КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств

Розглянуто склад і структуру кіберфізичних систем, які є інформаційною основою «розумних» підприємств. Визначено області застосування кіберфізичних систем і їх завдання як інформаційної складової «розумного» підприємства, запропонована схема переходу до реалізації інтелектуальних можливостей в керув...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2019
Main Authors:	Мейтус, В.Ю., Морозова, Г.І., Таран, Л.Ю., Козлова, В.П., Майданюк, Н.В.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2019
Series:	Управляющие системы и машины
Subjects:	Intelligent Information Technologies and Systems
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161657
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств / В.Ю. Мейтус, Г.І. Морозова, Л.Ю. Таран, В.П. Козлова, Н.В. Майданюк // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 4. — С. 14-26. — Бібліогр.: 22 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-161657
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1616572019-12-18T01:25:40Z КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств Мейтус, В.Ю. Морозова, Г.І. Таран, Л.Ю. Козлова, В.П. Майданюк, Н.В. Intelligent Information Technologies and Systems Розглянуто склад і структуру кіберфізичних систем, які є інформаційною основою «розумних» підприємств. Визначено області застосування кіберфізичних систем і їх завдання як інформаційної складової «розумного» підприємства, запропонована схема переходу до реалізації інтелектуальних можливостей в керуванні підприємством. Цель работы – детализировать использование, представление и роль киберфизических систем, и на основе таких систем рассмотреть переход к интеллектуальным возможностям предприятия. Метод исследования основан на структуризации основных функций, выполняемых киберфизической системой. Рассмотрено представление об «умном» предприятии, исходя из возможности построения интеллектуальных алгоритмов на основе информационной модели. Результаты. Определены области применения киберфизических систем и их задачи как информационной составляющей «умного» предприятия, предложена схема переходы к реализации интеллектуальных возможностей в управлении предприятием. Purpose. The purpose of the work is to detail the use, presentation and role of cyber-physical systems, and based on such systems to consider the transition to the intellectual capabilities of the enterprise. Method. The research method is based on the structuring of the main functions performed by the cyber-physical system. The concept of a “smart” enterprise is considered, proceeding from the possibility of constructing intelligent algorithms using the information model. Results. Areas of application of cyber-physical systems and their tasks as an information component of a “smart” enterprise are determined, a scheme of transitions to the implementation of intellectual capabilities in enterprise management is proposed. 2019 Article КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств / В.Ю. Мейтус, Г.І. Морозова, Л.Ю. Таран, В.П. Козлова, Н.В. Майданюк // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 4. — С. 14-26. — Бібліогр.: 22 назв. — англ. 0130-5395 DOI: https://doi.org/10.15407/csc.2019.04.014 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161657 007:330.341 uk Управляющие системы и машины Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Intelligent Information Technologies and Systems Intelligent Information Technologies and Systems
spellingShingle	Intelligent Information Technologies and Systems Intelligent Information Technologies and Systems Мейтус, В.Ю. Морозова, Г.І. Таран, Л.Ю. Козлова, В.П. Майданюк, Н.В. КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств Управляющие системы и машины
description	Розглянуто склад і структуру кіберфізичних систем, які є інформаційною основою «розумних» підприємств. Визначено області застосування кіберфізичних систем і їх завдання як інформаційної складової «розумного» підприємства, запропонована схема переходу до реалізації інтелектуальних можливостей в керуванні підприємством.
format	Article
author	Мейтус, В.Ю. Морозова, Г.І. Таран, Л.Ю. Козлова, В.П. Майданюк, Н.В.
author_facet	Мейтус, В.Ю. Морозова, Г.І. Таран, Л.Ю. Козлова, В.П. Майданюк, Н.В.
author_sort	Мейтус, В.Ю.
title	КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств
title_short	КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств
title_full	КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств
title_fullStr	КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств
title_full_unstemmed	КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств
title_sort	кiберфізичні системи як основа інтелектуалізації «розумних» підприємств
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate	2019
topic_facet	Intelligent Information Technologies and Systems
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161657
citation_txt	КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств / В.Ю. Мейтус, Г.І. Морозова, Л.Ю. Таран, В.П. Козлова, Н.В. Майданюк // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 4. — С. 14-26. — Бібліогр.: 22 назв. — англ.
series	Управляющие системы и машины
work_keys_str_mv	AT mejtusvû kiberfízičnísistemiâkosnovaíntelektualízacíírozumnihpídpriêmstv AT morozovagí kiberfízičnísistemiâkosnovaíntelektualízacíírozumnihpídpriêmstv AT taranlû kiberfízičnísistemiâkosnovaíntelektualízacíírozumnihpídpriêmstv AT kozlovavp kiberfízičnísistemiâkosnovaíntelektualízacíírozumnihpídpriêmstv AT majdanûknv kiberfízičnísistemiâkosnovaíntelektualízacíírozumnihpídpriêmstv
first_indexed	2025-07-14T14:15:13Z
last_indexed	2025-07-14T14:15:13Z
_version_	1837632076227018752
