АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

ANALYSIS OF THE POSSIBILITIES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AUTOMATED PROCESS CONTROL SYSTEMS

Mohammad Paizulaev

student, Department of Electric Power Engineering, Tobolsk Industrial Institute - branch of Tyumen Industrial University,

Russia, Tobolsk

Arslan Kulmametyev

student, Department of Electric Power Engineering, Tobolsk Industrial Institute - branch of Tyumen Industrial University,

Russia, Tobolsk

АННОТАЦИЯ

Настоящее исследование посвящено анализу возможностей применения искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУ ТП). В условиях быстро развивающихся технологий роль ИИ в автоматизации промышленных процессов становится всё более значимой. В работе рассматриваются ключевые направления использования ИИ для оптимизации производственных процессов, повышения эффективности, снижения затрат и улучшения контроля качества. Особое внимание уделяется таким аспектам, как прогнозирование отказов оборудования, интеллектуальное управление процессами, адаптивное управление и анализ больших данных, собираемых с датчиков в реальном времени. В заключение отмечаются перспективы дальнейшего развития ИИ в АСУ ТП и его возможное влияние на промышленность и экономику в целом.

ABSTRACT

This study is devoted to the analysis of the possibilities of using artificial intelligence (AI) in automated process control systems (ACS). In the context of rapidly developing technologies, the role of AI in the automation of industrial processes is becoming increasingly important. The paper examines the key areas of using AI to optimize production processes, increase efficiency, reduce costs and improve quality control. Special attention is paid to such aspects as predicting equipment failures, intelligent process management, adaptive management and analysis of big data collected from sensors in real time. In conclusion, the prospects for further development of AI in automated process control systems and its possible impact on industry and the economy as a whole are noted.

Ключевые слова: автоматизированная система управления технологическими процессами, автоматизированная система обработки информации и управления, искусственный интеллект, оптимизация, прогнозирование, человеческий фактор.

Keywords: automated process control system, automated information processing and management system, artificial intelligence, optimization, forecasting, human factor.

Введение

Актуальность исследования применения искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУ ТП) обусловлена стремительным ростом объема данных и увеличением сложности современных производственных процессов. Традиционные методы управления уже не всегда способны справляться с обработкой больших массивов данных и своевременным принятием решений. В этой связи ИИ предлагает новые решения, которые позволяют улучшить анализ данных и оптимизировать работу систем управления.

Кроме того, применение ИИ открывает возможности для повышения производительности и эффективности технологических процессов за счет использования предиктивного анализа и адаптивного управления. Это особенно актуально в условиях необходимости снижения производственных затрат и улучшения качества продукции. Искусственный интеллект позволяет гибко адаптировать работу систем к изменяющимся условиям, что становится ключевым фактором в условиях конкурентной экономики.

Современная цифровизация промышленности и стремление к внедрению Индустрии 4.0 делают внедрение ИИ в АСУ ТП особенно актуальным. ИИ становится важным инструментом, способствующим переходу на новый уровень автоматизации и повышения гибкости производства. Помимо этого, ИИ помогает снизить риски, связанные с человеческим фактором, повышая безопасность технологических процессов и минимизируя вероятность ошибок.

Таким образом, исследование применения ИИ в АСУ ТП полностью соответствует современным вызовам и тенденциям развития технологий, что делает его чрезвычайно актуальным в условиях глобальной цифровой трансформации.

В материалах конференции «Агропромышленный комплекс в ногу со временем» обсуждается возможность искусственного интеллекта анализировать причины происхождения сбоев и предотвращает их появление в будущем. ИИ позволит изменить операционную модель логистики на прогнозируемую, работающую на опережение, что обеспечит более высокие результаты при оптимальных затратах. Искусственный интеллект дополняет человеческие способности, устраняет рутинную работу» [1, с. 301].

