CC BY
101УДК 004. Dmitry Yu. Petrov
ARCHITECTURE OF THE INFORMATION SYSTEM FOR LIFE CYCLE MANAGEMENT OF DIGITAL TWIN FOR CONTINUOUS PROCESSES
Institute for Problems of Precision Mechanics and Control RAS, State Technical University named after Gagarin Yu.A. Saratov, Rossia. [email protected]
The relationship of the Industry 4.0 concept with cyber-physical systems and digital twins is described. The analysis of the capabilities of modern information systems of discrete and continuous production for the creation of digital twins of production is presented. The stages of creating a digital twin of production are proposed, taking into account the requirements of standards for the development of automated control systems for continuous technological processes. Using the use case diagram, the functionality and requirements for the subsystems of the information system are determined. The archttecture of an information system for managing the iffe cycle of a continuous technological process has been developed.
Keywords: digital twin of manufacturing, Industry 4.0, architecture, information system, control system, continuous workflow, use case diagram.
DOI: 10.36807/1998-9849-2020-57-83-98-104
Введение
Современный уровень развития технологий автоматизации производств создал условия для появления концепции четвертой промышленной революции - Industry 4.0. Концепция Industry 4.0. разрабатывалась с 2006 году рамках государственной Hi-Tech стратегии правительства Германии, как один из десяти проектов, направленных на изменение тенденции экономического кризиса 2008-2009 гг. по реиндустриализациии Германии. Концепция была представлена в 2011 году на Ганноверской выставке авторами Кагерманн Х., Лукас В., Вальстер В. - представителями бизнеса, политики и науки. [1]. Концепция Industry 4.0. поддержана ведущими немецкими предпринимательскими союзами [2].
Основой Industry 4.0. являются современные технологий автоматизации производств, которые обеспечивают функционирование «киберфизических систем» (CPS), объединяющих вычислительные и физические операционные процессы предприятий. Реализация концепции Industry 4.0. на предприятиях - это переход к парадигме интеллектуального производства с многомасштабным динамическим моделированием,
2: 66.02
Петров Д.Ю.
АРХИТЕКТУРА ИНФОРМАЦИОННОМ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ЦИФРОВОГО ДВОИНИКА ДЛЯ НЕПРЕРЫВНОГО ПРОИЗВОДСТВА
Институт проблем точной механики и управления РАН, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. г. Саратов, Россия [email protected]
Описана взаимосвязь концепции Industry 4.0 с ки-берфизическими системами и цифровыми двойниками. Представлен анализ возможностей современных информационных систем дискретных и непрерывных производств по созданию цифровых двойников производства. Предложены/ этапы/ создания цифрового двойника производства с учетом требований стандартов области разработки автоматизированных систем управления непрерывны/ми технологическими процессами. С применением диаграммы/ вариантов использования определен функционал и требования к подсистемам информационной системы/. Разработана архитектура информационной системы/ для управления жизненным циклом непрерывного технологического процесса.
Ключевые слова: цифровой двойник производства, Industry 4.0, архитектура, информационная система, система управления, непрерывный технологический процесс, диаграмма вариантов использования.
Дата поступления -10 марта 2021 года
симуляцией и интеллектуальным принятием решений для расширения производственных возможностей [3].
Перспективным подходом для повышения эффективности внедрения и функционирования ки-берфизических систем является развитие технологий цифровых двойников (Digital Twins). Цифровой двойник — это виртуальное представление изделия или процесса, которое используется, чтобы оценивать и прогнозировать рабочие характеристики этого изделия или процесса [4]. Цифровые двойники позволяют моделировать условия труда в реальном времени и принимать обоснованные, экономичные решения для удовлетворения индивидуальных требований заказчиков. [5]
Цифровые двойники
Выделяют три типа цифровых двойников: изделия, производительности и производства. На всех этапах жизненного цикла изделий и производства должна обеспечиваться интеграция информации этих трех цифровых двойников [4]. Решение задач цифро-визации перспективно начинать с предприятий, обла-
дающих высоким уровнем автоматизации технологических процессов и производств. Современные стекольные, химические и металлургические предприятия в основном соответствуют требованиям, предъявляемым к заводам-автоматам.
