CC BY
13
Локализация банковской поддержки в смарт-промышленности Localization of banking support in the smart industry
DOI 10.24411/2658-3569-2020-10104 Арсаханова Зина Абдулловна,
д.э.н. зав.кафедрой финансов и кредит Институт экономики и финансов, ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет» Arsakhanova Zina,
doctor of Economics, head of the Department.Department of Finance and credit Institute of Economics and Finance, Chechen state University
Аннотация. Смартпромышленность базируется на полностью интегрированных сетях дигитализированных производственных систем. Первичным звеном смарт-промышленности является смарт предприятия, которые обычно характеризуют как фабрики (заводы) будущего, где управляемые компьютерами и искусственным интеллектом системы контролируют физические процессы, создают виртуальные копии физического мира, а также выбирают децентрализованные решения, основанные на принципах самоорганизации. Характерной чертой смартфабрики (завода) является то, что она представляет собой такую гибкую производственную систему, которая может самостоятельно приспосабливаться к изменяющимся условиям окружающей среды в реальном или почти реальном времени, автономно выполнять все производственные процессы и повышать производительность производственной деятельности. Как отмечают специалисты Deloitte - одной из ведущих организаций мира в области оказания профессиональных аудиторских и консалтинговых услуг - «умное» предприятие является шагом вперед от более традиционной автоматизации производственных процессов в полностью интегрированной и гибкой системы, которая собирает и использует потоки данных от соединенных операционных и производственных систем, и может самостоятельно обучаться и приспособиться к новым требованиям потребителей. Summary. The smart industry is based on fully integrated networks of digitalized production systems. The primary link of the smart industry is smart enterprises, which are usually characterized as factories of the future, where computer-controlled and artificial intelligence systems control physical processes, create virtual copies of the physical world, and choose
Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral» №5 2020
decentralized solutions based on the principles of self-organization. A characteristic feature of a smart factory is that it is a flexible production system that can independently adapt to changing environmental conditions in real or near real time, independently perform all production processes and increase the productivity of production activities. According to experts from Deloitte, one of the world's leading organizations in the field of professional audit and consulting services, a smart enterprise is a step forward from the more traditional automation of production processes to a fully integrated and flexible system that collects and uses data flows from connected operating and production systems, and can independently learn and adapt to new consumer requirements. Ключевые слова: оказание услуг, производственный процесс, потребители, автоматизации, деятельность.
Keywords: the provision of services, production processes, customers, automation, activity.
Смартфабрика способна осуществлять мониторинг и управлять материально-техническим обеспечением, транспортными средствами, подготовкой производства, самим производством, контролировать состояние оборудования, безопасность и здоровье персонала, качество изготовленной продукции и т. п (рис. 1.).
обоснованно внутрн-
заволскнх гранспортных приоритетов н оптнмнгаиня маршрутов
САМОУПРАЫЯЕ f™\\ _
МЫ!
ТРАНСПОРТНЫЕ 0Т0 СРЕДСТВА
КОНТРОЛЬ иоровья II БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРСОНАЛА
С МАРТТЕ ХНПЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ И РЕМОНТ
» Ч
9
»
непрерывный сенсорный мониторинг, превентивно« сообшенне и реагирование ил опасности для персонала
непрерывный сенсорный мониторинг^ состояния млншн и оборудования, прогнозирование потребностей в их обслуживании. уменьшение времени
и i линкованных простоев
АВТОМАТИЧЕС КО ОТЛАЖИВАЕМОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
СМАРТ
ТЕХНИЧЕСКАЯ ПОДГОТОВКА И РОИ 1ВОДСТВА
|нНи|
ЩЩ
автоматическое распознавание и наладка техники в зависимости от
изготавливаемых изделий и изменений внешних условии
оптимизация матернально-техннческнх потоков. Л не танинонный контроль складского оборудования. состояния инструментов и использования машин
ABTOMATmiF.CKHÎi КОНТРОЛЬ КАЧЕС ТВА
автоматическая проверка соответствия параметров изготавливаемых изделий установленным требованиям
БЕЗОПАСНАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ СЕТЬ
Удаленный мотггорннг в режиме реального
времени. анализ,
моделирование, оптимизация и контроль П|Юи*водства
^S/V -л/V ^vV
ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ МОН1Г1ОРШП
Рис. 1. Схема смартфабрики на базе промышленного интернета вещей
Сейчас не существует устоявшегося понимания смартпредприятия (фабрики, завода) или его строгого определения (стандарта). Однако контуры определенного консенсуса в этом вопросе постепенно вырисовываются [2]. По крайней мере уже существует специальная статистика по ряду технологий, используемых на таких предприятиях, которую ведет MarketsandMarkets™. В их число, в частности, включены:
- интернет вещей (Internet of Things, IoT) - система взаимосвязанных вычислительных устройств, механических и цифровых машин, снабженных уникальными идентификаторами и возможностью передачи данных по сети без необходимости взаимодействия человека с человеком или человека с компьютером;
- искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — имитация человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать, как люди, и имитировать их действия;
- 3D-печать (3D Printing) - процесс построения трехмерных объектов путем последовательного добавления материала слой за слоем (что также называется аддитивным производством);
- дополненная реальность и виртуальная реальность (Augmented Reality, AR; Virtual Reality, VR) — интерактивное воспроизведение реальной среды, в которой объекты реального мира дополняются компьютерной перцептивной информацией (AR), а также созданный техническими средствами искусственный мир, который передается человеку через его ощущения (VR);
- промышленная робототехника (Industrial Robotics) - автоматически управляемые, перепрограммированные многоцелевые манипуляторы, используемые в промышленном производстве;
- промышленная метрология (Industrial Metrology) — интеллектуальные, гибкие и самоадаптированные метрологические системы, используемые в промышленном производстве;
- блокчейн (Blockchain) - децентрализованные, распределенные цифровые регистры, используемые для записи транзакций на многих компьютерах в виде цепочки блоков, так что любой из этих записей не может быть изменен задним числом, без изменения всех последующих блоков;
- цифровые двойники (Digital Twins) — программные аналоги физических устройств, моделирующие внутренние процессы, технические характеристики и поведение реальных объектов;
- 5G-пятое поколение мобильной связи, действующее на основе телекоммуникационного стандарта нового поколения, который обеспечивает большую скорость и пропускную способность для поддержания масштабной связи между устройствами и предоставления услуг со сверхмалой задержкой и высокой надежностью.
Все эти разнообразные технологии объединяет то, что они основаны на интеграции вычислительных, сетевых (интернет) и физических процессов, использовании того, что получило название киберфизических систем (англ. Cyber-Physical Systems, CPS). Как указано в работе, срок CPS описывает аппаратно-программные системы, которые тесно связывают между собой физический и виртуальный миры через встроенные в вещи датчики и актуаторы (исполнительные механизмы). Эти системы используются как непосредственно в производственном процессе, так и для выполнения широкого спектра функций управления хозяйственной деятельностью [5].
В смарт производственном процессе каждое изделие является носителем встроенной цифровой информации, которая может передаваться с помощью радиосигналов и совместно использоваться другими элементами этого процесса по мере того, как изделие проходит различные технологические операции и этапы. Полученная таким образом информация от всей совокупности вещей анализируется с помощью технологий больших данных, облачных вычислений и искусственного интеллекта, позволяющих моделировать и оптимизировать производство, выявлять и устранять невидимые человеку проблемы, например, такие как деградация машин, износ компонентов и тому подобное [1].
То есть это уже не просто автоматизированное и компьютеризированное производство (индустрия 3.0), а производство «умное», благодаря:
- интероперабельности - способности производственных элементов и их продуктов к взаимодействию между собой и с человеком;
- виртуализации - применении в управлении цифровых копий и имитационных моделей производственных процессов;
- самоуправляемости-способности CPS применять самостоятельные решения;
- децентрализации (разделенности) - расположению отдельных его модулей, объединенных через компьютерную сеть, в разных местах;
- индивидуализации - точной настройке на специфические запросы потребителей.
В теоретико-методологическом аспекте можно утверждать, что наиболее принципиальной отличительной чертой функционирования смарттдприемства является то, что оно на современном технико-технологическом и информационном уровне реализует в управлении производством общенаучный (философский) принцип рефлексии: мышление
субъекта (в данном случае - конкретной интегрированной производственной системы), направленное на познание самого себя, которое выступает источником новых знаний о субъект [3].
Анализ информации о функционировании реальной фабрики обеспечивает создание рефлексивного образа - цифрового двойника фабрики, который может использоваться для обмена данными, моделирования и оптимизации в течение жизненного цикла физического оригинала [7].
С этой точки зрения смартфабрика является таким способом взаимодействия аппаратных средств, первичных данных, программного обеспечения, человеческого и искусственного интеллекта, когда интернет-потоки данных, полученные с помощью датчиков, логфайлов и поисковых роботов от физических устройств и компьютерных сетей, собираются, хранятся, передаются, предварительно обрабатываются, визуализируются, анализируются и применяются искусственным интеллектом для моделирования и дальнейшего совершенствования промышленных продуктов и производственных процессов (рис. 2.).
