Программа - 2019

Ограничения, которые снимает открытая платформа управления безопасностью. Увеличение спроса на различные рода датчики и сенсоры как предтечи массового прихода IoT. Практические примеры

Как увеличить отдачу от вложений в системы безопасности внедрением коробочного интегрированного решения для объединения всех элементов КСБ в едином управлении и организации автоматизированного реагирования на инциденты. Насколько действительно доступными являются PSIM-решения?

– Как системы интеллектуальной обработки данных Actionable Intelligence позволяют обеспечивать безопасность людей и имущества на предприятиях стратегически важной инфраструктуры.
– Что такое интеллектуальный ситуационный центр? Что дает модернизация традиционных ситуационных центров, ориентированных на видеоданные, и переход на интеллектуальные ситуационные центры?
– Как переключиться от реагирования на инциденты на предупреждение инцидентов.

Все больше организаций и предприятий идет по пути централизации систем безопасности. Многие распределенные сети имеют единый департамент безопасности и хотели бы управлять своими системами из центра, для более быстрой координации и применения единых стандартов.

Мы рассмотрим одну из самых актуальных задач – построение распределенной системы видеонаблюдения с единым центром управления, при использовании существующей сетевой инфраструктуры. На огромных просторах нашей страны сети предприятий не всегда могут обеспечить достаточную скорость передачи всех данных в центр, поэтому необходимо правильно выстраивать потоки внутри сети.

Этот доклад позволит оценить возможность создания централизованной распределенной системы безопасности, увидеть примеры реализованных проектов на тысячи камер и найти решения, которые применимы в конкретных случаях.

Мировая индустрия ПО для управления системами видеонаблюдения (VMS) находится под влиянием развития инноваций, как никогда ранее. Появляются нетривиальные подходы к использования такого софта – не только для защиты людей и имущества, но и для оптимизации бизнес-процессов, повышения качества жизни и труда. Мы поговорим о том, как в связи с этим меняется роль VMS в проектах комплексных систем безопасности на примере проекта "Безопасный город София".

Вы узнаете, как использовать VMS на 100%, нежели просто как "писАлку" для видео. Не обойдем вниманием вопросы кибербезопасности систем видеонаблюдения (какие угрозы таит в себе незащищенная VMS, какие современные средства защиты доступны уже сейчас).

"КАМАЗ" является крупнейшим производителем тяжелых грузовых автомобилей в России и входит в Топ-20 ведущих мировых производителей автомобильной техники. Для сохранения конкурентоспособности "КАМАЗ" должен эффективно разрабатывать, производить, продавать и обслуживать опционально конфигурируемые автомобили. Для достижения этих целей компания запустила масштабный проект по обновлению продуктовой линейки автомобилей на новой платформе К5. Флагманом новой линейки стал магистральный тягач последнего поколения КАМАЗ-54901, который полностью разрабатывается в рамках стратегии "Цифровой КАМАЗ" на базе технологии Siemens PLM Software. Но у программы есть еще одно значение – она определяет и дальнейшие шаги по модернизации компании, позволяя создавать по-настоящему современную "цифровую" фабрику, соответствующую высоким стандартам Индустрии 4.0.

Под цифровизацией, цифровым двойником на "КАМАЗе" подразумевается очень быстрое повышение эффективности, то, что реально позволит компании продвинуться. Новые инструменты должны обеспечить полную прослеживаемость продукции. Мы должны знать, из каких агрегатов собран автомобиль, какие программы в нем установлены, на каких стендах прошел испытания, кто выполнял технологические операции. У "КАМАЗа" свой опыт и своя история, который безусловно, будет интересен многим.

Вячеслав Авдеев, директор Департамента моделирования технологий, ПАО "КАМАЗ", поделится практическим опытом реализации концепции Индустрия 4.0 на примере своего предприятия и получения реальных экономических эффектов от внедрения.