В учебном пособии А.И. Тяжева «Интегрированные системы автоматизированного управления» характеризуются особенности современной ИАСУ: модульная структура, а также возможность разработки и внедрения системы по частям с последующим ее развитием и наращиванием. ИАСУ на современном этапе характеризует:

1) функциональная полнота, обеспечивающая автоматизацию всех видов деятельности – от технической подготовки производства до реализации готовой продукции;

2) открытость и адаптивность в отношении изменения состава функций и приспособленность к изменениям параметров объекта;

3) применение большого числа вариантов алгоритмов и методов управления;

4) представление в распоряжение пользователя персональных средств;

5) высокая скорость реакции на запросы, очень малые задержки в обработке данных;

6) возможность общения пользователя с системой в активном режиме;

7) использование средств искусственного интеллекта и экспертных систем для консультирования персонала в случае принятия управленческих решений;

8) применение средств регулярного обучения пользователей;

9) децентрализация выполняемых функций по функциональному, организационному и территориальному признакам;

10) широкое применение средств управления распределенными данными и процессами обработки данных;

11) использование сетевых методов организации коммуникации разнородной вычислительной техники, обрабатывающего оборудования и промышленных контроллеров на базе стандартных процедур взаимодействия ЭВМ в сетях (сетевых протоколах) [4, с. 57].

В книге «Анализ коллекции данных посредством логико-множественного гистограммного представления» Папулина С.Ю. автором проведены исследования САПР ТП с элементами искусственного интеллекта для многономенклатурного машиностроительного производства, интегрированной с АСУ техно-логическими процессами, с позиций системного подхода. Для исследования применен теоретико-множественный подход, при этом САПР ТП задавалась множеством элементов, каждому из которых соответствуют своя функция и свои связи, часть из которых зависит от временного параметра. Показаны состав и иерархия подсистем САПР ТП. Особенностью рассматриваемой системы являются наличие подсистем, реализующих функции накопления и обобщения опыта проектирования технологических процессов механической обработки и применения критериев отбора решений на уровнях декомпозиции процесса синтеза решений, и наличие информационных и темпоральных связей с АСУ технологическими процессами. Приведены уровни декомпозиции проектирования технологических процессов, показаны функции САПР ТП, реализуемые на каждом из них. Рассмотренные подход и правила преобразования информации были реализованы при разработке программных средств для автоматизированного проектирования техно-логических процессов в условиях предприятий единичного и мелкосерийного производства и апробированы на од-ном из предприятий г. Твери» [3, с. 4].

В книге автора Е. Г. Кузина «Предиктивное управление техническим состоянием горных транспортных машин» утверждается, что развитие Индустрии 4.0 с использованием киберфизических систем, включающих технологии искусственного интеллекта и нейросетей, позволяет отслеживать физические процессы износа оборудования. Однако для оптимизации расходов на техобслуживание и ремонт горных транспортных машин предлагается использовать комплексный контроль, включающий автоматизированные системы технической диагностики дополнительно к имеющейся автоматизированной системе управления технологическим процессом (АСУ ТП), дополненные системой обходов и инспекций (не исключая обслуживающий персонал, проводящий визуальный контроль, очистку и регулировку). Предлагается использовать интеллектуальную экспертную систему (ИЭС), основанную на гибридной модели прогнозирования изменения технического состояния оборудования с учетом параметров, получаемых с датчиков и вносимых обслуживающим персоналом. Данная ИЭС учитывает анализ статистических данных и физических процессов износа (накопленный эксплуатационный опыт). После искусственный интеллект сравнивает текущее значение характеризующего признака (параметра) с опорным (эталонным) и выдает рекомендации техническим специалистам службы главного механика» [2, с. 6].

Таким образом, применение искусственного интеллекта в АСУ ТП обладает огромным потенциалом для повышения эффективности управления и оптимизации технологических процессов на промышленных предприятиях. Российские исследования подтверждают эффективность использования ИИ для предсказательной аналитики, оптимизации процессов и диагностики оборудования. Однако остаются нерешённые проблемы, связанные с кибербезопасностью и интеграцией ИИ с существующими системами. Разработка стандартов и улучшение методов безопасности являются ключевыми задачами для успешного внедрения ИИ в промышленные АСУ ТП.

