Автоматизация
 Скачать 390.31 Kb.
|
|
24 ГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ № 7 | 787 | 2019 г. АВТОМАТИЗАЦИЯ В настоящее время в ведущих промышленных странах мира активно реализуется очередной (четвертый) этап промышленной революции. Он характеризуется широким внедрением киберфизи- ческих систем в производственные процессы, объединением систем управления в единую сеть, функ- ционирующую в режиме реального времени, самонастраивающуюся и обучающуюся новым моделям поведения, и т. д. Благодаря ре- ализации быстродействующих обратных связей, функциониру- ющих в автоматическом режиме, такие сети, как интеллектуальные, в реальном масштабе времени могут оптимизировать режимы работы технологических процессов, принять решение в форс-мажорных ситуациях без участия человека. Это позволяет свести к минимуму количество ошибок при управлении технологическими процессами, адаптироваться под новые по- требности пользователей и т. д. В работе проведен анализ структуры управления крупной вертикально интегрированной компании нефтегазового комплекса. Разработана типовая структурная схема управления производством, учитывающая полнофункциональную интеграцию автоматизированных систем управления технологическими процессами газопромысловых объектов и информационно-управляющих систем предприятия. Предложена концептуальная модель реализации подходов «Индустрия 4.0» для предприятий российской нефтегазовой отрасли в современных условиях. С учетом специфики объектов в качестве базовой рассмотрена технология «цифровых двойников», основанная на реализации единой интегрированной постоянно обновляющейся шестислойной модели, включающей в себя: нормативно-справочную информацию, проектно-сметную документацию в электронном виде, графический слой представления объектов, инженерные данные, математические модели и онлайн-данные, получаемые от автоматизированных систем управления технологическими процессами. Представлен антропоморфный подход к ее реализации с использованием инновационных технологий искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений, промышленного интернета вещей, больших данных. Продемонстрированная концептуальная модель применима для большинства компаний нефтегазовой отрасли. На ее основе разработана и утверждена Концепция реализации технологии «цифровых двойников» в рамках единого информационного пространства Группы «Газпром». С учетом ведомственной программы «Цифровая энергетика» информация из корпоративного «облака» может служить источником данных для Государственной информационной системы топливно-энергетического комплекса. Также целесообразна организация онлайн-взаимодействия с клиентами компании для оперативного управления поставками газа и расчетами с применением смарт-контрактов, отслеживания уровня удовлетворенности поставленными углеводородами и продуктами их переработки. Результаты онлайн-мониторинга желательно использовать для определения направлений развития и корректировки методик расчета комплексных показателей эффективности. Предложенная модель является фундаментом для разработки концепций, формирования требований и разработки проектных решений по созданию и развитию информационно- управляющих систем для предприятий нефтегазовой отрасли. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ИНДУСТРИЯ 4.0, ЦИФРОВАЯ ЭНЕРГЕТИКА, НЕФТЕГАЗОВАЯ ОТРАСЛЬ, КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ, ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, КИБЕРФИЗИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, ОЗЕРО ДАННЫХ, ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ. УДК 681.518.3 П.В. Семенов, ПАО «Газпром» (Санкт-Петербург, РФ), P.Semenov@adm.gazprom.ru Р.П. Семишкур, ПАО «Газпром», R.Semishkur@adm.gazprom.ru И.