На современном этапе развития информационных технологий появился инструмент, который позволяет предприятиям использовать не только стандартные системы, предлагаемые на рынке специализированными производителями, но и создавать или адаптировать их под себя. Это одноплатный компьютер Raspberry Pi. При ограниченности ресурсов этот подход решила использовать ОАО "Московская газетная типография", единственная крупная типография внутри третьего кольца. На базе типографии печатаются "Московский Комсомолец", "Московская правда", "Вечерняя Москва", "Комсомольская правда" и другие издания.

Типография сделала выбор в пользу одноплатного компьютера Raspberry Pi с 40-пиновым разъемом GPIO. (На рынке представлен внушительный выбор плат расширения и датчиков, подсоединяемых к этому разъему.) И применяет его в ряде областей. Так, в части системы контроля доступа Raspberri Pi 3 model B дал возможность установить универсальные считыватели форматов Em-Marine и MIFARE. А также организовать управление шлагбаумом с планшета или смартфона. В части инженерных систем здания осуществляется температурный контроль и управление кондиционерами взамен стандартных блока ротации кондиционеров и устройства согласования кондиционеров.

Игорь Борисов, директор по информационным технологиям, ОАО "Московская газетная типография":

"Имея в своем ресурсе программистов и системных администраторов, знакомых с операционной системой на основе Linux, типография может на основе одноплатных компьютеров подстраивать под себя стандартные системы. Мы определили критерии и сравниваем технические характеристики и стоимость изготовления устройства на одноплатном компьютере со специализированными устройствами. Во многих случаях выгоднее собрать устройство на основе одноплатного компьютера и плат расширения к нему. Это гарантия надежности и взаимозаменяемости. За три года использования более десятка плат не наблюдалось ни одной поломки. Бытовые блоки питания стараемся не использовать".

Многие производители высокотехнологичных систем озадачены решением проблем с цифровизацией технологических процессов и железок. А что делать с людьми? Ведь человек самый ценный ресурс, а как анализировать его деятельность...? GRUNDIG Security предлагает рассмотреть решение, которое позволяет эффективно собирать статистику и анализировать действия сотрудников на предприятии без вживления чипов. Этот
доклад заинтересует операционных менеджеров, руководителей служб безопасности и охраны труда, технологов, а также системных интеграторов, которые работают с предприятиями промышленности.

Вы получите информацию о практических примерах использования технологий искусственного интеллекта и средств видеонаблюдения для повышения эффективности бизнеса и безопасности современного предприятия в условиях всеобщей цифровизации.

Современные технологические процессы становятся все более сложными, возрастает нагрузка на диспетчера, и, как следствие, системы становятся все более автоматизированными. Поскольку информационная насыщенность системы контроля возрастает пропорционально сложности производственного процесса, традиционные мнемосхемы оказываются перегружены информацией. Роль диспетчера сводится к контролю технологического процесса, таким образом, человек из активного участника процесса переходит в разряд еще одной следящей системы. В итоге возникает чувство: что бы ни случилось, система сама справится. По этой же причине куча аварий автопилота Теслы, по этой же причине произошло столкновение самолетов над боденским озером. Человек психологически НЕ ГОТОВ оперативно заменить собой сбоящую систему.

Кроме того, очень сложно оценить руководителю качество работы диспетчера. И мы получаем порочный круг – если не происходит авария, то нельзя оценить качество работы диспетчера, его вовлеченность в процесс. Если происходит авария, мы не можем гарантировать адекватную работу диспетчера, т.к. в нормальной работе ему нет необходимости быть полностью вовлеченным в процесс.

Предлагаю подойти к проблеме с другой стороны. Все мы хоть иногда играем в компьютерные игры. Причем если человек знаком хоть чуть-чуть с игрой, то момент, в который он оказался в игре, не особо принципиален – он практически мгновенно адаптируется к ситуации. То есть полностью вовлечен в процесс.

Исходя из этой логики, давайте поменяем концепцию построения системы диспетчеризации. Пусть диспетчер – это игрок, следовательно объекты технологии – это элементы локальной карты. Монтажники на площадке – игровые юниты, которым можно ставить задачу. Таким образом получится организовать систему диспетчеризации по аналогии с игрой Цивилизация, упростить внесение изменений в технологический процесс и избежать ошибок, сделанных по невнимательности человека. Однако эта идея может разбиться о суровую правду жизни, имя которого – Интернет вещей.

