Без интегрирования статистических методов управления в АСУ ТП, АСУиД, АСУД, АСКУД вы увеличите число совершаемых ошибок первого и второго рода при управлении технологическими процессами.

Материал подготовил: научный директор Центра AQT Григорьев С. П..

Бесплатный доступ к статьям нисколько не уменьшает ценности изложенных в них материалов.

Операторы АСУ ТП или автоматические регуляторы в попытках управлять процессами постоянно совершают ошибки первого и второго рода, не понимая как различить шум от сигнала, понижая экономическую эффективность управляемых процессов и увеличивая вероятность аварийных происшествий.

Эдвардс Деминг о пренебрежении знаниями.

"Знаниям нет замены. Но перспектива использования знаний пугает".

[2] Из отчета Э. Деминга по аудиту одного из американских предприятий, Книга "Выход из кризиса"

Программные продукты АСУ ТП и АУСиД таких компаний, как Siemens, GE и др., уже используют интегрированные модули статистического управления процессами (разделяющие естественную вариабельность процесса и неестественную, вызванную особыми причинами), основным инструментом которого являются контрольные карты Шухарта. Но и эти компании не смогли заметить главные преимущества статистических методов управления процессами "выше по течению", используя их лишь в модулях контроля качества результирующей многофакторных производственных процессов.

Любой агрегированный показатель (результирующая) скрывает сигналы в данных источников вариабельности, превращая их в шум на уровне результирующей, тем самым лишая персонал возможности видеть то, чем необходимо заняться для улучшения технологических процессов в первую очередь. В то же время, любые реактивные действия оператора АСУ ТП или автоматических регуляторов на шум - является ошибкой первого рода, лишь ухудшающие положение дел. Важно понимать, что на высоком уровне агрегированности в виде сигналов будут заметны только катастрофические изменения (Э. Деминг).

"Поиск «выше по течению» — мощный рычаг в решении проблем смесей компонентов".

[2] Билл Шеркенбах, Ford Motor Company, General Motors

Поиск «выше по течению» — мощный рычаг в решении проблем смесей компонентов

Рисунок 1. Поиск «выше по течению» — мощный рычаг в решении проблем смесей компонентов.

Системным помощником в поиске и устранении особых причин выхода технологических процессов из-под контроля (из статистически управляемого состояния) должно служить наглядное отображение контрольных карт в интерфейсе оператора для всех выявленных элементов причинно-следственной связи. Причем состояние статистической управляемости отслеживаемых показателей причин (факторов) может оцениваться как по данным, поступающим от датчиков, так и, по данным других, регистрирующих события в режиме онлайн-подсистем (например, входной контроль качества сырья и материалов, данные испытательной лаборатории и межоперационного контроля).

Более того, методы статистического контроля позволяют выявить присутствие факторов (общих и особых причин вариабельности) не отслеживаемых вашими АСУ ТП, но значительно влияющих на размер вариабельности и стабильность технологических процессов. Такие факторы должны быть операционально определены, им должны присваиваться метрики для контроля в АСУ ТП.

Причинно-следственная связь результирующих данных датчиков АСУ ТП.

Рисунок 2. Причинно-следственная связь результирующих данных датчиков АСУ ТП. Красным цветом отображаются точки сигнализирующие о выходе процесса из статистически устойчивого состояния, независимо от степени достижения предупредительных или аварийных границ.

Абсолютное большинство автоматизированных систем управления технологическими процессами и инженерными сетями (АСУ ТП, АСУБ, СМУС, АСУиД, Process Control System), используемые в промышленности, не оснащены программно-аналитическими модулями статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC), а операторский персонал не обучен этим методам управления.

Это приводит к тому, что операторы в попытках управлять процессами постоянно совершают ошибки первого и второго рода, не понимая как различить естественную вариабельность статистически управляемого процесса (шум) от неестественной (сигнала), последняя обусловлена выходом процесса из-под контроля под действием особых причин.

Правильно применяемые контрольные карты Шухарта операционально точно отделяют шум от сигналов, выявляя индивидуальную сигнатуру сбоев в работе оборудования и технологических процессов, и не требует установки вымышленных граничных значений. Например, о проблеме, свидетельствующей об отсутствии таких знаний сообщила компания OSyS (Optimized Systems and Solutions, является дочерней компанией Rolls-Royce), которая специализируется на предоставлении СППР для мониторинга и оптимизации высокоценных активов:

"При анализе параметров производительности специалисты компании OSyS столкнулись с тем, что им приходилось задавать либо слишком узкие граничные значения, и тогда резко увеличивалось количество оповещений, либо значения слишком широкого диапазона, и тогда получалось, что значения в оповещении не соответствуют требуемым пределам. Однако технические средства, знания и навыки анализа помогли им создать сигнатуру сбоя для всевозможных потоков данных, которые могут поступать с оборудования".

