Siemens и NVIDIA подписали соглашение о сотрудничестве с целью создания промышленной метавселенной, расширенной виртуальной реальности для компаний, которая позволит сократить расходы на эксплуатацию заводов, зданий и ускорить разработку новых продуктов. Предполагается, что решение будет доступно для компаний любого размера, включая малые предприятия. Услуги будут предлагаться по подписке по модели SaaS.

Изображения: NVIDIA

«Промышленная метавселенная — это иммерсивный цифровой двойник в реальном времени. Он фотореалистичен, но в то же время основан на физике. Это означает, что двойник не только показывает, как он выглядит в реальном времени, но и как он ведёт себя в реальном мире», — заявила Siemens. Это позволит предсказать уже на стадии разработки, будет ли эффективным будущий продукт или процесс. В рамках сотрудничества Siemens интегрирует Xcelerator, собственное ПО и цифровые двойники с платформой NVIDIA Omniverse.

Компании намерены сделать цифровое представление сложных физических систем более доступным для любых клиентов всех размеров. Запуск цифровых двойников производств и предприятий позволит спрогнозировать их производительность. «В результате эту виртуальную модель можно использовать для оптимизации, изменения конструкции, будущих итераций, профилактического обслуживания», — говорит NVIDIA. Компания считает, что в течение 10 лет эта технология позволит проектировать, моделировать и прогнозировать возможности новых заводов ещё до того, как они приступят к работе.

Для создания цифрового двойника требуется большой объём данных от подключенных устройств, которые «общаются» на одном языке. В этом поможет Siemens Xcelerator, облачная цифровая платформа. Xcelerator позиционируется как интегрированное портфолио ПО, API, услуг и платформ для разработки приложений. Xcelerator включает решения для управления жизненным циклом продуктов (PLM), для автоматизации электронного проектирования (EDA), для управления жизненным циклом приложений (ALM), для управления производственными операциями (MOM), для работы со встроенным ПО и Интернетом вещей (IoT).

«Чтобы создать цифрового двойника, вы должны объединить механику, электронику, компьютерное ПО, системы планирования и ERP на виртуальном заводе», — пояснила NVIDIA, добавив, что она совместно с Siemens стандартизирует формат универсального описания сцен (USD). Все собранные данные можно передать на цифровую платформу NVIDIA Omniverse для создания фотореалистичных симуляций сложных систем, начиная от заводских цехов и заканчивая внутренней работой интегральных схем.

Европейский технологический гигант Siemens продемонстрировал решения на основе систем искусственного интеллекта, помогающие снизить энергопотребление в дата-центрах балтийских государств. В частности, новые разработки применили в ЦОД, расположенном в эстонском Таллине, оператором которого является компания Greenergy.

Если в среднем по отрасли коэффициент эффективности использования энергии (PUE) для ЦОД составляет 1,6, то Greenergy удалось снизить его в своём проекте до 1,2. По словам главы подразделения решений и сервисов в Siemens Smart Infrastructure Дейва Хоппинга (Dave Hopping), по мере того, как во всём мире растёт спрос на услуги дата-центров, цифровые инструменты будут играть ключевую роль в компенсации негативного воздействия на окружающую среду в процессе обработки данных.

Источник изображения: Greenergy

Комбинация программного обеспечения для управления зданиями, энергетикой и охлаждением объекта позволяет Greenergy использовать единую платформу для мониторинга и контроля распределения энергии, а система машинного обучения помогает оптимизировать охлаждение. Некоторые из задействованных технологий разработаны американской Vigilent (бывшей Federspiel Controls), сотрудничавшей с Siemens в создании систем ИИ для охлаждения ЦОД с 2018 года — технологии компании используются и в других крупных проектах, включая решения Schneider Electric или, например, Hitachi.

По словам представителя Greenergy новый комплекс соответствует самым высоким международным стандартам и обеспечивает на 25 % лучшую энергоэффективность, чем в среднем по рынку.

Важным преимуществом является система динамического охлаждения таллинского ЦОД — он считается «крупнейшим на Балтике», занимающим площадь более 1400 м². Центр работает на возобновляемой энергии и является первым из трёх ЦОД, постройка которых предусмотрена на территории таллинского кампуса.

Известно, что для мониторинга энергоэффективности Siemens обеспечила проект кастомизированной системой энергораспределения, интегрированной в платформу управления зданиями Desigo CC. Помимо этого используется самое передовое энергетическое оборудование, выпускаемое как самой Siemens, так и её партнёрами.

