Фоминков Б.А., Мелешенков С.М., Никулин К.С.
СОЗДАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТРАНСПОРТНО-ПЕРЕГРУЗОЧНОГО ОБОРУДОВАНИЯ В РАМКАХ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ УМНОГО ПОРТА *
Аннотация:
в статье рассматривается автоматизация перегрузочных процессов в условиях внедрения инновационных технологий в рамках концепции «умного порта». Показаны необходимость применения цифровых двойников, особенности использования для автоматизации транспортно-перегрузочных комплексов в современной интерактивной программе моделирования промышленных перегрузочных процессов в 3D-окружении Factory IO, разработка и тестирование системы на базе модернизированного козлового крана. Исследование направлено на повышение эффективности, точности и надежности перегрузочных операций за счет внедрения цифровых решений и элементов автоматизации.
Ключевые слова:
автоматизация, гибкая подвеска, грузоподъемная техника, цифровизация, технические эксперименты, козловой кран, умный порт
ВВЕДЕНИЕ.Умный порт — это высокотехнологичный морской или речной порт, где интегрируются цифровые технологии, автоматизированные системы управления и Интернет вещей (IoT) для оптимизации всех операций и процессов. Он включает в себя сложные инженерные решения, такие как автоматизация обработки грузов, интеллектуальное управление транспортными потоками, мониторинг инфраструктуры в реальном времени и применение аналитики больших данных для повышения эффективности, безопасности и экологичности. Основной акцент делается на минимизацию ручного труда, снижение затрат и сокращение времени простоя, а также на обеспечение устойчивого развития с использованием энергосберегающих и экологически чистых технологий. Развитие «умных» портов в России тесно связано с национальными приоритетами, обозначенными в рамках стратегии «Приоритет 2030». Эта программа направлена на поддержку инновационных разработок, ускорение цифровой трансформации и создание конкурентных отечественных технологий, что непосредственно влияет на модернизацию портовой инфраструктуры.Основной задачей данной стратегии создания умных портов является формирование цифровых двойников ключевых элементов инфраструктуры транспортного предприятия, что значительно усиливает возможности управления и прогнозирования рисков. Цифровой двойник представляет собой виртуальную копию физического объекта, позволяющую в реальном времени проводить мониторинг, моделирование и оптимизацию всех процессов, что особенно важно для портов, где критически важны синхронизация и оперативность взаимодействия между отдельными системами. В рамках «Приоритета 2030» умные порты становятся частью национальной стратегии по обеспечению транспортной доступности и устойчивого логистического развития. [1] Например, цифровые двойники портов способствуют интеграции с международными логистическими сетями, улучшая их взаимодействие и обмен данными в глобальном масштабе. Здесь применяются новейшие технологии, включая искусственный интеллект (AI), блокчейн, интеллектуальные системы управления и решения на основе Интернета вещей (IoT). Цифровизация увеличивает прозрачность, эффективность и управляемость всей экосистемы порта. Основная цель таких портов – максимальная эффективность работы, повышение точности операций и экономия времени при снижении затрат, а также минимизация воздействия на окружающую среду. В умных портах задействуются интеллектуальные камеры и датчики, технологии 3D-визуализации, беспилотные краны и транспорт, экологически чистые источники энергии и автоматизированные системы учета грузов. Примером служит успешная интеграция IoT, объединяющего все элементы портовой инфраструктуры в единую цифровую сеть. Это обеспечивает прозрачность процессов, централизованное управление и мгновенную обработку больших объемов данных. Благодаря единым инновационным платформам, которые также поддерживаются в рамках «Приоритета 2030», докерам больше не требуется использовать устаревшие средства связи – вся информация отображается на электронных устройствах в реальном времени, что минимизирует риски ошибок и повышает точность всех операций. Уникальный пример применения цифрового подхода демонстрирует порт Антверпена (Port of Antwerp) в Бельгии. Уже в 2019 году он перешел на цифровую обработку документации через блокчейн, а в 2020 году активно внедрил меры автоматизации в