В первой статье мы разобрали, что такое платформа в целом. Теперь между нами есть контекст и можем задаться вопросом «Как начать строить такую платформу в своей компании?». Собрать «снизу», как энтузиасты-разработчики, или спустить директиву «сверху», как решило руководство? Давайте разберёмся, какие бывают варианты
В феврале 2025 года исполнился год, как «СберМобайл» запустил в рабочую эксплуатацию цифровой двойник завода «Благо» в Верхней Хаве. На примере нашего опыта и этого конкретного запуска предлагаю чуть глубже погрузиться в то, как работают «цифровые двойники». Не на красивых рендерах, а в суровых российских реалиях.
Меня зовут Олег Плотников, я продакт вертикали «Промышленность». И сегодня я буду вашим экскурсоводом.
Дисклеймер - это ответ к статье https://habr.com/ru/articles/890612/ который не влез в комментарий. На иллюстрации - распределение атак в сегментах АСУ ТП.
Если коротко - в статье мнение об ИБ из разряда "не читал но осуждаю" с крайне спорным мнением по каждому пункту.
Введение: ИБ vs. Реальность производства
Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП) — это основа современного производства. Однако внедрение строгих мер информационной безопасности (ИБ) всё чаще превращается в самоцель, игнорируя реальные потребности предприятий. Жёсткие ограничения, такие как запрет Wi-Fi, многоуровневая аутентификация и блокировка удалённого доступа, не только замедляют работу инженеров, но и напрямую угрожают промышленной безопасности. При этом ключевой вопрос остаётся без ответа: почему, несмотря на десятилетия страхов о кибератаках, не зафиксировано случаев массовых разрушений или гибели людей из-за взлома АСУТП?
Ответ прост: промышленные объекты защищены физическими системами безопасности, которые невозможно взломать через сеть. Реле безопасности, аварийные клапаны и механические предохранители работают автономно, обеспечивая защиту даже при полном отказе цифровых систем. Однако избыточные меры ИБ, внедряемые без учёта этой специфики, наносят ущерб, сравнимый с реальными авариями.
Недавно я собеседовался в Амазон и Майкрософт в офисы в Испании (так как я тут живу). Пока готовился много что понял, сейчас поделюсь.
Собеседование на проектирование систем.
Проходят по определенному шаблону, если прийти не подготовленным, не зная этого шаблона, можно просто впасть в ступор, а по шаблону вы можете расписать проблему даже с которой не знакомы, это позволит сделать меньше ошибок.
Показываю пример управления качеством продукции на реальном металлургическом производстве, на примере производства железнодорожных рельс.
Исходные данные — как заготовка дана сырая рельса (сразу после прокатки, не термообработанная) и нам предстоит её термоупрочнить, повысить механические характеристики прочности и не сильно ухудшить пластичность. Процесс закалки при моделировании прост — рельс с помощью валков с механическим приводом принудительно протягивают через индуктора, котоые токами высокой частоты её нагревают, дальше водовоздушной смесью охлаждают. Управлять мы можем скоростью движения рельсы через зону индукционного нагрева и количеством подаваемого охладителя в виде водовоздушной смеси. Всё просто.
Зачем это мне понадобилось? Конечно же существуют инструкции и разработаны режимы закалки, но может быть удастся путём изменения параметров внутри диапазона допустимых инструкцией значений получить хоть на несколько единиц твёрдости больше? Зачем это нужно — это напрямую связано с эксплуатацией рельсы в железнодорожном полотне. Хоть это уже и не моя головная боль (эксплуатация жд путей), но мы же клиентоориентированное предприятие? мы заинтересованы в росте качества продукции? тем более когда нам это ничего не стоит, кроме небольших интеллектуальных затрат. И да, эти все изменения должны быть в рамках ранее установленных режимов, что бы не остановить производство серией дополнительных испытаний и согласований.
Несмотря на специфичный сплав используемый для производства рельс, сама рельса довольно мягкая — это по отношению к железнодорожному колесу. А эти колёса ещё работают в паре, они сотрут рельсу по шейку и очень быстро. Поэтому рельс термообрабатывают процессом закалки — на каких то предприятиях полностью рельс, а самый лучший способ — это закалить только головку рельса, а остальное тело оставить мягким и пластичным. Вот этот процесс и разберём.
