Цифровизация обеспечения метрологической прослеживаемости средств измерений и стандартных образцов через облачные технологии: современное состояние и перспективы развития

Ускоренное внедрение цифровых технологий в экономике и социальной сфере является национальной приоритетной задачей в Российской Федерации. Одним из компонентов данного этапа развития промышленности является создание комплексной облачной платформы для полной автоматизации метрологических центров и реализации стратегии обеспечения единства измерений ≪Метрология 4.0≫. При многочисленных плюсах внедрения цифровых систем и сервисов процесс интеграции цифровых систем в жизнь связан с рядом сложностей, таких как отсутствие единого API протоколов при обмене с базами данных, отсутствие единых стандартизованных справочников и т. д.

Целью данного исследования является обобщение информации о существующих иностранных и отечественных облачных решениях в области обеспечения единства измерений, выявление их недостатков и формулировка путей решения возникающих проблем с учетом условий современных технологий.

Основными методами исследования был анализ текущей ситуации в части метрологических цифровых сервисов в РФ, а также Германии, Индии в США и др. стран. Проведено сравнение подходов к построению и перспективам метрологического облака. Описываются проблемы внедрения инновационных технологий.

 В ходе исследования на примере ФГИС ≪АРШИН≫ показано, что данный цифровой сервис, применяемый в РФ, не обладает исчерпывающим функционалом для организации метрологической деятельности предприятий и имеет ограничения, которые не позволяют перейти на новый этап цифровизации. К основным недостаткам ФГИС ≪АРШИН≫ можно отнести недостаточное расширение охвата средств измерений, невозможность автоматической обработки информации о средствах измерений, а также отсутствие инфраструктуры получения непосредственной измерительной информации через облачные технологии.

Для решения поставленной задачи автором предложена схема улучшения ФГИС ≪АРШИН≫, которая включает: алгоритм создания единого стандарта для формирования систем обработки, хранения и анализа данных средств измерений и стандартных образцов; создание универсальных цифровых справочников, позволяющих описывать средства измерений, в том числе для формирования области аккредитации в конфигураторе Федеральной службы по аккредитации; создание уникального идентификационного номера для средства измерений и стандартного образца; реализацию защищенного механизма однозначной идентификации, верификации и передачи данных о средстве измерений на основе блокчейн-технологий.

 Данная схема может быть интегрирована во ФГИС ≪АРШИН≫ и пройти опытную эксплуатацию без дополнительных финансовых затрат со стороны бюджета РФ. Такой подход постепенного наращивания цифровых возможностейгосударства, а также обеспечение безопасной работы с большими объемами данных дает возможность дальнейшей цифровой трансформации и перспективой развития системы обеспечения единства измерений в РФ.

1. The European Metrology cloud / F. Thiel [et al.] // 18th International Congress of Metrology. 2017. P. 09001. https://doi.org/10.1051/metrology/201709001

2. Significance and implications of digital transformation in metrology in India / N. Garg [et al.] // Measurement: Sensors. 2021. Vol. 18. P. 100248. https://doi.org/10.1016/j.measen.2021.100248

3. Digital twins and cyber–physical systems toward smart manufacturing and Industry 4.0: Correlation and Comparison / F. Tao [et al.] // Engineering. 2019. Vol. 5, № 4. P. 653–661. https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.01.014

4. de Groot P. J., Schmidt M. Metrology & Industry 4.0. PhotonicsViews. 2021. Vol. 18. P. 73–75. https://doi.org/10.1002/phvs.202100053

5. Thiel F. Digital transformation of legal metrology – The European Metrology Cloud // OIML Bulletin. 2018. Vol. LIX. no. 1. P. 10–21.

6. Всемирный обзор реализации концепции Индустрия 4.0 за 2016 год. М.: PwC, 2016. С. 12. URL: https://решение-верное.рф/sites/default/files/global_industry-2016_rus.pdf

7. Jay Lee, Hung-An, Kao ShanhuYang. Service innovation and smart analytics for Industry 4.0 and big data environment // Procedia CIRP. 2014. Vol. 16. P. 3–8. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.02.001

8. Sinitsyn A. A. Features of the information-analytical system application for estimation the support areas for creation of the results of the intellectual activity of the research and educational institutions // Biotechnology Research Asia. 2014. Vol. 11 № 3. P. 1807–1813.

9. 9. A digital quality infrastructure for Europe: The European metrology cloud / F. Thiel [et al.] // Fachorgan für Wirtschaft und Wissenschaft, Amts- und Mitteilungsblatt der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Braunschweig und Berlin. 2017. Vol. 127, no. 4. P. 83–97.

10. Stéphane Itasse. USA: Industry 4.0 the American Way https://www.process-worldwide.com/usa-industry-40-the-american-way-a-536602/

11. Hermann M., Pentek T., Otto B. Design principles for Industrie 4.0 scenarios: A literature review. Dortmund, Germany: Technische Universitat Dortmund, 2015. 16 p. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.29269.22248

12. Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems (Excerpt). 2016. 7 p. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26367.61609

13. Grieves M. Digital Twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication. 2015. URL: https://www.researchgate.net/publication/275211047_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication

14. Brettel M., Friederichsen N., Keller M., Rosenberg M. How virtualization, decentralization and network building change the manufacturing landscape: An Industry 4.0 Perspective // International Journal of Information and Communication Engineering. 2014. Vol. 8, № 1. P. 37–44. https://doi.org/10.5281/zenodo.1336426

15. Юдина М. А. Индустрия 4.0: Перспективы и вызовы для общества // Государственное управление. Электронный вестник. 2017. № 60. С. 197–215.

16. Подвойский Г. Л. Роль новых технологий в экономике XXI века // Мир новой экономики. 2016. № 4. С. 6–15.

17. Ястреб Н. А. Индустрия 4.0: Киберфизические системы и интернет вещей // Человек в технической среде: сборник научных статей. Вологда: Вологодский государственный университет, 2015. С. 136–141.

18. Берновский Ю. Н. Основные методы идентификации объектов // Стандарты и качество. 2000. [сайт]. URL: https://ria-stk.ru/stq/adetail.php?ID=5817

19. Иванов Р. Н., Попов А. А. Постановка задачи путей интеграции современных облачных сервисов с концепцией цифровиза- ции и Индустрии 4.0 // Мир измерений. 2020. № 3. С. 36–41.

20. Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Econometrica. 1979. Vol 47. № 2. P. 263–291. https://doi.org/10.1017/CBO9780511803475.003