Моделирование производственно-Сеть информации
Данные сама по себе не информации. Используйте эту модель для преобразования данных в жизненно важную информацию для принятия решений.
ВЫЗОВ понимания и управления различных информационных систем, таких как, которые содержатся в обрабатывающих отраслях промышленности, особенно производство цепей, может быть трудным и плодотворным. В центре внимания этой статьи заключается в освещении поведенческого и структурного характера информационной системы производственно-цепи с точки зрения того, как это планируется, графику, моделирование, мониторинг и помирились; другие аспекты, как она контролируется и выполняется в реальном или близком к реальному масштабе времени кратко рассматриваются. Производственно-цепи сделать стороне от цепочки создания добавленной стоимости, в то время как цепочки поставок является купить и на стороне спроса, цепи продающей стороны. Именно в производственно-цепи, где сырье превращается в готовую продукцию с помощью многих специализированных и сложных процессов и где многие экономисты считают, истинное богатство создается. Начнем с разворачивающейся четкое различие между перерабатывающей промышленности и дискретных частей обрабатывающей промышленности, с тем чтобы передать в некоторых деталях, почему успехи в дискретных систем информационной индустрии в целом не является исчерпывающим и не конкретны, чтобы решать характерные особенности процесса промышленности ( 1) ..
В перерабатывающей промышленности, стоимость добавить достигается за счет операций смешивания, реагирования и разделения, в то время как дискретные значения промышленности добавляется через действия или шаги, такие как обработка, отделка и сборка. Типичные отрасли процесс лекарственных препаратов, продуктов питания и напитков, нефтеперерабатывающей, нефтехимической, навалочных и специальных химических продуктов и полимеров. Типичные дискретные автомобильной промышленности, одежды, электроники, мебели и бытовых приборов. Важным отличием между двумя отраслей пробоя производства в трех ключевых аспектов мы классифицируем как количества, логика и качества. Дискретных отраслей, хотя и имеют размерность качества, касаются в основном аспектов количества и логики (известные как логистика);, где количество сделок с суммы или количества предметов и логики представляет правил эксплуатации и производства процессуальных деталей. Качество, в нашем контексте, относится к композиции, свойства и условия на обрабатываемый материал, хотя наряду с этим, качество также определяется как сумма изменчивости в деятельности компании, и в особенности, атрибуты или характеристики продукции компании (2).
Когда начальник сырье закуплено и оптимальных методов производства используются, то качество дискретных продуктов с жесткими допусками, могут быть произведены. Однако, в перерабатывающей промышленности сырьем, как правило, состоит из не-чистые и относительно неизвестных видов, таких, как мир сырой нефти или промежуточных запасов от различных технологических процессов. Таким образом, должно быть очевидно, что информационная система, предназначенная для дискретных отраслей не могут быть пригодны для поддержки уникальных аспектов и нюансов перерабатывающей промышленности. Это достаточно известная гипотеза, учитывая, что компьютерно-интегрированные производства (CIM) и управления производством систем (MES), распространенные в дискретных отраслей, которые не были хорошо адаптированы к обрабатывающей промышленности. Интересно также отметить, что популярный система корпоративного планирования ресурсов (ERP) и управления цепочкой поставок (SCM) программного обеспечения, обычно борьбы, чтобы приспособиться к требованиям бизнеса в обрабатывающей промышленности, если они специально разработан и создан для этой цели ..
Более продвинутые описание различий между процессом и дискретных отраслях могут быть перечислены по тому, как они планируются и запланировано. Кроме того, Есть также серьезные разногласия, если смотреть от того, как эти две отрасли находятся под контролем и осуществляется на заводе, и цеха. Дискретные промышленности характеризуются Билль-оф-материалов (BOM) планирование и открытых цехов планирования. BoM планирования также известен как материальные потребности планирования (MRP) и планирования производственных ресурсов (MRP II), которые используют BoM взрыва определить исходные материалы и работы-в-ход величин на основе спроса заказов на готовую продукцию. Спецификаций подходят для распространения исходных материальных потребностей по существу, потому что большинство дискретных отраслей потока дорожки, сходящиеся или Леонтьева. Открыть магазин планирования ссылается на хорошо известные проблемы проектно-магазин, механический цех, jobshop и токарно-магазин планирования (3) и сделки с присвоением обычно возобновляемых ресурсов (например, машины, люди), а также последовательность и сроки деятельности ..
