Опыт проектирования оборудования с использованием технологий киберфизических систем

Обзор

В отличие от более традиционных встроенные системы, полноценная CPS обычно разрабатывается как сеть взаимодействующих элементов с физическим вводом и выводом, а не как отдельные устройства. Это понятие тесно связано с концепциями робототехника и сенсорные сети с интеллектуальными механизмами собственно вычислительного интеллекта, ведущими путь. Постоянные достижения в области науки и техники улучшают связь между вычислительными и физическими элементами с помощью интеллектуальных механизмов, повышая адаптивность, автономность, эффективность, функциональность, надежность, безопасность и удобство использования киберфизических систем.Это расширит потенциал киберфизических систем в нескольких направлениях, включая: вмешательство (например, избежание столкновения ); точность (например, роботизированная хирургия и производство на наноуровне); работа в опасных или труднодоступных условиях (например, поисково-спасательные работы, пожаротушение и глубоководные исследования ); координация (например, управления воздушным движением, боевые действия); эффективность (например, здания с нулевым потреблением энергии ); и увеличение человеческих возможностей (например, в здравоохранение мониторинг и доставка).

ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ

Чтобы не переживать по поводу остановки конвейера, следует выбирать надежное и качественное оборудование. Но выбрать его — это только половина дела. Его еще нужно правильно установить. Ведь технологический процесс должен проходить без перебоев. Компания PROF-IT GROUP закупает оборудование только у проверенных поставщиков. А у специалистов большой опыт в установке и настройке. К основным элементам автоматизации относятся:

Роботы, которых внедряют в производство. Чем сильнее развивается микроэлектроника, тем больше функций выполняют роботы.
Системы контроля качества. Они работают на базе ЭВМ.
Системы проектирования. Их используют, когда хотят изготовить новые изделия.
Технологические комплексы. Обеспечивают связь между устройствами и оборудованием.
Гибкие системы. Отвечают за перемещение, складирование, смену инструмента и так далее.

Систему разрабатывают в точном соответствии со спецификой производства и энергетической мощностью.

Настройка программного обеспечения

Оборудование обычно выпускают не под конкретное производство, а массовое. Поэтому общие настройки здесь не подойдут. Даже на одном предприятии может находиться несколько цехов, которые выполняют разные функции. Программное обеспечение настраивают, а иногда и вовсе изменяют под каждую линию, учитывая все критерии и особенности. Для визуализации и мониторинга происходящих процессов используют диспетчеризацию. С ее помощью собирают, хранят и обрабатывают информацию по требованию оператора. Современные стандарты и протоколы передачи данных позволяют управлять рабочим процессом дистанционно. При этом оборудование быстрее определит проблему или аварию, чем человек. Но в любом случае операторы должны следить за работой. Чтобы не платить новому персоналу, лучше обучить собственных сотрудников. Это позволит снизить затраты при переходе на автоматизацию. Компания PROF-IT GROUP сотрудничает с крупнейшими разработчиками программного обеспечения.

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ

У любого вида автоматизации они одинаковые. Они отличаются только объемами и подходами к решению задач. Выделяют 4 принципа, которые направлены на эффективную автоматическую работу. Руководствуясь ими, как раз и добиваются высоких показателей эффективности и практичности. Переход на роботизацию может быть постепенным или резким. Все зависит от расчетов, которые покажут целесообразность того или другого способа. Специалисты компании PROF-IT GROUP помогут разобраться в любых вопросах, связанных с роботизацией.

Согласованность и гибкость

Чтобы производство работало правильно, важно поддерживать согласованность действий между разными технологическими процессами. Сюда входит не только изготовление продукции, но также складские и транспортные подразделения.

Независимое управление

Все современные автоматизированные комплексы направлены на то, чтобы минимизировать участие человека. Он должен только контролировать, но не участвовать полностью в работе.

Комплексная интеграция. То, что было новинкой 20 лет назад, сейчас уже требует модернизации. К счастью, многие роботизированные системы меняют лишь комплексно, а не полностью. Но следить за новыми технологиями надо всегда.

Принцип завершенности. Продукция, которую выпускает предприятие, должна быть завершенной. Это значит, что весь процесс должен проходить таким образом, чтобы продукцию не пришлось дорабатывать в других подразделениях. Обеспечить подобную систему можно с помощью многофункционального оборудования.

