Киселев А.О.
ОБЗОР SCADA-РЕШЕНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ РОБОТОТЕХНИКЕ *
Аннотация:
в статье рассматриваются современные подходы к интеграции SCADA-систем в интеллектуальные робототехнические комплексы. Проведён обзор архитектур взаимодействия, а также анализ коммерческих и open-source SCADA-платформ с точки зрения функциональности, гибкости и совместимости. Особое внимание уделено проблемам кибербезопасности, масштабируемости и перспективам развития SCADA в условиях Индустрии 4.0. Обозначены ключевые технологические тренды, включая использование ИИ, облачных решений и цифровых двойников. Работа направлена на систематизацию знаний в данной области и формирование базы для дальнейших исследований в сфере интеллектуального управления робототехническими системами.
Ключевые слова:
SCADA-системы, интеллектуальная робототехника, автоматизация, киберфизические системы, облачные технологии, мониторинг, управление
Введение. Современное развитие промышленной автоматизации и переход к цифровым производственным экосистемам делают особенно актуальным вопрос интеграции SCADA-систем в интеллектуальные робототехнические комплексы [3]. Под воздействием концепций Индустрии 4.0, Интернета вещей (IoT), киберфизических систем и искусственного интеллекта происходит радикальная трансформация как подходов к управлению производственными объектами, так и самой сущности взаимодействия между элементами автоматизированных систем [5]. Интеллектуальные роботы, обладающие возможностями адаптации, автономного принятия решений и взаимодействия с окружающей средой, требуют новых подходов к диспетчеризации и визуализации. В этом контексте SCADA-системы, традиционно применяемые для сбора, хранения, обработки и отображения информации о состоянии технологических процессов, становятся ключевым звеном в построении гибкой, адаптивной и интеллектуальной архитектуры управления [1].Целью данной обзорной статьи является систематизация существующих решений в области SCADA-систем, применяемых в интеллектуальной робототехнике, анализ архитектурных подходов к их интеграции, а также выявление проблемных аспектов и перспектив дальнейшего развития этой области. Задачи исследования включают: анализ базовых принципов взаимодействия SCADA с интеллектуальными робототехническими системами, обзор коммерческих и открытых SCADA-платформ, сравнение их функциональных возможностей и определение направлений технологической эволюции SCADA в условиях цифровизации производства.Интеграция SCADA и интеллектуальных роботов.Интеграция SCADA-систем с интеллектуальными роботами возможна по нескольким архитектурным сценариям [2]. Наиболее распространённой является иерархическая архитектура, при которой SCADA отвечает за мониторинг и визуализацию состояния системы, а непосредственно управление и принятие решений делегируются встроенным системам управления роботов, оснащённых средствами машинного обучения или нейросетевыми алгоритмами [4]. В этом случае SCADA выполняет функцию «верхнего уровня», координируя работу подсистем и обеспечивая интерфейс оператора.Другим вариантом является интеграция SCADA в распределённую архитектуру, где системы управления роботами и SCADA объединены в единую платформу обработки данных [6].Здесь осуществляется более тесное взаимодействие в режиме реального времени, включая обратную связь и адаптивное планирование маршрутов роботов на основе данных, поступающих из SCADA. Особое место занимает облачная архитектура, при которой SCADA работает в связке с облачными аналитическими платформами, а роботы подключаются к ней через промышленные шлюзы и протоколы (OPC UA, MQTT) [9]. Это позволяет создавать масштабируемые решения с централизованным управлением и возможностью удалённого доступа.Примером успешной интеграции SCADA и интеллектуальной робототехники может служить система логистики на складах Amazon, где SCADA используется для визуализации, мониторинга и оптимизации потоков автономных мобильных роботов (AMR). Система SCADA получает информацию о местоположении каждого робота, состоянии зарядки, загруженности и маршрутах перемещения, обеспечивая в реальном времени управление общей логикой логистики.В машиностроении и сборочных производствах компании, такие как Siemens и KUKA, применяют SCADA для диспетчеризации целых производственных ячеек, включающих коллаборативных роботов [8]. В данном случае SCADA не только визуализирует состояние оборудования, но и обеспечивает обратную связь, позволяя оперативно реагировать на нестандартные ситуации, корректировать задания и контролировать ключевые показатели эффективности (KPI).Обзор и сравнение современных SCADA-решений.Современный рынок SCADA-систем представлен как коммерческими промышленными платформами, так и открытыми решениями с открытым исходным кодом. Среди коммерческих решений лидируют такие продукты, как Siemens WinCC, Schneider Electric EcoStruxure, Ignition от Inductive Automation, GE iFIX и Wonderware System Platform от AVEVA. Эти системы обладают широкими возможностями интеграции, поддерживают разнообразные промышленные протоколы и предоставляют мощные инструменты визуализации и анализа данных.Siemens WinCC отличается глубокой интеграцией с ПЛК Siemens и высокой надёжностью в промышленных условиях. Он широко применяется в тяжёлой промышленности и на автоматизированных линиях сборки. Schneider EcoStruxure предлагает модульную архитектуру с поддержкой цифровых двойников и аналитики, а платформа Ignition позволяет строить масштабируемые, облачно-ориентированные SCADA-системы с применением MQTT и REST API, что делает её привлекательной для распределённых робототехнических систем [7].