Modbus TCP, являются публичными и реализуются в продуктах сотен производителей. Любой разработчик может создать устройство, которое «поймет» этот язык.
 
Открытые API (Application Programming Interface). Это стандартизированные интерфейсы, позволяющие прикладным программам и системам верхнего уровня (MES, ERP) получать доступ к данным и функциям АСУТП. OPC UA является ярчайшим примером такого универсального API для промышленной автоматизации.
 
Открытые среды разработки. Возможность программировать контроллеры разных производителей в единой среде, соответствующей международному стандарту МЭК 61131-3 (например, CODESYS), или использовать общеотраслевые языки (например, Python на Edge-устройствах). Это снижает порог вхождения для инженеров и избавляет от необходимости изучать десятки проприетарных сред.
 
1.4. Преимущества Открытых АСУТП
Переход на открытые архитектуры предоставляет предприятиям ряд ключевых преимуществ:
 
Снижение совокупной стоимости владения (Total Cost of Ownership – TCO):
 
Капитальные затраты (CAPEX): Конкуренция между вендорами снижает цены на оборудование.
 
Операционные затраты (OPEX): Свобода выбора упрощает и удешевляет техническое обслуживание, модернизацию и поиск специалистов.
 
Повышение гибкости и скорости внедрения изменений: Новые технологии и устройства могут быть быстро интегрированы в существующую инфраструктуру. Это критически важно для agile-подхода и быстрого реагирования на требования рынка.
 
Будущеустойчивость (Future-Proofing): Система, построенная на стандартах, защищена от стремительного морального старения. Появление новых, более совершенных компонентов не потребует полной замены системы, а лишь их безболезненной интеграции.
 
Стимулирование инноваций: Открытость создает среду, в которой даже небольшие компании-разработчики могут создавать и успешно внедрять свои решения, что ускоряет technological progress в отрасли в целом.
 
Заключение
 
Таким образом, Открытая АСУТП – это не просто техническое требование, а стратегический выбор предприятия в пользу гибкости, экономической эффективности и готовности к цифровому будущему. Именно открытость является тем фундаментом, на котором становятся возможными более сложные и интеллектуальные концепции, такие как киберфизические системы

Как я понимаю идею "Открытых АСУ ТП"

«Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему.»
Л.Н. Толстой, «Анна Каренина»
Фраза великого русского поэта идеально характерезует процесс эволюции подходов к проектированию АСУТП. "Несчастливые семьи" — это зоопарк пропреитарных систем, которые сегодня мы видем на каждом производстве, каждая из которых уникальна в каких-то своих особенностях. Часто они закрыты, часто слабоунифицированы, что влечет трудности с интеграцией, они дороги, негибки — это их "несчастье". "Счастливые семьи похожи друг на друга" — это открытые АСУТП. Их счатье основано на универсальных принципах: интероперабельность и свобода выбора при модернизации и расширении. Соблюдение понятных всем правил, стандартных для всех, может быть дорогой к "счастью" не только в семьях, но и в Открытых АСУТП. 
Современное промышленное предприятие является сложной системой, слаженная работа которого должна обеспечиваться системой автоматизации. На сегодняшний день существует явление изолированных "автоматизационных островов", вызванное построением систем на уникальных, закрытых решениях, которые влекут крайнюю трудоемкость или полную невозможность взаимоинтеграции систем. Однако, современные вызовы и стремительная цифровая трансвормация влекут совершенно иной подход. Таким подходом становятся Открытые АСУТП. Концепция открытых систем автоматизации является важным и фундаментальным направлением для развития киберфизических систем в промышленности.
 
 
1.1. Эволюция: от закрытых проприетарных систем к открытым
Исторически сложилось, что АСУТП были проприетарными (закрытыми). Это означало, что один вендор поставлял всё «под ключ»: от датчиков и программируемых логических контроллеров (ПЛК) до систем диспетчеризации (SCADA) и программного обеспечения для разработки.
 
