных пакетов между «процессами», которые эти пакеты обрабатывают. Например, первый процесс слушает HTTP-канал и передает принятый пакет следующему процессу; следующий процесс трансформирует данные нужным образом и передает их дальше на запись; последний процесс записывает данные в информационную базу.
FBP содержит достаточное количество стандартных процессов, чтобы выполнить прием и преобразование потока данных, задавая параметры процессов «без кодирования». Для сложных и нестандартных преобразований предусмотрен вызов процессом внешних программ и скриптов; предусмотрено ветвление процесса, разделение и слияние данных. FBP лежит в основе нотаций функционально-событийного моделирования бизнес-процессов, например, BPMN.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Подключение платформы к потоку производственных данных было рассмотрено выше. Теперь следует задать обработку потока. Включение функций AI в поток будет рассмотрен позднее, а пока рассмотрим преобразование потока. Платформа построена на событийно-ориентированной архитектуре (Event-driven architecture, EDA); события определяются как «существенные изменения состояний». Например, деталь, поданная со склада на обрабатывающий центр, меняет свое состояние «на складе», на состояние «в обработке». Указанный пример относится к бизнес-событиям. Бизнес-событие – это отображение факта некоего важного для предприятия изменения производственной ситуации, которое заслуживает своей регистрации в информационной базе посредством изменения соответствующих данных. В терминах ORT, это означает изменение параметров и связей объекта, или «рождение» нового объекта.
Платформа предоставляет инструментарий потоковой обработки данных FBP (flow-based programming), который обеспечивает формирование из потока данных бизнес-событий и реакцию на бизнес-события, как минимум путем изменения в информационной базе данных об объектах.
FBP позволяет инженеру интерактивно построить «фабрику обработки данных», задавая движение информационных пакетов между «процессами», которые эти пакеты обрабатывают. Например, первый процесс слушает HTTP-канал и передает принятый пакет следующему процессу; следующий процесс трансформирует данные нужным образом и передает их дальше на запись; последний процесс записывает данные в информационную базу.
FBP содержит достаточное количество стандартных процессов, чтобы выполнить прием и преобразование потока данных, задавая параметры процессов «без кодирования». Для сложных и нестандартных преобразований предусмотрен вызов процессом внешних программ и скриптов; предусмотрено ветвление процесса, разделение и слияние данных. FBP лежит в основе нотаций функционально-событийного моделирования бизнес-процессов, например, BPMN.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Юбилейная 20-я конференция Передовые Технологии Автоматизации (ПТА) - 2025 открылась докладом «Continuous Intelligence как путь к оптимизации в реальном времени» фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика».
Тематические разделы конференции ПТА-2025. охватили наиболее актуальные направления:
• промышленная автоматизация;
• Industry 4.0;
• цифровизация производства;
• искусственный интеллект;
• интернет вещей и большие данные.
В начале конференции вниманию участников была представлена презентация компании «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика»: «Continuous Intelligence как путь к оптимизации в реальном времени», тема которая объединила указанные направления.
Доклад представил Дмитрий Александрович Беренов, директор по инновациям фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика».
Доклад о первой в России индустриальной Continuous Intelligence платформе вызвал живой интерес у руководителей и ведущих технических специалистов организаций, интересующихся цифровизацией и промышленной экспертизой.
Подробнее на сайте компании.
Тематические разделы конференции ПТА-2025. охватили наиболее актуальные направления:
• промышленная автоматизация;
• Industry 4.0;
• цифровизация производства;
• искусственный интеллект;
• интернет вещей и большие данные.
В начале конференции вниманию участников была представлена презентация компании «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика»: «Continuous Intelligence как путь к оптимизации в реальном времени», тема которая объединила указанные направления.
Доклад представил Дмитрий Александрович Беренов, директор по инновациям фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика».
Доклад о первой в России индустриальной Continuous Intelligence платформе вызвал живой интерес у руководителей и ведущих технических специалистов организаций, интересующихся цифровизацией и промышленной экспертизой.
Подробнее на сайте компании.
