2.4.4. Комплексные решения Emerson
Несмотря на близость функциональности и обобщенной архитектуры моделей ИП, несколько отличающейся от концепций Plant Intelligence и IPM, рассмотренных ранее, является идеология интеллектуализации промышленных предприятий группы корпораций Emerson. Отличительной особенностью принятого в Emerson подхода можно считать отчетливо прослеживающуюся изначальную ориентацию на использование в полном объеме интеллектуальных свойств оконечного оборудования и ПО контроллеров (иными словами, «интеллектуальность» ИП у Emerson полностью охватывает нижний уровень АСУТП и «растет снизу наверх»). В концепциях Emerson «интеллектуальное производство» – это прежде всего производство, состоящее из интеллектуальных компонентов, а общую «формулу» интеллектуализации можно определить так: ИП – это «разумные» полевые устройства, «разумные» сетевые коммуникации и «разумные» системы управления технологическими и производственными процессами.
Условно, в качестве аналога ИП в концепции Emerson можно рассматривать основанную на архитектуре PlantWeb платформу DeltaV (текущая версия – 9.3), хотя интегрироваться в структуру ИП могут и решения Emerson на базе распределенных систем управления RS3, PROVOX и др. (для аппаратно-программного комплексирования этих систем с DeltaV имеются соответствующие средства, серийно выпускаемые Emerson).
Предварительно следует отметить, что все решения Emerson могут использовать низовой слой интеллектуальных средств автоматизации (в основном – реализуемый в продуктах фирмы Fisher-Rosemount, входящей в Emerson) – т.н., ACS (Advanced Control Solutions – «развитые средства управления»), о которых говорилось в п.2.2.1, и APO (Advanced Process Optimization – «развитые средства оптимизации»). К данным средствам относятся уже рассматривавшиеся программные компоненты, поддерживающие нечеткое управление, нейронные сети, прогнозирующие и эталонные модели и др. Выполнение соответствующих функций возможно как в контроллерном слое, так и на верхних уровнях АСУТП.
Гибким инструментом интеллектуализации решений на базе DeltaV (и др. продуктов Emerson) является набор программных средств контроля, диагностики и оптимизации в реальном времени, который заслуживает отдельного рассмотрения. Помимо компонентов DeltaV Neural и IFLC (DeltaV Fuzzy), способных, в частности, интегрироваться в ПО контроллеров DeltaV, и пакетов «Автонастройщик» и «Инспектор» (см. п.2.2.1), к числу данных средств относится и ряд других компонентов.
Система RTO+ (Real-Time Optimization) предназначена для решения в реальном времени задач многоуровневой оптимизации работы производства и подбора оборудования, а также для создания моделей и выполнения моделирования на уровне отдельных агрегатов или производства в целом. Это приложение может использоваться для контроля и оптимизации характеристик технологических и производственных процессов на основе моделирования и способно автоматически определять оптимальные условия реализации процессов, а также поддерживать их оптимальные характеристики, непрерывно корректируя условия для компенсации колебаний качества сырья, цен на продукцию и вспомогательные ресурсы, простоев оборудования и др. изменений условий функционирования предприятия.
RTO+ автоматически определяет оптимальные условия эксплуатации, которые обеспечивают максимальную рентабельность с учетом сложных ограничений, налагаемых на тот или иной производственный процесс. При этом эффективно формулируются оптимизационные задачи, которые надежно стыкуются со схемами управления производством и динамикой процесса.
Используемые в RTO+ математические модели производства собираются путем простого объединения конфигурируемых элементов, содержащихся в стандартных библиотеках. Кроме того, в среде RTO+ можно использовать модели процесса, построенные с помощью других пакетов моделирования, например, KBC, HYSYS. На базе сформированных моделей RTO+ дает возможность максимально повысить рентабельность производства с использованием имитационного моделирования производства, согласования данных, контроля характеристик и оптимизации в реальном масштабе времени.