Основные успехи в развитии цифровых двойников достигнуты для дискретных производств. Цифровые двойники для дискретных производств более десяти лет успешно реализуются в рамках концепции управление жизненным циклом продукта (PLM) с использованием программных комплексов: Siemens PLM Software (компания Siemens AG, Германия), ThingWorx (компания PTC, США), 3DEXPERIENCE (компания Dassault Systèmes SE, Франция), Лоцман (компания «Аскон», Россия) и др.
Развитый функционал для управления жизненным циклом непрерывных производств имеют программные комплексы COMOS (компания Siemens Ag, Германия), DeltaV (компания Emerson, США), OmegaLand (компания Yokogawa Electric Corporation, Япония), Factorytalk Analytics (компания Rockwell Automation, США) и др. Однако функционала этих программных комплексов недостаточно для создания полноценных цифровых двойников непрерывных производств. Решение проблемы создания цифровых двойников непрерывных производств является актуальной темой многих современных исследований [6, 7].
Процесс управления жизненным циклом продукта PLM включает этапы от создания до инженерного проектирования и производства до обслуживания и утилизации произведенных продуктов [8]. Анализ этапов жизненного цикла изделия, определенных в ГОСТ Р 56135-2014 «Управление жизненным циклом продукции военного назначения. Общие положения» [9] и систем автоматизации ГОСТ Р 57318-2016 «Системы промышленной автоматизации и интеграция. Применение и управление процессами системной инженерии» [10] показывает, что с точки зрения реализации цифровых двойников можно определить следующие этапы жизненного цикла изделия:
1) системный дизайн изделия,
2) разработка изделия,
3) проектирование производства,
4) введение в эксплуатацию производства,
5) эксплуатация и обслуживание производства,
6) модернизация и вывод из эксплуатации производства,
7) эксплуатация и обслуживание изделия,
8) модернизация и вывод из эксплуатации изделия.
На рис. 1 показаны этапы жизненного цикла изделия с точки зрения цифровых двойников.
Результаты использования изделия
Цифровой двойник изделия
г ^
Виртуальное
<
Цифровой двойник производства
Y
Виртуальное производство
Z Цифровой двойник ^производительности :
Y
Реальное производство
_L
Реальное изделие
1. Системный 2. Базовая 3. Детальное 4. Введение в 5. Эксплу- 6. Модерни- 7. Эксплу-дизайн инженерия проекти- эксплу- атация и зация , атация и рование атацию обслужи- вывод из обслуживание эксплу- вание производства атации изделия производства
8. Модернизация , вывод из эксплуатации изделия
Рис.1. Жизненный цикл цифровых двойников
Цифровой двойник производства - это комплекс конструкторских моделей и математических моделей функционирования технологического оборудования, обеспечивающий виртуальное выполнение технологического процесса. Комплекс моделей позволяет оценить качество производственного процесса на этапе проектирования до начала фактического производства изделий. Моделирование производства в разных условиях функционирования с помощью цифрового двойника и анализ полученных результатов позволяет разработать оптимальные стратегии производства. Для повышения эффективности можно создать цифровые двойники изделий для всего технологического оборудования, однако это редко бывает экономически целесообразно. На этапе функционирования реального производства проводится анализа технологической информации, поступающей в реальном времени. Результаты этого анализа являются основой модернизации цифрового двойника производства для повышения степени его адекватности реальному производству.
В наибольшей степени цифровые двойники производства востребованы на опасных производствах, на которых протекают физико-химические реакции с выделением тепла, окислением и/или высоким
давлением. Нарушение проектного функционирования таких производств могут вызывать аварийные ситуации со значительным ущербом не только для оборудования, но также для персонала и окружающей среды.
Этапы создания цифрового двойника производства
Для управления непрерывными технологическими процессами (НПТП) применяют автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП). Жизненный цикл АСУ ТП за исключением этапа вывода из эксплуатации регламентируется ГОСТ 34.601-90 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания». Современное развитие систем математического моделирования и управления проектами позволяет рассмотреть стадии 1-6 ГОСТ 34.601-90 [11] как соответствующие этапы создания цифрового двойника производства.