Влияние

Киберфизические системы охватывают целые отрасли и страны с разной скоростью и в разных направлениях.

Отрасли с широкой продуктовой линейкой, такие как автомобильная, продукты питания, выигрывают от гибкости киберфизических систем и роста производительности. Отрасли, требующие высокого качества, такие как электроника и фармацевтика, выигрывают от использования больших данных и аналитики, непрерывного улучшения качества и функциональности продукции.

Развитые страны, с высокой стоимостью квалифицированного труда, могут воспользоваться ростом спроса на квалифицированных сотрудников. Развивающиеся страны, с молодежью, имеющей навыки в ИТ и мехатронике, могут перепрыгнуть несколько технологических этапов и создавать совершенно новые производственные концепции.

В целом, более гибкие, быстрые и эффективные способы получения качественных товаров по сниженным ценам приводят к росту экономики, квалифицированных рабочих мест и в конечном счете изменяют конкурентоспособность компаний и регионов.

КАК ВЫБРАТЬ ПОДХОДЯЩУЮ

Чтобы выбрать, сначала нужно провести исследования по эффективности внедрения в ту или иную сферу производства. Но, как показывает практика, даже частичная автоматизация помогает значительно улучшить систему внутреннего труда. Вырастает скорость повторяющихся задач, увеличивается точность управления и качество продукции. Полная роботизация подходит производствам, которые выпускают большой объем изделий. Это позволяет повысить конкурентоспособность и расширить рынки сбыта. Помимо этого, снижается энергопотребление и количество задействованного персонала. В PROF-IT GROUP можно заказать современное оборудование для практически любого вида роботизации: от ювелирной промышленности до тяжелой металлургии, от операций по сборке мелких деталей до нанесения покрытий.

ПРИМЕРЫ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОТРАСЛЕЙ

Можно выделить несколько популярных индустрий, в которых с успехом используют автоматизацию. В первую очередь это металлообработка. Обеспечиваются подъемно-транспортные операции и полировка. Точность обработки и качество выпускаемых изделий повышаются, а воздействие на человека вредной среды снижается. Такого же эффекта достигают при производстве пластмасс. В автомобильной промышленности роль автоматизации особенно высокая. Ведь здесь много деталей, которые нужно качественно изготовить, а затем собрать и проверить. Дозирование, завинчивание и сварка — все это легче осуществить с помощью роботов. При этом точность будет намного выше, чем при ручном труде. Автоматизацию применяют даже в образовании и научных исследованиях. Ведь здесь точность играет, пожалуй, самую важную роль. Да и рутинную работу лучше доверить роботам, чтобы сосредоточиться на более важных задачах.

ЗАЧЕМ АВТОМАТИЗИРОВАТЬ ПРОИЗВОДСТВО

Спрос и потребности людей растут. Технологии стремительно развиваются. В таких условиях выдержать конкуренцию может не каждый. И дело даже не в том, что человек не проработает несколько суток подряд без отдыха. И не в том, что ему придется платить зарплату, страховку и отпускные. У роботизации производства гораздо больше плюсов:

быстрее проходит рабочий процесс;
сокращается расход сырья;
возможно расширить линейку продукции;
количество отходов сводится к минимуму;
увеличивается объем выпускаемой продукции;
снижается вероятность проявления человеческого фактора;
выполняется работа, которая недоступна человеку.

Для предприятия важна прибыль. Большие объемы с низкой себестоимостью позволяют найти больше клиентов. Но прежде чем перейти на роботизацию, следует разобраться в ее видах и способах применения.

Дизайн

Проблемой при разработке встроенных и киберфизических систем являются большие различия в практике проектирования между различными задействованными инженерными дисциплинами, такими как программное обеспечение и машиностроение. Кроме того, на сегодняшний день не существует «языка» с точки зрения практики проектирования, который был бы общим для всех задействованных дисциплин в CPS. Сегодня, на рынке, где быстрые инновации считаются важными, инженеры из всех дисциплин должны иметь возможность совместно исследовать конструкции систем, распределяя обязанности между программным обеспечением и физическими элементами и анализируя компромиссы между ними. Последние достижения показывают, что объединение дисциплин с помощью совместного моделирования позволит дисциплинам взаимодействовать без применения новых инструментов или методов проектирования. Результаты проекта MODELISAR показывают, что этот подход является жизнеспособным, поскольку он предлагает новый стандарт для совместного моделирования в форме функционального макета интерфейса.