О рисках Интернета вещей на предприятиях и возможных решениях я и расскажу в докладе.

Управляет цифровизацией не технология, технология лишь помогает бизнесу менять себя в нужную сторону. И, к сожалению, все технологии уязвимы. Модернизация устройств и технологий, их цифровизация в промышленном секторе приводит к новым возможностям, но в то же время делает инфраструктуру и данные уязвимым для атак. Примеров, как обычная кибератака может вызвать серьезные последствия, тысячи. Так, замена данных сенсоров на неверные может вызвать изменение в химических процессах углеводородов и тем самым вызвать аварию, или закрытие части производства на неопределенное время.

Развитие в области цифровизации, безопасности и рисков диктует необходимость ставить цифровую идентификацию устройств в центр модели безопасности – добавляя вокруг сервисы по контролю над уязвимостями, взаимодействию устройств друг с другом, контрольным центром, работниками и контролю соответствующего доступа на всех уровнях. Более того, применение систем управления цифровой идентификацией и доступом помогает не только улучшить безопасность и снизить риски касательно контроля доступа к критичным активам организации, но также и оптимизировать операционные процессы, снизить стоимость инфраструктуры и применить масштабируемые технологии для дальнейшей цифровизации, в том числе и облачной.

Почему эта тема актуальна именно сейчас?

– У нас уже нет времени на преодоление технологического отставания путем поэтапной всеобъемлющей модернизации.
– Boeing закладывает до пять лет на освоение новой технологии, и ее полномасштабное внедрение.
– Честная длительность этапа сбора данных перед масштабной автоматизацией от 6 месяцев.
– Только каждый двенадцатый холдинг России смог овладеть автоматизацией, как частью своих бизнес-процессов.

В адрес каких проблем и задач посетителей направлено выступление?

– Глобальная цифровизация всего производства, чрезвычайно сложная задача.
– Цифровизация и роботизация может идти только после автоматизации.
– Производители средств дигитализации отмечают дефицит компетенций по их применению, как среди лиц принимающих решения, так и среди пользователей. Минпромторг России признает эту проблему, и подчеркивает важность развития собственных кадров.

Какую пользу получат посетители? Почему этот доклад нельзя пропустить?

– Локальные внедрения автоматических комплексов, это прививки цифры в производственный организм.
– Освоение всех стадий процесса цифровой трансформации с сохранением контроля за процессом.
– Автоматизация, реализованная на материально-технической базе, учитывающей последующие шаги, которые потребуются для цифровизации производства.
– Цифровизация производства запускает каскадные изменения во всех аспектах уклада жизни каждого человека, подобно тому, как это сделала паровая машина, и электрический двигатель.
– Это важно не только для отросли применения, и поставщиков технологии, но и для общества в целом.

Все понимают, что машинное зрение является необходимым элементом современного производства, однако мало кто представляет себе возможности его практического применения. Какую информацию могут предоставить современные системы машинного зрения? Как она может использоваться для оптимизации производственных процессов?
Современные системы машинного зрения уже давно не ограничиваются "обычными" видеокамерами, но могут быть построены на самых разных физичеcких и оптических принципах. Например, для получения 3D-изображений используются как минимум три подхода: ToF, структурированный свет и стереозрение, есть еще термография и мультиспектральное изображение, рентгеновские камеры и многое другое. Какую информацию о продукте или технологическом процессе они позволяют получить? Какие при этом есть возможности и неизбежные ограничения?
Основная задача: перевести понимание машинного зрения из категории "чуда" в практическую плоскость. Мы обладаем более чем 20-летним опытом работы в области машинного зрения в России и за рубежом, и, отталкиваясь от него, готовы рассказать, как с помощью машинного зрения получать пользу на современном производстве и как избежать разочарований от несбывшихся надежд на "чудо" искусственного интеллекта.

Принципы комплексного подхода и сотрудничества  менеджмента, финансового менеджмента, производственников, ИТ-специалистов.