2.Обзор информационных программных продуктов.

ИНСТРУМЕНТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ (Computer tools)

Языки моделирования (SpeedUp, gPROMS, Abacus, Ascend, Dylan, Omola...)

Среды моделирования технологических схем (ASPEN Plus, ASPEN Ratefrae, HYSIS, ChemCad, ChemSep...)

CFD–пакеты (моделирование динамики движущихся потоков)(FLOW3D, ASTEC, FLUENT...)

Системы, базируемые на знаниях (Prosyn, ModKit...)

КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

• READPERT(Reactor Evaluation andDesign Expert Systems)

• REKPERT(Rectification KnowledgeBased Expert Systems)

• HEATPERT(Heat Integration ExpertSystem)

• TEAGPERT(Trennung engsiedender undazeotroper Gemische Expertensystem =Separation of Azeotropic and CloseBoiling Mixtures)

• KRISPERT(Cristallization ExpertSystem)

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Наиболее важные особенности:

• Сбор информации

• Понимание

• Аргументирование

• Принятие решения

• Возможность решать новую проблему

ТИПЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Системы основанные на знаниях (Экспертные системы):

• основанные на правилах

• объектно-ориентированные

• системы основанные на прецедентах (case-based reasoning)

Вычислительные инструменты

• Нечеткая логика

• Нейронные сети

• Приближенные системы (rough systems)

• Генетические алгоритмы

• Теория хаоса

Гибридные системы

НОВЫЕ МЕТОДЫ В СОЗДАНИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

CASE метод

• Проектирование информационной системы

• Поддержка жизненного цикла ПО

CALS технология

CASE ТЕХНОЛОГИИ:

Информационная система создается последовательным построением ряда моделей, начиная с модели бизнес- процессов и заканчивая моделью программы, автоматизирующей эти процессы.

CALS ТЕХНОЛОГИЯ

• Моделирование единичных процессов

• Совокупный процесс синтеза и интеграции

• Гибкость, операбельность и динамичность

• Совместный процесс проектирования: интеграция инструментов и информационный менеджмент

• Модельно-базируемое производство

3. Методы интеллектуального анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД, в английской терминологии Data Mining) – это процесс аналитического исследования больших массивов информации с целью выявления определенных закономерностей и систематических взаимосвязей между переменными, которые затем можно применить к новым совокупностям данных.

Широкое применение в прикладной химии (органической и неорганической).

1. выявление закономерностей (исследование)

2. построение модели и проверка достоверности найденных закономерностей (моделирование)

3. использование выявленных моделей для предсказания неизвестных значений (прогнозирование)

Стадии

1)Исследование

-выявление закономерностей условной логики

- выявление закономерностей ассоциативной логики

2)Моделирование

-интерпретация модели

-проверка достоверности модели

3)Прогнозирование

-предсказание неизвестных значений

-прогнозирование развития процесса

Методы интеллектуального анализа данных

• системы рассуждения на основе аналогичных случаев

• алгоритмы вычисления оценок

• нечеткая логика

• нейронные сети

• алгоритмы определения ассоциаций и последовательностей

• анализ с избирательным действием

• логическая регрессия

• деревья решений;

• эволюционное программирование

• генетические алгоритмы

• визуализация данных

Иногда применяется комбинация перечисленных методов.

4. CALS

CALS-технологии (англ. Continuous Acquisition and Life cycle Support — непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла) — современный подход к проектированию и производству высокотехнологичной и наукоёмкой продукции, заключающийся в использовании компьютерной техники и современных информационных технологий на всех стадиях жизненного цикла изделия, обеспечивающая единообразные способы управления процессами и взаимодействия всех участников этого цикла: заказчиков продукции, поставщиков/производителей продукции, эксплуатационного и ремонтного персонала, реализованная в соответствии с требованиями системы международных стандартов, регламентирующих правила указанного взаимодействия преимущественно посредством электронного обмена данными.

ИПИ (информационная поддержка процессов жизненного цикла изделий) — русскоязычный аналог понятия CALS.