RUTUBE
Открытие конференции ПТА-2025 Екатеринбург. Дмитрий Беренов о Continuous Intelligence
Презентация компании «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика»: «Continuous Intelligence как путь к оптимизации в реальном времени» открывает юбилейную 20-ю. конференцию ПТА. Доклад осуществляет Дмитрий Александрович Беренов, директор по инновациям фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика»
Построение цифрового двойника материального потока на производстве
(продолжение, начало см. выше)
Процесс принятия управленческих решений на промышленных предприятиях должен обеспечивать конкурентоспособность предприятия путем выпуска продукции с минимальными затратами ресурсов, высоким качеством и низкой себестоимостью. В соответствии с концепцией «бережливого производства», процесс «непрерывного совершенствования» должен быть направлен на «поток создания ценностей» (Value Stream). Value Stream – это процесс преобразования продукции, от сырья до выпуска, и от получения заказа до его выполнения.
Общая методология отслеживания данных на платформе строится исходя из того, что стержнем концепции Value Stream является движение материального потока. Межфункциональный характер материального потока обеспечивает согласованность наборов данных на протяжении всего пути движения потока, начиная с момента поступления сырья или заготовок на предприятие, и заканчивая отгрузкой готовой продукции потребителю. Для отслеживания движения материального потока, ORT/CI платформа позволяет сконфигурировать цифровой двойник.
Для настройки цифрового двойника на план производства интерактивно наносятся линии движения материала. На линиях движения материала расставляют транспортные механизмы (рольганги, краны и др.). Это цифровые модели. Затем расставляют узлы обработки. Это тоже цифровые модели агрегатов. На цифровые модели подают собираемые данные. Цифровой двойник вычисляет расположение материала, вход на агрегат и выход (связь материала и агрегата), факт переработки материала в заготовку, а заготовки в готовую продукцию (связь объектов: материал, заготовка, продукция), а также связывает их с параметрами обработки на агрегатах, тем самым подготавливая ORT-описание производства. АPI платформы обеспечивают доступ к карте движения материала, позволяя системе строить диспетчерские мнемосхемы.
Подробнее см. видео.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Процесс принятия управленческих решений на промышленных предприятиях должен обеспечивать конкурентоспособность предприятия путем выпуска продукции с минимальными затратами ресурсов, высоким качеством и низкой себестоимостью. В соответствии с концепцией «бережливого производства», процесс «непрерывного совершенствования» должен быть направлен на «поток создания ценностей» (Value Stream). Value Stream – это процесс преобразования продукции, от сырья до выпуска, и от получения заказа до его выполнения.
Общая методология отслеживания данных на платформе строится исходя из того, что стержнем концепции Value Stream является движение материального потока. Межфункциональный характер материального потока обеспечивает согласованность наборов данных на протяжении всего пути движения потока, начиная с момента поступления сырья или заготовок на предприятие, и заканчивая отгрузкой готовой продукции потребителю. Для отслеживания движения материального потока, ORT/CI платформа позволяет сконфигурировать цифровой двойник.
Для настройки цифрового двойника на план производства интерактивно наносятся линии движения материала. На линиях движения материала расставляют транспортные механизмы (рольганги, краны и др.). Это цифровые модели. Затем расставляют узлы обработки. Это тоже цифровые модели агрегатов. На цифровые модели подают собираемые данные. Цифровой двойник вычисляет расположение материала, вход на агрегат и выход (связь материала и агрегата), факт переработки материала в заготовку, а заготовки в готовую продукцию (связь объектов: материал, заготовка, продукция), а также связывает их с параметрами обработки на агрегатах, тем самым подготавливая ORT-описание производства. АPI платформы обеспечивают доступ к карте движения материала, позволяя системе строить диспетчерские мнемосхемы.
Подробнее см. видео.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Флагманская разработка «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» индустриальная Continuous Intelligence платформа является наиболее перспективным отечественным программным обеспечением с точки зрения потребностей импортозамещения крупных предприятий.
Согласно аналитическому исследованию Альфа-Банка «Импортозамещение в IT секторе: итоги и перспективы 2025+» промышленный софт является нишей, где, российские аналоги отсутствуют или сильно уступают зарубежным коммерческим продуктам, что является критичным для крупного бизнеса.
Интересно, что Continuous Intelligence платформа, предлагаемая фирмой «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», позволяющая создавать системы, включающие искусственный интеллект в цикл управления предприятием, аккумулирует в себе многие направления ПО, где отсутствуют отечественные аналоги либо же они сильно уступают зарубежным, на данный момент.
