04 мая 2025 г.·8 мин
Siemens и облако: автоматизация, программное обеспечение и цифровые двойники
Узнайте, как Siemens сочетает автоматизацию, промышленное ПО и цифровые двойники, чтобы связать машины и заводы с облачной аналитикой и операциями.
Узнайте, как Siemens сочетает автоматизацию, промышленное ПО и цифровые двойники, чтобы связать машины и заводы с облачной аналитикой и операциями.
«Подключать реальную экономику к облаку» — это про связывание реальной промышленной деятельности (станки на линии, насосы, роботы, грузовики) с ПО, которое может эти процессы анализировать, координировать и улучшать.
Здесь «реальная экономика» просто означает те части экономики, которые производят и перемещают осязаемые вещи: производство, генерация и распределение энергии, инженерные системы зданий и логистика. Эти среды постоянно генерируют сигналы (скорость, температура, вибрация, проверки качества, потребление энергии), но ценность появляется, когда эти сигналы превращаются в решения.
Облако добавляет вычислительную масштабируемость и совместный доступ к данным. Когда данные цеха попадают в облачные приложения, команды могут искать закономерности между линиями и площадками, сравнивать производительность, планировать обслуживание, оптимизировать расписания и быстрее отслеживать проблемы качества.
Цель не в «отправить всё в облако», а в том, чтобы нужные данные оказались в нужном месте, и реальные действия улучшали производственные результаты.
Эту связь обычно описывают через три строительных блока:
Далее мы пройдём по концепциям с практическими примерами — как данные перемещаются от периферии к облаку, как инсайты превращаются в действия на линии и какой путь принятия от пилота до масштаба. Если хотите сразу перейти к шагам реализации, см. /blog/a-practical-adoption-roadmap-pilot-to-scale.
Историю Siemens о «подключении реального к облаку» проще понять как три слоя, работающих вместе: автоматизация, которая генерирует и управляет реальными данными, промышленное ПО, которое структурирует эти данные по всему жизненному циклу, и платформы данных, которые безопасно перемещают их туда, где аналитика и приложения могут их использовать.
На цеховом уровне промышленная автоматизация Siemens включает контроллеры (ПЛК), частотные приводы, HMI/панели операторов и промышленные сети — системы, которые читают датчики, выполняют логику управления и поддерживают оборудование в допустимых пределах.
Этот слой критичен по результату, потому что именно здесь облачные инсайты в конечном итоге должны переводиться в установки, рабочие инструкции, аварийные сигналы и действия по обслуживанию.
Промышленное ПО Siemens охватывает инструменты, используемые до и во время производства — думайте о инжиниринге, симуляции, PLM и MES, связанных единой нитью. Практически это «клей», который помогает командам повторно использовать проекты, стандартизировать процессы, управлять изменениями и держать в согласовании представления «как спроектировано», «как запланировано» и «как построено».
Выигрыш обычно прост и измерим: быстрее изменения инжиниринга, меньше переделок, большее время безотказной работы, более стабильное качество и ниже потери/отходы, потому что решения базируются на одном и том же структурированном контексте.
Между машинами и облачными приложениями находятся слои подключения и данных (часто объединяемые под «промышленным IIoT» и «от периферии до облака»). Цель — передать правильные данные — безопасно и с контекстом — в облако или гибридную среду, где команды запускают дашборды, аналитику и сравнение между площадками.
Вы часто увидите эти части объединёнными под Siemens Xcelerator — зонтичная концепция для портфолио Siemens плюс экосистема партнёров и интеграций. Её лучше воспринимать как способ упаковать и связать возможности, а не как единственный продукт.
Цех (датчики/ма́шины) → автоматизация/управление (ПЛК/HMI/частотники) → периферия (сбор/нормализация) → облако (хранение/анализ) → приложения (обслуживание, качество, энергия) → действия обратно на цех (корректировка, планирование, оповещение).