Применение CALS-технологий позволяет существенно сократить объёмы проектных работ, так как описания многих составных частей оборудования, машин и систем, проектировавшихся ранее, хранятся в унифицированных форматах данных сетевых серверов, доступных любому пользователю технологий CALS. Существенно облегчается решение проблем ремонтопригодности, интеграции продукции в различного рода системы и среды, адаптации к меняющимся условиям эксплуатации, специализации проектных организаций и т. п. Предполагается, что успех на рынке сложной технической продукции будет немыслим вне технологий CALS.

Развитие CALS-технологий должно привести к появлению так называемых виртуальных производств, в которых процесс создания спецификаций с информацией для программно управляемого технологического оборудования, достаточной для изготовления изделия, может быть распределён во времени и пространстве между многими организационно-автономными проектными студиями. Среди несомненных достижений CALS-технологий следует отметить лёгкость распространения передовых проектных решений, возможность многократного воспроизведения частей проекта в новых разработках и др.

CALS ТЕХНОЛОГИЯ

• Моделирование единичных процессов

• Совокупный процесс синтеза и интеграции

• Гибкость, операбельность и динамичность

• Совместный процесс проектирования: интеграция инструментов и информационный менеджмент

• Модельно-базируемое производство

Концепция КАЛС

Жизненный цикл изделия:

Маркетинг – Проектирование – Производство – Реализация – Эксплуатация

CALS ТЕХНОЛОГИЯ

Категории

Изделия (технология, оборудование)

Группы изделий

Версии изделий

Свойства

-Единицы измерения

-Геометрические модели

-Чертежи и схемы

-Характеристики

Структура сборки

Классификация

Статус-Сертификация, Секретность, Степень готовности, Утверждения

Документы- Версии документов, Состав документов

---Пилотный CALS-проект технологии получения БАД нового поколения

5.CASE

Термин CASE (Computer Aided Software Engineering) дословно переводится как разработка программного обеспечения с помощью компьютера. В настоящее время этот термин получил более широкий смысл, означающий автоматизацию разработки информационных систем.

Классификация CASE-средств

При классификации CASE CASE- средств используют следующие признаки признаки:

•ориентацию на этапы жизненного цикла

•функциональную полноту

•тип используемой модели

•степень независимости от СУБД

•допустимые платформы

По ориентации на этапы жизненного цикла выделяют следующие основные типы CASE средств:

•средства анализа, предназначенные для построения и анализа моделей предметной области, например: Design/IDEF (Meta Software) и BPwin (Logic Works)

•средства анализа и проектирования, обеспечивающие создание проектных спецификаций, например: Vantage Team Builder (Cayenne), Silverrun (Silverrun Technologies), PRO-IV (McDonnell Douglas) и CASE.Аналитик (МакроПроджект)

•средства проектирования баз данных, обеспечивающие моделирование данных и разработку схем баз данных для основных СУБД, например: ERwin (Logic Works), S-Designor (SPD), DataBase Designer (ORACLE)

•средства разработки приложений, например: Uniface (Compuware), JAM (JYACC), PowerBuilder (Sybase), Developer/2000 (ORACLE), New Era (Informix), SQL Windows (Centura) и Delphi (Borland)

По функциональной полноте CASE-системы и средства можно условно разделить на следующие типы типы:

•системы, предназначенные для решения частных задач на одном или нескольких этапах жизненного цикла, например, ERwin (logic works), S-Designor (SPD), CASE.Aналитик (MакроПроджект) и Silverrun (Silverrun Technologies)

•интегрированные системы, поддерживающие весь жизненный цикл ИС и связанные с общим репозиторием, например система Vantage Team Builder (Cayenne) исистем а

Designer/2000 с системой разработки при-ложений Developer/2000 (ORACLE)

По типу используемых моделей CASE-системы условно можно разделить на три основные разновидности: структурные, объектно-ориентированные и комбинированные. Исторически первые структурные CASE-системы основаны на методах структурного и модульного программирования, структурного анализа и синтеза, например, система Vantage Team Builder (Cayenne).