условиях пандемии, включая браслеты для соблюдения дистанции. Летом 2021 года появился 3D-макет порта, предлагающий сотрудникам возможность отслеживать проблемы в режиме реального времени. В Антверпене используются интеллектуальные камеры, которые идентифицируют транспорт, анализируют движения и следят за состоянием грузов, а дроны и датчики контролируют качество воды и окружающую среду. Центральной платформой порта является NxtPort – единая информационная система, значительно упрощающая логистические процессы за счет агрегирования данных в одном месте. Китайские порты также активно развиваются в этом направлении. Порт Сямынь стал первым в мире полностью интегрированным с сетью 5G, что обеспечивает мгновенную передачу данных. [3] В порту Циндао автоматизация позволила кранам обрабатывать до 30 контейнеров в час [4], а в порту Циньчжоу внедрение беспилотных систем значительно снизило затраты и повысило производительность. Порт Тяньцзинь, в свою очередь, полагается на автономные энергетические решения, включая ветропарки, что сделало его инфраструктуру максимально экологичной. Россия также активно реализует свои инициативы в области умных портов. Например, Владивостокский морской торговый порт добился 20% повышения эффективности после внедрения автоматизированных систем [5], а в 2022 году в России был реализован первый в мире смарт-контракт на перевозку грузов между Санкт-Петербургом и Москвой на основе технологий блокчейна. Это свидетельствует о том, что стратегия «Приоритет 2030» активизирует внедрение цифровизации даже в сложных условиях российской инфраструктуры. Внедрение цифровых двойников, поддерживаемое государственной программой, становится основой для создания портов нового поколения, способных обеспечить оптимизацию процессов и снижение издержек на всех уровнях.Технология цифровых двойников находит широкое применение в морских и речных портах, создавая виртуальные модели реальных объектов и процессов, которые позволяют отслеживать их текущее состояние, анализировать параметры работы и прогнозировать возможные изменения.[1]Рис. 1. Цифровой порт [3].Цифровой двойник порта интегрирует данные из множества источников, таких как устройства интернета вещей (IoT), датчики, системы видеонаблюдения, метеостанции и логистические системы, образуя единое информационное пространство. Это даёт возможность выявлять отклонения, оценивать состояние инфраструктуры и прогнозировать развитие событий в реальном времени, пример такой системы представлен на 3D модели порта рис. 1.Разработка цифрового двойника портовой инфраструктуры включает несколько ключевых этапов: сбор и структурирование данных, создание математических моделей для описания функционирования портовых систем, настройку алгоритмов анализа данных, применение методов машинного обучения и искусственного интеллекта, а также реализацию модулей визуализации. Эти процессы направлены на анализ и управление грузовыми и пассажирскими потоками, прогнозирование сбоев в цепочках поставок, отслеживание интенсивности движения судов и транспортных средств, моделирование сценариев чрезвычайных ситуаций. Синхронизация данных в реальном времени имеет решающее значение, так как задержки или ошибки могут привести к искажению информации, что снижает эффективность управленческих решений. Для полноценной работы цифровых двойников необходима высокая пропускная способность сетей передачи данных, надёжность серверов, унификация протоколов коммуникации и стандартизация оборудования. Большинство систем основаны на облачных технологиях и локальных хранилищах, что требует комплексной инфраструктуры для обработки и хранения больших объёмов данных. Функционирование цифрового двойника приводит к значительным организационным и техническим вызовам. Среди них – необходимость постоянного обновления программного обеспечения, поддержание высокого уровня кибербезопасности, защита конфиденциальной информации, а также зависимость от качества оборудования (датчиков, стальных конструкций, сетевого оборудования). В то же время, управление большими объёмами информации требует значительных вычислительных мощностей и серьёзных инвестиций в инфраструктуру. Внедрение цифровых двойников в портах также подразумевает интеграцию различных систем и технологий. Это включает использование Интернета вещей (IoT), технологий больших данных (Big