Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10564

ИНТЕГРАЦИОННЫЙ ХАРАКТЕР ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАТИЗАЦИИ И ГЛОБАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

FEATURES OF INTEGRATION OF ADVANCED INFORMATION AND INTELLIGENT TECHNOLOGIES INTO GLOBAL INDUSTRIAL AND ECONOMIC SYSTEMS

Радов К.С., Сибирский федеральный университет (e-mail: yakirya@mail.ru)
Тугарин С.В., Сибирский федеральный университет (e-mail: Snepan007@mail.ru)
Коровина А.А., Сибирский федеральный университет (e-mail: Sasha_99K@mail.ru)
Кузнецов М.О., Сибирский федеральный университет (e-mail: Maxi_max@mail.ru)

Radov K.S., Tugarin S.V., Korovina A.A., Kuznetsov M.O.

Аннотация. В   работе осуществлено рассмотрение интеграционного характера функционирования инновационных технологий в области информатизации и глобальной экономики. Авторы считают, что новые информационные технологии и технологии беспроводной связи стимулируют множество процессов интеллектуальной трансформации производства, включая автоматизированную и программируемую линейку продуктов, автоматизацию процессов, оптимизацию цепочки поставок, удаленную помощь человека, удаленное управление оборудованием и т. д.

Abstract. The article considers the features of the integration of advanced information and intelligent technologies into global industrial and economic systems. The author believes that modern technologies will contribute to the intensification of this integration process due to the rapid development of artificial intelligence and increasing its role in production and economic processes.

Ключевые слова:  передовые информационные технологии, интеграция, промышленность. экономические системы

Keywords: advanced information technologies, integration, industry. economic systems

Промышленный интернет на современном этапе  является неотъемлемой частью развития промышленных и экономических  систем. Реализация различных направлений в данной области осуществляется на основе специализированных технологий обработки данных,  позволяющих совершенствовать экономический   и производственный процессы в компаниях.

В производственном процессе обычно генерируется большой объем данных, который требует вычислений, анализа, хранения и других методов обработки в реальном времени. Таким образом, технология обработки данных является ключевой технологией для повышения основной компетенции и эффективности промышленного Интернета[4]. 

Большое количество промышленных данных  может генерироваться в процессе приложений промышленного Интернета. Промышленные большие данные характеризуются огромным объемом данных, широким распределением данных, сложной структурой, разнообразной скоростью обработки данных и требованием высокой достоверности для анализа данных. Промышленные большие данные включают технологию предварительной обработки данных, технологию хранения и управления данными, технологию анализа и добычи данных, технологию визуализации больших данных и другие ключевые технологии.

Технология предварительной обработки данных: II генерирует огромные объемы данных о производственном оборудовании, продуктах, управлении информацией, внешнем виде фабрики и других процессах. Технология предварительной обработки данных может выполнять предварительную очистку, а также интеграцию данных и связывать объекты данных с промышленными системами. Таким образом, это устранит избыточность, чтобы избежать бессмысленных промышленных данных, снизить затраты на хранение и повысить точность анализа.

Технология хранения и управления данными. Распределенное хранилище, облачное хранилище и другие технологии II могут использоваться для экономичного, безопасного и надежного управления данными. Сервисы MEC , облачных вычислений и туманных вычислений могут использоваться для обработки и анализа больших данных ближе к источникам данных. Современные технологии позволяют достичь целей удаленного хранения данных, быстрого доступа к большим данным и так далее.

Технология анализа и интеллектуального анализа данных : технология анализа данных и интеллектуального анализа данных обнаруживает ценную информацию и генерирует знания из большого количества зашумленных и случайных баз данных. В настоящее время существует множество технологических достижений, связанных с анализом больших данных. Поскольку промышленные данные имеют широкий спектр целей приложения, необходимо тщательно разрабатывать алгоритмы функций с учетом целей приложения [5].

Технология визуализации больших данных: технология визуализации больших данных — важный метод, помогающий большим данным получить полное представление о данных и обнаружить значения данных. Полная интеграция анализа и визуализации больших данных позволяет им лучше работать с приложениями для работы с большими данными в промышленном Интернете [4].

Облачные вычисления — это новая универсальная Интернет-технология, с помощью которой информация хранится на серверах и доставляется клиентам в виде услуги. Он был предложен на основе различных исследований виртуализации, распределенных вычислений, служебных вычислений и программных сервисов. В настоящее время принятое определение облачных вычислений следующее:  это модель для обеспечения повсеместного, удобного сетевого доступа по требованию к общему пулу конфигурируемых вычислительных ресурсов (например, сетей, серверов, хранилищ, приложений и услуг), которые могут быть быстро предоставлены и выпущен с минимальными усилиями руководства или взаимодействия с поставщиком услуг, который был определен Национальным институтом стандартов и технологий (NIST). Основываясь на рекомендациях NIST, идеальное облако должно иметь пять характеристик, а именно: самообслуживание по требованию, широкий доступ к сети, объединение ресурсов, быстрая эластичность и измеряемое обслуживание.