Объектно-ориентированные методы и CASE-системы получили массовое использование с начала 90-х годов. Они позволяют сократить сроки разработки, а также повысить надежность и эффективность функционирования ИС. Примерами объектно-ориентированных CASE-систем являются Rational Rose (Rational Software) и Object Team (Cayenne).

Комбинированные инструментальные средства поддерживают одновременно структурные и объектно- ориентированные методы, например: Designer/ 2000 (ORACLE).

По степени независимости от СУБД CASE- системы можно разделить на две группы группы: независимые системы и встроенные в СУБД

•Независимые CASE-системы поставляются в виде автономных систем, не входящих в состав конкретной СУБД. Обычно они поддерживают несколько форматов баз данных через интерфейс ODBC. К числу независимых CASE-систем относятся S-Designor (SDP, Powersoft), ERwin (LogicWorks) и Silverrun (Computer Systems Advisers Inc.)

• Встроенные CASE-системы обычно поддерживают главным образом формат баз данных СУБД, в состав которой они входят. При этом возможна поддержка и других форматов баз данных. Примером встроенной системы является Designer/2000, входящая в состав СУБД ORACLE

6.LIMS

LIMS позволяют определить план-модель аналитической лаборатории с описанием всех шагов, необходимых для управления анализами и работой с образцами, начиная от момента их появления в лаборатории и заканчивая завершением анализов и получением результатов.

Для некоторых отраслей промышленности процесс производства в значительной степени зависит от работы технической или испытательной лаборатории. Например, в фармацевтике, нефтепереработке, нефтехимии и других непрерывных производствах, где технологические процессы постоянно контролируются и корректируются со стороны центральной заводской лаборатории. Ежедневно в ней проводятся сотни и даже тысячи различных анализов с учётом множества технических и регламентирующих документов. Это огромный рутинный и ответственный труд, который чрезвычайно нуждается в автоматизации.

Решать задачи автоматизации деятельности лаборатории призваны LIMS –Laboratory Information Management System-Система Управления Лабораторной Информацией. Современные LIMS – это информационная технология, предназначенная для получения достоверной информации по результатам испытаний и позволяющая оптимизировать все аспекты управления деятельностью лаборатории.

LIMS это специализированные программные средства, имеющие средства автоматизации всего, что делается в лаборатории и вокруг неё, начиная от планирования испытаний и управления жизненны мциклом образцов и заканчивая работой со штрих-кодами и авторизацией электронной подписи пользователя.

Для чего существуют LIMS

1. Требования стандартов GMP/GLP

2. Гарантия обеспечения качества

3. Автоматизация документооборота

4. Автоматизации ялабораторной деятельности

5. Учет, накопление и анализ результатов исследования

GMP

1. GMP (good manufacturing practice ) включает в себя обширный ряд показателей, которым должны соответствовать предприятия, выпускающие ту или иную продукцию.

Для фармацевтических предприятий GMP определяет параметры каждого производственного этапа - от материала, из которого сделан пол в цеху, и количества микроорганизмов на кубометр воздуха до одежды сотрудников и маркировки, наносимой на упаковку продукции.

GLP

1. GLP (Good Laboratory Practice) –это качественная лабораторная практика-cтандарты, на основе которых осуществляется планирование, проведение лабораторных исследований и написание отчётов по их итогам.

Следование этим правилам обеспечивает достоверность данных и воспроизводимость эксперимента в будущем.

Система качества

1. Системакачествапредполагаетвведениенапредприятиипроцедуруправлениякачеством–QCигарантиикачества–QA.

QA – Quality Assurance

С точки зрения QA (гарантии качества) в LIMS можно:

1. сконфигурироватьокружениедлякаждогоспециалиставсоответствииспоставленнымипереднимзадачами;

2. прослеживать образцы, автоматически генерировать штрих-коды, для обеспечения уникальности и распознавания;

3. следить за состоянием измерительных инструментов, администрировать их поверки;

4. фиксировать аналитические методы и отслеживать использование их версий (если методика модифицирована);

5. документировать и сообщать об отклонениях в работе лабораторий;

6. интегрироваться с оборудованием, уменьшая ошибки, связанные с "человеческим фактором";

7. выполнять комплексный документированный аудит всего, что происходит в лаборатории.

