Обзор решений на основе искусственного интеллекта в сфере SCADA-систем
Ключевые слова:
искусственный интеллект, предиктивное управление, промышленная автоматизация, диспетчерское управление, artificial intelligence, predictive maintenance, industrial automation, supervisory controlАннотация
В статье рассмотрены современные тенденции развития SCADA-систем в условиях роста объема данных и усложнения промышленных процессов. Изучены причины и оценены результаты перехода от реактивного к предиктивному управлению за счет интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в системы мониторинга и контроля. На примере отечественных и международных компаний было рассмотрено разнообразие решаемых задач с помощью ИИ в сфере диспетчерского управления и как именно эти алгоритмы позволяют прогнозировать аварии, сокращать время восстановления и оптимизировать издержки на обслуживание.
Библиографические ссылки
Maximize Market Research. Global SCADA Market Report 2023 [Электронныйресурс]. URL: https://www.maximizemarketresearch.com/market-report/global-scada-market/27135/ (дата обращения: 28.04.2025).
Исследование рынка SCADA-систем [Электронный ресурс]: https://research-center.ru/issledovanie-rynka-scada-sistem/ (дата обращения: 14.04.2025).
Отчет о состоянии ИИ за 2023 год / State of AI. Global. 2023 recap [Электронный ресурс]. URL: https://ai.gov.ru/knowledgebase/ obrazovanie-i-kadry/2024_otchet_o_sostoyanii_ii_za_2023_god_ state_of_ai_global_2023_recap_cb_insights/ (дата обращения: 29.04.2025).
Искусственный интеллект (рынок России) [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(рынок_России) (дата обращения: 10.11.2024).
Внедрение SCADA в энергетике [Электронный ресурс] // Россети Янтарь. – URL: https://rosseti-yantar.ru/press/22889/ (дата обращения: 09.05.2025).
Контроль утечек из магистральных трубопроводов / Программный комплекс «Сириус-СППР» [Электронный ресурс]. URL: https://www.cta.ru/articles/cta/obzory/tekhnologii/181469/ (дата обращения: 02.04.2025).
Отчет об устойчивом развитии «Роснефть» 2023 [Электронный ресурс]. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_ file/Rosneft_CSR_2023_RUS.pdf (дата обращения: 08.03.2025).
Технические стандарты «Роснефть» [Электронный ресурс]. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/P4-05_P-01.pdf (дата обращения: 08.03.2025).
Siemens Gamesa Renewable Energy: AI and Cloud Solutions [Электронныйресурс] // Microsoft News. URL: https://news.microsoft.com/source/features/digital-transformation/siemens-gamesa-renewable-energy-wind-power-ai-cloud/ (дата обращения: 16.05.2025).
Siemens Gamesa Scales New Heights in Predictive Maintenance for Blades [Электронныйресурс] // Windpower Monthly. URL: https://www.windpowermonthly.com/article/1717300/siemens-gamesa-scales-new-heights-predictive-maintenance-blades (дата обращения: 16.06.2026).
Senseye Predictive Maintenance Cloud Application [Электронныйресурс] // Siemens. URL: https://www.siemens.com/global/ en/products/services/digital-enterprise-services/analytics-artificial-intelligence-services/senseye-predictive-maintenance/senseye-cloud-application.html (дата обращения: 17.05.2025).
Критический обзор SCADA и PLC в интеллектуальных зданиях и энергетическом секторе [Электронный ресурс]. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352484724004670 (дата обращения 10.05.2025)
Faraj J. Leveraging SCADA for Predictive Maintenance in Industrial Automation [Электронныйресурс] // LinkedIn. – URL: https://www.linkedin.com/pulse/leveraging-scada-predictive-maintenance-industrial-automation-faraj-jhouf/ (дата обращения: 17.05.2025).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Системная инженерия и инфокоммуникации
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.