ООО «Динамические Системы»

На прошлой неделе издательство ComNews организовало IX Федеральный форум по ИТ и цифровым технологиям нефтегазовой отрасли России Smart Oil & Gas, на котором участники обсуждали текущие и перспективные задачи и отраслевые тренды.

Эксперты компании «Динамические Системы» приняли участие в сессии, посвященной вопросам искусственного интеллекта (ИИ), цифровых двойников и Big Data. Разработчики поделились своим опытом объединения возможностей ИИ и имитационного моделирования для решения задач прогнозирования объемов выработки стирола для крупного нефтехимического предприятия, оптимизации внутрипроизводственной логистики: планированию маршрутов и расписаний, управлению складскими запасами и оптимизацией процессов шихтования при помощи методов машинного обучения и имитационного моделирования.

Важно отметить, что имитационная модель является неотъемлемой частью алгоритма оптимального планирования. Задача является NP-трудной, приемлемое решение которой состоит в использовании подхода гибридного математического моделирования, а именно — совмещение имитационных моделей и алгоритмов решения задач оптимального управления.

Полученный инструмент помогает в решении задач оптимизации технологических процессов, повышению эффективности работы оборудования. Его используют для поиска ответов на вопросы «что-если» и «узких» мест в задачах планирования и управления производством.

«На сегодняшний день эксперты компании «Динамические Системы» выделяют несколько направлений, где коллаборация возможностей ИИ и имитационного моделирования обеспечивает наилучшую результативность: производство и управление производственными процессами; логистика и управление цепочками поставок; анализ сложных систем», — прокомментировал генеральный директор компании «Динамические Системы» Самуэль Левин. Он также отметил эффекты, которые могут быть получены предприятиями при использовании гибридного подхода:

• оптимизация издержек и реструктуризация производственных операций;
• стратегическое планирование: выявление взаимосвязей между управляемыми переменными и поиск оптимальных комбинации значений этих переменных;
• расчет экономического эффекта от различных вариантов оптимизации бизнес-процессов, а также выбор наиболее выгодных решений и оценка потенциальных результатов до их реализации;
• эксперименты с различными сценариями («что-если»), оценка потенциальных результатов различных стратегий для защиты инвестпроектов;
• оптимизация маршрутов, маневровых операций, управление складскими запасами и т.п.

---

ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты  дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.

В Государственном университете морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова в Санкт-Петербурге состоялась II Национальная научно-практическая конференция «Системы интеллектуального управления и искусственный интеллект: теория и практика». Сергей Нагибин, д.т.н., профессор, первый советник генерального директора компании «Динамические Системы», подробно осветил вопросы использования систем искусственного интеллекта для оптимизации логистики Ж/Д – Порт («Умный» порт).

В настоящее время основным трендом в развитии информационных технологий является перенос в цифровую среду функций и бизнес-процессов, ранее выполняемых людьми. Создание такой информационно-технологической структуры цифровой экономики включает в себя системы, которые могут решать различные управленческие, информационные, аналитические и другие задачи. В докладе была представлена концепция создания подобной цифровой среды для «Умного» порта.

В соответствии со «Стратегией развития морской портовой инфраструктуры России до 2030 года» прогнозируется сохранение тенденции к повышению объемов перевозок грузов. Таким образом, чтобы не только сохранить, но и повысить конкурентоспособность национальной торговой системы на международном уровне, необходимо уделять особое внимание эффективной работе морских портов.

Особенность работы порта заключается в огромном количестве процессов и портовых операций, которые необходимо учитывать — это и управление морскими перевозками в режиме реального времени, и мониторинг территории, а также контроль допуска в порт и передвижения грузовых судов, сопоставление и планирование маршрутов, исходя из прогноза погоды и загрузки порта, анализ данных о движении судов и т.д. Прогнозирование спроса на обслуживание судов повысит эффективность их перемещения по акватории порта и планирование погрузки-выгрузки.