Технологический суверенитет: импортозамещение и импортонезависимость
Компания «Дата-Центр Автоматика» активно участвует в процессе импортозамещения. Она разрабатывает программное обеспечение, которое позволяет собирать информацию о текущей работе предприятия и включать ее в цикл принятия управленческих решений.
Например, индустриальная платформа DATA-TRACK предоставляет доступ к сведениям о каждом этапе производственной цепочки, что помогает оперативно анализировать и принимать бизнес-решения, оптимизировать работу.
Решения на основе платформы успешно внедрены на крупных металлургических предприятиях. Их используют такие флагманы промышленности как «Северсталь», Новолипецкий Металлургический Комбинат, «Qarmet» (Казахстан), Абинский Электрометаллургический завод. Согласно опубликованным данным, могут достигаться такие результаты, как рост производительности труда на 10%, сокращение простоев на 15%, рост энергоэффективности на 20%, экономия материалов на 7%.
Индустриальная платформа DATA-TRACK является импортонезависимым решением (импортонезависимость – снятие критической зависимости от зарубежных технологий) со своей оригинальной методологией. Так, например, метод объектных отношений позволяет организовать данные предприятия в виде единого контента.
“Помимо широких функциональных возможностей как никогда важно для нас сейчас, что это именно российская разработка. По итогам проекта с уверенностью можно сказать, что отечественная платформа DATA-TRACK может стать достойной основой цифровой трансформации любого производственного предприятия”, – отметил Владимир Федотов, генеральный директор АЭМЗ
Сколково и старейший экспертный портал ТAdviser включили «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» и промышленную платформу DATA-TRACK в карту «Российских MES-систем». ТAdviser так же включил компанию в «Карту цифровизации Российской промышленности» по разделам:
• Процессы планирования \ управления производством и ресурсами предприятия
• Управление жизненным циклом продукции
• Мониторинг производства средствами компьютерного зрения, видеоаналитики и ИИ
• Контроль качества
• Цифровое моделирование, предикативная аналитика
• ИТ-услуги и сервисы для промышленности
Так же в нашем обзоре:
• Карта импортозамещения программного обеспечения от Альфа-Банка
• Технологический суверенитет: импортозамещение и импортонезависимость
• Промышленность России и решения на основе искусственного интеллекта (ИИ)
• Российская Continuous Intelligence платформа позволяет включить ИИ в цикл управления предприятием в реальном времени
Согласно аналитическому исследованию Альфа-Банка «Импортозамещение в IT секторе: итоги и перспективы 2025+» промышленный софт является нишей, где, российские аналоги отсутствуют или сильно уступают зарубежным коммерческим продуктам, что является критичным для крупного бизнеса.
Интересно, что Continuous Intelligence платформа, предлагаемая фирмой «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», позволяющая создавать системы, включающие искусственный интеллект в цикл управления предприятием, аккумулирует в себе многие направления ПО, где отсутствуют отечественные аналоги либо же они сильно уступают зарубежным, на данный момент.
Технологический суверенитет: импортозамещение и импортонезависимость
Компания «Дата-Центр Автоматика» активно участвует в процессе импортозамещения. Она разрабатывает программное обеспечение, которое позволяет собирать информацию о текущей работе предприятия и включать ее в цикл принятия управленческих решений.
Например, индустриальная платформа DATA-TRACK предоставляет доступ к сведениям о каждом этапе производственной цепочки, что помогает оперативно анализировать и принимать бизнес-решения, оптимизировать работу.
Решения на основе платформы успешно внедрены на крупных металлургических предприятиях. Их используют такие флагманы промышленности как «Северсталь», Новолипецкий Металлургический Комбинат, «Qarmet» (Казахстан), Абинский Электрометаллургический завод. Согласно опубликованным данным, могут достигаться такие результаты, как рост производительности труда на 10%, сокращение простоев на 15%, рост энергоэффективности на 20%, экономия материалов на 7%.
Индустриальная платформа DATA-TRACK является импортонезависимым решением (импортонезависимость – снятие критической зависимости от зарубежных технологий) со своей оригинальной методологией. Так, например, метод объектных отношений позволяет организовать данные предприятия в виде единого контента.