Эта петля — от реального оборудования к облачному инсайту и обратно в реальные действия — является сквозной идеей для инициатив умного производства.
Заводы работают на двух очень разных типах технологий, которые развивались отдельно.
Оперативная технология (OT) — то, что заставляет физические процессы работать: датчики, приводы, ПЛК, ЧПУ, SCADA/HMI и системы безопасности. OT ценит миллисекунды, доступность и предсказуемое поведение.
Информационная технология (IT) — то, что управляет информацией: сети, серверы, базы данных, управление идентификацией, ERP, аналитика и облачные приложения. IT ценит стандартизацию, масштабируемость и защиту данных для множества пользователей и площадок.
Исторически заводы держали OT и IT раздельно, потому что изоляция повышала надёжность и безопасность. Многие производственные сети строились так, чтобы «просто работать» годами, с ограниченными изменениями, ограниченным доступом в интернет и строгим контролем за тем, кто что трогает.
Подключение цеха к корпоративным и облачным системам кажется простым, пока вы не столкнётесь с типичными проблемами:
Даже если каждое устройство подключено, ценность ограничена без стандартной модели данных — общего способа описывать активы, события и KPI. Стандартизация уменьшает объём кастомных сопоставлений, делает аналитику повторно используемой и помогает разным заводам сравнивать эффективность.
Цель — практический цикл: данные → инсайт → изменение. Данные машин собираются, анализируются (часто с производственным контекстом) и затем превращаются в действия — обновление расписаний, корректировка уставок, улучшение контролей качества или изменение планов обслуживания — так облачные инсайты действительно улучшают работу на месте.
Данные с завода не появляются в облаке — они рождаются на машине. В типичной архитектуре Siemens «слой автоматизации» — это место, где физические сигналы становятся надёжной, с временными метками информацией, которой могут безопасно пользоваться другие системы.
На практическом уровне автоматизация — это стек компонентов, работающих вместе:
Прежде чем данные станут доверенными, кто‑то должен определить, что означает каждый сигнал. Инжиниринговые среды используются для:
Это важно, потому что стандартизация данных у источника — имена тегов, единицы, масштабирование и состояния — убирает неопределённость для ПО более высокого уровня.
Конкретный поток может выглядеть так:
Датчик температуры подшипника превышает порог предупреждения → ПЛК фиксирует это и ставит бит статуса → HMI/SCADA поднимает сигнал тревоги и записывает событие с временной меткой → это условие передаётся в правила обслуживания → создаётся задание на техобслуживание («Проверить мотор M-14, перегрев подшипника»), включая последние значения и рабочий контекст.
Именно поэтому автоматизация — это двигатель данных: она превращает сырые измерения в надёжные, подготовленные для принятия решений сигналы.
Автоматизация генерирует надёжные данные цеха, но промышленное ПО превращает эти данные в скоординированные решения для инжиниринга, производства и эксплуатации.
Промышленное ПО — это не один инструмент, а набор систем, каждая из которых «отвечает» за часть рабочего процесса:
Цифровая нить — это единый последовательный набор данных о продукте и процессе, который сопровождает работу — от инжиниринга до планирования производства, до цеха и обратно.
Вместо того чтобы каждый отдел воссоздавал информацию и спорил, какая таблица верна, системы связаны так, чтобы изменения в проекте текли в планы производства, а обратная связь от производства возвращалась в инжиниринг.
Когда эти инструменты связаны, компании обычно получают практические результаты:
Результат — меньше времени на поиски «последней версии файла» и больше времени на повышение пропускной способности, качества и управление изменениями.
Цифровой двойник лучше всего понимается как живущая модель чего‑то реального — продукта, производственной линии или актива, — которая остаётся связанной с реальными данными со временем. Важен аспект «твин»: модель не останавливается на стадии проектирования. По мере того как объект создаётся, эксплуатируется и обслуживается, двойник обновляется тем, что действительно происходило, а не только тем, как было запланировано.
