Тренинг AggreGate в атмосфере восточного гостеприимства. Что может быть лучше? Наш инженер решений по управлению ИТ Антон Грачевников вернулся из Тегерана, обучив иранского партнера, компанию SGI, работе с IoT платформой и возможностям реализации на ее основе проектов в различных индустриях.
И это уже дало свои плоды. Какие интересные совместные проекты нам предстоят! В том числе и с участием партнеров из других стран. В скором времени мы расскажем о них.
А пока напоминаем, что вы также можете стать сертифицированным специалистом AggreGate и использовать все преимущества Интернета вещей, пройдя тренинг в вашем (мы с радостью прилетим к вам в гости 🙂 ) или в нашем офисе.
Так звучит тема номера в новом выпуске журнала "Умное производство", в которой журналисты рассказывают о нашей компании, IoT платформе AggreGate, тех многочисленных решениях, которые можно создать на ее основе, а также крупных проектах, которые уже удалось реализовать.
Как вы, наверное, помните, одним из главных улучшений релиза 5.5 IoT платформы AggreGate стало машинное обучение, что предоставило возможность специалистам по обработке данных анализировать потоки временных рядов и большие массивы данных для извлечения необходимых знаний.
А совсем недавно мы добавили несколько алгоритмов, которые позволяют создавать обучаемые модули с возможностью дообучения.
Такие обучаемые модули обладают двумя важными возможностями. Первая – это возможность обучаться на данных, которые слишком велики, чтобы поместиться в оперативную память. Вторая - это возможность дообучаться на новых данных, которые не были доступны на момент первоначального обучения.
Другими словами, обучаемый модуль можно обучить на имеющихся данных, начать его использование для предсказаний, а по мере поступления новых обучающих данных провести дообучение, что позволит улучшить качество последующих предсказаний.
Важно отметить, что обучаемый модуль в данном случае не обучается заново с нуля, а именно дообучается, модифицируя своё имеющееся состояние с учётом новых обучающих данных. Преимущество такого подхода в том, что на дообучение тратится значительно меньше времени, чем требовалось бы для повторного обучения с нуля.
Создание эффективных комплексных решений для автоматизации объектов топливно-энергетического комплекса сегодня набирает всё большую актуальность.
А нам есть, что рассказать об этом и что предложить предприятиям нефтегазовой отрасли. Продолжаем знакомить вас с проектами, реализованными на IoT платформе AggreGate.
Программный комплекс «РАДИУС» разработан компанией "ЭКРА-ТЭК" на базе SCADA/HMI AggreGate и предназначен для создания систем оперативно-диспетчерского управления (СОДУ) и систем управления производственными процессами (MES) на предприятиях нефтегазового сегмента ТЭК.
Что он в себя включает и какие возможности предоставляет заказчикам?
«РАДИУС» включает в себя следующие компоненты:
систему диспетчерского контроля и управления (СДКУ);
систему поддержки принятия диспетчерских решений (СППДР);
систему моделирования технологических процессов в нефтегазовой отрасли;
компьютерный тренажерный комплекс для обучения и аттестации диспетчерского персонала.
В состав ПК «РАДИУС» входят библиотеки, содержащие технологические элементы (установки, оборудование) и шаблоны (отчетные формы, расчетные задачи и т.д.), характерные для предприятий нефтегазовой отрасли. Использование этих библиотек позволяет существенно снизить время разработки проектов СОДУ и MES и обеспечить гарантированно рабочее решение большинства диспетчерских задач.
ПК «РАДИУС» наследует все преимущества SCADA/HMI AggreGate, такие как:
кроссплатформенное решение (поддержка операционных систем Windows, Linux, Mac OS);
поддержка различных СУБД (Apache Derby, MySQL, MS SQL Server, Oracle, PostgreSQL, Firebird);
резервирование, обеспечивающее работоспособность в режиме 24x7;
распределенная архитектура, обеспечивающая широкие возможности масштабирования создаваемых решений;
большое количество поддерживаемых протоколов связи и т.д.
