ПРОМЫШЛЕННЫЙ ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ В СИСТЕМНОЙ ИНЖЕНЕРИИ

INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS (IIOT) IN SYSTEM ENGINEERING

Matvey Vlasov

student, Department of Systems Engineering, MIREA — Russian Technological University,

Russia, Moscow

Vladimir Nuzhdin

student, Department of Systems Engineering, MIREA — Russian Technological University,

Russia, Moscow

Kseniya Sinyuchkova

student, Department of Systems Engineering, MIREA — Russian Technological University,

Russia, Moscow

Kseniya Sosedko

scientific supervisor, senior lecturer of Department of Systems Engineering, MIREA — Russian Technological University,

Russia, Moscow 

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается применение промышленного Интернета вещей (IIoT) в системной инженерии на примере интеграции IIoT с методологией моделе-ориентированной системной инженерии (MBSE) и нотацией и моделью бизнес-процессов (BPMN) для построения архитектурных решений автоматизированных систем.

В качестве практического применения промышленного интернета вещей в системной инженерии были описаны автоматизированные системы, используемые в разных сферах деятельности людей. Сделан вывод о целесообразности интеграции промышленного интернета вещей в системную инженерию.

ABSTRACT

The article examines the application of the Industrial Internet of Things (IIoT) in system engineering using the example of integrating IIoT with the methodology of model-oriented system engineering (MBSE) and business process model and notation (BPMN) for building architectural solutions for automated systems.

Automated systems used in various fields of human activity have been described as a practical application of the industrial Internet of Things in system engineering. The conclusion is made about the expediency of integrating the industrial Internet of Things into system engineering.

Ключевые слова: интернет вещей; промышленный интернет вещей; системная инженерия; жизненный цикл; нотация и модель бизнес-процессов.

Keywords: internet of things (IoT); industrial internet of things (IIoT); systems engineering; life cycle; business process model and notation (BPMN).

Интернет вещей (IoT) – информационная сеть физических объектов (датчиков, машин, автомобилей, зданий и других предметов), которая объединяет все эти объекты и позволяет им взаимодействовать друг с другом для достижения общих целей. [1, c. 4]. Использование технологий IoT для оптимизации промышленных процессов с целью повышения их эффективности и безопасности людей привело к формированию отдельного подмножества IoT, специализирующегося на потребностях промышленности – Промышленный Интернет вещей (IIoT).

Промышленный Интернет вещей (IIoT) подразумевает увеличение объёмов данных, работу с большими данными, большие вычислительные мощности, проведение облачных вычислений, развитые сетевые средства, системы интеллектуальных оценок и принятия решений, средства виртуальной реальности. Создаются новые модели и средства управления продукцией на всех этапах жизненного цикла изделия. Всё оборудование на предприятии, участвующее в производственном процессе, должно объединяется в единую сеть. Система должна предоставить единую среду для каждого участника производственного процесса. [3, c. 151-154].

Современные продукты и производственные системы представляют собой сложные системы. Их разработка перешла от чертежей к системной инженерии, основанной на моделях моделе-ориентированной системной инженерии (MBSE). Поскольку такие системы объединяют аппаратные, программные и бизнес-компоненты, необходимо чётко описывать поддерживаемые ими бизнес-процессы. Для этих целей будет применяться нотация BPMN, обеспечивающая связь между бизнес-требованиями и технической реализацией. Таким образом, BPMN становится важным элементом в методологии MBSE. Пример BPMN представлен на рисунке 1.

Рисунок 1. Процесс мониторинга состояния заполняемости уличного мусорного контейнера

В данном примере рассматривается система мониторинга заполняемости уличного мусорного контейнера, в которой процессы "Собрать данные о весе содержимого контейнера" и "Собрать данные об объеме содержимого контейнера" осуществляются датчиками, подключенными к сети Интернета вещей (IoT). Эти датчики передают информацию далее для расчета уровня заполненности контейнера. Основное преимущество использования датчиков заключается в автоматизации сбора и передачи данных, что исключает необходимость ручного контроля со стороны человека и обеспечивает непрерывный мониторинг заполняемости в режиме реального времени.

В качестве примера применения промышленного интернета вещей можно рассмотреть систему автоматического управления дорожным движением, в частности подсистему управления знаками переменной информации (ЗПИ).

ЗПИ – техническое средство организации дорожного движения, предназначенное для отображения дорожных знаков, за исключением знаков индивидуального проектирования. Их используют для динамического информирования участников дорожного движения о дорожной ситуации, погодных условиях, ограничениях скорости и других важных событиях. [2, с. 2]

Подсистема управления знаками переменной информации представляет собой набор ЗПИ, где каждый знак оснащается контроллером, подключенным к IoT-сети, управляемых из централизованной диспетчерской. Процесс управления ЗПИ можно описать с помощью BPMN-диаграммы, представленной на рисунке 2.

Рисунок 2. Процесс управления ЗПИ

При такой конфигурации процессов на один центр управления может добавляться сколь угодно много ЗПИ без необходимости вносить изменения в структуры системы.  Такой подход обеспечивает прозрачность процессов, возможность автоматизации с масштабированием и интеграцией с другими элементами интеллектуальной транспортной системы города.

Одним из примеров результатов разработки систем при использовании системной инженерии на основе моделей может являться модель системы управления параметром влажности на уровне логической архитектуры метода ARCADIA в инструменте Capella. Данный пример представлен на рисунке 3.

Рисунок 3. Модель системы на уровне логической архитектуры метода ARCADIA

На рисунке 3 представлена модель системы, которая разбита на модули: сбора и обработки данных, отображения, регулирования параметров. Модуль сбора и обработки данных при переходе на следующий уровень по методу ARCADIA будет разбит на модуль сбора данных и модуль обработки данных. Модуль сбора данных будет представлен в виде датчика влажности DHT22, а модуль обработки данных – в виде контроллера Arduino. Данные физические компоненты, реализующие функционал модуля сбора и модуля обработки данных, в совокупности с персональным компьютером, увлажнителем и осушителем формируют часть промышленного интернета вещей в контексте производственного помещения на предприятии.

Таким образом, промышленный интернет вещей (IIoT) и системная инженерия дополняют друг друга в процессах проектирования, интегрирования и управления автоматизированными системами. Системная инженерия обеспечивает применение методов моделирования для визуализации архитектуры IIoT, а также взаимодействия между компонентами и процессами.

IIoT в свою очередь осуществляет интеграцию физических и цифровых систем для повышения эффективности, надежности и гибкости производственных процессов, что также представляет важность для системной инженерии, поэтому авторы статьи считают интеграцию IIoT и системной инженерии целесообразной.

Список литературы:

1. Андреев Ю.С., Третьяков С.Д., Промышленный интернет вещей– СПб: Университет ИТМО, 2019. – 54 с.
2. ГОСТ 32865-2014. Дороги автомобильные общего пользования. Знаки переменной информации. Технические требования: дата введения 2016-06-01. – Москва: Стандартинформ, 2019. – 20 с.
3. Черепанов Н. В. Промышленный "Интернет вещей" на предприятии// Инновации и инвестиции. – 2019. – №. 10. – С. 151-154.