Концептуальный подход к формированию информационной среды поддержки принятия технических решений

[Admin]

Концептуальный подход к формированию информационной среды поддержки принятия технических решений, направленных на повышение энергетической эффективности объектов стационарной энергетики ОАО «РЖД», в условиях цифровой трансформации

Кононенко А.А. Куликова Н.Г. Погребинский С.М. Теслинов А.Г.

Ключевые слова:
энергетическая эффективность, стационарная энергетика, автоматизация принятия решений
 

• 1 Введение
• 2 Базовые концептуальные основания организации пространства принятия решений
• 3 Возможности автоматизации процессов принятия решений в концептуально спроектированной информационно-аналитической среде
• 4 Заключение
• 5 Список литературы

Введение

Развитие информационных технологий и одновременно повышение требований к качеству инфраструктуры ОАО «РЖД» расширяет спектр запросов к качеству процессов принятия решений относительно поддержки функционирования и развития объектов стационарной энергетики (далее - ОСЭ) и зависимых стационарных объектов (далее - СО). Основными из них являются следующие:
1. запрос на ускорение и увеличение качества расчетов энергоэффективности таких объектов и других параметров их функционирования;
2. запрос на качество выбора объектов модернизации, которые должны рассматриваться в задачах комплексного перевооружения ОСЭ и СО;
3. запрос на разработку целевых параметров совершенствования и развития ОСЭ и СО и к качеству самого процесса целеполагания;
4. запрос к точности, достоверности и регулярности контроля состояний таких объектов с помощью цифровых автоматизированных средств;
5. запрос к уровню обоснованности принятия решений на ранней стадии подготовки инвестиционных предложений относительно поддержки функционирования и развития ОСЭ и СО. Острота этого вызова в настоящее время возрастает, поскольку затраты на осуществление технических решений, связанных с реконструкцией и техническим перевооружением сложных объектов в стационарной энергетике, непрерывно возрастают, а последствия неудачных решений становятся все более ощутимыми.
Эти и другие запросы ставят перед ОАО «РЖД» сложные задачи, связанные с большим количеством разнородных решений относительно множества факторов. При этом во всех подобных задачах должен быть выполнен ряд противоречивых условий:
1. Должен быть сохранен разумный баланс между целями технического и технологического развития ОСЭ и СО и объемами инвестиций, затрачиваемых на их достижение.
2. Должна быть обеспечена высокая степень синхронизации управленческих и технических решений, принимаемых руководителями различных структурных подразделений ОАО «РЖД».
3. В процессах принятия решений должен учитываться расширяющийся спектр новых технологий, широкий диапазон характеристик используемого оборудования ОСЭ и СО (эксплуатационных, технических, стоимостных и др.), изменение критериев выбора оптимальных вариантов технического перевооружения энергетической инфраструктуры ОАО «РЖД» и многое другое.
В этих обстоятельствах принципиально важным является выбор подходов к принятию решений, которые минимизировали бы инвестиционные риски. В расхожей практике такие подходы основываются на методах системного анализа, теории принятия решений, математического аппарата нечеткого моделирования [1] и других алгоритмов решения сложных задач. Однако, сложность, неструкту-рированность проблем, с которыми имеют дело лица, принимающие решения (далее - ЛПР) в области повышении энергетической эффективности объектов стационарной энергетики ОАО «РЖД», превосходит возможности этих и им подобных методов.
На Рис. 1. представлена структура факторов, которые должны быть учтены при разработке решений о развитии ОСЭ и СО для улучшения показателей их энергетической эффективности.
Вся эта совокупность условий задач создает чрезвычайно противоречивую информационную среду, в которой должны состояться решения [6]. В этой среде должна быть интегрирована разнородная информация о целях и стратегиях развития ОСЭ и СО, о внешних условиях их функционирования, о массивах характеристик ОСЭ и СО, о ресурсных, методических, эксплуатационных и других ограничениях принятия решений о модернизации и развитии энергетической инфраструктуры и многое другое. Очевидно, организация процессов принятия решений в такой информационной среде требует подходов, обладающих высокой продуктивностью работы с исходной неопределенностью.