В отличие от перерабатывающей промышленности планируется с использованием либо линейных программ (LP) или нелинейной программ (НЛП) для определения исходных материальных потребностей, или много-размеров, а в некоторых случаях, от условий эксплуатации требования, основанные на количественных и качественных ограничений производство цепи. Эти системы планирования и оказания помощи в готовом выбора портфеля продуктов на основе прогнозируемого спроса заказов. Основной причиной ЛПС необходимое для обработки потока различные пути процесса промышленного производства цепей. Различные средства Есть побочных продуктов и побочных продуктов, которые не гнать линией верха экономика завод по обработке, хотя они дают итоговые кредитов. Основной причиной являются NLPs требуется для обработки вездесущий билинейных количество раз качество отношений порождает известные проблемы объединения (4, 5).
Много-калибровки проблема также находится в процессе планирования промышленности, а когда это происходит, задачи планирования, классифицируются как закрытые магазины (6), которая также включает в себя набор с ограниченными ресурсами проекта планирования задач (RCPSP) и по своей природе времени индексируются (то есть, должно быть, периода времени или времени ломтиками). Лот-размера, является ключевым аспектом процесса планирования промышленности учетом того, что промежуточного хранения, держать вверх или инвентаризации конечной и, безусловно, не безграничны благодаря обычно существенного количества жидкости и газа обрабатываемого материала. И, с учетом пространственно и временно агрегированных планов, которые являются либо неточными или на слишком высоком уровне, чтобы быть полезным при планировании (например, долгосрочные оценки распределения материала должны быть пересчитаны в связи с фактической или грозящей опасности выбор оборудования). Хотя инвентаризации ограничения реального в дискретной промышленности, в дополнительном сдерживания перерабатывающей промышленности имеет гораздо меньше гибкости, учитывая, что стоимость транспортировки избыточного запаса в близлежащий склад редко является жизнеспособным вариантом.
Поэтому многие, заряд, партии и движения, калибровка мощных степенями свободы или рычага при планировании вокруг пропускной способности. Открыть магазины представляют собой подмножество закрытых магазинов, потому что в открытых магазинов есть только тривиальное много-калибровки проблемой в отношении того, является ли работа или проекта (например, как сырье или акции) должны быть запланированы на конкретной машине ( 7) ..
Цель информационной модели
Главной темой всех качественных программ, с тем чтобы и управляющий понятие планирования, эксплуатации, мониторинга, анализа и улучшения (POMAI), дизайн, измерения, анализа, улучшения и управления (DMAIC), или план, выполнение захвата и анализа ( PECA). Это может быть дистиллированной вниз в трех измерениях - планирование, выполнение и совершенны. Планирование может включать в себя научные исследования, разработки, стратегии и планирования в течение всего процесса принятия решений иерархии общего бизнеса. Исполнительский включает в себя все аспекты выполнения производства, тактики, управления, регулирования и управления. Совершенствование включает отражением, анализа, мониторинга и совершенствования системы в целом. Это то формы непрерывного улучшения обратной связи называется серийной модели цепи информации (PCIM) цикл, который имеет тесные связи с основой процесса теории управления.
Эти три измерения могут быть разделены на два слоя - один называется "Производство и анализа" слоя, и других "и выполнения процессов" слоя. "Производство и анализа" слой включает в себя два основных функций планирования (например, перспективное планирование и составление расписаний, материальные потребности планирования и составления расписаний освоить производство) и совершенствования (например, статистической обработки, стационарных и динамических процессов тренажеры, диагностики и идентификации (8), а также статистических данных примирения). "Процесс и исполнение" слоя одной из ключевых функций, выполнение, которое включает в реальном масштабе времени оптимизации (RTO), расширенный контроль процесса (APS), пропорционально-интегрально-дифференциальный (PID), реле лестнице логики (RLL) и система лабораторных данных (LDS). LDS входит в этот слой учетом того, что качество данных, таких как индекс плавления полимера или концентрации потока должна быть выполнена либо области или под контролем лаборатории, в которой данные затем используются в более высокого уровня (наблюдательного ) ручном режимах улучшение контроля качества ..
Цель информационной системы производственно-цепи с учетом не только временных рядов и транзакционных данных, но и обеспечить беспрецедентный уровень комплексного и своевременного производства контексте. Для достижения этого через PCIM. Начнем с того, что теоретизирование решение любой проблемы требует технологий и инноваций. Формализация определение задачи может быть сформулирована как сочетание модель плюс данные. Например, в презентации планирования решения проблемы производства, со всеми ее количества, логика и качество ограничений, а по часам смотрел многие периода времени в будущем практически скрыты от решения Ганта или времени, график показывает результаты или информации планирования оптимизатор в хронологическом порядке времени. Решение это, однако, не подробно основные детали системы, используемые для создания графика. Таким образом, чтобы получить информацию там первым должен быть вопрос дать смысл информации и цели, а затем методологии, умения, опыт, инструмент и / или знания превратить проблему в растворе и, следовательно, информации.
