Software & Systems

Современная радиоэлектронная аппаратура является результатом сложного наукоемкого процесса разработки изделий, требующего хранения и анализа массивных объемов данных о каждом этапе разработки и жизненного цикла изделия (ЖЦИ) для обеспечения высокого качества и надежности итоговой продукции. Организация хранения информации о разрабатываемом электронном изделии возможна за счет внедрения цифрового паспорта, представляющего собой сложную систему математических моделей [1]. Сегодня внедрение цифрового паспорта необходимо для унификации и стандартизации процедур представления информации об изделии на самом предприятии, а также для обеспечения взаимодействия отделов предприятия независимо от того, какие системы внедряются или уже внедрены и эксплуатиру- ются.

Существующие подходы к обеспечению автоматизации этапов ЖЦИ и организации взаимодействия между отделами предприятия нацелены на решение проблемы интегрирования данных между системами проектирования, но не обеспечивают поддержку эффективного взаимодействия различных предприятий без привязки к определенным системам проектирования. Так, в работе [2] предлагается представить разработку сложного технического проекта как отдельный процесс с применением вспомогательных программных инструментов и сред. Данный подход должен сократить жизненный цикл разработки и снизить за счет этого расходы, но для введения вспомогательных систем потребуется допол- нительное согласование используемых инструментов, что увеличивает нагрузку на старте проекта. В статье [3] предложен подход к интеграции между инструментами системного проектирования с помощью преобразования структуры данных на примере инструмента моделе-ориентированной системной инженерии PolarSys Capella и PLM-платформы T-FLEX DOCs. Сегодня на рынке не существует оптимального решения в виде единой информационной системы для проектирования и разработки сложных объектов приборостроительной отрасли, которая поддерживала бы связь между подходом моделирования объектов системной инженерии и концепцией управления жизненным циклом продукта, а также предоставляла бы единое пространство для работы с полной цифровой моделью изделия без использования сторонних ресурсов в виде вспомогательного ПО, хранилища данных (справочников), временных затрат. Предложенный авторами метод применим к конкретным средам проектирования, что не отражает полного покрытия всех систем автоматизированного проектирования.

В большинстве случаев в процессе исполнения договоров заказчиков предприятие работает не обособленно, а сотрудничая с другими предприятиями, одновременно выполняя работы на различных этапах ЖЦИ, поэтому можно столкнуться с конфликтом взаимодействия различных систем проектирования и структуры данных на отдельных предприятиях. Чтобы избежать этого, на этапе заключения договоров необходимо согласовывать структуры данных при взаимодействии с другими предприятиями, а это приводит к увеличению сроков согласования и подписания договоров. Для исключения лишних временных затрат на согласование структуры данных и используемых систем проектирования требуется унифицированная структура данных об электронном изделии со сквозным фиксированием изменений на каждом этапе ЖЦИ [4]. В настоящем исследовании представлены результаты разработки онтологической модели цифрового паспорта изделия для приборостроительной отрасли.

Задача разработки онтологии  цифрового паспорта

Обобщение данных об электронном описании изделия возможно за счет подробной формализации путем построения концепту- альной схемы – онтологии. Онтология циф- рового паспорта электронного описания изделия содержит данные об изделии (в виде информационных объектов цифрового паспорта) и проектно-производственных процедурах, выполняемых на этапах ЖЦИ [5].

Проектирование онтологии предполагает первоначальное определение ее предметной области, терминов и классов, масштабов и границ, организацию иерархии терминов, формирование атрибутов и свойств терминов, определение значений. Построенная онтологическая модель будет максимально полно и достоверно воспроизводить ключевые аспекты рассматриваемой предметной области – электронные объекты цифрового паспорта изделия, используя стандартные элементы метамоделей – классы, атрибуты, отношения и т.д. [6–9].

Формальная модель онтологии описывается выражением О = , где Т – множество терминов предметной области онтологии; А – множество атрибутов конкретного термина, описывающих классы онтологии;  R – множество отношений между терминами.

Описание множеств атрибутов и отношений между терминами и классами возможно введением дополнительных кортежей: О =  = , где RT – отношение «род–вид» между терминами и A = < NA, TP, V>, где NA – наименование атрибута; TP – тип атрибута;  V – значение атрибута.

Таким образом, в настоящей статье онтология O – это кортеж, состоящий из множества классов (T), множества атрибутов (A), матрицы сопоставлений (P), матрицы смежности (R) и заданный в виде О = , где T = (t1, t2, …, tn) – множество n классов онтологии, определяющих проектно-производственные процедуры и информационные объекты на всех этапах ЖЦИ; A = (a1, a2, …, ap) – множество  атрибутов, описывающих классы онтологии в системах управления;  P – матрица сопоставлений атрибутов классам онтологии; R – матрица смежности, описывающая взаимосвязи между классами.