Более того, для результативной работы порта важны не только морская, но и железнодорожная, и складская составляющие. Управление логистикой железнодорожного узла включает разработку цифрового паспорта, описывающего ж/д составляющую с учетом путей, стрелок, семафоров; разработку оптимального расписания подвижных локомотивов и контроль выполнения составленных планов. И порт, и ж/д узел — это сложные гетерогенные структуры большой размерности. Поэтому и в порту, и в ж/д узле необходим мониторинг и решение задач транспортной логистики для создания объективной картины происходящего в реальном масштабе времени.  

Получается, что чем надежнее сбалансированы между собой морские и ж/д мощности, а также скоординирован их ритм работы, тем продуктивнее будет взаимодействие между ними. В противном случае, будут наблюдаться снижение эффективности, простои судов и железнодорожных вагонов, увеличение времени нахождения железнодорожного и морского транспорта в порту под обработкой, и как следствие — задержка доставки грузов до получателей.

Однако, при общей цели — сокращение простоев судов и вагонов, задачи порта и ж/д структур отличаются. Порты более подвержены рискам потери ритмичности работы. Например, погодные условия (сильный ветер, дождь, снег, сбои ритмичности графиков прибытия судов) влияют не только на работу порта, но и сказываются на графиках разгрузки/погрузки ж/д узла.

Чем сложнее система, тем выше должен быть уровень автоматизации системы мониторинга. Для решения этих задач и создания единой цифровой среды «Умного» порта компания «Динамические Системы» предлагает использовать зонтичные системы средств управления, контроля и анализа обобщенного состояния сложных, гетерогенных информационно-технических инфраструктур на базе российской программной платформы PhoenixDS^[1] и программного комплекса Нувола^[2].

PhoenixDS и Нувола создают единую цифровую управленческую среду, обеспечивающую широкие возможности для сбора, обработки и анализа больших объемов информации со всего ландшафта предприятия и его сфер деятельности: мониторинг технической структуры, бизнес-процессы, планово-экономическую деятельность, развитую систему аналитики, управление транспортной логистикой, способность к развитию бизнес-процессов. Данные обрабатываются в соответствии с предъявляемыми требованиями и могут затрагивать несколько уровней представления и визуализации — тактический, стратегический и оперативный.

На основании обработки и анализа в реальном времени всей совокупности поступающей в систему информации она вырабатывает рекомендации по оптимальному ведению технологического процесса с учетом работ по техническому обслуживанию и ремонту, позволяет моделировать различные сценарии реализации тех или иных производственных решений с использованием технологий искусственного интеллекта. Система выполняет анализ и управление погрузочным и перевозочным процессами, предупреждает возникновение конфликтов в логистической сети. Как результат обеспечивается прозрачность управления, руководству предприятия и службам эксплуатации доступна в режиме реального времени объективная информация о ходе производственных процессов, повышаются объемы перевозимых грузов, минимизируется количество незапланированных простоев.

«Использование зонтичной платформы PhoenixDS и ПК Нувола в качестве мониторинга портовой инфраструктуры и логистики железнодорожной составляющей, позволит существенно повысить эффективность работы за счет синергетический эффекта, создав единую цифровую управленческую структуру «Умного» порта». Это повысит производительность и безопасность, а также сведет к минимуму ошибки человеческого фактора», — комментирует Сергей Нагибин, первый советник генерального директора компании «Динамические Системы».

---

[1] ПП PhoenixDS включена в реестр российских программ для ЭВМ 28.06.2022 №14071

[2] ПК Нувола (Nuvola) включен в реестр российских программ для ЭВМ 06.05.2021 №10509

Высшее образование играет важную роль при трудоустройстве, но не менее пристальное внимание работодатель уделяет имеющемуся у кандидата опыту работы. Именно стажировки в компаниях помогают студентам не только приобрести необходимые навыки, попробовать новые направления развития, ощутить себя частью рабочей команды, но и применить уже полученные знания на практике, восполнить пробелы между учебной программой и реальными рабочими процессами, создать профессиональные связи.

