CC BY
63
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ в ОТРАСЛИ
ТЕМА НОМЕРА
УДК 663.5
Цифровизация как фактор повышения эффективности спиртового производства
Н. В. Шелехова,
д-р техн. наук;
Е. М. Серба,
д-р биол. наук, профессор РАН; Т. М. Шелехова,
канд. техн. наук ВНИИ пищевой биотехнологии филиал ФИЦ питания, биотехнологии и безопасности пищи
Введение. Производство этилового спирта из зернового сырья включает ряд технологических процессов, состоящих из операций, в результате которых происходит изменение физико-химических свойств сырья и его трансформация в готовую продукцию. Следует отметить, что в современном производстве все больше технологических процессов автоматизируют с помощью электронно-вычислительных машин [1]. Компьютеризация управления производственными процессами становится одной из характерных и объективных тенденций развития информационных технологий в промышленности.
Концепция безлюдных технологий предполагает применение робототехники в целях обеспечения безопасности и повышения эффективности производства. Для выполнения рутинных, вредных и опасных видов работ предполагается использование антропоморфных робототехнических систем. Таким образом, в перспективе цифрового производства, определяющей станет новая система «машина-машина», которая постепенно заместит систему «человек-машина».
Стремительное развитие робото-технической отрасли в России и государственные инвестиции способствуют интенсификации фундаментальных и прикладных научных исследований в актуальных областях мехатроники и киберфизических систем, что становится предпосылкой к комплексной цифровизации промышленных предприятий.
На сегодняшний день в России уже существуют примеры успешной деятельности цифровых производств. Так, например, в г. Кашира (Московская обл.) в 2018 г. запущен крупнейший в Европе роботизированный завод по производству колбас, реализующий концепцию умного производства. Отличительная особенность завода заключается в реализации актуального технологического тренда четвертой промышленной революции «Индустрия 4.0». Важно подчеркнуть, что данный подход обеспечивает новый уровень эффективности производства.
Преимущества цифровых технологий очевидны, поэтому возникает острая потребность в комплексной цифровизации производства. Для управления технологическими процессами широко применяют интеллектуальные методы, которые сочетают формализованные процедуры обработки информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов. Однако, в производстве алкогольной продукции большинство автоматизированных систем управления ориентированы лишь на мониторинг параметров хода технологических процессов, а функция принятия управляющего решения остается привилегией человека.
Наука и технология создания интеллектуальных компьютерных программ позволяет решать практически любые задачи, ранее считавшиеся недоступными для формализации и алгоритмизации, возрастает роль искусственного интеллекта и баз знаний. Известно, что онтологии применяют для формальной
1•2019
спецификации понятий и отношений, характеризующих определенную область знаний. Задача онтологического анализа заключается в формализации области знаний на основе концептуальной схемы, упрощающей их обработку при помощи электронно-вычислительных машин [2, 3].
Неоспоримое преимущество реализации онтологий в качестве инструмента организации знаний — это возможность повторного использования однажды сформулированных знаний предметной области. Поскольку знания, как правило, разнородны, то их можно рассматривать как открытые муль-тиагентные системы, использующие для адаптивного анализа потоков данных алгоритмы кластеризации. Кластерный анализ — многомерная статистическая процедура, которую применяют для буферизации и группировки неструктурированной или слабоструктурированной информации [4-6].
Разработка автоматизированных систем управления производством и оптимизации производственной деятельности (Manufacturing Execution System) позволяет не только совершенствовать технологические процессы производства, но и расширяет современные представления о возможностях применения информационных технологий для решения задач интеллектуального характера.
Значимость научных разработок в обозначенном векторе подтверждена многочисленными трудами ряда исследователей. Кроме того, интенсивное внедрение цифровых технологий в полной мере соответствует задачам, обозначенным в Указах Президента РФ № 204 от 07.05.2018 г. «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года», № 203 от 09.05.2017 г. «О стратегии развития информационного общества в России на 2017-2030 годы» и государственной программой «Цифровая экономика Российской Федерации» сроком до 2024 г., утвержденной распоряжением Правительства РФ от 28.07.2017 г. № 1632-р.
Таким образом, цифровизация спиртового производства, разработка и внедрение киберфизиче-ских систем — своевременная и ак-
туальная задача, решение которой позволит выйти на качественно новый уровень биокаталитической и биосинтетической конверсии зернового сырья в этанол.
