СТРАТЕГИЧЕСКИЕ СЕССИИ ДАТА-ЦЕНТР Автоматика и Высшей школы экономики

Компания «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» и Высшая школа экономики (ВШЭ) провели несколько стратегических сессий призванных обобщить опыт компании, выделить конкурентные преимущества и дать название общему подходу компании к созданию решений по цифровизации.

Уже на первых сессиях со стороны ВШЭ была отмечена безусловная новизна используемых подходов и возможность этих подходов стать стандартом для цифровизации.

Были отмечены следующие преимущества:

·       Объектно-ориентированная трансформация потоковых производственных данных в единую структуру, которая описывает объект с учётом его преобразований, с учётом условий, которые его окружают в процессе этих преобразований и в процессе его функционирования, включая все условия, которые приводят к изменению его состояния.

·       Как следствие использования единой структуры данных процесс обращения к данным был сильно упрощён, по сравнению с другими решениями, и позволил применить единый универсальный интерфейс, который не требует переписывание данных под задачу и преобразования из одного формата описания в другой для решения конкретной задачи.

·       Единый универсальный интерфейс обращения к данным дал возможность обеспечения системы гибких запросов, которые позволяют быстро найти всю необходимую информацию дальше её переработать, а в случае необходимости быстро построить новый интерфейс преобразования информации для решения задач цифровизации.

Наличие набора готовых решений по оптимальному планированию производства, построению аналитических систем масштаба предприятия, оптимизации производства с доказанным экономическим эффектом.

Далее приведено описание подхода к цифровизации выработанное фирмой ДАТА-ЦЕНТР Автоматика и ВШЭ.

РЕШАЕМАЯ ПРОБЛЕМА

Цифровизация подразумевает получения эффекта на основе интеллектуальной обработки производственных данных. Причем в области интеллектуальной обработки данных появилось множество инструментов в том числе на основе Open Source технологий, включающих обработку больших данных, зрелый Open Source BI, системы для аналитиков на основе Juputer Lab, включающие самые последние библиотеки статистического анализа и машинного обучения.

В области промышленности организация данных базируется на стандартах ISA-95, где описываются модели, на основе которых производственная информация может быть представлена. Множество моделей, порожденных множеством производственных бизнес-процессов, влечет и множество различных представлений данных. При этом стандарт 1995 года не мог учитывать требования к данным, для современных подходов, инструментов, BI систем, а множественные модели представления данных, порожденные специфичными бизнес-процессами предприятий, породили множество проблем для построения глобальных систем управления на основе данных.

Если в 2017 году журнал Экономист писал: «Данные дают начало новой экономике», то уже в 2018 году журнал Форбс констатировал: «Обработка данных, которая разделена отдельными модулями, отдельными задачами и отдельными командами со специализированными навыками, отнимает время у того, что наиболее важно - своевременной непрерывной информации из всех ваших данных». Таким образом была обозначена необходимость - создать модель представления производственных данных, которая является единой для любого производственного модуля и любой производственной задачи. Естественно, что создать такую модель на основе описания производственных бизнес-процессов было невозможно в силу множественности и специфичности этих бизнес-процессов.

ДАТА-ЦЕНТР Автоматика и ВШЭ сформулировали подход к производственным данным, исключив разделение описания структур данных под отраслевую, физическую и иную предметную специфику.

В основе подхода лежит переход от описания бизнес-процессов к самим объектам, на которые эти процессы направлены. Производство в этом случае представлено как поток объектов, которые под воздействием процессов меняют свойства и вступают в отношения друг с другом (Object Relations Technique или ORT).

Вообще метод объектных отношений (ORT) известен в психологии, как метод получения «портрета» личности и личностного развития. В цифровизации ORT дает возможность получить «портрет предприятия» с целью эффективного развития. Представление производства как отношения объектов хорошо совместим с современными инструментами интеллектуального управления на основе данных (ORT Manufacturing Data Mind или ORT MDM)

Наш 30-летний опыт построения систем управления производством на основе данных показал, что описываемый подход применим не зависимо от предметной специфики для решения любых задач цифровизации, например: трекинг продукции и материальных потоков предприятия; глобальная аналитическая система на основе больших данных; оптимальное оперативное планирование; анализ качества и оптимизация технологических процессов; создание единого источника данных для всех звеньев цифровизации (единого источника правды); создание интеллектуальных помощников и подсказчиков; глобальных BI систем; систем для data science. Подход позволил получать от данных реальный эффект за счет понятной, единой, целостной картины производства режиме реального времени.

Далее описаны составляющие подхода ORT.