А. Дяченко, ПАО «Газпром», I.Diachenko@adm.gazprom.ru КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИИ «ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ» ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА 25 ГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ № 7 | 787 | 2019 г. АВТОМАТИЗАЦИЯ Концепция четвертого этапа промышленной революции и ее реализация нашли свое отраже- ние в национальных программах развития Германии, Франции, Великобритании, США, Китая и России [1–6]. За последние годы цифровая трансформация активов и процессов широко реализуется во многих отраслях промышлен- ности. Годовой объем инвестиций в цифровые технологии в мире достиг 970 млрд долл. [7]. В целях цифровизации отраслей топливно- энергетического комплекса (ТЭК), создания благоприятных условий для внедрения в них платфор- менных решений Министерством энергетики Российской Федерации инициирован проект «Цифровая энергетика» [8]. На корпоратив- ном уровне работа по цифровой трансформации ведется во всех крупных компаниях нефтегазового комплекса [9–11]. Цифровая трансформация пред- приятий дает конкурентное преи- мущество компаниям и экономи- кам стран за счет возможности разработки адекватных мате- матических моделей, на основе которых осуществляется управ- ление как технологическими, так и производственными процессами. Это многократно повышает эф- фективность принятия решений, сокращает расстояние между ме- неджментом (целями компании) и производственными процессами, обеспечивает прозрачность ком- паний и нефтегазовой отрасли в целом. С этой точки зрения за- дача разработки концептуальной модели реализации технологии «цифровых двойников» для пред- приятий нефтегазового комплекса является весьма актуальной. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Первоначально «Индустрия 4.0» была разработана для дискрет- ных производств [12]. Программы развития [1–6] на ее основе – до- кументы, которые не в полной мере учитывают специфику тех- нологических и бизнес-процессов нефтегазовой отрасли. Необходима адаптация положений указанных документов с целью их применения для непрерывных и дискретно- непрерывных производств, к ко- торым относятся объекты ТЭК. При этом важно учесть текущие условия реализации указанных технологий в РФ, связанные в том числе с ужесточением требований к информационной безопасности. С учетом вышеизложенного при создании концептуальной мо- дели цифровизации производства для предприятий ТЭК (на приме- ре газопромысловых объектов) следует: – определить структуру управле- ния, обеспечивающую полнофунк- циональную интеграцию систем автоматизации предприятия; – адаптировать технологию «циф- ровых двойников» для применения на этих объектах; – определить инновационные технологии и подходы к цифро- визации с учетом современных условий; P.V. Semenov, Gazprom PJSC (Saint Petersburg, Russian Federation), P.Semenov@adm.gazprom.ru R.P. Semishkur, Gazprom PJSC, R.Semishkur@adm.gazprom.ru I.A. Diachenko, Gazprom PJSC, I.Diachenko@adm.gazprom.ru Conceptual model оf digital twin technology implementation for oil and gas industry The paper analyzes the management structure оf large vertically integrated oil and gas company. The standard structural production management scheme that considers a full-featured integration of gas field facilities distributed control systems and enterprise information and management systems has been developed. The paper puts forward the conceptual model of Industry 4.0 implementation for Russian oil and gas industry enterprises in modern conditions. Taking into account the specifics of the facilities the paper looks at the Digital Twin technology based on the single integrated constantly updated six-layer model that includes regulatory background information, design and estimate documentation (in electronic form), graphical layer of facility representation, engineering data, mathematical models and online data obtained from distributed control systems as the basic one. The anthropomorphic approach to the Digital Twin technology implementation using innovative technologies, including AI, high- performance computing, Industrial Internet of Things and Big data allow to increase safety of the systems. The presented conceptual model is applicable to the majority of oil and gas companies. The Concept of the Digital Twin technology implementation within the unified information space of Gazprom Group has been developed and approved оn its basis. Taking into account the Russian Ministry of Energy's program Digital Energetics the information from the Enterprise cloud can serve as a data source for the State information system for the fuel and energy complex. It is also advisable to organize online interaction with the company»s customers for timely management of gas supplies and payments using smart contracts and track the level of satisfaction with the supplied hydrocarbons and products of their processing. It is desirable to use the results of online monitoring to determine the areas of development and adjust the methods of calculating integrated performance indicators. The proposed model is the basis for development of concepts, requirements and design solutions for setting up enterprise information and management systems for the oil and gas industry. KEYWORDS: INDUSTRY 4.0, DIGITAL POWER INDUSTRY, OIL AND GAS INDUSTRY, CONCEPTUAL MODEL, DIGITAL TWIN, CYBERPHYSICAL SYSTEM, DATA LAKE, INTERNET OF THINGS. 