Проект направлен на исследование и разработку инновационной предметной области Индустриальный Интернет вещей. В статье рассматриваются система структуры Индустриального Интернета вещей, связи между объектами структуры и метод визуализации знаний с помощью онтологического моделирования систем.
Использование онтологического подхода позволяет обеспечить поддержку управления проектированием, а также дальнейшим совершенствованием рассматриваемой сложной технической системы.
В работе представлена онтология индустриального интернета вещей.
Ключевые слова: Индустриальный Интернет вещей, онтология, онтологическое моделирование.
1. Введение
Промышленный сектор является основой экономического роста и повышения производительности труда в любой стране. Развитие промышленности сопровождается ростом научной и исследовательской деятельности, способствует формированию базы новых знаний и новых индустрий, появлению инноваций и изобретений внутри страны.
Мировая промышленность сегодня стоит на пороге четвертой технологической революции, с которой связывают возможности кардинальной модернизации производства и экономики, а также появление таких явлений, как: цифровое производство, экономика «совместного использования» (shared economy), коллективное потребление, «уберизация» экономики, модель облачных вычислений, распределенные сети, децентрализация управления и т. д. Технологической основой для перехода к новой экономической парадигме является Интернет Вещей.
Использование Индустриального Интернета вещей подразумевает создание комплексного решения, объединяющего информационные процессы с производственными. Это достаточно новая задача для многих компаний, и при ее решении необходимо учитывать многие факторы, включая отраслевые стандарты и процессы, технологическую безопасность и нормативно-регулятивную базу.
2. Интернет вещей.
Интернет вещей (Internet of Things, IoT) это сеть сетей, состоящих из уникально идентифицируемых объектов (вещей), способных взаимодействовать друг с другом без вмешательства человека, через IP-подключение [3]. Ключевым в этом определении является автономность устройств и их способность передавать данные самостоятельно, без участия человека.
Выделяются следующие основные сегменты Интернета Вещей:
- Производственный сегмент, который включает в себя внедрения в различных отраслях производства и наиболее точно подходит под определение индустриального Интернета вещей в рамках данного документа.
- Государственный сегмент, включающий в себя решения для повышения эффективности работы федеральных и муниципальных органов власти и обеспечения безопасности населения.
- Потребительский сегмент, охватывающий решения для домашних пользователей и решения по умным домам.
- Кросс-индустриальный сегмент, покрывающий IoT-решения, применимые во всех отраслях.
Индустриальный (часто Промышленный) Интернет Вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) — Интернет Вещей для корпоративного / отраслевого применения — система объединенных компьютерных сетей и подключенных промышленных (производственных) объектов со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека [1].
В проекте была разработана онтология Индустриального интернета вещей.
3. Онтология
1. Онтология — явная формальная спецификация концептуализации, разделяемой группой агентов (Грубер) [6].
Здесь термин «концептуализация» означает построение концептуальной модели явлений внешнего мира путем идентификации ключевых понятий, связанных с этими явлениями, и отношений между ними. Слово «формальная» означает концептуализацию предметной области в машиночитаемом формате, понятном для компьютерных систем. Слово «явная» означает, что понятия онтологии и ограничения на их использование заданы в явном виде.
По Н. Гуарино она представляет собой логическую теорию, которая состоит из словаря терминов, образующих таксономию, их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода [7]. По сути, онтологии отражают соглашения о единых способах построения и использования концептуальных моделей. Они выступают как удобный метод представления и повторного использования знаний, средство управления знаниями, способ обучения.
Ввиду большой сложности понятия Индустриального интернета вещей построение единственной понятной и согласованной предметной онтологии часто оказывается невозможным, поэтому на нижнем уровне наряду с предметной онтологией отдельно строятся онтологии задач и приложений, а на верхнем уровне — онтологии базовых категорий, встречающихся в разных предметных областях. Также выделяют метаонтологию («онтология онтологий»), которая включает методы и формы представления, интеграции и слияния различных онтологий.
Иерархическая система онтологий в рассматриваемом случае принимает следующий вид, рис. 1.
Рис. 1. Иерархическая система онтологий Индустриального Интернета вещей
В ней на нижнем уровне строятся онтология предметной области: промышленности, онтология задач: задачи Индустриального интернета вещей и онтология приложений, а на верхнем уровне — онтологии базовых категорий, относящихся к индустриальному интернету вещей, например, онтология интернета вещей. Согласно Дж. Сова [4], онтологии верхнего уровня описывают наиболее общие, парадигматические концептуализации, независимые от предметной области и ее задач, которые характеризуют состояние некоторого профессионального сообщества. В отличие от этого онтологии нижнего уровня носят локальный, специфический характер и непосредственно зависят от типа и ролей агентов индустриального интернета вещей, для которых они используются.