Data), искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Эти технологии играют ключевую роль в обработке массивов информации, поступающих с различных сенсоров и устройств, установленных на контейнеровозах, кранах, складах и прочих элементах портовой инфраструктуры. Цель состоит в создании единой экосистемы, которая синхронизирует операции и повышает их эффективность. Например, с помощью цифровых двойников можно смоделировать оптимальные маршруты движения кранов или грузовиков внутри порта, минимизировав заторы и время простоя. В то же время, системы прогнозной аналитики, основанные на ИИ, позволяют предсказать возможные сбои оборудования или отклонения в графике разгрузки судов. Это позволяет портовым операторам проводить превентивное обслуживание техники, минимизировать расходы и избегать длительных остановок работы. Тем не менее, разработка и внедрение таких продвинутых технологий сопряжены с большими финансовыми затратами. Малые и средние порты могут испытывать трудности с освоением цифровых двойников, так как они требуют не только капитальных вложений, но и надежной IT-инфраструктуры, которая включает облачные хранилища данных, серверные мощности и устойчивую связь. Крупные порты, напротив, могут быстрее и успешнее адаптироваться к этим инновациям, поскольку их финансовые и людские ресурсы выше. Кроме того, важным аспектом является необходимость стандартизации данных и интеграции между разными участниками логистических процессов. Порты, судовые компании, транспортные операторы и экспедиторы должны использовать совместимые форматы данных и унифицированные интерфейсы. В противном случае могут возникнуть проблемы с обменом информацией между системами, что замедлит внедрение цифровых двойников и снизит их потенциальную эффективность. Особое внимание уделяется вопросам кибербезопасности. Использование цифровых моделей, взаимодействующих с большим количеством устройств и систем в реальном времени, повышает риск атак со стороны злоумышленников. Если такие системы будут взломаны, это может привести к масштабным сбоям, кражам информации или даже нанесению ущерба оборудованию. Поэтому защита данных и защита от кибератак являются одними из ключевых приоритетов при внедрении цифровых двойников. [6]Примером одного из объектов создания цифрового двойника автоматизированного транспортно-перегрузочного комплекса является система Factory IO — это современная интерактивная программа для моделирования промышленных процессов в 3D-окружении, широко используемая для обучения студентов основам промышленной автоматизации и программирования логических контроллеров (PLC).[2] Программа предлагает реалистичное представление промышленных транспортно-перегрузочных процессов, включая транспортировку, погрузку грузов, управление конвейерами и крупногабаритной техникой, такой как краны-штабелеры, подъемники и роботы-манипуляторы. Она становится незаменимым инструментом для студентов благодаря своей способности моделировать промышленные задачи с использованием цифровых и аналоговых датчиков, а также актуаторов. Приложение позволяет интегрировать в 3D-среду такие важные компоненты автоматизации, как датчики положения (например, индуктивные, оптические или ультразвуковые), которые фиксируют положение груза, определяют, находится ли он в зоне захвата крана или платформы, и помогают предотвратить столкновения. Также активно применяются датчики высоты и уровня, фиксирующие положение объектов в процессе подъема и перемещения через заданные контрольные точки, что гарантирует точность работы оборудования. Например, при управлении подъемными механизмами или транспортировкой груза, сенсоры и контроллеры обеспечивают точные измерения и исключают возможность ошибок, таких как перегруз или неправильно выставленная высота. Важную роль играют исполнительные устройства, включая сервоприводы и двигателя, которые задействованы в процессе управления техникой (подъем, перемещение влево или вправо, опускание). Управление этими элементами моделируется через PLC, что позволяет студентам отрабатывать программирование автоматизированной логики в приближенных к реальности условиях. Factory IO дает возможность безопасного и наглядного обучения, где студенты могут экспериментировать с различными сценариями работы промышленного транспортно-перегрузочного оборудования без риска причинить вред использованных технических средств или самим себе. Например, во время отработки задач автоматизации на грузоподъемной технике будущие специалисты понимают, как происходит взаимодействие устройств ввода-вывода, учатся писать программы для автоматизированного управления процессами и видеть результат своей работы в режиме реального времени и, при наличии реального оборудования, проводить программирование контроллеров автоматического управления транспортно-перегрузочных систем в условиях работы цифрового двойника. Такой подход делает обучение не только понятным, но и практическим, подготавливая студентов к реальным задачам промышленной автоматизации. [2]РЕЗУЛЬТАТЫ.