В рамках создания цифрового двойника производства необходимо выполнить этапы:
1 Определение множества требований Я к производству и их анализ на полноту и непротиворе-
чивость. При описании требований по стандарту ISO 29148 [12] упрощается анализ на основе моделирования требований в виде диаграмм UML и методами математической логики [13]. Управление требованиями должно осуществляться в информационной системе.
2. Определение множества моделей M для реализации требований R. Для определения характеристик оборудования и прогнозирования изменения количественных показателей технологических процессов разрабатывается комплекс взаимосвязанных сценариев, математических моделей материальных и тепловых балансов. Основные подходы к моделированию НПТП в химической промышленности рассмотрены в работах [14-18]. Результаты комплексного моделирования позволяют уточнить множество требований R.
3. Генерация документации технического задания на основе R и согласование его с заказчиком. Разработка шаблонов для информационной системы управления требованиями позволяет автоматически формировать документацию технического задания с учетом пожеланий заказчика.
4. Определение оптимального множества структур оборудования ЕОПГ и генерация документации эскизного проекта. Применение многокритериальной оптимизации [19] с учетом требований R обеспечивает выбор оптимального комплекта оборудования, определение функций и уровни безопасности системы управления НПТП [20].
5. Определение множества состояний S структур оборудования ЕОПТ. Для анализа функционирования производства выполняется описание состояний системы управления [21]. Математический аппарат конечных автоматов предоставляет возможности генерации полного множества состояний Sn и выделение множества возможных состояний системы управления SB. Формирование документации технического проекта.
6. Генерация на основе множества состояний SB программного обеспечения на языке SFC [19], его отладка.
7. Анализ технологических параметров баз данных реального времени SCADA и MES систем для разработки мероприятий для повышения соответствия проектных и реальных параметров ТП.
Функции информационной
системы
Предложенные этапы создания цифрового двойника производства являются основой для разработки архитектуры информационной системы (ИС) управления жизненным циклом НПТП. Помимо приведенных выше этапов жизненный цикл НПТП включает этапы: обучение персонала на тренажерах, монтаж оборудования, пусконаладка, запуск, эксплуатация, остановка, техническое обслуживание и ремонт оборудования, модернизация и утилизация оборудования.
Для создания цифрового двойника производства ИС должна выполнять следующие функции :
1. Загрузка исходных требований к НПТП из структурированных файлов MS Word, MS Excel и HTML
2. Разработка и анализ требований на разработку НПТП.
3. Управление математическим моделированием технологического процесса и функционированием оборудования.
4. Загрузка исходной информации о технических и конструкционных характеристиках оборудования.
5. Оптимизация структуры и состава оборудования НПТП.
6. Анализ состояний технологического процесса и оборудования НПТП.
7. Генерация программного обеспечения программируемых логических контроллеров НПТП.
8. Генерация технического задания на разработку НПТП, эскизного и технического проектов.
9. Анализ технологической информации.
Диаграмма вариантов использования информационной системы управления жизненным циклом цифрового двойника производства показана на рис. 2.
Рис. 2. Диаграмма вариантов использования информационной системы управления жизненным циклом цифрового двойника
производства
Для реализации функций создания цифрового 1. Структурированные файлы MS Word, MS
двойника производства ИС должна взаимодействовать Excel и HTML. Они используются для загрузки в ИС с внешними объектами: требований к НПТП и исходной информации о техни-
ческих и конструкционных характеристиках оборудования.
2. Программные комплексы ANSYS, ЛОГОС, MatLab, gProms, SimInTech, AnyLogic для математического и имитационного моделирования.
3. Среды разработки Step7, CodeSys, SimInTech для обеспечения создания и тестирования программного обеспечения программируемых логических контроллеров на основе языка программирования стандарта IEC61131-3 Sequential Function Chart (последовательные функциональные схемы).
4. Структурированные файлы MS Word, MS Excel и HTML. Они содержат сгенерированные ИС на основе шаблонов техническое задание на разработку НПТП, эскизный и технический проекты.