«Понимание» оптимизационной задачи позволяет пакету RTO+ создавать надежные системы оптимизации, работающие в реальном масштабе времени, которые естественным образом стыкуются со схемами управления производством при учете уникальной динамики процесса. Чтобы обеспечить достоверность и точность данных, RTO+ обнаруживает погрешности во входной информации модели и учитывает их с помощью статистических методов согласования данных. RTO+ выявляет ошибки измерения, подсчитывает их количество и готовит непротиворечивые наборы данных для оптимизации. Кроме того, пакет увеличивает надежность работы, обнаруживая отказавшие приборы и заменяя их показания расчетными значениями.
Большое влияние на общую рентабельность оказывают состояние производственных агрегатов и планирование их технического обслуживания. RTO+ выполняет расчеты снижения производительности оборудования в экономических величинах и обеспечивает сравнение общей эффективности производства с проектной.
Система IPM+ (Intelligent Performance Monitoring) предназначена для осуществления «интеллектуального» эксплуатационного контроля. Обобщенными функциями IPM+ являются:
- выдача достоверных отчетов о соответствии выпуска продукции целевым показателям;
- автоматическое обновление целевых производственных показателей;
- оперативное реагирование на изменения в ходе процессе или в состоянии оборудования;
- оптимизация циклов капитального ремонта и технического обслуживания;
- сравнение производств в реальном масштабе времени с использованием доступа по технологии DeltaV PlantWeb.
В основе работы IPM+ лежит использование моделей процессов. В состав системы включена библиотека типовых моделей. Кроме того, в IPM+ можно использовать модель процесса HYSYS компании Hyprotech.
На основе данных о процессе IPM+ выдает достоверную информацию, которая отражает функционирование процесса и оборудования. С помощью этой информации можно сравнить характеристики процесса с проектными, а также с показателями «чистого» оборудования, реальную эффективность — с заданной, и реальный выпуск продукции — с плановым. Кроме того, IPM+ предоставляет экономические показатели функционирования процесса или оборудования. Например, выполняются расчеты убытков от низкой производительности, эффекта возможного капитального ремонта оборудования и убытков от низкой эффективности. IPM+ контролирует соответствие производительности плановым значениям и может выполнять пересчет целевых производственных показателей с учетом достигнутого объема выпуска продукции.
На основе моделирования с использованием проверенной информации о процессе IPM+ выполняет настройку модели и выдает информацию о характеристиках функционирования (например, эффективность). Пакет сравнивает данные с проектными условиями и условиями «чистого» оборудования. Для обеспечения непротиворечивости данных в IPM+ применяется проверка непротиворечивости на основе модели. Выходные данные IPM+ показывают, является ли информация правильной. Неправильная или отсутствующая информация заменяется модельной, которая отображается на экране. Для определенного приложения могут выбираться соответствующие опции управления и замены «плохих» данных таким образом, чтобы обеспечить генерацию соответствующих алармов и не игнорировать «плохие» данные в течение длительного времени.
С помощью IPM+ можно сравнивать данные модели и производства по соотношению реальной и плановой производительности. Для сбора данных и обмена ими IPM+ использует Архиватор Данных DeltaV. Взаимодействие с производственной интрасетью DeltaV (DeltaV PlantWeb) осуществляется с помощью OPC. Технология OPC, поддерживаемая в DeltaV, позволяет автоматически обращаться к информации об объеме производства и т.п.
С учетом реализации развитого механизма проверки данных, IPM+ становится эффективным «мостом» между информацией о производстве, которая может содержать в себе погрешности, и системой планирования производства, которой необходимы строго достоверные данные. Кроме того, IPM+ осуществляет пересчет локальных целевых производственных показателей с учетом достигнутого выпуска продукции, чтобы к концу заданного интервала времени достигнуть заданного общего объема производства.
Система DeltaV PredictPro предназначена для решения различных управленческих задач на базе механизма прогнозирующих моделей.