Siemens — один из крупнейших производителей и поставщиков высокотехнологичного оборудования для современной промышленности и сферы здравоохранения, активно работающий на российском рынке более 100 лет. Сегодня компания открыла в Москве новый Центр цифровых компетенций, который должен помочь посетителям и потенциальным заказчикам ознакомиться с новейшими разработками Siemens.

Всего у Siemens таких центров теперь 42, включая московский. В новом центре представлены решения для всех ключевые направлений работы компании: энергетика и возобновляемые источники, системы управления современными зданиями и целыми промышленными предприятиями, «цифровые двойники», комплексные медицинские системы и многое другое. Центр предназначен не только для демонстрации уже внедрённых проектов, но и для помощи в разработке новых с участием российских специалистов, и для их обучения.

Изображение: Siemens

Доступных для изучения проектов, реализованных в России, немало. Часть из них касается непосредственно российского офиса компании. Так, к примеру, на крыше здания установлены солнечные панели (5,4 кВт) с системой комплексного анализа и прогноза работы. А для автоматизации и интеграции различных подсистем современных зданий Siemens предлагает знакомство с платформой Desigo CC, которая обслуживает штаб-квартиру «Русской медной компании» в Екатеринбурге, интеллектуально управляя всем зданием и обеспечивая поддержку внутреннего климата, а также безопасности.

Изображение: Siemens

В области энергетики Siemens готова познакомить посетителей центра с модульными цифровыми подстанциями нового поколения с повышенным уровнем автоматизации, которые уже работают в Санкт-Петербурге. А в области производства у Siemens есть целый класс решений, от САПР NX и платформы цифрового моделирования Simcenter до систем управления жизненным циклом изделия Teamcenter и платформы управления производством Opcenter. Такой комплекс уже внедрён на заводах «Камаз».

Изображение: Siemens

Siemens также известна как производитель медицинского оборудования и в этой сфере компания сейчас предлагает комплексное решение Teamplay для работы с рентгенологическими и томографическими системами, в том числе сторонних производителей. В связке с Syngo можно построить всеохватывающую систему управления и поддержки самыми различными медицинскими сканерами и томографами КТ, МРТ и ПЭТ из единого центра. В рамках пилотного проекта в России уже проведены первые МРТ-сеансы с удалённым управлением.

Siemens Energy и NVIDIA объявили о внедрении решения на базе инференс-сервера NVIDIA Triton с целью использования искусственного интеллекта для управления объектами энергетики и их прогнозного обслуживания по всему миру. Siemens Energy, ведущий поставщик оборудования и технологий для электростанций, располагает обширным портфолио машин и объектов для обслуживания, которые обеспечивают поставку электроэнергии по всему миру.

Список объектов включает десятки тысяч газовых и паровых турбин, генераторов, газовых и дизельных двигателей — всё вместе включает невероятное количество движущихся частей, которыми надо управлять, отслеживая их состояние. При обслуживании электростанции проводится сотни различных видов проверок, которые выполняются квалифицированными специалистами. Многие электростанции уже не требуют постоянного присутствия человека, что влечёт к необходимости удаленного управления.

Арик Отт (Arik Ott), менеджер по продуктам Siemens Energy AG, также отметил, что в Европе стареет рабочая сила, и ожидается, что многие квалифицированные специалисты выйдут на пенсию в течение следующего десятилетия. Подыскать на их место тех, кто обладает нужными навыками, будет непросто. Поэтому уже сейчас необходимо создавать «умные» средства мониторинга и управления объектами.

NVIDIA

Siemens Energy имеет широкий набор средств для получения телеметрии. Это различные механические и «умные» датчики, камеры и даже акустические сенсоры. На основе получаемых от них данных обучаются и дорабатываются ИИ-модели, причём с учётом различных условий. Например, модель должна правильно распознавать поломку даже при смене освещения или выявлять утечку пара в помещении и на открытом воздухе.

Однако обучение моделей — это полдела. Требуется и масштабируемое решение для инференса — для обработки данных миллионов датчиков — способное работать с несколькими платформами и массивными входными потоками. Поэтому Siemens Energy выбрала NVIDIA Triton, поскольку это универсальная и открытая инференс-платформа, способная работать и в облаке, и на периферии. Это полезно в тех случаях, когда данные не могут быть перемещены с электростанций и требуется локальная или пограничная аналитика.