Методы и материалы исследования. Исследования проводили согласно методологии, в основу которой положены системный и процессный подходы к анализу технологических процессов производства пищевого этанола. Объектами исследования служили биотехнологические процессы производства этилового спирта ректификованного из зернового сырья, а также продукты, полупродукты и отходы спиртового производства. Математическую обработку результатов измерений показателей качества технологических процессов осуществляли с использованием программного комплекса ПК «С2Н5ОН-аналитик».
Обсуждение результатов. Обзор и анализ литературных и патентных источников показал, что функционирование современных цифровых производств невозможно без ряда ключевых элементов, таких как облачные вычисления, аддитивные технологии, большие данные, киберфизические системы, интернет вещей, искусственный интеллект и др.
Важно подчеркнуть, что в настоящее время элементы «умных производств» находятся на различных стадиях технологической эволюции, и, в зависимости от этого, различается степень их влияния на трансформацию производственных систем и инфраструктур.
Изучение спектра мирового опыта позволяет утверждать, что концепция умного производства Smart Manufacturing — ключевой фактор успеха инновационных промышленных предприятий и в полной мере обеспечивает повышение эффективности производства. По данным отчета за 2017 г. компании Huawei Technologies наблюдается прогресс крупнейших стран мира в области перехода на цифровые технологии. Цифровая революция развивается стремительными масштабами. Страны, в которых развитие цифровых технологий находится на начальной стадии, стремятся интенсифицировать процесс с целью скорейшей интеграции в цифровое мировое
сообщество. Вполне очевидно, что разработки в области цифровиза-ции производства становятся одним из приоритетных, актуальных и перспективных направлений исследований [7, 8].
Анализ состояния отечественной спиртовой отрасли выявил, что одним из основных факторов, сдерживающих повышение рентабельности производства этилового спирта ректификованного, служит недостаточная разработанность цифровых технологий и киберфи-зических систем для управления процессами биокаталитической и биосинтетической трансформации зернового сырья в этанол.
Таким образом, сформирован вектор исследования, направленный на решение проблемы повышения эффективности биотехнологической конверсии зернового сырья в этанол за счет усовершенствования автоматизированных систем управления производством на основе концепции Smart Manufacturing.
Установлено, что разработка новой системы менеджмента, базирующейся на применении информационных технологий, методов искусственного интеллекта, принципах единства информационного пространства, обратной связи, системности, модульности, стандартизации, независимости, эволюции и безопасности — наиболее перспективное направление для оптимизации биотехнологических процессов бродильных производств и создания высокоэффективной, прогрессивной и результативной системы производства этанола.
В целях формирования концепции цифровизации производства этанола предложена информационная модель, описывающая содержание и взаимосвязи основных технологических процессов. В ходе исследований составлена функциональная модель производства этилового спирта, характеризующая совокупность выполняемых функций. Показано, что управление всеми процессами и структурами производства происходит в рамках автоматизированной системы, обеспечивающей сбор, хранение, обработку информации и принятие решений.
Разработана и научно обоснована комплексная система контроля
£ ш
I
0
1
<
I ш Ь
1•2019
ПИВО и НАПИТКИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ в ОТРАСЛИ
■ технологических процессов производства этанола, определены объекты контроля и установлены контрольные точки [9]. Для генерации информации о ходе технологического процесса предложено использовать оценку качества продуктов и полупродуктов на каждом этапе производства. Составлены алгоритмы определения химического состава продуктов и полупродуктов спиртового производства [10, 11], основанные на высокоточных методах газовой хроматографии, капиллярного электрофореза, хромато-масс-спектрометрии. Разработан специализированный комплекс компьютерных программ, реализующий методы математической статистики [12-14] для автоматизации обработки результатов измерений. Таким образом, квалиметрический анализ позволяет сформировать пригодную для сравнения и точного анализа количественную оценку качества технологического процесса.
Сформулированы основные направления цифровизации производства пищевого этанола, основанные на применении киберфизи-ческих систем, интернета вещей и облачных вычислений. Предложена система автоматизации, состоящая из модулей, ориентированных на типовую организационную структуру производства. Разработана модель экспертной системы поддержки принятия управленческих решений на основе принципов искусственного интеллекта, которая может быть использована в качестве аналитического инструмента автоматической интерпретации получаемой информации [15].
Для обеспечения интеграции цифровых технологий в процесс
управления биотехнологическими процессами производства этанола и проектирования инновационной системы управления предложен подход на основе онтологий (рис. 1).