5. Базы данных реального времени SCADA и MES систем обеспечивают получение технологической информации для анализа соответствия проектных и реальных параметров ТП.
Внешние системы ИС управления цифрового двойника производства определяют форматы и характеристики входной и выходной информации.
Архитектура информационной
системы
С учетом требований функций создания цифрового двойника производства и взаимодействия с внешними системами разработана архитектура ИС управления цифрового двойника производства. Осно-
вой архитектуры ИС является база данных (БД), которая обеспечивает сбор, хранение и предоставление для обработки информации, получаемой на всех этапах жизненного цикла НПТП. ИС состоит из следующих элементов (подсистем):
1 «Редактор требований»,
2. «Анализ требований»,
3. «Редактор параметров математических моделей»,
4. «Анализ результатов моделирования»,
5. «Интерфейс с системами моделирования»
6. «Редактор шаблонов отчетов»,
7. «Генерация технического задания»,
8. «Редактор структуры оборудования»,
9. «Оптимизация структуры оборудования»,
10. «Генерация эскизного проекта»,
11. «Редактор состояний технологического процесса»,
12. «Анализ состояний технологического процесса»,
13. «Генерация технического проекта»,
14. «Генерация программного обеспечения»
15. «Анализ технологических параметров»,
16. «Интерфейс с базами данных реального времени»,
17. «База данных».
Архитектура ИС управления жизненным циклом НПТП показана на рис.3.
Информационная система управления жизненным циклом цифрого двойника производства
Рис.3. Архитектура ИС управления жизненным циклом цифрового двойника непрерывного производства
Функционирование ИС управления цифровым двойником производства осуществляется в следующей последовательности:
1. Описание требований и разработку диаграмм UML/SysML: требований, вариантов использования и последовательности обеспечивает подсистема «Редактор требований». Требования к НПТП, разработанные в рамках комплексных проектов в программных комплексах управления требованиями IBM Doors, TeamCenter, Synergy и др., могут быть загружены в «Редактор требований» через структурированные файлы MS Word, MS Excel и HTML. Разработанные требования и диаграммы сохраняются в БД ИС.
2. Анализ на полноту и непротиворечивость требований и диаграмм UML/SysML из БД ИС методами математической логики обеспечивает подсистема «Анализ требований». На основе результатов анализа в подсистеме «Редактор требований» уточняются формулировки и связи требований.
3. На основе разработанных требований определяют состав и виды математических моделей необходимых для моделирования функционирования производства. Описание параметров математических моделей (начальные значения, граничные условия и т.д.) с учетом особенностей систем моделирования: ANSYS, ЛОГОС, MatLab, gProms, SimlnTech, AnyLogic и т.д. обеспечивает подсистема «Редактор параметров математических моделей». Разработанные параметры математических моделей сохраняются в БД ИС.
4. Учет особенностей информационного обмена с системами моделирования: ANSYS, Логос, MatLab, gProms, SimlnTech, AnyLogic обеспечивает подсистема «Интерфейс с системами моделирования».
5. Анализ результатов моделирования и управление экспериментами для получения необходимых результатов обеспечивает подсистема «Анализ результатов моделирования». Результаты комплексного моделирования позволяют уточнить требования.
6. Автоматическое формирование документации технического задания на основе шаблонов и информации из БД ИС о требованиях к НПТП обеспечивает подсистема «Генерация технического задания».
7. Разработку шаблонов документации технического задания, эскизного проекта (ЭП) и технического проекта с учетом пожеланий заказчика на основе информации из ИС обеспечивает подсистема «Редактор шаблонов отчетов». Разработанные шаблоны сохраняются в БД ИС
8. Загрузку в БД ИС технических и конструкционных характеристик оборудования из структурированных файлов форматов (MS Word, MS Excel и HTML) и формирование структуры оборудования на основе требований и описания НПТП из БД ИС обеспечивает подсистема «Редактор структуры оборудования». Разработанные структуры оборудования сохраняются в БД ИС.
