CC BY
44
Инженерно-технические науки Engineering and technical sciences
УДК 65.011.56
ПОСТРОЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Е.А. Абрамова, М.А. Капралова
Елена Анатольевна Абрамова, Мария Александровна Капралова
Ивановский государственный химико-технологический университет, просп. Шереметевский,7, Иваново, Российская Федерация, 153000 E-mail: aea-77@vandex.ru
Статья посвящена разработке автоматизированной системы мониторинга и управления, позволяющей анализировать данные, и как следствие, принимать эффективные управленческие решения. Рассмотрена роль и значение автоматизированного мониторинга и управления для машиностроительного предприятия. Построены и проанализированы модели деятельности предприятия и процесса производственного мониторинга ООО «Профессионал». Выявлены проблемы автоматизации бизнес-процессов ООО «Профессионал». Сформулированы предложения по повышению эффективности за счет автоматизации производственно-технологических процессов на машиностроительном предприятии. Приведена структура автоматизируемой системы мониторинга производственно-технологической деятельности ООО «Профессионал». Предложена программная реализация моделей и алгоритмов в MES-системе. Учтена интеграция компонентов разработанной системы. Сделано заключение о положительных результатах от внедрения автоматизации процесса мониторинга производства предприятия машиностроительной отрасли.
Ключевые слова: система мониторинга и управления, производственная деятельность, автоматизация, эффективность производства, обработка данных, MES-системы, OLAP-средства, программные агенты.
BUILDING AN AUTOMATED SYSTEM FOR MONITORING AND MANAGING THE PRODUCTION ACTIVITIES OF AN INDUSTRIAL ENTERPRISE
E. A. Abramova, M. A. Kapralova
Elena Abramova, Maria Kapralova
Ivanovo state University of chemical technology, prosp. Sheremetyevo,7, Ivanovo, Russian Federation, 153000
E-mail: aea-77@yandex.ru
The article is devoted to the development of an automated monitoring and management system that allows analyzing data and, as a result, making effective management decisions. The role and significance of automated monitoring and control for a machine-building enterprise is considered. Models of enterprise activity and process of production monitoring of LLC "Professional"are constructed and analyzed. Problems of automation of business processes of LLC "Professional"are revealed. Proposals are formulated to improve efficiency by automating production and technological processes at a machine-building enterprise. The structure of the automated system for monitoring the production and technological activities of LLC "Professional" is given. A software implementation of models and algorithms in the MES system is proposed. Integration of components of the developed system is taken into account. The conclusion is made about the positive results from the introduction of automation of the process of monitoring the production of enterprises in the machine-building industry.
Keywords: monitoring and management system, production activity, automation, production efficiency, data processing, MES systems, OLAP tools, software agents.
Эффективность функционирования промышленного предприятия напрямую зависит от технического оснащения производства и от степени производственной автоматизации. Необходимо регулярно осуществлять мониторинг производственных объектов. Внедрение электронных систем мониторинга и управления значительно упрощают работу персонала, позволяют эффективно использовать ресурсы, быстро выявлять и решать проблемы.
Предприятие является сложной системой, и, поэтому, его возможно представить, как единую систему сфер деятельности. Следовательно, управление должно происходить целиком, во всех направлениях (производство, кадры, реализация продукции, финансы и т.д.). На уровне отдельного предприятия эффективное развитие предусматривает осуществление внедрения прибыльных нововведений, которые помогают предприятию оставаться конкурентоспособным на рынке [1, 4].
Одним из факторов, способствующих конкурентоспособности крупных предприятий является использование автоматизированных систем мониторинга и управления. Такие системы предполагают глубокую проработку данных, специально преобразованных для удобного использования в процессе принятия решений [5, 6]. Мониторинг процессов промышленных предприятий предполагает улучшение технологий накопления и хранения данных через интеграцию хранилищ данных (ХД), OLAP и интеллектуального анализа данных. Благодаря этому устраняются проблемы недостоверности данных, низкой производительности при аналитических запросах, невозможность преобразования разнородных данных в единую информацию и др.
Перед компаниями машиностроительной отрасли стоит задача повышения качества продукции с минимизацией затрат. Актуальность работы обусловлена потребностью в рекомендациях по осуществлению
оперативного мониторинга процессов производства промышленных предприятий по комплексным показателям их деятельности, а также в:
- отслеживании и корректировка в режиме реального времени выполнения программ реструктуризации предприятий, в соответствии с изменением ключевых производственно-хозяйственные параметров;
- проведении сравнительного анализа производственно-хозяйственного состояния промышленного предприятия.