Я долгое время негодовал по поводу того, что часто приходится копаться в плохо оформленном коде .
Но теперь я решил сделать рефрейминг. Отныне я коллекционирую такие куски кода! Да. Теперь каждая причудливая функция приносит мне искреннюю радость так, как пополняет ценнейшую коллекцию того, как не надо делать.
Мне тут попалась статья по теме, которая начинается с такого определения:
Непрерывная интеграция (Continuous Integration, CI) и непрерывная поставка (Continuous Delivery, CD) представляют собой культуру, набор принципов и практик, которые позволяют разработчикам чаще и надежнее развертывать изменения программного обеспечения.
Как по мне, то с самого начала нас пытаются если не подло обмануть, но ввести в заблуждение. Как вы думаете почему разработчикам нужно чаще вносить-развертывать изменения программного обеспечения? Насколько я знаю, для этого есть только две очевидных причины.
По-моему, это определение очень отличается от того, что понимали под подобными терминами лет, скажем, 20 назад.
Цифровой двойник — это воспроизведенное с помощью технологий цифровое представление объекта из реального мира. Благодаря системам управления большими данными цифровые двойники в сельском хозяйстве можно использовать для прогнозирования будущего урожая. Учёные из Южной Кореи Стивен Ким и Сон Хо создали цифровые двойники мандариновых деревьев, чтобы продемонстрировать возможность их использования в сельском хозяйстве. Мандарин в качестве модельной культуры был выбран из-за его широкого распространения на корейском острове Чеджу и возможности многолетнего наблюдения.
Авторы исследования использовали Open API для сбора данных из различных источников на острове Чеджу площадью 185 тыс. га. Визуализация и анализ данных, включающие статистические модели и алгоритмы машинного обучения, демонстрируют, что будущее за за точным земледелием, при котором можно управлять каждым плодовым деревом на индивидуальной основе.
Привет! Хотелось бы поделиться с вами своей мудростью примером структуры, которая подойдёт практически для любых сервисов вне зависимости от того, гоняете ли вы JSON-ы в микросервисах или разрабатываете монолитное решение со сложной бизнес-логикой.
Цифровой двойник (Digital Twin, DT) представляет собой виртуальную копию физической системы, которая обновляется в реальном времени на основе данных, поступающих с реального объекта. Это динамическая модель, объединяющая физико-математические модели системы с методами анализа данных. Согласно прогнозам Gartner, технология цифровых двойников станет широко востребованной в ближайшие пять лет.
Концепция цифрового двойника была впервые предложена Майклом Гривсом в 2003 году в курсе «Управление жизненным циклом продукта» в Мичиганском университете. В то время ограниченные возможности технологий и вычислительных мощностей сдерживали развитие концепции. Однако с ростом интереса к промышленному интернету вещей (IIoT) и передовым вычислительным методам цифровые двойники значительно эволюционировали, и становятся важным элементом промышленной автоматизации.
Современный цифровой двойник состоит из множества взаимосвязанных компонентов. Он получает данные с физических объектов через периферийные линии данных и IoT-устройства, а затем анализирует их, используя многодоменные модели и алгоритмы машинного обучения. Это позволяет создавать цифровые экземпляры объекта для решения различных задач — проектирования систем управления, диагностики состояния оборудования и прогнозирования его работы.
В этой статье я рассказываю об эффектах. Несмотря на то, что эффект – понятие столь же простое, как обычная функция, для меня оказалось не так просто найти подходящее объяснение, но, я его нашел.
Вы узнаете, в чем заключается идея использования эффектов и чем они отличаются от классических функций. Я делюсь своим опытом разработчика и показываю примеры кода с использованием эффектов. Вероятно вы найдете для себя что-то интересное.
Если вы никогда не слышали об эффектах или термине "побочный эффект", рекомендую ознакомиться с этой темой для повышения вашего профессионального уровня и технического кругозора!
Код-ревью — важная часть жизненного цикла разработки продукта, но давайте честно: никто не любит просматривать чужой код. Часто, разработчики делают ревью спустя рукава, но даже если это не так -- человеческий фактор может сыграть злую шутку и уязвимость в коде может быть упущена. Пропущенные ошибки, уязвимости и нестабильный код могут привести к задержкам в релизе и росту технического долга. Более того, зачастую, компании имеют свои гайдлайны по оформлению code review, которые также необходимо проверять вручную.