Тестирование процесса с целью формирования подобных моделей, используемых в PredictPro, полностью автоматизировано. Кроме того, в отличие от многих традиционных продуктов, поддерживающих управление по модельному прогнозу, PredictPro в DeltaV продолжает вести управление даже в том случае, когда мощность и динамика процесса изменяются вместе с производительностью и условиями эксплуатации. Такая надежность управления сводит к минимуму или полностью устраняет необходимость периодически повторно вводить его в эксплуатацию.
На базе PredictPro достигается и повышение качества продукции путем уменьшения изменчивости управляемых процессов. Технология управления по модельному прогнозу автоматически учитывает взаимодействие и сложную динамику процессов, включая такие возмущающие факторы, как задержку доставки, негативный отклик на изменение уставки или изменение загрузки и т.д. Такие методики усовершенствованного управления способны обеспечить значительное сокращение изменчивости важнейших выходных показателей производственного процесса.
В результате сокращения изменчивости, которую обеспечивает PredictPro, появляется возможность добиться повышения общей производительности в условиях ограниченной производительности каждого технологического узла или агрегата. Сокращение изменчивости в работе процесса дает возможность активизировать работу процесса и не увеличивать при этом риск нарушения рабочих ограничений. PredictPro позволяет автоматически повысить производительность. Т.о., можно использовать технологический процесс в его полную силу.
Управление по модельному прогнозу, реализованное в PredictPro, имеет вид функционального блока, который выполняется в контроллере системы DeltaV. Используя стандартные инструменты DeltaV в среде разработки и эксплуатации, можно определить произвольные входные измеряемые величины и выходные подключения к контурам управления и блокам вывода. Далее функциональный блок PredictPro самостоятельно организует управление по модельному прогнозу.
Архиватор Данных DeltaV автоматически собирает данные о входных и выходных сигналах, используемых блоком с прогнозной моделью. С помощью PredictPro можно автоматически выполнить испытания процесса, облегчающие сбор информации о производстве для разработки модели. Собранную информацию можно легко просматривать. Чтобы устранить любые аварийные условия, достаточно выбрать соответствующие им данные прямо на экране. Можно также легко просматривать и редактировать данные, собранные для формирования модели процесса. Модель процесса автоматически создается на основе архивных данных, собранных PredictPro непосредственно в ходе технологического процесса. При этом поддерживается просмотр с помощью PredictPro выбранной модель процесса.
В состав ПО PredictPro входят графические компоненты, поддерживающие быстрое создание интерфейса оператора для управления по модельному прогнозу. С помощью этого интерфейса оператор может пользоваться всеми возможностями управления, которые предоставляет PredictPro. Прогнозируемые значения управляемых параметров и ограничений автоматически отображаются на экране вместе с историей их изменения.
Предварительное исследование реакции на управляющие воздействия PredictPro могут быть проведены в среде имитационного моделирования DeltaV (DeltaV Simulation). При открывается возможность наблюдения процесса и управления откликом без реального изменения уставок и загрузки (таким же образом может вестись и обучение операторов до ввода управления на основе PredictPro в эксплуатацию).
При изменении условий работы процесса PredictPro способен осуществлять автоматическую коррекцию входных целевых параметров процесса с целью обеспечения максимальной производительность в рамках рабочих ограничений.
Прогноз DeltaV выполняется в контроллере DeltaV. При тестировании и обучении операторов он может также выполняться на интеграционной рабочей станции DeltaV или на автономном ПК с использованием пакета DeltaV Simulation.
Система MSPC+ (Multivariable Statistical Process Control) – пакет ПО, специально разработанный для оперативного контроля эффективности процессов непрерывного, периодического и непрерывно-периодического производства и предназначенный для раннего обнаружения потенциальных проблем качества продукции. После выявления этих проблем операторы могут скорректировать процесс, чтобы обеспечить требуемое качество продукции.
Используемый в MSPC+ математический аппарат ориентирован на сложные многомерные динамические модели систем. Все данные рассматриваются одновременно, автоматически извлекается информация о поведении каждой переменной относительно других. Так же автоматически принимаются во внимание неустойчивая работа производства и последовательная корреляция данных. Одна и та же модель, предназначенная для повышения согласованности элементов производства и раннего предупреждения о возможных проблемах в ходе процесса, может применяться к нескольким рецептурам периодических производственных процессов.