9. Многокритериальную оптимизацию структуры и выбор оптимального состава оборудования НПТП обеспечивает подсистема «Оптимизация структуры оборудования». Для определения функций и уровней безопасности системы управления НПТП используется информационный обмен с программным комплексом «Арбитр» [20].
10. Автоматическое формирование документации эскизного проекта на основе шаблонов и информации из БД ИС о требованиях к НПТП и выбранной
структуре оборудования обеспечивает подсистема «Генерация эскизного проекта».
11. Определение состояний НПТП их взаимосвязи и условия перехода из состояния в состояние обеспечивает подсистема «Редактор состояний технологического процесса». Разработанные состояния сохраняются в БД ИС. Состояния являются основой для разработки тренажеров обучения операторов ТП [23].
12. Генерацию полного множества состояний и выделение множества возможных состояний системы управления обеспечивает подсистема «Анализ состояний технологического процесса». По результатам анализа корректируется описание состояний технологического процесса.
13. Автоматическое формирование документации технического проекта на основе шаблонов и информации из ИС обеспечивает подсистема «Генерация технического проекта».
14. Преобразование состояний технологического процесса из ИС в стандартный язык SFC для программирования программируемых логических контроллеров с учетом особенностей сред разработки Step7, CodeSys, SimlnTech обеспечивает подсистема «Генерация программного обеспечения».
15. Учет особенностей информационного обмена с БД реального времени SCADA и MES систем обеспечивает подсистема «Интерфейс с базами данных реального времени».
16. Сравнение результатов математического моделирования и значений технологических параметров функционирования ТП обеспечивает подсистема «Анализ технологических параметров». Результаты анализа технологических параметров позволяют уточнить математические модели сделать их более адекватными реальным технологическим процессам.
Заключение
Реализация этапов разработки цифрового двойника производства на основе ИС управления жизненным циклом цифрового двойника производства позволит сократить время проектирования и уменьшить количество необоснованных проектных решений. Перспективной основой для разработанной архитектура ИС управления цифровым двойником производства является операционная система AstraLinux. Ее применение перспективно для решения задачи «Преобразование приоритетных отраслей экономики посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений» национального проекта «Цифровая экономика». Формальное описание объекта и системы управления дает возможность на стадии разработки технического задания провести анализ и оптимизировать цифровой двойник производства по показателям энергопотребления, времени производственного цикла, стабильности качества и безопасности.
Автор выражает глубокую благодарность проф. БольшаковуА.А., проф. Иващенко В.А. и академику Мешалкину В. П. за ценные комментарии и методическую помощь, которые позволили значительно улучшить качество научной статьи.
Работа выполнена в ИПТМУ РАН по государственному заданию № 007-00275-18-00 тема «Разработка моделей и методов анализа функционирования сложных человеко-машинных систем в критических
ситуациях» номер государственной регистрации № АААА-А18-118042790041-1.
Литература
1. Henning Kagermann, Wolf-Dieter Lukas, Wolfgang Wahlster Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution VDI nachrichten. Berlin. 1. 4. 2011, URL:
https://web.archive.org/web/20130304101009/http://ww w.vdi-nachrichten.com/artikel/Industrie-4-0-Mit-dem-Internet-der-Dinge-auf-dem-Weg-zur-4-industriellen-Revolution/52570/1 http://www.wolfgang-
wahlster.de/wordpress/wp-
content/uploads/Industrie_4_0_Mit_dem_Internet_der_Di nge_auf_dem_Weg_zur_vierten_industriellen_Revolution_ 2.pdf (дата обращения 22.01.2021)
2 Белов В.Б. Новая парадигма промышленного развития Германии - стратегия "Индустрия 4. 0" // Современная Европа. 2016. №5 (71). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/novaya-paradigma-promyshlennogo-razvitiya-germanii-strategiya-industriya-4-0 (дата обращения: 27.02.2021).
3. Davis J,, Edgar T, Porter, J,, Bernaden J., & Sari M. (2012). Smart manufacturing, manufacturing intelligence and demand-dynamic performance // Computers & Chemical Engineering. 2012. V. 47. P. 145-156. URL: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2012.06.037. (дата обращения 22.01.2021).
