Интеллектуальная платформа управления организациями ВКХ

В мартовском номере журнала «НДТ» опубликована статья М.Ю. Охтилева, В.Н. Штепы, В.И.Баженова, предлагающая новаторские, нестандартные решения, которые нашли реализацию в ряде отраслевых организаций и промышленных предприятий, прежде всего, ракетно-космической и электроэнергетической отраслей. Обоснованы этапы создания и поэтапного внедрения сквозной «Интеллектуальной цифровой платформы управления производственными процессами» с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и цифрового моделирования производственных процессов.

Авторы уверенны в том, что для ускорения развития и внедрения ИИ в сфере ВКХ требуется ориентироваться на отраслевой спрос.

Редакция НДТ&VodaNew знакомит читателей с кратким обзором публикации.

Алгоритмы машинного обучения, оптимизационные методы и другие интеллектуальные технологии (ИТ) становятся доступными. Они перспективны для качественных преобразований в управлении большими данными и планировании производственных и хозяйственных процессов в ВКХ. Прежде всего, речь идет о производственных информационно-аналитических платформах с поддержкой цифровых процессов адаптивным математическим аппаратом, включая подходы искусственного интеллекта (не обязательно на основе глубокого обучения нейросетей – это для не всегда эффективно и рационально!). Их цель в ВКХ – повышение эффективности мониторинга и прогнозирования, в том числе рисков, с принятием обоснованных и наиболее эффективных операционных и стратегических решений, прежде всего в условиях действия нештатных и чрезвычайных ситуаций (количество которых в ВКХ значительно).

Готовы ли российские водоканалы их использовать? В данной статье авторы представляют основания для разработки подобных решений, нашедших реализацию в ряде организаций ВКХ и промышленных предприятий, прежде всего, ракетно-космической и электроэнергетической отраслей (с конца 1980-х годов разрабатывается уже пятое поколение программно-математического обеспечения).

С чего начинать? С самого главного, с производственной SCADA-системы (или АСУТП) при знании онтологической модели (структуры) конкретного водоканала. Знание онтологии позволит планировать этапы внедрения множества информационных систем (претендующих на интеллектуальные, либо нет) и проводить обучение персонала передовым цифровых продуктам.

Оценка современной ситуации предприятиями ВКХ с использованием программных средств

На данном этапе развития водопроводно-канализационного хозяйства объективно сформировался ряд технологических причин, вызывающих необходимость создания новых программных продуктов с интеллектуальной поддержкой. Практическими проблемами, сдерживающими развитие интеллектуальных систем ВКХ, являются:

  • сложность адаптивного управления объектами ВКХ в условиях неполной априорной информации об управляемом процессе;
  • отсутствие системных решений в области оперативного измерения и прогноза показателей качества и объемов вод;
  • недостаточность оперативного контроля состояния объектов и несвоевременное проведение их технического обслуживания и ремонта (ТОиР);
  • ограниченность средств импактного (локального) интеллектуального мониторинга ключевых объектов-загрязнителей сточных вод с логическим прогнозом опасности их воздействия на канализационную сеть, очистные сооружения и окружающую природную среду;
  • формирование неоднозначных технических заданий на строительство (реконструкцию, модернизацию) без учета онтологической структуры предприятия ВКХ (СП 517.1325800.2024 «Эксплуатация централизованных систем, сооружений водоснабжения и водоотведения» включает онтологическую структуру «Цифровой водоканал» (ЦВ): п. 8.1 – Общие требования; п. 8.2 − Объекты АСУ ТП; п. 8.6 – ЦВ и объекты управления ЦВ);
  • острая нехватка специалистов, необходимых для массового внедрения технологий больших данных и ИИ;
  • дефицит инфраструктуры (центров обработки данных) для хранения данных на территории России.

В отрасли используются специализированные программные продукты, которые не решают указанных проблем вследствие того, что единые информационные системы предприятий ВКХ отсутствуют – внедрены фрагментарные элементы надстройки над SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) и/или АСУ ТП в виде аналитических модулей оценки работы инженерных сетей, насосных групп, станций очистки питьевых и сточных вод.

SCADA-системы и/или АСУТП:

  • решают задачи технологической диспетчеризации (как правило, без прогноза развития рисков и ресурсоэффективности при отсутствии оценки технологической ситуации);
  • не сопровождают решение смежных задач: ТОиР, управление ресурсами и персоналом, анализ экономической эффективности (базы данных, которые поддерживаются в рамках функционирования SCADA, имеют невысокую производственную ценность);
  • характеризуются низкой оперативной связью технической системы с инженерно-технологическими специалистами.