Такое представление модели позволяет сформировать граф базовой онтологии [10, 11], вершинами которого являются элементы множеств T и А, а ребрами – P и R, что дает возможность использовать для формирования онтологии методы теории графов.

Формирование множества классов  онтологии и матрицы смежности

При анализе предметной области для каждого этапа ЖЦИ были сформулированы пе- речни проектно-производственных процедур, которые выполняются сотрудниками предприятия в ходе проектной работы. Результатом выполнения каждой такой процедуры являются данные об изделии. Под данными  в настоящей работе понимаются конструкторская программная или технологическая электронная документация, в том числе иная техническая документация в виде производ- ственных журналов замечаний, производственных журналов заводских номеров изделия и его составных частей, журналов предъявления продукции в отдел технического контроля (ОТК) и прочее.

Для каждого этапа ЖЦИ были сформированы пары «данные об изделии–проектно-производственная процедура» (табл. 1). Следует заметить, что перечни производствен- ных процедур зависят только от этапа ЖЦИ, управление которым реализуется на отдельном предприятии.

Таким образом, данные об изделии представляются как информационные объекты, виды которых определяются эксплуатируемыми на предприятии САПР, с возможностью использовать, описывать и хранить данные с каждой ревизией документа. Содержательной частью информационных объектов являются файлы конструкторской и технологической документации, а реквизитной – атрибуты, определяемые видом используемых средств ПО и систем (СЭД, ERP, PDM, MES или QMS) соответственно [12]. Одним из способов создания такой структуры является построение онтологической модели цифрового паспорта изделия. Как и различные БД, онтология, несомненно, является основой многих приложений, специфичных для предметной области [10]. В последние десятилетия растет признание необходимости создания явной спецификации того, как знания в предметной области формируются, хранятся и передаются. Онтология определяется как схематичная структура, используемая для обмена знаниями между пользователями и программа- ми [13]. Более формально онтология определяется как спецификация словаря терминов и атрибутов, связывающих их [11]. Следовательно, онтологии позволяют выражать сложные взаимоотношения внутри предметной области, а установление отношений между терминами понять концепт не только по его атрибутам, но и по положению относительно остальной онтологии.

Необходимым шагом процесса проектирования онтологии является формирование множества классов предметной области, классификация которых может быть представлена иерархическими связями, используя принцип наследования объектно-ориентированного подхода (рис. 1). Классы онтологии определяются множествами терминов предметной области в процессе формирования подмножеств базовой онтологии с использованием системы Protégé.

Деление классов онтологии цифрового паспорта на подклассы позволяет конкретизировать виды хранимых и обрабатываемых данных о разрабатываемом изделии и проектно-производственных процедурах в соответствии с этапами жизненного цикла (см. http://www.swsys.ru/uploaded/image/2021-4/ 2021-4-dop/13.jpg).

На данном этапе проектирования онтологии формируется матрица смежности с учетом видов отношений между классами R:  R = ½rij½, где

Отношение «формируется» образует пары «информационный объект–проектно-производственная процедура», являющиеся компонентами цифрового паспорта. Отношение «описывается» задает связи между объектами «Изделие» или объектами «Экземпляр» и соответствующими им объектами «Документ» и/или «CAD-Документ». Отношение «состоит из» задает связь различных видов объектов «Изделие» или объектов «Экземпляр» между собой. Отношение «ссылается на» устанавливает взаимосвязи между объектами.

Формирование множества атрибутов  онтологии и матрицы сопоставлений

На следующем этапе проектирования онтологической модели цифрового паспорта определяются атрибуты и свойства классов (подклассов) и ограничения на их значения и типы данных. Атрибуты могут быть сгруппированы по видам систем (табл. 2). Таким образом, классы онтологии описываются перечнями атрибутов, формируемыми средствами СЭД, ERP, PDM, MES, QMS.

Локальные требования предприятий к содержанию цифровых паспортов изделий определяют перечень описаний компонентов формируемых цифровых паспортов, позволяя не использовать весь перечень, предусмотренный онтологической моделью. Формируется матрица сопоставлений атрибутов классам онтологии P:

P = ½pij½, где

Сами перечни формируемых описаний компонентов цифровых паспортов на предприятиях определяют множество атрибутов, описывающих тот или иной класс онтологии. Они соответствуют видам систем управления, средствами которых может быть реализовано управление на этапах ЖЦИ.

Онтологическая модель  цифрового паспорта изделия

Онтологическая модель цифрового паспорта (фрагмент приведен на рисунке 2) является результатом формулирования списка терминов, их атрибутов и свойств. При этом разработанная модель, обобщенная для области приборостроения, включает в себя все возможные варианты описаний компонентов с использованием средств СЭД, ERP, PDM, MES, QMS. Более того, онтология содержит полную структуру данных о разрабатываемом изделии с соответствующими процедурами для приборостроения.