Производственно-хозяйственные процессы предприятия накапливают значительные объёмы данных, которые должны храниться в ХД. Мониторинг позволяет предприятию заранее улучшить процессы разработки продукции, вносить изменения в её изготовление, с целью улучшения качества продукции и снижения затрат, что требует эффективного анализа данных или БМ-алгоритмов. Традиционно, анализ данных проводится аналитиками, которые используют статистические методы и инструменты. Широкое распространение компьютерных и сетевых технологий, внедрение новых систем сбора данных позволяет применять эти системы для мониторинга процессов и операций, формировать электронные базы данных. Такие сведения доступны для анализа с целью получения знаний: тенденции, модели, причинно-следственные связи между качеством конечной продукции и организацией производства, сформулировать план действий по решению проблемы и улучшению качества.
Исследование проводилось на промышленном машиностроительном предприятии ООО «Профессионал» и сосредоточенно на производственной составляющей. Сегодня данная компания - это предприятие с высоким технологическим, конструкторским и производственным потенциалом. Существенных проблем на предприятии нет. Есть лишь несколько проблем, которые возникают во многом из-за мас-
штабов работ компании. В данной работе акцентировано внимание на повышении эффективности деятельности «Профессионал», для этого необходимо устранить проблемы компании посредством внедрения автоматизированной системы мониторинга и управления деятельностью предприятия. К таким проблемам относятся:
- недостаточная эффективность управления;
- брак при производстве;
- простои оборудования;
- проблема высокой сезонной загруженности работников;
- превышение фактического расхода сырья и энергоносителей для выпуска продукции над технологическими и рецептурными нормами.
Для повышения эффективности деятельности ООО "Профессионал" рекомендуется:
1. Внедрение MES-системы;
2. Внедрение двухуровневой системы хранения данных: стандартный архив, витрины данных;
3. Внедрение OLAP-средств - оперативные средства доступа, просмотра и анализа бизнес-информации;
4. Построение автоматизированной системы мониторинга на основе технологии программного агента.
Совершенствование бизнес-
процессов предполагается осуществлять преимущественно через построение структуры хранилища данных и внедрения MES-системы.
Вся деятельность предприятия декомпозируется на семи крупных процессах: выработка согласованных условий деятельности, воспроизводство трудовых ресурсов, материально-техническое обеспечение, производство продукции, воспроизводство средств производства, продвижение и продажи, финансирование и расчеты по обязательствам. Область деятельности MES-систем на данном предприятии будет охватывать два процесса: производство продукции и воспроизводство средств производства. Также частично затрагивать процесс
продвижения и продажи готовой продукции. Стоит помнить, что прямо или косвенно, внедрение этой системы повлияет на все бизнес-процессы предприятия.
MES-системы выполняют оперативное управление производством и его мониторинг. Эффектом от внедрения MES будет
[13]:
1. Рост капитализации компании;
2. Повышение эффективности производства и снижение затрат;
3. Увеличение производительности;
4. Повышение производственной дисциплины;
5. Повышение оперативности принятия решений.
Один из элементов структуры автоматизируемой системы мониторинга производственно-технологической деятельности ООО «Профессионал» - это информационно-аналитический программный комплекс, включающий подсистему сбора оперативных данных; подсистему хранения данных; подсистему анализа данных (рис.1).
В подсистеме сбора данных концентрируются источники данных: оперативные системы компании, автоматизированные системы управления технологическими процессами и внешние источники.
Аналитический комплекс включает систему учета производственных бизнес-процессов с клиент-серверной архитектурой.
Все данные первоначально имеют строгую временную привязку. Подсистема хранения данных выполняет следующие функции:
- сбор данных из источников, прежде всего из оперативных информационных систем (ИС) предприятия, входящих в подсистему сбора данных, а также от внешних источников в ХД;
- в зависимости от предметной области на OLAP-сервере интегрируются данные в логические модели;
- все данные хранятся в OLAP-кубах в форме понятной для пользователя;
- передача информации приложениям подсистемы анализа данных.
Система МЕБ
1РРЕ
Планирование признаков (на основе сбыта)
лаповый
Разузлование матрицы быстрого планирования
Зависимые потребности (компоненты)
Выстраивание последователь! юс™ заказов на производственной линии
Выполнение производства
Подтверждение производства
Сбытовой зэ каз '
Планирование смешанных моделей
Система 1С Система управления продуктом
Основные данные
1РРЕ
Материалы
Цены
Партнеры
Управление мат.