Далее в статье предлагается подход, основанный на использовании ресурса концептов для анализа и проектирования сложных целостностей [7]. Подход демонстрируется на примерах, упорядочивающих процессы принятия решений о повышении энергетической эффективности ОСЭ и СО на верхних уровнях целостности, необходимой для организации продуктивной информационно-аналитической среды таких решений.

Базовые концептуальные основания организации пространства принятия решений

Центральным компонентом любой целостности, создаваемой для управления какими бы то ни было процессами, является объект управления. В пространстве решений о поддержке функционирования и развития ОСЭ, обеспечивающей энергетические потребности СО, таким объектом являются состояния ОСЭ и СО. В цифровом будущем инфраструктуры ОАО «РЖД» эти состояния должны быть развернуты в виде статических и динамических цифровых моделей (далее - ЦМ) ее объектов.
Исходя из этого, первым концептуальным основанием пространства решений является идея моделирования состояний ОСЭ в виде совокупности характеристик срезов функционально-методных отношений (далее - ФМО) ОСЭ на всех фазах их жизненных циклов. Эта идея опирается на следующий ряд представлений и решений:
1. За «единицу» исследования принимается совокупность ОСЭ конкретного железнодорожного узла (ж/д узла). Каждая такая единица является субъектом сложной автоматизированной деятельности, выполняющей полный функционал энергоснабжения. У совокупности всех взаимодействующих ОСЭ, расположенных на территории ж/д узла, есть базовая функция, обусловленная их инфраструктурным назначением. Это функция обеспечения производства, передачи, распределения и потребления тепловой (электрической) энергии для нужд стационарных объектов ж/д узла;
2. Выполнение базовой функции совокупностью ОСЭ ж/д узла образуется возможностями каждого ОСЭ выполнять свою роль в упорядоченной функциональной системе в виде подфункций. Каждая подфункция имеет ряд характеристик, значимых для выполнения базовой функции, например, генерируемая мощность, нагрузка, количество пользователей, устойчивость, надежность и др. Каждая подфункция ОСЭ характеризуется конкретными наборами параметров, значимыми для выполнения ими своего назначения (потребляемая мощность, срок использования надежность и пр.), которые должны быть представлены в ЦМ ОСЭ вместе с их значениями. При этом разнообразие параметров должно быть представлено в различных типологиях, позволяющих исследовать функции ОСЭ с различных точек зрения.
3. Каждая подфункция реализуется специфическими ОСЭ, которые выступают в роли методов выполнения функций. В этом смысле методами являются котельная; тепловой пункт; тепловая сеть и другие ОСЭ. Каждый метод реализует одну или несколько функций (полифункциональные методы, монофункциональные, полиметод-ные функции и др.). ОСЭ как методы реализации функций должны быть представлены в ЦМ со своими признаками, характеризующими их свойства по различным основаниям (символические, географические, хронологические, геометрические и др.);