Онтология представлена кортежем, элементами которого являются множества классов и атрибутов классов онтологии, а также матрицы распределения и смежности. Данная модель является базовой онтологией цифрового паспорта изделия, ее можно использовать для формирования содержания цифрового паспорта изделия и генерации проектных решений посредством выполнения операции извлечения суб-онтологий.

Пример реализации

В качестве примера реализации настоящей онтологической модели рассматривается предприятие, деятельность которого направлена на разработку и поставку изделий приборостроительной отрасли. Предприятие внедряет цифровой паспорт изделия для управления внутренними процессами организации производства с выполнением всех этапов ЖЦИ: заключение договоров, разработка, подготовка к производству, производство, передача в эксплуатацию, поставка изделия, в том числе ремонт и утилизация. Разработанная онтологическая модель отрасли может быть использована как в полном виде, так и выборочно, задействовав отдельные атрибуты, классы и данные базы знаний. Для ор- ганизации электронного взаимодействия внедряются система Windchill PLM (Product Lifecycle Management) и Корпоративная информационная система «Галактика ERP». Этапы жизненного цикла и перечень систем определены в рамках требований, предъявляемых к содержанию цифрового паспорта изделия.

Анализ требований выполняется на основе известных методов формирования экспертных оценок [14, 15], результатом при- менения которых является формирование  перечней информационных объектов и проектно-производственных процедур, управляемых средствами цифрового паспорта. Для определения структуры цифрового паспорта электронного описания изделия на предприятии используется метод извлечения данных из онтологической модели на основе перечня информационных объектов [16], который фокусируется на извлечении суб-онтологии из базовой и замене онтологий в облаке. Используя этот подход, предприятие извлекает онтологию на основе перечня информационных объектов и проектно-производственных процедур, полученных при анализе экспертных оценок.

Заключение

Необходимо отметить, что была построена онтологическая модель для цифрового паспорта электронного изделия, каждому объекту указанных информационных систем поставлены в соответствие элемент онтологии, связи между информационными объектами, что позволило сформировать структуру представления данных об изготавливаемых предприятием изделиях. Полученная структура может быть передана любому другому предприятию и отрасли в рамках реализации информационных структур взаимодействия при выполнении проектных работ. Приведен пример, демонстрирующий алгоритм реализации предложенной онтологической модели на предприятии приборостроительной отрасли.

Литература

1.    Adisorn T., Tholen L., Götz T. Towards a digital product passport fit for contributing to a circular economy. Energies, 2021, vol. 14, no. 8, art. 2289. DOI: 10.3390/en14082289.

2.    Korolev A.S., Shamanin A.Y. The use of formal methods of verification and validation in NPP design. Proc. XI Int. Conf. MLSD, 2018, pp. 1–4. DOI: 10.1109/MLSD.2018.8551837.

3.    Королев А.С., Кюрчева C.Г. Проблематика и описание подхода к интеграции инструментов системного проектирования // INJOIT. 2021. Т. 9. № 8. С. 16–22.

4.    Афанасьев В.Б. Онтологическое проектирование автоматизированной информационной системы поддержки качества продукции предприятия // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2020. № 10. С. 12–22.

5.    Донецкая Ю.В. Метод формирования электронного описания изделия // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2008. № 46. С. 40–43.

6.    Боргост Н.М., Шустова Д.В., Гиматдинова С.Р. Иерархические и ассоциативные связи между терминами в тезаурусе на примере словаря проектанта // Вестн. СГАУ. 2012. № 2. С. 228–236.

7.    Кравченко Ю.А., Новиков А.А., Марков В.В. Метод создания онтологии предметной области на основе глоссария // Изв. ЮФУ. Технические науки. 2015. № 6. С. 158–168.

8.    Шустова Д.В. Подход к разработке семантических основ информационных систем для проектирования и производства авиационной техники // Онтология проектирования. 2015. Т. 5. № 1.  С. 70–84.

9.    Donetskaya J., Gatchin Yu. A generalization of approaches to creating a digital passport supporting the stages of the electronic product life cycle and the features of the formation of design decisions based on it. Industry 4.0, 2020, vol. 5, no. 3, pp. 101–104.

10. Flahive A. et al. A methodology for ontology update in the semantic grid environment. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2015, vol. 27, no. 4, pp. 782–808. DOI: 10.1002/cpe.2841.

11. Flahive A., Taniar D., Rahayu W. Ontology as a Service (OaaS): a case for sub-ontology merging on the cloud. The J. of Supercomputing, 2013, vol. 65, no. 1, pp. 185–216. DOI: 10.1007/s11227-011-0711-4.