Суть предлагаемого подхода состоит в построении онтологических моделей, характеризующих деятельность предприятия и его подразделений. Цель применения онтологического подхода — формализация знаний для использования в интеллектуальных системах управ -ления, основанных на принципах искусственного интеллекта.
Следует подчеркнуть, что выбор подхода к решению задачи автоматизации производства зависит не только от вида продукции, но и от реализуемых на каждом конкретном предприятии технологических схем и системы управления. Таким образом, для предприятия с множеством цехов необходима унификация семантического представления на основе общей онтологии, необходимой для изучения и создания новых решений на разных концептуальных уровнях. Поскольку при производстве спирта задействовано несколько подразделений предприятия, то необходимо смоделировать структуру корпоративной сети, в рамках которой будет функционировать информационная система.
Известно, что производство этилового спирта из пищевого сырья можно условно разделить на несколько основных этапов: водо-подготовка, приготовление замеса, разваривание и осахаривание, культивирование дрожжей, брожение, ректификация, рециркуляция и утилизация отходов. В ходе исследований выявлена возможность представления этапов производства
Рис. 1. Онтологический подход к формализации спиртового производства
этанола в виде системы, доступной для машинного чтения.
Многоаспектный анализ построения, функций и взаимосвязей технологических и биотехнологических процессов производства этилового спирта ректификованного из зернового сырья позволил выявить наиболее значимые из них. Кроме того, этап анализа дал возможность получить информацию для формирования комплекса онтологических моделей.
Структурный подход к изучению технологических процессов производства этилового спирта позволил выявить и частично структурировать знания, необходимые для разработки онтологических моделей. Определены гомеостаз, входящая и исходящая информация, а также потенциал автоматизации.
В ходе исследований составлена концептуальная модель предметной области — производства пищевого этанола, характеризующая общий ход процесса. Исследования подтвердили, что предложенная модель может быть использована для декомпозиции технологического процесса и детального анализа в целях выявления параметров, характеризующих исследуемый процесс на всех его этапах.
Дальнейшие разработки в данном направлении предполагают создание алгоритмов автоматического формулирования правил решения задач, что позволит сформировать базу данных декларативных методов, обладающую свойством эволюции. В перспективе предложенная модель предметной области может быть использована при построении онтологической модели для реализации Manufacturing Execution System, обеспечивающей повышение эффективности предлагаемых решений в конкретных производственных ситуациях.
Не вызывает сомнений, что цифровая трансформация производства пищевого этанола, направленная на разработку и внедрение инновационных промышленных технологий, приведет к повышению технологического обеспечения, совершенствованию технологического уровня производств, улучшению организации труда и, как следствие, повышению эффективности биотехнологических процессов (рис. 2).
28 ПИВО и НАПИТКИ
1•2019
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА
ПОВЫШЕНИЕ УРОВНЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Реконструкция производства
Техническое перевооружение
Внедрение инновационной техники
Увеличение выпуска продукции
Улучшение качества продукции
Модернизация машин и оборудования
Рациональное использование оборудования
Внедрение ЭВМ
Повышение эффективности производства
Высвобождение материальных ресурсов
Рис. 2. Эффекты от цифровой трансформации спиртового производства
В заключение необходимо обозначить ряд положений, резюмирующих результаты проведенного исследования:
• разработана стратегия решения проблемы оптимизации управления производством этилового спирта ректификованного из зернового сырья, основанная на цифровизации производства,
позволяющая повысить гибкость и эффективность процесса принятия управленческих решений. Установлены факторы, определяющие выбор концепции автоматизации. Сформулированы позиции формирования онтоло-гий;
• предложен новый подход и определены компоненты мето-
дологии, призванной обеспечить создание новых базовых процедурно-технологических решений и средств управления бродильными производствами с применением инновационных 1Т-решений. Результаты проведенных исследований расширяют современные представления о формализации знаний в обла-
1•2019 ПИВО и НАПИТКИ 29
технологические ИННОВАЦИИ в ОТРАСЛИ
ш I
0
1
<
I ш I-
сти технологических процессов производства этанола; • потенциал данного направления обусловлен стремительным развитием технологического прогресса и тотальным переходом к технологиям «умных производств». Несмотря на то, что производители алкогольной продукции предпочитают «точечные» решения, перспектива цифровизации предприятий отрасли оценивается весьма положительно.