Цель исследования

Целью исследования является обоснование подходов к применению искусственного интеллекта в АСУ ТП с целью повышения эффективности управления, адаптивности систем и уменьшения человеческого фактора

Задачи исследования:

• Проанализировать современные подходы к применению искусственного интеллекта в промышленности и автоматизированных системах управления.
• Изучить возможности и методы внедрения ИИ в существующие АСУ ТП.
• Изучить вопрос применения ИИ для улучшения показателей эффективности и безопасности в АСУ ТП.
• Оценить потенциальные риски и ограничения при внедрении ИИ в АСУ ТП.

Материал и методы исследования

Проблема исследования: Современные автоматизированные системы управления технологическими процессами сталкиваются с вызовами, связанными с обработкой больших объемов данных, адаптацией к изменяющимся условиям и повышением эффективности работы. Внедрение искусственного интеллекта в АСУ ТП может решить эти задачи, однако недостаточная теоретическая и практическая разработанность данного направления требует научного анализа и разработки методик его применения.

Объект исследования: Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП).

Предмет исследования: Возможности и методы применения искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления технологическими процессами для повышения их эффективности, надежности и адаптивности.

Для анализа возможностей применения искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления технологическими процессами использованы следующие методы исследования:

Методы анализа, синтеза и моделирования. С их помощью определяют сферы применения ИИ и выявляют влияние его использования на компоненты информационного взаимодействия АСУ ТП.

Методы математического моделирования, теории управления, оптимизации и интеллектуального анализа данных.

Имитационное моделирование на основе метода Монте-Карло. Этот метод базируется на многократных прогонах модели с различными наборами данных, результаты прогона анализируются статистическими методами.

Результаты исследования и их обсуждение

Введение в АСУ ТП и роль искусственного интеллекта

Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) представляют собой совокупность аппаратных и программных средств, предназначенных для автоматизации и контроля производственных процессов на различных промышленных предприятиях. Основные задачи АСУ ТП заключаются в мониторинге, сборе и анализе данных, управлении оборудованием и поддержании стабильного функционирования технологического процесса. Цель АСУ ТП – повысить производительность, улучшить качество продукции, снизить затраты и минимизировать влияние человеческого фактора на производственные процессы.

Ключевые компоненты АСУ ТП

1. Сенсорные устройства и измерительные приборы – обеспечивают сбор данных о состоянии технологического процесса, передавая параметры, такие как температура, давление, уровень и скорость.

2. Контроллеры и исполнительные устройства – обеспечивают выполнение команд, направленных на изменение параметров процесса в режиме реального времени.

3. Программное обеспечение для анализа данных и управления – используется для обработки данных, моделирования и прогнозирования, а также для визуализации информации в удобном формате для операторов и инженеров.

Роль искусственного интеллекта в АСУ ТП

С развитием технологий искусственного интеллекта, его использование в АСУ ТП позволяет решать более сложные задачи и достигать нового уровня автоматизации. Внедрение ИИ в АСУ ТП дает возможность:

1. Прогнозировать и предотвращать аварийные ситуации – алгоритмы ИИ могут анализировать большой объем данных и выявлять аномалии, указывающие на потенциальные сбои или поломки. Прогнозирование отказов оборудования позволяет проводить профилактическое обслуживание и снижать затраты на внеплановый ремонт.

2. Улучшать управление процессами – на основе методов машинного обучения и нейронных сетей ИИ позволяет формировать оптимальные стратегии управления для минимизации затрат, максимизации производительности и улучшения качества продукции. Это включает интеллектуальное управление энергетическими и ресурсными затратами.

3. Адаптироваться к изменениям в реальном времени – алгоритмы ИИ могут быстро адаптироваться к изменениям в условиях эксплуатации, таким как колебания параметров сырья или окружающей среды, и корректировать параметры управления, обеспечивая стабильность работы оборудования.