_потоками_
Закупки
Управление запасами Оценка Планирование потребностей
Л
Т
Управление: еклвдаш
Контроллинг
Гасчег
Оиерагиннги ЛИЖИМ
СЙытОВДЙ заказ
т
1-
11оставка Счет факт^'ра
Транспортировка
Калькуляция загграгг Учет по видам затрат
Анализ результатов и рентабельности
л
Бухгалтерский учет Главная книга Дебиторы, Кредиторы Банковская бухгалтерия Основные средства Учи по МФСО иПБУ
Сосщаниг/иэменение сбытового заказа на конфигурируемые изделия
I
Сконфигурированное изделие
Отслеживание
производства изделия
Отслеживание логистики изделия
I
Данные о конечном покупателе
Данные о покупателе
Обработка гарантий
Выходные параметры
I
I
В\Л/ Хранилище бизнес-данных
Сбор, обработк данных
Хранение данных
Отчетность и анализ
Интегрированные отчеты
^'еЬ-отчеты
Бумажные отчеты
Дилерский портал
Создание/изменение сбытового заказа на конфигурацию изделия
Отслеживание статуса изделия (статус обработки заказа, производство, логистика)
Ввод данных о конечном _покупателе_
Введение данных но гарантии
I
Обработка гарантийных _требований_
Отчет для дилеров
Автоматизированная система ХД имеет два уровня: стандартный архив и витрины данных (ВД). Из оперативных источников информация поступает в архив
данных, далее информация выгружается в ВД, организованные в соответствии с их предметной направленностью. Алгоритм данной операции показан на рисунке 2 [7,8].
Рис. 2. Алгоритм загрузки данных в хранилище данных
Из ВД формируются OLAP-кубы, с помощь которых пользователь получает интуитивно понятную модель данных в виде многомерных кубов. Предложено внедрить на ООО «Профессионал» OLAP-кубы «Выпуск продукции», «Простои машин», «Расход материалов». Средства OLAP-клиента дают возможность руководству получать аналитические отчеты о выпуске продукции, простоях оборудования в характерных для сведений разрезах в разных единицах измерения. Использование OLAP средств поможет решить проблемы предприятия, связанные с производственной составляющей.
Для комплексной автоматизации важна PMC-система (система мониторинга, контроля и управления производством). Данная система предназначена для сбора производственных сигналов. PMC-система интегрирует сигналы для дальнейшего анализа и контроллинга, идет визуализация по-
лученных сигналов и дается возможность управления этими параметрами. Все эти этапы работы с сигналами относятся к основным функциям SCADA-систем, при этом онлайн обработка сигнала и интеграция их с процессами производства выполняют PMC-системы. Сегодня PMC-системы представлены в объектно-ориентированной среде. Под объектно-ориентированной средой может подразумеваться специализированное приложение, основанное на стандартизированных протоколах.
При использовании PMC-систем для бесперебойной работы подсистем необходима возможность автономного существования всех участвующих компонентов. В зависимости от требований промышленного предприятия PMC может работать на основе различных подходов: централизованного, децентрализованного и смешанного. Таким образом, например, может использоваться единый центральный диспетчерский пункт
для всех участков сборки ковша, цеха покраски и конечной сборки. Визуализация и оперативное управление при децентрализованном подходе может выполнятся от операционных станций, находящихся в цехе [10].
В работе предлагается проводить сопряжение всех смежным ИТ-систем на MES-платформе, а именно: управление качеством, обслуживание и ремонт, идентификация ковша машины и др.). Подобная интеграция IT-систем должна обеспечить более полные данные, демонстрирующих изменения в цехе, осветить состояние производства посредством соответствующей информацией. При отсутствии стандартизированного метода связи этих систем возможны различные проблемы коммуникации.
Система управления обязана моделировать и управлять состоянием промышленного предприятия в реальном времени, в этом случае будет осуществлен качественный мониторинг производства. Также следует реализовать применение ряда протоколов на центральной линии производства, реализующих возможности, форматы, частоты связи и разные структуры данных. При наличии общей модели состояния процессов PMC способна обеспечить онлайн сопряжение всех этих данные.