27.04.04«Управление в технических системах»

27.04.04_08 «Киберфизические системы и технологии»

Русский

Киберфизические системы (Cyber-Physical System, CPS) это системы, состоящие из различных природных объектов, искусственных подсистем и управляющих контроллеров, позволяющих представить такое образование как единое целое. В CPS обеспечивается тесная связь и координация между вычислительными и физическими ресурсами. Компьютеры осуществляют мониторинг и управление физическими процессами с использованием такой петли обратной связи, где происходящее в физических системах оказывает влияние на вычисления и наоборот.

Сложность такого рода задач приводит к мысли о том, что речь не идет о создании автоматизированных систем, более крупных, чем существующие, где компьютеры интегрированы или встроены в те или иные физические устройства или системы. Речь о гармоничном сосуществовании двух типов моделей. С одной стороны — это традиционные инженерные модели (механические, строительные, электрические, биологические, химические, экономические и другие), а с другой — модели компьютерные. С технической точки зрения CPS имеют много общего со структурами типа грид, реализуемыми посредством интернета вещей (Internet of Things, IoT), Индустрии 4.0, промышленного интернета вещей (Industrial Internet), межмашинного взаимодействия (Machine-to-Machine, M2M), туманного и облачного компьютинга (fog и cloud computing). Для комплексных систем требуются новые кибернетические подходы к моделированию, поскольку именно модели являются центральным моментом в науке и инженерии.

Данная программа в полной мере отвечает современным направлениям развития сквозных цифровых технологий: «Нейротехнологии и искусственный интеллект», «Технологии виртуальной и дополненной реальностей», «Системы распределенного реестра», «Новые производственные технологии», «Компоненты робототехники и сенсорика», «Технологии беспроводной связи» в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации»

Ключевые особенности:

Реализация программы магистратуры осуществляется как самостоятельно, так и посредством сетевой формы обучения.

Практико-ориентированное обучение с привлечением студентов к реализации научных исследований и проектов по заказам российских и зарубежных компаний.

Стажировки студентов в центре разработок компании Festo (Германия), а также в зарубежных университетах и компаниях.

Профессиональные компетенции, получаемые в результате освоения программы:

способность разрабатывать цифровые модели технологических и производственных процессов, цифровые двойники систем управления промышленными объектами;
способность разрабатывать и внедрять новые производственные технологии цифоровой экономики;
способность разрабатывать архитектуру и компоненты киберфизических систем и технологии;
способность анализировать состояния промышленных и киберфизических систем с использованием средств удаленного мониторинга, нейротехнологии и искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальностей, системы распределенного реестра.

Варианты обучения:

Защита прикладного программного обеспечения
Инженерия больших данных
Машинное обучение и анализ данных
Методы развития бизнеса в эпоху цифровизации
Программное обеспечение облачных платформ
Прикладные методы оптимизации
Стратегия и методы цифровой трансформации производственных систем
Управление проектированием и устойчивость производственных систем

Руководитель специализированных проектных подразделений (служб) в промышленности
Разработчик, аналитик компьютерных систем

Интеллектуальной робототехники и киберфизических систем
Интеллектуальных систем управления
Интеллектуальных систем промышленной автоматизации
Киберфизических систем управления в энергетике

Технологические тенденции

Можно перечислить ключевые технологические тенденции, лежащие в основе киберфизических систем. Изолированно они уже используются в разных сферах, но, будучи интегрированными в единое целое, они меняют существующие отношения между производителями, поставщиками и покупателями, а также между человеком и машиной.