4. Автоматизировать принятие решений – внедрение ИИ снижает зависимость от человека в операциях управления. ИИ может оперативно принимать решения на основе анализа данных, что снижает задержки в ответе на изменения в процессе.

Таким образом, роль ИИ в АСУ ТП заключается в том, чтобы повысить интеллектуальный уровень системы и обеспечить её гибкость и надежность.

Применение методов машинного обучения в АСУ ТП

Методы машинного обучения (МО) играют значительную роль в автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУ ТП), позволяя системе адаптироваться к накопленным данным, выявлять закономерности и прогнозировать будущие изменения. Это делает управление более точным и надёжным, что, в свою очередь, повышает устойчивость и эффективность работы производственных процессов.

Среди ключевых методов МО, которые находят применение в АСУ ТП, можно выделить обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем, например, используется для создания моделей, которые прогнозируют будущие параметры на основе исторических данных, таких как износ оборудования, потребление ресурсов или показатели продукции. Такие прогнозы позволяют избежать сбоев и оптимизировать процессы. В то же время обучение без учителя помогает анализировать немеченые данные, выявляя аномалии и группируя состояния процессов. Кластеризация выявляет скрытые зависимости и облегчает контроль за состоянием системы, а также помогает распознавать потенциальные отклонения. Обучение с подкреплением особенно полезно в разработке стратегий управления: оно позволяет системе постепенно улучшать свои действия, взаимодействуя с окружающей средой и адаптируясь к изменениям. Это особенно ценно в сложных процессах, таких как управление оборудованием с большим количеством взаимозависимых параметров.

Примеры применения МО в АСУ ТП разнообразны. Один из самых востребованных вариантов — это прогнозирование поломок и планирование техобслуживания, которое позволяет предсказывать моменты, когда оборудование может выйти из строя. Это значительно повышает эксплуатационную готовность и сокращает вероятность аварий. Методы МО также используются для оптимизации технологических процессов. Например, с их помощью можно автоматически настраивать параметры, такие как температура, давление или скорость, для минимизации потерь и экономии ресурсов. Контроль качества — ещё одно значительное преимущество. МО позволяет выявлять дефекты в реальном времени, используя данные с датчиков или камер. Системы на базе компьютерного зрения распознают отклонения и снижают процент брака, что способствует повышению качества продукции. Прогнозирование спроса на ресурсы на основе данных о спросе и рыночных тенденциях позволяет более эффективно управлять запасами и поддерживать стабильность в условиях колебаний спроса.

Основные преимущества применения машинного обучения в АСУ ТП включают снижение затрат, более точное прогнозирование и оптимизацию процессов, улучшение надёжности и безопасности системы, гибкость и адаптивность. Точный анализ данных помогает быстро обнаруживать и устранять потенциальные проблемы, а система может адаптироваться к меняющимся условиям. К тому же, более точный контроль позволяет снижать количество дефектов, что способствует улучшению качества продукции. Машинное обучение, внедрённое в АСУ ТП, открывает перспективы для повышения эффективности и надёжности производства и является важным шагом на пути к цифровизации промышленности.

Нейронные сети в управлении технологическими процессами

Нейронные сети стали одним из важнейших инструментов в управлении технологическими процессами, предлагая уникальные возможности для анализа, прогнозирования и адаптивного управления в автоматизированных системах. Их способность обучаться на больших объёмах данных и находить сложные зависимости между переменными позволяет создавать более интеллектуальные системы управления, которые адаптируются к динамическим условиям производства.

В управлении технологическими процессами нейронные сети используются для решения различных задач. Одной из них является прогнозирование — благодаря обучению на исторических данных нейронные сети могут предсказывать поведение системы в зависимости от изменения внешних или внутренних факторов. Например, они могут предсказать возможные отклонения в работе оборудования, что позволяет проводить своевременное техническое обслуживание и избегать аварийных остановок. Это улучшает производственную надёжность и минимизирует простои.