Среди open-source решений можно выделить OpenSCADA, ScadaBR и Rapid SCADA. Эти платформы имеют ограниченную визуализацию, но предоставляют разработчику свободу в модификации функционала, что делает их удобными для прототипирования, научных исследований и учебных целей. Rapid SCADA, например, активно используется в учебных лабораториях и при построении пилотных проектов, включающих взаимодействие с ROS-системами.При сравнении SCADA-платформ ключевыми критериями являются: уровень визуализации, поддержка протоколов обмена, возможности масштабирования, наличие облачной интеграции, удобство разработки пользовательских интерфейсов и доступность API [2]. WinCC предлагает ограниченную гибкость в интеграции с системами вне экосистемы Siemens, но обеспечивает высокий уровень стабильности и технической поддержки. Ignition, напротив, ориентирован на гибкость и модульность, а также на активное использование веб-технологий (HTML5, WebSocket).Open-source решения, хотя и уступают по визуальной эстетике и стабильности, выигрывают за счёт открытости к модификациям. Так, ScadaBR поддерживает интеграцию с Python-скриптами и может использоваться в связке с ROS для управления экспериментальными роботами. Однако для их эксплуатации требуется высокая квалификация персонала и наличие команды разработчиков.Проблемы и перспективы развития.Среди основных вызовов при использовании SCADA в интеллектуальной робототехнике — обеспечение кибербезопасности. Рост числа подключённых устройств, переход на открытые протоколы и облачные технологии увеличивают уязвимость систем к внешним атакам. Особенно это актуально для распределённых систем, в которых данные передаются по беспроводным каналам. Решением может быть внедрение многоуровневых стратегий безопасности, включая сегментацию сетей, шифрование, контроль доступа и регулярный аудит систем.Другой вызов — масштабируемость SCADA-систем. При увеличении количества роботов и росте сложности задач, традиционные SCADA-серверы могут не справляться с обработкой и визуализацией данных в реальном времени. Использование микросервисной архитектуры и облачных вычислений становится необходимостью. Также актуальна проблема совместимости: необходимо обеспечить бесшовную интеграцию с различными типами контроллеров, датчиков и аналитических платформ, включая ИИ-сервисы.Будущее SCADA связано с концепцией SCADA 4.0, которая предполагает тесную интеграцию с цифровыми двойниками, искусственным интеллектом, предиктивной аналитикой и IIoT. Использование ИИ позволяет не только анализировать данные, но и предсказывать отказы, оптимизировать маршруты движения роботов и предлагать решения оператору. Цифровые двойники — виртуальные модели реальных объектов — используются для симуляции поведения системы, включая роботов, в различных сценариях.Также наблюдается тренд перехода SCADA в облако: облачные SCADA-платформы обеспечивают доступ из любой точки, снижают затраты на инфраструктуру и облегчают обновление программного обеспечения [9]. Компании, такие как AVEVA, Siemens и Rockwell Automation, уже предлагают облачные версии своих SCADA-продуктов. В условиях растущей сложности и распределённости робототехнических систем, облачные технологии становятся неотъемлемой частью SCADA-инфраструктуры.Заключение.SCADA-системы продолжают играть ключевую роль в управлении промышленными процессами и, в частности, в интеллектуальной робототехнике. Их развитие ориентировано на интеграцию с интеллектуальными агентами, облачными технологиями и ИИ. Современные SCADA-платформы эволюционируют от замкнутых систем к открытым, гибким и масштабируемым решениям, способным эффективно функционировать в условиях цифровой трансформации производства.Коммерческие SCADA-решения предоставляют богатый функционал и высокую надёжность, тогда как open-source решения привлекают возможностью настройки и гибкости. Выбор конкретной платформы зависит от задач проекта, наличия ресурсов и требуемой степени масштабируемости.Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку универсальных интерфейсов взаимодействия между SCADA и ИИ-модулями, внедрение адаптивных визуализаций, интеграцию с цифровыми двойниками, а также повышение автономности робототехнических систем за счёт использования SCADA не только как средства мониторинга, но и как активного элемента принятия решений. Особый интерес представляет симбиоз SCADA и мультиагентных систем, а также разработка SCADA-платформ нового поколения, способных к самообучению и предиктивному управлению на основе больших данных.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 1
Ссылка для цитирования:
Киселев А.О. ОБЗОР SCADA-РЕШЕНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ РОБОТОТЕХНИКЕ // Вестник науки №6 (87) том 1. С. 1691 - 1698. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23783 (дата обращения: 17.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+