В MSPC+ используются статистические проекционные методы: метод анализа главной составляющей (Principal Component Analysis, PCA) и метод проекции на скрытые структуры (Projection to Latent Structures, PLS) — для уменьшения размерности задачи посредством создания скрытых переменных. Эти новые переменные отражают максимальное количество изменений в данных. На каждом из этапов проводится сортировка и обработка данных с целью свести к минимуму воздействие таких явлений, как отсутствия значений, чрезмерный шум и задержки. Могут использоваться и спектральные данные от различных приборов, например, инфракрасного спектрометра или спектрометра комбинационного рассеяния.
С использованием данных, полученных из Архиватора Данных DeltaV, могут быть разработаны эталонные модели на основе выборок, соответствующих «хорошей» или «желательной» работе процесса. Значительное отклонение указывает на нештатный режим функционирования процесса. Для каждой скрытой переменной на основе стандартной статистической теории определяются номинальные рабочие области (доверительные интервалы). MSPC+ отслеживает в реальном масштабе времени выход процесса из-под контроля и дает возможность операторам идентифицировать переменные, или группы переменных, которые являются вероятными причинами дрейфа. Затем процесс можно откорректировать, чтобы избежать постоянного выпуска продукции, не соответствующей требованиям. Исходные переменные, чьи вклады изменились по сравнению с предсказанием номинальной модели, могут быть легко определены из графика вклада, на котором изображается изменение наблюдаемых значений по сравнению с номинальной моделью. MSPC+ позволяет заранее обнаруживать потенциальные проблемы качества продукции и дает возможность операторам принимать необходимые меры по коррекции процесса.
Система SMOC (Multivariable Optimizing Control) – развитый пакет ПО, поддерживающий проектирование, реализацию и тестирование специализированного программного SMOC-контроллера, который представляет собой средство многомерной оптимизации на базе прогнозирующей модели. С использованием внутренней модели процесса SMOC прогнозирует его поведение, а затем рассчитывает наилучшие последовательности изменения каждой из регулируемых переменных с точки зрения достижения целей управления и сведения к минимуму отклонений в ходе процесса.
Посредством OPC усовершенствованное управление технологическим процессом на основе SMOC объединяется с основными контроллерами, средствами оценки качества, системами оптимизации и управления, формируя полнофункциональную систему для усовершенствованного управления процессом. Упрощают задачу контекстно-зависимая справочная система, советы по использованию инструментов и готовые интерактивные примеры, которые включены в состав пакета.
С помощью специализированного ПО SMOC поддерживается представление процесса в виде функциональной блок-схемы. При этом имеется возможность импорта блоков модели из выбранной модели-прототипа или построение с использованием базовых элементов. Управляющие и регулируемые переменные, а также весовые коэффициенты, входящие в состав SMOC-контроллера, можно выбирать из заданных по умолчанию или указывать непосредственно. Поддерживается параметрическая идентификация модели на базе специализированного программного контроллера, разрабатываемого в автоматизированном режиме с применением соответствующих инструментов.
Для проверки эффективности и надежности SMOC-контроллера имеется специальный имитатор, в котором можно вводить множество сценариев событий и осуществлять отображение входных/выходных переменных, проверяя надежность в условиях реальных событий, происходящих на производстве.
На всех этапах построения и обработки модели Архиватор Данных DeltaV позволяет запоминать как тестовые данные, так и информацию о реальном поведении процесса.
Проверка достоверности регулируемых переменных в оперативном режиме состоит в проверке доступности регулируемой переменной, проверке выхода ее значения за установленные ограничения и учете нелинейностей, вызванных эффектами работы реального оборудования. Аналогичная проверка показаний приборов измерения качества выполняется путем проверки выходных значений анализаторов непрерывного действия, получаемых на образце.