Решение позволяет дополнять, а иногда и полностью заменять физические проверки, обеспечивая круглосуточный удаленный мониторинг. Кроме того, предоставляемая аналитика обеспечивает автоматизированную работу в режиме мониторинга, а также предоставляет возможность электростанциям назначать уровни автономности в управлении объектами с помощью ИИ. Электростанции требуют тщательного мониторинга как эффективности, так и безопасности. Утечки жидкости, пара или масла, оставленные незамеченными, могут быть катастрофическими и стоить миллионы долларов.

По мере того, как интернет вещей (IoT) всё больше проникает в различные сферы деятельности людей, перед разработчиками и производителями открываются как новые возможности, так и новые потребности. Датчики, исполнительные механизмы, промышленные роботы и другие устройства, подключённые к сети, генерируют очень большие потоки неструктурированных данных, для сбора которых нужны надёжные, гибкие и легко масштабируемые каналы связи.

Извлечь пользу из собранных данных под силу лишь достаточно мощным вычислительным системам и продвинутым алгоритмам. Вследствие этого IoT шагает в эпоху четвёртого индустриального уклада в ногу с технологиями 5G, искусственного интеллекта (ИИ), анализа больших данных и облачных вычислений. И компания Siemens исполнена решимости оставить свой след на этом поле, обеспечив рост своей прибыли на 10% в течении ближайших 4 лет.

siemens.com

Ключевые возможности компания видит в объедении данных из реального и цифрового миров, интеграцию цифровых приложений для конкретных отраслей с другими своими ресурсами. Подразумевается в том числе ПО и решения автоматизации, платформа IoT, технологии в таких областях, как ИИ, цифровые двойники, 5G, промышленная периферия и кибербезопасность для поддержки основного бизнеса — промышленного, медицинского и транспортного оборудования.

siemens.com

Технологию цифровых двойников Siemens представила в апреле этого года на выставке Hannover Messe. Затем компания расширила портфель решений для периферийных вычислений и анализа данных в реальном времени с последующим их интеллектуальным использованием. Так же было расширено предложение по подключению приводной техники, стала доступна информация для обеспечения оптимального режима работы и проактивного предотвращения сбоев.

siemens.com

Другой важнейшей составляющей роста компания считает программное обеспечение. Со следующего года подразделение Siemens Digital Industries Software (DI Software), занимающее поставкой программных средств и услуг по управлению жизненным циклом изделия (PLM), начнёт фундаментальную трансформацию бизнес-модели. Фокус в значительной степени будет смещён на модель предоставления ПО как услуги (SaaS). Кроме того, компания ожидает развития направлений «Умная инфраструктура» и «Мобильность». И присматривается к смежным рынкам с дополнительным объёмом в €120 млрд.

siemens.com

Связав данные всего жизненного цикла продуктов и производства, информационных технологий (ИТ) со своими возможностями анализа данных и операционных технологий (ОТ), а также уровень производства с уровнем офиса, Siemens получит непрерывный цикл оптимизации. По прогнозам компании, благоприятное развитие бизнеса в этом квартале позволит получить до €6,2 млрд.

«Быстрое развитие доступа к данным в последние годы ясно показывает одно — цифровизации нет конца. Вы собираете данные, учитесь на них, делаете следующий шаг. В производстве это создаёт бесконечный пул знаний, который мы используем далеко не полностью. И любой, кто занимается промышленным производством, может воспользоваться этим потенциалом», — сказал Седрик Нейке (Cedrik Neike), генеральный директор DI Software.

«Клиенты выиграют от нашей способности объединять реальный и цифровой миры. Эта уникальная способность позволит Siemens поддерживать своих клиентов так, как не может ни одна другая компания», — добавил Роланд Буш (Roland Busch), главный исполнительный директор Siemens.

Компания Siemens представила систему IIoT Sitrans SCM IQ для интеллектуального мониторинга на предприятии. Новое решение объединяет беспроводную сеть датчиков, облачную платформу и алгоритмы машинного обучения для того, чтобы выявлять сбои оборудования и предупреждать о них на ранних этапах. По оценкам компании, производительность предприятий после внедрения системы повышается на 10%.

В состав Sitrans SCM IQ входят беспроводные (Bluetooth) мультисенсорные датчики MS200 с IP68-защитой и промышленный шлюз CC220, а также мобильное приложение SCM IQ App, интегрированные с облачной платформой и операционной системой для IIoT MindSphere. Такое решение позволяет собирать и обрабатывать информацию о функционировании практически любого механического оборудования или узла предприятия.