Что если эту рутинную задачу можно ускорить с помощью ИИ?
Много копий сломано в обсуждениях, какой язык программирования самый лучший с точки зрения корректности и безопасности (под термином "корректность и безопасность" имеется ввиду отсутствие различных ошибок в программе, которые проявляют себя на стадии её выполнения и приводят к выдаче некорректного результата или неожиданному поведения). А некоторые языки программирования, такие как SPARK или OCaml, даже специально разрабатывались для облегчения доказательства корректности программы.
А возможно ли вообще писать программы без ошибок?
Эта статья является продолжением исследования систем управления синхронными двигателями с постоянными магнитами (PMSM) и моделированием в OpenSource программном обеспечении. В ней рассматриваются принципы регулирования, которые были использованы в структурной схеме управления, описанной ранее. Представлены характеристики постоянных магнитов и влияние конструкции ротора на динамику системы.
Отдельное внимание уделено методам управления, таким как регулирование момента неявнополюсного PMSM, ослабление поля и работа в зоне постоянной мощности. Также рассматриваются исследования способов снижения пульсаций крутящего момента с помощью техник модуляции и оптимизации параметров регулирования.
Практическая часть статьи посвящена моделированию PMSM в OpenModelica. Рассматриваются объектно-ориентированный и компонентный подходы к построению моделей, а также вопросы симуляции работы двигателя с учетом различных режимов управления.
На примере автоматизации банального шлагбаума расскажу свой способ решения задач в случае, если готового подходящего устройства не нашлось.
Видеоаналитика в СИБУРе — это сложный и многогранный продукт, который внедряется на разных производствах. Несмотря на то, что это один продукт, его конфигурация может сильно отличаться: используются различные камеры, детекторы и параметры, а также интеграции с разнообразными сторонними системами.
В таких условиях инженеру не всегда понятно, что именно надо дописать, а валидация происходит только после окончания редактирования файла и перезапуска сервиса.
Логичное решение — предоставить инженерам удобный интерфейс, где они смогут заполнять форму и сразу видеть ошибки.
Меня зовут Владимир Кирилкин, я техлид в Цифровом СИБУРе, в команде Индустрии 4.0. Мы разрабатываем продукт «Видеоаналитика на производстве», и о наших задачах уже писали на Хабре.
Мы подошли к задаче нестандартно: вместо заранее заданных форм на фронте реализовали их автоматическую генерацию с использованием JSON-схем и немного ✨магии✨.
Наши сервисы построены на Python и React, но предложенный подход можно адаптировать и для других технологий — правда, с чуть меньшим количеством ✨магии✨.
Привет, Хабр! На связи Рафис Гатауллин, ведущий эксперт отдела фронт-энд, и Рамис Закиев, ведущий эксперт отдела аналитики в «Татнефть Цифровые Технологии». В этой статье по мотивам нашего доклада на Industrial++ расскажем, об опыте внедрения мобильного решения, которое позволило оптимизировать процессы в цехах нефтедобычи, где нет условий для работы обычных сетей связи.
Поговорим о том, как мы реализовали передачу данных с мобильных устройств к сервисам по каналу радиосвязи стандарта TETRA. Об опыте подключения и взаимодействия с SDK, написанном на Java, в мобильном приложении на Xamarin. И о подходах, которые использовали для оптимизации трафика при передаче данных приложения и данных геопозиционирования.
Циклы управления на основе ПИД контролируют большинство автоматизированных процессов на промышленных предприятиях. Алгоритм пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) регулирования прост, надёжен и за последние 50 лет применялся в сотнях тысяч систем управления.
Однако не все промышленные процессы можно контролировать с помощью ПИД-регуляторов. Многофакторные, нелинейные и случайные процессы, например, требуют более продвинутых методов управления. Раньше подобные технологии были доступны только в академических лабораториях и в аэрокосмической отрасли, но с появлением доступных вычислительных платформ даже самые сложные алгоритмы стали доступны промышленным пользователям.