Ведущую роль в налаживании всех этих сложных и трудоемких процессов (кроме 5G связи, которая физически делает возможным сочетание в рабочие сети множества датчиков и актуаторов, встроенных в промышленные «вещи») играют аналитика больших данных и основанный на ней искусственный интеллект, которые целесообразно рассмотреть более детально [4].
Рис. 2. Смартпредпрнятие как взаимодействие реальных предметов
и их цифровых аналогов
Ключевое звено и один из главных ресурсов в организации взаимодействия средств производства и их цифровых аналогов - это уже хорошо известные в современном дигитализированном мире большие данные (англ. Big Data), которые представляют собой новое поколение технологий и архитектур, предназначенных для получения экономической выгоды от очень больших объемов информации широкого спектра с помощью ее высокоскоростного захвата, поиска и/или анализа [6].
Главными признаками больших данных является «четыре V»: объем (англ. Volume), многообразие (англ. Variety), скорость (англ. Velocity) и стоимость (англ. Value). Аналитика этих данных является одной из базовых технологий, на которой зиждется цифровая смарттрансформащя индустрии и других секторов экономики, ведь ее внедрения в экономическую деятельность и дает возможность оптимизировать качество продукции и услуг, уменьшать энергетические затраты, улучшать обслуживание оборудования и различных устройств, совершенствовать функционирования систем управления, обеспечивать больший уровень охраны труда и т. д.
Список использованной литературы
1. Жудро М.М. Теория и инструментарий идентификации высокотехнологичных гибридных организаций в условиях цифровой экономики (экономики 4.0) // Вестник Коми республиканской академии государственной службы и управления. Серия: Теория и практика управления. 2018. № 20 (25). С. 66-70.
2. Идигова Л.М., Рахимова Б.Х. Кадры для цифровой экономики: востребованные специальности в условиях цифровизации национальной экономики // Вестник КНИИ РАН. 2020. № 3 (3). С. 120-124.
3. Кузнецова С.Н., Кузнецов В.П. Вклад цифровой экономики в общую экономику России // Научное обозрение: теория и практика. 2018. № 6. С. 1774. Раянова Г.Ф. Цифровая экономика как драйвер мировой экономики // Экономика и предпринимательство. 2020. № 6 (119). С. 57-59.
5. Сизова Ю.С. Консолидация принципов экономики знаний и цифровой экономики для повышения предпринимательской культуры // Современная конкуренция. 2020. Т. 14. № 3 (79). С. 41 -49.
6. Сухарева М.А. От концепции постиндустриального общества к концепции экономики знаний и цифровой экономики: критический анализ терминологического поля // Государственное управление. Электронный вестник. 2018. № 68. С. 445-464.
7. Madojemu M., Gomado E.D. The determinants of foreign direct investments (fdis) in digital economy: a policy study on nigerian economy // Vestnik MIRBIS. № 3 (23). С. 41-48.
References
1. Zhudro M.M. Teoriya i instrumentarij identifikacii vy'sokotexnologichny'x gibridny'x organizacij v usloviyax cifrovoj e'konomiki (e'konomiki 4.0) // Vestnik Komi respublikanskoj akademii gosudarstvennoj sluzhby' i upravleniya. Seriya: Teoriya i praktika upravleniya. 2018. № 20 (25). S. 66-70.
2. Idigova L.M., Raximova B.X. Kadry' dlya cifrovoj e'konomiki: vostrebovanny'e special'nosti v usloviyax cifrovizacii nacional'noj e'konomiki // Vestnik KNII RAN. 2020. № 3 (3). S. 120-124.
3. Kuzneczova S.N., Kuzneczov V.P. Vklad cifrovoj e'konomiki v obshhuyu e'konomiku Rossii // Nauchnoe obozrenie: teoriya i praktika. 2018. № 6. S. 1774. Rayanova G.F. Cifrovaya e'konomika kak drajver mirovoj e'konomiki // E'konomika i predprinimatel' stvo. 2020. № 6 (119). S. 57-59.
5. Sizova Yu.S. Konsolidaciya principov e'konomiki znanij i cifrovoj e'konomiki dlya povy'sheniya predprinimatel'skoj kul'tury' // Sovremennaya konkurenciya. 2020. T. 14. № 3 (79).
5. 41-49.
6. Suxareva M.A. Ot koncepcii postindustrial'nogo obshhestva k koncepcii e'konomiki znanij i cifrovoj e'konomiki: kriticheskij analiz terminologicheskogo polya // Gosudarstvennoe upravlenie. E'lektronny'j vestnik. 2018. № 68. S. 445-464.
7. Madojemu M., Gomado E.D. The determinants of foreign direct investments (fdis) in digital economy: a policy study on nigerian economy // Vestnik MIRBIS. № 3 (23). S. 41-48.
