Transcript Presentation (PPTX, Hebrew)

‫)‪Decision Support Systems (DSS‬‬
‫מערכות תומכות החלטה בזמן אמת‬
‫לאופטימיזציה תפעולית‬
‫ד"ר יעקב גבאי וד"ר רוני ויצמן‬
‫חברת אינטיים מערכות תוכנה בע"מ‪.‬‬
‫הצורך בשילוב מערכת תומכת החלטה‬
‫בזמן אמת‬
‫מיקום מערכת תומכת החלטה בין כלי הניהול‬
‫השלמת ידע חסר‬
‫‪DSS‬‬
‫מערכת תומכת החלטה‬
‫תוכנות בקרה‪,SCADA ,DCS :‬‬
‫‪ERP, PI‬‬
‫מדידים‬
‫ידע תהליכי‬
‫מפעילי חדר הבקרה‬
‫מתקן ייצור‬
‫תחזוקה‪ ,‬ייצור‪ ,‬תהליך‬
‫מה חסר בבקרת המתקן‪:‬‬
‫‪.1‬‬
‫‪.2‬‬
‫‪.3‬‬
‫ידע להתאוששות מתקלות‬
‫פיצוי למדידים מזיפים‪.‬‬
‫שילוב התורה שבעל פה ונהלים‪.‬‬
‫מערכת תומכת החלטה )‪ (DSS‬כצומת לניהול ידע‬
‫מידע ממוחשב‬
‫ידע מומחים‬
‫מערכת תומכת‬
‫החלטה‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫ייצור‪ ,‬אחזקה תהליך‪,‬‬
‫כספים‪.......‬‬
‫שיפור בביצועים בין ‪ 10%‬ל‬
‫‪20%‬‬
‫נתוני תהליך ממערכות‬
‫הבקרה‬
‫‪ERP‬‬
‫כספים‬
‫מפרטים הנדסיים‬
‫כאשר מתרחש אירוע‪ ,‬מפעילים שונים מגיעים למסקנות ולתגובות שונות‪.‬‬
‫ריבוי תגובות מוביל לשונות בביצועים‪.‬‬
‫‪Operator A‬‬
‫תוצאה‬
‫החלטה ‪1‬‬
‫‪Operator B‬‬
‫‪X‬‬
‫החלטה ‪2‬‬
‫תוצאה‬
‫ריבוי החלטות לגבי אופן‬
‫הטיפול באירוע‬
‫זיהוי אירוע‬
‫‪Operator C‬‬
‫החלטה ‪3‬‬
‫‪Y‬‬
‫‪Operator D‬‬
‫‪ DSS‬מבוסס על "בסיס ידע" שנגזר ממומחי הארגון מוביל לסטנדרטיזציה של הפעולות ובכך‬
‫משפר את הביצועים ומייצב אותם‬
‫תרומת מערכת תומכת החלטה‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫שימור הידע הארגוני ‪ -‬מתקבל מהבנייה של ידע‬
‫המומחים כחוקים ממוחשבים‬
‫שיתוף הידע הארגוני ‪ -‬מאפשר פעולה מיטבית של‬
‫מספר רב יותר של מקבלי החלטות‬
‫תיעוד ובקרת תהליכים ‪ -‬מוביל לשיפור מתמיד‬
‫והתייעלות‬
‫תגובה בזמן אמת נובעת מאיתור תקלה ומתן המלצה‬
‫לפיתרון‬
‫סוגי הידע הנדרש לתפעול המתקן‬
‫וזמינותו‬
‫סוגי הידע‬
‫לצורך הפעלת מתקן תעשייתי מורכב נדרשים מומחים מתחומים שונים‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫תהליך ‪ -‬הידע התהליכי הנדרש לתפעול המתקן‪.‬‬
‫בקרה ‪ -‬תזמון וקביעת ערכי סף ‪ SP‬לתהליך באמצעות מערכות‬
‫המחשוב בחדר הבקרה‪.‬‬
‫תחזוקה ‪ -‬טיפול שוטף בציוד‪ ,‬אחזקה מונעת‪ ,‬אחזקת שבר‪,‬‬
‫טיפול בתקלות ייצור‪.‬‬
‫שיווק – טיפול בהזמנות ומועדי משלוח מגדירים את תזמון הייצור‪.‬‬
‫כלכלה ‪ -‬חישוב עלויות הייצור קובעים את מחיר המוצר ללקוח‪.‬‬
‫פלטפורמה ממוחשבת ‪Rule – Tech‬‬
‫ליישום מערכת תומכת החלטה בזמן אמת‬
‫מסך ראשי‪ :‬מצב ציוד‬
‫מסך התראות למפעיל‬
‫מסך הסבר לחוקי המערכת‬
‫מסך אישור ופעולות לביצוע‬
‫מסך מדדי ביצוע‬
‫מסך מדדי ביצוע‬
‫מתודולוגיה לאיסוף הידע‬
‫מתודולוגיה שלב ‪I -‬‬
‫הבניית הידע ומחשובו‬