В дополнение к этому богатый опыт работы коллектива "ЭКРА-ТЭК" на предприятиях нефтегазовой отрасли позволил расширить функциональные возможности платформы AggreGate и создать на ее базе ПК «РАДИУС», реализующий функции СОДУ, MES, системы моделирования и тренажерного комплекса с учетом отраслевых требований, учетом недостатков и ограничений, использующихся в настоящее время систем, а также в соответствии с политикой импортозамещения, проводимой на предприятиях ТЭК России.
Несмотря на то, что IoT платформа AggreGate – решение, которое применяется в большей степени для промышленной автоматизации, мониторинга и управления сетями крупных предприятий, ЦОДов, к нам обращаются и частные заказчики из различных стран, чтобы использовать наше IoT решение для модернизации собственных домов, небольших офисов и других объектов.
На этот раз лицензия отправилась в Швецию, чтобы сделать еще один дом умнее, комфортнее и удобнее.
Наш клиент приобрел 2 платы TPP2 (поколение 2) в корпусе, одну с дисплеем, а вторую без него. Он оборудовал их Wi-Fi модулем GA1000 и в дополнение приобрел множество Тиббитов для экспериментов и лучшего понимания, как с ними работать.
Первая плата была размещена на столе как тестовое оборудование для разработки и тестирования различных решений на языке Tibbo Basic. Например, резисторный датчик температуры и датчики PT500, PT1000, цифровые выходы, контролируемые по расписанию, агент, подключенный к бесплатной версии AggreGate SCADA/HMI.
Наш заказчик провел несколько успешных экспериментов с протоколом Modbus на порту RS485 (Тиббит #05) и c симулятором Modbus на своем ПК. Возможно, впоследствии он сможет использовать их для получения данных со счетчиков электроэнергии и других устройств, совместимых с Modbus.
Вторая плата была установлена в гараже заказчика, к ней были подключены 2 датчика температуры. Один измерял температуру в гараже, другой температуру на улице. Также была возможность управления температурой в гараже, где при определенных показателях включались и выключались электрические обогреватели.
Система синхронизировала время с серверами точного времени по NTP и получала время восхода/захода солнца с сайта, предоставляющего сервис, для местоположения заказчика. Вместо уличного датчика освещённости он использовал время восхода/захода солнца и временной график для управления цифровым выходом, который в свою очередь включал и выключал уличный свет.
Наш заказчик использовал еще один цифровой выход и временной график для управления электрической розеткой питающей предпусковой подогреватель двигателя своего автомобиля. Теперь он мог включать и отключать его от AggreGate, не покидая дом.
Система была оснащена датчиком атмосферного давления (Тиббит #35). Заказчик использовал функцию журналирования исторических значений AggreGate для хранения данных температуры и давления, отображаемых на панели инструментов.
Он также начал разработку PI-контроллера, который он намеревается использовать с другим TPP2 юнитом для управления системой отопления своего дома с учётом изменений температуры на улице для энергосбережения в ночное время и в то время, когда дома никого нет. А также для автоматического отключения насоса, когда в отоплении нет необходимости. В данное время, система отопления управляется обычным регулятором Danfoss.
Микрогород "В лесу" - новый формат города, который сочетает в себе удобства мегаполиса и преимущества загородной жизни. Квартиры в микрогороде продаются с отделкой и местами в паркинге.
Обширный цивилизованный паркинг располагается под каждым жилым корпусом микрогорода, поэтому новым жителям не знакома проблема поиска парковочного места, очистки автомобиля от снега и прочие сложности. А кроме того, благодаря оснащенности парковки лифтами, человек может подняться прямо к дверям своей квартиры.
Причем же здесь AggreGate? А именно на основе нашей IoT платформы обеспечивается продуманное, комфортное и безопасное движение и идентификация автомобилей на территории.
