Сегодня автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) являются неотъемлемой частью любого современного производства. Однако сама установка и пусконаладка системы — лишь половина дела. Настоящее испытание начинается в момент, когда оборудование переходит в эксплуатацию. Именно тогда становится очевидной роль обслуживания АСУ ТП — комплекса действий и организационных мер, позволяющих поддерживать системы в работоспособном состоянии, минимизировать простои и обеспечить надёжную работу всего предприятия.

Опыт эффективных предприятий в этой сфере показывает, что качественное обслуживание АСУ ТП напрямую влияет на экономические показатели компании, а также на гибкость и безопасность производства. В данной статье рассматриваются ключевые аспекты обслуживания АСУ ТП, опираясь на опыт компаний-лидеров отрасли, избегающих кризисных ситуаций и добивающихся устойчивого успеха за счёт выверенных стандартов и технологий.

• Анализ текущего среза состояния ИБ в АСУ ТП (аудит).
• Проектирование и построение соответствующих систем защиты АСУ ТП.
• Либо в дополнение к этому – построение или модернизация непосредственно самих АСУ ТП с учетом соответствующих требований безопасности.

Вы задумали создать платформу, но не знаете, с чего начать? Сегодня «платформой» называют всё — от облачных сервисов до экосистем вроде Apple. Но чтобы не потратить годы и миллионы впустую, важно выбрать тип, который решит ваши задачи, а не будет данью моде. Как не запутаться? Давайте разберёмся.

Эта статья рассказывает о интеграционных пакетах AI от Effect – наборе инструментов для упрощения работы с крупными языковыми моделями (LLM) в современных приложениях. В ней подробно описывается, как можно использовать универсальные сервисы для разработки AI‑функционала, не привязываясь к конкретному провайдеру, что позволяет сократить объем «клейкого кода» и снизить технический долг.

Авторы делятся опытом создания системы, в которой взаимодействия с LLM становятся максимально удобными и гибкими. Рассматриваются вопросы тестирования, параллельного выполнения запросов, стриминга ответов и мониторинга производительности – всё это делает интеграцию с AI не только мощным, но и надежным решением для разработки сложных приложений.

Данная статья будет полезна разработчикам, стремящимся внедрить передовые технологии AI в свои проекты без лишних сложностей. Она показывает, зачем нужен подход, независимый от провайдера, и почему использование Effect может значительно упростить жизнь при работе с различными поставщиками LLM.

Постановка задачи была такой: конвейер розлива бытовой химии перестал работать по неизвестной причине. Контроллер S7-1200 Siemens встал в стоп-режим и отказывался работать. Перезапуск контроллера по питанию не помогал. Конвейер простаивал, что вело к серьезным убыткам. Владельцам срочно требовалось восстановление работоспособности линии.

Позднее удалось понять, почему старые системы на подобных ПЛК Siemens встают. Если со временем возникают дефекты питания контрольных цепей датчиков 24VDC, и они начинают «коротить» о корпуса, то контроллер воспринимает это как критическое нарушение и останавливает работу, переходя в режим «Стоп». При этом выйти из этого режима (сбросить его) возможно только при наличии исходного кода и онлайн соединения с контроллером.

Умным домом в наше время уже никого не удивишь, а если говорить об элементах умного дома, то они распространены практически повсеместно, а новые экосистемы появляются с завидной регулярностью. И тут встает вопрос, а как быть обычному рядовому пользователю? Покупать оборудование и быть привязанным к конкретной экосистеме? А если случилось так, что используются элементы нескольких разных производителей/экосистем? Куча приложений в смартфоне для управления всем этим хозяйством выглядит удручающее. Перспектива, при отключении интернета, остаться без управления или вообще неожиданно получить в своем хозяйстве неработающее устройство, которое по каким-то причинам перестали поддерживать в новой версии экосистемы, удручает еще больше. А это я еще не касаюсь вопросов безопасности.

Есть много проектов, целью которых является превратить С++ более "безопасный" язык программирования. Но внесение изменений в синтаксис языка обычно нарушает обратную совместимость со старым кодом, который был написан до этого.

Недавно вышла новая версия библиотеки memsafe для языка С++, которая превращает его в Rust с помощью плагина Clang добавляет в С++ безопасное управление динамической памятью и контроль инвалидации ссылочных типов данных во время компиляции приложения.

Но данная статья не о библиотеке, а об особенностях разработки анализатора программы на С++ в виде плагина для Clang.

Можно считать, что это подведение итогов по результатам сравнения нескольких разных способов создания плагина для компилятора С++, а так же очередной Хабрахак для хранения результатов экспериментов и публикации итоговых выводов, которые я решил сохранить не только для себя, но и в виде статьи на Хабре, что бы результатами моего труда могли воспользоваться и другие хорошие люди :-), которым так же может потребоваться погрузиться в дебри парсинга исходного текста программ.

