Software & Systems

Высокая доля ошибок оперативного персонала при принятии решений делает актуальной задачу разработки системы автоматизированного управления инновационно-производственной системой (ИПС). Для снижения риска опасности, связанного с человеческим фактором, необходимо автоматизировать максимальное количество процессов, в которых он задействован [1].

Под ИПС будем понимать производственную систему, в которой наряду с технологическими и информационными потоками циркулируют интеллектуальные потоки, позволяющие получить конкурентоспособный целевой продукт нового качества.

Представим векторы входных параметров ИПС.

Uтех – характеризует технологические потоки. Вектор состояний химико-технологической системы (ХТС) s=ás1ñ, sÎS, определяет ее функционирование  в  каждый  момент  времени,  которое зависит от технологических параметров s1 – показателя общей эффективности оборудования, фактической производственной мощности и других факторов.

Uинф – характеризует информационные потоки, которые определяются наличием технологических расчетов, регламентов и пр. Вектор состояний производственной системы s=ás1, s2ñ, sÎS, определяет функционирование системы, которое зависит от технологических (s1) и технико-экономических (s2) параметров.

Uинт – характеризует интеллектуальные потоки, которые определяются наличием моделей, алгоритмов, программ, совокупностью производственных и общечеловеческих навыков, знаний.

Интеллектуальные ресурсы включают в себя вектор стратегических целей инновационного развития, параметры, характеризующие инновационно-технологический уровень ХТС и продукта, систему сбалансированных показателей.

Цели разработки ИПС: повышение инвестиционной привлекательности, выделение новых технологий, создание новых продуктов, стимулирование развития инноваций.

Инновационно-технологический уровень ХТС и продукта характеризуют следующие параметры: коэффициент рентабельности инноваций, отдача от НИОКР, индекс рентабельности инноваций, общая результативность инноваций, надежность, длительность процесса разработки нового продукта, подготовки производства нового продукта, производственного цикла нового продукта.

Система сбалансированных показателей характеризует оценку эффективности ИПС, зависящей от состояния ИПС.

Вектор состояний ИПС s=ás1, s2, s3ñ, sÎS,  определяет функционирование системы, которое зависит от технологических (s1), технико-экономи­ческих (s2) и инновационных (s3) параметров.

В отличие от традиционной производственной системы ИПС должна обеспечивать трансформацию инфраструктуры предприятия для повышения конкурентоспособности и закрепления на новых рынках путем совершенствования имеющихся продуктов или создания принципиально нового продукта.

Общая задача управления ИПС состоит в обеспечении оперативного управления распределением ресурсов для оптимального функционирования ИПС в соответствии со стратегическими целями инновационного развития для получения конкурентоспособной продукции.

Отличительная особенность задачи состоит в согласовании стратегических целей с целями оперативного управления.

Для ее решения разработан программный комплекс (структуру см. на рисунке), функционирующий следующим образом.

Веб-служба информирования о состоянии оборудования предоставляет текущие сведения о состоянии оборудования: в ремонте, свободно/готово к эксплуатации, поступили новые единицы оборудования.

Веб-служба информирования о времени выполнения процессов предоставляет сведения о структуре производимой продукции, о технологии ее изготовления, а также формирует список процессов для изготовления продукции.

Веб-служба информирования о состоянии нормативных запасов предоставляет информацию о наличии того или иного вида запасов и о процессах, в которых они используются.

Модуль построения графа состояний функционирования ИПС решает задачи построения первоначального (исходного) графа состояний функционирования ИПС, построения графа состояний функционирования ИПС с учетом переналадок и дефекта ресурса, построения графа состояний функционирования ИПС с учетом ограничений на использование непрерывных ресурсов, оперативного контроля состояний функционирования ИПС.

Первая задача.

Для различных исходных данных (количество аппаратов, информационные и интеллектуальные ресурсы) построить граф состояний ИПС и выбрать такой порядок распределения исходных ресурсов в соответствии с построенным графом, который приводил бы к минимальному времени окончания процессов.

Вследствие того, что необходимо учитывать множество ограничений, отражающих реальные производственные условия, поиск точного решения затруднен. Поэтому был предложен эвристический алгоритм, позволяющий строить граф состояний функционирования ИПС, удовлетворяющий ограничениям и позволяющий учитывать приоритетность выполнения конкретных ХТС, при этом в процессе расчета эксперты могут вносить корректировки.