Большие данные и аналитика — сбор и всесторонняя оценка данных из разных источников станут стандартом для принятия решений в режиме реального времени.
Автономные роботы — промышленные роботы уже могут выполнять довольно сложные операции, но системы компьютерного зрения позволят роботам взаимодействовать друг с другом и автоматически корректировать свои действия, причём люди смогут находиться рядом с ними, влиять на них и это будет безопасно.
Моделирование и симуляторы — инженеры уже используют 3D-моделирование на стадии проектирования продуктов или процессов. В будущем технологии больших данных позволят использовать различные симуляторы в режиме реального времени. Например, на стадии производства оператор сможет виртуально смоделировать физический процесс с учетом имеющегося сырья и людей, тем самым снизить время настройки оборудования и повысить качество.
Облачные вычисления — потребуется более глубокая системная интеграция, как горизонтальная между поставщиками и клиентами, так и вертикальная между различными функциями и операциями. Создать платформы для совместной работы и обмена данными между территориально-распределёнными партнёрами позволяют облачные технологии.
Интернет вещей — показания датчиков и сенсоров обычно попадают в централизованную систему управления производственным процессом, и уже на этом уровне принимаются решения. В дальнейшем возможности, которые предоставляют встраиваемые системы, позволят устройствам общаться друг с другом и децентрализовать принятие решений. Например, можно использовать радиочастотные метки для полуфабрикатов — автоматизированная производственная линия, считав метку, сама примет решение (в реальном времени), какую операцию применить к тому или иному полуфабрикату.
Информационная безопасность — многие компании используют системы управления и производства, основанные на проприетарных технологиях или не имеющих выход в интернет, но по мере расширения связей с партнерами, использования открытых стандартов и протоколов резко возрастают риски информационной безопасности. Для защиты промышленных систем потребуется не только качественная и безопасная связь, но и системы управления учётными записями и контроля доступа (Identity and Access Management).
3D-печать — 3D-принтеры в основном используются для создания прототипов или отдельных компонентов, в дальнейшем 3D-принтер может широко использоваться для производства небольших партий специализированных продуктов, его конструктивные преимущества и децентрализованный характер производства позволят сократить затраты на транспортировку и складские запасы.
Дополненная реальность — технология находится в начальной стадии своего развития, но в будущем позволит работникам ускорить принятие решений. Например, работник может получить инструкцию, как починить или заменить сломанную деталь в производственной системе, когда он на неё смотрит через очки дополненной реальности.

Примеры

Общие приложения CPS обычно относятся к автономным системам с сенсорной связью. Например, многие беспроводные сенсорные сети отслеживают некоторые аспекты окружающей среды и передают обработанную информацию на центральный узел. Другие типы CPS включают: умная сеть электроснабжения, автономные автомобильные системы, медицинский мониторинг, контроль над процессом системы, распределенная робототехника и авионика автопилота.

Реальным примером такой системы является Distributed Robot Garden в Массачусетский технологический институт в котором команда роботов ухаживает за томатным садом. Эта система сочетает в себе распределенное зондирование (каждое предприятие оснащено сенсорным узлом, контролирующим его состояние), навигацию, и беспроводная сеть.

Сосредоточение внимания на аспектах системы управления CPS, которые распространяются критическая инфраструктура можно найти в усилиях Национальная лаборатория Айдахо и соавторы исследуют устойчивые системы управления. Эти усилия основаны на целостном подходе к проектированию следующего поколения и учитывают аспекты устойчивости, которые не имеют точной количественной оценки, такие как кибербезопасность, человеческое взаимодействие и сложные взаимозависимости.

Другим примером является текущий проект CarTel Массачусетского технологического института, в котором парк такси работает, собирая информация о дорожном движении в режиме реального времени в районе Бостона. Затем эта информация вместе с историческими данными используется для расчета самых быстрых маршрутов в заданное время дня.

CPS также используются в электрических сетях для выполнения расширенного управления, особенно в контексте интеллектуальных сетей, для улучшения интеграции распределенной возобновляемой генерации. Необходима специальная схема корректирующих действий, чтобы ограничить токи в сети, когда выработка ветряной электростанции слишком высока. Распределенные CPS — ключевое решение для этого типа проблем

СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ

Ручной труд продолжает цениться. Скорее всего, он останется ценным всегда. Но с его помощью сложно добиться такой производительности, которую дает автоматизация. И никто не говорит о том, что придется всех увольнять, а люди останутся без работы. Все наоборот. Сотрудники не только получат комфортные условия труда, но и смогут поменять квалификацию на более высокую. Это обеспечит их личностное развитие и рост компании в целом. Хотя в этом случае растет и ответственность. Ведь один человек контролирует процессы, которые раньше выполняло целое подразделение. Именно автоматизация производства стала основой всей современной промышленности. Рыночные отношения в России в последние годы развиваются особенно стремительно. Поэтому в производстве скоро проиграют те, кто продолжит работать по старой системе.