В данной программе была проведена работа по автоматизации крана манипулятора, представлен на рис. 2. Рис. 2. Кран манипулятор.Целью было добиться автоматизации его перегрузочного процесса для нескольких видов груза. Тип груза определялся с помощью оптического сенсора, который в момент подачи груза распознает его по QR коду. Когда груз на конвейере пересекает лазерный сенсор, сенсор подает команду манипулятору и тот начинает захват груза. После захвата груза кран манипулятор перегружает его в назначенное для его типа место в нашем случае один из нескольких конвейеров, и как только манипулятор отдаст груз он выполняет автоматическую команду на возвращение в исходное положение, до поступления нового груза, система созданная в Control IO представлена на рис.3. Рис. 3. Блок-схема программы крана манипулятора.Подобная автоматизация в совмещении с технологией цифрового двойника могла бы обеспечить беспрерывную работу порта в внутрипортовых и складских операциях.Разработка и тестирование системы на базе модернизированного козлового крана рис. 4, является актуальной задачей в области автоматизации и оптимизации промышленных процессов. Современные козловые краны часто выступают важными элементами производственных и логистических цепочек, что предъявляет повышенные требования к их надежности, функциональности и энергоэффективности. Внедрение интеллектуальных систем управления и методов мониторинга позволяет модернизировать традиционные конструкции и обеспечить их адаптацию к требованиям современной промышленности.Рис. 4. Модернизированный козловой кран.Перспективы дальнейших разработок лежат в направлении интеграции методов машинного обучения для построения саморегулируемых систем, что позволит в будущем адаптировать модернизированные краны к динамически изменяющимся условиям эксплуатации без участия человека.ВЫВОД. Проведенный анализ показывает, что развитие умных портов представляет собой стратегическое направление в области цифровизации и автоматизации портовой инфраструктуры, направленное на повышение эффективности, точности и экологичности операций. Рассмотренные примеры внедрения цифровых технологий, включая цифровых двойников, системы на основе IoT, блокчейн, искусственный интеллект и технологии машинного обучения, подтверждают их значительный потенциал для совершенствования транспортной и логистической систем. Особое внимание уделено программам национального значения, таким как «Приоритет 2030», которые способствуют интеграции инновационных решений в российскую портовую инфраструктуру, обеспечивая конкурентоспособность на международной арене. При этом использование цифровых двойников подтверждает свою эффективность в управлении процессами в реальном времени, прогнозировании рисков и обработке больших объемов данных. Основными вызовами остаются высокая стоимость внедрения капиталоемких технологий, стандартизация данных, кибербезопасность, а также необходимость создания единой экосистемы для всех участников логистического процесса. Выводы подтверждают, что дальнейшая трансформация портов в умные системы требует комплексного подхода, сочетания научных разработок, инвестиций и государственного регулирования, что возможно при активной поддержке инноваций на уровне национальных и международных программ.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 2
Ссылка для цитирования:
Фоминков Б.А., Мелешенков С.М., Никулин К.С. СОЗДАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТРАНСПОРТНО-ПЕРЕГРУЗОЧНОГО ОБОРУДОВАНИЯ В РАМКАХ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ УМНОГО ПОРТА // Вестник науки №5 (86) том 2. С. 1006 - 1018. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/22951 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+