QC - Quality Control

С точки зрения QC (контроля качества) в LIMS можно:

1. вводитьспецификациидлякаждоготипааналитическихрезультатовсгенерациейсобытийоповещения, при их нарушении;

2. определить спектр лабораторных "образцов QA/QC" и обрабатывать их (отбор образцов для анализа партии);

3. отслеживать сроки действия лабораторных стандартов (вносить поправки в схему проведения процессов исследований, изменять её и корректировать в соответствии с вновь принятыми стандартами);

4. автоматическигенерироватьстатистическиеотчётыдляуправлениякачеством(возможностьначальникулабораторииилиначальникупредприятияследитьзакачествомпроведенияисследований).

Структура базовой LIMS

LIMS включает следующие основные подсистемы:

1. регистрация

2. нормативные документы

3. администрирование и аудит, заключающийся в возможности проследить, кем и когда проводились исследования.

4. введение результатов анализа, представляющих собой ручной ввод информации пользователем, или автоматический сбор данных с измерительной аппаратуры.

5. выдача сертификатов анализа, подтверждающих или не подтверждающих качество исследуемых образцов.

6. создание статистических и прочих отчетов

Базовая функциональность систем LIMS

1. регистрировать запросы на работы;

2. получать и записывать аналитические данные;

3. отслеживать и сообщать о невыполненных заказах по образцам/методам;

4. планировать работы;

5. отслеживать качество всех аналитических работ;

6. утверждать аналитические данные для клиентского выпуска;

7. печатать аналитические таблицы;

8. печатать и записывать аналитические отчёты и счета;

9. защищать доступ к любым данным;

10. отслеживать и локализовать записи для образцов;

11. отслеживать и сообщать о любых проверках качества в лаборатории;

12. выполнятьуправлениелабораториейсточкизренияпроизводственнойифинансовойстатистикииклиентскойинформации(имена, адреса, торговые представители и т.д.).

Фактически существует два основных места применения LIMS:

Промышленные предприятия

1. Контроль качества

2. Автоматизация

3. Поточные исследования

4. Аудит, контроль ошибок

5. ERP интеграция

Научно-исследовательские структуры

1. Структурирование исследований

2. Хранение результатов

3. Автоматизация сбора результатов

4. Обработка результатов

5. Гетерогенный анализ разнородных экспериментов, поиск корреляций

Резюме

Использование лабораторно-информационных систем компании в качестве инструмента для управления качеством продукции приводит к повышению эффективности бизнеса за счет:•

1. создания системы управления качеством продукции, удовлетворяющей требованиям международных (ISO 9001:2000, GLP, GALP, GMP) и внутренних (ГОСТ Р ИСО серии 5725 - 2002, ГОСТ Р ИСО 9001-2001, ГОСТ 24297-87) стандартов и требований, поддержание ее на современном уровне;

2. Улучшения ключевых показателей качества товарной продукции;

3. Сокращения затрат на управление несоответствующей продукцией;• предоставления потребителю достоверной информации о том, что требования, предъявляемые к качеству продукции, выполняются в полном объеме;

4. интеграции информационной базы системы управления качеством продукции в автоматизированные системы управления предприятием (MES, ERP).

Применение Лабораторно-Информационной Системы значительно упрощает:•

1. получение аккредитации лаборатории по контролю качества в системе Госстандарта РФ;

2. сертификацию системы управления качеством в соответствии с требованиями ISO 9001:2000

7.ERP

Enterprise Resource Planning- Управление ресурсами предприятия

Термин«ERP-система»(Enterprise Resource Planning—Управление ресурсами предприятия) может употребляться в двух значениях: это—информационная система для идентификации и планирования всех ресурсов предприятия, которые необходимы для осуществления продаж, производства, закупок и учета в процессе выполнения клиентских заказов.

