Курс лекций по "Автоматизированным информационно-управляющим системам"

 

2. Линейная интеграция систем

 

Вторая ветвь как  линейная интеграция разных систем зародилась в 70-80 гг. прошлого века сначала в виде диспетчерских помещений с весьма протяженными приборными щитами и пультами. Затем на отдельных предприятиях стали дополнительно использовать промышленные ЭВМ для расчета технологических и технико-экономических показателей (ТиТЭП), хранения их в единой базе данных и получения сводок. Принятое в СНГ название этих систем – АСОДУ (автоматизированные системы оперативно-диспетчерского управления). В экономике создавали АСУП. Эти сложные системы требовали повышенных затрат разного рода на свою эксплуатацию и модификацию. Не везде получалось. На части предприятий эти системы погибли. На других, пользуясь услугами квалифицированных разработчиков, удалось модернизировать их программно-техническую базу в рамках современных вычислительных сетей. Появление у пользователей ПЭВМ провоцировало новые запросы к разработчикам по учету и анализу ТиТЭП.  Они по возможности удовлетворялись, базы разрастались, рождались специализированные программные инструменты проектирования, администрирования и просмотра данных. ИС преобразовывались в ИУС. В СНГ есть опыт создания общепромышленных экономических систем, но нет такого опыта для технологических систем. За рубежом удалось нескольким фирмам создать общепромышленные системы и для экономики и для технологии. Первые называют ERP, вторые MES.

В эти системы заложены принципы разработки ИУС, адекватные запросам предприятия  как единого механизма, управляемого по достаточно жестким правилам. Поэтому  успешное внедрение этих систем сопровождается жестким реинжинирингом и большими затратами разного рода.

3. Нелинейная ИУС

 

Известно, что для того, чтобы большая система была живучей, она должна быть сложной и гибкой. Тогда она будет уметь оперативно подстраиваться под изменения внешнего мира. Поскольку автоматизация – это замена части мыслительных операций человека трудом машин, то единственной возможностью обеспечения живучести большой системы является соблюдение при ее создании принципов человекоподобия. Перечислим некоторые из этих принципов: соответствие структуры системы организационной структуре производства; система в разных аспектах своей разработки и эксплуатации должна «помещаться в головы» своих разработчиков и администраторов; менталитет и эволюционные циклы системы должны соответствовать аналогичным характеристикам своих создателей и пользователей. Поэтому во второй половине 90-х годов стала проявляться третья ветвь истории автоматизации – нелинейная. Она начала проявляться де-факто. В частности, проекты большой автоматизации реализовывались на предприятиях только в той мере, в которой они совпадали с его интеллектуальными ресурсами и менталитетом. Очень много систем легло на полку, будучи куплено из технократических позиций: «Знаем как должно быть». Хотя надо знать «как может быть» - каков рациональный уровень автоматизации предприятия. Веди попытки его перепрыгнуть наказываются дополнительными бесполезными финансовыми тратами. Научные исследования обобщили этот «негативный» опыт. В целом обоснованы пределы рациональной автоматизации для промышленных предприятий (получены «предельные теоремы»). И сейчас на рынке начали появляться системы, их использующие и построенные на указанных принципах человекоподобия. Они более живучи, поскольку имеют нелинейную архитектуру и адекватны особенностям современного постиндустриального мира (нелинейный, неустойчивый).

 

2. ЛИНЕЙНАЯ СТРУКТУРА ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ

 

Вначале рассмотрим традиционную структуру MES-системы (рис.2), два последних десятилетия успешно работавшую на ряде крупных предприятий СНГ и за рубежом:

 

 

 

 

 

 Диспетчеры, технические специалисты  и руководители

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 2. Линейная структура  ИУС.

 

Линейная  MES-система через специализированные интерфейсы собирает в свои базы данных реального времени сведения из локальных систем – технологических (SCADA, DCS, контроллеры) и лабораторных (LIMS), а также данные ручного ввода. Двусторонний интерфейс предусматривается и с бизнес системами типа ERP. Работают специализированные подсистемы обработки данных с целью получения ТиТЭП. Расчеты идут как по типовым алгоритмам вычисления статистик разного рода, так и специально написанным (балансы, сложные цепочки формул). Архивы исходных и расчетных величин разделяются на краткосрочные и долгосрочные. Для администрирования и модификации системы используются симуляторы случайных и детерминированных сигналов. Специальные клиентские приложения позволяют просматривать архивные данные в необходимых ракурсах и формах (графики, таблицы, мнемосхемы и т.п.). Для каждого пользователя формируется свой комплект приложений. Работает менеджер программ. Система представляет собой единое целое, в которой каждая часть имеет свою функцию и свой смысл существования только внутри этой системы.