С другой стороны, бизнес сегодня отмечает существенный разрыв между теоретическими знаниями молодых специалистов, которых выпускает ВУЗ, и фактическими навыками, необходимыми для полноценной работы. Эксперты говорят о том, что в среднем требуется от полугода до года, чтобы молодой специалист набрался необходимых компетенций для выполнения задач в области разработки. ИТ-предприятиям важно инвестировать в национальное образование, создавая грамотных отечественных разработчиков ПО, и тем самым, поддерживая конкурентный уровень предоставляемой рынку продукции.

Компания «Динамические Системы» сотрудничает с рядом ведущих технологических университетов страны, и ежегодно открывает свои двери для студентов старших курсов таких ВУЗов, как Московский авиационный институт (МАИ) и Университет науки и технологий МИСИС.

В течение месяца студенты будут приобретать практический опыт по выбранной специальности, работать в команде, принимать участие в проектах, реализуемых для крупных предприятий металлургической и горнорудной промышленности, транспортной отрасли. Стажеры смогут решать реальные задачи в подразделениях разработки, контроля качества ПО и автоматизации производства (DevOps), а также изучать аспекты применения технологий искусственного интеллекта.

Все практиканты получат уникальный опыт, принимая непосредственное участие в разработке программных продуктов, на основе которых создаются проекты дистанционного риск-ориентированного контроля и мониторинга промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; оптимизации логистической сети предприятия.

Стажировка станет важным этапом в профессиональном развитии и откроет множество новых возможностей для молодых инженеров-разработчиков программного обеспечения.

«На стажировке в нашей компании мы не только предоставляем студентам возможность приобрести практический опыт, но и готовим будущих лидеров индустрии. Мы уверены, что каждый участник сможет внести свой вклад в развитие инновационных проектов компании и раскрыть свой потенциал в дружной и профессиональной команде», — комментирует Андрей Судиловский, технический директор компании «Динамические Системы».

---

ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты  дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.

Важность интеллектуальных систем в геопространственной аналитике растёт с каждым днём. И в расшифровке ГИС слово «географический» уже давно переросло в более широкий термин «геопространственный». Эти системы начинают интегрироваться в более сложные и комплексные продукты, которые помогают компаниям минимизировать риски, повышать надежность и производительность.

Такие изменения связаны с тем, что геопространственная аналитика использует производственные данные, связанные с конкретным местом или географической областью. Более того, информация передается в режиме реального времени, что позволяет изучать большие объемы связанных демографических, топографических и экологических параметров. Все это помогает принимать управленческие решения на основе актуальных данных. 

Fortune Business Insights оценило объем мирового рынка геопространственной аналитики за 2023 год в $79,06 млрд США, и, по прогнозам аналитиков, он вырастет с 89,81 млрд в 2024 году до 262,73 млрд к 2032 году. Среди ключевых факторов такого роста выделяют усиливающуюся урбанизацию, технологический прорыв в области интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), улучшение каналов связи, а также важность оптимизации цепочек поставок для организаций.

Отметим также тот факт, что геопространственный анализ добавляет к информационной модели пространственный и временной контекст. То есть закономерности в таких вещах, как миграция, климатическая обстановка и дорожное движение, становятся гораздо более очевидными, когда они отображаются в виде математического алгоритма, а не просто являются числами в таблице. Это серьезный инструмент для более точных расчетов расстояний, оценки близости объектов, их местоположения, плотности переменных, изменений во времени, что в свою очередь помогает компаниям снижать риски, оптимизировать ресурсные и временные затраты.

Транспортные компании одни из первых стали использовать методы ГИС-аналитики в своей работе, но требования к логистическим информационным системам продолжают усложняться и масштабироваться.