fulltext	14 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 4 Intelligent Information Technologies and Systems DOI https://doi.org/10.15407/usim.2019.04.014 УДК 007:330.341 В.Ю. МЕЙТУС, д-р фіз.-мат. наук, старший науковий співробітник, в.о. зав. відділом, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Академіка Глушкова, 40, Київ 03187, Україна, vmeitus@gmail.com Г.І. МОРОЗОВА, головний інженер-програміст, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Академіка Глушкова, 40, Київ, 03187, Україна, dep190@irtc.org.ua Л.Ю. ТАРАН, головний інженер-програміст, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Академіка Глушкова, 40, Київ, 03187, Україна, dep190@irtc.org.ua В.П. КОЗЛОВА, науковий співробітник, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Академіка Глушкова, 40, Київ, 03187, Україна, dep190@irtc.org.ua Н.В. МАЙДАНЮК, молодший науковий співробітник, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Академіка Глушкова, 40, Київ, 03187, Україна, n.maydanyuk@ukr.net КIБЕРФІЗИЧНІ СИСТЕМИ ЯК ОСНОВА ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЇ «РОЗУМНИХ» ПІДПРИЄМСТВ Розглянуто склад і структуру кіберфізичних систем, які є інформаційною основою «розумних» підприємств. Визначено області застосування кіберфізичних систем і їх завдання як інформаційної складової «розумного» підприємства, запропонована схема переходу до реалізації інтелектуальних можливостей в керуванні підприємством. Ключові слова: «розумне» підприємство, кіберфізична система, інформаційна модель, інтелектуалізація. Вступ Розвиток сучасного промислового виробниц- тва напряму пов’язаний зі зростанням його автоматизації, яка досягається за рахунок модернізації технологій, тісно поєднаних з процесами, які визначаються цифровою еко- номікою. З цього погляду автоматизація та розвиток технологічних процесів одночасно передбачають удосконалення і системи керу- вання, і всіх процесів забезпечення, які під- тримують виробництво: економіки, логістики, постачання, ресурсного розвитку, маркетингу, що інтегруються у виробничі комплекси під- приємств майбутнього. У цих умовах змінюється і ставлення до сис- теми керування, що отримало потужну під- тримку за рахунок цифрової інформації, яка представляє виробничі та економічні процеси. Така інформація стає більш детальною, точні- ше відображає процеси, які виконуються на підприємстві, і дозволяє використовувати у керуванні реальні моделі виробництва. Якщо Кiберфізичні системи як основа інтелектуалізації «розумних» підприємств ISSN 2706-8145, Control Systems and Computers, 2019, № 4 15 раніше людина була основним і незамінним елементом системи керування, то зростання обсягів інформації, яка отримується від вироб- ництва, знижує роль людини як елемента сис- теми керування. Людина не в змозі обробити та використати цю інформацію. В епоху цифрової економіки виника- ють загальні вимоги до виконання процесів, пов’язаних з виробничими системами: необ- хідно, щоб всі елементи системи тривалий час виконували свої функції, одночасно контро- люючи хід роботи і виправляючи можливі не- поладки, самостійно вирішували виникаючі проблеми, оптимізували можливі варіанти рі- шень, що приймаються. На перших етапах створення систем ці функції, хоча і не завжди успішно, виконувала людина. Але вже ясно, що обмежені фізіологічні можливості людини не до- зволяють їй результативно вирішувати проблеми забезпечення надійності та працездатності су- часних складних систем. Катастрофи на атомних станціях, вибухи на підводних човнах, пожежі та аварії на підприємствах, загибель людей в ава- ріях — всі ці випадки зумовлюєть необхідність переходу до використання систем нового типу, більш надійних і «розумних», здатних з успіхом заміняти людину в складних і часто неперед- бачуваних умовах. Як підвищити надійність та ефективність складних виробничих систем? Ця окрема проблема стала актуальною в останні роки. Для неї характерні особливості, з одного боку є підвищена складність сучасних систем, а з другого, можливість застосування новітніх технічних та обчислювальних засобів аналізу в реальному часі складних ситуацій, що часто виникають під час виконання робо- ти будь-якими системами. Ці засоби отримали назву кіберфізичних систем (КФС). І метою цієї статті є розгляд сучасного стану теорії та практики створення КФС, їх роль у сучасній цифровій економіці та напрямки розвитку. Місце кіберфізичних систем у ієрархії сучасного виробництва В епоху Industry 2.0 і 3.0 машинобудівне ви- робництво було побудовано на основі застосу- вання різних станків, якими керувала людина. Групи станків об’єднувалися в цехи і заводи. Функції контролю та керування в цій системі виконували люди. З кінця ХХ століття ситуація почала змі- нюватися. З’явилися нові технічні засоби: комп’ютери, мережі комп’ютерів, Інтернет, мобільні пристрої, які почали удосконалювати вже сформовану систему керування за рахунок переходу до безпаперової інформатики, вико- ристання математичних методів керування та оптимізації, появи станків з ЧПК та гнучких виробництв. Одночасно в промисловості стали впроваджуватись роботи та нові технологічні рішення (ЧПК у вигляді 3D-принтерів), а опис і результати процесів, що виконувались на під- приємстві, отримали цифрове подання. Для керування використовувались різні автома- тизовані та інтегровані системи (АСКП, АСК ТП, ІАСК), які розглядались як кібернетичне доповнення до існуючого виробництва. Але з початку ХХI століття ситуація зміни- лася. В організації сучасного виробництва від- бувся якісний стрибок. Від обробки інформації, яка збирається під час виконання виробничих процесів, система керування переходить до інформації, зібраної в процесі виконання опе- рацій на окремих об’єктах — верстаті, роботі, транспортному пристрої. Причому інформа- ція характеризує і сам об’єкт, включаючи стан його окремих частин, і відповідність його дій технологічним вимогам, що визначають про- цес обробки деталі, і можливість продовження виробничого процесу після обробки деталі на об’єкті. Ця інформація надходить без затримки до пристрою обробки з використанням безпро- відної мережі промислового Інтернету речей (IoT — Internet of Things). Інформація нако- пичується в базі даних і доступна для обробки і аналізу різним користувачам. Тим самим створюється новий шар техніч- ного, взаємопов’язаного через мережі, облад- нання (датчики та різні контролери), яке ра- зом з відповідним програмним забезпеченням є базою КФС. А взаємодія окремих компонен- тів КФС у складі єдиної виробничої лінії здій- снюється на основі схеми (технології) М2М та В.Ю.Мейтус, Г.І.Морозова, Л.Ю.Таран, В.П.Козлова, Н.В.