Это модель и интеллекта, которые в совокупности создадут информации, хотя данные по-прежнему жизненно важное слагаемое в уравнении. Кроме того, достоверной информации требует точной модели данных и разведки. Точная интеллекта означает выбирать наиболее подходящий метод или метод для приведения модели и данные в полезную информацию, такую как правильный выбор SPC выполнения диаграммы для выявления аномалий с наиболее негативное влияние на производство. Следует также отметить, что модели и данных обеспечить структурные аспекты этой проблемы, в то время как интеллект обеспечивает поведенческих условий. Этот простой отношения химической аналогии, связанные с процессом горения, и что в том, что огонь воспламенения топлива воздух =. Можно утверждать, что интеллект "искру" нужно повернуть модель и данные в информацию. Тем не менее, есть еще один кусок связанных аналогии, что хорошо вписывается в описание информации, и это топливо-воздушной смеси. Слишком худой или слишком богатой смеси, не поддерживает горение даже при достаточно зажигания.
Это тоже дело со смесью модели и данных. Слишком много данных и недостаточно модель будет только принесет себя и не будет изменяться во что-то более полезным ..
Выше мы говорили о концепции планирования, выполнения и совершенствования производства-цепь в связи с революцией качества. Это то, относящиеся к тому, что информация требует модель данных, и некоторые технологии и науки для преобразования модели и данных в информацию. Все это хорошо, однако, необходимо пользу усилий. Пособие части уравнения относится к 3 известных нововведений в производстве, изложенных в (9). Первые являются взаимозаменяемыми или заменяемых частей впервые во время Гражданской войны в США для быстрого и дешевого производства винтовок и боеприпасов. Во-вторых, растет и / или приобретение портфеля продукции (или компании) для хеджирования и снижения воздействия и риски спада в экономике или ограниченная доступность сырья за счет увеличения диверсификации них. И третье, что является инновационной мы в настоящее время осуществляет, является понятие продукции для конечного спроса или спроса продукции (DDP). Любая система производственно-цепи информация должна быть настроена на основные направления бизнеса, которые посредством влияния интернет сотрудничестве, высокая скорость передачи данных и информационных потоков и комплексной производственно-сбытовых цепочках, производить только те продукты, которые требует рынок снизит сырья и запасы готовой продукции, расходов на транспортировку, цены колебания, рекламы и продвижения по службе и повысить уровень обслуживания клиентов и это только немногие (10) ..
Обе модели и разведки должны быть вводили для того, чтобы иметь информацию. К сожалению и вопреки распространенному мнению, никогда не может быть только одна модель для поддержки производства цепи или бизнеса, Есть правило, многие бизнес-функции, которые должны выполняться в организации и точно так же есть много моделей, которые внушают сущность Основная деятельность целями. Несмотря на это, есть законные аргументы, чтобы иметь несколько источников данных, как это возможно, но обязательное только одна модель не является разумным и практичным. Что касается разведки компонент, поскольку Есть много людей разной талант и мастерство, которые используются в организации, поэтому тоже есть много видов и методов, из которых для преобразования модели и данных в информацию. Для производства цепи, которая имеет в качестве своей основной мандат на стоимость сырья, добавить в готовую продукцию, умение планировать и производство, годы, месяцы, недели и дни, и в будущем это глубокий и мощный опыт ..
Планирование и составление графика
Планирования и составления расписаний требует времени и должно проводиться на регулярной основе в целях смягчения последствий в отношении неопределенности, сложности и структуры организации - это известно как иерархическая планирование и составление графика (11). Ключевым отличием между планированием и планирования является то, что называют временем ведра или периода времени. Большая время ведра позволить один или несколько видов деятельности или операций, выполняемых с процессом единицу в пределах одного периода времени и известна как планирование. Малый время ведра разрешение не более одной операции или задачи, которые будет выполнять конкретного оборудования в течение одного периода времени и известна как планирование. Планирование известен как обеспечение курса действий в стратегических, тактических и оперативных решений и в перерабатывающей промышленности включает в себя множество нелинейности за количество раз качество отношений, как упоминалось. Планирование должно обеспечить известные функции выделения ресурсов на задачи, последовательность задач и сроков задач, но и в обрабатывающей промышленности, планирования должны быть в состоянии размер расхода или количества суммы для того, чтобы облегчить конечным многие ограничения пропускной способности , которые существуют в производственной цепи при оценке воздействия этих решений на общий уровень запасов производится ..