4. Сайт компании Siemens: Цифровой двойник. URL: https://www.plm.automation.siemens.com/global/ru/our-story/glossary/digital-twin/24465 (дата обращения 21.01.2021)
5. Lim K.Y.H.; Zheng P.; Chen C. A state-of-the-art survey of Digital Twin: Techniques, engineering product lifecycle management and business innovation perspectives // J. Intell. Manuf. 2020/ V. 31. P. 1313-1337. URL: https://www.researchgate.net/publication/337363063_A_s tate-of-the-
art_survey_of_Digital_Twin_techniques_engineering_prod uct_lifecycle_management_and_business_innovation_pers pectives (дата обращения 12.03.2021)
6. Redelinghuys A.J.H.; Basson A.H.; Kruger K A six-layer architecture for the digital twin: A manufacturing case study implementation // J. Intell. Manuf. 2020. V. 31. P. 1383-1402. URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10845-019-01516-6 (дата обращения 12.02.2021)
7. Dii Maksim, Puchkov Andrei, Meshakin Valery, Ab-deev Ildar, Saitov RaH, Abdeev Rinat. Energy and Resource Efficiency in Apatite-Nepheline Ore Waste Processing Using the Digital Twin Approach // Energies. 2020. V. 13. P. 5829. URL: https://www.mdpi.com/1996-1073/13/21/5829/pdf (дата обращения 12.02.2021)
8. Dan Bizubac, Marcel Sabin popa, Bernd Otto Hormann, Adrian Sorin Faur. Research of industrial processes in automation // Acta Technica Napocensis Series: Applied Mathematics, Mechanics, and Engineering. 2018. Vol. 61. No 2. URL: https://atna-mam.utcluj.ro/index.php/Acta/article/view/990/918 (дата обращения 12.03.2021)
9. ГОСТ Р 56135-2014. Управление жизненным циклом продукции военного назначения. Общие положения. Стандартинформ. Дата обращения: 19 декабря 2018
10. ГОСТ Р 57318-2016 «Системы промышленной автоматизации и интеграция. Применение и управление процессами системной инженерии»
11. ГОСТ 34.601-90 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания». URL: http://docs.cntd.ru/document/gost-34-601-90/. (дата обращения 21.01.2021).
12. Стандарт ISO 29148 URL: https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec-ieee:29148:ed-2:v1:en. (дата обращения 21.01. 2021).
13. Селяков Е.Б. Моделирование требований к техническим системам методами математической логики. URL: http://aaecs.org/selyakov-e-b-modelirovanie-trebovanii-k-tehnicheskim-sistemam-metodami-ma-tematicheskoi-logiki.html. (дата обращения 21.01.2021).
14. Мешалкин В.П. Введение в инжиниринг энергоресурсосберегающих химико-технологических систем. М.: РХТУ им Д.И.Менделеева, 2020. 212 с.
15. Общая химическая технология. Методология проектирования химико-технологических процессов. URL: https://e.lanbook.com/reader/book/37357/#20. (дата обращения 21.01.2021).
16. Холоднов В.А, Дьяконов В.П. и др. Математическое моделирование и оптимизация химико-технологических процессов. Практическое руководство/ СПб.: АНО НПО «Профессионал», 2003. 480 с.
17. Bogomolov B.B, Bykov E.D., Men'shikov V.V., Zubarev A.M. Organizational and technological modeling of chemical process systems // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2017. Vol. 51. P. 238-246.
18. Ярославцев И А, Петров Д.Ю. Построение имитационной модели для поиска причин возникновения дефектов при варке листового стекла // Естественные и технические науки. 2019. № 5 (131). С. 216-222.
19. Иващенко ВА, Петров ДЮ, Резчиков А.Ф. Оптимизация структур роботизированных комплексов дуговой сварки // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1998. № 6. С. 60-65.
20. Можаев А.С., Нозик А.А. Теория и практика автоматизированного моделирования надежности и безопасности структурно сложных систем // Территория НЕФТЕГАЗ. 2012. № 5. С. 24-25.