Майданюк 16 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 4 S2S (Machine-to-Machine і Systems-to-Systems) відповідно [1]. КФС стає основою при створенні «розум- них» підприємств, забезпечуючи інформацій- ну підтримку процесів керування. «Розумне» підприємство (РП ) — це підпри- ємство цифрової економіки, яке має необхідне обладнання, використовує КФС і інтелекту- альне керування для автоматичного виконання виробничих процесів, підтримки працездат- ності та оптимізації життєвого циклу підпри- ємства. РП є верхнім рівнем ієрархії технічних рішень: від вихідних об’єктів через КФС до РП. А КФС у цій ієрархії є основою формуван- ня інформаційної структури РП . Загальний погляд на кіберфізичні системи Національний інститут стандартів та техноло- гій США (NIST) надав таке визначення КФС: «Кіберфізичні системи можуть бути описані як розумні системи, які включають обчислю- вальні (тобто апаратні та програмні) і фізичні компоненти, інтегровані та щільно взаємоді- ючі між собою, щоб відображати змінний стан реального світу. Ці системи високого ступе- ню складності сполучені у багаточисельних просторових та часових масштабах, а також пов’язані мережею, яка об’єднує обчислюваль- ні та фізичні компоненти» [2]. Іншими словами, КФС є важливою складо- вою довільного виробництва. Вона дозволяє контролювати як технічні (фізичні) компонен- ти, так і поточні характеристики процесу, що виконується, його ресурси, елементи забез- печення і надає можливість спрямованої змі- ни виробничого процесу, включаючи можливі відхилення від заданих умов. Використовуючи КФС, можна не тільки керувати безпосереднім ходом виробничого, технологічного, організа- ційного процесів, але й одночасно передбачи- ти їх подальший розвиток в умовах існуючих ситуацій і ризиків, визначати необхідне в цьо- му випадку керування, забезпечувати своєчас- не виправлення та коригування можливих по- рушень до того, як вони виникли в реальності та зупинили сам процес або викликали його суттєві зміни. Історично американський інститут стандар- тів NIST спочатку виділив такі напрямки вико- ристання КФС [2]: Виробництво: «розумне» виробництво та «розумне» виробниче обладнання, процеси, ав- томатизація, керування та мережеві структури. Транспорт: «розумні» транспортні засоби і керування рухом, «розумне» забезпечення ор- ганізації. Інфраструктура: «розумні» електричні ме- режі та «розумні» будинки. Охорона здоров’я: підтримка здоров’я лю- дини та «розумні» допоміжні системи. Аварійне реагування: системи виявлення та спостереження, мережі зв’язку і обладнання для аварійного реагування. Оборона: «розумні» системи технічного оснащення військовослужбовців, «розумні» сис- теми озброєння та військового керування, «ро- зумна» логістика. Однак вже перші застосування КФС показали, що за цим підходом сховано великі можливості, тісно пов’язані з сучасною цифровою економі- кою. Введення неперервного керування в су- часні системи дозволяє принципово по-іншому реалізувати основні функції складних економіч- них процесів. Реакція на зовнішнє середовище безпосередньо вбудовується у процес, що ви- конується, підвищуючи його загальний якісний рівень, створюючи єдиний алгоритм, в якому виконання фізичних дій тісно пов’язано зі збе- реженням умов цього виконання у зовнішньому змінному середовищі. Тому застосування КФС стало стрімко розширюватися. З одного боку, до створення та використання цих систем під- ключаються нові країни — не тільки розвинуті європейські гранди, такі як Германія, Брита- нія, Швейцарія, але й технічні гіганти сучас- ного світу Китай, Індія і Південна Корея. З іншого боку, КФС розповсюджуються на нові області застосування — напрямки, які без- посередньо пов’язують з технологією КФС. Це: «розумні» структури, які забезпечують іс- нування людей в технічно розвинутому суспіль- стві: «розумні» будинки, вулиці, райони, міста; ISSN 2706-8145, Control Systems and Computers, 2019, № 4 17 Кiберфізичні системи як основа інтелектуалізації «розумних» підприємств системи організаційного керування від розподілених організаційних структур до «електронного» уряду; системи, пов’язані з великими і дивер- сифікованими промислово-обслуговуючими комплексами, наприклад, аеропортами [3, 4]; мережева енергетика, яка дозволяє змен- шити збитки і витрати, пов’язані з розподілом і використанням енергетичних складових су- часного світу; промислове використання систем як осно- ви успішного керування, що визначає ефек- тивність цифрової економіки в умовах зміню- ваних технологій та потреб споживачів. Наприклад, уже зараз, як стверджують іс- панські дослідники, існує ієрархія «розумних» міст, яку очолює Лондон, потім Нью-Йорк, Амстердам, Париж, Рейк’явік [5]. Що ж представляє собою КФС, які її основ- ні властивості та можливості? Кіберфізичні системи Теорії КФС присвячено багато робіт та до- сліджень, в яких системи розглядаються під різними кутами зору. Сучасний стан та мож- ливий подальший розвиток теорії КФС по- дано в роботі [6]. Наведемо декілька підходів, включаючи визначення КФС (роботи [7–13]), які обумовлюють роль КФС в умовах побудови сучасних складних систем, в основу яких по- кладено електронне обладнання, мережі та об- числювальні елементи. КФС — це «система наступного покоління, що вимагає тісної інтеграції обчислювальних, комунікаційних і керуючих технологій для до- сягнення стабільності, продуктивності, надій- ності, і ефективності при роботі з фізичними системами багатьох областей застосування». Одночасно, КФС — це нова дисципліна, яка включає в себе інженерні обчислювальні і ко- мунікаційні системи, які взаємодіють з фізич- ним світом. Але широке застосування КФС зі- штовхується з величезними проблемами через відсутність теоретичних основ їх побудови. КФС — інтеграція обчислень з фізични- ми процесами. Вбудовані комп'ютери і мере- жі контролюють фізичні процеси, зазвичай за допомогою контурів зворотного зв'язку, де фізичні процеси впливають на обчислення і навпаки. КФС — це міждисциплінарні системи для управління зворотним зв'язком в широко по- ширених вбудованих обчислювальних сис- темах шляхом поєднання обчислювальних, комунікаційних і керуючих технологій. Це трансформація та інтеграція існуючих мере- жевих і традиційних вбудованих систем. Зав- дяки інтеграції КФС можуть здійснювати в реальному часі безпечну, надійну і динамічну взаємодію з фізичними системами, представ- леними вбудованими системами. Теорії створення КФС за останні 20 років присвячено багато робіт, з яких в статті наведе- но тільки невелику кількість. Як приклад наво- димо роботу [12], де спочатку надані поняття і характеристики КФС включаючи аналіз по- точної ситуації досліджень КФС. А потім об- говорюється шлях розробки КФС з точки зору моделі системи, технології обробки інформації і створення програмного забезпечення. Існують різні варіанти визначення та фор- мування КФС, які у кожному випадку залежать від напрямку використання цієї системи. Але водночас основні принципи побудови залиша- ються стабільними, хоча з часом відбуваються деякі структурні зміни, в основному пов’язані зі зміною технологій, які реалізовані на еконо- мічному об’єкті з КФС. Розглянемо, насампе- ред, внутрішню структуру КФС. Архітектура кіберфізичних систем Основні архітектурні компоненти тим чи ін- шим чином присутні у кожній КФС версії 1.0 (КФС 1.0). Надалі розглядається КФС саме цієї версії, якщо додатково не вказано, що роз- глядається інша. Перша компонента КФС — фізична — це та частина системи, яка включає об’єкти, інфор- мацію про які збирає КФС. Наприклад, у ви- падку КФС, пов’язаної з виробництвом, це можуть бути верстати, преси, інструменти, кон- вейєри, 3D-принтери, різні роботи, виробниче В.