В онтологии предметной области рассматриваются понятия Индустриального интернета и их взаимосвязи между собой (Средства связи: Средства связи для сбора данных и Средства связи для передачи данных), т. е. крупнозернистые и мелкозернистые гранулы.
Онтология задач Индустриального интернета вещей содержит, например, такие задачи, как отслеживание данных промышленности, интеллектуальный анализ данных и задачи принятия решения.
Термин «метаонтология» (т. е. онтология над онтологиями) понимается как основа нисходящего онтологического проектирования. Метаонтология обеспечивает как точную математическую спецификацию онтологий, так и формальный анализ их свойств [5]. С ее помощью устанавливают соответствие между типом имеющейся информации (уровнем неопределенности) и выбираемым языком описания. Из рис.1 видно, что выбор той или иной метаонтологии непосредственно определяет состав онтологий, взаимосвязи между ними, выбор формальных моделей и языков для представления онтологий как верхнего, так и нижнего уровня. Гранулярные метаонтологии предполагают рассмотрение базовых понятий нижележащей онтологии на различных уровнях абстрактности.
Рассматривая систему онтологий в контексте онтологического инжиниринга, можно сделать вывод, что данный подход позволяет интегрировать информацию и знания из разных предметных областей, а также логически и динамически увязывать ее.
4. Структура Индустриального Интернета вещей
С точки зрения технологий, индустриальный Интернет вещей включает в себя следующие компоненты:
Устройства и датчики, способные фиксировать события, собирать, анализировать данные и передавать их по сети.
Средства связи — гетерогенная сетевая инфраструктура, объединяющая разнородные каналы связи — мобильные, спутниковые, беспроводные (Wi-Fi) и фиксированные.
Платформы для индустриального Интернета вещей от различных ИТ-поставщиков и промышленных компаний, предназначенные для управления устройствами и связью, приложениями и аналитикой. Платформы индустриального Интернета вещей, кроме всего прочего, также обеспечивают среду разработки и ИТ-безопасность решений.
Приложения и аналитическое ПО — слой программного обеспечения, отвечающий за аналитическую обработку данных, создание предсказательных моделей и интеллектуальное управление устройствами.
Системы хранения данных и сервера, способные хранить и обрабатывать большие объемы различной информации.
ИТ-услуги по созданию решений в области индустриального Интернета, требующие знания отрасли и специфики бизнеса.
Решения по безопасности, отвечающие не только за информационную безопасность всех компонентов решения, но и за безопасность операционного процесса. В силу того, что индустриальный Интернет вещей подразумевает тесную интеграцию ИТ и производственных процессов, задача безопасности выходит за рамки обеспечения бесперебойной работы ИТ-инфраструктуры [2, 3].
5. Классы иподклассы онтологии Индустриального Интернета вещей
Онтология Индустриального Интернета вещей содержит следующие базовые концепты: физическая среда Индустриального Интернета вещей (ИИВ), интеллектуальная среда ИИВ, персонал, процессы, безопасность.
Каждый из них подразделяется на классы, каждый класс на подкласс.
Физическая среда ИИВ разделяется на: Ресурсы, Средства связи, Устройства и датчики, Центр обработки данных (ЦОД).
Ресурсы делятся на: Станки и промышленность, Сырье и материалы, Транспорт, Электроэнергия.
Средства связи делятся на: Среда передачи данных, Среда сбора данных.
Среда передачи данных: Локальные сети, Мобильная связь, Сетевые шлюзы, Спутниковая связь, Фиксированная связь.
Локальные сети: Сети идентификации, Bluetooth, Ethernet, LPWAN, WiFi, ZigBee.
Сети идентификации: NFC, RFID, WSN.
Мобильная связь: 2G, 3G, LTE.
Сетевые шлюзы: Коммутаторы, Маршрутизаторы.
Спутниковая связь: GPS, Глонасс.
Среда передачи данных: Локальные сети, Сетевые шлюзы.
Устройства и датчики: Датчики, Приводы.
Датчики: Датчики физических событий, Датчики физических характеристик, Химдатчики.
Датчики физических событий: датчики деформации, датчики местоположения.