4. У каждого ОСЭ, как у метода, должны поддерживаться конкретные функции, необходимые для их бесперебойного действия. Это, например, функции восстановления, ремонта, модернизации и другие. Эти функции в цифровой модели ОСЭ следует называть «вторичными», то есть обеспечивающими функционирование каждого ОСЭ. В ЦМ методы должны быть представлены вместе с обеспечивающими их функционирование методами, реализующими необходимые функции. Такие методы называются «вторичными» методами.
5. В структуре ФМО между названными компонентами ЦМ должны быть установлены необходимые отношения. Так, между функциями и методами должны быть установлены отношения «реализации», в которых каждую функцию реализует один или несколько методов; между функциями и подфункциями должны быть установлены отношения «включения», в которых функция включает в себя несколько подфункций; между функциями и их параметрами и между методами и их параметрами должны быть установлены отношения «характеризации», в которых каждую функцию (метод) характеризует множества соответствующих им признаков.
6. Точно так же должны быть созданы ЦМ СО.
7. Таким образом мы будем строить «целостность» ЦМ комплексов ОСЭ и СО итерационной последовательностью шагов, направленных на исключение «белых пятен», а избыточность ЦМ будет редуцироваться возможностью аспектной выборки.
Такого рода представления образуют концепты состояний ОСЭ и СО, которые могут быть представлены с разной степенью полноты. А поскольку признаки так сформированных концептов формируются в виде множеств, то этим создается возможность создавать полноценные цифровые модели состояний ОСЭ и СО с разнородными классами характеристик функций и методов их реализации, фиксированных в каждый конкретный момент времени. Так организованные сведения об ОСЭ и СО представляют собой структуры базы данных о них, пригодные к использованию в различных процессах принятия решений относительно изменения их обликов (Рис. 2).
Представленными здесь моделями может быть в цифровом виде отражена статика состояний ОСЭ. Это позволит создавать цифровые модели их динамики, возникающей в ходе трансформации ОСЭ в виде их реконструкции, технологизации, модернизации, инновационного преображения.
В процессах принятия решений относительно состояний ОСЭ должна быть реализована возможность исследовать ЦМ ОСЭ на разных фазах их жизненного цикла, обусловленного технологической ге-немой ОСЭ. Основными фазами жизненного цикла ОСЭ являются:
• фаза конструирования замысла (идеи) ОСЭ или комплекса ОСЭ;
• фаза разработки проекта ОСЭ;
• фаза актуального состояния ОСЭ как воплощенного проекта;
• фаза состояния на прогнозируемый момент времени за счет естественной амортизации;
• фаза прогнозируемых проектных изменений параметров и другие.

Исходя из этого, в информационном пространстве решений могут быть предусмотрены возможности создания нескольких ЦМ одних и тех же объектов для разных фаз их жизненного цикла (Рис. 3). Друг от друга они могут отличаться как составом компонентов, так и структурой отношений между ними.

Эти положения приводят к концептуальной схеме ЦМ ОСЭ и СО, образованной многоместным кортежем (O,X,H,M,P,F) из шести множеств:
О - множество объектов инфраструктуры энергетики ОАО «РЖД» (ОСЭ и СО);
Х - множество функций объектов (первичных и вторичных);
H - множество характеристик функций;
M - множество методов реализации функций (первичных и вторичных);
P - множество характеристик методов;
F - множество фаз ЖЦ ОСЭ.
Цифровое моделирование ОСЭ и СО в таком виде создает ряд возможностей, необходимых для решения разнородных задач относительно поддержки их функционирования и развития:
• Возможность оперировать значениями как реальных оценок ОСЭ и СО, отражающих реальные положения дел на станциях РЖД, так и гипотетических, проектных, идеальных, требуемых и других и сопоставлять их друг с другом для различных по целям видов анализа данных;
• Возможность создавать большое разнообразие гипотез относительно обликов ОСЭ и СО, которые могут использоваться для решения широкого комплекса разнородных задач развития инфраструктуры ОАО «РЖД»;
• Возможность расширять поле характеристик ОСЭ и СО, создавая в нем различные слои, разнообразие параметров, что позволит наращивать глубину исследования объектов для удовлетворения развивающихся потребностей их использования;
• Возможность моделировать и использовать в цифровой среде как искусственные объекты (теплогенерирующие установки, тепломеханическое оборудование, тепловые сети и другие искусственные ОСЭ и СО), так и работающих с ними людей как методов реализации функций;
• Возможность создания цифровых моделей не только конкретных ОСЭ и СО, но и их комплексов, рассматривая при этом и всю совокупность таких объектов ОАО «РЖД» как единый комплекс. Эта возможность связана с тем, что каждый ж/д узел состоит из многих функционально связанных ОСЭ и СО. Следовательно, цифровое представление каждого ОСЭ, сопоставленного в соответствующие отношения с другими ОСЭ, создаст ЦМ комплекса ОСЭ и самого ж/д узла. А поскольку ж/д узел является частью территориального участка, который входит в состав железной дороги, а совокупность дорог объединяется в инфраструктуру железнодорожной сети ОАО «РЖД», то так может быть построены ЦМ ОСЭ и СО всей организации.