26 ГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ № 7 | 787 | 2019 г. АВТОМАТИЗАЦИЯ – определить целесообразность применения «цифрового двойника» для различных этапов жизненного цикла объектов. СТРУКТУРА УПРАВЛЕНИЯ КОМПАНИЙ ТЭК Структура управления крупной вертикально интегрированной ком- пании нефтегазового комплекса, учитывающая полнофункциональ- ную интеграцию автоматизирован- ных систем управления техноло- гическими процессами (АСУ ТП), информационно-управляющих си- стем предприятия (ИУС П) и вер- тикально интегрированных реше- ний (ВИР), представлена на рис. 1. Указанная типовая схема разра- ботана с применением стандарта ISA-95, адаптированного для РФ [13]. На отдельных уровнях этой схе- мы решаются различные задачи управления производственно- технологическими процессами, активами и ресурсами. При этом используются различные инстру- менты, модели и алгоритмы тех- нологических процессов, оборудо- вания, проектная документация, электронные базы данных. В приведенной схеме согласова- ние целей и функциональных задач по уровням управления решается с помощью разработки адекватных моделей технологических и биз- нес-процессов компании с целью их дальнейшей оптимизации. Далее обеспечивается их взаимодействие, а также непротиворечивость дан- ных, применяемых для выработки управляющих воздействий и при- нятия решений. Это достигается за счет единого информационного ресурса – «цифрового двойника». АРХИТЕКТУРА «ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА» С учетом специфики решаемой задачи «цифровым двойником» (в литературе также применяют- ся термины «цифровой близнец», digital twin [14, 15]) является единая интегрированная постоянно обнов- ляющаяся модель, применяемая для оптимизации технологических и бизнес-процессов предприятия. Цель создания «цифрового двойни- ка» – перенести объект в цифровое пространство, смоделировать изме- нение состояния объекта под воз- действием различных факторов и возможных управляющих воз- действий, определить и реализо- вать оптимальные управляющие действия для достижения целевого состояния объекта. Схематично «цифровой двойник» представлен на рис. 2 и включает шесть слоев. Слой 1. Нормативно-справочная информация – фундамент «циф- рового двойника» и интегрирован со всеми его слоями. Слой 2. Электронная проектно- сметная, конструкторская, испол- Рис. 1. Структурная схема управления крупной вертикально интегрированной компании нефтегазового комплекса Fig. 1. Block diagram of major vertically integrated oil & gas company management АСУ ТП – Автоматизированные системы управления технологическими процессами DCS – Distributed Control System ВИР – Вертикально интегрированные решения VIS – Vertically integrated solution АДМИНИСТРАЦИЯ КОМПАНИИ Company administration ФИЛИАЛ ДОЧЕРНЕГО ОБЩЕСТВА Subsidiary branch ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ОБЪЕКТ Technological object ДОЧЕРНЕЕ ОБЩЕСТВО Subsidiary company ИУС П – Информационно-управляющая система предприятия EIMS – Enterprise information and management system Распределенная система управления DCS – Distributed Control System Система управления производственными процессами MES – Manufacturing Execution System Управление ресурсами предприятия ERP – Enterprise Resource Planning Аналитика для бизнеса BI – Business Intelligence ИУС ПП – Информационно- управляющая система производственными процессами PPIMS – Production processes information and management system СОДУ – Система оперативно- диспетчерского управления ODCS – Operational dispatch control system ИУС Р – Информационно- управляющая система ресурсами RIMS – Resource information and management system 27 ГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ № 7 | 787 | 2019 г. АВТОМАТИЗАЦИЯ нительная и эксплуатационная