Проведенное исследование не исчерпывает всей глубины решения проблемы комплексной автоматизации управления производством этанола. В этой связи необходимо продолжение разработок в области цифровой трансформации производства, создания систем искусственного интеллекта, когнитивных технологий, киберфизических систем, конвергенции информационных технологий в практику менеджмента промышленных предприятий.
НИР по подготовке рукописи проведена за счет субсидии на выполнение госзадания по теме 0529-2019-0066 «Разработка ресурсосберегающих биотехнологий глубокой переработки сельскохозяйственного сырья и вторичных сырьевых ресурсов АПК с целью получения пищевых и кормовых продуктов, спиртных напитков, ферментных препаратов, пищевых ингредиентов и биологически активных добавок к пище».
ЛИТЕРАТУРА
1. Благовещенская, М. М. Автоматизированная система контроля безопасности пищевых продуктов на примере мясного сырья / М. М. Благовещенская, В. И. Фомушкин, И. Г. Благовещенский [и др.] // Хранение и переработка сель-хозсырья. - 2017. - № 4. - С. 49-52.
2. Шведин, Б.Я. Онтология предприятия: экспириентологический подход: Технология построения онтологической модели предприятия / Б. Я. Шведин. — М.: Ленанд, 2010. — 240 с.
3. Скобелев, П. О. Онтологии деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени / П. О. Скобелев // Онтология проектирования. — 2014. — № 1. — С. 6-38.
4. Ярушкина, Н. Г. Анализ слабоструктурированных текстов на основе нечетких онтологий / Н. Г. Ярушкина // Гибридные и синергетические интеллектуаль-
ные системы: матер. IV Всеросс. Поспе-ловской конф. с межд. участием, 14-19 мая 2018 г. — Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2018. — С. 133-139.
5. Дударин, П. В. Алгоритм построения иерархического классификатора коротких текстовых фрагментов на основе кластеризации нечеткого графа / П. В. Дударин, Н. Г. Ярушкина // Радиотехника. — 2017. — № 6. — С. 17-23.
6. Dudarin, P. V. An approach to fuzzy hierarchical clustering of short text fragments based on fuzzy graph clustering / P. V. Dudarin, N. G. Yarushkina // Advances in Intelligent Systems and Computing. — 2018. — Vol. 679. — P. 295-304.
7. Pruenkarn, R. A Review of Data Mining Techniques and Applications / Pruenkarn R., Wai Wong K., Che Fung Ch. // Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. —
2017. — Vol. 21, № 1. — P. 31-49.
8. Ma, Z. Representing and reasoning on fuzzy UML models: A description logic approach / Z. Ma, F. Zhang, L. Yan [et al.] // Expert Systems with Applications. — 2011. — Vol. 38 (3). — P. 2536-2549.
9. Шелехова, Н. В. Комплексная система контроля производства этилового спирта и спиртных напитков / Н. В. Шелехова, В. А. Поляков, Л. В. Римарева // Хранение и переработка сельхоз-сырья. — 2015. — № 12. — С. 53-56.
10.Шелехова, Н.В. Научное обеспечение контроля биотехнологических процессов производства этилового спирта / Н. В. Шелехова, Л. В. Римарева, В. А. Поляков // Пиво и напитки. — 2016. — № 1. — С. 16-20.
11. Шелехова, Н. В. Совершенствование системы контроля технологических процессов производства ликероводочных изделий / Н. В. Шелехова, В. А. Поляков // Пиво и напитки. — 2017. — № 1. — С. 34-36.
12. Шелехова, Н.В. Специализированный программный комплекс «С2Н5ОН-аналитик» — инновационный инструмент автоматизации контроля качества и безопасности алкогольной продукции / Н. В. Шелехова, В. А. Поляков, Л. В. Римарева // Пищевая промышленность. — 2015. — № 9. — С. 28-31.
13. Шелехова, Н. В. Информационные технологии в аналитическом контроле качества алкогольной продукции / Н. В. Шелехова, В. А. Поляков, Е. М. Серба [и др.] // Пищевая промышленность. —
2018. — № 8. — С. 30-33.
14. Шелехова, Н.В. Специализированные программные комплексы в контроле качества алкогольной продукции / Н. В. Шелехова, В. А. Поляков, Л. В. Ри-
марева [и др.] // Пищевая промышленность. — 2017. — № 1. — С. 50-52.