SMOC выполняет расчет и прогнозирование характеристик производства, вычисляет последовательность изменений в соответствии с заданными показателями управления и оптимизирует целевые показатели установившегося режима.
Конфигурационная информация, параметры рабочего цикла и подробная управляющая информация доступны из стандартной студии управления (DeltaV Control Studio) операторской станции и непосредственно из интерфейса оператора DeltaV.
К числу «развитых» возможностей оптимизации, реализуемых в SMOC, можно отнести:
фильтрацию (по Калману), позволяющую изменять параметры модели для максимального повышения точности и эффективности;
раздельное моделирование отклонений, которое сводит к минимуму влияние измеренных и неизмеренных отклонений на качество управления;
механизм вспомогательных переменных, обеспечивающий возможность в оперативном режиме выбрать для управления качеством либо информацию, получаемую от анализатора, либо вспомогательную переменную (например, в случае, когда использование анализатора невозможно);
внутреннее прогнозирование, позволяющее реагировать на возмущения, как только они отразятся на вспомогательных переменных, и прежде, чем они окажут влияние на показатели качества;
косвенное управление – управление с помощью процедур оценки качества;
поддержку настройки в оперативном режиме (поддерживается настройка времени реакции контроллера с помощью эталонных моделей).
Т.о., решения Emerson, начиная с нижнего уровня управления, поддерживаются широким спектром «разумного» ПО в слое контроллеров АСУТП и на операторских рабочих станциях различных классов. При этом реализация многочисленных функций интеллектуального управления в виде произвольно дислоцируемых программных модулей (в частности – с применением механизма «функциональных блоков», которые могут физически исполняться даже в интеллектуальных датчиках и актуаторах, непосредственно включаемых в единые схемы управления) и полная интеграция последних (на базе OPC и инфраструктуры PlantWeb) с любым ПО верхних уровней АСУТП/АСУП создают в совокупности широкие предпосылки для «распространения интеллекта» в верхние эшелоны информационной среды предприятия (корпорации).
В целом, реализация концепций ИП (или «интеллектуального производства» в терминологии Emerson) в комплексных решениях Emerson может быть интегрально рассмотрена на примере платформы DeltaV.
С функциональной точки зрения номенклатура базовых компонентов DeltaV в значительной степени повторяет модели ИП других фирм-производителей и включает:
- серверные компоненты на базе сервера PI фирмы OSIsoft (конфигурационные базы данных, системы управления данными рабочих станций, архивы и журналы событий, архивы непрерывных параметров, контрольные журналы, базы данных типового оборудования и т.п.), OPC-серверы (исторических данных, событий и т.п.), Web-сервер;
- ПО рабочих станций (интерфейсы оператора, ПО студий – управления, конфигурирования и др. и т.д.);
- комплекс Batch-компонентов;
- комплекс компонентов управления фондами и эксплуатацией оборудования (AMS – Asset Management Solutions);
- специализированные приложения базового контура (архиваторы данных, ПО диагностики, «автонастройщик», «инспектор», «проводник», модули сбора данных, отчетности, вычислений и т.п.);
- интерфейсные средства для интеграции с другими аппаратно-программными и программными средствами и системами Emerson и сторонних производителей;
- дополнительные сервисные средства различного назначения (OPC-зеркала, терминал-серверы и клиенты, эмуляторы, программные библиотеки, специализированные Web-клиенты, комплекты «шаблонов», справочные системы и проч.).
Тем не менее, как уже отмечалось ранее, реализация многих функций в перечисленных компонентах DeltaV носит специфический характер за счет широкого использования «интеллектуальных способностей» ASC и APO (нечетких, нейросетевых и прогнозирующих моделей и соответствующих методов управления, оптимизации, идентификации и т.д.). В частности, данные средства применяются в Batch- и AMS-комплексах, входящих в состав DeltaV. Характерно также формирование целостных компонентов, принцип действия которых изначально предполагает применение интеллектуальных методов (например, AMS Intelligence Device Manager, способный использовать прогнозные модели процессов, в т.ч. на базе нейросетей, AMS Real-Time Optimizer со всем спектром функций RTO+, PlantWeb Alerts с поддержкой интеллектуальной диагностики и прогнозирования тревог и др.). В комплекты DeltaV старших версий входит также компонент DeltaV Insight, полностью интегрирующий инструментарий ASC, функции инспектирования, адаптивную настройку, развитые средства диагностики, встроенные алгоритмы обучения и т.п. (общую схему использования DeltaV Insight иллюстрирует рис.34).
Рис.34.Использование DeltaV Insight
Интеграционные способности DeltaV (помимо общих свойств полевой архитектуры PlantWeb, сквозной идеологии OPC-взаимодействий, развитых Web-сервисов, поддержки XML-интерфейсов и т.п.) во многом расширяются за счет использования сервера PI фирмы OSIsoft в качестве базового хранилища данных, и соответственно, полной интеграции с комплексом PI System, ядром которого этот сервер является. Помимо положительных качеств PI Server, как эффективного сервера технологических данных реального времени, оперативного хранилища разнородной информации, поступающей от источников различных видов и проч., внедрение PI в среду DeltaV (на уровне непосредственного хранения и обработки системных данных) позволяет задействовать в решениях на базе DeltaV все ресурсы PI System по интеграции с внешними системами. Между тем, PI System поддерживает более 400 стандартных шлюзов («коннекторов») для связи с ПЛК, распределенными системами управления (DCS), SCADA-системами, «лабораторными» информационными системами (LIMS), промышленными сетями и корпоративными информационными системами различного уровня (включая ведущие ERP-платформы SAP R/3 и JD Edwards при использовании компонента RLINK) и др. (см. рис.35).
Рис.35. Интеграционные возможности PI System
С использованием компонента RtPortal, входящего в комплекс PI System, открывается также возможность взаимодействия с такими мощными средствами работы с корпоративной информацией, как Microsoft SharePoint Portal Server и SAP Enterprise Portal.
Особо следует отметить, что общий комплекс внутренних функциональных возможностей системы DeltaV в совокупности с ее высокими интеграционными качествами определяет высокую эффективность применения DeltaV совместно с универсальными «полнопрофильными» ЭСРВ. Приоритетным примером такого взаимодействия можно считать создание хорошо проработанных архитектур (уже внедряемых на практике), в которых DeltaV интегрируется с оболочкой ЭСРВ G2 – мировым лидером рынка инструментальных средств ЭСРВ (см. рис.36, 37).
В заключение можно отметить, что комплексные решения Emerson (в частности, рассмотренная выше платформа DeltaV) широко применяются данной корпорацией при выполнении большого количества крупномасштабных интеграционных проектов, охватывающих все сферы деятельности автоматизируемых предприятий и их управляющих компаний (а в ряде случаев – и компаний, занимающихся решениями частных проектных задач в рамках единого совместного проекта автоматизации с Emerson). При этом, за счет таких связующих факторов, как использование OPC и XML, «эксплуатация» ресурсов PI System, развитие Web-интерфейсов, интеграция с продуктами Microsoft (MS SQL Server, MS Share Point, MS Office и др.) и проч., Emerson зачастую удавалось качественно повышать уровень решаемых задач автоматизации путем «доведения» функционально важной управленческой информации реального времени» с нижнего уровня АСУТП до уровней MRP II и ERP, поддерживаемого такими средствами как Oracle Manufacturing, SAP R/3 и др. Соответственно, «по восходящей» использовались и интеллектуальные свойства компонентов систем Emerson, «разумно» решающих частные задачи управления, диагностики, моделирования, идентификации и др. на нижних уровнях автоматизации. Данное обстоятельство приводит к выводу о том, что идеология локального применения концепций ИИ на уровне АСУТП может иметь большое значение в решении общей проблемы интеллектуализации управления промышленными предприятиями и корпорациями.
Рис.36. Пример гетерогенной аппаратной архитектуры, обслуживаемый на базе DeltaV и G2
Рис.37. Структура программных взаимодействия для примера рис.36.