документация – включает всю документацию, разработанную при капитальном строительстве, ремонте и эксплуатации газопро- мысловых объектов. Слой 3. Графическое пред- ставление объектов (включая 3D и 2D-модели, картографические геоинформационные модели, технологические схемы и пр.) – конструкторские и архитектурные модели объектов (технологиче- ского оборудования, зданий и со- оружений) в формате CAD-систем (англ. computer-aided design – системы автоматизированного проектирования), включающие как основное технологическое оборудование установок комплекс- ной подготовки газа (УКПГ) и до- жимных компрессорных станций (ДКС), так и трубные и кабельные проводки, электротехническое оборудование, АСУ ТП, инженерные системы и т. д. Слой 4. Инженерные данные – технические характеристики, опре- деляющие свойства газопромысло- вых объектов (паспортные данные газоперекачивающих агрегатов (ГПА), данные диагностических обследований трубопроводов, га- зодинамических исследований скважин, граничные параметры по дебиту скважин и т. п.). Слой 5. Математические модели – формализованное математическое описание взаимосвязей входных, выходных и внутренних параметров моделей. Результаты моделиро- вания, получаемые в этом слое, используются для прогнозиро- вания технического состояния оборудования, прогнозирования и управления технологическими процессами. Слой также включает ресурсную экономико-матема- тическую модель, позволяющую рассчитывать комплексные по- казатели эффективности (КПЭ) производства. Слой 6. Онлайн-данные – ряды временных данных по всем по- лучаемым в автоматическом и автоматизированном режиме и рассчитываемым параметрам. Их источником преимущественно являются АСУ ТП. Возможен импорт данных, не охваченных системами автоматического сбора, с при- менением мобильных устройств и из специализированных систем (например, систем автоматизации промысловых лабораторий). В этом слое реализуются интеграцион- ные решения со смежными ИУС П и ВИР. По своему целевому назначению «цифровые двойники» процес- сов используются для модели- рования, предиктивного анализа, прогнозирования и оптимизации процессов добычи и подготовки газа к транспорту, а «цифровые двойники» активов – для улуч- шения координации мероприя- тий по созданию активов, оценки и прогнозирования их состояния на этапе эксплуатации, сценарного моделирования и формирования оптимальных планов диагностики, ремонта и реконструкции. ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ «ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ» Создание «цифровых двойников» газопромысловых объектов пред- лагается реализовывать с приме- нением следующих инновационных технологий: – искусственного интеллекта, которой используется для мо- делирования, прогнозирования и проактивного управления про- изводственно-технологическими процессами; – высокопроизводительных вы- числений для обеспечения тре- буемой скорости получения ре- зультатов моделирования. При этом ключевой составля- ющей при создании «цифрового двойника» в соответствии с опи- санной архитектурой служит хра- нилище онлайн-данных («озеро данных»). Это корпоративная база измерений технологических пара- метров, информация о фактических Рис. 2. Схематичное представление «цифрового двойника» Fig. 2. Block diagram of the Digital Twin 28 ГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ № 7 | 787 | 2019 г. АВТОМАТИЗАЦИЯ и моделируемых режимах работы, состоянии производственных ак- тивов. Такое хранилище целесо- образно создавать с применением технологий: – промышленного «Интернета вещей» (Internet of Things – IoT) для организации эффективного сбора данных на уровне АСУ ТП; – «Больших данных» (Big data) для обработки полученных ог- ромных объемов структуриро- ванной и неструктурированной информации. Приведенная на рис. 3 архитек- тура дает возможность исполь- зования технологии «Больших данных» в качестве инструмен- та промышленной аналитики для: – интеллектуального монито- ринга типичных моделей исполь- зования оборудования газовых промыслов, оптимизации плани- рования работ по его эксплуатации и ремонту на их основе; – выявления и устранения ти- пичных моделей нерационального расходования энергии и матери- алов; – оптимизации парка техно- логического оборудования, ди- намической настройки режимов функционирования установок предварительной