Принцип «вендор-лок» (vendor lock-in): Выбрав однажды поставщика, предприятие оказывалось «запертым» в его экосистеме.
 
Проблемы проприетарных систем:
 
Сложность интеграции: Подключение оборудования или ПО от другого производителя было дорогим, а часто и невозможным.
 
Высокая стоимость владения (TCO): Запчасти, обновления и техническая поддержка были исключительно дорогими из-за отсутствия конкуренции.
 
Низкая гибкость и масштабируемость: Модернизация системы была жестко привязана к roadmap вендора.
 
Несовместимость данных: Данные на разных уровнях системы были изолированы, что делало невозможным сквозной анализ и оптимизацию.
 
Ответом на эти вызовы стала концепция Открытых АСУТП. Это не конкретный продукт, а архитектурный принцип, основанный на использовании международных стандартов на всех уровнях системы.
 
1.2. Определение Открытой АСУТП
Открытая АСУТП – это система управления технологическими процессами, построенная на основе публичных, международных стандартов, которая обеспечивает интероперабельность, масштабируемость и свободу выбора компонентов от разных производителей.
 
Разберем ключевые понятия определения:
 
Интероперабельность (Interoperability): Способность разнородных компонентов системы (от разных вендоров) обмениваться данными и использовать их для совместной работы. Это не просто «связность», а «взаимопонимание». Например, ПЛК производителя «А» должен не просто получить пакет данных от датчика производителя «Б», но и однозначно интерпретировать его значение («Температура в реакторе №1 = 85.3°C»).
 
Масштабируемость (Scalability): Возможность легко наращивать функциональность системы – от небольшой установки до целого цеха или предприятия – без ее кардинальной перестройки.
 
Свобода выбора (Vendor Neutrality): Заказчик может выбирать лучшее в своем классе оборудование и программное обеспечение, не будучи привязанным к одному поставщику. Это создает здоровую конкурентную среду.
 
1.3. Критерии открытости
Открытость системы определяется по трем основным направлениям:
 
Открытые протоколы связи. Это «языки», на которых общаются устройства. Стандартизированные протоколы, такие как OPC UA, Ethernet/IP, PROFINET,

Обзор классов интеллектуальных алгоритмов

Теперь давайте рассмотрим основные классы подходов, которые позволяют нам преодолевать описанные ограничения и наделять системы управления элементами интеллекта.
Одним из мощных направлений являются методы, основанные на знаниях. Сюда относится, например, нечеткая логика (Fuzzy Logic) и экспертные системы. Их ключевое преимущество заключается в способности формализовать и использовать те самые неформализованные знания и опыт технологов, которые невозможно записать в виде строгих математических формул. Эти методы идеально подходят для систем, где чрезвычайно сложно или невозможно построить точную математическую модель, но существует качественное, лингвистическое описание того, как нужно управлять процессом, например: «ЕСЛИ температура ВЫСОКАЯ И давление ПАДАЕТ, ТОГДА немного УВЕЛИЧИТЬ подачу хладагента».
 
Следующую важную группу составляют адаптивные системы, такие как самонастраивающиеся регуляторы и система модель-предсказывающего управления (MPC). Их главное преимущество — это врожденная способность подстраивать свои параметры или поведение под изменения параметров самого объекта управления. Это делает их незаменимыми для работы с процессами, характеристики которых заметно меняются во времени, будь то из-за износа оборудования, колебаний свойств сырья или перехода между разными режимами работы.
 
Особую популярность в последние годы приобрели методы машинного обучения, включая нейронные сети, решающие деревья и различные методы кластеризации. Их сила проистекает из способности автоматически извлекать знания и выявлять сложные зависимости непосредственно из исторических данных, без явного программирования. Это открывает широкие возможности для применения в задачах прогнозирования временных рядов, классификации состояния оборудования или сложной многопараметрической оптимизации технологических режимов.
 
И, наконец, для решения задач, где традиционные методы оптимизации заходят в тупик, существуют эволюционные алгоритмы, такие как генетические алгоритмы и алгоритмы роевого интеллекта. Их основное преимущество — это способность находить глобальный оптимум или близкое к нему решение в сложных, многоэкстремальных пространствах параметров, где велик риск «застревания» в локальном оптимуме. Они находят свое применение в многокритериальной оптимизации процессов, когда требуется одновременно учесть несколько часто противоречивых целей, например, максимизировать производительность, минимизировать энергопотребление и обеспечить высочайшее качество продукции.

«Мысль! Великое слово! Что же и составляет величие человека, как не мысль?»
А.Н. Островский, «Гроза»
 
Эта цитата знаменует собой переход в нашем изложении от «рефлекторной» автоматизации к «мыслящей». Если классическая АСУТП оперирует жесткими алгоритмами и предопределенными логиками, то интеллектуальные методы управления привносят в систему аналог человеческой мысли — способность к обобщению, адаптации, работе с неопределенностью и принятию решений в условиях неполной информации. Именно «мысль», воплощенная в сложных алгоритмах, составляет новое «величие» и потенциал современных киберфизических систем, выводя их за рамки простого исполнительства.

Когда нужны интеллектуальные алгоритмы?
 
Давайте подробно рассмотрим ситуации, в которых классические методы управления достигают своих пределов и возникает объективная необходимость в применении интеллектуальных алгоритмов.
 
Одной из ключевых проблем является нелинейность процессов. Многие реальные технологические объекты ведут себя нелинейно, то есть их выходные параметры непропорционально зависят от входных воздействий. Типичными примерами служат химические реакции, скорость которых может экспоненциально зависеть от температуры и концентрации реагентов, сложные аэродинамические процессы или биотехнологические производства, где живые культуры меняют свое поведение. Яркой иллюстрацией служит система управления температурой в химическом реакторе, где скорость реакции является сложной функцией от концентрации реагентов, температуры и давления. Это классический пример нелинейного объекта, для которого простой ПИД-регулятор часто оказывается неэффективен, так как оптимальные коэффициенты усиления в одной точке работы становятся непригодными в другой.
Другой серьезный вызов — это нестационарность систем. Параметры технологического оборудования не остаются постоянными во времени. Они изменяются вследствие естественного износа механических компонентов, например, увеличения зазоров в подшипниках или снижения эффективности теплообменников из-за загрязнения. Кроме того, могут колебаться характеристики исходного сырья, что характерно для природных материалов в пищевой или целлюлозно-бумажной промышленности. Классический регулятор, настроенный один раз при вводе в эксплуатацию, постепенно теряет свою эффективность в таких условиях, требуя постоянной перенастройки, которую могут выполнять именно адаптивные интеллектуальные системы.
 
Часто на практике встречается ситуация отсутствия точной математической модели объекта управления. Это характерно для чрезвычайно сложных технологических процессов, где протекают сотни взаимосвязанных физико-химических явлений, для объектов с распределенными параметрами, таких как колонны синтеза или протяженные трубопроводы, а также для систем, где мы имеем дело с неполными данными о состоянии процесса. В таких случаях построение точной детерминированной модели либо невозможно, либо требует непропорционально больших затрат, что открывает дорогу для методов машинного обучения, способных строить модели на основе экспериментальных данных.
 
Наконец, современное производство генерирует огромные массивы информации, и работа с большими данными становится отдельной задачей. Интеллектуальные алгоритмы необходимы для глубокого анализа исторических данных, выявления скрытых, неочевидных зависимостей между параметрами и, что особенно ценно, для прогнозирования будущих тенденций и предсказания событий, таких как отказ оборудования или отклонение качества продукции.

«Слово есть поступок.» — Л.Н. Толстой
А при чем тут OPC UA?

OPC UA — это не просто протокол передачи данных, а язык смыслового взаимодействия между компонентами киберфизических систем. Как слова у Толстого несут глубокий смысл и побуждают к действию, так и OPC UA превращает сырые данные в осмысленную информацию, способную вызывать целенаправленные действия в системе.

Исторически классический OPC (OLE for Process Control) решал важную, но ограниченную задачу: он выступал в роли "драйвера" или "моста" между устройствами автоматизации и SCADA-системами. Его работа заключалась в преодолении несовместимости между различными протоколами обмена данными.
Ключевые ограничения классического OPC:
Привязка к платформе Windows: Базовый OPC использовал технологию Microsoft OLE/COM, что ограничивало его применение в кроссплатформенных и встраиваемых системах.
Отсутствие единой семантики: OPC Data Access (DA) позволял передать значение переменной, например, Tag_12345 = 85.3, но не отвечал на вопрос: "Что означает это число?". Это была передача данных без контекста.
Сложность масштабирования: Архитектура "точка-точка" между клиентом и сервером усложняла построение сложных распределенных систем.

Появление OPC Unified Architecture (UA) стало качественным скачком. OPC UA — это больше, чем протокол; это универсальный язык и целостная архитектура для построения информационных моделей.
Фундаментальные отличия OPC UA:
Платформонезависимость: Реализации OPC UA существуют для Windows, Linux, Android и даже для встраиваемых ОС. Это позволяет запускать OPC UA-сервер непосредственно на ПЛК, датчике или шлюзе.
Единая архитектура, объединяющая сервисы: OPC UA объединил в одном фреймворке возможности, которые раньше были разбросаны по разным спецификациям (Data Access, Alarms & Conditions, Historical Data Access).
Информационное моделирование — ядро системы: Самое главное нововведение. OPC UA предоставляет встроенные механизмы для создания сложных информационных моделей, где данные представляются не как изолированные теги, а как взаимосвязанные объекты со свойствами, методами и событиями.
Раньше (OPC DA): Канал_5.Устройство_12.Тэг_АБ123 = 85.3
Теперь (OPC UA): Цех_1.Линия_5.Реактор_101.Температура.ТекущееЗначение = 85.3 [°C]
Во втором случае данные обогащены семантикой. Любая система, подключившаяся к такому серверу, сразу понимает:
Что это за данные (температура).
Где она измеряется (Реактор 101, Линия 5, Цех 1).
В каких единицах представлено значение (°C).
Какие дополнительные свойства и методы (например, "Запустить нагрев") доступны для этого объекта.

Гибкость коммуникации: OPC UA поддерживает как классическую модель "клиент-сервер" для запросов и команд, так и современную модель "издатель-подписчик" (Pub/Sub) для эффективной многополосной рассылки данных в реальном времени, в том числе через брокеры сообщений как MQTT.

А пока мы продолжаем знакомиться с программируемым реле OptiLogic S50
Знакомимся с работой таймеров и пишем простой светофорчик!

А пока мы готовим нашу лабораторию, продолжаем снимать ролики в ее стенах.
Программируемое реле OptiLogic S50
Пишем нашу первую программу! "Hello World"

В прошлую пятницу посетил форум Российской энергетической недели. Получил благодарность от заместителя Министра энергетики за помощь и экспертное участие в IT-чемпионате в нефтяной отрасли (со склонением в сторону автоматизации, естественно). Помогал разрабатывать кейс, оценивал, давал рекомендации.
Как и в 2025, в этом году участвовал многое количество команд, а да финала дошли лучшие из лучших.

Меня сослали в новое помещение.
Исходные условия — собранное старое оборудование лаборатории ЖКХ, не предназначенное для лаборатории состояние помещения (например: 2 розетки всего).
Перед нами (Я и передовые студенты) стоит амбициозная задача: создать работоспособную лабораторию киберфизики и открытых систем автоматизации в помещении, изначально для этого не предназначенном.
Вместе с активными студентами мы приняли этот вызов. На текущем этапе проведена оценка состояния ("как есть"), и мы приступаем к проектированию целевого облика лаборатории ("как должно быть"). Наша цель — создать современное и эффективное пространство для учебы и исследований.