В основе всего процесса планирования и составления расписаний системы моделей. Есть часто одна или несколько моделей планирования и обычно один или несколько моделей планирования, необходимых для управления сложность и масштабность проблемы. Каждая модель может содержать те же данные, и важно признать, что на самом деле не может быть только одна модель для выполнения необходимых смотреть вперед функций. Планирование об агрегации времени и пространстве и планирование о разбивке результатов планирования и создания рабочих графиков реализуемых детали игнорируются в этом плане. Система производства цепи информация должна быть в состоянии поддерживать различные типы моделей для различных функций еще полезную информацию, не будет результата. Некоторые из техник, необходимых для эффективного модель производственного комплекса, цепи, можно найти в работе. 12. В этой статье производственных объектов моделирования делятся на три основных элементов - единиц, операций и запасов. Единицы физических оборудование, необходимое для поддержки технологии для преобразования сырья в готовую продукцию и возобновляемых ресурсов.
Операции функциональных задач и шагов единицы занимаются и невозобновляемых ресурсов, запасы представляют собой материалов, которые на добавленную стоимость, которые могут также включать поддержку среднего ресурсов, таких как рабочая сила, катализатор, инструментов и утилит. Узлы и акции рассматриваются как структурные компоненты производства модели и операции рассматриваются как поведенческий компоненты. Сочетание этих двух структурных и поведенческих элементов производства можно моделировать и весь комплекс производственных процессов, включая дискретные отраслей производства сценарий ..
Моделирование, мониторинг и примирения
Моделирование производства, контроля его деятельности и согласования его продукции являются более пассивными типов функций, чем планирование и составление графиков, но может стать мощным ретроспектива производства, от которых улучшаться. Есть правило, два типа тренажеров, используемых в перерабатывающей промышленности, обработки и производства тренажеров. Моделирование технологических процессов является одним из основных инструментов, используемых в разработке и в меньшей степени, мониторинг процессов, особенно известный стационарный процесс моделирующие строгого подробную информацию о физических свойствах, термодинамика, кинетика реакции механики жидкости и процесса. Эти системы в настоящее время превратилась в моделировании динамики, а точнее скорость изменения материи, энергии и импульса с течением времени и используются для обучения операторов и проектирования и настройки передовых стратегий контроля. Процесс тренажеры имеются подробные модели и требуют минимальных данных, известных как технические решения и генерировать например, жидкости и пара профилей градиенты температуры и состава разделение всей пространственном контексте технологического оборудования.
Эти модели являются излишне подробными, которые будут использоваться в процессе планирования и составления расписаний, хотя некоторые попытки использовать первый производной информации в поисках лучшей планов был принят на работу с обычно нематериальных активов и / или непроверяемыми выгоды. Тем не менее, открытым форме уравнения процесса тренажеры используются в режиме реального времени оптимизаторы подтолкнуть процесс вспышку ближе к ее дешевле и, возможно, безопаснее ограничений. Текущий тренажеров производства, с другой стороны, больше внимания уделяется количественным и качественным аспектам производства и ослабит или игнорировать тонкости процесса модели тренажера. Производство тренажеров, не соответствующие процесса проектирования единицы и они не подходят для наблюдения за пара и жидкости трафик внутри дистилляции или фракционирования башни, чтобы обнаружить струи наводнения. Производство тренажеров, очень полезны для баланса спроса и количества заказов завода по хранению и процесс единичных мощностей и основных положений качества. Эти системы также используются для предсказания или следов состава и свойств складе течет в и из разных стадиях производства и для прошлого и будущего производства как, например, сырой нефти композиция трассировки.
Точная информация о качестве материала танка может быть использована, чтобы место, розничной торговли или дискреционных покупает или продает работы незавершенного запасов или корма и productstocks. Тем не менее, производство тренажеров редко организовать или помочь конечному пользователю управлять логики или правил эксплуатации производственного, кроме как через встроенный специальных и неприемлемых эвристики ..
Мы кратко коснулись функции контроля, что может поддержать тренажеров, но есть целая дисциплина в статистике посвящена мониторинга производственных процессов, известных как статистические управления технологическим процессом или статистического контроля процесса (СПМ). Эти методы позволяют анализировать как одномерные и многомерные массивы данных из характеризующие распределение данных по корреляции независимых переменных, имеющих на иждивении переменные, находящиеся в латентном методы переменной регрессии таких, как принцип компонентного анализа (СПС) и частичное наименьших квадратов (PLS) (13). Основное различие между процессом и производства тренажеров и SPC методов является то, что SPC методы основаны на эмпирических и данными регрессионных моделей в то время как использование тренажеров фундаментальных законов сохранения, чтобы предсказать, зависимые переменные. Оба типа моделей являются полезными для обнаружения и идентификации ошибок, дефектов, выбросы, аномалии или грубых ошибок в системе под контролем, где сочетание обоих методов может быть очень мощным.