Лаборатория параллельных вычислений

Параллельное программирование приобрело большую популярность за последние два десятилетия. Каждый язык и каждая платформа предоставляют соответствующие примитивы. С ростом сложности систем использовать эти примитивы эффективным образом становится все труднее и труднее (например, в случае с несколькими узлами NUMA или с ослаблением моделей памяти).

Это рождает несколько важных практических вопросов. Как нам строить параллельные алгоритмы? Как достичь компромисса между гарантиями прогресса, эффективностью и справедливостью? Как проверить правильность этих алгоритмов? С чем их сравнивать? На некоторые из этих вопросов в академической среде есть частичные ответы, однако многие практические задачи так и остаются нерешенными.

Основная задача лаборатории параллельных вычислений — ответить на эти вопросы, предоставив практически разумные и теоретически ценные решения, а также качественные инструменты, которые помогли бы другим исследователям и разработчикам в области параллельных вычислений. Среди интересов лаборатории: параллельные алгоритмы и структуры данных, энергонезависимая память, тестирование и верификация, анализ производительности, отладка, оптимизация, а также языки и модели параллельного программирования и восстановление памяти.

ОСОБЕННОСТИ АВТОМАТИЗАЦИИ

Многие руководители переживают, что переход на автоматизированную систему принесет много затрат. Конечно, чтобы подключить инновационные технологии, потребуются вложения средств и времени. Но все окупается. Помимо этого, можно выбрать более простые решения, чтобы переход на роботизации стал менее затратным. Чем крупнее предприятие, тем быстрее оно себя окупит. Это доказано на практике. В первую очередь автоматизация направлена на монотонную работу. Но с ее помощью выполняют и сложные процессы. Например, разбивают их на более мелкие и простые. При этом перерывы сводятся к минимуму, а прогнозировать выпуск продукции можно более точно.

Группа HoTT и зависимых типов

Гомотопическая теория типов — довольно новое направление математики, объединяющее несколько областей. Математике требуется прочная доказательная база: как однажды сказал Эйнштейн, «никаким количеством экспериментов нельзя доказать теорию; но достаточно одного эксперимента, чтобы ее опровергнуть». Математика — сложнейшая наука, поэтому данная инициатива — большой и важный шаг.

Исследовательская группа занимается созданием Arend — зависимо-типизированного языка и инструмента доказательства теорем, основанного на гомотопической теории типов. HTT является более продвинутым фреймворком, чем те, на которых основаны инструменты вроде Agda и Coq. Конечная цель — создать онлайн-помощник для доказательства теорем, основанный на современной теории типов, который бы позволил формализовать определенные разделы математики.

Примеры использования

С 2005 г. в Европе киберфизические производственные системы развиваются в рамках стратегии Industry 4.0. К настоящему моменту наши зарубежные коллеги уже сумели сформировать несколько технологических платформ, на которых в том числе разрабатывают стандарты и примеры практических реализаций КФПС.

По мнению автора, одной из самых продвинутых в плане развития платформ стала немецкая SmartFactory KL . Это некоммерческая организация, объединившая в одну технологическую инициативу усилия более 50 компаний-партнеров, которые создали принципиальную архитектуру и действующие демонстраторы киберфизической производственной системы. Что это дает? С помощью масштабируемого демонстратора SkalA можно производить кастомизированные товары личного пользования — пока небольшие по размеру (например, визитницы), но в полном соответствии с новыми принципами кастомизации. Платформа не зависит от какого-либо производителя и предлагает небольшим и средним предприятиям поддержку во внедрении киберфизических производственных систем на основе созданных платформой стандартов. Согласно информации, представленной на Platform 4.0, сегодня в Германии осуществлено 185 проектов Industry 4.0 различной степени сложности и комплексности на разных по размеру предприятиях и в разных отраслях. Некоторые из них с определенными допущениями можно считать примерами КФПС, реализованными в промышленности

С учетом общего высокого уровня промышленного развития Германии такая цифра представляется не очень большой, а если принять во внимание, что немецкое правительство уже больше 10 лет вкладывает ресурсы в развитие данного направления, то цифра в 185 проектов скорее мала