21. Vasquez Capacho J.W., Subiasa A., Trave-Massuyesa L, Jimenez F. Alarm management via temporal pattern learning // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2017. Vol. 65. P. 506-516. URL: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1016/j.engappai.2017.07.00 8. (дата обращения 22.01.2021).
22. IEC 61131-3:2013 Programmable controllers - Part 3: Programming languages. URL: https://webstore.iec.ch/publication/4552. (дата обращения 22.01.2021).
23. Bolshakov A.A., Klyuchikov A. V. Kovylov N. V. Building a System Architecture for Displaying Data in a Complex of Output Devices // 2020 International Conference on Actual Problems of Electron Devices Engineering (APEDE). Saratov, Russia. 24-25 Sept. 2020. URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9255414 (дата обращения 22.02.2021)
References
1. Henning Kagermann, Wolf-Dieter Lukas, Wolfgang Wahlster Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution VDI na-
chrichten. Berlin. 1. 4. 2011, URL:
https://web.archive.Org/web/20130304101009/http://ww
w.vdi-nachrichten.com/artikel/Industrie-4-0-Mit-dem-
Internet-der-Dinge-auf-dem-Weg-zur-4-industriellen-
Revolution/52570/1 http://www.wolfgang-
wahlster.de/wordpress/wp-
con-
tent/uploads/Industrie_4_0_Mit_dem_Internet_der_Dinge _auf_dem_Weg_zur_vierten_industriellen_Revolution_2.p df (data obrashcheniya 22.01.2021)
2. BBeoov V.BB. Novaya paradigma promyshlennogo razvitiya Germanii - strategiya "Industriya 4. 0" // Sov-remennaya Evropa. 2016. №5 (71). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/novaya-paradigma-promyshlennogo-razvitiya-germanii-strategiya-industriya-4-0 (data obrashcheniya: 27.02.2021).
3. Davis J,, Edgar T, Porter, J., Bernaden J,, & Sarli M. (2012). Smart manufacturing, manufacturing intelligence and demand-dynamic performance // Computers & Chemical Engineering. 2012. V. 47. P. 145-156. URL:
https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2012.06.037. (data obrashcheniya 22.01.2021).
4. Sajt kompanii Siemens: Cifrovoj dvojnik. URL: https://www.plm.automation.siemens.com/global/ru/our-story/glossary/digital-twin/24465 (data obrashcheniya 21.01.2021)
5. Lim K.Y.H.; Zheng P.; Chen C. A state-of-the-art survey of Digital Twin: Techniques, engineering product lifecycle management and business innovation perspectives // J. Intell. Manuf. 2020/ V. 31. P. 1313-1337. URL:
https://www.researchgate.net/publication/337363063_A_s tate-of-the-
art_survey_of_Digital_Twin_techniques_engineering_prod uct_lifecycle_management_and_business_innovation_pers pectives (data obrashcheniya 12.03.2021)
6. Redeiinghuys A.J.H.; Basson A.H.; Kruger K A six-layer architecture for the digital twin: A manufacturing case study implementation // J. Intell. Manuf. 2020. V. 31. P. 1383-1402. URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10845-019-01516-6 (data obrashcheniya 12.02.2021)
7. Dii Maksim, Puchkov Andre, Meshaikin Valery, Abdeev Iidar, Saitov RaH, Abdeev Rinat. Energy and Resource Efficiency in Apatite-Nepheline Ore Waste Processing Using the Digital Twin Approach // Energies. 2020. V. 13. P. 5829. URL: https://www.mdpi.com/1996-1073/13/21/5829/pdf (data obrashcheniya 12.02.2021)
8. Dan Bizubac, Marcel Sabin popa, Bernd Otto Hormann, Adrian Sorin Faur. Research of industrial processes in automation // Acta Technica Napocensis Series: Applied Mathematics, Mechanics, and Engineering. 2018. Vol. 61. No 2. URL: https://atna-mam.utcluj.ro/index.php/Acta/article/view/990/918 (дата обращения 12.03.2021)
9. GOST R 56135-2014. Upravlenie zhiznennym ciklom produkcii voennogo naznacheniya. Obshchie polozheniya. Standartinform. Data obrashcheniya: 19 dek-abrya 2018
10. GOST R 57318-2016 «Sistemy promyshlennoj avtomatizacii i integraciya. Primenenie i upravlenie proces-sami sistemnoj inzhenerii»
11. GOST 34.601-90 «Informacionnaya tekhnologiya. Kompleks standartov na avtomatizirovannye sistemy. Avtomatizirovannye sistemy. Stadii sozdaniya». URL: http://docs.cntd.ru/document/gost-34-601-90 /. (data obrashcheniya 21.01.2021).