Еще одна полезная техника, которая сочетает в себе статистические данные и законов сохранения статистических данных примирения. СДР набирает силу в обрабатывающей промышленности, особенно в производственной цепи производства примирить вчерашних своих доходов и поставки акций. В основе СДР материалов, энергии и импульса остатков в том числе в процессе остатки потока для таких качеств, как состав и концентрацию. Примирение когда это необходимо в полевых и лабораторных измерений грубые ошибки путем сопоставления данных измерений по отношению к другим измерениям в том числе транзакционных данных для движения запасов помощью уравнений баланса в качестве дополнительных измерений, так сказать для повышения избыточности системы (14). Это резервирование позволяет пространственного расположения измерения неспособность быть обнаружены, если статистически значимым (т. е. выше 95% доверительного интервала) ..
ЛИТЕРАТУРА
1. Crama Ю., и др.. ", Обсуждение подходов к планированию производства в перерабатывающих отраслях промышленности", CORE Discussion Paper, Католический университет Левена, CORE и IAG, Лувен-ла-Нев, Бельгия (2001).
2. Бодингтон, CE, ред. Планирование, планирование и контроль интеграции в перерабатывающих отраслях промышленности, McGraw-Hill Инк, Сан-Франциско (1995).
3. Пинедо, М., планирование: теория, алгоритмы и системы, Prentice Hall, NJ (1995).
4. Келли, JD, и Л. Манн, "сырой нефти Blend планирование Оптимизация: Заявление с многомиллионной Преимущества - Части I и II," Гидро ". Тр. (Июнь / июль 2003a).
5. Келли, JD, "Разработка модели планирования производства", Chem. Eng. Prog. (Январь 2004).
6. Грейвс, SC, "Обзор планирования производства", исследование операций, 29 (4), с. 646-675 (1981).
7. Келли, JD, а также DJ-Адамс ", завод-планирование в широком нефтеперерабатывающие: Оптимизация Количество, логики и качество решений," Общество химической промышленности совещание, Лондон, Великобритания (ноябрь 2003c).
8. Химмельблау, DM, обнаружения неисправностей и диагностики в химических и нефтехимических процессов, Elsevier Научно Ко Издательство, Амстердам (1978).
9. Норман, А., и. др.., "Необходимость парадигма для инноваций," <A HREF = "http://www.eco.utexas.edu/homepages/faculty/Norman/long/InnParadigm.html" целевых = "_blank" относительной = " NOFOLLOW "> http://www.eco.utexas.edu/homepages/faculty/Norman/long/InnParadigm.html </ A>, кафедра экономики, Univ. штата Техас в Остине (август 1999).
10. Тейлор, Д. А., цепочками поставок: Руководство менеджера, Addison-Wesley, Бостоне (2004).
11. Bitran, GR, и AC Hax, "О Дизайн иерархической планирования производства," Решение наук, 8 (28) (1977).
12. Келли, JD, "Производство моделирование для смешанных операций," Хим. Eng. Prog. (Февраль 2004).
13. Nomikos, П. и Ф. Мак-Грегор, "Многомерный SPC Графики для мониторинга процессов пакетной обработки", Technometrics, 37, с. 41-59 (1995).
14. Келли, JD, "Необходимость согласования данных: некоторые практические вопросы", NPRA компьютерной конференции, Chicago, IL, (ноябрь 2000).
Джеффри Дин Келли
Решения Honeywell Process
Джеффри Дин Келли архитектор решений для перспективного планирования и составления расписаний на Honeywell Process Solutions (300 Йоркленд кв. Торонто, Онтарио, Канада, M2J 1S1, телефон: (416) 502-5148, факс: (416) 502-5130, E почта: <a href="mailto:jeff.kelly@honeywell.com"> jeff.kelly @ <honeywell.com />). Келли инженером-химиком и степень магистра в области управления процессами Расширенный из университета Макмастер. Он работал в качестве инженера расширенный контроль как на Shell Canada и императорские нефти, включая осуществление в режиме реального времени программы оптимизации и тактического планирования и составления расписаний решения в своих нефтеперерабатывающих заводов. Он установил завод всей пакеты данных примирения в несколько нефтяных заводов по всему миру и является автором многочисленных публикаций на эту тему.