ПОКОЛЕНИЯ РОБОТОВ

Всю робототехнику можно разделить на главную и вспомогательную. Несмотря на это, существует 3 поколения роботов, которые отличаются по функционалу:

Первое – только повторяет алгоритм, который задавал оператор.
Роботов второго поколения оператор мог настроить под конкретные условия, например условия окружающей среды. На оборудовании устанавливали датчики, которые считывали информацию, а затем отправляли ее человеку.
Третье поколение даже в корректировке не нуждается. Оно само подстраивает работу под максимально эффективный показатель.

Изменился не только функционал, но и размер. Сейчас огромные установки уходят в прошлое, освобождая путь мобильному и компактному оборудованию.

Лаборатория алгоритмов мобильных роботов

Беспилотные автомобили уже стали реальностью. Прототипы автономных транспортных средств меняют будущее вождения прямо сейчас. Однако технологии автономных систем довольно новые — их все еще необходимо улучшать.

Лаборатория алгоритмов мобильных роботов объединяет исследования в области разработки эффективных алгоритмов для мобильных роботов. В лаборатории имеется единственный в России экземпляр Duckietown — платформы и среды, позволяющих разрабатывать алгоритмы для мобильных роботов. В центре внимания лаборатории — задача одновременной локализации и построения карты (SLAM). SLAM подразумевает составление и последующее поддержание карты неизвестной среды; при этом благодаря анализу данных с различных датчиков можно отслеживать местонахождение агента в среде. Сложность задачи SLAM связана с шумами, свойственными физическим датчикам, а также с необходимостью следить за изменениями в динамической среде. Кроме того, многие алгоритмы SLAM рассчитаны на недорогое оборудование, которое задает строгие требования к производительности. В 2019 году лаборатория роботов участвовала в третьих AI Driving Olympics — соревнованиях роботов, управляющих беспилотным транспортом. Эти престижные соревнования считаются местом силы для развития знаний в сфере беспилотных автомобилей. Наша лаборатория заняла первое место во всех трех состязаниях. Примечательно, что это был первый прецедент победы алгоритма глубокого обучения на этих соревнованиях.

Исследователи лаборатории преподают множество курсов по дисциплинам STEM в университетах. Также они предлагают курсы по мобильной разработке для школьников и принимают студентов из MIT, приезжающих по программе MISTI.

Предпосылки появления киберфизических систем

Можно говорить о нескольких основных технических предпосылках, сделавших CPS возможными:

Первая — рост числа устройств со встроенными процессорами и средствами хранения данных: сенсорные сети, работающие во всех протяженных технических инфраструктурах; медицинское оборудование; умные дома и т.д.

Третья — ограничение когнитивных способностей человека, которые эволюционируют медленнее, чем машины. В этой связи непременно наступает момент, когда люди уже не в состоянии справиться с объемом информации, требуемой для принятия решений, и какую-то часть действий нужно передать CPS, выведя человека из контура управления (human out of loop).

В то же время в ряде случаев CPS могут усилить аналитические способности человека, поэтому есть потребность в создании интерактивных систем нового уровня, сохраняющих человека в контуре управления (human in the loop).

ГДЕ ЭТО НЕОБХОДИМО

Автоматизированной страной можно считать Южную Корею. На 10 тысяч рабочих мест здесь приходится почти 500 роботов. Россия, к сожалению, пока в этом плане сильно отстает. А ведь роботов можно применять практически для любых целей:

сварка — почти 90 % роботизации применяется именно для сварочных работ;
резка — возможно одновременно выполнять несколько видов и следовать по сложной траектории;
палетирование — это не только монотонная, но еще и изнуряющая работа для человека, с которой робот справляется лучше и быстрее;
гибка — автоматизация позволит работать очень аккуратно даже с крупногабаритными изделиями;
обслуживание конвейеров и станков — высокая точность на максимальной скорости;
фрезерование — обработка дерева, металла, гипса, пластика и другого материала с идеальным результатом;
сортировка и укладка — примитивные операции, на которые у человека уходит много времени, роботом будут выполнены гораздо быстрее.

Наиболее эффективно она работает там, где сложные или монотонные процессы.