12. Otte J.N. et al. An ontological approach to representing the product life cycle. Applied Ontology, 2019, vol. 14, no. 2, pp. 179–197. DOI: 10.3233/AO-190210.

13. Preece A. et al. An ontology‐based approach to handling information quality in e‐Science. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2008, vol. 20, no. 3, pp. 253–264. DOI: 10.1002/ cpe.1195.

14. Данелян Т.Я. Формальные методы экспертных оценок // Статистика и экономика. 2015. № 1.  С. 183–187.

15. Финогенко И.А., Дьякович М.П. Метод анализа иерархий и построение интегральных показателей сложных систем // Вестн. Тамбовского университета. Сер.: Естественные и технические науки. 2017. Т. 22. № 6-1. С. 1335–1340. DOI: 10.20310/1810-0198-2017-22-6-1335-1340.

16. Flahive A., Taniar D., Rahayu W. Ontology as a Service (OaaS): extracting and replacing sub-ontologies on the cloud. Cluster computing, 2013, vol. 16, no. 4, pp. 947–960. DOI: 10.1007/s10586-012-0231-x.

References

1. Adisorn T., Tholen L., Götz T. Towards a digital product passport fit for contributing to a circular economy. Energies, 2021, vol. 14, no. 8, art. 2289. DOI: 10.3390/en14082289.
2. Korolev A.S., Shamanin A.Y. The use of formal methods of verification and validation in NPP design. Proc. XI Int. Conf. MLSD, 2018, pp. 1–4. DOI: 10.1109/MLSD.2018.8551837.
3. Korolev A.S., Kyurcheva S.G. Problems and description of the approach to integrating systems design tools. INJOIT, 2021, vol. 9, no. 8, pp. 16–22.
4. Afanasyev V.B. Ontological design of an automated information system for supporting the quality of products of the enterprise. Izvestiya TulGU. Technical Sciences, 2020, no. 10, pp. 12–22 (in Russ.).
5. Donetskaya J.V. A method of generating an electronic product description. Sci. Tech. J. Inf. Technol. Mech. Opt., 2008, no. 46, pp. 40–43 (in Russ.).
6. Borgost N.M., Shustova D.V., Gimatdinova S.R. Hierarchical and associative relations between the terms in the thesaurus in a designer's dictionary taken as an example. Vestnik of Samara State University. Aerospace and Mechanical Engineering, 2012, no. 2, pp. 228–236 (in Russ.).
7. Kravchenko Yu.A., Novikov A.A., Markov V.V. Method of creating a domain ontology from glossary. Izvestiya SFedU. Engineering Sci., 2015, no. 6, pp. 158–168 (in Russ.).
8. Shustova D.V. Approach to developing a semantic basis of information systems for aircraft systems design and production. Ontology of Designing, 2015, vol. 5, no. 1, pp. 70–84 (in Russ.).
9. Donetskaya J., Gatchin Yu. A generalization of approaches to creating a digital passport supporting the stages of the electronic product life cycle and the features of the formation of design decisions based on it. Industry 4.0, 2020, vol. 5, no. 3, pp. 101–104.
10. Flahive A. et al. A methodology for ontology update in the semantic grid environment. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2015, vol. 27, no. 4, pp. 782–808. DOI: 10.1002/cpe.2841.
11. Flahive A., Taniar D., Rahayu W. Ontology as a Service (OaaS): a case for sub-ontology merging on the cloud. The J. of Supercomputing, 2013, vol. 65, no. 1, pp. 185–216. DOI: 10.1007/s11227-011-0711-4.
12. Otte J.N. et al. An ontological approach to representing the product life cycle. Applied Ontology, 2019, vol. 14, no. 2, pp. 179–197. DOI: 10.3233/AO-190210.
13. Preece A. et al. An ontology‐based approach to handling information quality in e‐Science. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2008, vol. 20, no. 3, pp. 253–264. DOI: 10.1002/cpe.1195.
14. Danelyan T.Ya. Formal methods of expert estimations. Statistics and Economics, 2015, no. 1, pp. 183–187 (in Russ.).
15. Finogenko I.A., Dyakovich M.P. Method of analysis of hierarchies and construction integrated parameters for multiple systems. Tambov University Reports. Ser.: Natural and Technical Sciences, 2017, vol. 22, no. 6-1, pp. 1335–1340 (in Russ.). DOI: 10.20310/1810-0198-2017-22-6-1335-1340.
16. Flahive A., Taniar D., Rahayu W. Ontology as a Service (OaaS): extracting and replacing sub-ontologies on the cloud. Cluster Computing, 2013, vol. 16, no. 4, pp. 947–960. DOI: 10.1007/s10586-012-0231-x.