Современный мир движется к объединению технологий: промышленной автоматизации и искусственного интеллекта. Но для меня, занимающегося программированием в сфере АСУ ТП, было трудно понять, как на ПЛК, с его скромными техническими характеристиками и средой Codesys или TIA Portal можно применить технологии ИИ. На форумах готового решения не нашел, но проникся мыслью, что лучше обучить нейросеть на Python, а затем готовые веса и структуру перенести в Codesys. Я решил использовать OpenAI Gym, задачу CartPole. Это классическая задача обучения с подкреплением, где цель агента состоит в том, чтобы удерживать шест в вертикальном положении, выбирая действия (движение влево (0) или вправо (1)), на основе текущего состояния системы. План действий: для получения весов написать класс нейросети на PyTorch с использованием пакет DEAP.  После этого написать Modbus TCP сервер на Python с окружающей средой CartPole, подсоединиться к нему с помощью ПЛК. Полученные данные обрабатывать в ПЛК и передавать сигнал, который будет управлять тележкой, на сервер.

• Между двумя цехами проложена железная дорога длиной три километра.
• Тепловозы, везущие лом, на этом промежутке пространства иногда «теряются», и никто не может точно сказать, где они едут и когда прибудут.
• Все данные записаны в бумажный журнал, который существует в единственном экземпляре.

Зачем программисту алгоритмы?

Многие компании, нанимающие программистов, требуют от них знания алгоритмов. Некоторые даже устраивают отдельное собеседование по алгоритмам, зачастую весьма нешуточное.

Однако сами программисты нередко удивляются, зачем всё это? Действительно, работа наших коллег часто заключается в поиске и устранении ошибок в залежах legacy кода. Какие уж там алгоритмы? Даже те, кому посчастливилось участвовать в новом проекте знают, что зачастую новый проект состоит на 80% из чужого, уже кем-то написанного и найденного на просторах гитхаба кода, а новый код - это, по сути, клей и обёртки, которые позволяют склеить эти уже готовые запчасти между собой, чтобы получить заданный продукт.

Сегодня я прочитал на Хабре статью о подготовке к алгоритмическому собеседованию в Яндексе. Видно, что ребята относятся к делу всерьёз. Однако на вопрос, зачем всё таки это нужно, статья отвечает в том духе, что алгоритмическая подготовка показывает полезную готовность кандидата поотжиматься (отмечу при этом, что это не мнение Яндекса, а личное мнение человека, получившего этот опыт с обеих сторон - и кандидата и интервьювера).

Однако всё же, действительно ли основная польза алгоритмической подготовки сводится к тому, чтобы продемонстрировать работодателю свою сообразительность и готовность потратить время жизни на подготовку к собеседованиям, а в целом она не слишком полезна для нормального рабочего процесса? Или всё же алгоритмы нужны?

Добрый день! Меня зовут Татьяна Пчельникова, и я — владелец продукта в ИТ-команде «Северстали», занимающейся разработкой компонентов для открытой АСУТП. В марте этого года мы начали выпуск статей, посвящённых нашей разработке компонентов открытой АСУТП, с первой статьёй этого цикла можно ознакомиться здесь: Как построить открытую АСУТП. Рождение идеи открытых систем: почему мир движется в этом направлении / Хабр. Мы внимательно прочитали все комментарии к прошлой статье и хотим отметить, что тема вызвала большой интерес и горячие споры, а значит, направление — актуальное, и  мы продолжим цикл публикаций. 

Чтобы не было разночтений, давайте дадим определение открытой АСУТП. Открытая АСУТП — это система, построенная на принципах модульности, совместимости и взаимозаменяемости компонентов. Она позволяет гибко использовать элементы от разных производителей, являясь независимой от конкретного поставщика, и обеспечивает простую интеграцию с другими системами посредством реализации международных стандартных протоколов и интерфейсов. Эти характеристики позволяют открытой АСУТП масштабироваться как горизонтально, так и вертикально, что делает её перспективной для промышленного применения. «Северсталь» делает два компонента: открытый программный ПЛК (среду исполнения) и открытую среду разработки. Открытая SCADA, интересующая комментирующих, тоже разрабатывается, но другими участниками, входящими в рабочую группу открытой АСУТП.  

В данной статье мы поделимся информацией о том, что содержит управляющая программа для открытого программного ПЛК, базирующаяся на стандарте IEC 61499, и как она обрабатывается в среде исполнения. 

Я из команды технологической платформы НЛМК ИТ. Спойлер — это все, что про централизованные сервисы около DevOps, Kubernetes, стриминг вокруг Kafka и так далее. Расскажу, зачем и по каким принципам мы ее строили, что получилось неплохо и всем советуем. Обо что споткнулись и всем советуем там не спотыкаться.

Рано или поздно каждый программист должен задуматься о вопросах архитектуры приложения. Архитектура это про выделение ответственностей, определение компонентов их реализующих и связей между ними. Начинается все с ответственностей, а грани тонки. Очень часто будет сложно определить где начинается одна роль и заканчивается другая, сформулировать признаки по которым мы разделяем. Человеку требуются ориентиры, точки опоры и чем проще тем лучше.