Алгоритмы машинного обучения распознают потенциальные сбои в их работе по отклонениям в профилях регистрируемых данных. Состояние объектов отображается графически, благодаря чему оператор может заметить неполадки на ранних этапах. В приложении предусмотрены функции документирования, разграничения доступа и уведомления о потенциальных сбоях по электронной почте или SMS. Клиентское оборудование можно подключать к платформе по технологии plug-and-play, а для получения аналитической информации о работе достаточно настроить источники и указать собираемые параметры.

Полномасштабное применение технологий IoT в производственном секторе является частью стратегии по цифровой трансформации и переходу к «Индустрии 4.0». Согласно недавнему отчёту IBM, за месяц один производственный объект может генерировать более 2200 Тбайт неструктурированных данных. Их хранение, обработка и анализ являются нетривиальной задачей. Не многие предприятия имеют опыт и ресурсы для реализации таких проектов с чистого листа. В результате сотрудничества Siemens с IBM и Red Hat заказчики смогут использовать MindSphere как в облаке, так и на собственных серверах по подписке.

Компания Siemens анонсировала точку доступа Scalance WAM766-1 (ECC) и клиентский модуль Scalance WUM766-1: решения предназначены для использования в составе промышленных беспроводных сетей Wi-Fi. К примеру, изделия могут применяться для развёртывания платформ дополненной реальности или систем дистанционного управления оборудованием.

Представленные устройства соответствуют стандарту Wi-Fi 6, или 802.11ax. Возможна работа в частотных диапазонах 2,4 и 5 ГГц. Максимальная «чистая» скорость канала 5 ГГц составляет 1201 Мбит/с (вероятно, это 2 × 2 @ 80 МГц).

Siemens Scalance WAM766-1

Решения выполнены в соответствии со стандартом IP65, что означает защиту от пыли и влаги. Благодаря этому размещать устройства можно вне шкафов, что расширяет сферу их применения и обеспечивает гибкость эксплуатации. Диапазон рабочих температур простирается от минус 30 до плюс 60 градусов Цельсия (до плюс 75 градусов у версии Scalance WAM766-1 EEC).

Новые точки доступа и клиентские модули наделены функцией iPRP (Industrial Parallel Redundancy Protocol), предназначенной для резервирования беспроводной передачи данных через WLAN — это обеспечивает надёжную беспроводную связь и максимальную доступность для критически важных приложений.

Вместе с точками доступа Siemens представила и клиентский модуль Scalance WUM766-1 на той же платформе — первый, по словам компании, промышленный клиентский модуль на рынке, «который соответствует последнему стандарту беспроводной локальной сети IEEE 802.11ax (Wi-Fi 6), обеспечивая надёжную и высокопроизводительную беспроводную связь».

Компании Siemens, IBM и Red Hat объявили о новой программе сотрудничества. В рамках партнёрства Siemens Digital Industries Software будет использовать открытое гибридное облако IBM на основе Kubernetes-платформы Red Hat OpenShift для повышения гибкости развёртывания системы MindSphere, промышленного решения компании Siemens класса «IoT-как-сервис».

Это позволит заказчиками применять решения MindSphere как в режиме on-premise для более оперативного охвата производственных процессов, так и в облачном режиме для бесшовной поддержки, обновления ПО и интеграции с другими решениями. Сообщается, что решения MindSphere можно использовать как локально, в частном облаке, так и на базе гибридной мультиоблачной модели. В качестве консультантов для клиентов Siemens MindSphere выступят IBM Global Business Services и Global Technology Services.

MindSphere используется для сбора и анализа данных, поступающих в реальном времени от датчиков на производственных системах, машинах и механизмах, чтобы оптимизировать производственные операции и активы. Благодаря партнёрству Siemens и IBM обеспечат заказчику возможность полного контроля над поступающими данными для соответствия нормативным требованиями обеспечения конфиденциальности данных.

Новая программа является продолжением давнего сотрудничества IBM, в результате которого, в частности, появилось решение IBM Maximo, позволяющее продлить жизненный цикл промышленных продуктов и оборудования за счёт объединения инжиниринговых, операционных и эксплуатационных данных в единой платформе. Siemens также использует возможности фонда IBM Cloud Engagement Fund, составляющего $1 млрд, созданного для поддержки миграции клиентских рабочих нагрузок в гибридные облачные среды.

Компания Siemens анонсировала решение Scalance MUM856-1 — свой первый промышленный маршрутизатор, обладающий поддержкой мобильных сетей пятого поколения (5G). Новинка поступит в продажу весной наступающего года, а цена будет объявлена позднее.