‫קבלת החלטות בזמן אמת‬
‫הגדרת חוקים‬
‫איסוף הידע‬
‫אסוף נתונים‬
‫יישום בדיקה ושיפור של הידע על פי תוצאות זמן אמת‬
‫מקורות המידע הממוחשב של הארגון‬
‫‪‬‬
‫תגים ממערכות הבקרה כגון‪PI, Aspen :‬‬
‫‪‬‬
‫מערכות מידע ארגוניות ‪ERP‬‬
‫‪‬‬
‫מערכות מידע פיננסיות‬
‫‪‬‬
‫מערכות מידע שיווקיות‬
‫מיצוי ידע חדש מנתונים קיימים בשילוב אירועים היסטוריים‬
‫מתודולוגיה שלב ‪II -‬‬
‫הבניית הידע ומחשובו‬
‫קבלת החלטות בזמן אמת‬
‫הגדרת חוקים‬
‫אסוף נתונים‬
‫איסוף הידע‬
‫יישום בדיקה ושיפור של הידע על פי תוצאות זמן אמת‬
‫ידע כתוב‪:‬‬
‫מקורות הידע של הארגון‬
‫•נוהלים כתובים‬
‫ידע מומחים‪:‬‬
‫•מפרטי ייצור‪.‬‬
‫•חוקי אצבע‬
‫•תקינה (‪)ISO‬‬
‫•איכות סביבה‪/‬תקנות‬
‫‪Decision support system‬‬
‫•מפעילים‬
‫•שיווק‬
‫•תהליך‬
‫ידע נסתר‬
‫•כריית מידע (רשתות נוירונים)‬
‫•מודלים סטטיסטיים‬
‫•כספים‬
‫מתודולוגיה שלב ‪III -‬‬
‫הבניית הידע ומחשובו‬
‫קבלת החלטות בזמן אמת‬
‫הגדרת חוקים‬
‫איסוף הידע‬
‫אסוף נתונים‬
‫יישום בדיקה ושיפור של הידע על פי תוצאות זמן אמת‬
‫הידע נשמר כחוקים‬
‫הידע נשמר בצורה גרפית‪ .‬נח להגדרה ועדכון חוקים חדשים‬
‫מתודולוגיה שלב ‪IV -‬‬
‫הבניית הידע ומחשובו‬
‫קבלת החלטות בזמן אמת‬
‫איסוף הידע‬
‫הגדרת חוקים‬
‫אסוף נתונים‬
‫יישום בדיקה ושיפור של הידע על פי תוצאות זמן אמת‬
‫הסקה בזמן אמת‬
‫שיפור בהחלטות‬
‫בסיס הידע‬
‫‪ ‬הודעות‪/‬התראות‬
‫‪ ‬המלצות‬
‫‪ ‬פעולות‬
‫‪Rules‬‬
‫משתמשים‪/‬מפעילים‪/‬‬
‫מנהלים‬
‫‪Open interface‬‬
‫נתוני ייצור בזמן אמת‬
‫‪PI / ASPEN‬‬
‫המתודולוגיה תומכת בשיפור מתמיד‬
‫הבניית הידע ומחשובו‬
‫קבלת החלטות בזמן אמת‬
‫הגדרת חוקים‬
‫איסוף הידע‬
‫אסוף נתונים‬
‫יישום בדיקה ושיפור של הידע על פי תוצאות זמן אמת‬
‫המתודולוגיה מאפשרת בדיקה בזמן אמת של חוקים על פי מצב אמיתי‬
‫של התהליך‪ ,‬ומבטיחה שיפור מתמיד ועדכון רציף של הידע‪.‬‬
‫סוגי יישומים בהן משולבות‬
‫מערכות תומכות החלטה‬
‫תחומי יישום‬
‫‪ ‬חיסכון באנרגיה‪ :‬תעו"ז‪ ,‬תפעול ציוד סובב‪ ,‬צורכי תהליך‪.‬‬
‫‪ ‬ניהול הייצור‪ :‬מחשוב ידע תהליכי‪.‬‬
‫‪ ‬דיאגנוסטיקה של ציוד‪ :‬זיהוי פעילות חריגה של ציוד‪.‬‬
‫‪‬‬
‫ניהול משאבי מים‬
‫תפעול ציוד שאיבה‪ ,‬ניהול מאגרים‪ ,‬ניהול ביקושים‪.‬‬
‫‪‬‬
‫ניהול אירועים של איכות סביבה‬
‫צמצום או מניעה של אירועים על ידי איתור גורמים בהתהוותם‪.‬‬
‫‪ .1‬חיסכון באנרגיה‬
‫הבעיה‪ :‬הקצאה של משאבי אנרגיה לפי צורכי הייצור‪.‬‬
‫פתרון ה ‪ DSS‬מכיל‪ :‬שילוב של חוקי תפעול‪ ,‬נתוני זמן אמת מרצפת הייצור‬
‫ומודלים כלכליים‪ ,‬לצורך תמיכה בהחלטות המפעיל לעצירה או הפעלה של‬
‫ציוד בזמן אמת לפי‪:‬‬
‫שימוש מושכל על פי תעו"ז‪ ,‬הפעלת צרכני אנרגיה גדולים בהתאם לצרכי‬
‫תהליך‪ ,‬זיהוי ציוד פועל ב"סרק" ועצירתו‬