Для работы данного алгоритма требуются следующие входные данные: перечень аппаратов I; множество ХТС J, которое необходимо выполнить; множество процессов L, из которых состоят ХТС; множество информационных ресурсов D, множество интеллектуальных ресурсов M; булева матрица Y, где yijldÎ{0, 1} – булева матрица, определяющая выполнение l-го процесса ХТС j на аппарате i  при наличии информационного ресурса d и интеллектуального ресурса m.

Последовательно составляем список процессов, которые на данном шаге могут быть задействованы в построении графа состояний функционирования ИПС. Необходимое для этого условие – либо у них не было предшественников, либо их предшественники уже входили в граф. Затем распределяем ХТС, которые следует выполнить, и процессы, составляющие ХТС, по аппаратам. Все процессы делим на уникальные, которые не могут быть выполнены другим аппаратом, и неуникальные. Проверяем наличие соответствующих информационных и интеллектуальных ресурсов.

В дальнейшем уникальность/неуникальность процесса используется для ранжирования приоритетов выполнения процессов.

Обозначим время выполнения на i-м аппарате распределенных на него первых l процессов j-го ХТС  и приравняем его к нулю

В качестве критерия оптимизации в данном алгоритме используется минимальное время выполнения всех ХТС. Время выполнения операций рассчитывается по рекуррентному соотношению.

В процессе построения графа ведем учет количества процессов, выполненных на каждом аппарате в конкретной ХТС. На каждом этапе выбираем менее загруженный аппарат, то есть, если время выполнения процесса соответствующей ХТС не равно нулю и есть свободный аппарат для его осуществления, выбираем аппарат, который выполнит данный процесс быстрее, а также находим наилучшее решение для распределенных (l-1) процессов предыдущего этапа:  и , то , , .

Определяем минимальное время выполнения процесса на конкретном аппарате:  и порядок загрузки выбранного аппарата конкретным процессом. После этого рассчитываем время выполнения ХТС и соответствующих им процессов на конкретном аппарате и суммарное время выполнения ХТС, задаваемое как время выполнения самой продолжительной ХТС: , .

В результате работы алгоритма получаем граф состояний функционирования ИПС, оптимальный по данному критерию.

Вторая задача.

Перестроить граф состояний функционирования ИПС с учетом ограничений, накладываемых графиком планово-предупредительных ремонтов и дефектом ресурса, а также аварийных ремонтов. Сбор информации о количестве, периодичности и характере ремонтов аппаратов начинается с начала их эксплуатации; с учетом данных сведений происходит корректировка графика планово-преду­предительного ремонта.

Для решения задачи необходимо построить все варианты распределения ресурсов и выбрать тот, у которого время окончания всех процессов минимально (Tmin).

Все выполненные процессы в графе обозначим x – двоичным N-разрядным числом, номер разряда двоичного числа x соответствует номеру процесса. Если процесс выполнен, в соответствующем разряде стоит 1, если нет – 0.

Обозначим R(x) граничные процессы (все невыполненные процессы, имеющие связь хотя бы с одним из выполненных процессов); U(x) – допустимые процессы (процессы, принадлежащие R(x), которые еще не выполнены, но вполне выполнимы); P(x) – фронт выполненных процессов (все выполненные процессы, связанные хотя бы с одним из граничных процессов); g(di) – множество процессов, непосредственно предшествующих данному процессу di.

Между этими множествами можно записать следующие соотношения:

, ,

, .

Одному значению x может соответствовать различное время выполнения этих процессов в зависимости от имеющихся интеллектуальных и информационных ресурсов, его будем обозначать , (i=1, 2, …, N), и разное время освобождения аппаратов Tj(x), (j=1, 2, …, R). Таким образом, каждому x можно поставить в соответствие векторы tB(x) и T(x). Следовательно, совокупность  – состояние системы S, которое будет точкой в пространстве размерности N+R+1.

Из первоначального состояния S1{x, tB(x), T(x)} после выполнения одного процесса diÌU(x) j-м аппаратом ИПС переходит в новое состояние S2{y, tB(y), T(y)}, где y=x+di.

При подобном переходе учитываются ограничения.