Потоковая трансформация производственных данных в объекты, их свойства и отношения

Объект для описываемого подхода — это любая производственная сущность, на которую направлены усилия, внимание, желание и воля бизнеса. Объекты вступают между собой в отношения через формирование связей. Например, объект «цех» связан с объектами «центры обработки». Или для металлургического производства объект «Горячекатаный рулон» связан со слябом, из которого он прокатан, а сляб связан с плавкой, из которой он разлит на машине непрерывного литья. Если продолжать пример из металлургии, то объект «плавка» вступал в отношения (связи) с конвертером, агрегатами внепечной обработки, машиной непрерывного литья. Если объект вступил в отношения с центром обработки, то он приобретает новые свойства, которые протоколируются как параметры, связанные с объектом.

Через объекты, их свойства и параметры общая картина производственных данных становится прозрачной для пользователя как в текущий момент времени, так и в виде исторических данных. Полностью контролируется, где находится (находился) материал, фактические параметры обработки, по какому заданию и техкарте производилась обработка (задания, техкарты, планы также являются объектами системы).

Для получения «объектной картины мира» предоставляется платформа DATA-TRACK, которая при настройке на производственную площадку преобразует поток производственных данных в объекты и их отношения.

DATA-TRACK – Low code платформа, которая предоставляет единую систему описания трансформации данных процессов через объекты «Object Oriented Data Transformation Stream» или сокращенно «OODTS».

Извлечение информации из объектных данных. Универсальная система гибких глобальных запросов

Из структурированных через OODTS данных можно извлечь любую полезную производственную информацию путем построения запроса. При этом формат построения запроса универсален и основан на отношениях объектов. Продолжая пример из металлургической тематики, можно для анализа данных по горячекатаным рулонам запросить параметры самого рулона (например температуры прокатки), а также химсостав плавки, из которой рулоны были прокатаны. Для чего при формировании отчета нужно просто пройти по связи от рулона к плавке и запросить нужные параметры уже для плавки. Следует обратить внимание, что пользователь оперирует только объектами, параметрами и их связями, а значит при составлении запроса работает с терминами своей предметной области (каждый объект содержит свое название, свои параметры и свои связи). Не требуется быть IT специалистом для извлечения нужной информации.  При этом можно получать любые данные для решения любой производственной задачи, например простои можно контролировать по количеству вступивших в связь с узлом обработки объектов за определенный промежуток времени. Также легко решается задача извлечения данных для построения различных KPI для BI дажбордов.

Важно, что получателем данных после формирования запросов может быть не только Data Scientist, но и смежные системы цифровизации.

Инструментарий для интерактивного формирования запросов, вычисления КPI и прочих характеристик производства, исследования данных и формирования информации для других звеньев цифровизации предоставляет платформа EXPERT BASE.

EXPERT BASE - Low code платформа, позволяющая стандартным образом интерактивно построить запрос к объектным данным, обработать полученную информацию и сформировать BI дажборды для дальнейшего использования или выдать информацию смежным системам. Интеллектуальные советники и оптимизаторы также строятся средствами системы, поскольку система располагает библиотеками для статистической обработки данных и средствами ML.

Иными словами, EXPERT BASE реализует Универсальную систему гибких глобальных запросов, “Universal Global Flaxible Requests System” – “UGFRS”

Открытая система решений для управления, планирования и оптимизации производства

Поскольку текущее состояние производства прозрачно для системы, то на базе текущих и исторических данных предлагаются готовые решения оптимизации производства на базе модулей оптимального оперативного планирования DATA-PLAN. При этом EXPERT BASE предоставляет инструменты для построения собственных оптимизационных модулей.

Сочетание DATA-PLAN и EXPERT BASE предоставляет пользователю Открытую систему решений для управления, планирования и оптимизации производства или иначе Интеллектуальную управления на основе производственных данных (OS Manufacturing Data Mind - OS MDM).

Резюме

ORT MDM модель производственных данных, а также OODTS, UGFRS и OS МDM способы их обработки имеют следующие преимущества:

· Прием потоковых данных производства проходит объектно-ориентированную трансформацию, которая описывает объект с учётом его преобразований и условий, которые его окружают в процессе этих преобразований. Результат протоколируется в виде объектов, их параметров и отношений (связей) объектов.

·      Процесс обращения к данным сильно упрощён, по сравнению с другими решениями, путем применения единого универсального интерфейса, который не требует переписывание данных под задачу и преобразования данных из одного формата описания в другой для решения конкретной задачи

·  Помимо поставляемых модулей для решения задач по планированию и оптимизации производства, предоставляется инструментарий, чтобы быстро извлечь и обработать необходимую информацию, а в случае необходимости построить новый интерфейс для смежных модулей.

Единый характер данных предоставляет возможности простого масштабирования, а также применения современных инструментов работы с большими данными и аналитическими инструментами в масштабе всего предприятия.