Однако, несмотря на то что динамические цифровые модели логистики строятся на основе хорошо знакомой концепции цифровых двойников, важную роль в их создании играет сетевой анализ геопространственных данных и интеграция полученной информации в общую аналитическую среду. В сеть объединяется любая система связанных между собой линейных объектов, например, автомобильные и железные дороги, реки, трубопроводы, телефонные линии и линии электропередач. Соответственно, транспортировка грузов и услуг, обмен информацией и передача энергии происходят по этой сети.

Стоит упомянуть и о том, что важнейшую роль в максимальном приближении модели к реальному миру играет анализ ГИС информации, так как цифровые двойники постоянно обновляются вслед за изменением физических прототипов.

Опираясь на спрос, российская компания «Динамические системы» включила в состав программного комплекса Нувола (внесен в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных) для управления логистикой ГИС-аналитику, которая имеет микросервисную событийно-управляемую архитектуру на базе реализуемых в компаниях частных облаков с использованием технологии Kubernetes.

Именно поэтому этот продукт способен обеспечить сетевой анализ такой информации, как:

• геопространственные временные ряды — анализ местоположения транспортных средств;
• состояние управляющих объектов сетевой инфраструктуры: сигнализации, стрелки, светофоры, уклоны, ограничения скорости, электрификация ж/д путей и другая информация, которая необходима для построения возможных маршрутов движения по сети;
• погодные условия;
• выделение паттернов движения для определения геозон производственных процессов (погрузки/выгрузки и т.д.);
• анализ причин отклонений от заданного расписания движения;
• комплексирование телеметрии и геопространственных параметров для ML алгоритмов уточнения местоположения, определения порядка движения составов, расхода топлива, оптимизации режима движения, обеспечения контроля безопасного скоростного режима движения. Оценка загрузки транспортных средств осуществляется за счет телеметрии самого транспортного средства.

Анализ информации в ПК Нувола включает в себя методы геопространственного анализа, комплексной обработки и анализа данных, предиктивной аналитики на основе ML, алгоритмов построения расписаний в условиях большого числа ограничений и прочее. В результате компания получает визуализацию объектов логистической инфраструктуры, представление параметров движения транспортных средств в онлайн режиме и результаты анализа этих данных, а также интерактивное построение аналитических отчетов в геопространственном представлении. Более того, этот продукт в полной мере импортозамещает иностранные аналоги.

Технологии геопространственной аналитики помогают бизнесу снизить затраты, оптимизировать уровни обслуживания и повысить устойчивость логистической сети. Применение данных технологий переводит отрасль на новый уровень безопасности, масштабируемости и надежности. Теперь диспетчеры с высокой точностью отслеживают доставку груза по карте, определяют задержки, мониторят фактические перемещения в режиме реального времени, могут сравнить план-факт и спрогнозировать возможные изменения во всей цепочке поставок. Это является мощным инструментом для своевременного принятия решений на основе актуальных данных.

«Решение задач логистики невозможно без автоматизации контроля и управления всех участвующих бизнес и производственных процессов: от планирования, организации транспортных потоков до анализа результатов деятельности. Важнейшую роль в получении адекватных результатов играет применение, обработка и комплексный анализ геопространственных данных», — комментирует генеральный директор компании «Динамические Системы» Самуэль Левин.

---

ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты  дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.

Компания ООО «Динамические Системы» и Национальный исследовательский технологический университет МИСиС подписали договор о сотрудничестве в сфере образования и науки.

Соглашение предусматривает обмен знаниями и опытом, развитие образовательных программ, проведение совместных научных исследований и проектов.

Партнерское взаимодействие отраслевой науки и современных технологий будет способствовать совершенствованию образовательного направления, в том числе организации совместных курсов и программ обмена опытом. Это позволит студентам получить доступ к более широкому спектру образовательных возможностей и расширить практические знания и навыки в реальных проектах, которые реализует компания «Динамические Системы».

Соглашение о сотрудничестве также приведет к появлению совместных научных исследований и проектов между НИТУ МИСиС и Динамическими Системами, объединит ресурсы и экспертизу для решения актуальных научно-практических вопросов, создания новых разработок и инновационных проектов.