и комплексной подготовки газа, ГПА ДКС, аппара- тов воздушного охлаждения газа (АВО) в зависимости от имеющихся ресурсов, эксплуатационных затрат и производственных потребностей и т. д. Ключевой слой 5 (математических моделей), позволяющий достигнуть существенного экономического эффекта, целесообразно реали- зовывать в виде двух логических частей. Корпоративный репозиторий типовых математических моделей и методов управления, основанных на различных математических аппаратах (детерминированной аналитической формализации, стохастических корреляционных и регрессионных моделях, нейрон- ных сетях и т. д.), содержит базовые модели типовых технологических объектов и процессов (например, скважин, газосборной сети, ГПА, АВО, установок осушки и очист- ки газа УКПГ и т. д.). Также в нем должны содержаться методики применения типовых моделей для решения прикладных задач, например, нахождения оптималь- ных режимов, структур и уставок регуляторов, сценарного модели- рования процессов при выполнении различных мероприятий. Репозиторий сконфигурирован- ных моделей и алгоритмов дол- жен соответствовать фактически установленному оборудованию, объектам и процессам дочерних обществ. Конфигурирование ма- тематических моделей (слой 5) осуществляется с применением инженерных (слой 4) и онлайн- данных (слой 6). Указанная структура репозитория обеспечивает доступ специалистов подразделений компании к про- смотру как типовых, так и сконфигу- рированных моделей по различным дочерним обществам. Вследствие этого достигается возможность опе- ративной репликации и применения содержимого для широкого числа однотипных объектов и решения различных задач. Рис. 3. Инновационные технологии разработки «цифровых двойников» Fig. 3. Innovative technologies for Digital Twin development «ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ» Internet of Things ВИР – ВЕРТИКАЛЬНО ИНТЕГРИРОВАННЫЕ РЕШЕНИЯ VIS – Vertically integrated solution РЕПОЗИТОРИЙ МОДЕЛЕЙ Models repository «ОЗЕРО ДАННЫХ» Data lake ИУС П – ИНФОРМАЦИОННО- УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА ПРЕДПРИЯТИЯ EIMS – Enterprise information and management system «ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК» Digital twin ХРАНИЛИЩЕ ОНЛАЙН-ДАННЫХ Online data storage АСУ ТП – АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ DCS – Distributed Control System «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» Artificial intelligence 29 ГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ № 7 | 787 | 2019 г. АВТОМАТИЗАЦИЯ Для реализации «цифрового двойника» как единого информа- ционного ресурса целесообразно использовать «облачные техноло- гии» [16]. Согласно данному под- ходу устройства связи с объектом из состава АСУ ТП подключаются к интранет-сети предприятия. Данные накапливаются в кор- поративном «облаке» и служат источником для предоставления услуги оперативного управления объектом, инжиниринга и опти- мизации процессов. При этом необходимо учесть особенности объектов нефтегазовой отрасли, относящихся к опасным производ- ственным объектам [17], а также ужесточение требований к обес- печению безопасности объектов критической информационной инфраструктуры [18]. АНТРОПОМОРФНЫЙ ПОДХОД К ОБЕСПЕЧЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ С учетом описанной специфики концептуальная модель строится по антропоморфному принципу. Изображенная на рис. 1 структура сравнима с нервной системой чело- века. Автоматизированные систе- мы управления технологическими процессами со своими первичными измерительными приборами и бло- ками управления относятся к «пе- риферической нервной системе». На указанном уровне реализуются рефлексы – алгоритмы управления и защиты. Одновременно полу- ченная информация используется вышестоящими ИУС П и ВИР. Они формируют «центральную нервную систему» (ЦНС), обладающую своим представлением о внешнем мире («цифровым двойником» управ- ляемых объектов и процессов). «Центральная нервная система» способна предвидеть будущее, ак- тивно строить планы и реализовы- вать их в действии с учетом массы факторов. «Центральная нервная система» реализуется с помощью корпоративного «облака» на выде- ленном центре обработки данных и (или) совокупности имеющихся ресурсов дочерних обществ, име- ющих соответствующий уровень защиты, с выполнением необходи- мых