CC BY
29Секция 7
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И КИБЕРФИЗИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Председатель — Шкодырев Вячеслав Петрович,
Директор Высшей школы киберфизических систем и управления, доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Ученый секретарь — Логинова Александра Викторовна,
доцент, кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
УДК 330.1
doi:10.18720/SPBPU/2/id21 -351
Брусакова Ирина Александровна1,
Зав. кафедрой Инновационного менеджмента
д-р техн. наук,, профессор
ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО МЕНЕДЖМЕНТА КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ
1 Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина),
brusakovai@mail.ru
Аннотация. Управление цифровым предприятием как киберфизической системой позволяет применять цифровые технологии полного цикла управления измерительной информацией. Киберфизическая система представляется взаимосвязанной совокупностью технической и социально-экономической подсистем. Под измерительной информацией понимаются результаты экономических и электрических измерений. Информационный менеджмент в управлении киберфизической системой позволяет организовать формирование цифрового управленческого контента при управлении процессами как самой информационной системы, так и инфокоммуникационной инфраструктуры цифрового предприятия. Особую роль приобретают технологии приобретения, представления и управления измерительной информацией с использования технологий цифровых двойников.
Ключевые слова, цифровые технологии, измерительная информация, цифровое предприятие, информационный менеджмент, технологии извлечения измерительной информации, технологии цифровых двойников.
Irina A. Brusakova1, Head of the Department of Innovative management, Professor, Doctor of Technical Sciences
DIGITAL TECHNOLOGIES OF INFORMATION MANAGEMENT OF CYBER PHYSICAL SYSTEMS
1 Saint Petersburg Electrotechnical University "LETI", St. Petersburg, Russia,
brusakovai@mail.ru
Abstract. Managing a digital enterprise as a cyber-physical system allows the use of digital technologies of a full cycle of measuring information management. The cyber-physical system appears to be interconnected by a combination of technical and socioeconomic subsystems. Measurement information refers to the results of economic and electrical measurements. Information management in the management of the cyber-physical system allows you to organize the formation of digital management content when managing the processes of both the information system itself and the information communication infrastructure of the digital enterprise. Technologies for acquisition, presenting and managing the measurement information by means of digital twins technologies.
Keywords, digital technologies, measuring information, digital enterprise, information management, technologies for measuring information acquisition, digital twins technologies.
Введение
Эпоха цифровых трансформаций в управлении процессами цифровых предприятий характеризуется использованием в процессе управления цифровых технологий приобретения, извлечения, обработки, интерпретации необходимой измерительной информации. Измерительная информация цифрового предприятия как киберфизической системы должна содержать необходимые сведения для управления технической и социально-экономической подсистемами. Внедрение технологий создания цифровых двойников при управлении киберфизическими системами позволит гибко управлять процессами принятия решений.
1. Информационный менеджмент киберфизических систем
Представление киберфизической системы как взаимосвязанной совокупности технической и социально-экономической подсистем рассматривалось в [1].
Привлечение идей информационного менеджмента в управлении киберфизическими системами позволит обеспечить необходимую когни-тивность принятия управленческих решений.
Основной проблемой в настоящее время является обеспечение требуемой консолидации, полноты и непротиворечивости информационных ресурсов киберфизической системы. Возникают проблемы по стыковке технологий цифровизации технической и социально-экономической под-
систем, проблемы набора необходимых составляющих цифровой инфраструктуры.
Для решения этих проблем необходимо обратить внимание на измерительный аспект управления киберфизической системой. Управленческий контент принятия решений будет содержать необходимые характеристики технической и социально-экономической подсистем.
Измерительная информация в киберфизических системах представляется как электрическими, так и экономическими измерениями.
Программно-аппаратный уровень ИКТ-инфраструктуры цифрового предприятия является составной частью технической подсистемы и в качестве выходной измерительной информации оперирует электрическими измерениями.
Экономические измерения описывают входную и выходную информацию социально-экономической подсистемы киберфизической системы.