В программах Siemens цифровые двойники обычно охватывают промышленное ПО и автоматизацию: инжиниринговые данные (CAD и требования), эксплуатационные данные (с датчиков и машин) и производительность (качество, простои, энергия) связаны так, чтобы команды могли принимать решения, опираясь на единый согласованный источник.
Часто твин путают с визуализациями и отчётностью. Разделим:
Разные «твин‑модели» отвечают на разные вопросы:
Практический двойник обычно подтягивает данные из множества источников:
Когда эти входы связаны, команды быстрее устраняют неисправности, проверяют изменения прежде, чем внедрять их, и держат инжиниринг и эксплуатацию в синхронизации.
Симуляция — это практика использования цифровой модели для предсказания поведения продукта, машины или линии при разных условиях. Виртуальная наладка делает шаг дальше: вы «наладите» (протестируете и отладите) логику управления против смоделированного процесса до того, как коснётесь реального оборудования.
Обычно механическая конструкция и поведение процесса представлены в модели (связанной с цифровым двойником), а управляющая система запускает ту же программу ПЛК/контроллера, что и на реальной линии.
Вместо того чтобы ждать сборки линии, контроллер «управляет» виртуальной версией машины. Это даёт возможность проверить логику управления против смоделированного процесса:
Виртуальная наладка может сократить переделки на поздних стадиях и помогает командам находить проблемы раньше — гонки сигналов, пропущенные коммутации между станциями или небезопасные траектории движения. Она также поддерживает качество, тестируя, как изменения (скорость, время выдержки, логика отбраковки) повлияют на пропускную способность и брак.
Это не гарантия беспроблемной пусконаладки, но часто переносит риск «влево» в среду, где итерации проходят быстрее и менее разрушительны.
Представьте, что производитель хочет увеличить скорость упаковочной линии на 15 % для сезонного пика. Вместо прямого изменения в производстве инженеры сначала прогоняют обновлённую логику ПЛК против симулированной линии:
После виртуальных тестов команда разворачивает уточнённую логику в плановое окно — уже зная, на какие пограничные случаи стоит обратить внимание. Для дополнительного контекста по моделям см. /blog/digital-twin-basics.
Edge‑to‑cloud — это путь, который превращает поведение реальных машин в пригодные облачные данные, не жертвуя безотказностью цеха.
Edge‑вычисления — это локальная обработка рядом с машинами (чаще всего на промышленном ПК или шлюзе). Вместо отправки каждого сырого сигнала в облако, периферия может фильтровать, буферизовать и обогащать данные на месте.
Это важно, потому что заводам нужен низкий отклик для управления и высокая надёжность даже при слабом или прерывающемся интернет‑канале.
Распространённая архитектура выглядит так:
Устройство/датчик или ПЛК → периферийный шлюз → облачная платформа → приложения
IIoT‑платформы обычно обеспечивают безопасный приём данных, управление флотом устройств и ПО (версии, здоровье, удалённые обновления), управление доступом пользователей и аналитические сервисы. Думайте о них как об операционном слое, который делает множество заводских площадок управляемыми единообразно.
Большинство машинных данных — это временные ряды: значения, записанные во времени.
Сырые временные ряды становятся гораздо полезнее, когда вы добавляете контекст — ID актива, продукт, партия, смена и наряд, — чтобы облачные приложения могли отвечать на операционные вопросы, а не просто строить графики.
Замкнутые операции означают, что производственные данные не просто собирают и отчётствуют — ими пользуются, чтобы улучшить следующий час, смену или партию.
В стеке Siemens автоматизация и периферия собирают сигналы с машин, слой MES/операций связывает их с рабочим контекстом, а облачная аналитика превращает паттерны в решения, которые возвращаются на линию.