(в более общем контексте), это—методология эффективного планирования и управления всеми ресурсами предприятия, которые необходимы для осуществления продаж, производства, закупок и учета при исполнении заказов клиентов в сферах производства, дистрибьюции и оказания услуг.

ERP. Основные функции

1. АА (asset accounting) – учет основных средств.

2. СО (controlling) – управление: блоки "Учет центров затрат", "Управление себестоимостью" и "Функционально-стоимостной анализ" (activity-based costing, ABC).

3. FA (financial accounting) – финансы.

4. HR (human resources) – управление кадрами.

5. MM (materials management) - управление материалами.

6. РМ (plant maintenance) – обслуживание предприятия.

7. РР (production planning) - производственное планирование.

8. PS (project system) – проектная система.

9. QM (quality management) – управление качеством.

10.SD (sales and distribution) – продажи и дистрибуция.

8. CRB

CBR – системы, основанные на прошлом опыте

Метод принятия решений на основе прошедших событий (в английской терминологии CBR – Case-Based Reasoning) является одним из недавних и сравнительно простых методов искусственного интеллекта (ИИ). В этом подходе имитируется деятельность человека, когда при решении возникающих перед ним новых задач он старается максимально использовать накопленных опыт и пытается применить аналогичные или похожие случаи из прошлой практической деятельности. Опыт может быть представлен в виде правила, ограничения, некоторого общего закона, совета, или просто записью прошедшего события. Событие, помимо описания задачи, должно содержать некоторые полезные решения.

Событие или прецедент является основным понятием метода. Главная его роль – это описать одиночный эпизод из прошлого опыта, где некоторая проблемная ситуация было решена некоторым образом. Событие, таким образом, состоит из двух компонентов: проблемы и ее решения. Множество событий образуют базу событий (БС). Для эффективного использования метода БС должна приблизительно охватывать весь диапазон проблем, которые могут возникнуть в рассматриваемой области применения.

9.CAE, CAD, CAM, MRP

Почти все крупные предприятия используют в своей работе возможности компьютерной техники, в частности CAD, CAE, CAM технологии, т.к. они предоставляют ряд преимуществ, таких как:

• Совершенствование методов проектирования, в частности, использование методов многовариантного проектирования и оптимизации для поиска эффективных вариантов и принятия решений.

• Повышение доли творческого труда инженера-проектировщика.

• Повышение качества проектной документации.

• Совершенствование управления процессом разработки проектов.

• Частичная замена натурных экспериментов и макетирования моделированием на ЭВМ.

• Уменьшение объёма испытаний и доводки опытных образцов в результате повышения уровня достоверности проектных решений и, следовательно, снижение временных затрат.

В настоящее время ситуация в области систем автоматического проектирования (САПР) технических систем сложилась таким образом, что образовался очевидный разрыв между специализированным информационным и программным обеспечением, реализующим проектный расчет изделий на различных этапах проектирования (специализированные САПР), и инструментальными средствами проектирования на ЭВМ. CAD, CAE, CAM системы предназначены для комплексной автоматизации проектирования, конструирования и изготовления продукции. В них фактически объединены три системы разного назначения, разработанные на единой базе, аббревиатуры которых расшифровываются следующим образом:

CAD - Computer Aided Design - компьютерная поддержка конструирования;

САЕ - Computer Aided Engineering - компьютерная поддержка инженерного анализа;

САМ - Computer Aided Manufacturing - компьютерная поддержка изготовления;

Этап конструирования (CAD, САЕ) предполагает объемное и плоское геометрическое моделирование, инженерный анализ на расчётных моделях высокого уровня, оценку проектных решений, получение чертежей.

Этап технологической подготовки производства (АСТПП) - на Западе называют САРР (Computer Automated Process Planing) - предполагает разработку технологических процессов, технологической оснастки, управляющих программ (УП) для оборудования с ЧПУ. Сюда входит задача САПР ТП - разработка технологической документации (маршрутной, операционной), доводимой до рабочих мест и регламентирующей процесс изготовления детали. Конкретное описание обработки на оборудовании с ЧПУ в виде управляющих программ вводится в систему автоматизированного управления производственным оборудованием (АСУПР), которую на Западе называют САМ.