Адаптивное управление — ещё одна область, в которой нейронные сети особенно эффективны. Благодаря возможности самообучения, нейронные сети могут непрерывно оптимизировать параметры управления в реальном времени, приспосабливаясь к изменениям условий, таких как качество сырья, температура или внешняя среда. Такая адаптивность позволяет поддерживать высокую стабильность процессов даже при колебаниях входных параметров и снижает зависимость от операторов.

Кроме того, нейронные сети широко применяются для контроля качества. Используя методы компьютерного зрения, они способны анализировать изображения и выявлять отклонения от стандартов, что позволяет обнаруживать дефекты продукции ещё на производственной линии. Это значительно повышает уровень качества продукции, минимизирует брак и сокращает затраты на контроль. Нейронные сети также могут выполнять классификацию различных состояний производственного процесса, что упрощает принятие решений для операторов и инженеров.

Важным преимуществом нейронных сетей в АСУ ТП является их способность к нелинейному моделированию процессов, что делает их эффективными в сложных системах, где традиционные методы анализа часто оказываются недостаточно гибкими. Они позволяют учитывать множество взаимозависимых факторов, что особенно полезно для сложных многопараметрических процессов. Нейронные сети позволяют моделировать и прогнозировать процессы, которые трудно описать математически из-за их высокой сложности и неопределённости.

Таким образом, использование нейронных сетей в управлении технологическими процессами открывает новые горизонты для повышения точности, адаптивности и надёжности системы. Они создают интеллектуальные решения, которые не только оптимизируют производственные параметры, но и делают производство более устойчивым, гибким и качественным. В условиях стремительно развивающейся промышленности такие возможности становятся значимым преимуществом, делая нейронные сети неотъемлемой частью современной автоматизации.

Системы предиктивного обслуживания и диагностики на базе ИИ

Системы предиктивного обслуживания и диагностики на базе искусственного интеллекта (ИИ) играют ключевую роль в современных автоматизированных системах управления, предоставляя предприятиям эффективные инструменты для повышения надёжности и снижения затрат. Эти системы позволяют не только контролировать текущее состояние оборудования, но и предсказывать возможные поломки, тем самым обеспечивая своевременное обслуживание и предотвращая незапланированные остановки производства.

Основной принцип работы таких систем основан на анализе большого объема данных, собираемых с датчиков, установленных на оборудовании. Система ИИ обрабатывает данные о параметрах работы, таких как вибрация, температура, давление, уровень шума и другие показатели, чтобы выявить скрытые закономерности и изменения в поведении оборудования. Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети помогают анализировать эти данные и предсказывать моменты, когда оборудование может выйти из строя. Такой подход позволяет перейти от традиционного реактивного обслуживания к предиктивному, при котором ремонт и техническое обслуживание проводятся не по расписанию, а на основе реальных показателей состояния.

Применение систем предиктивного обслуживания даёт ряд существенных преимуществ. Прежде всего, оно позволяет значительно сократить затраты, связанные с внеплановыми ремонтами и простоями оборудования. Регулярное планирование технического обслуживания на основе предсказанных моментов отказа минимизирует непредвиденные остановки и улучшает общую эффективность производственного процесса. Это особенно важно для крупных производств, где даже краткосрочные простои могут привести к значительным финансовым потерям.

Помимо предиктивного обслуживания, системы ИИ также активно используются для диагностики — они помогают выявлять причины возможных неисправностей и оптимально распределять ресурсы на ремонтные работы. ИИ способен проводить анализ аномалий, выявляя нестандартное поведение оборудования на ранних стадиях. Это даёт инженерам и операторам больше времени для устранения потенциальных проблем и снижает риск аварийных ситуаций. Такие диагностические возможности полезны для всех этапов жизненного цикла оборудования, от ввода в эксплуатацию до модернизации и вывода из использования.

Интеграция ИИ в системы предиктивного обслуживания делает возможной более тонкую настройку и оптимизацию всех процессов обслуживания. Системы могут адаптироваться к специфике оборудования, учитывая его индивидуальные характеристики и условия эксплуатации. Это повышает точность прогнозов и позволяет избежать избыточного или недостаточного обслуживания, что в свою очередь способствует увеличению срока службы оборудования и снижению затрат на запасные части.