MES/операционные системы (например, Siemens Opcenter) используют живые данные оборудования и процесса, чтобы держать работу синхронизированной с тем, что реально происходит:
Закрытая петля опирается на точное знание что и как было сделано и с какими входами. MES‑прослеживаемость обычно фиксирует партии/серийные номера, параметры процесса, использованное оборудование и действия операторов, строя генеалогию (связи компонент → готовая продукция) и аудитные треки для соответствия. Эта история позволяет облачному анализу точно находить корневые причины (один канал, одна партия поставщика, один шаг рецепта), а не давать общие рекомендации.
Облачные инсайты становятся операционными только тогда, когда они возвращаются как понятные локальные действия: оповещения руководителям, рекомендации по уставкам для инженеров управления или обновления инструкций, меняющие выполнение работы.
Идеально, если MES становится «каналом доставки», гарантируя, что инструкция дойдёт до нужной станции в нужный момент.
Завод агрегирует данные электросчётчиков и циклов работы машин в облако и замечает повторяющиеся энергопики при прогреве после микроостановок. Аналитика связывает пики с конкретной последовательностью перезапуска.
Команда отправляет изменение на периферию: скорректировать темп разгона и добавить небольшую проверку interlock в логику ПЛК. MES затем контролирует обновлённый параметр и подтверждает исчезновение паттерна — петля от инсайта к контролю к верификации замкнута.
Подключение систем завода к облачным приложениям порождает риски отличные от офисного IT: безопасность, доступность, качество продукта и регуляторные требования.
Хорошая новость: большая часть «промышленной облачной безопасности» сводится к дисциплинированной работе с идентификацией, сетевым дизайном и чёткими правилами использования данных.
Относитесь к каждому человеку, машине и приложению как к идентичности, которой нужны явные права.
Используйте ролевой доступ, чтобы операторы, обслуживающие и инженеры видели и могли делать только то, что им необходимо. Например, учётная запись поставщика может просматривать диагностику для конкретной линии, но не менять логику ПЛК и не скачивать рецепты производства.
Где возможно — применяйте сильную аутентификацию (включая MFA) для удалённого доступа и избегайте общих аккаунтов. Общие учётные данные лишают возможности понять, кто и когда вносил изменения.
Многие площадки всё ещё говорят об «аир‑геппинге», но реальная эксплуатация часто требует удалённой поддержки, порталов поставщиков, отчётности по качеству или корпоративной аналитики.
Вместо полагания на изоляцию, которая со временем размывается, планируйте сегментацию намеренно. Частый подход — отделить корпоративную сеть от OT, затем создать контролируемые зоны (ячейки/области) с управляемыми путями между ними.
Цель проста: ограничить радиус поражения. Если один рабочий стол скомпрометирован, он не должен автоматически давать доступ к контроллерам по всему заводу.
Прежде чем стримить данные в облако, определите:
Раннее определение владельцев и сроков хранения — это не только соответствие требованиям, но и способ избежать «разрастания» данных, дублирующих дашбордов и споров о том, какие цифры — официальные.
Заводы не могут патчить как ноутбуки. Некоторые активы имеют долгие циклы валидации, а незапланированные простои дороги.
Используйте пошаговый rollout: тестируйте обновления в лаборатории или пилоте, назначайте окна обслуживания и имейте планы отката. Для периферийных устройств и шлюзов стандартизируйте образы и конфигурации, чтобы обновлять площадки последовательно без сюрпризов.
Хорошая промышленная облачная программа чаще не про «big bang», а про построение повторяемых шаблонов. Рассматривайте первый проект как шаблон, который можно копировать — и технически, и операционно.
Выберите одну производственную линию, машину или инженерную систему, где бизнес‑влияние понятно.
Определите приоритетную проблему (например: незапланированные простои на упаковочной линии, брак на формовочной станции или чрезмерное энергопотребление в системе сжатого воздуха).
Выберите одну метрику для быстрой демонстрации ценности: часы потерь по OEE, доля брака, кВт·ч на единицу, среднее время между отказами или время переналадки. Эта метрика станет вашей «северной звездой» для пилота и базой для масштаба.
Большинство пилотов тормозят из‑за базовых проблем с данными, а не из‑за облака.