Вторым базовым основанием организации пространства рассматриваемых решений является концепт системы организационного управления (СОУ) энергетической эффективностью ОСЭ и СО. Обобщенно под СОУ следует понимать человеко-машинное воплощение идеальных целостностей, создаваемых для овладения сложными объектами реальности [5]. Речь идет о концепте системы, которая могла бы обеспечивать синхронность отношений между ОСЭ и СО в широком диапазоне возмущений на их функционирование. Объектом управления в ней должны быть отношения между ОСЭ и СО, регулируемые через изменение обликов ОСЭ и СО (Рис. 4)

Этот концепт может быть сформирован на базе конструкта целенаправленной системы адаптивного типа [8].
Цифровые аналитические инструменты, необходимые для такой СОУ, должны быть способны выполнять интеллектуальные процессы обработки данных ЦМ ОСЭ и СО, получаемых на основе цифровой трансформации результатов их аппаратного измерения с учетом разнообразных запросов, целей, стратегий модернизации и развития энергетической инфраструктуры ОАО «РЖД». В результате обработки этой разнородной информации и анализа большого массива гипотез относительно вариантов изменения технического облика ОСЭ могут вырабатываться решения относительно конкретных вариантов изменения энергоэффективности ОСЭ и комплексов ОСЭ. При этом интеллектуальная работа с гипотезами позволит обосновать наиболее оптимальные варианты поддержки функционирования и развития ОСЭ на этапе концептуального обоснования конкретных решений. Именно это позволит снизить инвестиционные риски на ранних фазах принятия решений относительно ОСЭ.
Структура так организованной целостности представлена на Рис. 5. По мере развития инфраструктуры ОАО «РЖД» в такой СОУ будут меняться ее тезаурус (состав внутренней информации), разнообразие внешних запросов, внешние условия ее функционирования. Это потребует развития самого концепта СОУ и средств воплощения его компонентов.

Для полноценного упорядочения информационной среды, в которой могут приниматься технические решения относительно поддержки функционирования и развития энергетической инфраструктуры ОАО «РЖД», должны и могут быть построены и другие концептуальные конструкции. Основными из них являются следующие:
1. Концепт технической трансформации ОСЭ и СО, определяющий динамику их функционально-методных обликов;
2. Концепт экономической трансформации ОСЭ и СО, определяющий динамику экономических характеристик решений относительно развития ОСЭ и СО;
3. Концепт генератора разнообразия гипотез относительно технических обликов ОСЭ и СО, необходимых для глубокого исследования возможностей альтернативных вариантов трансформации энергетической инфраструктуры ОАО «РЖД»;

4. Концепт разнообразия запросов к СОУ со стороны различных ЛПР, заинтересованных в аспектном исследовании возможностей развития ОСЭ и СО;
5. Концепт структуры данных, необходимых для принятия решений относительно поддержки функционирования и развития ОСЭ и СО, и другие.
Концептуальные разработки по этим предметным областям ведутся в настоящее время в НИИАС. Они позволят обосновать облик интеллектуальной платформы цифровых аналитических инструментов, определить возможности их сопряжения (интеграции) с цифровыми средствами ОАО«РЖД», предложить сценарии их использования в задачах ОАО «РЖД» и рассчитать технико-экономические характеристики их внедрения.

Возможности автоматизации процессов принятия решений в концептуально спроектированной информационно-аналитической среде