В условиях перехода к цифровой экономике системы предиктивного обслуживания и диагностики на базе ИИ становятся неотъемлемым элементом современных производств. Они позволяют предприятиям не только оптимизировать эксплуатацию оборудования, но и строить долгосрочные стратегии управления активами, повышая рентабельность и конкурентоспособность. Внедрение таких систем открывает путь к созданию более устойчивых и интеллектуальных производственных процессов, способных адаптироваться к требованиям современной индустрии.

Влияние ИИ на безопасность и устойчивость АСУ ТП

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУ ТП) оказывает значительное влияние на безопасность и устойчивость производственных процессов. Внедрение ИИ позволяет обеспечить более высокую степень контроля за технологическими процессами и быстрее выявлять потенциальные угрозы, что минимизирует риски аварий и повышает общую надёжность систем. Благодаря ИИ системы могут анализировать большие объёмы данных в реальном времени, находить аномалии и заранее прогнозировать возможные отклонения в работе оборудования. Это даёт операторам возможность оперативно реагировать на предупреждения и устранять причины неисправностей до их перерастания в серьёзные проблемы.

ИИ также существенно снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. В традиционных АСУ ТП операторы часто принимают решения в условиях стресса или недостатка информации, что может привести к ошибкам, влияющим на безопасность. Интеллектуальные системы на основе ИИ, напротив, принимают решения автоматически, основываясь на данных и моделях, исключая субъективные оценки и повышая точность контроля. Например, при возникновении аномалии, ИИ может предложить оптимальные меры для её устранения, тем самым обеспечивая стабильность и безопасность процесса.

Одной из ключевых функций ИИ в АСУ ТП является мониторинг и анализ данных, поступающих с датчиков на производственном оборудовании. Алгоритмы машинного обучения могут не только фиксировать текущие показатели, но и распознавать отклонения, которые могут указывать на будущие сбои. Это позволяет создавать системы предиктивного обслуживания, которые проводят обслуживание оборудования только при необходимости, предотвращая аварийные остановки. Такая предсказуемость позволяет не только улучшить безопасность производства, но и повысить устойчивость системы в долгосрочной перспективе, снизив количество простоев и аварий.

ИИ также играет важную роль в повышении кибербезопасности АСУ ТП. Современные производственные системы подключены к сетям и могут быть уязвимы к внешним атакам, которые представляют серьёзную угрозу для безопасности. ИИ позволяет создать системы, которые могут в режиме реального времени обнаруживать подозрительные активности, предотвращать кибератаки и минимизировать их последствия. Использование методов ИИ для анализа сетевого трафика и распознавания аномалий в поведении помогает своевременно выявлять попытки несанкционированного доступа, что повышает устойчивость АСУ ТП к киберугрозам.

Кроме того, искусственный интеллект способствует созданию адаптивных систем, способных изменять параметры работы в зависимости от внешних условий. В ситуациях, когда внешние факторы (например, изменения окружающей среды или сырьевых характеристик) могут угрожать стабильности процесса, ИИ автоматически корректирует управление, сохраняя оптимальные показатели работы оборудования и избегая потенциальных рисков. Таким образом, адаптивность, которую обеспечивает ИИ, повышает устойчивость системы к внешним факторам и позволяет ей эффективно работать даже при нестабильных условиях.

Внедрение ИИ в АСУ ТП приводит к созданию более безопасных и устойчивых систем, которые способны быстро адаптироваться к изменениям и предотвращать возможные угрозы. Искусственный интеллект даёт возможность более точно и оперативно управлять производственными процессами, снижая риски аварий и обеспечивая стабильность работы в долгосрочной перспективе.