“Помимо широких функциональных возможностей как никогда важно для нас сейчас, что это именно российская разработка. По итогам проекта с уверенностью можно сказать, что отечественная платформа DATA-TRACK может стать достойной основой цифровой трансформации любого производственного предприятия”, – отметил Владимир Федотов, генеральный директор АЭМЗ
Сколково и старейший экспертный портал ТAdviser включили «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» и промышленную платформу DATA-TRACK в карту «Российских MES-систем». ТAdviser так же включил компанию в «Карту цифровизации Российской промышленности» по разделам:
• Процессы планирования \ управления производством и ресурсами предприятия
• Управление жизненным циклом продукции
• Мониторинг производства средствами компьютерного зрения, видеоаналитики и ИИ
• Контроль качества
• Цифровое моделирование, предикативная аналитика
• ИТ-услуги и сервисы для промышленности
Так же в нашем обзоре:
• Карта импортозамещения программного обеспечения от Альфа-Банка
• Технологический суверенитет: импортозамещение и импортонезависимость
• Промышленность России и решения на основе искусственного интеллекта (ИИ)
• Российская Continuous Intelligence платформа позволяет включить ИИ в цикл управления предприятием в реальном времени
Извлечение данных из ORT-описания
(продолжение, начало см. выше)
Для формирования запроса к ORT-данным назначаются временной интервал и объекты для выборки. В приведенном примере это плавки (объект «Плавка») в дуговой сталеплавильной печи за 7 дней. Далее выбираются параметры плавки, которые нас интересуют (номер плавки, длительность плавки, расход электроэнергии на плавку и др.). В выборку добавляем связанный с плавкой объект «Химанализ плавки». Из параметров этого объекта нас интересуют содержание С, Si, Mn (углерода, кремния, марганца). Для простоты в примере не показано, как задавать фильтры.
Запрос запоминается, и для сформированного запроса сохраняется URL запроса. Запрос является параметризованным. Обращаясь к запросу по URL и задавая параметры запроса внешние сервисы, а также определяемые в платформе функции, могут получать выборки в соответствии с заданным запросом.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Для формирования запроса к ORT-данным назначаются временной интервал и объекты для выборки. В приведенном примере это плавки (объект «Плавка») в дуговой сталеплавильной печи за 7 дней. Далее выбираются параметры плавки, которые нас интересуют (номер плавки, длительность плавки, расход электроэнергии на плавку и др.). В выборку добавляем связанный с плавкой объект «Химанализ плавки». Из параметров этого объекта нас интересуют содержание С, Si, Mn (углерода, кремния, марганца). Для простоты в примере не показано, как задавать фильтры.
Запрос запоминается, и для сформированного запроса сохраняется URL запроса. Запрос является параметризованным. Обращаясь к запросу по URL и задавая параметры запроса внешние сервисы, а также определяемые в платформе функции, могут получать выборки в соответствии с заданным запросом.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Формат выборки данных ORT/CI-платформы
(продолжение, начало см. выше)
Выборки в ORT/CI-платформе получают, обращаясь через URL к интерактивно сформированному глобальному универсальному запросу.
Выборки формируются в табличном виде. Таблицы доступны пользователю для просмотра. Выборки используют для построения графиков, диаграмм, пользовательских отчетов, используют для расчетных функций, обучения нейросетей
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Выборки в ORT/CI-платформе получают, обращаясь через URL к интерактивно сформированному глобальному универсальному запросу.
Выборки формируются в табличном виде. Таблицы доступны пользователю для просмотра. Выборки используют для построения графиков, диаграмм, пользовательских отчетов, используют для расчетных функций, обучения нейросетей
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Проектный подход при обучении студентов
Как отмечает журнал «Эксперт» , сервис «Проектное обучение» Уральского федерального университета стал лауреатом номинации «Лучшее ИТ-решение для высшего образования» всероссийского конкурса «Цифровые вершины» (организаторы — Минцифры России и Российская академия народного хозяйства и государственной службы при президенте РФ).
Сервис создан университетом, чтобы привлечь к образовательному процессу компетенции, экспертизы и ресурсы индустриальных партнеров и компаний новой экономики. Для бизнеса это шанс осуществить стартовую проверку гипотез силами студентов, сэкономив время и ресурсы, найти молодые и перспективные кадры. Для студентов — возможность погрузиться в деловую среду, решая актуальные задачи, сформировать будущую профессиональную карьеру в период обучения, зарекомендовав себя в глазах работодателя).
Фирма «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» и базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» одни из первых приняли участие в проектном обучении.
Как отмечает журнал «Эксперт» , сервис «Проектное обучение» Уральского федерального университета стал лауреатом номинации «Лучшее ИТ-решение для высшего образования» всероссийского конкурса «Цифровые вершины» (организаторы — Минцифры России и Российская академия народного хозяйства и государственной службы при президенте РФ).
Сервис создан университетом, чтобы привлечь к образовательному процессу компетенции, экспертизы и ресурсы индустриальных партнеров и компаний новой экономики. Для бизнеса это шанс осуществить стартовую проверку гипотез силами студентов, сэкономив время и ресурсы, найти молодые и перспективные кадры. Для студентов — возможность погрузиться в деловую среду, решая актуальные задачи, сформировать будущую профессиональную карьеру в период обучения, зарекомендовав себя в глазах работодателя).
Фирма «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» и базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» одни из первых приняли участие в проектном обучении.
Пользовательские интерфейсы ORT/CI-платформы
(продолжение, начало см. выше)
Для визуализации выборок в платформе предусмотрен инструментарий графического представления в виде диаграмм, графиков, таблиц различной формы, а также инструментарий построения дашбордов из графических представлений. Предусмотрен конструктор интерфейсов пользователя для создания рабочих мест операторов на производстве.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
(продолжение, начало см. выше)
Для визуализации выборок в платформе предусмотрен инструментарий графического представления в виде диаграмм, графиков, таблиц различной формы, а также инструментарий построения дашбордов из графических представлений. Предусмотрен конструктор интерфейсов пользователя для создания рабочих мест операторов на производстве.
«ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» ведет серию публикаций о Continuous Intelligence - основной продвигаемой фирмой концепции сквозной промышленной цифровизации в реальном времени на основе искусственного интеллекта: продолжение следует.
Проектный подход при обучении студентов
(продолжение, начало см. выше)
Проектная система обучения (более известная под названием метод проектов) – это форма организации учебного процесса через реализацию проектов, направленная на всестороннее развитие учащихся и формирование у них самостоятельности.
Концепция была предложена американским педагогом, автором метода прагматической педагогики Джоном Дьюи в конце 19 столетия и опробована в ряде школ США. В последующие годы она исследовалась и дополнялась многими другими учеными. После публикации труда Уильяма Килпатрика, который предоставил обстоятельное описание метода, системой заинтересовались в европейских странах, в частности в СССР.
Большой вклад в ее развитие сделали С.Т. Шацкий, П.П. Блонский и пр. Метод проектов быстро завоевал расположение педагогов и стал известен под названием «школа-лаборатория». Однако популярность длилась недолго. Из-за низких показателей эффективности в 30-е годы прошлого века советское образование вернулось к академическим методам построения учебного процесса.
В условиях, возникших сегодня интерес к сильным сторонам творческого и практического обучения через реализацию проектов, возобновился. Значимость проектного обучения заметно растет, что обуславливает его распространение во всех учебных заведениях. Наличие кафедры УрФУ при базовом предприятии - фирме «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» делает процесс проектного обучения естественным, как для сотрудников кафедры, студентов и аспирантов, так и для работников фирмы, курирующих студенческие проекты.
На фото:
Ректор УрФУ Кокшаров Виктор Анатольевич (второй слева), Первый проректор по экономике и стратегическому развитию Сандлер Данил Геннадьевич (слева), Директор по образовательной деятельности Князев Сергей Тихонович (справа) вручают Благодарственное письмо директору по инновациям "ДАТА-ЦЕНТР Автоматика" Беренову Дмитрию Александровичу в рамках круглого стола с партнерами Университета по проектному обучению.
Подробнее о проектном подходе к обучению в статье на сайте компании.
(продолжение, начало см. выше)
Проектная система обучения (более известная под названием метод проектов) – это форма организации учебного процесса через реализацию проектов, направленная на всестороннее развитие учащихся и формирование у них самостоятельности.
Концепция была предложена американским педагогом, автором метода прагматической педагогики Джоном Дьюи в конце 19 столетия и опробована в ряде школ США. В последующие годы она исследовалась и дополнялась многими другими учеными. После публикации труда Уильяма Килпатрика, который предоставил обстоятельное описание метода, системой заинтересовались в европейских странах, в частности в СССР.
