ProficyCSense для построения экспертных систем на производствах

На базе пакета Proficy CSense компания «ИндаСофт» предлагает широкую гамму решений по построению экспертных систем на производствах.
 
Основное назначение и решаемые задачи
 
Пакет Proficy CSense является интеллектуальной надстройкой над оперативными и историческими базами производственных данных. Его ключевое назначение – использование исторических данных для получения информации о протекании технологических процессов, а также для построения функциональных связей и генерации статистических моделей зависимости целевых показателей эффективности (KPIs) процессов от параметров технологического режима работы для того или иного объекта. На основе построенных моделей данный продукт позволяет проводить симуляции различных режимов работы объектов, не экспериментируя при этом на реальном оборудовании. Помимо этого, предоставляется возможность решения широкого класса задач по усовершенствованию технологических процессов, среди которых отметим следующие:
 
    - диагностика и поиск причин отклонений параметров процесса от желаемых значений,
    - задачи мониторинга состояния оборудования,
    - построения виртуальных датчиков,
    - задачи стабилизации и оптимизации целевых показателей эффективности.
 
В качестве результатов настоящий продукт позволяет формировать решения различных видов, начиная от off-line синтеза управляющих воздействий с созданием активных правил и рекомендаций по коррекциям работы процесса и заканчивая on-line решениями в режиме советчика и возможностью создания APC (Advanced Process Control). Таким образом, настоящий продукт представляет собой мощный аппарат для построения экспертных систем на производственных предприятиях.
 
Используемые методы и подходы
 
Proficy CSense поддерживает интеграцию с широким набором источников данных:
 
    - базы данных Microsoft Access, MySQL, SQL Server, Oracle;
    - архивы OSI-Soft PI, Proficy Historian, Wonderware;
    - АСУ ТП через OPC интерфейс;
    - различные текстовые данные и пользовательские форматы .NET
 
Для обработки и подготовки статистики для моделирования в пакете проводится корреляционный анализ данных, использующийся как для выбора декоррелированных входных параметров модели и определения ключевых факторов, влияющих на KPI, так и для нахождения временных запаздываний KPI от входов модели. Заложена также возможность проведения частотного анализа данных для определения цикличности различных показателей.
 
Построение моделей здесь реализовано с помощью современных методов машинного обучения. Причем продукт позволяет строить многомерные модели различной степени сложности: как линейные, так и сильно нелинейные. Для построения сложных нелинейных зависимостей используется аппарат искусственных нейронных сетей. Помимо этого, имеется возможность программировать свои модели или добавлять функции, сделанные в других приложениях. Для решения оптимизационных задач в продукт интегрирован солвер,  позволяющий решать задачи с простыми линейными ограничениями интервального типа. Несмотря на сложный математический аппарат, используемый в продукте, работа в нем достаточно комфортна и не представляется трудоемкой.
 
Составные модули и принцип работы продукта
 
Программный продукт Proficy CSense состоит из трех основных частей: Troubleshooter, Architect и модуль Action Object Manager вкупе с Report Server.
 
Компонент Troubleshooter предназначен главным образом для обработки исторических данных и созданию моделей технологических процессов. Наличие богатого интерфейса для визуализации и анализа статистической информации является одним из плюсов данного приложения, что существенно помогает в подготовке исторических данных для моделирования. Работа в Troubleshooter состоит из ряда интуитивно понятных шагов:
 
    - Импорт данных: помимо интеграции с различными источниками, имеется и интерфейс для объединения баз данных;
    - Визуализация и подготовка данных:
              - тренды
              - гистограммы
              - диаграммы рассеяния (scatter plot)
              - статистические характеристики
              - выделение рабочих или ложных областей (brushing)
              - корреляционный и частотный анализ, определение временных задержек
    - Построение моделей:
              - нелинейные модели
              - модели правил, четкой и нечеткой логики
    - Анализ результатов моделирования, определение причин отклонений, просмотр сценариев «что-если» и структуры зависимостей "вход-выход";
    - Off-line оптимизация для оценки потенциала возможных улучшений процесса;
    - На основе предыдущих шагов построение off-line решений в виде активных правил и рекомендаций по управлению процессом.    
 
Модуль Architect обеспечивает проведение симуляций и построение on-line решений. Помимо этого, в нем самом содержится достаточно богатый инструментарий для многокомпонентного моделирования и оптимизации в режиме реального времени. Имеются возможности для программирования собственных моделей и объектов, а также интеграции объектов, созданных во внешней среде.
 
Action Object Manager & Report Server – сервис размещения и запуска on-line решений, разработанных в Troubleshooter и Architect. В паре с сервером отчетов (Report Server), который предоставляет сервис web-отчетов и наглядного представления различной аналитической информации, этот модуль формирует Run-time оболочку исходного продукта.
 
Результаты и эффекты от использования
 
Существенный эффект от использования пакета Proficy CSense можно получить не только на тех производствах, где ведется сбор длинного архива исторических данных, но и там, где имеется только уровень АСУ ТП. Если статистика показывает большую вариативность процессов и остро стоит задача по стабилизации и оптимизации объектов, а также имеется возможность активного управления этими объектами, то возможные результаты по повышению эффективности производства могут быть весьма значительными.
 
В качестве примера приведем установку по металлизации окатышей на одном из российских металлургических комбинатов, где предварительный пилотный проект показал возможность оптимизации удельного потребления природного газа в печи в среднем на 10-15% без ухудшения качества выпускаемой продукции. На примере другого промышленного объекта удалось не только снизить удельное потребление энергоресурса в среднем на 7-8%, но и стабилизировать качество выходного продукта на желаемом уровне (оптимизация удельного потребления водяного пара на установке получения бутадиена).