Вызовы и перспективы внедрения ИИ в АСУ ТП

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) открывает широкие перспективы для повышения эффективности, безопасности и устойчивости производств. ИИ способен коренным образом изменить подход к управлению и обслуживанию оборудования, позволяя предприятиям прогнозировать неисправности, автоматизировать принятие решений и защищать системы от киберугроз. Однако наряду с преимуществами существуют и вызовы, связанные с интеграцией ИИ в промышленную инфраструктуру, которые требуют тщательного анализа и продуманных решений.

Одной из главных сложностей на пути к внедрению ИИ в АСУ ТП является необходимость сбора и обработки больших объемов данных. Для эффективной работы алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей требуется качественная и масштабная информация о параметрах работы оборудования, состоянии процессов и внешних условиях. Это предполагает установку большого количества сенсоров, организацию хранения данных и создание эффективных каналов связи, что может потребовать значительных финансовых вложений и адаптации существующих систем. Кроме того, при внедрении ИИ критически важно обеспечить кибербезопасность данных, так как утечка или нарушение данных может поставить под угрозу всю систему и даже привести к остановке производства.

Другой важный вызов связан с необходимостью обучения персонала и перестройки рабочих процессов. Работа с системами на базе ИИ требует новых знаний и навыков, как от операторов, так и от инженеров. В условиях, когда автоматизация предполагает высокую автономность ИИ в принятии решений, специалистам важно научиться не только интерпретировать выводы алгоритмов, но и корректно настраивать параметры управления и обслуживания. Это требует значительного времени и инвестиций в обучение персонала, особенно на предприятиях с длительными традициями работы на классических АСУ ТП.

Наличие оператора в процессе управления подразумевает вероятность возникновения аварийной ситуации из-за человеческого фактора. Причин, по которым оператор может неправильно отреагировать на показатели системе и сгенерировать некорректное воздействие, может быть много. В отличие от оператора-человека поведенческая модель оператора на базе нейросети повышает надежность системы и её другие важные характеристики. Такая модель может помочь оператору в управлении, давая рекомендации, либо полностью его заменить, если это возможно в данном процессе. [5, с. 36]

Интеграция ИИ также может вызвать некоторые опасения среди сотрудников, связанные с возможностью замены человеческого труда искусственным интеллектом. Однако, скорее всего, ИИ станет инструментом, который облегчит работу людей, выполняя рутинные и трудоёмкие задачи. Основная задача сотрудников будет заключаться в контроле за работой ИИ, интерпретации данных и принятии решений в случае непредвиденных ситуаций, что подчеркнёт роль человека как надзора над системой, а не как её части.

В перспективе внедрение ИИ в АСУ ТП обещает серьёзные выгоды. Прогнозирование технического обслуживания и устранение неисправностей до их появления позволит существенно снизить затраты на ремонты и простой оборудования. Более того, адаптивные возможности ИИ дают возможность корректировать производственные процессы в режиме реального времени, сохраняя стабильность и высокие показатели качества продукции даже при изменении внешних условий или характеристик сырья. Повышение гибкости и надёжности процессов благодаря ИИ в долгосрочной перспективе будет способствовать росту производительности и устойчивости предприятий, что станет важным конкурентным преимуществом на рынке.

С ростом цифровизации и активным развитием технологий ИИ перед промышленностью открывается возможность создания целостных интеллектуальных систем управления производством, где данные от всех элементов системы будут синхронизированы и направлены на повышение общей эффективности. Такой подход открывает путь к «умным» заводам будущего, где ИИ будет интегрирован на всех уровнях управления, обеспечивая максимальную прозрачность, автоматизацию и предсказуемость всех процессов.

В заключение, внедрение ИИ в АСУ ТП представляет собой один из самых перспективных шагов в промышленной автоматизации, несмотря на многочисленные технические, экономические и организационные вызовы. При грамотной интеграции ИИ не только усилит производственные возможности, но и позволит предприятиям гибко реагировать на вызовы рынка, минимизировать риски и наращивать устойчивость к внутренним и внешним угрозам.

Заключение

Основной задачей применения ИИ в АСУ ТП является обеспечение непрерывного контроля, автоматизация принятия решений и предотвращение аварийных ситуаций. ИИ может обрабатывать большие объёмы данных, поступающих с датчиков и других систем мониторинга, что позволяет обнаруживать аномалии и предсказывать возможные отклонения в работе оборудования. В результате это позволяет перейти от планового обслуживания к предиктивному, когда обслуживание проводится тогда, когда это действительно необходимо. Это снижает расходы на содержание оборудования, минимизирует риск непредвиденных простоев и значительно повышает надёжность работы всей системы.

Также ИИ повышает безопасность производственных процессов, уменьшая влияние человеческого фактора. Автоматизация процессов контроля и принятия решений делает систему более стабильной и защищённой от субъективных ошибок операторов, что особенно важно на сложных и критически важных производственных участках. ИИ может самостоятельно выбирать оптимальные действия для устранения отклонений и предотвращения аварийных ситуаций, что увеличивает общее качество управления процессом и улучшает условия работы сотрудников.

Важным элементом внедрения ИИ в АСУ ТП является обеспечение кибербезопасности, так как современные системы всё чаще подключаются к сетям и становятся уязвимыми к внешним угрозам. ИИ позволяет своевременно выявлять подозрительные действия, распознавать попытки несанкционированного доступа и минимизировать возможный ущерб от кибератак. Это повышает устойчивость производственной системы к киберугрозам и обеспечивает безопасность не только отдельных процессов, но и всего предприятия в целом.

Тем не менее, внедрение ИИ в АСУ ТП связано с рядом вызовов. Оно требует больших ресурсов на сбор данных, установку сенсоров, создание каналов связи, а также адаптацию существующих систем управления. Не менее важной задачей остаётся обучение персонала, который должен уметь взаимодействовать с ИИ, интерпретировать его рекомендации и принимать решения в случае нестандартных ситуаций. Эти вызовы требуют как значительных финансовых вложений, так и перестройки многих устоявшихся процессов. Однако, учитывая долгосрочные преимущества, можно ожидать, что внедрение ИИ станет выгодной инвестицией в устойчивое развитие предприятия.

Таким образом, интеграция ИИ в АСУ ТП открывает новые перспективы для промышленной автоматизации, предлагая современные решения для повышения эффективности, безопасности и устойчивости производства. ИИ позволяет не только оптимизировать текущие процессы, но и создать условия для построения «умных» заводов будущего, где все элементы управления будут интегрированы и автоматизированы, что сделает производство более адаптивным к внутренним и внешним изменениям.

Список литературы:

1. Агропромышленный комплекс в ногу со временем : материалы конференции. — Тюмень : ГАУ Северного Зауралья, 2023. — 417 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/392042 (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для автор из. пользователей. — С. 301.
2. Кузин, Е.Г. ПРЕДИКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКИМ СОСТОЯНИЕМ ГОРНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ МАШИН / Е. Г. Кузин, E. G. Kuzin // Горное оборудование и электромеханика. — 2023. — № 1 (165). — С. 41-49. — ISSN 1816-4528. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/336311 (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для автор из. пользователей. — С. 6.
3. Папулин, С.Ю. АНАЛИЗ КОЛЛЕКЦИИ ДАННЫХ ПОСРЕДСТВОМ ЛОГИКО-МНОЖЕСТВЕННОГО ГИСТОГРАММНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ / С.Ю. Папулин // Программные продукты и системы. — 2014. — № 1. — С. 57-60. — ISSN 2311-2735. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/298075 (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для автор из. пользователей. — С. 4.
4. Тяжев, А. И. Интегрированные системы автоматизированного управления : учебное пособие / А. И. Тяжев. — Самара : ПГУТИ, 2021. — 59 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/301208 (дата обращения: 08.10.2024). — Режим доступа: для автор из. пользователей. — С. 57.
5. Шилкина С.В., Гусарова А.А. Интеллектуальные информационные технологии в автоматизированных системах управления технологическими процессами // Современная наука и инновации. - 2018. - №1. - С. 39.