Ю.Мейтус, Г.І.Морозова, Л.Ю.Таран, В.П.Козлова, Н.В.Майданюк 18 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 4 та транспортне обладнання разом з їх забез- печенням, яке застосовується при обслугову- ванні виробничих, логістичних та допоміжних процесів в ході створення продукту на підпри- ємстві. Інші фізичні об’єкти розглядаються при ство- ренні КФС для «розумного» будинку. До них відноситься все обладнання будинку, пов’язане з його обслуговуванням: годинники, сантехні- ка, кухонне обладнання, домашні роботи, за- соби чистки та прибирання будинку, вода та електроприлади, включаючи телевізори, комп’ютери, смартфони, сонячні батареї або інші засоби доставки енергетичних ресурсів. Суттєво складнішою виявляється фізична компонента КФС, яка відповідає виробничому комплексу типу «розумного» міста або крупно- го аеропорту з різноманітною постійною і пе- ремінною структурами, нестабільного зовніш- нього середовища, яке змінюється залежно від пори року, погоди, природного розташування. Загальний підхід до створення першої компо- ненти КФС зазвичай полягає у використанні архітектурних принципів, аналогічних тим, на основі яких при застосуванні інтелекту буду- ється предметна область [14]. При побудові КФС до першої компоненти віднесемо і персонал, який виконує відповідні процеси. І перед тим, як переходити до наступ- них компонент КФС, підкреслимо, що перша компонента більш-менш стандартна, але саме вона виступає фізичним базисом системи і від того, як буде реалізована ця компонента на підприємстві, багато в чому залежить загаль- ний успіх використання КФС надалі. Друга компонента КФС — кібертехнічна — це кібернетична частина системи, яка дозволяє перебудувати принципи керування системою, долучивши надходження інформації та керу- вання у кожний складовий об’єкт. Ця область включає безліч датчиків та сенсорів, мікрокон- тролерів різного виду і форм застосування, які для кожного об’єкта структури КФС збирають інформацію про стан цього об’єкта, характер його взаємодії з іншими об’єктами, можливос- ті виконання об’єктом функцій, для реалізації яких він був включений до КФС. Припускається, що датчики (та інші анало- гічні пристрої в КФС) є «розумними» датчика- ми. Ця властивість передбачає, що датчик не тільки збирає інформацію в місці свого знаход- ження, але й аналізує її і оцінює, формуючи характеристику цієї інформації, пов’язану з місцем знаходження відповідного об’єкта та датчика в процесі (організаційному, техноло- гічному, виробничому), що виконується сис- темою. Така розподілена обробка підвищує можливості та рівень використання цифрової інформації. Принциповою особливістю кіберкомпонен- ти КФС є те, що датчики, сенсори, контро- лери, які входять в цю область, не тільки самі обробляють зчитану інформацію, але й од- ночасно об’єднуються обчислювальною ме- режею в єдину цілісну структуру. Ця мережа також є частиною кіберкомпоненти КФС, і в сукупності з датчиками виступає основою по- будови інформаційної системи, що відображає робочий процес та його ресурсне, технічне, ор- ганізаційне забезпечення. Крім того, в кібер- компоненту КФС включаються комп’ютери, контролери та програмне забезпечення, які обробляють і розподіляють інформацію, отри- ману від датчиків і сенсорів у режимі реального часу, трансформуючись в інформаційну модель відповідного процесу. Таке архітектурне вирішення дозволяє ство- рити із кіберкомпоненти і зв’язаної з нею ін- формаційної моделі новий тип неперервної системи керування, яка у реальному часі не тільки перевіряє правильність виконання пе- редбачених процесів, але й підтримує в зада- ному робочому стані весь механізм отримання відповідного продукту. Особливістю такої мо- делі керування є те, що вона відстежує задане виконання процесу, яке визначає отримання продукту або послуги. Одночасно така система перевіряє можли- вість виконання процесу. Дійсно, зміни, на- приклад, виробничого процесу, можливі не тільки в силу порушення технології виконання операцій виконавцями, але й тому, що облад- нання, яке використовується, технічно не може здійснити необхідну технологічну операцію. Кiберфізичні системи як основа інтелектуалізації «розумних» підприємств ISSN 2706-8145, Control Systems and Computers, 2019, № 4 19 Наприклад, двигун станка не дає потрібних обертів, або зламано різець токарного станка: зробити те, що людина відслідковує і легко ви- конує — зупинить станок, замінить різець або заточить свердло — сама система керування не завжди може вирішити самостійно. В ній по- винна бути передбачена така можливість і по- винно існувати обладнання, яке здійснює таку операцію без людини. Якщо верстатник може сам заточити зламаний різець, то в автоматич- ній системі такий різець повинен бути на скла- ді або в комірці, а система керування повинна його зажадати і отримати. Одночасно інформаційна система застосо- вується для аналізу стану обладнання та під- тримки його працездатності. Нарівні з аналі- зом технологічних процесів, що забезпечують виробництво, КФС інформаційно підтримує життєздатність підприємства, на якому вона встановлена, своєчасно попереджує про необ- хідність ремонту та відновлення обладнання, можливих поломках і збоях при виконанні основних процесів на підприємстві, пов’язаних з продуктом, що випускається. Третя компонента КФС — програмна — ви- значається програмним забезпеченням для зберігання, обробки та аналізу тієї інформації, яка збирається від мереж, датчиків, сенсорів, контролерів та інших пристроїв, які входять до другої компоненти. Передусім, обсяг цієї інформації надзвичайно великий, оскільки в КФС дуже багато технічних пристроїв і, крім того, вони надають дані, розгорнуті у часі. Од- ночасно накопичуються проміжні дані, отри- мані після переробки вихідних даних, які над- ходять із кіберкомпоненти КФС. Оскільки в основу діяльності КФС покладе- но постійну обробку та аналіз великих обсягів даних, зазвичай на рівні обробки цих даних будується кластерна система організації об- числювального середовища (кластери), а сам процес обробки орієнтовано на одночасну паралельну роботу великої кількості окремих обчислювальних складових, які організовані у кластер , та готують рішення, зводячи дані індивідуальних розрахунків у загальну