Неотрицательность действительных переменных: tijld, zijld, pr ³0, где zijld – длительность перерыва  после окончания процесса i на аппарате j l-м интеллектуальным ресурсом при наличии d-го информационного ресурса; zijld, bijld – моменты начала и окончания выполнения процесса i на аппарате j; pr – длительность простоя j-го аппарата.

При этом  ,  – логические условия: правильность нумераций процессов, однооператорность, однопроцессорность, одноаппаратность, выполнимость всех процессов , где zijld – длительность перерыва после окончания процесса i: .

Для вычисления tB(y) и T(y) используются следующие соотношения:

-      время возможного начала di процесса  равно максимальному времени выполнения предшествующих процессов:

;

-      время выполнения di процесса i-м аппаратом: ;

-      время освобождения i-го аппарата после выполнения j-го процесса: .

На основе взаимосвязи компонент векторов можно построить все варианты распределения ресурсов по процессам, которые будем называть графом состояний функционирования ИПС с учетом переналадок.

Для построения такого графа состояний, который удовлетворял бы критерию минимума окончания всех процессов, необходимо определить значения bijld и zijld.

Расчет дефекта ресурса выполним по следующей формуле: , где uf – процессы, выбранные к выполнению на f+1-м шаге; ½uf½ – число единиц процессов.

Начальному состоянию x0=(0…0), T(x0)=(0…0) соответствует некоторое множество допустимых процессов U(x0), и каждый допустимый процесс можно выполнить R различными ресурсами согласно матрице соответствия процесса аппарату.

В результате решения данной задачи получаем граф состояний функционирования с учетом переналадок и дефекта ресурса, оптимальный по данному критерию.

Третья задача.

Перестроить граф состояний функционирования ИПС с учетом ограничений на использование непрерывных ресурсов в каждый момент времени, интегральных ограничений за весь период выполнения плана и решения задачи управления качеством ХТС, которая состоит из следующих задач:

-      контроль качества и проверка его соответствия требованиям;

-      контроль построения графа состояний функционирования ИПС и проверка его соблюдения или нарушения;

-      установление взаимосвязи между графом состояний функционирования ИПС и качеством ХТС;

-      определение графа состояний функционирования ИПС, обеспечивающего выполнение ХТС;

-      управление графом состояний функционирования в процессе реализации ХТС с целью возможного повышения качества ХТС или снижения затрат на технологию по отношению к их средним значениям.

Качество ХТС конкретизирует набор показателей сбалансированной системы показателей [2]. Возможность объективного упорядочения ХТС по качеству имеет принципиальное значение для ее сравнения, назначения стоимости анализа недостатков и поиска путей совершенствования графа состояний функционирования ИПС.

Четвертая задача.

В режиме реального времени в модуле «Оперативный контроль состояний функционирования ИПС» необходимо видеть, где находится тот или иной вид ресурсов и как он будет размещен в конкретную рабочую смену. В ходе решения данной задачи автоматизируются процессы описания и учета оборудования, планирования ремонтных работ, их выполнения и анализа результатов, определения и обеспечения материально-техническими ресурсами.

Для решения задачи оперативного контроля состояний функционирования ИПС декомпозируем ее на следующие подзадачи.

1.     Управление простоями, вынужденными и регламентными ремонтами, сбоями в снабжении запчастями, расходными материалами.

2.     Упорядочение оборудования и ведение истории оборудования.

3.     Управление расходами на поддержание оборудования в рабочем состоянии без снижения качества его эксплуатации.

4.     Оценка по заданным параметрам состояния оборудования, исполняемых с ним и над ним операций, качества их исполнения, понесенных затрат.

5.     Управление затратами на техническое обеспечение и ремонт.

6.     Поддержка принятия решений при планировании, прогнозировании, подготовке и выполнении технического обслуживания и ремонта, модернизации технологических линий.

7.     Обеспечение безопасности работ и соответствие техническим условиям.

Для визуализации хода производственного процесса используются различные варианты графиков и таблиц.

При разработке программного комплекса использовался язык программирования C#, на котором написаны базовые классы и реализован алгоритм построения графа состояний функционирования ИПС.

В качестве host-системы выбрана Microsoft Windows Server 2003 Standard Edition, обеспечивающая повышенный уровень безопасности при обмене данными по сети Интернет, а также высокий уровень надежности и масштабируемости.