мероприятий по обеспечению информационной безопасности. Такой подход позволяет обезопа- сить управляемый объект от воз- можного негативного влияния и компьютерных атак извне. Также в случае нарушения работоспособ- ности ЦНС-объект способен вы- полнять базовые функции (добычу и подготовку газа к транспорту) с помощью АСУ ТП. ЗАКЛЮЧЕНИЕ И РЕКОМЕНДАЦИИ Представленная на приме- ре газопромысловых объектов концептуальная модель приме- нима для большинства компаний нефтегазовой отрасли. На ее ос- нове разработана и утверждена Концепция реализации технологии «цифровых двойников» в рамках единого информационного про- странства Группы «Газпром». С учетом ведомственной про- граммы цифровизации [8] инфор- мация из корпоративного «облака» 30 ГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ № 7 | 787 | 2019 г. АВТОМАТИЗАЦИЯ может служить источником дан- ных для Государственной инфор- мационной системы ТЭК. Также целесообразна организация он- лайн-взаимодействия с клиен- тами компании для оперативно- го управления поставками газа и расчетами с использованием цифровых моделей контрактов (смарт-контрактов), отслежива- ния уровня удовлетворенности поставленными углеводорода- ми и продуктами их переработки. Результаты онлайн-мониторинга желательно использовать для оп- ределения направлений развития и корректировки методик расчета КПЭ в слое 5 «цифрового двойника». Предложенная модель явля- ется фундаментом для разра- ботки концепций, формирова- ния требований и разработки проектных решений по созда- нию и развитию информаци- онно-управляющих систем для предприятий нефтегазовой отрасли. ЛИТЕРАТУРА 1. Digitale Wirtschaft und Gesellschaft [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.bmbf.de / de / zukunftsprojekt-industrie-4-0-848. html (дата обращения: 31.05.2019). 2. Usine du Futur [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.usinefutur.fr / (дата обращения: 31.05.2019). 3. High Value Manufacturing (HVM) Catapult [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://hvm.catapult.org.uk / (дата обращения: 31.05.2019). 4. Manufacturing USA: A third-party Evaluation of Program Design and Progress, 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www2.deloitte.com / content / dam / Deloitte / us / Documents / manufacturing / us-mfg-manufacturing-USA-program-and-process. pdf (дата обращения: 31.05.2019). 5. Made in China 2025: Global Ambitions Built on Local Protections. US Chamber of Commerce, 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https:// www.uschamber.com / sites / default / files / final_made_in_china_2025_report_full. pdf (дата обращения: 31.05.2019). 6. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Утверждена Распоряжением Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://static.government.ru / media / files / 9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0. pdf (дата обращения: 15.07.2019). 7. «Индустрия 4.0»: создание цифрового предприятия. ООО «ПрайсвотерхаусКуперс Консультирование», 2016 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.pwc.ru / ru / technology / assets / global_industry-2016_rus. pdf (дата обращения: 31.05.2019). 8. Ведомственный проект «Цифровая энергетика» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://minenergo.gov.ru / node / 14559 (дата обращения: 31.05.2019). 9. Цифровая трансформация нефтегазовой отрасли: популярный миф или объективная реальность? // Нефтегаз. 2017. № 2. С. 8–9. 10. Макевнин Б. Цифровая нефть // Сибирская нефть. 2017. № 9. C. 10–14. 11. Утверждена Комплексная целевая программа развития единого информационного пространства Группы «Газпром». ПАО «Газпром», 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gazprom.ru / press / news / 2017 / november / article380019 (дата обращения: 31.05.2019). 12. Аарон Франкель, Ян Ларссон. Есть способ лучше: цифровой двойник повысит эффективность процессов конструкторско-технологического проектирования и производства // CAD / CAM / CAE Observer. 2016. № 3. С. 36—40. 13. ГОСТ Р МЭК 62264—1—2010. Интеграция систем управления предприятием. Часть 1. Модели и терминология [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru / document / 1200101687 (дата обращения: 15.07.2019). 14. Dr. Michael Grieves. Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication, 2014 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.researchgate.net / publication / 275211047_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication (дата обращения: 31.05.2019). 15. Industry 4.0 and the digital twin. Deloitte University Press, 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www2.deloitte.com / insights / us / en / focus / industry-4—0 / digital-twin-technology-smart-factory. html (дата обращения: 15.07.2019). 16. Honeywell Connected Plant Process: Cloud-based service to monitor, predict, and improve plant performance, 2019 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.uop.com / hcp / (дата обращения: 31.05.2019). 17. Федеральный закон от 21.07.1997 № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» (с изменениями и дополнениями) [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://base.garant.ru / 11900785 / (дата обращения: 15.07.2019). 18. Федеральный закон от 26.07.2017 № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant.ru / document / cons_doc_LAW_220885 / (дата обращения: 15.07.2019). REFERENCES (1) Digitale Wirtschaft und Gesellschaft. Available from: https://www.bmbf.de / de / zukunftsprojekt-industrie-4-0-848. html [Accessed 31st May 2019]. (2) Usine du Futur. Available from: https://www.usinefutur.fr / [Accessed 31st May 2019]. (3) High Value Manufacturing (HVM) Catapult. Available from: https://hvm.catapult.org.uk / [Accessed 31st May 2019]. (4) Manufacturing USA: A third-party evaluation of program design and progress. 2017. Available from: https://www2.deloitte.com / content / dam / Deloitte / us / Documents / manufacturing / us-mfg-manufacturing-USA-program-and-process. pdf [Accessed 31st May 2019]. (5) Made in China 2025: Global ambitions built on local protections. US Chamber of Commerce, 2017. Available from: https://www.uschamber.com / sites / default / files / final_made_in_china_2025_report_full. pdf [Accessed 31st May 2019]. (6) Program Digital economy of the Russian Federation. Approved by the Order of the Government of the Russian Federation of July 28, 2017 № 1632-p. (In Russian) (7) Industry 4.0: the creation of the digital enterprise. PwC Consulting LLC. 2016. Available from: https://www.pwc.ru / ru / technology / assets / global_industry-2016_rus. pdf [Accessed 31st May 2019]. (In Russian) (8) State project Digital Power Industry. RF Ministry of Energy. Available from: https://minenergo.gov.ru / node / 14559 [Accessed 31st May 2019]. (In Russian) (9) Digital transformation of the oil and gas industry: popular myth or objective reality? Neftegaz. 2017; 2: 8—9. (In Russian) (10) B. Makevnin. Digital oil. Siberian oil (Sibirskaya neft). 2017; 9: 10—14. (In Russian) (11) The comprehensive target program for development of Gazprom Group's unified information space has been approved. Gazprom PJSC. 2017. Available from: http://www.gazprom.ru / press / news / 2017 / november / article380019 [Accessed 31st May 2019]. (In Russian) (12) Aaron Frankel, Ian Larsson. There is a better way: the digital twin will improve the efficiency of development, technological design and production. CAD / CAM / CAE Observer. 2016; 3: 36—40. (In Russian) (13) GOST R IEC 62264-1-2010. Enterprise-control system integration – Part 1: Models and terminology. (In Russian) (14) Dr. Michael Grieves. Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication. 2014. Available from: https://research.fit.edu / media / site-specific / researchfitedu / camid / documents / 1411.0_Digital_Twin_White_Paper_Dr_Grieves. pdf [Accessed 31st May 2019]. (15) Industry 4.0 and the digital twin. Deloitte University Press. 2017. Available from: https://www2.deloitte.com / content / dam / Deloitte / be / Documents / Operations / Industry-4.0_digital-twin-technology. pdf [Accessed 31st May 2019]. (16) Honeywell Connected Plant Process: Cloud-based service to monitor, predict and improve plant performance. 2019. Available from: https:// www.uop.com / hcp / [Accessed 31st May 2019]. (17) Federal law of the Russian Federation dd. 21 July 1997 No. 116-FZ On industrial safety of hazardous production facilities (as amended). (In Russian) (18) Federal law of the Russian Federation dd. 26 July 2017 No. 187-FZ On security of the critical information infrastructure of the Russian Federation. (In Russian) |