 

3. ОРБИТА – СИСТЕМА НЕЛИНЕЙНОЙ АРХИТЕКТУРЫ

 

В основу разработки системы «Орбита» созданной в ЗАО "ПЛК Системы" заложены современные методологии больших нелинейных систем. Система «Орбита» предназначена для тех предприятий, которые имеют начальный уровень автоматизации (имеются современные АСУТП и АСУП) и нуждаются в создании современной маневренной ИУС, их объединяющей. Сфера применения «Орбиты» – предприятия с непрерывным технологическим циклом (химия, металлургия, теплоэнергетика и т.п.).

Переход ИУС от линейной структуры к нелинейной сопровождается выделением отдельных самостоятельных малых систем, различающихся своими функциями (рис.3). Этот процесс аналогичен наблюдавшемуся в прошлом процессу структуризации авторегуляторов. Здесь тоже выделяются измерительные части, пользовательские, части ответственные за хранение и преобразование информации. Но при этом соблюдается обязательное свойство больших систем – фрактальность: каждая часть в миниатюре повторяет целое. Иными словами, каждая самостоятельная малая система является полноценной, имея своих пользователей (персонал какого-либо организационного подразделения), администраторов, свой сервер и специфическое программное обеспечение, свои интерфейсы и витрины исходных и выходных данных.

 

 Диспетчеры, технические специалисты и руководители

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  …

 

 

Рис.3. Фрактальная структура  ИУС.

 

В качестве малых систем выделяются функциональные модули (ФМ): измерительные  и аналитические; автономные пользовательские системы (АС).

Основное назначение измерительных ФМ – получение относительно труднодоступных сведений для поля управления непрерывным производством. Такими являются сведения о работе дискретных участков и цехов предприятия, складов исходных, промежуточных и конечных материалов, транспортных цехов и измерительных (лаборатории, ОТК, службы КИП и АСУ). Сведения получаются преобразованием совокупности разнообразных исходных данных (документы, визуальные наблюдения, лабораторные измерения, датчики). Результирующие данные (концентрации, запасы и т.п.) предстают пользователям в удобном виде - в виде тегов как функций времени и табличных сводок требуемой структуры.

Аналитические ФМ имеют в своем составе алгоритмы расчета ТиТЭП, вычисления запасов веществ в незавершенном производстве и уравнения материального баланса. Их использование позволяет практически на порядок ускорить процессы диагностики и анализа событий в производстве. Если в измерительных ФМ основная исходная информация – это первичные данные о состоянии производства, то аналитические ФМ черпают исходные данные в основном из хранилища данных.

Автономная система является средством для получения одним или группой пользователей информации из баз данных. В зависимости от имеющихся ресурсов АС может быть разной сложности. В самом простом виде АС представляет собой набор клиентских приложений, с помощью которых сам пользователь организует свое рабочее место. Это вариант инструментальной АС для грамотного технического специалиста, имеющего определенные ресурсы времени и памяти для работы со сложными программными инструментами. Следующий – инженерный вариант АС предполагает наличие полновесной малой системы, обслуживающей группу пользователей в рамках какого-либо организационного подразделения. В ней свои разработчик и инженер-администратор создали и сопровождают специализированные базы данных и МО. Третий вариант – интеллектуальный. В своей основе он имеет дополнительную научную проработку моделей управления и, как результат, пользовательский интерфейс, адекватный функциям и задачам производственного персонала.

Что такое реальное время в ИУС?

Реальное время в  ИУС возникло из мечты – регистрировать происходящие события в моменты  их появления, что дает новые возможности  их учета, памяти и анализа. Но это  мечта. А в жизни систем автоматизации  мы имеем два времени. Одно время – физическое (циклы Солнечной системы), к нему привязаны операции измерения и регулирования (control). Другое – трансцендентное, это время производственных событий, происходящих со своими циклами. Точнее, их диагностики и анализа при управлении производством (management), идущих в так называемом производственном времени. Соответственно, мы имеем базы данных реального и многомерного производственного времени (БДРВ и БДПВ).

Сейчас общепринято реальным временем называть физическое время. В этом времени регистрируются изменения в производстве в виде физических сигналов с датчиков, в виде новых документов, сопровождающих партию ресурса какого-либо рода, или в виде изменившейся настройки в какой-либо подсистеме. Приборные системы работают с этими текущими данными. Их архивирование дает основной эффект внедрению SCADA-систем, позволяя видеть в исторических трендах близлежащие простые события.

Известно, что на более верхних  ступенях управления производством  используются виртуальные данные. Это производные от результатов измерений, прошедшие функциональные преобразования, пространственные и временные фильтры разного рода. Область этих производных (расчетных) величин – практически бесконечное поле технологических и технико-экономических показателей (ТиТЭП).

Каждый показатель получен своей  системой фильтров и задач и в  свой момент времени. При сопоставлении  с адекватными ему показателями он строится в свой временной ряд. Аналоги – ряды чисел в графах журналов производственного персонала. Будем называть их данными производственного времени, а их базы – БДПВ. Диагностику событий ведут, сопоставляя временные ряды ТиТЭП между собой в разных сочетаниях (сочетания – функция структур объектов и систем управления).