Киберфизическая система (англ. cyber-physical system — CPS) определяется как «концепция информационных технологий, предполагающая интеграцию вычислительных ресурсов и физических процессов».
Требуется проанализировать необходимые сведения для проведения имитации реальной киберфизической системы с помощью технологий «цифровых двойников».
При управлении технической подсистемой особую роль приобретают процессы измерений свойств реального физического объекта, процессы управления техническими подсистемами. Цифровые технологии управления техническими подсистемами киберфизических систем направлены на представление информации о физическом объекте в иформационно-измерительных и управляющих системах, в интеллектуальных измерительных системах, в MES, SCADA-системах. В технологиях создания цифровых двойников таких подсистем используются технологии виртуализации измерительной информации, технологии Интернета вещей, BID DATA-технологии, GIS-технологии.
Создание цифровых двойников при управлении социально-экономической подсистемой сопровождается цифровыми технологиями при процессном управлении преприятием от аудита и оцифровки бизнес-процессов с помощью различных инструментальных средств и методологий, их интеграции в корпоративные информационные системы до использования BPM-подходов в формировании цифрового управленческого контента.
Внедрение идей информационного менеджмента в управление ки-берфизической системой позволит интегрировать и многоаспектно управлять информационными ресурсами цифрового предприятия на базе единой цифровой платформы.
На рисунке 1 представлена идея измерительного аспекта информационного менеджмента социально-экономической подсистемы [1]. Объекты изучения — бизнес-процессы управления ресурсами, архитектурой предприятия, условиях, ключевых показателях эффективности. Представлены основные цифровые технологии управления такими измерениями.
Рис. 1. Измерительный аспект информационного менеджмента социально-экономической подсистемы
Технологии Интернета вещей базируются на концепции вычислительной сети физических предметов («вещей») с сопровождением взаимодействия их друг с другом или с внешней средой с помощью встроенных технологий без участия человека, что позволяет рассматривать совокупность таких сетей как новый способ перестройки экономических и общественных процессов. Внедрение таких технологий сопряжено с применением облачных технологий, наличию беспроводных сетей, межмашинному взаимодействию, программно-конфигурируемых сетей, переход на другой тип телекоммуникационных взаимосвязей.
Основанием применения технологий Интернета вещей является необходимость проектирования программного обеспечения для микроконтроллеров. Наличие измерительной цепи преобразования неэлектрических величин в электрические (датчик, нормирующий преобразователь, аналого-цифровое преобразование, средства измерения, микроконтроллер, процессор) обеспечивает получение электрических измерений. Программирование микроконтроллеров, например, с помощью платформы Интернета вещей Arduino позволяет передать данные через последовательный порт. Arduino — набор, состоящий из готового электронного блока и программного обеспечения, где электронный блок — это печатная плата с установленным микроконтроллером и минимумом элементов, необходимых для его работы. На нем имеются разъемы для подключения внешних устройств, а также разъем для связи с компьютером, по которому и осуществляется программирование микроконтроллера. Управляющие программы разрабатываются на среду разработки и язык программирования — вариант языка С/С++ для микроконтроллеров.
Приборы, устройства и схемы для выполнения работ, например, для получения данных с датчика уровня воды и джойстика, содержат:
- провод для соединения компьютера и платы;
- макетную плату;
- набор из резисторов различного номинала;
- светодиоды для разных цветов;
- соединительные провода;
- датчик уровня воды Arduino.
Использование Arduino UNO, компьютера с установленной программой Arduino IDE, позволяет вводить данные в монитор порта и производить процесс виртуализации измерений с возможностью регулирования параметров.
Особенности современных платформ киберфизических систем: IoT/IIoT ThingWorx, платформы на базе продуктов National Instrument (NI) и Parametric Technology Corporation, платформы INTO-CPS. Виртуализация измерений, визуализация работы с большими данными. Технология когнитивной визуализации.
2. Технологии создания цифровых двойников
2.1. Технологии создания цифровых двойников для технических подсистем
Цифровые технологии виртуализации измерений, Интернет-технологии позволяют создавать цифровых двойников технических подсистем [2-9]. Создание цифрового двойника сопровождается применением инструментальных средств имитационного моделирования и аналитики работы с большими данными. К таким инструментальным средствам относится,
например, AnyLogic, Multysim, LabView. Формирование цифрового двойника обязательно сопровождается созданием базы измерительных знаний, позволяющей сопоставлять результаты функционирования подсистемы с накопленными знаниями.
Рассмотрим особенности формирования базы измерительных знаний для создания цифрового двойника подсистемы метрологического обеспечения результатов измерения. Представим процедуры приобретения, передачи, обработки измерительной информации по измерительным цепям как процессорные измерения. Для процессорных измерений разработана теоретическая база математической метрологии. Основным объектом изучения математической метрологии являются результаты измерений, погрешности результатов измерений и метрологические характеристики погрешностей результатов измерений реальных физических объектов [10-13]. Виртуальные измерительные цепи (ВИЦ), виртуализация измерений, анализ и синтез виртуальных измерительных цепей и технологии Интернета-вещей позволяют осуществить настройку параметров измерений U*, их прогрешностей AU *,
оценок их метрологических характеристик в* [AU * ]в зависимости от изменения условий измерений [12]. Именно с оценкой метрологических характеристик связывают понятие достоверности результатов измерений.
В настоящее время широко применяются технологии виртуализации измерений на базе LabView virtual measurement circuit design environment [6], ZETLab, Matlab Simulink.
В качестве платформ Интернета вещей используются AllJoyn, Bug Labs, DeviceHive, DSA, Eclipse IoT (Kura), Kaa и т. д. [14]. Так, например, платформа Kaa позволяет масштабируемую, с возможностью сквозного обеспечения услуг платформу для высоконагруженных, подключенных к облаку IoT-сетей.
Особую сложность при формировании моделей измерительных знаний представляют процедуры формирования необходимого состава априорных знаний для решения задач метрологического анализа виртуальных измерительных цепей (МА ВИЦ).
Представим модель априорных знаний МА ВИЦ в виде: АЗ := АЗ об объекте измерения & АЗ об измерительном модуле & АЗ о ВИЦ & АЗ об условиях измерений, где АЗ составляющих можно представить следующими кортежами:
1. АЗ об объекте измерений = < параметры, зависимости, взаимосвязи^
2. АЗ об измерительном модуле = <вид_преобраз, динам_диапаз, норм_усл_экспл>.
3. АЗ о ВИЦ = < множ_возм_вариантов_постр_ВИЦ, погр_ВИЦ, хар-ки_погр_ИЦ>,
АЗ1 ^ АЦ* ^АЗ2 ^ 5[0*(Аи))],
где АЗ1 = (К...Щи](О,К...Щи](Г)); АЗ2 = ({а, ^,{0[а,]}% . ),
* *
АЦ* — погрешность ВИЦ, 8[0у (А Цу)] — ошибка оценки метрологической характеристики от гипотетической характеристики;
(Щ|...Щии/.(0, Щг-.-Щи](!)) — реальные номинальные и гипотетические характеристики преобразований в ВИЦ, соответственно.
Для априорных знаний АЗ2 = ({а,}^-1 ,{0[а5]}5!5-+1) вводится понятие
достоверности метрологических характеристик. Под достоверностью метрологических характеристик результатов измерений понимается отличие вероятностной характеристики погрешности результата измерений от ее оценки, т. е.
А0[ АЛ* ] - 0[ АЛ* ] - 0* [АЛ* ] -
АНа0*[АЛ; ] + Ани0*[АЛ; ] 0[ал* ]-1 g[Ал; мал; ] ¿А; ,
А
где под МАЛ; ] понимается характеристика погрешности полной группы погрешностей АЛ*, а именно: математическое ожидание М[АЛ* ], дисперсия ДАЛ* ], интервальное оценивание плотности вероятности полученных метрологических характеристик (МХ) в виде РА [А н, А в]; Ана0*[АЛ* ] — погрешность неадекватности определения модели погрешности, А ни0*[АЛ* ] — погрешность неидеальности.
4. АЗ об усл_измер для расчетного МА = < о входных воздействиях, о ширине доверительного интервала, об условном распределении вероятности, ... >.
Таким образом, база измерительных знаний должна содержать необходимую информацию по всем составляющим априорных знаний на множестве типов измерений и видов ВИЦ.
Технологии представления измерительных знаний описаны в [11, 12].
Формирование управленческого контента для измерительной информации при процедурах виртуализации можно представить в виде продукционной, декларативной, сетевой, фреймовой, нечеткой и т. д. моделей.
Целью применения технологий цифровизации в этом случае будут являться технологии извлечения результатов измерений, оценок погрешностей, оценок достоверности погрешностей на множестве измерительных ситуаций. Отметим особую проблему применения идей информаци-
онного менеджмента в случае управления технической подсистемой ки-берфизической системы в интеграции информационных ресурсов технологий виртуализации измерений, технологий Интернета вещей в единую цифровую платформу.
2.2. Технологии создания цифровых двойников социально-экономических подсистем
В [1, 2, 13] рассматривались составляющие инфокоммуникационной инфраструктуры цифрового предприятия. Так, например, цифровизация социально-экономической информации заключается в применении цифровых технологий для выявления объектов, свойств, множества значений, взаимосвязей при информационном моделировании бизнес-процессов. В обучающем онлайн курсе «Практика цифровых трансформаций» [6] представлена методика цифровизации для различных бизнес-процессов цифрового предприятия: финансовых, социальных, информационных, логистических, производственных, денежных и т. д. Эти методики используют инструментальные средства описания бизнес-процессов от инфоло-гической модели до датологической и инструментальные средства имитационного моделирования. Цифровые технологии имитационного моделирования (агентного, транзактно-событийного, агрегатного и т. д.) позволяют создавать цифровых двойников предприятия.
Информационный менеджмент представим как совокупность действий по информатизации управления информационными системами, информационными ресурсами и инфокоммуникационной инфраструктурой предприятия.
Цель информационного менеджмента — информационная поддержка выработки управленческих решений. Измерительная информация представляется совокупностью сведений о бизнес-процессах предприятия: их свойствах, значениях свойств, взаимосвязях.
Управленческое решение — необходимый состав корпоративных знаний для оценки эффективности деятельности предприятия. Предлагается представлять управленческое решение как взаимосвязанную совокупность показателей эффективности управления информационными ресурсами, информационными системами и инфокоммуникационной инфраструктуры [1].
Архитектура цифрового предприятия представляется как многомерная процессно-ориентированная модель, реализованная на базе стандарта ISO/IEC/IEEE 4210 на базе согласования интересов стейкхолдеров, интегрированная в инфокоммуникационную инфраструктуру информационной системы предприятия.
Перечислим основные цифровые технологии и инструменты информационного менеджмента инфокоммуникационной инфраструктуры социально-экономической подсистемы [1]:
ERP (Enterprise Resource Planning) — корпоративная информационная система (КИС) управления ресурсами предприятия;
MES (Manufacturing Execution Systems) — производственная система;
SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) — система автоматизации управления данными о предметной области;
PLM (Product Life-cycle Management) — прикладное программное обеспечение для управления жизненным циклом продукции, интегрированное в определенную ИТ-инфраструктуру, технологическую платформу;
CAD (Computer Aided Desire) — системы конструкторского проектирования, технологии автоматизации производства при проектировании технических устройств программно-аппаратной части КИС;
CAE (Computer Aided Engeneering) — технологии расчетов и инженерного анализа;
CAM (Computer Aided Manufacturing) — системы технологической подготовки производства;
PDM (Product Data Management) — системы управления проектными данными;
BPM (Business Perfomance Management) — это новая категория продуктов, позволяющая использовать знакомые корпорации приложения (системы контроллинга, финансового анализа, логистику и т. д.), сопровождаемые ключевыми показателями эффективности (KPI).
Technologies of business processes modeling (технологии бизнес-моделирования) как инструменты получения экономических измерений в контур КИС: SADT, UML, DFD, CASE, PAD и поддерживающие их информационные технологии ARIS, ARENA, Rational Rose и т. д.
Technologies knowledge storage and interpretator acquisition — технологии хранения и управления знаниями.
GRID, SMART, CLOUD, DW — хранилище данных (HANA — передовая технология хранения и управления данными фирмы SAP).
SMART (Specific Measurable Attainable Relevant Time-Bound) — инструмент для постановки целей.
Имитационное моделирование бизнес-процессов цифрового предприятия, позволяет сформировать цифровой двойник предприятия.
Заключение
Приведен обзор цифровых технологий и инструментов для организации информационного менеджмента киберфизических систем. Подчеркивается, что основой успешной цифровизации является выявление необходимой измерительной информации о технической и социально-
экономической подсистемах киберфизической системы. Цифровое предприятие как киберфизическая система должно быть реализовано на единой цифровой платформе, интегрирующей технологии имитации цифровых двойников технической и социально-экономической подсистем. Внедрение идей информационного менеджмента позволит обеспечить консолидацию информационных ресурсов предприятия и обеспечить необходимую когнитивность принятия управленческих решений.
Список литературы
1. Теоретическая инноватика. / Под ред. И.А. Брусаковой. - М.: Изд-во Юрайт,
2019 - 333 с.
2. Digitale Transformation: Fallbeispiele und Branchenanalysen. / Gerhard Oswald, Helmut Krcmar (Eds.) - Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag), 2018. - URL: https://d-nb.info/1160957681 (in German). (date of access 18.08.2021).
3. Lee E.A., Seshia S.A. Introduction to Embedded Systems - A Cyber-Physical Systems Approach // LeeSeshia.org, 2011. (date of access 09.09.2021).
4. Antonopoulos Editors Cyberphysical Systems for Epilepsy and Related Brain Disorders Multi-parametric Monitoring and Analysis for Diagnosis and Optimal Disease Management / Nikolaos S. Voros, Christos P. Antonopoulos (Eds.). - Springer, Springer Cham Heidelberg New York Dordrecht London, 2015.
5. Brusakova I. Metrics for Cognitive Management of IT Services // Proceedings of
2020 XXIII International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2020. DOI: 9198750.
6. Практики цифровой трансформации // ru.coursera.org. - URL: https://ru.coursera.org/learn/pracdig (дата обращения 18.08.2021).
7. Вайль П., Ворнер С. Цифровая трансформация бизнеса. Изменение бизнес-модели для организации нового поколения. - М.: Альпина Паблишер, 2019. - 258 с.
8. Цифровой двойник (Digital Twin of organization, DTO). - URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Цифровой_двойник_(Digital_Twin). (дата обращения 18.08.2021).
9. Прохоров А., Лысачев М. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт. Издание первое, исправленное и дополненное. / Под ред. проф. А. Боровикова
- М.: ООО «АльянсПринт», 2020. - 401 с. - URL: http://DigitalAtom.ru/Digital-twin-book (дата обращения 18.08.2021).
10. Цветков Э.И. Процессорные измерения. - СПб.: Изд-во Политехника, 2007.
11. Брусакова И.А. Модели представления измерительных знаний: Монография.
- СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002.
12. Брусакова И.А., Цветков Э.И. Достоверность результатов метрологического анализа. - СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002.
13. Brusakova I., Shurgaev D., Fattahov H. Model of digital transformation of the value chain manufacturing enterprise // Proc.of International Conference on Digital Technologies in Logistics and Infrastructure (ICDTLI 2019) Atlantis Highlights in Computer Sciences. DOI: https://doi.org/10.2991/icdtli-19.2019.!.
14. Brusakova I. Measurement virtualization technologies for intelligent information // Proceedings of 2021 XXIV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM2021). 26-28 May 2021, St. Petersburg, Russia. - Publisher: IEEE, 2021. -Pp. 197-199. DOI: 10.1109/SCM52931.2021.9507113.