12. Standart ISO 29148 URL: https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec-ieee:29148:ed-2:v1:en. (data obrashcheniya 21.01. 2021).
13. Selyakov E.B.Modelirovanie trebovanij k tekhnicheskim sistemam metodami matematicheskoj logiki. URL: http://aaecs.org/selyakov-e-b-modelirovanie-trebovanii-k-tehnicheskim-sistemam-metodami-ma-tematicheskoi-logiki.html. (data obrashcheniya 21.01.2021).
14. Meshaikin V.P. Vvedenie v inzhiniring ener-goresursosberegayushchih himiko-tekhnologicheskih sis-tem. M.: RHTU im D.I.Mendeleeva, 2020. 212 s.
15. Obshchaya himicheskaya tekhnologiya. Metodologiya proektirovaniya himiko-tekhnologicheskih processov. URL: https://e.lanbook.com/reader/book/37357/#20. (data obrashcheniya 21.01.2021).
16. Holodnov V.A., D'yakonov V.P. i dr. Ma-tematicheskoe modelirovanie i optimizaciya himiko-tekhnologicheskih processov. Prakticheskoe rukovodstvo/ SPb.: ANO NPO «Professional», 2003. 480 s.
17. BogomolovB.B., BykovE.D., Men'shikov V.V., Zubarev A.M. Organizational and technological modeling of chemical process systems // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2017. Vol. 51. P. 238-246.
18. YaroslavcevI.A., PetrovD.Yu. Postroenie imi-tacionnoj modeli dlya poiska prichin vozniknoveniya defektov pri varke listovogo stekla // Estestvennye i tekhnicheskie nauki. 2019. № 5 (131). S. 216-222.
19. Ivashchenko V.A., Petrov D.Yu., Rezchikov A.F. Optimizaciya struktur robotizirovannyh kompleksov dugovoj svarki // Problemy mashinostroeniya i nadezhnos-ti mashin. 1998. № 6. S. 60-65.
20. Mozhaev A.S., Nozik A.A. Teoriya i praktika avtomatizirovannogo modelirovaniya nadezhnosti i be-zopasnosti strukturno slozhnyh sistem // Territoriya NEFTEGAZ. 2012. № 5. S. 24-25.
21. Vasquez Capacho J.W., Subiasa A., Trave-Massuyesa L, Jimenez F. Alarm management via temporal pattern learning // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2017. Vol. 65. P. 506-516. URL: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1016/j.engappai.2017.07.00 8. (data obrashcheniya 22.01.2021).
22. IEC 61131-3:2013 Programmable controllers -Part 3: Programming languages. URL: https://webstore.iec.ch/publication/4552. (data obrash-cheniya 22.01.2021).
23. Bolshakov A.A., Ktyuchikov A.V. Kovylov N.V. Building a System Architecture for Displaying Data in a Complex of Output Devices // 2020 International Conference on Actual Problems of Electron Devices Engineering (APEDE). Saratov, Russia. 24-25 Sept. 2020. URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9255414 (data obrashcheniya 22.02.2021).
Сведения об авторах:
Петров Дмитрий Юрьевич, канд. техн. наук, доцент, ст. науч. сотр. лаборатории «Системные проблемы управления и автоматизации в машиностроении»; Petrov Dmitry Yu. Ph.D. (Eng.), Associate Professor, Senior Researcher, Head of the Department of "Systems Engineering and Control in Technical Systems", [email protected]