Датчики физических характеристик: Датчики влажности, датчики давления, датчики расхода газа, датчики температуры, датчики тока, датчики уровня жидкости, датчики усиления.
Приводы: клапаны, моторы, электрические переключатели.
Центр обработки данных: Системы обработки данных, Системы хранения данных.
Системы обработки данных: BIG DATA, Облачные вычисления, Повсеместная компьютеризация.
Системы хранения данных: Виртуальное облако.
Интеллектуальная среда ИИВ: Платформы, Приложения и ПО.
Платформы: Платформа для сбора и хранения данных, Платформа для управления устройствами, Платформа для интеллектуального анализа, Производители платформ.
Производители платформ: GE, Honexwell, Microsoft, PTC, SAP.
Приложения и ПО: приложения для аналитического анализа, приложения для управления, приложения оптимизации, приложения связи.
Приложения для аналитического анализа: Интеллектуальный анализ данных, Прогнозирование, Статистический анализ.
Приложения статистического анализа: Диагностика, ПО мониторинга.
Приложения связи: Протоколы.
Протоколы: TCP/IP, IPv4, IPv6, WOT.
WOT: HTTP, Rest, URI.
Персонал: IT- поддержка, Организационный персонал.
Организационный персонал: Операторы, Персонал ПО, Управленческий персонал.
Процессы ИИВ: Отслеживание данных, Машинный интеллектуальный анализ, Принятие решения.
Отслеживание данных: Мониторинг, Сбор информации.
Машинный интеллектуальный анализ: Обработка данных.
Обработка данных: Алгоритмы.
Принятие решения: Управление объектами.
Безопасность: Безопасность систем хранения данных, Безопасность средств связи, Безопасность устройств, Кибер безопасность.
Более подробно отношения между классами и подклассами рассмотрены в онтологии, представленной на рис.2. Онтология построена в формате.owl.
Так Устройства и датчики устанавливаются на Ресурсы.
Приложения для управления установлены на Устройства и датчики.
Платформа для управления предназначена для Приложения для управления.
Приложения для статистического анализа данных предназначено для датчиков.
Устройства и датчики передают данные в среду сбора данных.
Среда передачи данных передает данные на Устройства и датчики, на Виртуальное облако, Операторам.
Протоколы стандартизируют Средства связи.
Платформа для сбора и хранения данных включает в себя Протоколы.
Платформа интеллектуального анализа данных включает в себя Приложения для аналитической обработки данных.
Платформа для сбора и хранения данных предназначена для Центра обработки данных.
Приложения для аналитической обработки данных предназначено для Системы обработки данных.
Системы обработки данных работает с данными из Виртуального облака.
IT- поддержка сопровождает Интеллектуальную среду ИИВ.
Персонал ТО сопровождает Физическую среду ИИВ [3].
Рис. 2. Онтология Индустриального Интернета вещей
6. Заключение
В статье рассмотрен онтологический подход для построения и визуализации системы Индустриального Интернета вещей. Система онтологий позволяет обеспечивать поддержку управления проектированием, а также в дальнейшем совершенствование сложной технической системы, такой как Индустриальный Интернет вещей.
Литература:
1. Индустриальный Интернет вещей [электронный ресурс]. — Режим доступа: http://json.tv/ict_telecom_analytics_view.ru, свободный. — Загл. с экрана.
2. Индустриальный Интернет вещей перспективы российского рынка [электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.rostelecom.ru, свободный. — Загл. с экрана.
3. Росляков А. В. Интернет вещей// Известия РАН: Теория и системы управления. — 2015. — № 5. — С. 75–88.
4. Sowa J. F. Top-Level Ontological Categories// International Journal of Human-Computer Studies. — 1995. — Vol.43, № 5–6. — P. 669–685.
5. Тарасов В. Б. Инжиниринг предприятий и организационные онтологии// Инжиниринг предприятий и управление знаниями. Сборник научных трудов XVIII-й научно-практической конференции (ИП&УЗ, Москва, МЭСИ, 21–24 апреля 2015 г.). — М.: МЭСИ, 2015. — С.25–41.
6. Gruber T. R. A Translation Approach to Portable Ontologies// Knowledge Acquisition. — 1993. –Vol.5, № 2. — P. 199–220.
7. Guarino N. Formal Ontology, Conceptual Analysis and Knowledge Representation // International Journal of Human-Computer Studies. — 1995. — Vol.43. — № 5–6. — P. 625–640.