карти- ну, що визначає поточний стан підприємства. Така програмна система включає не тільки за- соби обробки самих даних, але й спеціальну розподілену базу даних і систему керування цими даними (планування завдань і керування кластером). В програмну систему добавляється також своя мова програмування завдань. Прикладом системи, на якій може реалізову- ватися КФС, виступає система Hadoop з відпо- відними програмними підсистемами [15]. На цей час Hadoop розглядається як універсальне рішення організації та виконання розподіленої обробки даних. Більш того, саме використання технології Hadoop постійно розвивається, ство- рюються інтегровані аналітичні платформи, які полегшують роботу з Hadoop, наприклад, Hunk фірми Splunk. Більш того, існує цілий ряд компаній, які будують свою роботу на роз- ширенні аналітичної взаємодії з платформою Hadoop (Cloudera, MapR, Hortonworks, Datameer, Karmasphere). Виникають проблеми: не тільки де зберігати всі ці дані, але й як організувати їх обробку в реальному часі, і у який спосіб обробляти ве- летенські масиви інформації? Як ефективно скористатись вилученими масивами цих даних для поліпшення спільної роботи? Як зробити так, щоб доступ до даних і результатів їх пере- робки був у реальному часі забезпечений для чисельних користувачів КФС? Вже існують окремі рішення, пов’язані з цими проблемами. Насамперед, активно роз- робляється окрема область технологій з оброб- ки великих масивів інформації, що отримала назву Big Data. Зокрема NIST випустив низку стандартів, які відносяться до цієї технології [16, 17]. Загальні підходи до технологій Big Data мож- на знайти у роботі [18] і в списку робіт, наведе- них в [18], випущених видавництвом Wiley. Для зберігання та організації доступу до да- них, зібраних КФС, і відповідних баз даних, у які ці дані організовано, пропонується ви- користовувати хмарні технології, що розши- рюють можливі обсяги інформації, яка вико- ристовується, спрощують доступ для різних користувачів, прискорюють обробку користу- вачами системи великих масивів. В.Ю.Мейтус, Г.І.Морозова, Л.Ю.Таран, В.П.Козлова, Н.В.Майданюк 20 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 4 Насамкінець, існує ще одна, відносно пер- спективна четверта компонента КФС — ана- літична, в основу якої покладено аналітику — алгоритми та методи обробки інформації, які збираються «розумними» датчиками КФС. КФС збирає набагато більше інформації, ніж це, безпосередньо, необхідно для керування виробничими процесами. Не кажучи вже про те, що існує додаткова інформація, пов’язана з маркетинговими, технологічними рішеннями та рішеннями користувачів. Ця інформація до- зволяє суттєво розширити представлення про предметну область, яке закладається в інфор- маційну систему. А сама система керування КФС може додатково перейти до застосування операційної аналітики Френкса [19] з усіма пе- ревагами, що витікають із її застосування. Всі розглянуті компоненти КФС об’єдную- ться разом єдиною системою керування, яка організовує взаємодію між областями. Ця сис- тема забезпечує: задане функціонування складових елемен- тів кожної компоненти і взаємодію в цілому; інформаційний та керівний зв’язок між різними компонентами КФС; необхідні керівні дії у випадку відхилень від заданого процесу, що виникають при вико- нанні робіт; аналіз функціонування КФС; розподілену обробку інформації, що ство- рюється у кожній компоненті КФС. Загальна схема КФС версії 1.0 представлена на рис.1 (обведено товстою рамкою). Версія 1.0 може бути розширена до КФС версії 1.1 за рахунок додавання до системи спеціального блоку інтелектуального аналізу і керування (інтелектуальної області). На рис.1 цей блок винесено окремо від КФС (1.0). Саме використання цього блоку визначає інтелекту- алізацію КФС та її розвиток. Іншими словами, до кожної складової області КФС додаються алгоритми, які дозволяють змінювати та пе- реналаштовувати цю область в залежності від умов зовнішнього середовища, що змінюється, та внутрішніх проблем, пов’язаних з роботою КФС. У звичайних умовах це робить людина або група людей, яким доручено керівництво та виконання робіт у організації, для якої ство- рено КФС. Інтелектуальна область кіберфізичних систем Сукупність тих задач, які повинна вирішува- ти КФС, тісно пов’язані з задачами, які від- носяться до інтелектуальних. Тому природно припустити, що КФС повинна бути поповнена окремою компонентою, яку будемо називати надалі інтелектуальною областю КФС. Дода- вання до цієї області розширює першу версію КФС 1.0 до версії КФС 1.1. У версії КФС 1.0 система виконує основні завдання, на які вона була розрахована при своєму створенні. Ці завдання допускають можливі відхилення, які зв’язані з ризиками функціонування системи, можливими збоями та порушеннями виконання основних про- цесів. Але в цілому можна вважати, що і самі режими роботи КФС, і можливі відхилення від правил були передбачені та запрограмовані виробниками системи — вони входять як скла- дова в версію 1.0. Об’єкти та можливі варіан- ти перетворень складають предметну область, в рамках якої існує інтелект нульового рівня [14]. Цей інтелект дозволяє КФС вибирати по- трібний порядок дій, що якраз і складають за- дачі, які вирішує КФС. Водночас, інколи, зустрічаються випадки, коли виникають кардинальні зміни оточую- чого середовища. Наприклад, змінився склад можливих ресурсів, шляхи та країни їх по- ставки, виявились зміни в технології обробки виробу. Або у конкурентів з’явилися нові тех- нології виробництва продукту. Або закупову- ються нові роботи, які потрібно використо- вувати на виробництві. Сама КФС достатньо дорога, щоб замінити її повністю або почина- ти суттєві переробки. Тому бажано, щоб сис- тема мала можливість аналізувати ситуацію, що склалась, моделювати її зміни і приймати необхідні рішення, які б відповідали цим змі- нам. А це означає, що вже на цьому рівні КФС може бути наділена інтелектом більш високого рівня, спроможним забезпечити роботу КФС у Кiберфізичні системи як основа інтелектуалізації «розумних» підприємств ISSN 2706-8145, Control Systems and Computers, 2019, № 4 21 змінних умовах. Використання цього інтелек- ту дозволяє вирішити задачі, що виникли, без суттєвої переробки КФС. Якщо з самого початку перед КФС була по- ставлена задача ефективної роботи в умовах можливих змін (які проаналізовано та оцінено під час розробки КФС), то тепер задача роз- ширюється. Інтелектуальна область КФС по- стійно аналізує та моделює оточуючі умови ви- робництва. На основі нової моделі предметної області вибираються оптимальні рішення, які включаються