Тема 10

CPS та ІоТ як основа індустрії 4.0

 

Основні принципи організації та функціонування екосистем Інтернету речей та кіберфізичних систем

Інтернет речей (IoT) і кіберфізичні системи (CPS) — це складні, багатошарові екосистеми, які об’єднують фізичні об’єкти з цифровими технологіями для створення взаємодіючих мереж. Вони включають в себе фізичні пристрої, програмне забезпечення, мережеву інфраструктуру та аналітичні інструменти, які працюють разом, щоб збирати, обробляти та використовувати дані в реальному часі (рис. 13).

 

Рисунок 13 – Принципи організації та функціонування екосистем IoT та кіберфізичних систем (CPS)

 

Інтерактивність і взаємодія: Ключовим принципом роботи IoT та CPS є можливість взаємодії між фізичними пристроями та програмними системами. Пристрої, такі як сенсори, виконавчі механізми, та контролери, постійно обмінюються даними через мережу. Ці дані використовуються для автоматичного керування процесами, моніторингу стану систем, а також для надання інформації кінцевим користувачам або іншим пристроям.

Децентралізоване управління: У багатьох випадках пристрої можуть самостійно приймати рішення на основі отриманих даних. Це досягається завдяки вбудованому програмному забезпеченню або локальним системам обробки даних. Такий підхід дозволяє зменшити залежність від центрального хмарного сервера, що забезпечує більшу стійкість системи до збоїв і зменшує затримки в обробці даних.

Масштабованість: Екосистеми IoT та CPS повинні бути здатні масштабуватися для підтримки зростаючої кількості підключених пристроїв і обробки все більших обсягів даних. Це вимагає розробки архітектур, які можуть ефективно інтегрувати нові пристрої без необхідності суттєвої модифікації існуючих систем.

Безпека та конфіденційність: Оскільки ці системи часто обробляють критично важливі дані, такі як медичні показники пацієнтів або виробничі процеси, безпека і захист даних є надзвичайно важливими. Для цього використовуються різні методи шифрування, аутентифікації, а також управління доступом.

Системний підхід до аналізу та синтезу структур IoT та CPS

Системний підхід до аналізу та синтезу структур IoT та CPS передбачає розгляд цих систем як єдиного цілого, де кожен компонент відіграє певну роль і взаємодіє з іншими компонентами. Це дозволяє створити гармонійно функціонуючі системи, які відповідають вимогам продуктивності, надійності та безпеки (рис. 14).

 

Рисунок 14 – Системний підхід до аналізу та синтезу структур IoT і кіберфізичних систем (CPS)

 

Аналіз системи: Під час аналізу структури IoT та CPS враховуються всі можливі взаємодії між компонентами системи. Це включає в себе вивчення потоків даних, логіку обробки, можливі збої та відмови, а також зовнішні фактори, які можуть впливати на систему. Аналіз дозволяє виявити слабкі місця системи, потенційні точки відмови, а також визначити оптимальні шляхи для підвищення ефективності та надійності.

Синтез структури: Після проведення аналізу розробники переходять до синтезу структури IoT та CPS. Це процес, у якому визначаються найбільш ефективні конфігурації системи, враховуючи всі можливі обмеження та вимоги. На цьому етапі також використовуються методи моделювання та симуляції, які дозволяють протестувати різні варіанти конфігурацій до їхнього фізичного впровадження. Наприклад, можна симулювати роботу системи при зростанні навантаження або в умовах відмови окремих компонентів.

Оптимізація: На основі результатів аналізу та синтезу структури IoT та CPS можуть бути оптимізовані для досягнення максимальних результатів. Це може включати оптимізацію мережевих маршрутів, покращення алгоритмів обробки даних або впровадження нових методів управління енергією, щоб знизити загальні витрати на експлуатацію системи.

Обробка даних в кіберфізичних системах

Дані є центральним елементом у роботі кіберфізичних систем. Вони збираються з різних джерел, таких як сенсори, камери, мікрофони, GPS-модулі, і передаються на обробку до локальних або хмарних серверів (рис. 15).

 

Рисунок 15 – Обробка даних в кіберфізичних системах (CPS)

 

 Обробка даних включає кілька етапів:

Збір та попередня обробка: Дані, що надходять від сенсорів, можуть містити шуми, дублікати або неповну інформацію. Попередня обробка даних включає фільтрацію, нормалізацію та агрегування для того, щоб отримати чистий набір даних, придатний для подальшого аналізу.

Аналіз в реальному часі: CPS часто потребують обробки даних в режимі реального часу для того, щоб швидко реагувати на зміни в навколишньому середовищі або стані системи. Для цього використовуються алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту, які здатні оперативно виявляти аномалії, прогнозувати події або приймати рішення на основі наявних даних.

Зберігання даних: Дані, що не потребують негайної обробки, можуть зберігатися для подальшого аналізу. Це можуть бути великі обсяги даних, такі як відеозаписи або історичні дані, які використовуються для тренування моделей машинного навчання або для проведення ретроспективного аналізу.

Інтеграція даних: CPS часто працюють з різними типами даних, які необхідно інтегрувати для отримання повної картини. Наприклад, у розумних містах можуть використовуватися дані про транспортні потоки, якість повітря та енергоспоживання, щоб забезпечити ефективне управління міськими ресурсами.

Математичне та інформаційне забезпечення технологій IoT та CPS

Математичне забезпечення є основою для проектування, моделювання та оптимізації IoT та CPS. Використовуються різні математичні моделі, які допомагають описати поведінку системи, аналізувати її стабільність та ефективність, а також прогнозувати результати в різних сценаріях (рис. 16).

 

Рисунок 16 – Математичне та інформаційне забезпечення технологій IoT та кіберфізичних систем (CPS)

 

Теорія графів: Багато IoT та CPS систем можна описати як графи, де вузли представляють пристрої або компоненти, а ребра — зв'язки між ними. Це дозволяє аналізувати мережеву топологію, визначати оптимальні маршрути передачі даних, а також виявляти потенційні вузькі місця в системі.

Оптимізаційні алгоритми: Для досягнення максимальної ефективності системи використовуються різні методи оптимізації, які допомагають знайти найкращі рішення з урахуванням обмежень, таких як обчислювальні ресурси, енергоспоживання або пропускна здатність мережі.

Алгоритми штучного інтелекту: AI та машинне навчання дозволяють аналізувати великі обсяги даних, виявляти приховані закономірності та приймати рішення на основі аналізу даних. Це особливо важливо для CPS, які потребують швидкої адаптації до змін навколишнього середовища або умов роботи.

Інформаційне забезпечення: Інформаційне забезпечення включає в себе управління даними, розробку програмного забезпечення для збору, обробки та зберігання даних, а також забезпечення їхньої безпеки. Важливим аспектом є забезпечення конфіденційності даних, особливо в критично важливих додатках, таких як медичні системи або промислові контролери.

Таким чином, ефективна організація та функціонування IoT та CPS залежить від комплексного поєднання математичних моделей, алгоритмів штучного інтелекту та інформаційних технологій, що дозволяє створювати надійні та продуктивні системи для різних галузей