Большой вклад в ее развитие сделали С.Т. Шацкий, П.П. Блонский и пр. Метод проектов быстро завоевал расположение педагогов и стал известен под названием «школа-лаборатория». Однако популярность длилась недолго. Из-за низких показателей эффективности в 30-е годы прошлого века советское образование вернулось к академическим методам построения учебного процесса.
В условиях, возникших сегодня интерес к сильным сторонам творческого и практического обучения через реализацию проектов, возобновился. Значимость проектного обучения заметно растет, что обуславливает его распространение во всех учебных заведениях. Наличие кафедры УрФУ при базовом предприятии - фирме «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» делает процесс проектного обучения естественным, как для сотрудников кафедры, студентов и аспирантов, так и для работников фирмы, курирующих студенческие проекты.
На фото:
Ректор УрФУ Кокшаров Виктор Анатольевич (второй слева), Первый проректор по экономике и стратегическому развитию Сандлер Данил Геннадьевич (слева), Директор по образовательной деятельности Князев Сергей Тихонович (справа) вручают Благодарственное письмо директору по инновациям "ДАТА-ЦЕНТР Автоматика" Беренову Дмитрию Александровичу в рамках круглого стола с партнерами Университета по проектному обучению.
Подробнее о проектном подходе к обучению в статье на сайте компании.
Подведены итоги конкурса студенческих проектов, проводимых в рамках Проектного обучения УрФУ. реализованных в течение 2023/2024 учебного года совместно с внешними организациями-партнёрами.
(продолжение, начало см. выше)
Конкурс прошел четвертый раз, из 8004 студенческих проектов в заключительный этап отобраны 123 проекта, среди которых были выбраны лучшие 9 научно-исследовательских и 15 прикладных проектов.
В области IT к награде представлены 5 студенческих проектов.
Из 5 награжденных IT проектов 2 проекта выполнены на кафедре «Аналитики больших данных и методов видеоанализа», базовой кафедре фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», которая является заказчиком одного из награжденных проектов.
Студенческие проекты от «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» проводятся в рамках магистерской программы «Инновации в IT». Это значит, что перед началом проекта не известен способ решения поставленной задачи, а также достижим ли этот результат. Интересно, что награжденная команда сознательно выбирала проект с инновационной составляющей и непредсказуемым результатом. Риск оказался оправданным, и работа получила высокую оценку.
На фото награждение команды. Награду вручили Ректор УрФУ Кокшаров Виктор Анатольевич (на фото справа) и Директор по образовательной деятельности Князев Сергей Тихонович (на фото слева). В числе награжденных: Доманова Мария Евгеньевна, тимлид (на фото в центре), Толстов Авдей Тарасович, аналитик (справа от Марии), Волосников Павел Дмитриевич, разработчик (слева от Марии). Куратор проекта от «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» Директор по инновациям Беренов Дмитрий Александрович (на фото второй справа).
(продолжение, начало см. выше)
Конкурс прошел четвертый раз, из 8004 студенческих проектов в заключительный этап отобраны 123 проекта, среди которых были выбраны лучшие 9 научно-исследовательских и 15 прикладных проектов.
В области IT к награде представлены 5 студенческих проектов.
Из 5 награжденных IT проектов 2 проекта выполнены на кафедре «Аналитики больших данных и методов видеоанализа», базовой кафедре фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика», которая является заказчиком одного из награжденных проектов.
Студенческие проекты от «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» проводятся в рамках магистерской программы «Инновации в IT». Это значит, что перед началом проекта не известен способ решения поставленной задачи, а также достижим ли этот результат. Интересно, что награжденная команда сознательно выбирала проект с инновационной составляющей и непредсказуемым результатом. Риск оказался оправданным, и работа получила высокую оценку.
На фото награждение команды. Награду вручили Ректор УрФУ Кокшаров Виктор Анатольевич (на фото справа) и Директор по образовательной деятельности Князев Сергей Тихонович (на фото слева). В числе награжденных: Доманова Мария Евгеньевна, тимлид (на фото в центре), Толстов Авдей Тарасович, аналитик (справа от Марии), Волосников Павел Дмитриевич, разработчик (слева от Марии). Куратор проекта от «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» Директор по инновациям Беренов Дмитрий Александрович (на фото второй справа).