ДЕЛЬТА-СИ

                АРБИТР

                                       

Применение аналитических технологий в управлении производством

А.Ф. Гершберг, А.А. Нозик

     Рассмотрены вопросы применения аналитических технологий, как важнейших средств повышения эффективности деятельности промышленных предприятий. Показано, что применительно к нефтеперерабатывающим предприятиям, в зависимости от уровня управления, использование аналитических технологий может принимать различные форм от аналитической службы предприятия до устройств локальной оптимизации, виртуальных датчиков и т. л.
     К аналитическим технологиям (AT), или технологиям аналитического анализа данных, относят подкласс информационных технологий, ориентированных на задачи прогнозирования состояния сложных динамических систем в нестационарных и неоднородных средах, разработку сценариев развития ситуаций в условиях комплексной динамической неопределенности, ситуационный анализ текущей обстановки и т. п. [1-3]. В основе применения AT лежит использование средств оперативной аналитической обработки данных (OLAP - On-Line Analytical Processing) и интеллектуального анализа данных (DM - DataMining).
     Применение аналитических технологий на нефтеперерабатывающем предприятии (НПП) может быть осуществлено на уровнях управления предприятием, управления производством и управления технологическими процессами и оборудованием (ERP, MES и MMI по "пирамидальной" модели [4-5] соответственно).
     Можно выделить следующие базовые варианты применения средств AT в интересах управления предприятием и управления производством:

распределенное автономное использование средств OLAP и DM управленческим персоналом предприятия;
единая централизованная аналитическая служба предприятия;
централизованные аналитические службы уровней управления предприятием и управления производством;
сочетание распределенного автономного использования средств OLAP и DM управленческим персоналом предприятия и централизованной аналитической службы (единой или разделенной на уровни).

     По отношению к управлению технологическими процессами и оборудованием (уровень MMI - DCS и SCADA) опыт и результаты применения AT на НПП гораздо более существенны, однако использование средств AT носит крайне частный характер - для отдельных конкретных приложений (задач и объектов применения) используются частные модели и методы, основанные на технологиях DM или же полученные (разработанные) с применением этих технологий.
     Данное направление получило общее наименование Advanced Process Conirol (APC). Технически применение АРС означает использование программно-аппаратных устройств, комплексов (включающих датчики, исполнительные устройства) и программных пакетов (изделий), используемых либо автономно (локально), либо в составе DCS или SCADA.
     Помимо материального выигрыша эффект от применения АРС составляют: повышение безопасности; улучшение взаимодействия между единицами оборудования; более полная производственная информация; снижение воздействия на окружающую среду.
     В качестве объектов применения АРС могут выступать колонны, печи, реакторы и т. д. - практически все единицы оборудования, так или иначе участвующие в преобразовании (превращении) сырья в продукцию на разных этапах выполняемого технологического процесса. Собственно объектами контроля и управления выступают насосно-компрессорное оборудование, нагреватели, задвижки и т. д., а управляющие воздействия вырабатываются исходя из значений ряда параметров, характеризующих осуществляемый технологический процесс.
     Выработка управляющих воздействий осуществляется на основе математических моделей, базирующихся на методах, входящих в технологии DM - нейронные сети, регрессионный анализ нестационарных процессов и др. Данные модели программно реализованы в среде микропроцессоров или персональных ЭВМ, автономных или входящих в состав DCS. В процессе функционирования программного модуля или программно-аппаратного устройства АРС на основании данных мониторинга осуществляется постоянная адаптация моделей - в абсолютном большинстве .случаев через пересчет коэффициентов уравнений регрессии, матриц переходных вероятностей и т.д., благодаря чему достигается эффективное технологическое управление, как процесс достижения поставленной цели (стабилизация, автоматическое регулирование, адаптивное изменение состояния и др.).


Литература

  1.Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. 1997. №4. С. 41--44.
  2.Мусаев А.А. Интеллектуальный анализ данных: Клондайк или Вавилон? // Банковские технологии, 1998. С. 79-82.
  3.Карпов Е.А., Мусаев А. А., Шерсток Ю. М. Многоцелевая аналитическая информационная система. Методология создания и основные проектные решения. -СПб: МО РФ, 2000. - 143с.
  4.Любашин А.Н. Системная интеграция и системный консалтинг // Мир компьютерной автоматизации. 2000. № 1. С. 55-59.
  5.Славин Р. Единственный путь повышения эффективности производства - интеграция "снизу вверх" //Мир компьютерной автоматизации. 2000. № 1. С. 17-22.


© СПИК СЗМА 1998-2017. Все права защищены.