в систему керування як частина поведінки КФС. Для цього необхідний деякий процес «нав- чання» системи, який виконується за участю людини. Або методи рішення можуть бути за- кладені в КФС при розробці її інтелектуальної області. Іншими словами, в КФС включається інтелект рівня 1, який орієнтований на пере- творення вихідної моделі предметної області та доповнений інтелектом людини, щоб уникну- ти процесу навчання системи. Інтелектуальна область взаємодіє з аналітичною компонентою КФС. Вона включає методи та алгоритми, які дозволяють КФС аналізувати і враховувати си- туації, пов’язані з роботою виробництва (орга- нізації) в цілому. Алгоритм інтелектуалізації кіберфізичних систем Розглянемо наступний алгоритм збору та ви- користання інформації, необхідний для підви- щення інтелекту КФС в процесі її роботи. Для створення цього алгоритму залучено схему, за- пропоновану в роботі [14]. Для цього, в першу чергу, необхідно, щоб до КФС підключались датчики, які дозволили б програмній облас- ті створити уявлення про ситуації, що можуть виникнути. Це уявлення може бути описано у вигляді набору деяких базових елементів і пов’язаних з ними ознак, які визначають образ ситуації. Так, для механоскладального цеху базови- ми елементами є станки різного виду, роботи, 3D-принтери, транспортні засоби, портативні крани і інше обладнання, яке забезпечує вико- нання окремих технологічних операцій в цеху та їх об’єднання в єдиний технологічний про- цес виготовлення деталей і вузлів продукту, що випускається. При цьому передбачається, що роботи виконують всі операції з налаштуван- ня та керівництва обладнанням. Але роботи не ремонтують обладнання, оскільки вони тільки частина технологічної підтримки основного процесу виробництва. Датчики і контролери, які фіксують ви- конання окремих операцій, спостерігають за справністю обладнання і збереженням режи- мів роботи, зберіганням параметрів окремих операцій і всього процесу в цілому. Датчики забезпечують моніторинг та діагностику опе- рацій, що виконуються, відслідковують мож- ливі похибки та порушення роботи, які можуть привести до зниження якості цих операцій. Су- марно датчики та сенсори дозволять відстежи- ти використання та завантаження обладнан- ня, час сумарних операцій, стан і необхідність ремонту, необхідність технічного обслугову- вання, стан критично важливого обладнання, необхідного при виконанні виробничого про- цесу. Припускаються такі ситуації: Стан стабільний — всі показники облад- нання, що працює, знаходяться у заданих та передбачених межах. Рис. 1. Загальна схема КФС версії 1.0 В.Ю.Мейтус, Г.І.Морозова, Л.Ю.Таран, В.П.Козлова, Н.В.Майданюк 22 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 4 Можливі відхилення — окремі показники наближаються до своїх меж. Порушення — відмова окремого обладнання. Помилкові показники — обладнання пра- цює, але датчики КФС показують відхилення. Кожна ситуація включає в себе набір інфор- мації, яку отримують від існуючих датчиків, включаючи інтервал можливих змін значень датчиків. Причому одна і таж ситуація може задаватися власним інтервалом значень. Для кожного об’єкта інформація включає: статус об’єкта, стан вузлів і забезпечення, стан самих датчиків, перевірку стану внутрішньої та зов- нішньої мережі передачі сигналів, стан облад- нання, яке безпосередньо обслуговує об’єкт. Дані про ситуації зберігаються протягом всього технологічного процесу і використовуються при різних варіантах аналізу забезпечення цеху [20]. Для опису ситуації розробляється своя онто- логія, у рамках якої визначається набір знань про можливі ситуації. Підкреслимо, що не бу- дується універсальна система. Вважаємо, що задано вихідний набір ситуацій, в яких мож- ливі зміни завдань, в усякому разі, за своїми ознаками. Тим самим виключається процес навчання, в рамках якого звичайно набувають- ся знання про предметну область. Надалі визначається множина задач, які за- даються переходами від ситуацій, що склалися, до ситуацій, які бажані для КФС. Вирішення цих задач, як складова інтелекту, визначається методами, що були закладені до інтелектуаль- ної області при розробці інтелекту. Причому інтелект є розподіленим, тому що він зачіпає різні об’єкти, із яких складається підприєм- ство. Таким чином, вирішення кожної задачі може бути використано для переформатуван- ня роботи КФС у ситуації, що змінилася. «Розумне» підприємство та інтелектуалізація КФС є важливою складовою, яка визначає но- вий підхід до створення РП. Як охарактеризу- вати цей тип підприємств? Вище розглядалось визначення РП. Можливі й інші визначен- ня. РП — «це гнучка система автоматизації з розподіленим інтелектом промислової авто- матизації, яка обумовлює в комплексі ефек- тивне функціонування та життєзабезпечення підприємства»[21]. Або РП — «це підприємство цифрової економіки, засноване на універсаль- ному застосуванні методів, обладнання, тех- нологій КФС та застосуванні інтелектуального керування для забезпечення автоматичного виконання «розумних» технологічних проце- сів підприємства, підтримки його оптимальної життєздатності та працездатності» [22]. Виходячи з останнього визначення, відзна- чимо, що включення КФС до діяльності РП, є необхідною умовою його існування, оскільки тільки в цьому випадку існує можливість допов- нити роботу РП інтелектом, який є необхід- ною складовою пристосування підприємства до оточуючого середовища, і тим самим авто- матично виконувати більшу частину виробни- чих процесів. До того ж система керування за рахунок розподіленого інтелекту може опти- мізувати процеси, що виконуються на підпри- ємстві, вибрати виробничу стратегію, яка мак- симально ефективно використовує виробничі можливості підприємства. На підприємстві інтелектуальна система ке- рування всередині підприємства повинна від- стежувати зміни бізнес-процесів, заміни заста- рілого і необхідність в новому обладнанні для виконання робіт, зміни технологій, стану інди- відуальних виконавців, забезпечення виконан- ня бізнес-процесів. У зовнішньому середовищі відстежуються тенденції та ситуації, пов’язані з забезпеченням процесів, що виконуються на підприємстві, зміни в глобальному еконо- мічному просторі, поява новітніх технологій, матеріалів, потреби в продуктах, що випуска- ються, або мають потенційну можливість бути випущеними на підприємстві. КФС збирає і на нижньому рівні обробляє інформацію, забез- печуючи потенційну можливість для створен- ня інтелектуальної системи керування. Висновки Запропоновано загальну схему використання можливостей КФС, які є складовою і важливою Кiберфізичні системи як основа