САЕ системы, используемые для анализа и оценки функциональных свойств проектируемых узлов и деталей, охватывают широкий круг задач моделирования упругонапряженного, деформированного, теплового состояния, колебаний конструкции, стационарного и нестационарного газодинамического и теплового моделирования с учетом вязкости, турбулентных явлений, пограничного слоя и т.п. Наиболее распространены САЕ-системы, использующие решение систем дифференциальных уравнений в частных производных методом конечных элементов (МКЭ). Они делятся на универсальные системы анализа с использованием МКЭ и специализированные.

В зависимости от функциональных возможностей, набора модулей и структурной организации CAD, CAE, CAM системы можно условно разделить на три группы: легкие, средние и тяжелые системы.

Легкие системы. Это первый в сложившемся историческом развитии класс систем. К этой категории можно отнести такие системы, как AutoCAD, CAD-KEY, Personal Designer, ADEM, КОМПАС. Они, как правило, используются на персональных компьютерах отдельными пользователями. Такие системы предназначены в основном для качественного выполнения чертежей. Также они могут использоваться для двухмерного (2D) моделирования и трёхмерных построений. Эти системы достигли в последнее время высокого уровня совершенства. Они просты в использовании, содержат множество библиотек стандартных элементов, поддерживают различные стандарты оформления графической документации.

Системы среднего класса. Сравнительно недавно появившийся класс относительно недорогих трёхмерных CAD систем. К нему относятся системы AMD, Solid Edge, Solid Works и т.д. Их появление связано с увеличением мощности персональных компьютеров и развитием операционной системы. С их помощью можно решать до 80% типичных машиностроительных задач, не привлекая мощные и дорогие CAD,CAM системы тяжёлого класса. Большинство систем среднего класса основываются на трёхмерном твёрдотельном моделировании. Они позволяют проектировать большинство деталей, сборочные единицы среднего уровня сложности, выполнять совместную работу группам конструкторов. В этих системах возможно производить анализ пересечений и зазоров в сборках

Системы тяжёлого класса. Такие системы предоставляют полный набор интегрированных средств проектирования, производства, анализа изделий. В эту категорию систем попадают CATIA, Unigraphics, Pro/ENGENEER, CADDS5, EUCLID, Cimatron, Ansys, LS-Dyna, Adams, Nastran, ABAQUS. Они используют мощные аппаратные средства, как правило, рабочие станции с операционной системой UNIX. Системы тяжёлого класса позволяют решать широкий спектр конструкторско-технологических задач. Кроме функций, доступных системам среднего класса, тяжёлым CAD,CAM системам доступно:

• Проектирование деталей самого сложного типа, содержащих очень сложные поверхности;

• Выполнение построения поверхностей по результатам обмера реальной детали, выполнения сглаживания поверхностей и сложных сопряжении;

• Проектирование массивных сборок, требующих тщательной компоновки и содержащих элементы инфраструктуры (кабельные жгуты, трубопроводы);

• Работа со сложными сборками в режиме вариантного анализа для быстрого просмотра и оценки качества компоновки изделия.

Можно утверждать, что в будущем для автоматизированной разработки двигателей преимущественно будут использоваться тяжелые системы во взаимодействии со специализированными САПР, поскольку они значительно снижают трудоемкость проектирования и конструирования.

Отдельно можно выделить PDM системы. PDM - Product Data Management - системы управления проектными и инженерными данными. CAD, CAE, CAM системы и системы класса PDM позволяют организовать параллельное проектирование - коллективный режим работы над проектом, когда одновременно большое количество специалистов работает над различными частями и стадиями проекта изделия как в рамках ОКБ, так и в рамках виртуальной корпорации (с распределёнными смежниками). Все это дает новое качество - проектирование и изготовление превращается в виртуальную технологию изготовления компьютерного макета изделия.