В конце апреля эксперты компании «Динамические Системы» в рамках семинара «Практики импортозамещения в горно-металлургической отрасли», организованного НИТУ МИСиС, выступили с двумя докладами, в которых рассказали о дистанционном риск-ориентированном контроле промышленной безопасности на опасных производственных объектах и поделились опытом решения задач перемешивания руды и оптимизации логистики с использованием технологий искусственного интеллекта в горнодобывающей отрасли на программных продуктах собственной разработки — Nuvola и PhoenixDS (оба продукта зарегистрированы в Едином реестре программ для ЭВМ и баз данных).

«Решения компании «Динамические Системы» по дистанционному контролю промышленной безопасности на базе отечественного продукта PhoenixDS позволяют предприятиям следовать концепции эффективного и безопасного производства. Система проактивного управления рисками техногенных аварий, основанная на выявлении и идентификации опасных событий на ранних стадиях и своевременном принятии превентивных мер, обеспечивает непрерывность производства, дает возможность рассчитывать и контролировать ключевые показатели эффективности», — прокомментировал Олег Курпатов, заместитель генерального директора компании «Динамические Системы».

«В современной быстро меняющейся среде очень важно, чтобы российское фундаментальное образование шло в ногу с развитием технологий и программ, которые позволяют функционировать производству эффективно и при этом максимально безопасно. Мы считаем, что обмен практическим опытом и знаниями между образовательными институтами и бизнесом не только гарантирует подготовку высококвалифицированных сотрудников, готовых решать реальные задачи, но и поможет бизнесу использовать передовые научные открытия в создании новых разработок», — отметил Самуэль Левин, генеральный директор компании «Динамические Системы».

«Сотрудничество университета с компаниями инновационного типа имеет важное значение. Прогрессивные технологии, которые внедряются на предприятиях горно-металлургического комплекса, во многом обеспечивают конкурентоспособность производств. Студенты горных специальностей должны быть компетентными в этих инновациях, что реализуемо путем развития проектов студенческих практик и стажировок. Исследовательская квалификация университета также будет востребована, так как участие профессорско-преподавательского состава вуза вместе с аспирантами и студентами позволяют формировать гарантии качества подготовки специалистов. Все это предстоит нам сделать вместе с компанией «Динамические Системы» в ближайшее время», — поделился своим мнением Вадим Леонидович Петров, проректор по дополнительному образованию НИТУ МИСиС.

---

ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты  дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.

Цифровой двойник имеет широкий спектр применений и является мощным инструментом в мире технологий для анализа, оптимизации и прогнозирования работы объектов и производственных систем. Он с максимальной точностью представляет виртуальную модель реального объекта, процесса или системы, и ведет себя на всех эксплуатационных режимах, включая аварийные ситуации так же, как существующий объект. Цифровой двойник может быть создан для физических систем, зданий, городов, организаций и целых предприятий.

Сегодня эта технология используется для различных целей, например, для оптимизаций производственных процессов, цепочек поставок, улучшения энергоэффективности, прогнозирования поведения динамических систем, отказов оборудования, управления транспортными системами и др. Цифровой двойник является неотъемлемой частью композитной архитектуры предприятия, которая придает бизнес-модели гибкость за счет полного отображения реального объекта в цифровую модель. 

Цифровой двойник позволяет получить состояние объекта в будущем, как если бы у нас была машина времени. Созидательный искусственный интеллект умеет оперативно подстраиваться под новую ситуацию для быстрого реагирования и генерировать уникальные формулы для решения поставленных задач.

За 10 лет, технология прошла весь цикл зрелости: от стадии хайпа до промышленной эксплуатации. Согласно Gartner Hype Cycle for the Internet of Things 2020, технология цифрового двойника уже вышла на плато продуктивности.

По данным Verified Market Research, объем глобального рынка технологий цифрового двойника в 2023 году оценивался в $12,81 млрд и, по прогнозам аналитиков, достигнет $274,2 млрд к 2030 году. В России цифровые двойники фигурируют в дорожной карте Национальной технологической инициативы (НТИ): к концу 2024 года ожидается, что виртуальное моделирование освоят не менее 250 предприятий, потратив на это 145 млрд рублей. В 2021 году таких компаний было только 15.

19 апреля на IV Международном Форуме по цифровизации и ИТ в металлургической отрасли Smart Mining & Metals 2024, организованном издательством КомНьюс, компания Динамические Системы выступила с докладом «Логистика. Цифровой двойник как основа функционирования AI-алгоритмов». Компания поделилась опытом построения цифрового двойника для оркестрирования всей логистической сетью одного из крупнейших российских горно-обогатительных комбинатов. Самуэль Левин, генеральный директор Динамических Систем, рассказал о построении системы поддержки принятия решений диспетчеров ГОКа и о том, как созданный цифровой двойник помог трансформировать получаемые из разных источников данные в оптимальное сменно-суточное планирование.

«Цифровой двойник создает прочный фундамент для эффективного функционирования алгоритмов, использующих искусственный интеллект. На базе программного комплекса Нувола и интеллектуальной платформы PhoenixDS (оба продукта зарегистрированы в Едином реестре программ для ЭВМ и баз данных) решаются актуальные для производства задачи: контроль и оптимизация логистики железнодорожной инфраструктуры, управление грузопотоками и качеством продукции в режиме реального времени.  В рамках проекта удалось решить вопросы сокращения простоев, оптимизации времени использования локомотивного парка, перехода от эксплуатации на основе «регламентов» к эксплуатации на основе «фактического» использования Ж/Д оборудования и инфраструктуры», – прокомментировал Самуэль Левин.

---

ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты  дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.

Компания Динамические системы разработала единое цифровое пространство управления деятельностью предприятий нефтегазового комплекса, химической и горнодобывающей промышленности.

Трудно представить работу промышленных предприятий без широкого применения инструментов ИТ-технологий. Например, без таких, как автоматизированные системы управления технологическими процессами, системы планирования ресурсов, диспетчерские или информационные. Как правило, это специализированные программные комплексы от разных производителей, обеспечивающие автоматизацию в определенной области деятельности. Основной их недостаток заключается в слабой взаимной интеграции и, как следствие, невозможности построения единого информационного поля.

Однако, производству необходима комплексная автоматизация управления и возможность контролировать все сферы производственной деятельности на основе актуальной информации и единой цифровой модели предприятия. Такое решение должно обеспечивать бесшовную интеграцию с существующими информационными системами предприятия, предоставлять средства построения цифровой информационной модели, иметь компоненты сбора и проактивного анализа информации о состоянии объектов контроля в масштабе реального времени, средства контроля и управления бизнес/производственными процессами, а также масштабироваться и быть отказоустойчивым.

Для решения этой задачи компания Динамические системы расширила функциональные возможности программной платформы Phoenix DS, которая реализована как слабо связанная микросервисная событийно-управляемая архитектура, построенная на единой информационной шине. Такая архитектура обеспечивает масштабируемость системы, а также минимальное время ее реакции в процессе сбора, обработки, визуализации информации о состоянии объектов контроля и выработки рекомендаций по управлению.

Платформа Phoenix DS построена с учетом трех принципов: эффективность, практическая польза и сокращение рисков, и реализована в концепции PaaS («Платформа как сервис») с использованием частного облака предприятия.

В нашем случае PaaS — модель предоставления облачных вычислений, при которой потребитель получает доступ к использованию информационно-технологических платформ: системам мониторинга и контроля, математической библиотеке, интеграционной шине, связующему программному обеспечению, средствам разработки и тестирования, аналитике, размещённым в частном облаке. А частное облако реализуется средствами отказоустойчивого масштабируемого кластера под управлением Kubernetes.

Подобная модель обеспечивает масштабирование и отказоустойчивость каждого элемента платформы за счет внутреннего мониторинга состояния ее сервисов. Это неоспоримое преимущество для крупных промышленных предприятий, которые имеют иерархическую структуру с большим количеством подразделений, работающих в различных предметных областях с разными производственными и бизнес-процессами. На таких предприятиях цифровые модели подразделений, объекты контроля и управления, методы обработки и анализа не похожи друг на друга. Но в тоже время они имеют тесные связи как по передаваемым данным, так и по процессам управления.

Например, цех железнодорожного транспорта горно-обогатительного комбината и рудоуправление имеют разные задачи, объекты управления, контроля и производственные алгоритмы. Но они взаимодействуют между собой, используя общие процессы и данные.

«PhoenixDS имеет возможность полномасштабного развертывания в среде Kubernetes. Сегодня это кластер с неограниченной возможностью масштабирования под задачи крупных территориально-распределенных промышленных предприятий», – комментирует Самуэль Левин, генеральный директор компании «Динамические системы».

---

ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты  дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.

21 марта 2024 года в Технограде на ВДНХ прошел Интеграционный форум «Artificial Intelligence в производственных системах», который собрал новаторов рынка в области технологий искусственного интеллекта. Эксперты компании «Динамические системы» выступили в двух параллелях с докладами: «Платформа машинного обучения для управления производственными процессами» и «Опыт решения задач шихтования и оптимизации логистики с использованием технологий искусственного интеллекта».

В пленарной части заседания участники рассуждали об актуальных трендах направлений AI, RPA и машинного обучения, существующих барьерах для внедрения разработанных продуктов ИТ-компаниями на крупных промышленных предприятиях.

В результате, разработчики программного обеспечения для металлургической, энергетической, нефтегазовой и химической промышленности часто переключаются на более лояльные площадки. И в момент, когда крупные предприятия готовы к внедрению решений, создается впечатление, что на рынке их нет. Повторно начинают разрабатываться продукты, которые ранее были уже созданы.

На самом деле, многие проблемы уже решены, в том числе и с использованием искусственного интеллекта. Сейчас можно взять готовый продукт и внедрить его на свое предприятие за непродолжительное время и с минимальными затратами на обучение сотрудников.

«В современном мире для решения сложных задач требуются не только модели для машинного обучения, но и их поддержка в актуальном состоянии. Для этой цели, а именно для быстрого создания, внедрения и поддержки работоспособности моделей существует платформа PhoenixDS AI, которая позволяет компаниям не просто заниматься анализом данных и решать сложные задачи в мире машинного обучения, но и сохранять их в рабочем состоянии. На этой платформе можно прогнозировать производственные параметры, искать аномалии, анализировать видео поток, оцифровывать данные с аналоговых датчиков и многое другое. Особенно важно, что все решения унифицированы и существуют на единой платформе. Также наличие функции No-code дает разработчикам возможность собирать модели без использования большого и сложного кода, а с помощью «мышки и линий» между объектами. В результате, такие модели внедряются гораздо быстрее, снижается стоимость обучения сотрудников, что в итоге ведет к ускорению работы и снижению затрат на поддержку», — комментирует Олег Рабинович, Директор департамента разработки ПО и главный конструктор.

«Несмотря на очевидный технологический прогресс современных технологий в области оптимизации, задача маршрутизации транспортных средств до сих пор остается трудно разрешимой. Однако разработанный гибридный подход к моделированию логистического процесса на платформе Nuvola позволяет воспроизвести и оценить производственный процесс, а также получить оптимизированное расписание следования транспортных средств. Таким образом увеличивается объем перевозимого сырья, сохраняются требования к качеству и ограничениям горнодобывающих предприятий», — продолжил Дмитрий Лоскутов, Руководитель направления искусственного интеллекта и математического моделирования.

Все участники форума согласились с тем, что в настоящий момент автоматизация с использованием искусственного интеллекта — жизненная необходимость, так как во многих отраслях уже наблюдается серьезный дефицит кадров, особенно с перспективой на ближайшие 5 лет.

---

ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты  дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.