Если этого нет, исправьте на раннем этапе — автоматизация и промышленное ПО могут быть эффективны только при наличии качественных входных данных.
Если вы планируете внутренно разрабатывать кастомные приложения (лёгкие производственные дашборды, очереди исключений, триаж обслуживания или чекеры качества данных), полезно иметь быстрый путь от идеи к работающему ПО. Команды всё чаще прототипируют такие "glue apps" с помощью платформ типа Koder.ai, а затем итерационно улучшают, когда модель данных и рабочие процессы подтверждены.
Задокументируйте, что означает «готово»: цель по улучшению, срок окупаемости и кто отвечает за дальнейшую настройку.
Для масштабирования стандартизируйте три вещи: шаблон актива/тегов, playbook развертывания (включая кибербезопасность и управление изменениями) и общую модель KPI между площадками. Затем расширяйте от одной линии к зоне, потом к нескольким заводам по тому же шаблону.
Подключение активов цеха к облачной аналитике работает лучше, когда вы рассматриваете это как систему, а не одиночный проект. Удобная модель:
Начните с результатов, основанных на уже имеющихся данных:
Независимо от того, стандартизуетесь ли на решениях Siemens или интегрируете несколько вендоров, оценивайте:
Также учитывайте, как быстро вы можете доставить "последний километр" приложений, которые делают инсайты полезными на самой площадке. Для некоторых команд это сочетание базовых промышленных платформ с быстрым разработкой приложений (например, React‑фронтенд + Go/PostgreSQL бэкенд). Koder.ai — один из способов сделать это через чат‑интерфейс, сохраняя возможность экспортировать исходники и контролировать развёртывание.
Используйте их, чтобы перейти от «интересного пилота» к измеримому масштабу:
Измеряйте прогресс небольшой табличкой: изменение OEE, часы незапланированных простоев, уровень брака/переделок, энергия на единицу и цикл времени инженерных изменений.
Это значит создать рабочий цикл, в котором реальные операции (станки, коммуникации, логистика) передают надёжные сигналы в ПО, которое может их анализировать и координировать, а затем превращать инсайты в действия на производстве (установки, рабочие инструкции, задачи на обслуживание). Цель — улучшить показатели (доступность, качество, производительность, энергопотребление), а не «загрузить всё в облако».
Начинайте с одного кейса и только с тех данных, которые нужны:
Практическое правило: собирайте высокочастотные данные локально, а в облако пересылайте события, изменения и вычисленные KPI.
Представьте три взаимосвязанных слоя:
Ценность появляется из между всеми тремя слоями, а не из любого слоя по‑отдельности.
Полезная «словесная диаграмма»:
Источники трений на практике:
T_001 без привязки к активу/продукту/партии).Связность даёт тренды; модель данных даёт смысл. Минимум, что стоит определить:
Цифровой двойник — это живущая модель, связанная с реальными эксплуатационными данными во времени. Распространённые типы:
Двойник равен только 3D‑модели (только геометрия) и равен только дашборду (отчётность без предсказательной логики).
Виртуальная наладка прогоняет реальную логику управления (программа ПЛК) против смоделированного процесса/линии до работы с физическим оборудованием. Это помогает:
Это не устраняет всю работу на площадке, но переносит риск в более раннюю среду, где итерации быстрее и дешевле.
Используйте подход «один актив, одна проблема, одна метрика»:
Для более детального плана см. /blog/a-practical-adoption-roadmap-pilot-to-scale.
Сосредоточьтесь на дисциплине и базовых практиках:
Проектируйте систему так, чтобы завод продолжал работать, даже если связь с облаком пропадёт.
Большая часть интеграционной работы — это «перевод + контекст + управление», а не просто прокладка сети.
Со стабильной моделью дашборды и аналитика становятся переносимыми между линиями и заводами, а не одноразовыми проектами.
Безопасность успешна тогда, когда она рассчитана на доступность, безопасность и аудитируемость, а не только на удобство IT.