Вектор производственного времени  адекватен частотам человека не как физического существа, живущего в так называемом реальном времени со своими физиологическими циклами, а частотам его интеллекта (человек как трансцендентное существо). Наиболее используемые дискреты этого времени – минута, час, смена, месяц.

Большая сложность нелинейной ИУС по сравнению с линейной потребовала  введения в систему базы знаний. И это сделано в виде регламентов производства. Последние держат относительно жесткую структуру функциональных модулей, препятствую появлению грязной информации в витринах уходящих в БДРВ и БДПВ данных. При этом регламент отсутствует в управляющих модулях АС, не ограничивая фантазии управления и, соответственно, роста объемов грязной информации. Но последнее – уже забота конечных пользователей и администраторов АС.

Итак, в ИУС имеется память текущих  измеренных данных (БДРВ), память соотношений  производственных параметров (БДПВ) и  память структур (регламенты производства). За чистоту первых отвечают операторы  измерительных установок и персонал КИП, за чистоту вторых – производственный персонал, третьих – ответственные технические специалисты.

В линейной MES-системе имеется генератор величин в форме случайных, прямоугольных или синусоидальных сигналов. Он необходим для отладки алгоритмов расчета ТиТЭП и ЧМИ (человеко-машинный интерфейс). Следуя принципам фрактальности и новых знаний, эта часть в нелинейной системе преобразуется в совокупность имитационных моделей производства – «Орбита-М». Она отображает причинно обусловленные и случайные процессы в производстве и предназначена не столько для отладки системы, сколько для ее разработке на этапе составления технического задания (ТЗ) на тот или иной функциональный модуль. В ходе проекта любой ИУС встречаются 3 инженерные команды: разработчики и проектировщики; эксплуатационный персонал и администраторы ИУС; пользователи системы. Максимальный КПД достигается в типовом проекте, который уже прошли все три команды и их знания о будущей системе адекватны. Но зачастую велик соблазн получить высокоманевренную информационную среду управления производством и заказчик с большим риском идет на создание ИУС без типового проекта. Проблема во многом решается, если имеется созданная в лабораторных условиях имитационная модель будущей системы. С учетом этого в рамках проекта «Орбита» создана совокупность имитационных моделей производства, отражающих те его стороны, которые важны для разрабатываемых частей системы. На моделях производства ставится практически полный функционал «Орбиты», отличающийся от реального проекта своим масштабом. Это позволяет:

• проектировать функционал системы и специализированные программные инструменты;
• анализировать функционал будущими пользователями;
• опробовать инструментарий по эксплуатации и модификации системы будущими администраторами;
• пользователям на модели приобрести навыки работы в условиях, приближенных к реальным.

Рассмотрим две из таких моделей.

• Орбита-М - Железнодорожный цех. Так для модуля «ЖДЦ» имитируется приход на завод состава вагонов, пустых и наполненных грузами, исходя из плана упрощенного абстрактного производства и плана поставок грузов. Также имитируется подача сырья в производство со складов и выработка продукции перед подачей на склады. Вводятся возмущающие факторы. И количественные и качественные характеристики грузов имитируются с периодом 1 час. Длительность имитации – 1 месяц.
• Орбита-М –  Лабораторные анализы. Модуль обыгрывается на упрощенном технологическом участке, где установлены несколько технологических аппаратов разной природы (буферы, смесители, реакторы). Введен детерминизм плана производства и физических законов сохранения количества вещества, а также хаос случайных внешних воздействий. Модели статические и динамические. Имитируются колебания количественных и качественных характеристик перерабатываемых продуктов. Моделируются измерения показателей состава веществ в определенных точках по определенному регламенту, а также моделируется сам регламент (совокупность определенных сочетаний операций обработки и анализа проб в лабораториях). Длительность имитации также 1 месяц.

Имеющиеся на предприятии  ресурсы – интеллектуальные, материальные, эволюционные – определяют рациональный уровень автоматизации. Именно рациональный уровень автоматизации дает предприятию максимальную эффективность использования капиталовложений: стремление превысить этот уровень ведет к их омертвлению, а противоположное снижает конкурентоспособность. Оценивание рационального уровня требует периодического проведения специальных экспертных работ. Реализуется оно с помощью специальной методологии. В ходе этих работ анализируются проблемы инженерной поддержки будущей системы, анализируется динамика имеющихся интеллектуальных и материальных ресурсов, и подготавливаются решения по структурной корректировке системы – наращиванию и сокращению функционала. Цель работы – приведение системы в соответствие с изменившимися внешними условиями. Окончательным критерием всегда является степень использования системы конечными пользователями и фактически полученный экономический эффект. Рациональная неустойчивость системы в малом гарантирует устойчивость системы в большом.