Для оперативного и бесперебойного сопряжения компонентов MES для автоматизации онлайн получения информации в автостроении рекомендуется применять программных агентов, которые зачастую предлагают стандартный путь коммуникации среди агентов, принятых на платформе [2, 3, 11, 12].
Так, к примеру, платформа программных агентов системы мониторинга производства, сопряженная с вспомогательной системой, оперативно имитирующей результаты машиностроительного цеха на следующие три смены дает возможность персоналу цеха предугадывать последствия нарушений, появившихся из-за неожиданных изменений в системах производственного оборудования, накопителях и матери-
альных потоках, например, конвейеров, передвижных платформ. С помощью этих данных работники способны находить обоснованные оперативный решения [9].
Главный мониторинговый и управленческий сервер включает группы синхронизированных программных агентов. Эти программные агенты гарантируют функциональную обработку сигналов разных типов (выключатели, аналоговые значения, расстояния, и т.д.), модели рабочего времени, звуковые оповещения и статистические данные.
Широкий спектор программных агентов применяется для связи с помощью интерфейса с существующим подсистемам, агент Web-сервера интегрирует при помощи интерфейса PLC с системой статистического анализа. Archive-Server-агент составляет отчёты о производстве и важные сведения в архив базы данных, где они хранятся для проверки качества и дальнейшего планирования.
Информационный агент обеспечивает подключение информационного сервера (Media Server), сервера звукового предупреждения (Alarm Server) и специальных компонентов интерактивного моделирования (Real time simulation).
На рисунке 3 представлена открытая структура системы мониторинга и управления производством для подсоединения к ИТ-системам, связанным с логистикой, управлением качеством или сборкой сервисных программ.
Так, система мониторинга, контроля и управления производством, основанная на технологии программного агента дает возможность работникам производства и топ-менеджерам краткосрочно и объективно реагировать на аварийные ситуации на производстве.
Автоматизация получения информации для принятия решений в онлайн формате через программного агента поможет оперативно подстраивать скорость производственной линии, использовать трудовые ресурсы и остальные организационно-технологические критерии при появлении
отклонений в рабочих процессах и прини- выхода продукции на заданном уровне,
мать результативные меры для сохранения
Общие для всех цехов а втоза вода
Инженерный сервер
Пользователи визуализации
Диспетчер екая Цеха Офисы
Производственная
информационная система
Web- Ьаза
service данных___1
A t
Свыше ЭОО пользователей
Media server
Alarm server
Мониторинг
On-line БД
Pro Vis-центр
PLC
Свыше 150 PLC ' на цех
JVUMS-station
OPS-station
Другие IT-системы
Рис. 3. Структура системы мониторинга, контроля и управления производством на основе
технологии программного агента
Итогом применения полученных результатов для ООО «Профессионал» будет выражено в:
- осуществлении оперативного мониторинга деятельности и выработке оперативных управленческих решений и мероприятий на основе идентификации существенных параметров деятельности предприятия и их вклада в итоговый комплексный показатель;
- отслеживании и корректировке в онлайн формате выполнения программ реструктуризации предприятия и проведение реинжиниринга бизнес-процессов в соответствии с изменением производственно-технологических параметров;
осуществлении сравнительного анализа производственной деятельности;
- проведении анализа многопараметрических объектов по идентификации и влиянию параметров их деятельности на итоговый показатель и осуществлении визуального динамического анализа этих параметров;
- повышении уровня информационного взаимодействия подразделений пред-
приятия за счет внедрения MES-системы и интеграции их с 1С.
ЛИТЕРАТУРА
1. Абрамова Е.А. Оптимизация бизнес-процессов текстильного предприятия / Абрамова Е.А., Капралова М.А. // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение, 2020. - №2. -С. 8-18.
2. Basu R. Challenges of Real-Time Data Warehousing. [Электронный ресурс]. - URL: http ://www. information-
management.com/specialreports/2003 111 1/7684-1.html (дата обращения: 10.02.2020).
3. Browne W. et al. Knowledge elicitation and data mining: Fusing human and industrial plant information. //Engineering Applications of Artificial Intelligence. - 2006. - №19. - P. 345-359.
4.Гонова, O.B. Экономическая безопасность и устойчивость регионального развития: системный подход / О.В. Гонова, О.В. Стулова, В.А. Буйских // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2015. № 4 (44). С. 23-27.
5. Капралова М.А. Автоматизация систем мониторинга промышленного предприятия ООО «Профессионал»: Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» / Капралова М.А., Абрамова Е.А. - Иваново, ИГХТУ 2020. - С. 44-53.