Создана отдельная библиотека классов построения графа состояний функционирования ИПС. Каждый из этих классов можно использовать отдельно для решения смежных задач, а именно:

·       scheduleEngine – управление процессом формирования графа состояний функционирования ИПС;

·       OperationClass – расчет динамических характеристик процессов: наименование процесса, время начала и окончания в зависимости от выбранного оборудования в процессе построения графа состояний функционирования ИПС;

·       Device – расчет динамических характеристик оборудования при построении графа состояний функционирования ИПС: время выполнения того или иного процесса на данном оборудовании, аварийного или планово-предупредительного ремонта и т.д.;

·       EnqueueOperation – распределение уникальных процессов по оборудованию, которые могут выполняться только на конкретном оборудовании;

·       OperationClassList – формирование двух списков процессов: уникальные и неуникальные процессы, которые необходимо выполнить;

·       DeviceList – формирование списка готового к эксплуатации оборудования с указанием процессов, которые могут быть на нем выполнены;

·       FindSchedule – формирование графа состояний функционирования ИПС в соответствии с данными, предоставляемыми классами Operation­ClassList и DeviceList.

Интерфейс пользователя реализован при помощи ASP.NET 3.5 SP1, поскольку ASP.NET является частью платформы Microsoft .NET, в которую уже встроено множество технологий для интеграции различных приложений и информационных систем. Такое многообразие решений дает возможность выбрать для каждого случая оптимальную технологию, обеспечивающую наилучшую производительность, безопасность и масштабируемость. Расширяемый набор элементов управления и библиотек классов позволяет быстрее разрабатывать приложения.

ASP.NET-страница создает объекты классов и после инициализации списков оборудования и процессов выводит диаграмму Ганта по рассчитанному графу состояний функционирования ИПС. Внешний интерфейс взаимодействует с модулями программного комплекса для получения текущей информации о ходе производственного процесса. Для оперативного управления корректировкой графа состояний функционирования ИПС используется веб-служба, в которую поступает информация как о новом оборудовании, так и о вышедшем из строя, а также веб-служба, обновляющая информацию о времени выполнения процессов на том или ином оборудовании.

С помощью технологий LINQ2SQL и ASP.NET  DynamicData создаются веб-страницы интерфейса к БД (редактирование таблиц).

В качестве СУБД выбрана SqlServer 2008 ExpressEdition; среда разработки – MS Visual Studio 2008.

К программным комплексам для управления сложными системами предъявляются высокие технические требования. Их реализация при сохранении приемлемой производительности конечного комплекса – сложная задача, решая которую, необходимо учитывать предоставляемую конечной архитектурой возможность легкого добавления в систему управления ИПС новых методов и алгоритмов.

Разработанный комплекс дает возможность добавлять новые алгоритмы построения графа состояний функционирования ИПС к уже существующим благодаря реализации алгоритмов за пределами самой платформы.

При выполнении алгоритма построения графа состояний функционирования ИПС управление полностью передается основному вычислительному потоку приложения, что накладывает жесткие требования безопасности и производительности при реализации.

Программный комплекс предназначен для оперативной диагностики состояний ИПС, для помощи в обнаружении отказов, а также поиска неисправностей в технологическом процессе. После ввода требуемых входных данных ЛПР (обслуживающий персонал) получает построенный граф состояний функционирования ИПС. При обнаружении отказа/неисправности ЛПР вносит корректировки в построенный граф. Кроме того, ему предлагаются альтернативные варианты решения возникшей проблемы (возможные варианты замены оборудования, выполнение другой операции или заказа), предоставление справочной информации о наличных ресурсах для возможного выполнения других заказов.

Для принятия своевременных мер по предупреждению отказа/неисправности система управления ИПС создает граф состояний функционирования с возможностью динамического отображения степени неисправности.

Программный комплекс имеет интуитивно понятный интерфейс, реализованный в виде набора форм для заполнения, на которых приведена полезная информация, а также включает в себя главное меню управления системой.

Литература

1.     Управление эксплуатацией основных фондов. Матвейкин В.Г. [и др.] / Деп. в ВИНИТИ № 177-В2009 // Депонир. науч. раб. 2009. № 5.

2.     Построение системы показателей для оценки эффективности наукоемкой производственной системы. Матвей-   кин В.Г. [и др.] // Вестн. ТГТУ. 2009. Том 15. № 2. С. 278–284.

3.     Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Анализ и синтез химико-технологических систем: учебник для вузов. М.: Химия, 1991. 432 с.