Задача маршрутизатора заключается в том, чтобы обеспечить подключение локальных промышленных систем к публичным сетям 5G. За счёт этого может быть организована высокоскоростная передача данных без необходимости прокладки кабелей и формирования проводной инфраструктуры.

Siemens подчёркивает, что в промышленности растёт спрос на удалённый доступ к производству, что предполагает передачу данных на большие расстояния. Однако создание проводного подключения может быть не всегда целесообразным и возможным — например, если предприятие находится в удалённой местности. В такой ситуации удалённое управление может быть организовано через сотовые сети.

Источник: Twitter @Kevin_ODonovan

«Использование инновационного стандарта связи 5G значительно увеличивает полосу пропускания и обеспечивает большую надёжность соединения на границах сот, а также большую скорость передачи данных пользователей внутри сот», — заявляет Siemens.

Помимо 5G, маршрутизатор Scalance MUM856-1 поддерживает стандарт 4G/LTE. Сопутствующая программная платформа управления SINEMA Remote Connect позволяет управлять защищёнными VPN-туннелями и осуществлять безопасное подключение к производству и промышленному оборудованию, даже если они находятся в другой сети.

Согласно совместному исследованию «Сименс» и Longitude Research, посвященному вопросам развития и внедрения ИИ, в котором приняли участие более 500 топ-менеджеров из различных отраслей промышленности, большинство респондентов считает возможным, что в течение ближайших пяти лет искусственному интеллекту доверят управление активами большой ценности — заводами, оборудованием и станками.

Getty Images

В ходе исследования 515 менеджерам промышленного сектора (в т. ч. в сферах энергетики, производства, тяжелой промышленности, инфраструктуры и транспорта) задавались следующие вопросы: «Что, если бы вы смогли автоматизировать ряд повседневных операционных решений в своей организации, чтобы сотрудники могли сконцентрироваться на таких стратегических проектах, как разработка новых линеек продукции или расширение бизнеса? Насколько хорошей должна быть модель ИИ, прежде чем вы готовы будете передать ей контроль? Должна ли ее производительность быть на уровне инженеров или же она должна его превосходить? Что, если ошибка может привести к серьезным финансовым потерям или даже травмам?».

Уже сейчас ИИ пользуется высоким уровнем доверия — 56 % респондентов готовы внедрить идеальную модель ИИ вместо поиска опытного сотрудника. Впрочем, это также означает, что остальные респонденты больше доверяют решениям, принимаемым людьми.

Также участники опроса высказали мнение об уровне полезности разных типов контекстуальных данных. Наиболее полезными (71 % голосов) респонденты считают данные от производителей оборудования. За ними следуют внутренние данные других подразделений, регионов или департаментов (70 %), данные поставщиков (70 %) и показатели производительности проданной продукции при использовании заказчиками (68 %).

Многие сценарии использования ИИ предполагают возможность его применения для повышения безопасности рабочих мест.

По мнению 44 % респондентов, в ближайшие 5 лет системы на базе ИИ будут автономно контролировать машинное оборудование, эксплуатация которого несёт потенциальные риски травм или гибели персонала. Еще больше респондентов (54 %) считает, что ИИ до конца этого периода будет автономно контролировать отдельные активы большой ценности их компаний. Но для того потребуется, чтобы ИИ вышел на новый уровень. В большинстве случаев этому будут способствовать новые подходы к управлению, сбору, отображению и обмену данными.

Этот перечень включает графы знаний, отражающие отношения между объектами и связи в различных наборах данных, или цифровые двойники, позволяющие создавать детальные цифровые модели и имитировать поведение реальных систем, активов или процессов. Отмечен также высокий потенциал использования промышленных графов знаний для улучшения моделей ИИ за счет комбинации различных наборов данных.

«Графы знаний добавляют контекст анализируемым данным, — пояснил руководитель отдела научных исследований в области цифровизации и автоматизации компании «Сименс» Норберт Гаус. — Например, технические характеристики станка можно анализировать в контексте данных проектирования, в том числе задач, для которых предназначен станок, температур, при которых он должен работать, ключевых параметров, встроенных в компоненты и т.п. Добавьте сюда историю обслуживания аналогичных станков, в том числе неисправности, отзывы и ожидаемые результаты проверок на протяжении всего срока службы такого станка. Графы знаний существенно упрощают связывание промышленных данных, необходимое для обучения моделей ИИ, и добавляют ценную контекстную информацию».