Ситуация усугубляется тем, что пользователь, в силу ограниченности функциональности SCADA, не видит необходимости в поддержке значительного перечня измерительных средств в рабочем состоянии: контрольно-измерительные приборы и другие инструментальные средства выходят из строя без обслуживания.

Соответственно, необходимо внедрение программных средств в целях:

  • интеграции и каталогизации данных и знаний о ВКХ;
  • защищенного оперативного доступа к актуальной, достоверной и полной информации о состоянии предприятия ВКХ, технологических процессах реализации их жизненного цикла;
  • автоматизированного информационного взаимодействия в едином информационном пространстве ВКХ;
  • повышения степени осведомленности лиц, принимающих решения (ЛПР), по обеспечению требуемого уровня технического состояния и прогнозируемых показателей качества и надежности.

В отличие от традиционно используемого реактивного управления сложными объектами (направлено на выявление потребностей в использовании актуальных знаний для решения текущих проблем в деятельности организации) необходимо ориентироваться на оперативное реагирование и последующее недопущение инцидентов. Такое проактивное управление предполагает предотвращение возникновения негативных ситуаций и аварий за счет создания в соответствующей системе мониторинга и управления принципиально новых прогнозирующих и упреждающих возможностей при формировании и реализации управляющих воздействий, базирующихся на концепции системного (комплексного) моделирования.

Сформировавшаяся к настоящему моменту консервативная парадигма корпоративного функционирования организаций и предприятий ВКХ не включает способов скоординированной оптимизации эксплуатации инфраструктуры, цифрового инжиниринга и управления в едином цифровом пространстве. Она характеризуется:

  • отсутствием унифицированной цифровой среды, обеспечивающей преодоление фрагментарной автоматизации технологических процессов;
  • несогласованностью и низким уровнем эффективности использования разнородных и разнотипных цифровых средств;
  • крайне слабым уровнем использования накапливаемых массивов информации;
  • низкой квалификацией специалистов, которые эксплуатируют внедренные программные продукты.

Интеллектуальная цифровая платформа управления производственными процессами

Платформа базируется на постоянно наращиваемом 40-летнем опыте совместной работы разработчиков с предприятиями ракетно-космической отрасли (центры управления полётами космическими аппаратами, на космодромах «Плесецк» и «Восточный»), внедрении информационно-аналитических систем в других критических приложениях (Ленинградская, Смоленская Курская АЭС).

На основе данного платформенного решения созданы комплексы: оценки технического состояния и лётно-технических характеристик ракет-носителей, разгонных блоков на активном участке траектории, космических аппаратов на этапе орбитального полета в реальном масштабе времени; построение АСУ верхнего уровня и систем поддержки принятия решений в гидроэнергетике и космической отрасли; поддержки и принятия решений при подготовке и проведении мероприятий в критических отраслях промышленности и оборонной сферах; управления и защиты атомных реакторов, обеспечение проведения испытаний и пуско-наладочных работ в атомной энергетике.

Продуктивный вариант цифровой трансформации предприятий ВКХ

При комплексной автоматизации водоснабжения и водоотведения обосновано рассмотреть возможность создания и поэтапного внедрения сквозной Интеллектуальной цифровой платформы управления производственными процессами (ИЦП УПП), основанной на системном многоуровневом анализе технологических процессов, с применением подходов искусственного интеллекта и цифрового моделирования производственных процессов.

Разработанная в рамках указанной платформы технология построения цифровых двойников предполагает отражение физических объектов (оборудование и технологический процесс) со всеми его параметрами и аспектами для охвата полного жизненного цикла.

Цифровой двойник (ЦД) способен имитировать любой промышленный объект (производственный агрегат) или технологический процесс (например, биологическую или физико-химическую очистку сточных вод), что позволит эффективно обслуживать сложные узлы, осуществлять операционный контроль, управлять эффективностью и повысить компетенции персонала при принятии решений, основываясь на единой ИЦП УПП. В целом ЦД – это виртуальная среда, поэтому проводить в ней риск-прогноз безопасно и дешево, по сравнению с затратами на реальные системы.

