Информация о Дорожной карте по созданию открытой АСУ ТП и о деятельности Рабочей группы по ОАСУ ТП была представлена на III Межотраслевой конференции «ПРАКТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ. ЭЛЕКТРОНИКА. МЕХАНИКА. СОФТ», которая прошла 12-13 сентября в Санкт-Петербурге.
В конференции приняли участие более 250 участников – руководители производств, инжиниринговых, сервисных и софтверных компаний, производители и поставщики электроники и промышленного оборудования, главные инженеры, главные энергетики, главные механики, руководители служб автоматизации и эксплуатации предприятий горнорудной промышленности, черной и цветной металлургии, нефтегазового комплекса, химической отрасли, ЦБП, энергетики, машиностроения, пищевой промышленности и других.
В своем выступлении координатор РГ ОАСУ ТП Антон Арнаутов раскрыл тему важности создания открытой, интероперабельной, вендоронезависимой архитектуры АСУ ТП для внедрения современных цифровых сервисов. Сквозной обмен информацией между различными уровнями управления производством и возможность совмещения в рамках одной системы управления модулей различных вендоров позволит более эффективно использовать технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для предиктивного ремонта и обслуживания оборудования.
В конференции приняли участие более 250 участников – руководители производств, инжиниринговых, сервисных и софтверных компаний, производители и поставщики электроники и промышленного оборудования, главные инженеры, главные энергетики, главные механики, руководители служб автоматизации и эксплуатации предприятий горнорудной промышленности, черной и цветной металлургии, нефтегазового комплекса, химической отрасли, ЦБП, энергетики, машиностроения, пищевой промышленности и других.
В своем выступлении координатор РГ ОАСУ ТП Антон Арнаутов раскрыл тему важности создания открытой, интероперабельной, вендоронезависимой архитектуры АСУ ТП для внедрения современных цифровых сервисов. Сквозной обмен информацией между различными уровнями управления производством и возможность совмещения в рамках одной системы управления модулей различных вендоров позволит более эффективно использовать технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для предиктивного ремонта и обслуживания оборудования.