Статья рассказывает о стратегии SUPCON, представленной на форуме ARC в Орландо, по переходу от классического «железа» к программным решениям и глубокому обучению. Из неё можно узнать о виртуализированной системе управления UCS, AI-оптимизаторе TPT, новой структуре R&D и роли полевого уровня.
- SUPCON внедряет UCS — виртуализированную систему управления, которая работает на вычислительных платформах с поддержкой GPU.
- UCS является фундаментом концепции Software-Defined Automation (SDA).
- Новый AI-оптимизатор TPT (Time-Series Pre-trained Transformer) сочетает физические принципы и машинное обучение для работы с неопределённостью.
- Инженерные команды разделены на группы по ~10 человек с полным правом принятия решений и минимумом бюрократии.
- Датчики и онлайн-анализаторы рассматриваются как «питательная база» для AI, с акцентом на APL и Ethernet для передачи данных в реальном времени.
- UCS
- Software-Defined Automation (SDA)
- TPT
- MPC
- APL
- Ethernet
- GPU
Кому полезно: Инженерам АСУ ТП, интересующимся AI-трансформацией и программными решениями в автоматизации.
- Статья Ethernet-APL: новая ступень в подключении полевых устройств для Индустрии 4.0
- Статья Обновления стандартов Single Pair Ethernet и Ethernet-APL
- Статья Ethernet-APL: техническая основа для сквозного Industrial IoT
Выжимка составлена редакцией сайта с помощью ИИ по тексту статьи.
На форуме ARC в Орландо компания SUPCON представила стратегию перехода от классического «железа» к гибким программным решениям и глубокому обучению.
Главные тезисы интервью с вице-президентом компании:
🔹 Виртуальные контроллеры и SDA
SUPCON активно внедряет UCS (Universal Control System) — виртуализированную систему управления. Это фундамент концепции Software-Defined Automation (SDA). В отличие от традиционных ПЛК, UCS работает на вычислительных платформах с поддержкой GPU, что позволяет запускать тяжелые алгоритмы машинного обучения прямо на уровне управления процессом.
🔹 MPC на стероидах: Технология TPT
Ключевая новинка в области оптимизации — TPT (Time-Series Pre-trained Transformer). Это индустриальный AI-оптимизатор, который меняет подход к классическому MPC (Model Predictive Control — модельное предиктивное управление (или управление на основе прогнозных моделей):
— Гибридная модель: Сочетание физических принципов (first principles) и машинного обучения.
— Работа с неопределенностью: Нейросетевые алгоритмы на базе трансформеров находят закономерности там, где классическая математика дает сбои.
🔹 Новая структура R&D: Ставка на автономию
SUPCON радикально изменила подход к разработке для ускорения инноваций:
💡 Инженерные команды: Разработчики разделены на небольшие группы (по ~10 человек) с полным правом принятия решений.
💡 Минимум бюрократии: Группы сами определяют стратегию продукта, что позволяет мгновенно внедрять передовые тренды — от генеративного AI для написания кода до обучения роботов-гуманоидов.
🔹 Новая роль полевого уровня
Датчики и онлайн-анализаторы теперь рассматриваются как «питательная база» для AI. SUPCON делает ставку на APL (Advanced Physical Layer) и Ethernet, чтобы обеспечить бесперебойную передачу данных в реальном времени для работы алгоритмов «в закрытой петле» (closed loop).
Источник: openapc.ru