інтелектуалізації «розумних» підприємств ISSN 2706-8145, Control Systems and Computers, 2019, № 4 23 частиною «розумного» підприємства. КФС до- зволяє до найменших деталей відстежувати ви- робничі процеси, які виконуються на підпри- ємстві, причому не тільки сам процес, але й складові, що його супроводжують: логістичні, ресурсні та забезпечуючи. Таким чином, саме існування КФС виступає системостворюючим інформаційним фактором, який підтримує на- дійність та оптимальність процесів, що вико- нуються на підприємстві. Крім того, КФС збирає інформацію, якою можна скористатися для інтелектуалізації ви- робничих процесів, переходячи тим самим від звичайного до «розумного» підприємства, і якісно нової форми виробництва, характерної для ери цифрової економіки, що наступила. ЛІТЕРАТУРА 1. Gurjanov A.V., Zakoldaev D.A., Shukalov A.V., Zharinov I.O., Kostishin M.O. Industry 4.0 digital production organization based on cyber and physical systems and ontologies. Scientific and Technical J. of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2018. Vol. 18, N 2. pp. 268–277 (in Russian). doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-2-268-277. 2. Foundations for Innovation in Cyber-Physical Systems. Workshop Report , Energetics Incorporated Columbia, Mary- land. 2013. 3. Airport with us, Everything lands where it belongs too – Airfreight, Baggage, jn-board catering and Yourself. SICK Sen- sor Intelligence, 2015. 4. Arthur D. Little. Digital Transformation on Airport Economics, 2015. 5. Электронный ресурс: https://www.epravda.com.ua/news/2019/07/14/ 649642/ 6. Летичевский А.А., Летичевский А.А. мл., Скобелев В.Г., Волков В.А. Киберфизические системы. Кибернетика и системный анализ. 2017. Т.53, №6. С. 3 –19. 7. Bradley J.M., Atkins E.M. Optimization and Control of Cyber-Physical Vehicle Systems. Sensors (Basel). 2015. Sep. 15(9). P. 23020–23049. 8. Lee E.A. Cyber Physical Systems: Design Challenges. http://citeseerx.ist.psu. edu/viewdoc/download?doi= 10.1.1.156.1012&rep=rep1 &type=pdf. 9. Song Z., Chen Y.Q., Sastry C.R., Tas N.C. Optimal Observation for Cyber-Physical Systems: A Fisher-Information- Matrix-Based Approach. London: Springer-Verlag, 2009. 10. Rajkumar R. A cyber-physical future, Proc.IEEEE, vol.100, no.Special Centennial Issue, pp.1309–1312, May, 2012. 11. Tricaud C., Chen Y.Q. Optimal mobile actuator/sensor network motion strategy for parameter estimation in a class of cyber physical systems, in Proc.2009 American Control Conf., St.Louis, MO, 2009, pp.367–372. 12. Yang Liu, Yu Peng, Bailing Wang, Sirui Yao, Zihe Liu. Review on Cyber-physical Systems. IEEE/CAA J. of Automatica Sinica, 2017,4(1). P. 27–40. 13. Куприяновский В.П., Намиот Д.Е., Синягов С.А. Кибер-физические системы как основа цифровой экономики. Int. J. of Open Information Technologies. 2016. Vol. 4, N 2. С.18–25. ISSN: 2307-8162. 14. Мейтус В.Ю. Проблемы построения интеллектуальных систем. Уровни интеллекта. Кибернетика и системный анализ. 2018. №4. С. 32–44. 15. Урсатьев А.А. Некоторые программные среды аналитики больших данных и машинного обучения. УСиМ. 2016. № 5. С. 62–75. 16. NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 1, Definitions Final Version 1. http://dx.doi.org/10.6028/ NIST. SP.1500-1. 17. DRAFT NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 2, Big Data Taxonomies. http://dx.doi.org/10.6028/ NIST.SP.1500-2. 18. Dean J. Big Data, Data Mining, and Machine Learning: Value Creation for Business Leaders and Practitioners. Wiley, Copyright © 2014 by SAS Institute Inc. 19. Franks B. The Analytics Revolution: How to Improve Your Business By Making Analytics Operational In The Big Data Era. Wiley, Hoboken, NJ. 2014. 304 p. 20. Кулагин М., Волков И. Промышленный интернет на практике. Удаленная диагностика станков с ЧПУ с помощью технологии Winnum. controlengrussia.com/internet=veshhej/winnum-iot/]. 21. Гриценко В.И., Тимашова Л.А. «Умное» предприятие как базовый объект цифровой экономики. УСиМ. 2016. № 5. С .54–61. 22. Гриценко В.И., Мейтус В.Ю. «Умное» предприятие — внешний концептуальный подход (в печати). Надійшла 18.08.2019 В.Ю.Мейтус, Г.І.Морозова, Л.Ю.Таран, В.П.Козлова, Н.В.Майданюк 24 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 4 REFERENCES 1. Gurjanov, A.V., Zakoldaev, D.A., Shukalov, A.V., Zharinov, I.O., Kostishin, M.O., 2018. “Industry 4.0 digital production organization based on cyber and physical systems and ontologies”. Scientific and Technical J. of Information Technolo- gies, Mechanics and Optics, 18 (2), pp. 268–277 (in Russian). doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-2-268-277. 2. Foundations for Innovation in Cyber-Physical Systems. Workshop Report , Energetics Incorporated Columbia, Mary- land, 2013, 60 p. 3. Airport with us, Everything lands where it belongs too – Airfreight, Baggage, jn-board catering and Yourself. SICK Sen- sor Intelligence, 2015. 4. Arthur, D., 2015. Little. Digital Transformation on Airport Economics. 5. Elektronnyy resurs. [online] Available at: <https://www.epravda.com.ua/news/2019/07/14/ 649642/> [Accessed 17 Jan. 2019]. (In Russian). 6. Letichevskiy, A.A., Letichevskiy, A.A. ml., Skobelev, V.G., Volkov, V.A., 2017. “Kiberfizicheskiye sistemy”. Kibernetika i sistemnyy analiz, 53 (6), pp. 3 –19. (In Russian). 7. Bradley, J.M., Atkins, E.M., 2015. “Optimization and Control of Cyber-Physical Vehicle Systems”. Sensors (Basel), 15(9), pp. 23020–23049. 8. Lee, E.A. Cyber Physical Systems: Design Challenges. [online] Available at: <http://citeseerx.ist.psu. edu/viewdoc/ download?> [Accessed 20 Jan. 2019], doi= 10.1.1.156.1012&rep=rep1 &type=pdf. 9. Song, Z., Chen, Y.Q., Sastry, C.R., Tas, N.C., 2009. Optimal Observation for Cyber-Physical Systems: A Fisher-Informa- tion-Matrix-Based Approach. London: Springer-Verlag, 171 p. 10. Rajkumar, R., 2012. “A cyber-physical future”, Proc.IEEEE, Special Centennial Issue, 4 (1), pp.1309–1312. 11. Tricaud, C., Chen, Q, 2009. “Optimal mobile actuator/sensor network motion strategy for parameter estimation in a class of cyber physical systems”, Proc. American Control Conf., St.Louis, MO, pp.367–372. 12. Liu, Ya., Peng, Yu, Wang, B., Yao, S., Liu, Z., 2017. Review on Cyber-physical Systems. IEEE/CAA J. of Automatica Sinica, 4(1), pp. 27–40. 13. Kupriyanovskiy, V.P., Namiot, D.Ye., Sinyagov, S.A., 2016. “Kiber-fizicheskiye sistemy kak osnova tsifrovoy ekonomiki”. Int. J. of Open Information Technologies, 4 (2), pp.18–25. (In Russian). 