- Источник: iot.ru

ВКГ и НКГ - верхняя и нижняя контрольные границы, полученные расчетным путем из анализа
            исторических данных анализируемого процесса с присущей ему вариабельностью

Рисунок 3. ВКГ и НКГ - верхняя и нижняя контрольные границы, полученные расчетным путем из анализа исторических данных анализируемого процесса с присущей ему вариабельностью. Литература: Правила построения контрольных карт Шухарта смотрите в ГОСТ Р 50779.42-99 (ИСО 8258-91) - [11.1] Статистические методы. Контрольные карты Шухарта.

Ошибка первого рода (зарегулированность), смотрите Рисунок 4, проявляется в виде постоянного ручного или автоматического вмешательства в процесс, находящийся в статистически управляемом состоянии, путем его регулирования в соответствии с правилами: 2,3 и 4 эксперимента с воронкой, при достижении им аварийных границ (границ начала регулирования, предельных величин). По сути это реагирование на шум в данных, как на сигнал. Точки внутри пределов контрольной карты Шухарта однородны и не отличаются друг от друга, несмотря на видимое отличие в значении этих данных, если эти точки не выходят за контрольные границы или не образуют структуры, свидетельствующие о наличии особых причин вариаций. Правила определения таких структур в данных часто называют зональными критериями Western Electric.

Реактивное вмешательство в процесс, находящийся в статистически управляемом состоянии (не демонстрирующий признаков наличия особых причин вариабельности) путем его регулирования приводит к еще большей вариабельности (разбросу выходных данных вокруг среднего значения) если жизненное пространство процесса позволяет это или к распределению данных близким к равномерному в пределах границ автоматического реагирования если жизненное пространство процесса ограничено этими границами, что скрывает от наблюдателя естественную природу процесса, а значит возможности улучшения таких процессов значительно сокращаются.

Ошибка первого рода - зарегулированность. Граница начала регулирования оператором или автоматикой
            расположена внутри контрольных пределов процесса.

Рисунок 4. Ошибка первого рода - зарегулированность. Граница начала регулирования оператором или автоматикой расположена внутри контрольных пределов процесса.

Ошибка второго рода, смотрите Рисунок 5, заключается в бездействии операторов (недостаточное управление протекающими процессами), когда процесс выходит из состояния статистической управляемости (становится непредсказуемым), но все еще не пересек предельные границы допусков установленные к нему аварийных границ (границ начала регулирования, предельных величин). Ошибкой второго рода будет любое рассуждения о потенциальных возможностях процесса находящегося в статистически неуправляемом состоянии.

Ошибка первого рода - зарегулированность. Граница начала регулирования оператором или автоматикой
            расположена внутри контрольных пределов процесса.

Рисунок 5. Ошибка второго рода - недостаточное управление (бездействие). Граница начала регулирования оператором или автоматикой расположена вне (выше или ниже) контрольных пределов процесса. Процесс вышел из-под контроля, но никто не реагирует на это.

Применение классического автоматического регулирования в АСУ ТП, ПИД-регуляторов, игнорирует знания о вариабельности любых технологических процессов, и не решает проблему ошибок 1-го и 2-го рода. Применение таких автоматических регуляторов или ручного регулирования процесса, может быть эффективным только для процессов, находящихся в статистически неуправляемом состоянии, смотрите Рисунок 5. Но скорее всего, из-за ошибки второго рода, заложенной проектировщиками автоматики АСУ ТП и отсутствия необходимых знаний у технологов, необходимое регулирование не будет применено до достижении этим процессом границ регулирования.

Незнание, как минимизировать риск совершения ошибок первого и второго рода, приводит к потерям, а иногда к серьезным последствиям.

Более приземленно об ошибке первого рода описано в статье: Концепция вариабельности и управление технологическими процессами, авторы Нецветаев А. Г., Рубаник Ю. Т., Михальченко В. В.

Для оперативного диагностирования (анализа статистической управляемости, предсказуемости) процесса и принятия необходимых мер к нему, избегая ошибок первого и второго рода, могут быть использованы данные "голоса" любого технологического процесса, собираемые автоматизировано или вручную:

  • любые ключевые показатели производительности, эффективности закупок, продажах, проектирования, технического обслуживания оборудования и т. д.;
  • данные входного контроля СиМ, управления качеством поставщиков, качества собственных полуфабрикатов и продукции;
  • частота событий (происшествий, инцидентов), любые данные подсчётов (дефекты, поломки, незапланированные остановки и т.д.);
  • данные размера, веса, зазора, расхода, уровня жидкости, вибрации (вибродиагностика), давления, температуры, влажности, газового анализа, положения, скорости, силы, вязкости, плотности, твердости, радиоактивности, освещенности, запыленности, концентрации, наличия и количества примесей, трибодиагностики, кислотности, загрязненности, акустических измерений, электрических измерений и др. измерения.

Задаче АСУ в оперативном диагностирование состояния технологического оборудования с применением контрольных карт Шухарта, посвящена глава [15] Учебно-методического пособия "ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ГИБКИХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВ" Томского политехнического университета.

Вывод

Не игнорируйте природу вариабельности. Интегрируйте в АСУ ТП и АСУиД интеллектуальные методы статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC).