ПРОМЫШЛЕННЫЙ ИНЖИНИРИНГ │ АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА │ ТЕХНОЛОГИИ МЕТАЛЛООБРАБОТКИ

08.05.2017

Парадигма дуализма производства: EPm ⇒ (СS[Op(Ob)] ≡ PS[Op(Ob)]) = EP; EPm :⇔ EP; СS ≡ PS

Парадигма дуализма производства
EP – End-Product | Конечный продукт, готовое изделие.

EPm – End-Product model | Математическая модель изделия, включает средства визуализации данных: 3D CAD, чертежи, спецификации и другую структурированную информацию об изделии.

EPm :⇔ EP

¬ (EPm ≡ EP), так как EPm является математическим описанием EP, математическая модель по определению равносильна физической модели изделия (EPm :⇔ EP). Чем более EPm адекватна EP, тем ниже трудоёмкость производства изделия, но выше трудоёмкость моделирования.

Чрезмерное упрощение EPm там, где изделия генерируют большие данные, не только снижает производительность, но и увеличивает количество производственных ошибок, которые приводят к колоссальным финансовым потерям. При этом ответственность за низкую производительность и технологические ошибки возлагается на исполнителей производственных операций. Которые в свою очередь "откатывают бочку" на конструкторско-технологический отдел, но иногда КТО и "производство" объединяются для того чтобы воевать против отдела материально-технического снабжения, или против коммерческого отдела. Эта вечная война, прекратить которую можно только внедрив методы адекватного моделирования, которые основаны на принципе дуализма (EPm :⇔ EP). 

PS – Physical Systems | Физическая система (физическое производство).

СS – Cyber Systems |Кибернетическая система, в развитых производственных системах – это совокупность технологий "BIG DATA", в продвинутых с применением совокупности методов "DATA MINING" под управлением интегрированных организационно-технических IT-систем различного уровня и назначения: PLM, PDM, ERP, MES и т.п.
В развивающихся производственных системах – это информационная среда предприятия, совокупность объектно-ориентированных приложений и структурированных баз данных.

СS + PS = Cyber-Physical Systems (CPS), СS ≡ PS | Киберфизическая система – революционный аспект новой "промышленной философии" сформулированной немецкой рабочей группой "INDUSTRIE 4.0".

Киберфизическая система производстваКиберфизическая система – это организационно-техническая концепция, основанная на интеграции физического и информационного пространства, с установлением взаимно однозначного соответствия между физическим и информационным пространством – СS ≡ PS.
В отличии от статичной системы EPm :⇔ EP две части которой является равносильными по определению, CPS является динамичной системой, в которой есть прямые и обратные импликации производственных функций, а также их инверсии, эта особенность делает две части тождественными СS ≡ PS, в адекватных CPS – изменение одной части влечёт изменение второй части системы в двух направлениях импликации.  

В англоязычной среде набирает популярность термин «DIGITAL SHADOW», который определяется как: a virtual real-time image of reality | «ЦИФРОВАЯ ТЕНЬ» (виртуальный образ физической реальности в текущем времени). Чем цифровая тень более чётко отражает динамические объекты физического пространства, тем выше эффективность управления производством.

Динамические объекты производства выражены отношением Op(Ob), EP = Op(Ob) означает, что End-Product получен выполнением операции Op над объектом Ob.

Признак современной развитой высокоэффективной производственной системы – адекватное математическое описание изделия и физической среды его производства в реальном времени.

Визуализация (EPm :⇔ EP) + (СS ≡ PS)



На недавно прошедшем "Hannover Messe 2017", было ощущение, что сам воздух пропитан парадигмой дуализма производства, я ещё никогда не ощущал себя так комфортно среди многочисленных коллег из разных стран.

20 лет назад, я считал, что общие теоретические знания + локальные эмпирические навыки делают специалиста опытным, способным принимать правильные решения на производстве в любых ситуациях. И находил абсолютную поддержку коллег в этом вопросе.

15 лет назад, я стал сомневаться в том, что я прав. Я начал собирать исторические данные о ситуациях на производстве, структурировал и анализировал их. В итоге, я пришёл к умозаключению, основанному на анализе исторических данных, о том, что общие теоретические и эмпирические знания только помогают управлять производством, а залогом успешного производства является адекватное математическое моделирование и анализ достоверных данных.

10 лет назад, я стал убеждённым сторонником детерминизма и адекватного математического моделирования. Но к сожалению, 10 лет назад я редко встречал понимание. Адекватное моделирование – это трудоёмкий процесс, многие до сих пор не понимают преимущества математических методов организации и управления производством.
Руководители-гуманитарии считают инвестиции в развитие IT-системы производства до уровня «DIGITAL SHADOW», внедрение методов "DATA MINING" и привлечение высококвалифицированных специалистов в области организации киберфизической системы управления производством – издержками которые себя не оправдывают. И от того попадают в зависимость от пресловутого человеческого фактора.
В настоящий момент много заводов, оснащённых современным высокопроизводительным оборудованием, автоматизация исполнительных средств производства на достаточно высоком уровне, но при всём техническом изобилии – КТО малочисленны, а управление производством осуществляется на многочисленных совещаниях с отчётами сомнительного содержания и "переводом стрелок" на коллег.

5 лет назад, ситуация начала заметно меняться. Внедрение киберфизических систем управления производством – значительно повышает производительность и как следствие рентабельность оборота компаний. Успешные компании внедряющие киберфизические системы и математические методы организации и управления производством, снижают конкурентоспособность компаний старой формации и это начинает беспокоить руководителей заводов. Не понимая до конца сути киберфизических систем, заводы ищут решения "подешевле" и на рынке появляются много коммерсантов которые предлагают дешёвые, но не эффективные решения, заводы их внедряют, эксплуатируют, но не получают выгоды. Начинает формироваться негативное отношение к киберфизическим системам, под девизом – "Да мы (там) внедряли эту CPS, никакого толка от неё нет". Собственно, такое положение вещей не только затронуло CPS, но и роботизацию, ERP и другие системы автоматизации.
  
CPS + EPm аккумулируют большие данные, если не научится с ними работать, то можно заблудится в этом дремучем лесу. Большие данные – это новый вызов, возрастает потребность в методах "data mining". Если ранее, употребив термин KDD в профессиональной среде, меня спрашивали – это что за новое ругательство? Приблизительно 5 лет назад всё начало стремительно меняться, я всё чаще стал встречать людей, готовых обсуждать KDD с большим интересом, правда по большей части в сообществах программистов и математиков.

В общении с коллегами на "Hannover Messe 2017", часто звучала фамилия Piatetsky-Shapiro (Пятецкий-Шапиро) с забавным произношением имени Григорий, при обсуждении оборудования, что раньше слышать не приходилось. Раньше производители презентовали возможности своего оборудования, теперь рассказывают о возможностях оборудования интегрированного с CPS.

Меняются технологии производства, следовательно должны меняться и методы организации и управления производством.      

Комментариев нет:

Отправить комментарий

ПРОМЫШЛЕННЫЙ ИНЖИНИРИНГ АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА ТЕХНОЛОГИИ МЕТАЛЛООБРАБОТКИ