Система автоматизации, реализованная партнером Tibbo Systems для Tesla Group, включает микроконтроллеры Tibbo Technology, антенны Giga UHF, программный продукт AggreGate Access Control. Когда автомобиль попадает в зону работы антенны, происходит считывание метки (карточки) водителя. Сигнал поступает на сервер, проверяется White List, и при положительном ответе светофор перед паркингом загорается зеленым светом, а автоматические ворота открываются. Закрытие ворот производится так же в автоматическом режиме по таймеру. Фото-элементы установленные в створах ворот не дадут им опуститься, если в пределах работы ворот находится препятствие. Аналогичным образом происходит выезд из паркинга.
Если одновременно 2 машины встретились на въезд и выезд, для разъезда автомобилей на въезде предусмотрен «карман». Соответственно, для одной машины горит «зеленый» разрешающий, а для другой красный запрещающий сигналы светофора.
Tibbo Project System на материнской плате TPP3 G2, размещена в антивандальном металлическом ящике, установленном на стене внутри паркинга. Вся информация «собирается» контроллером и отправляется на сервер для последующей обработки. Передача данных производится посредством проводной технологии Ethernet или WI-FI (если такое предусмотрено).
Разработка и согласование проекта по автоматизации паркинга прошли в 2-х недельный срок, что по меркам объекта такого масштаба достаточно быстро.
Расскажем вам об одном проекте нашего украинского партнера, компании Новитек, реализованном на базе IoT платформы AggreGate, а точнее - на основе производного решения AggreGate Fleet Mananger.
Это комплексная система удаленного мониторинга бульдозеров в карьере для СевГок - лидера горнорудной отрасли Украины, одного из крупнейших горнодобывающих предприятий Европы с законченным циклом подготовки сырья для металлургической промышленности.
НПК «Новитек» установила на технологический транспорт бортовые телеметрические системы собственного производства, а на базе AggreGate Fleet Manager на территории предприятия было развернуто клиент-серверное программное обеспечение для приёма данных с телеметрических систем.
Таким образом, стало возможным контролировать передвижение техники, потребление топлива, мониторинг качественных параметров в работе бортовой энергетики, а также обрабатывать данные и передавать информацию в действующую учётную систему предприятия; обеспечивать работу автоматизированных рабочих мест (АРМ) клиентов системы.
Внедрение системы позволило СевГОК снизить затраты на эксплуатацию транспорта и повысить ее эффективность, предупреждать поломки и простои, организовать АРМ удалённого контроля работы техники в режиме реального времени, оповещать о возникновении внештатных ситуаций.
Также к безусловным преимуществам стоит отнести автоматизированную передачу информации в учетную систему предприятия, формирование удобных для анализа графических, текстовых и картографических отчётов. И всё это при том, что за счет богатого функционала и гибкости AggreGate решение может быть модернизировано и усовершенствовано.
В перспективе Новитек планирует развивать и внедрять подобную систему и на других предприятиях. А специалисты Tibbo Systems всегда готовы подобрать подходящее решение для реализации ваших проектов.
Теперь Tibbo Systems использует собственную корпоративную CRM-систему на базе IoT платформы AggreGate. В основе системы - наш новый модуль Классы, который представляет собой интерфейс доступа к различным хранилищам данных. Мы использовали классы для моделирования типичных объектов CRM (учетных записей, контактов, лидов, возможностей, соглашений и т. д.) и их взаимосвязей.
Дополнительно к дефолтным функциям CRM, в системе реализован модуль документооборота, в котором почти полностью ведется документооборот компании.
Переход на CRM-систему AggreGate позволил снизить затраты на ее использование, интегрировать CRM с другими корпоративными решениями, основанными на платформе, для своевременного и полного доступа к бизнес данным.
Мы любим Dynamics CRM, но пора прощаться, так как наше собственное детище способно заменить ее. Весь проект внедрения CRM занял 4 месяца рабочего времени одного человека, включая перенос данных.
Генеральный директор Tibbo Systems Виктор Поляков дал интервью корреспондентам портала iot.ru, в котором рассказал о своем видении перспектив Интернета вещей и, в частности, рынка IoT платформ в 2018 году.