‫‪ .2‬ניהול הייצור‬
‫הבעיה‪ :‬סנכרון התהליך (זרימת חומרים) והקטנת השונות‬
‫התפעולית במערכות ייצור מורכבות‪.‬‬
‫פתרון ה ‪ DSS‬המוצע‪ :‬תמיכה בזמן אמת בהחלטות המפעילים בחדרי‬
‫הבקרה מאפשרת שימוש בידע מומחים הנדרש לבקרה מיטבית (תפעול‬
‫וכלכלה) של התהליך‪.‬‬
‫מתקן ‪ – 70‬ייצור פוספט‬
‫מתקן ‪11 / 10‬‬
‫קו קיטור‬
‫מתקן ‪30‬‬
‫מתקן ‪31‬‬
‫קו חומצה גופרתית‬
‫מתקן‬
‫קו פוספט‬
‫‪42‬‬
‫מתקני ייצור חומצה זרחתית‬
‫מתקני ייצור דשנים‬
‫קו חומצה זרחתית‬
‫מתקן ‪50‬‬
‫‪ .3‬דיאגנוסטיקה של ציוד‬
‫הבעיה‪ :‬זיהוי מוקדם של התפתחות כשל בציוד‬
‫פתרון ה ‪ DSS‬המוצע‪ :‬הגדרת פרופילי ההתנהגות של הציוד והחישנים‬
‫(‪ )sensors‬בשילוב ידע מומחים וכלים סטטיסטיים לאיתור התנהגות‬
‫חריגה של ציוד‪ .‬מאפשר לפעול למניעת הכשל והצורך בתחזוקת שבר‪,‬‬
‫הגורמת להשבתות ארוכות‪.‬‬
‫‪ .4‬ניהול משאבי מים‬
‫הבעיה‪ :‬אספקת מים בעלות מינימאלית תוך עמידה‬
‫בדרישות איכות מוגדרות‪.‬‬
‫פתרון ה ‪ DSS‬המוצע‪ :‬שימוש במודל כלכלי המתייחס לתעריפי‬
‫תעו"ז תוך התחשבות בדרישות צרכנים ושימוש מושכל במאגרים‪.‬‬
‫תכנון אספקת מים באיכות נדרשת מתוך ראיה ארוכת טווח וטיפול במצבים‬
‫חריגים‪.‬‬
‫‪ .5‬ניהול אירועים של איכות סביבה‬
‫הבעיה‪ :‬בקרה על שפכים‪/‬פליטות על פי תקנים‪.‬‬
‫פתרון ה ‪ DSS‬המוצע‪ :‬על ידי שילוב ידע מומחים‪ ,‬מאתרת‬
‫המערכת אירועים פוטנציאלים אשר עלולים ליצור בעיות איכות‬
‫סביבה או אשר עלולים לסכן את הסביבה‪.‬‬
‫מערכת ה ‪ DSS‬מזהה את האירוע בהתהוותו ותומכת בפעולות‬
‫הנדרשות לצמצום השפעתו‪ ,‬ומבטיחה שהמפעילים נוהגים על פי‬
‫הנדרש גם בתנאי לחץ‪.‬‬
‫יתרונות השימוש ב ‪Rule-Tech‬‬
‫‪‬‬
‫שימור ושיפור הידע הארגוני‬
‫‪‬‬
‫תיעוד ידע מומחים‬
‫‪‬‬
‫שימוש במודלים ושיטות סטטיסטיות‬
‫‪‬‬
‫ניתוח אירועים היסטוריים‬
‫‪‬‬
‫הצגה אינטואיטיבית של הידע בצורה של תרשימי חוקים‬
‫‪‬‬
‫החוקים מבוססים על הידע הארגוני והשיטות של הארגון‬
‫ומופעלים ברציפות בזמן אמת‪ .‬גישה זו מבטיחה הטמעה‬
‫מוצלחת ומהירה של המערכת ומחזקת את האמון של‬
‫המפעיל במערכת‪.‬‬
‫יתרונות השימוש ב ‪( Rule-Tech‬המשך)‬
‫‪‬‬
‫תגי המערכת הנגזרים מהמערכות התפעוליות‪ ,‬מוצגים באופן‬
‫ברור למשתמש המערכת בהקשר של ההחלטה הנתמכת‬
‫(טמפ' גבוהה‪ ,‬לחץ נמוך‪ ,‬סכנת גלישה‪.)...‬‬
‫כלים גרפיים לתמיכה בניתוח חקר גורמים (סיבה ‪ -‬תוצאה)‪.‬‬
‫תיעוד מלא של החלטות בעבר מאפשר ניתוח ‪ off line‬של‬
‫אירועים וכן תיעוד תגובות המפעיל‪.‬‬
‫תיעוד החלטות משפר את יכולת הלמידה של מפעילים ועוזר‬
‫בקליטת מפעילים חדשים‪.‬‬
‫‪‬‬
‫הידע שקיים בארגון עוזר בשיפור ביצועי המתקן וחוסך כסף‬
‫רב ללא השקעה ניכרת בציוד‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫תודה‬