Розроблення ІУС для виявлення аномалій у виробничих процесах (ID:1158434)

ВСТУП У сучасних виробничих процесах значне місце займає автоматизація та цифровий контроль, що дозволяє підвищити ефективність і знизити витрати. Однак одним із критичних викликів залишається виявлення аномалій, які можуть призводити до відхилень у технологічному циклі, зниження якості продукції, втрат ресурсів та аварійних ситуацій. Традиційні методи моніторингу не завжди здатні своєчасно і точно ідентифікувати аномалії через складність обробки великих обсягів даних, динамічність процесів та можливість прихованих дефектів. У зв’язку з цим постає необхідність розроблення інтелектуальної інформаційно-управлінської системи (ІУС), яка б забезпечувала автоматизований аналіз даних у режимі реального часу, застосування методів машинного навчання та алгоритмів штучного інтелекту для виявлення відхилень у виробничих процесах. Актуальність теми. У сучасних умовах автоматизації та цифровізації промислових процесів важливим завданням є забезпечення безперебійної роботи виробничих систем. Виявлення аномалій у виробничих процесах дозволяє вчасно запобігати зниженню продуктивності, виходу обладнання з ладу та порушенню технологічних регламентів. Інформаційно-управляючі системи (ІУС), здатні аналізувати дані в реальному часі та ідентифікувати відхилення від нормативних показників, є ключовим інструментом у підвищенні ефективності та надійності виробництва. Актуальність теми дослідження обумовлена необхідністю розроблення таких систем для підвищення продуктивності та безпеки виробничих процесів. Аналіз останніх досліджень і публікацій. У науковій літературі активно досліджуються методи машинного навчання, статистичного аналізу та штучного інтелекту для виявлення аномалій у виробничих процесах. Роботи таких авторів, як Бондаренко К. О., Коваленко О. С., Цюцюри М. С. описують підходи до аналізу великих даних у промислових умовах. У сучасних публікаціях значна увага приділяється впровадженню нейронних мереж, методів кластеризації та аналізу тимчасових рядів для ідентифікації аномальних ситуацій. Проте залишаються відкритими питання інтеграції таких алгоритмів у ІУС, що зумовлює необхідність подальших досліджень у цьому напрямі. Кирило Олександрович Бондаренко у своїй дисертації «Математичні моделі та обчислювальні методи виявлення аномалій в системах безпеки» розробив математичні моделі та методи для виявлення аномалій, що можуть бути застосовані у виробничих процесах. Микола Цюцюра та Андрій Коваленко у статті «Оцінка алгоритмів виявлення аномалій за допомогою методів машинного навчання» дослідили застосування алгоритмів машинного навчання для виявлення аномалій, що є актуальним для інтелектуальних виробничих систем. Наукова проблема. Наукова проблема полягає у створенні ефективної ІУС для автоматизованого виявлення аномалій у виробничих процесах, яка б враховувала специфіку технологічного середовища, забезпечувала високу точність і швидкість реагування на відхилення, а також інтегрувалася у виробничі системи підприємств для їх подальшої оптимізації. Мета дослідження. Метою дослідження є розроблення інформаційно-управляючої системи для виявлення аномалій у виробничих процесах з використанням методів аналізу даних та автоматизованого моніторингу. Задачі дослідження: - проаналізувати існуючі підходи до виявлення аномалій у виробничих процесах; - визначити оптимальні методи аналізу даних для побудови ІУС; - розробити алгоритми виявлення аномалій; - створити та протестувати прототип ІУС; - оцінити ефективність запропонованої системи на основі реальних виробничих даних. Об’єкт дослідження  процеси моніторингу та аналізу виробничих даних для виявлення аномалій. Предмет дослідження  методи та алгоритми аналізу даних у інформаційно-управляючих системах для виявлення аномалій у виробничих процесах. Методи дослідження. У дослідженні використовуються методи машинного навчання, статистичного аналізу, кластеризації, аналізу тимчасових рядів та алгоритми автоматизованого моніторингу виробничих даних. Теоретична, методична та практична значущість отриманих результатів. Теоретична значущість. Дослідження сприяє розвитку теоретичних основ виявлення аномалій у виробничих процесах шляхом аналізу сучасних підходів до моніторингу та автоматизації контролю виробничих параметрів. Робота розширює наукове уявлення про застосування методів штучного інтелекту, машинного навчання та алгоритмів обробки великих масивів даних для ідентифікації аномальних ситуацій. Отримані результати сприяють удосконаленню концепцій цифровізації виробництва та впровадженню Індустрії 4.0. Практична значущість. Розроблена Інтелектуальна інформаційно-управлінська система (ІУС) для виявлення аномалій може бути впроваджена на виробничих підприємствах з метою автоматизованого контролю технологічних процесів. Це сприятиме зниженню кількості виробничих дефектів, оптимізації витрат на контроль якості, підвищенню безпеки праці та зменшенню ймовірності аварійних ситуацій. Отримані результати можуть бути використані в промислових підприємствах, що працюють у сферах машинобудування, харчової промисловості, енергетики та інших галузях, де необхідний високоточний моніторинг параметрів технологічних процесів. Крім того, розроблені методи можуть бути адаптовані для навчальних цілей у закладах вищої освіти, що спеціалізуються на інформаційних технологіях, автоматизованих системах управління та цифровій економіці. Інформаційна база дослідження. Інформаційна база дослідження включає наукові публікації, монографії та статті, що висвітлюють сучасні методи виявлення аномалій у виробничих процесах, зокрема із застосуванням штучного інтелекту та машинного навчання. Важливу роль відіграють нормативні документи, технічні стандарти та регламенти, що визначають вимоги до моніторингу та контролю виробничих параметрів. Значну частину бази становлять дані з відкритих джерел, таких як наукові журнали IEEE Xplore, Springer, Scopus та Web of Science. Також використовуються звіти міжнародних компаній та аналітичні огляди щодо цифровізації промисловості та впровадження Індустрії 4.0. Емпіричну основу складають реальні виробничі дані, отримані в рамках аналізу функціонування сучасних автоматизованих систем управління на підприємствах. Структура роботи. Кваліфікаційна магістерська робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі розглядається теоретична основа виявлення аномалій у виробничих процесах. У другому розділі описано розроблення інформаційно-управляючої системи та її алгоритмів. У третьому розділі проводиться тестування та оцінка ефективності запропонованої системи. Загальний обсяг робот становить …. сторінок.   РОЗДІЛ 1 ДОСЛІДЖЕННЯ ТА АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ДО СТВОРЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ УПРАВЛЯЮЧИХ СИСТЕМ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСАХ 1.1. Дослідження предметної області Аномалії у виробничих процесах є серйозною проблемою для підприємств, оскільки вони можуть призводити до зниження якості продукції, підвищених витрат на виробництво та навіть до аварійних ситуацій. Виявлення, аналіз та запобігання таким аномаліям є важливим завданням для будь-якого виробництва, особливо в умовах автоматизованих технологічних процесів. Аномалії у виробничих процесах – це відхилення від очікуваних параметрів, які можуть негативно впливати на продуктивність та якість продукції. Вони можуть виникати через помилки персоналу, несправність обладнання або вплив зовнішніх факторів. Найпоширенішими аномаліями є брак у продукції, перевищення встановлених норм витрат ресурсів і поломки машин. Несподівані зміни в температурному режимі або тиску в технологічних системах можуть свідчити про приховані аномалії. Одним із ключових методів виявлення таких проблем є використання систем моніторингу в реальному часі. Аналіз великих даних (Big Data) допомагає знаходити приховані патери аномалій у виробничих процесах. Використання штучного інтелекту дозволяє автоматизувати процеси виявлення та усунення відхилень 2. Нерідко аномалії є причиною аварій та збоїв у роботі виробничого обладнання. Впровадження превентивного технічного обслуговування допомагає мінімізувати кількість відмов і неполадок. Людський фактор залишається однією з основних причин появи аномалій у виробництві. Роботизація та автоматизація процесів допомагають зменшити ймовірність аномалій, спричинених людськими помилками. Строге дотримання стандартів якості та регламентів виробництва сприяє зниженню ризику виникнення аномалій. Виробничі аномалії можуть призводити до значних фінансових втрат для компанії. Деякі відхилення можуть залишатися непомітними протягом тривалого часу, що робить їх особливо небезпечними. Запровадження технологій Індустрії 4.0 сприяє більш точному контролю та прогнозуванню відхилень у виробництві. Використання сенсорів і датчиків дозволяє оперативно отримувати дані про стан обладнання та процесів. Прогнозна аналітика допомагає передбачати можливі аномалії та запобігати їхньому виникненню. Надійна система управління ризиками є ключовим фактором у мінімізації впливу виробничих аномалій. 2.2 Методи та моделі в інформаційних управляючих системах і технологіях Методи та моделі в інформаційних управляючих системах і технологіях виявлення аномалій у виробничих процесах є важливими інструментами для забезпечення ефективного моніторингу, аналізу та контролю якості продукції, а також для запобігання потенційним проблемам у виробничих процесах. Виявлення аномалій дозволяє ідентифікувати відхилення від нормальних умов роботи системи, що може призвести до збоїв, дефектів або інших неполадок. Розробка інформаційної управляючої системи (ІУС) виявлення аномалій у виробничих процесах буде здійснюватися таким чином. 1. Опис виробничого процесу. Розглянемо виробничий процес на умовному заводі з виробництва металевих деталей для автомобільної промисловості. Виробничий цикл включає кілька основних етапів 13: - Заготівля сировини: надходження металу на підприємство. - Механічна обробка: точіння, фрезерування та шліфування деталей. - Термообробка: гартування металу для підвищення міцності. - Контроль якості: вимірювання розмірів, твердості та інших параметрів. - Складання і пакування: підготовка до відправки замовникам. На кожному етапі встановлені сенсори, які збирають дані про: - Температуру (°C); - Вібрацію (м/с²); - Тиск у гідравлічних системах (Бар); - Електричне споживання (кВт); - Час обробки деталей (с). 2. Виявлення аномалій: вибір методу. Для виявлення аномалій використаємо гібридний метод, що поєднує: - Статистичний підхід (визначення граничних значень на основі історичних даних). - Алгоритми машинного навчання (кластеризація K-Means для визначення нормальних та аномальних груп даних). Аномалія виявляється, якщо будь-який параметр виробничого процесу значно відхиляється від нормальних значень або якщо виявлені нестандартні закономірності у даних. 3. Модель управління системою (УСУ). Структура ІУС. Система містить такі модулі: модуль збору даних: сенсори отримують параметри виробничого процесу. Модуль обробки та аналізу: - Статистичний аналіз для виявлення граничних відхилень. - Алгоритм K-Means кластеризує нормальні та аномальні дані. Модуль візуалізації: дані відображаються в реальному часі. Модуль управління: генерує попередження та автоматично зупиняє процеси, якщо виявлено критичну аномалію. Алгоритм роботи: - Дані передаються із сенсорів у систему кожні 5 секунд. - Визначається межа нормальних параметрів (на основі середнього значення та стандартного відхилення). - K-Means групує дані на нормальні та аномальні. - Якщо параметри виходять за межі, система надсилає попередження оператору. - При критичних відхиленнях процес автоматично зупиняється, і викликається технічна служба. 4. Процес виявлення аномалії. Припустимо, що нормальна температура під час термообробки становить 850-900°C. У певний момент сенсор реєструє 970°C. Статистична модель фіксує значне відхилення. Алгоритм K-Means розпізнає цей випадок як аномальний. Система автоматично надсилає попередження на панель оператора і зупиняє роботу печі. Обрана гібридна модель (статистика + машинне навчання) дозволяє ефективно виявляти аномалії та мінімізувати простої обладнання. ІУС допомагає запобігти поломкам та покращити якість продукції, знижуючи ризики виробничих дефектів. На рис. 2.4 наведено блок-схему, що зображує систему виявлення аномалій у виробничому процесі. Він окреслює кроки збору даних, обробки та аналізу, візуалізації та контрольних дій. РОЗДІЛ 3 РОЗРОБЛЕННЯ ПРОЄКТНИХ РІШЕНЬ ТА ЇХ РЕАЛІЗАЦІЯ 3.1. Проєктування бази даних та/або сховища даних для інформаційної управляючої системи Сховище даних  це упорядкований, інтегрований, стійкий набір даних, спрямований на підтримку прийняття рішень і організований за хронологічним принципом. Предметна орієнтація сховища даних передбачає групування даних за категоріями та їх зберігання відповідно до областей, які вони описують. Інтегрованість гарантує, що дані відповідають потребам всього підприємства, а не лише окремої функції бізнесу. Це забезпечує однаковість результатів у звітах, що генеруються для різних аналітиків. Основні компоненти сховища: Relational Database (PostgreSQL/MySQL) – зберігає структуровані дані про виробничі процеси, параметри обладнання та зафіксовані аномалії. NoSQL Storage (MongoDB/Cassandra) – зберігає неструктуровані та напівструктуровані дані, такі як лог-файли, історія подій і метрики. Streaming Data (Kafka/Spark) – обробляє поточні дані в режимі реального часу, що дозволяє оперативно виявляти аномалії. Data Warehouse – централізоване сховище для глибокого аналізу, історичних досліджень та навчання моделей машинного навчання. Ця структура забезпечує швидкий доступ до даних, їх аналіз і автоматизоване виявлення аномалій у виробничих процесах. Бази даних та бази знань в інформаційних системах підтримки ІУС для виявлення аномалій у виробничих процесах виконують важливі функції зі зберігання та організації даних і знань. Ось деякі типи баз даних і сховищ даних, що використовуються в корпоративних ІУС 23: 1. Реляційні бази даних: це найпоширеніший тип баз даних, які організовані у вигляді таблиць, де кожен рядок представляє окремий запис, а кожний стовпчик - атрибут цього запису. Реляційні бази даних часто використовуються для зберігання структурованих даних, таких як інформація про клієнтів, товари, операції тощо. 2. Ієрархічні та мережеві бази даних: ці типи баз даних використовуються для організації інформації зі складними структурами, де дані можуть мати багаторівневі зв'язки або мережеву структуру. 3. Об'єктно-орієнтовані бази даних: вони призначені для зберігання об'єктно-орієнтованих даних, таких як об'єкти програмного коду, графічні об'єкти тощо, і забезпечують більш ефективну роботу зі складними структурами даних. 4. Документальні сховища: ці сховища даних призначені для зберігання та організації неструктурованих або напівструктурованих даних, таких як текстові документи, веб-сторінки, електронні листи тощо. 5. Бази знань: це сховища даних, спеціально призначені для зберігання знань, правил, експертних оцінок та іншої неформальної інформації, яка може використовуватися для прийняття рішень. Ці бази даних і сховища даних у корпоративних ІСПР допомагають ефективно зберігати, організовувати та використовувати інформацію для прийняття рішень на різних рівнях управління в корпорації. 1. Вимоги до бази даних: - Зберігання великих обсягів виробничих даних у реальному часі. - Підтримка структурованих (табличні дані) та неструктурованих (логи, сенсорні потоки) даних. - Висока швидкість обробки запитів для виявлення аномалій. - Масштабованість для обробки зростаючих обсягів інформації. - Інтеграція з алгоритмами машинного навчання для аналізу та прогнозування. 2. Архітектура бази даних. База даних повинна включати реляційні та нереляційні компоненти: - Реляційна СУБД (SQL): для зберігання структурованих даних про виробничі процеси, параметри роботи обладнання, історію виявлених аномалій. - Нереляційна СУБД (NoSQL): для роботи з потоковими даними, логами сенсорів, великими масивами даних з пристроїв IoT. - Сховище даних (Data Warehouse): для довготривалого зберігання історичних даних та проведення аналітичних досліджень. 3. Основні таблиці бази даних. Sensors (Сенсори): - sensor_id (PK) – ідентифікатор сенсора - location – місце встановлення - type – тип сенсора (температура, тиск, вібрація тощо) Measurements (Вимірювання): - measurement_id (PK) – унікальний ідентифікатор - sensor_id (FK) – посилання на сенсор - timestamp – дата і час вимірювання - value – значення параметра Anomalies (Аномалії): - anomaly_id (PK) – ідентифікатор аномалії - measurement_id (FK) – посилання на дані вимірювань - anomaly_type – тип виявленої аномалії - severity – рівень критичності Processes (Виробничі процеси): - process_id (PK) – ідентифікатор процесу - name – назва процесу - description – опис Logs (Журнали подій): - log_id (PK) – унікальний ідентифікатор - timestamp – час запису - event – опис події - status – статус процесу 4. Технологічне рішення. - Реляційна БД: PostgreSQL, MySQL - NoSQL БД: MongoDB, Apache Cassandra - Сховище даних: Google BigQuery, Amazon Redshift - Стрімінг даних: Apache Kafka, Apache Spark Запропонована архітектура дозволяє ефективно збирати, зберігати та аналізувати виробничі дані, що сприяє оперативному виявленню аномалій та підвищенню ефективності управління .2. Проєктування бази знань інформаційної управляючої системи та/або засоби інтелектуального аналізу даних 3.2.1 Реалізація інтелектуального аналізу великих даних з метою наповнення бази знань Проєктування бази знань для інформаційної управляючої системи (ІУС) є важливим етапом створення інтелектуальної платформи для аналізу виробничих процесів. База знань містить структуровану інформацію про технологічні параметри, обладнання, нормативи та історичні дані. Вона має підтримувати онтологічну модель виробничого середовища, що описує взаємозв’язки між елементами процесу. Використання правил та експертних систем дозволяє автоматизувати прийняття рішень на основі накопиченого досвіду. Важливим аспектом є оновлення бази знань у реальному часі на основі нових даних та виявлених аномалій. Методи інтелектуального аналізу даних забезпечують можливість виявлення відхилень у виробничих процесах. Застосування статистичних методів допомагає знаходити аномальні значення параметрів. 3.2.2 Проєктування та реалізація бази знань інформаційної управляючої системи Сучасні виробничі процеси генерують велику кількість даних, що можуть містити аномалії, які свідчать про відхилення в роботі обладнання або потенційні аварійні ситуації. Для ефективного моніторингу та автоматизації аналізу аномальних подій необхідна база знань інформаційної управляючої системи (ІУС), яка інтегрує алгоритми машинного навчання та експертні правила для виявлення відхилень. Наведемо детальний кейс реалізації інтелектуального аналізу великих даних для наповнення бази знань інформаційної управляючої системи (ІУС) та виявлення аномалій у виробничих процесах 25. Реалізація інтелектуального аналізу великих даних для ІУС. 1. Архітектура рішення. Процес складається з 5 основних етапів: 1) Збір та агрегація даних: - Джерела: IoT-датчики, SCADA-системи, історичні журнали, ERP. - Інструменти: Apache Kafka (стрімінг), MQTT (IoT). 2. Збереження та обробка великих даних: - Сховище: Hadoop (HDFS), MongoDB (NoSQL), PostgreSQL (SQL). - Обробка: Apache Spark (масова аналітика), Flink (потокова аналітика). 3. Аналіз даних та виявлення аномалій - Машинне навчання: Isolation Forest, LSTM, Autoencoders. - Інструменти: Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). 4. Наповнення бази знань ІУС: - Онтологічна модель на RDF (Protégé, Neo4j, OWL). - Логічні правила (Drools, CLIPS). 5. Візуалізація та інтеграція: Дашборди: Grafana, Power BI. Інтеграція: API, RESTful-сервіси. 2. Збір та агрегація даних. Джерела даних: - Датчики IoT (температура, вібрація, тиск, швидкість). - SCADA-системи (моніторинг виробництва). - Журнали подій (історичні аварії та відмови обладнання). - ERP-системи (логістика, витрати ресурсів).