Услуги облачных вычислений представляют собой новую бизнес-модель, которая предоставляет пользователям доступные и доступные услуги в любое время. Эти услуги позволяют нескольким пользователям получать доступ к ресурсам услуг, обеспечивая при этом надежность услуг. В настоящее время интеграция мобильных облачных вычислений (MCC), облачных вычислений и мобильных услуг значительно повышает эффективность передачи данных и вычислительную мощность в мобильных сетях [3].

Признанные модели услуг облачных вычислений в основном включают программное обеспечение как услугу (SaaS), платформу как услугу (PaaS) и инфраструктуру как услугу (IaaS). С углублением и постоянным развитием облачных вычислений в области промышленного Интернета модель облачных вычислений имеет относительно полную техническую систему, включая технологию с учетом ресурсов, технологию управления средой облачных сервисов и технологию построения, технологию виртуализированных облачных сервисов и человеческие ресурсы [1].

Облачная сеть радиодоступа ( C -RAN) была предложена как облачное приложение для вычислений в сети радиодоступа для достижения крупномасштабной совместной обработки данных. Инфраструктура радиодоступа на основе облачных вычислений обеспечит обработку ресурсов по запросу, хранение с учетом задержек и высокую пропускную способность сети при необходимости. Кроме того, были представлены гетерогенные облачные сети радиодоступа (H-CRAN) для повышения как спектральной, так и энергетической эффективности. 

Применение CАрхитектура RAN и H-CRAN и соответствующие решения по распределению ресурсов для промышленного Интернета значительно улучшат энергоэффективность. Применение облачных вычислений в промышленном Интернете включает в себя различные области, такие как производство, здравоохранение и передача данных. Облачные вычисления становятся все более конкурентоспособными благодаря большей гибкости, более низкой стоимости и оптимальному использованию ресурсов.

Облачное производство исследуется и продвигается как новая технология в промышленном Интернете, который определяется как ориентированная на услуги, ориентированная на клиента, ориентированная на спрос модель производства. Его можно применять для автоматизации промышленного Интернета, ICS и межмашинного взаимодействия. Кроме того, облачное производство может использовать распределенные знания для интеллектуальной композиции услуг и адаптивного планирования ресурсов, а затем реализовать цифровую визуализацию в облаке [3].

Поскольку данные все чаще производятся на границе сети, технология облачных вычислений неэффективна для обработки данных, создаваемых на границе сети. MEC была предложена как новая выдающаяся вычислительная парадигма для реализации оптимизации и виртуализации на местном уровне. ETSI определил MEC как новую технологию, которая обеспечивает среду ИТ-услуг и возможности облачных вычислений на границе сети, в сети радиодоступа (RAN) и в  непосредственной близости от мобильных абонентов.

Сочетание промышленного Интернета и MEC привлекло внимание. Промышленный Интернет требует высокого спроса на вычислительные ресурсы и возможности обработки данных, в то время как MEC предоставляет услуги облачных вычислений ближнего действия для интеллектуальных устройств в Промышленном Интернете через пограничные серверы. Пограничный сервер — это центр обработки данных с повышенной мобильностью и богатыми ресурсами, который обеспечивает быстрый доступ к Интернету и пользователям, а также снижает вычислительную нагрузку на устройства за счет услуг на основе близости. MEC может сэкономить время отклика и снизить общую нагрузку трафика и потребление энергии. Таким образом, внедрение этой технологии может эффективно оптимизировать производительность передачи данных в сети в реальном времени [5].

Хотя MEC демонстрирует выдающиеся преимущества в промышленном Интернете, он сталкивается с беспрецедентными проблемами, такими как задержка энергии, которая ограничивает разгрузку MEC и распределение ресурсов для различных периферийных устройств. Кроме того, система MEC должна обрабатывать жесткие ограничения задержки при обработке огромных объемов данных. Между тем, ресурсы и работающие приложения отдельных пограничных серверов для их тесных соединений имеют большое значение. Таким образом, новые технологии виртуализации необходимы для повышения гибкости оборудования, изоляции и масштабируемости как решения.

Существующее распределение ресурсов MEC в основном сосредоточено на разгрузке MEC, в то время как в будущих исследованиях особое внимание будет уделяться более конкретным атрибутам MEC, таким как связь, разгрузка вычислений, безопасность и виртуализация [5].

 В сценарии приложения «Промышленный Интернет» услуги MEC могут быть расширены до различных типов интеллектуальных объектов, от датчиков и исполнительных механизмов до интеллектуальных транспортных средств.