14. Meytus, V.Yu., 2018. “Problemy postroyeniya intellektual’nykh sistem. Urovni intellekta”. Kibernetika i sistemnyy analiz, 4, pp. 32–44. (In Russian). 15. Oursatyev, A.A., 2016. “Some Frameworks for Big Data Analytics and Machine Learning”. Upr. sist. ma ., 5, pp. 62–75. (In Russian). 16. NIST Big Data Interoperability Framework: V. 1, Definitions Final Version 1. [online] Available at: <http://dx.doi. org/10.6028/ SP.1500-1> [Accessed 5 Apr. 2019]. 17. DRAFT NIST Big Data Interoperability Framework: V. 2, Big Data Taxonomies. [online] Available at: <http://dx.doi. org/10.6028/ NIST.SP.1500-2> [Accessed 5 Apr. 2019]. 18. Dean, J., 2014. Big Data, Data Mining, and Machine Learning: Value Creation for Business Leaders and Practitioners. Wiley, 2014 by SAS Institute Inc. 19. Franks, B., 2014. The Analytics Revolution: How to Improve Your Business By Making Analytics Operational In The Big Data Era. Wiley, Hoboken, NJ, 304 p. 20. Kulagin, M., Volkov, I. Promyshlennyy internet na praktike. Udalennaya diagnostika stankov s CHPU s pomoshch’yu tekhnologii Winnum. [online] Available at: <https://controlengrussia.com/internet-veshhej/winnum_iot/> [Accessed 15 Apr. 2019], (In Russian). 21. Gritsenko, V.I., Timashova, L.A., 2016. “”Smart Enterprise” as a Basic Object of the Digital Economy, Upr. sist. ma ., pp. 54-61. (In Russian). 22. Gritsenko, V.I., Meytus, V.Yu., 2018. “Umnoye” predpriyatiye — vneshniy kontseptual’nyy podkhod, (in print) (In Rus- sian). Received 18.08.2019 Кiберфізичні системи як основа інтелектуалізації «розумних» підприємств ISSN 2706-8145, Control Systems and Computers, 2019, № 4 25 V.Yu. Meytus, Doctor of Phys.-Math. Sciences, Researcher Associate, head of the department, International Research and Training Centre of Information Technologies and Systems of the NAS and MES of Ukraine, Acad. Glushkov ave., 40, Kiev, 03187, Ukraine, vmeitus@gmail.com A.I. Morozova, chief engineer-programmer, International Research and Training Centre of Information Technologies and Systems of the NAS and MES of Ukraine, Acad. Glushkov ave., 40, Kiev, 03187, Ukraine, dep190@irtc.org.ua L.Yu.Taran, chief engineer-programmer, International Research and Training Centre of Information Technologies and Systems of the NAS and MES of Ukraine, Acad. Glushkov ave., 40, Kiev, 03187, Ukraine, dep190@irtc.org.ua V.P. Kozlova, Research Associate, International Research and Training Centre of Information Technologies and Systems of the NAS and MES of Ukraine, Acad. Glushkov ave., 40, Kiev, 03187, Ukraine, dep190@irtc.org.ua N.V. Maidaniuk, Junior Research, International Research and Training Centre of Information Technologies and Systems of the NAS and MES of Ukraine, Acad. Glushkov ave., 40, Kiev, 03187, Ukraine, n.maydanyuk@ukr.net CYBER-PHYSICAL SYSTEMS AS THE BASIS FOR THE INTELLECTUALIZATION OF «SMART” ENTERPRISES Introduction. The work is devoted to the composition, structure and content of cyber-physical systems, which are the infor- mation basis of “smart” enterprises. Purpose. The purpose of the work is to detail the use, presentation and role of cyber-physical systems, and based on such systems to consider the transition to the intellectual capabilities of the enterprise. Method. The research method is based on the structuring of the main functions performed by the cyber-physical system. The concept of a “smart” enterprise is considered, proceeding from the possibility of constructing intelligent algorithms using the information model. Results. Areas of application of cyber-physical systems and their tasks as an information component of a “smart” enter- prise are determined, a scheme of transitions to the implementation of intellectual capabilities in enterprise management is proposed. Conclusion. Cyber-physical systems are the basis for building an enterprise information model. In the future, this model is used to improve management and the transition to algorithms associated with human intellectual abilities. Keywords: «smart» enterprise, cyber-physical systems, information model, intellectualization. В.Ю.Мейтус, Г.І.Морозова, Л.Ю.Таран, В.П.Козлова, Н.В.Майданюк 26 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 4 В.Ю. Мейтус, доктор физико-математических наук, старший научный сотрудник, и.о. зав. отделом Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, просп. Академика Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина, vmeitus@gmail.com А.И. Морозова, главный инженер-программист, Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, просп. Академика Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина, dep190@irtc.org.ua Л.Ю. Таран, главный инженер-программист, Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, просп. Академика Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина, dep190@irtc.org.ua В.П. Козлова, научный сотрудник, Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, просп. Академика Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина, dep190@irtc.org.ua Н.В. Майданюк, младший научный сотрудник, Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, просп. Академика Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина, n.maydanyuk@ukr.net КИБЕРФИЗИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ КАК ОСНОВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ «УМНЫХ» ПРЕДПРИЯТИЙ Введение. Статья посвящена рассмотрению состава, структуры и содержания киберфизических систем, которые являются информационной основой «умных» предприятий. Цель работы – детализировать использование, представление и роль киберфизических систем, и на основе таких систем рассмотреть переход к интеллектуальным возможностям предприятия. Метод исследования основан на структуризации основных функций, выполняемых киберфизической системой. Рассмотрено представление об «умном» предприятии, исходя из возможности построения интеллектуальных алгоритмов на основе информационной модели. Результаты. Определены области применения киберфизических систем и их задачи как информационной составляющей «умного» предприятия, предложена схема переходы к реализации интеллектуальных возможностей в управлении предприятием. Выводы. Киберфизические системы являются основой для построения информационной модели предприятия. В дальнейшем эта модель применяется для совершенствования управления и перехода к алгоритмам, ассоциируемым с интеллектуальными возможностями человека. Ключевые слова: «умное» предприятие, киберфизическая система, информационная модель, интеллектуализация.

КIберфізичні системи як основа інтелектуалізації «Розумних» підприємств

Institution

Similar Items