Подготовка и принятие решений в СОУ, действующей с использованием ЦМ ОСЭ и СО, требует сбора, обработки и анализа больших объемов информации, для проведения расчетов на основе экономико-математических моделей и использования опыта экспертов. В современных автоматизированных системах эту роль играют информационные системы поддержки принятия решений (СППР). Под СППР понимают интерактивные компьютерные системы, которые помогают ЛПР использовать информацию и модели для решения разнородных задач. Основными преимуществами СППР, которые могут быть использованы рассматриваемой предметной области, являются следующие [3]:
• они позволят ликвидировать разрыв между аналитиками и ЛПР, поскольку их конечными пользователями являются именно специалисты, принимающие решения, а не технические специалисты;
• они вовлекут в пространство решений экономико-математические методы и модели для обоснования альтернативных вариантов решений относительно трансформации обликов ОСЭ и СО;
• они будут оперировать данными ЦМ СОЭ и СО;
• они смогут отображать информацию в формате и терминологии, которые привычны ЛПР;
• они позволят предоставлять информацию выборочно и избегать избыточности информации.
Второй вид систем, которые должны использоваться при обосновании решений, представляют собой экспертные системы (ЭС). Под экспертной системой понимается программная система, которая моделирует рассуждения человека - эксперта в некоторой определенной предметной области, используя базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, и некоторый механизм логического вывода результата экспертизы. Экспертные системы не универсальны, наоборот, они моделируют знания экспертов в достаточно узких и четко определенных предметных областях. Эта особенность означает, что экспертная система, разработанная для принятия решений в одной предметной области, не может применяться в другой предметной области: требуется переработка механизма логического вывода, изменения в базе знаний и т. д.
Особенностями экспертных систем являются следующие:
• четкая ограниченность предметной области;
• наличие базы знаний;
• разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода заключений);
• возможность принятия решений в уникальных проблемных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочек правил принятия решений из базы знаний;
• возможность решить задачу в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и отсутствия количественных оценок альтернатив;
• способность в нужный момент выводить правила решений и отвечать на конкретные вопросы пользователя;
• использование интерфейса, наиболее приемлемого для пользователя данной профессии.
С учетом ситуационной неполноты и неструктурированности данных, характеризующих комплексное состояние ОСЭ и СО в области энергоэффетивности, эффективным может оказаться применение многокомпонентных интеллектуальных систем. Это такие разнородные средства искусственного интеллекта, которые объединены в единую вычислительную модель и взаимодействуют между собой.
Одним из видов многокомпонентных интеллектуальных систем являются гибридные интеллектуальные системы. Это, например, гибридные экспертные системы, представляющие собой совокупность экспертных систем и нейронных сетей и соединяющие формализуемые знания (в экспертных системах) и неформализуемые знания (в нейронных сетях). В архитектуре интегрированных гибридных интеллектуальных систем главную роль играет основной модуль-интегратор, который в зависимости от текущих условий нахождения решения и поставленной цели выбирает для функционирования те или иные интеллектуальные модули, входящие в систему, и объединяет отклики задействованных модулей.
Соединение этих методов с другими методами искусственного интеллекта позволяет увеличить эффективность их способности к обучению. Интеллектуальные модули, входящие в состав ассоциативных гибридных интеллектуальных систем, могут работать как автономно, так и в интеграции с другими модулями [2].

Заключение

Сложные условия принятия решений относительно непрерывной поддержки функционирования и развития ОСЭ и СО создают риски в выполнении задач энергообеспечения инфраструктуры ОАО «РЖД». Основными рисками этой деятельности в настоящее время являются следующие:
1) риск неверного целеполагания ввиду рассмотрения вариантов изменения ОСЭ и СО изолировано от стратегических планов развития инфраструктуры смежных структурных подразделений в рамках долгосрочных программ развития и других стратегических планов развития ОАО «РЖД»;
2) риск выхода из строя оборудования из-за отсутствия достоверной (актуальной) информации о режимах и параметрах его работы;
3) риск ускорения износа узлов и агрегатов, связанного с неоптимальными режимами работы и истечением срока надежной эксплуатации;
4) риск опоздания реакций на отказ оборудования и возникновения аварийных ситуаций в случае его работы вне режимных параметров эксплуатации из-за низкой оперативности персонала;
5) риск выпадения объектов ОАО «РЖД» из цифрового ландшафта территориальных объединений, на которых они расположены, в результате отставания в автоматизации и цифровизации процессов Оценки и эксплуатации ОСЭ;
6) риск возникновения ложных (недостоверных) оценок качества состояния ОСЭ из-за неадекватных методов Оценки, индифферентных по отношению к динамичным условиям функционирования и развития ОСЭ;
7) риск больших затрат на поддержку функционирования, модернизацию и развитие ОСЭ, возникающих из-за отсутствия возможности технологичной (цифровой) проверки большого массива гипотез о вариантах решений об этой деятельности на цифровых моделях ОСЭ;
8) риск технологического отставания ОАО «РЖД» от уровня поставщиков и потребителей из-за рутинных способов технологизации, не использующей цифровые средства контроля за объектами инфраструктуры и принятия решений на основе задействования возможностей искусственного интеллекта;
9) риск некорректной расстановки приоритетов при формировании инвестиционных программ модернизации ОСЭ, когда более критичные для модернизации ОСЭ остаются неизменными, а модернизируются те, руководство которых способно «продавить» решение о модернизации.
Эти и ряд других затруднений актуальной практики энергообеспечения объектов инфраструктуры ОАО «РЖД» является отражением ряда теоретических (знаниевых) проблем деятельности, связанной с поддержкой функционирования и развития ОСЭ. Основными такими проблемами можно считать следующие:

• • проблема отсутствия информационной, процессной, функциональной, методной и других моделей пространства принятия решений относительно качества ОСЭ и ее надсистем, связывающих на единой технологической платформе в целое разнородные процессы, из которых состоит принятие решений относительно функционирования и развития ОСЭ и СО. Эта проблема связана с обоснованной мобилизацией существующих возможности цифровых средств для повышения качества процесса оценки функционирования и развития ОСЭ и СО и средств, опережающих эти возможности на годы;
• • проблема отсутствия обоснованных решений о сборе, интеграции и использовании разнородных данных об ОСЭ, СО и внешней среде, определяющей характер управления состояниями ОСЭ;
• • проблема дефицита методологических и теоретических оснований решений относительно целевых значений результатов поддержки и функционирования и развития ОСЭ и СО, которые влияют на результативность этой деятельности.

Эти проблемы могут быть решены на основе продуктивных методов концептуального проектирования сложных решений [4]. Они изначально предназначены для структуризации чрезвычайно размытых предметных областей и теоретико-множественное обоснование сложных решений уровня концепций. Оперирование множествами, которое является инструментальной основой методологии, в наибольшей мере ориентировано на цифровой способ последующей работы с концептуально сделанными решениями. Это позволит создать конструктивную информационно-аналитическую среду для цифровой трансформации процессов принятия решений в области повышения энергетической эффективности объектов стационарной энергетики ОАО «РЖД».

Список литературы

1. Городецкий А. Е., Тарасова И. JI.. Нечеткое математическое моделирование плохо формализуемых процессов и систем. — СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2010. — 336 с.
2. Игнатьев В.В.. Адаптивные гибридные интеллектуальные системы управления // Журнал «Известия ЮФУ». Технические науки. Тематический выпуск, Раздел III. Искусственный интеллект и нечеткие системы, с.89-94.
3. Кравченко Т.К. Экспертная система поддержи принятия решений // ОТКРЫТОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» Издательство: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова (Москва). С. 147-156.
4. Никаноров С.П., Никитина Н.К., Теслинов А.Г. Введение в концептуальное проектирование АСУ: Анализ и синтез структур. - М.: РВСН, 1995. - 234 с.
5. Никаноров С.П. Теоретико-системные конструкты для концептуального анализа и проектирования. - М.: Концепт. - 2006. - 312с.
6. Семенов С.С., Полтавский А.В., Маклаков В.В., Крянев А.В.. Анализ методов принятия решений при проектировании сложных технических систем // XII Всероссийское совещание по проблемам управления, Москва 16-19 июня 2014 г.
7. Теслинов А.Г. Концептуальное проектирование сложных решений. - СПб. : Изд-во Питер», 2009. - 288 с.
8. Теслинов А.Г. Развитие систем управления: методология и концептуальные структуры. - М.: «Глобус», 1998. - 229с.