15. Шелехова, Н. В. Управление технологическими процессами производства алкогольной продукции с применением информационных технологий / Н. В. Шелехова, Л. В. Римарева // Хранение и переработка сельхозсырья. — 2017. — № 3. — С. 28-31.
REFERENCES
1. Blagoveshchenskaya MM, Fomushkin VI, Blagoveshchenskij IG, [et al.]. Avtoma-tizirovannaya sistema kontrolya bezopas-nosti pishchevyh produktov na primere myasnogo syr'ya. Hranenie i pererabotka sel'hozsyr'ya. 2017; 4: 49-52. (In Russ.)
2. Shvedin BY. Ontologiya predpriyatiya: ehkspirientologicheskij podhod: Tekh-nologiya postroeniya ontologicheskoj modeli predpriyatiya. Moscow: Lenand Publ., 2010. 240 p. (In Russ.)
3. Skobelev PO. Ontologii deyatel'nosti dlya situacionnogo upravleniya predpriyatiya-mi v real'nom vremeni. Ontologiya proek-tirovaniya. 2014; 1: 6-38. (In Russ.)
4. Yarushkina NG. Analiz slabostrukturiro-vannyh tekstov na osnove nechetkih on-tologij. Materialy IV Vseross. Pospelovskoj konf. s mezhd. uchastiem «Gibridnye i sinergetichekie intellektual'nye sistemy»; 14-19 May 2018. Kaliningrad, 2018. (In Russ.)
5. Dudarin PV, Yarushkina NG. Algoritm postroeniya ierarhicheskogo klassifika-tora korotkih tekstovyh fragmentov na osnove klasterizacii nechetkogo grafa. Radiotekhnika. 2017; 6: 17-23. (In Russ.)
6. Dudarin PV, Yarushkina NG. An approach to fuzzy hierarchical clustering of short text fragments based on fuzzy graph clustering. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018; 679: 295-304.
7. Pruenkarn R, Wai Wong K, Che Fung Ch. A Review of Data Mining Techniques and Applications. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 2017; 21 (1): 31-49.
8. Ma Z, ZhangF, Yan L, [et al.]. Representing and reasoning on fuzzy UML models: A description logic approach. Expert Systems with Applications. 2011; 38 (3): 2536-2549.
9. Shelekhova NV, Polyakov VA, Rimareva LV. Kompleksnaya sistema kontrolya proiz-vodstva ehtilovogo spirta i spirtnyh napit-kov. Hranenie i pererabotka sel'hozsyr'ya. 2015; 12: 53-56. (In Russ.)
10. Shelekhova NV, Rimareva LV, Polyakov VA. Nauchnoe obespechenie kontrolya bio-tekhnologicheskih processov proizvodstva ehtilovogo spirta. Pivo i napitki. 2016; 1: 16-20. (In Russ.)
ПИВО и НАПИТКИ
1•2019
11. Shelekhova NV, Polyakov VA. Sovershenstvo-vanie sistemy kontrolya tekhnologicheskih processov proizvodstva likerovodochnyh izdelij. Pivo i napitki. 2017; 1: 34-36. (In Russ.)
12. Shelekhova NV, Polyakov VA, Rimareva LV. Specializirovannyj programmnyj kompleks «C2H5OH-analitik» — innovacionnyj instrument avtomatizacii kontrolya kachestva i bezopasnosti alkogol'noj produkcii. Pish-
chevaya promyshlennost'. 2015; 9: 28-31. (In Russ.)
13. Shelekhova NV, Polyakov VA, Serba EM, [et al.]. Informacionnye tekhnologii v analit-icheskom kontrole kachestva alkogol'noj produkcii. Pishchevaya promyshlennost'. 2018; 8: 30-33. (In Russ.)
14. Shelekhova NV, Polyakov VA, Rimareva LV, [et al.]. Specializirovannye program-
mnye kompleksy v kontrole kachestva alkogol'noj produkcii. Pishchevaya pro-myshlennost'. 2017; 1: 50-52. (In Russ.)
15. Shelekhova NV, Rimareva LV. Upravlenie tekhnologicheskimi processami proizvod-stva alkogol'noj produkcii s primeneniem informacionnyh tekhnologij. Hranenie i pererabotka sel'hozsyr'ya. 2017; 3: 28-31. (In Russ.) &
£ ш
2 0
1
<
2 ш b
Цифровизация как фактор повышения эффективности спиртового производства
Ключевые слова
киберфизические системы; мехатроника; онтологии; программные комплексы; робототехника; цифровое производство; этиловый спирт.