6. Капралова М.А. Актуальные проблемы промышленной автоматизации в России: анализ, пути решения: Сборник научных трудов вузов Рос-
сии «Проблемы экономики, финансов и управления производством» / Капралова М.А., Абрамова Е.А. -44 выпуск, Иваново, ИГХТУ 2019. - С. 39-44.
7. Капралова М.А. Комплексный мониторинг промышленных предприятий: Сборник тезисов и докладов. Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Фундаментальные науки - специалисту нового века», Иваново, ИГХТУ 2020 - С. 380.
8. Капралова М.А. Машиностроительная отрасль российской федерации: анализ, перспективы развития: Сборник тезисов и докладов. Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Фундаментальные науки - специалисту нового века», Иваново, ИГХТУ 2020 - С. 381.
9. Messerli A. Reinventing Business: Enterprise Data Warehouse Business Opportunities for Manufacturing, March, 2010.
10. Mining Warranty Data in Manufacturing Industry. The University of Michigan-Dearborn Henry W. Patton Center for Engineering Education and Practice, 2005.
11. SDG Computing, Inc. [Электронный ресурс]. - URL: www.sdgcomputing.com/glossary.htm (дата обращения: 10.02.2020).
12. Simchuk D. ETL solutions for IBM DB2 Universal Database. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.ibm.com/developerworks/data/library/techart icle/dm-0411 (дата обращения: 10.02.2020).
13. Система MES. Индасофт продукты для АСУТП. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.indusoft.ru/files/brochures/broshure iFIX.pd f (дата обращения: 10.02.2020).
REFERENCES
1. Abramova E. A. optimization of business processes of a textile enterprise / Abramova E. A., Kapralova M. A. // Modern science-intensive technologies. Regional app, 2020. - No. 2. - Pp. 8-18.
2. Basu R. Challenges of Real-Time Data Warehousing. [Electronic resource]. - URL: http://www.information-
management.com/specialreports/2003 111 1/7684-1.html (accessed 10.02.2020).
3. Browne W. et al. Knowledge elicitation and data mining: Fusing human and industrial plant infor-
mation. //Engineering Applications of Artificial Intelligence. - 2006. - №19. - P. 345-359.
4.Gonova, O. V. Economic security and sus-tainability of regional development: a systematic approach / O. V. Gonova, O. V. Stulova, V. A. buiskikh // Modern high-tech technologies. Regional supplement. -2015. No. 4 (44). pp. 23-27.
5. Kapralova M. A. automation of monitoring systems of the industrial enterprise LLC "Professional" : Collection of scientific papers of Russian universities "Problems of Economics, Finance and production management" / Kapralova M. A., Abramova E. A. - Ivanovo, ightu 2020. - Pp. 44-53.
6. Kapralov M. A. Actual problems of industrial automation in Russia: analysis, solutions: Collection of scientific works of the universities of Russia, "Problems of Economics, Finance and production management" / Kapralova M. A., Abramova E. A. - issue 44, Ivanovo, ISUCT 2019. - S. 39-44.
7. Kapralov M. A. Comprehensive monitoring of industrial enterprises: a Collection of abstracts and papers. All-Russian school - conference of young scientists "Fundamental Sciences - a specialist of the new century", Ivanovo, ightu 2020- P. 380.
8. Kapralova M. A. Machine-Building industry of the Russian Federation: analysis, development prospects: collection of abstracts and reports. All-Russian school - conference of young scientists "Fundamental Sciences - to the specialist of the new century", Ivanovo, ightu 2020- P. 381.
9. Messerli A. Reinventing Business: Enterprise Data Warehouse Business Opportunities for Manufacturing, March, 2010.
10. Mining Warranty Data in Manufacturing Industry. The University of Michigan-Dearborn Henry W. Patton Center for Engineering Education and Practice, 2005.
11. SDG Computing, Inc. [Electronic resource]. - URL: www.sdgcomputing.com/glossary.htm (accessed: 10.02.2020).
12. Simchuk D. ETL solutions for IBM DB2 Universal Database. [Electronic resource]. - URL: http://www.ibm.com/developerworks/data/library/techart icle/dm-0411 (accessed: 10.02.2020).
13. MES system. Indasoft products for automated control systems. [Electronic resource]. - URL: http://www.indusoft.ru/files/brochures/broshure_iFIX.pd f (accessed 10.02.2020).