ИЦП УПП позволяет повысить качество производственной деятельности предприятиям ВКХ:

  • снизить риски (минимизировать человеческий фактор в принятии решений) инцидентов и аварийных ситуаций;
  • оптимизировать использование ресурсов;
  • минимизировать удельные затраты на различных участках и стадиях;
  • повысить конкурентоспособность предприятия;
  • стать лидером в отрасли;
  • внедрять и использовать перспективные рыночные тренды;
  • улучшить экономическое/финансовое состояния организации.

План поэтапного внедрения ИЦП УПП

  1. Разработка подсистемы оперативного сбора и анализа производственной информации и знаний экспертов, ориентируясь на используемые в предприятии SCADA и/или АСУТП:
  • системный анализ производственных и вспомогательных процессов с целью проектирования единой ИЦП УПП;
  • создание и внедрение подсистемы оперативного сбора и анализа производственной информации и знаний, вспомогательных процессов при работе со смежными системами;
  • согласование структуры и функционала системы единой ИЦП УПП, разработка её детального ТЗ.
  1. Базовый инжиниринг и создание цифрового дойника производства, включая поставку и монтаж дополнительных КИП (по результатам этапа 1).
  2. Пуско-наладка ИЦП УПП.
  3. Запуск в штатный режим ИЦП УПП:
  • мониторинг и прогноз качества и рисков технологических процессов (включая ресурсоэффективность и экологическую безопасность);
  • диагностика и прогноз состояния оборудования (функционал технического обслуживания и ремонта);
  • технологический электронный документооборот и корпоративное информационное взаимодействие с обеспечением нормативных требований к безопасности;
  • обучение персонала предприятий передовым цифровым решениям без отрыва от производства.
  1. Гарантийное и сервисное обслуживание цифровой ИЦП УПП.

В рамках практической реализации таких информационно-аналитических решений внедрены:

  • база знаний влияния параметров сточных вод предприятий-абонентов сети водоотведения населённого пункта на коммунальные биологические очистные сооружения;
  • информационно-аналитический модуль анализа взаимосвязей показателей качества сточных вод населённого пункта и залповых сбросов загрязнителей;
  • блок предиктивного нейросетевого прогнозирования временных рядов показателей качества сточных вод, поступающих на очистные сооружения;
  • информационно-аналитический модуль выбора эффективных режимов водоотведения промышленного предприятия.

Срок разработки единой ИЦП УПП для организаций ВКХ варьируется от 6 до 24 месяцев в зависимости от сложности проекта и уровня цифровизации процессов на предприятии.

Стоимость работ первого этапа «Создание подсистемы оперативного сбора и анализа производственной информации и знаний экспертов» зависит от сложности технологических задач и исходного уровня автоматизации. Первично необходимо предоставить информацию:

  1. Детальное описание задач, которые должна решать интеллектуальная цифровая платформа.
  2. Номенклатуру и краткое описание SCADA и/или АСУТП, которые на данный момент используются.

Ожидаемый технико-экономический эффект заключается в повышении эффективности информационно-аналитического обеспечения при оперативном обосновании принимаемых решений в организациях ВКХ в целом и сокращении издержек.

Отметим, что, следуя общемировым тенденциям, внедрение разрабатываемой технологии (на основе технологий информационной поддержки и управления жизненным циклом), по данным компании Gartner Inc., позволяет в современных условиях сократить потребность в материалах и финансовых средствах на 30 %, увеличить выручку на 5–10 %, сократить время обслуживания клиентов на 20 %.

Заключение

Применение интеллектуальной информационной технологии и реализующей её интеллектуальной платформы управления для решения задач интеграции и цифровизации процессов предприятия ВКХ считаем чрезвычайно актуальной задачей. Полагаем, что решение задачи выявит лидеров в отрасли в период революционного шествия ИИ. Аналогичные платформы разработаны, внедрены и прошли апробацию на сложных технических объектах (системы коммунального и промышленного водоотведения, локальные очистные сооружения, биотехнологические производства) в ряде организаций ВКХ и промышленных предприятий. Рассматривается пилотный проект на базе организации ВКХ.

Интеллектуальные технологии, в том числе ИИ, ориентированы на отраслевой спрос и могут стать максимально адаптивными и масштабируемыми. Материалы статьи предлагаем рассматривать в качестве технического предложения.

Полностью статью можно прочитать здесь.


Поделиться
Класснуть
Отправить