Благодаря двойному продвижению информационных технологий и промышленных технологий, промышленный Интернет постоянно применяется в различных областях и начал незаметно менять нашу жизнь. Благодаря появлению новых технологий беспроводной связи, промышленный Интернет может обеспечить сквозную интеграцию в межсетевых соединениях, повысить эффективность производства и удовлетворить потребности промышленного интеллекта и оцифровки. Учитывая эти преимущества, промышленные державы придают большое значение приложениям промышленного Интернета. В результате промышленный Интернет в настоящее время используется в нескольких вертикальных отраслях: интеллектуальное производство, интеллектуальный транспорт, здравоохранение,  коммерческая авиация и производство энергии [2].

Интеллектуальное производство – ключевое приложение промышленного Интернета. Быстрое развитие информационных технологий способствовало переходу от традиционного производства к интеллектуальному. Интеллектуальное производство может обеспечить доступ к промышленным устройствам, планирование и координацию ресурсов за счет применения интегрированных информационных технологий, таких как интеллектуальное зондирование, новые промышленные сети и промышленные платформы больших данных в промышленном Интернете.

Производственные мощности в отрасли предложили различные стратегические планы по повышению конкурентоспособности в промышленной сфере, а CSP играет важную роль в области интеллектуального производства. Соединенные Штаты выступают за промышленный Интернет и предлагают интегрировать CPS, Интернет вещей,  автоматизацию, большие данные и облачные вычисления вместе для достижения синергии данных и устойчивого производства. Германия предложила Индустрию 4.0, суть которой заключается в достижении интеллектуального производства с помощью CPS. Китай также предложил China Manufacturing 2025, и интеллектуальное производство, такое как интеллектуальное оборудование и интеллектуальная фабрика, ведет к смене режима производства [5].

Развертывание интеллектуальных производственных систем следует восходящему подходу с точки зрения архитектуры 5C CPS, а информация, собранная с различных машин, предоставляет предприятию возможности самоконфигурации и самообслуживания.  Заводы могут добиться лучшего качества продукции и надежности системы за счет внедрения CPS в рамках внедрения алгоритма более интеллектуального и гибкого производства.

Таким образом, новые информационные технологии и технологии беспроводной связи стимулируют множество процессов интеллектуальной трансформации производства, включая автоматизированную и программируемую линейку продуктов, автоматизацию процессов, оптимизацию цепочки поставок, удаленную помощь человека, удаленное управление оборудованием и т. д.

Промышленный Интернет – это ключевая комплексная информационная инфраструктура, поддерживающая интеллектуальное производство. Основанный на передаче по сети в реальном времени и эффективном анализе данных, Industrial Internet поддерживает интеллектуальную связь отдельных машин с производственными линиями, мастерскими, заводами и даже промышленными системами при условии безопасности и надежности.

Список источников

1. Жмудь В.А., Ляпидевский А.В., Аврамчук В.С., Стукач О.В., Рот Г. Технология промышленного интернета вещей: возможные барьеры и пути их преодоления // Автоматика и программная инженерия. 2019. №2 (28).
2. Середкина Е.В., Кошелева Н.А., Гайворонский М.Б. Четвертая промышленная революция, Интернет вещей и ответственные инновации // Евразийский Союз Ученых. 2016. №2-4 (23).
3. Соколов Б.В., Потрясаев С.А., Юсупов Р.М. Методология и технологии проактивного управления информационными процессами в промышленном интернете // SAEC. 2020. №1.
4. Lee, B. Bagheri, H.-A. Kao A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems Manuf. Lett., 3 (Jan. 2015), pp. 18-23
5. Kim, W. Jeon, K. Park, J.P. Choi Coexistence of full- duplex-based IEEE 802.15.4 and IEEE 802.11 IEEE Trans. Ind. Inf., 14 (Dec. 2018)

References

1. Zhmud V. A., Lyapidevsky A.V., Avramchuk V. S., Stukach O. V., Roth G. Technology of the industrial Internet of things: possible barriers and ways to overcome them / / Automation and software engineering. 2019. №2 (28).
2. Seredkina E. V., Kosheleva N. A., Gaivoronsky M. B. The Fourth Industrial Revolution, the Internet of Things and responsible innovations / / Eurasian Union of Scientists. 2016. №2-4 (23).
3. Sokolov B. V., Shaken S. A., Yusupov R. M. Methodology and technologies of proactive management of information processes in the industrial Internet / / SAEC. 2020. No. 1.
4. J. Lee, B. Bagheri, H.-A. Kao A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems Manuf. Lett., 3 (Jan. 2015), pp. 18-23
5. J. Kim, W. Jeon, K. Park, J.P. Choi Coexistence of full- duplex-based IEEE 802.15.4 and IEEE 802.11 IEEE Trans. Ind. Inf., 14 (Dec. 2018)

Для цитирования: Радов К.С., Тугарин С.В., Коровина А.А, Кузнецов М.О. Интеграционный характер функционирования инновационных технологий в области информатизации и глобальной экономики  // Московский экономический журнал. 2021. № 9. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-9-2021-50/

© Радов К.С., Тугарин С.В., Коровина А.А, Кузнецов М.О., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 9.