Реферат
В настоящее время возрастает роль глобальной цифровой трансформации, которая уже давно представляет современную реальность и служит важнейшим рычагом повышения эффективности производства. В статье рассмотрен возможный подход к управлению предприятием, основанный на применении последних достижений науки и техники в области цифровых технологий. Показано, что применение 1Т-технологий, направленное на разработку автоматизированных систем управления производством, - одно из приоритетных и перспективных направлений исследований. Предложено решение проблемы оптимизации биотехнологических процессов производства этанола за счет создания киберфизической системы управления с применением принципов искусственного интеллекта и нового поколения программ, использующих понятие «онтология» для понимания смысла информационных ресурсов. Обоснован выбор онтологического подхода для описания модели предметной области производства этилового спирта. Определены тенденции цифровизации и установлено, что один из основных факторов, сдерживающих повышение рентабельности производства этилового спирта ректификованного, заключается в недостаточной разработанности цифровых технологий и киберфизических систем для управления процессами биокаталитической и биосинтетической трансформации зернового сырья в этанол. Выявлено, что технологические процессы производства этанола требуют разработки моделей автоматизации управления этими процессами. Сформулированы основные направления цифровизации производства пищевого этанола, основанные на применении кибер-физических систем, интернета вещей и облачных вычислений. Показано, что цифровая трансформация промышленных производств, несомненно, приведет к повышению технологического обеспечения и совершенствованию технологического уровня производств, улучшению организации труда и повышению эффективности биотехнологических процессов. Несмотря на то, что производители алкогольной продукции предпочитают «точечные» решения, перспектива цифровизации оценивается весьма положительно. Потенциал развития данного направления обусловлен стремительным развитием научно-технического прогресса и тотальным переходом к технологиям «умных производств».
Авторы
Шелехова Наталия Викторовна, д-р техн. наук; Серба Елена Михайловна, д-р биол. наук, профессор РАН; Шелехова Тамара Михайловна, канд. техн. наук ВНИИ пищевой биотехнологии -
филиал ФИЦ питания, биотехнологии и безопасности пищи, 111033, Россия, г. Москва, ул. Самокатная, д. 4 Б, [email protected], [email protected], [email protected]
Digitalization as a Factor
of Improving Efficiency Alcohol Production
Key words
cyber-physicaL systems; mechatronics; ontologies; software systems; robotics; digital production; ethyl alcohol.
Abstract
At present, the role of global digital transformation, which is no longer an abstract trend, but represents the modern reality, is growing and is the most important lever for improving production efficiency. The article describes a possible approach to enterprise management, based on the application of the latest achievements of science and technology in the field of digital technologies. It is shown that the use of IT - technologies aimed at the development of automated production management systems is one of the priority, relevant and promising areas of research. The proposed solution to the problem of optimization of biotechnological processes for the production of ethanol through the creation of a cyber physical system control with application of the principles of artificial intelligence and the new generation of programs that use the concept of «ontology» for understanding the meaning of information resources. The choice of ontological approach to describe the model of the subject area of production of ethyl alcohol is substantiated. The basic tendencies of digitalization are revealed and it is established that one of the main factors constraining increase of profitability of production of rectified ethyl alcohol is insufficient development of digital technologies and cyber physical systems for management of processes of biocatalytic and biosynthetic transformation of grain raw materials in ethanol. It is revealed that the technological processes of ethanol production require the development of models of automation of these processes. The main directions of digitalization of food ethanol production based on the use of cyber physical systems, the Internet of things and cloud computing are formulated. It is shown that the digital transformation of industrial production will undoubtedly lead to an increase in technological support and improve the technological level of production, improve the organization of labor and increase the efficiency of biotechnological processes. Despite the fact that alcohol producers prefer «point» solutions, the prospect of digitalization is estimated very positively. The development potential of this direction is due to the rapid development of scientific and technological progress and the total transition to the technologies of «smart industries».
Authors
Shelehova Nataliya Viktorovna, Doctor of Technical Science; Serba Elena Mikhailovna, Doctor of Biological Science; Shelehova Tamara Mikhailovna, Candidate of Technical Science All-Russian Scientific Research Institute of Food Biotechnology -a branch of the Federal Research Center of Nutrition, Biotechnology and Food Safety,
4b Samokatnaya Str., Moscow, 111033, Russia, [email protected], [email protected], [email protected]
1•2019 ПИВО и НАПИТКИ 31