«В 2017 году преобладало несколько ключевых тенденций на рынке Интернета вещей. Во-первых, Интернет вещей окончательно поделился на сегменты: connectivity (в первую очередь LPWA), платформы (в свою очередь облачный PaaS и on-premise) и гейтвеи (шлюзы). Каждый вендор занимается обычно чем-то одним, реже – двумя направлениями сразу.
Во-вторых, рынок окончательно поделился на конкретные вертикальные решения (например, мониторинг станков) и инфраструктурные платформы. Первые не являются платформами в классическом смысле слова, хотя и часто называются таковыми в маркетинге. Вторые, наоборот, не делают ничего полезного "из коробки" и служат фундаментом и инструментом для создания новых продуктов.
<...>
В 2018 году, по моим ожиданиям, произойдет слияние понятий «индустриальный Интернет вещей», Big Data и «диджитализация». Технологии, которые стоят за этими красивыми словами, по большому счету одинаковые. Продукты тоже. А вот преподносится заказчикам все с разных сторон, что очень запутывает интересантов».
Создавая новую версию нашей платформы, мы сделали упор на расширение аналитических возможностей системы. AggreGate и раньше превосходил конкурентов по части сбора, хранения и визуализации данных. Теперь по возможностям аналитики и обработки данных AggreGate стал больше похож на решение Business Intelligence, чем на IoT платформу. В этом релизе мы представляем машинное обучение, визуальный редактор процессов, а также модули для работы с большими данными. Новые возможности ставят нашу платформу в один ряд с лучшими мировыми системами бизнес-аналитики.
Главное нововведение релиза 5.5 – машинное обучение. Этот инструмент позволяет специалистам по обработке данных анализировать потоки временных рядов и большие массивы данных для извлечения необходимых знаний. Обучаемые модули встроены в единую модель данных AggreGate, что дает им возможность обмениваться данными с любыми другими объектами, устройствами и источниками данных платформы.
Другое значимое обновление - визуальный редактор процессов. Используя его, можно объединять логику сервера и интерактивное взаимодействие с оператором в единый процесс. При этом создание различных алгоритмов обработки данных и принятия решений не требует навыков программирования.
В релизе AggreGate 5.5 доступны графовые базы данных, которые позволяют работать со структурированными данными в более естественном виде, хорошо подходят для анализа структур и зависимостей данных, а также управления конфигурациями (CMDB).
Важным улучшением также является обновление редактора отчетов, в качестве которого теперь используется Jaspersoft® Studio - лидирующее ПО в своей области. За счет десятков визуальных компонентов, продвинутых инструментов обработки данных наряду с поддержкой множества форматов экспорта доступно создание интерактивных отчетов и предоставление аналитики для нужд любых проектов.
Благодаря пакетам ресурсов, которые упрощают и автоматизируют создание плагинов ресурсов, стало легче тиражировать пользовательские решения «под ключ».
Среди других усовершенствований:
Поддержка релейных диаграмм
Масштабирование виджетов
Хранение статистических данных в NoSQL
Плагины аутентификации
Повышение скорости обращения к переменным
Встроенный HTTP сервер
В AggreGate 5.5 стали доступны новые функции, касающиеся улучшения языка выражений. А также релиз расширил перечень драйверов, включив в себя Ethernet/IP, XMPP, IEC 60870-5-104 Server.
Создание эффективных комплексных решений для автоматизации объектов топливно-энергетического комплекса сегодня набирает всё большую актуальность.
Несмотря на то, что IoT платформа AggreGate – решение, которое применяется в большей степени для промышленной автоматизации, 
Система была оснащена датчиком атмосферного давления (Тиббит #35). Заказчик использовал функцию журналирования исторических значений AggreGate для хранения данных температуры и давления, отображаемых на панели инструментов.
Расскажем вам об одном проекте нашего украинского партнера, компании Новитек, реализованном на базе 
Генеральный директор Tibbo Systems Виктор Поляков дал интервью корреспондентам портала iot.ru, в котором рассказал о своем видении перспектив Интернета вещей и, в частности, рынка IoT платформ в 2018 году.
