Онтологическое моделирование архитектуры информационной управляющей системы

Обеспечение жизнеспособности (ЖС) объектов хозяйственной деятельности (ОХД) на протяжении их жизненного цикла (ЖЦ) базируется на принципе системного гомеостаза, достигаемого за счёт мониторинга производственно-технологических индикаторов и поддержания их значений в установленных пределах. Решение оперативных задач включает целенаправленную реконфигурацию бизнес-процессов и технологических цепочек, а также архитектуры информационно-управляющей системы (ИУС) ОХД. Целью реконфигурации является формирование планов по приобретению, эксплуатации и выводу из эксплуатации материальных и нематериальных активов ОХД, управление которыми обеспечивает ИУС.

Реконфигурация архитектуры ИУС и её приведение к целевому многоструктурному макросостоянию (ММС) активируется как с заданной периодичностью, так и в режиме реагирования на воздействия внешней или внутренней среды. К внешним воздействиям относятся рыночный спрос, динамика стоимости ресурсов, климатические и погодные изменения и др.; к внутренним – доступность квалифицированного персонала, износ оборудования и др. Указанные воздействия на различных этапах ЖЦ ОХД порождают неопределённости при выборе целевого ММС ИУС, которые могут быть формализованы в вероятностной, субъективно-вероятной и/или возможностной формах. Задача выбора рационального ММС для

ИУС носит многофакторный и многокритериальный характер. Её формализация и решение могут создать условия для поддержания ЖС ОХД в течение длительного времени.

В настоящем исследовании предлагается модельно-алгоритмическое обеспечение (МАО), предназначенное для решения задачи выбора архитектуры ИУС и соответствующего типа управления. Методическая база предлагаемого МАО основана на применении онтологических моделей и экспертных знаний, формализуемых средствами нечётко-возможностного подхода (НВП).

1    Подход к синтезу архитектуры информационно-управляющей системы

В [1, 2] показано, что для решения задачи многокритериального выбора используются специализированные виды МАО, включающие модели и методы проактивного управления структурной динамикой (СД), онтологического моделирования, линейного и нелинейного программирования, имитационно-статистического и нечётко-возможностного анализа и др.

В [3] обосновано, что поддержание разнообразия ИУС осуществляется посредством проактивного управления её СД. Представленная онтология (см. рисунок 1) описывает гетерогенную многоструктурную предметную область (ПрО), в которой концепты интегрированы в единое пространство, включающее комплекс «ОХД ↔ ИУС».

/ИЗМЕНЧИВОСТЬ/

" •.     СЫРЬЯ

/ИЗМЕНЧИВОСТЬ', \ ПРОДУКЦИИ / воздействует

СI РУКI УРА определяют

АВ IОМАТИЗИРОВАННОЕ.

^ЖИЗНЕСПОСОБНОСТЬ определяют в составе

(условия работы)—

( РЕСУРСЫ

( ТОЧНОСТЬ является в составе

( ПРОГРАММНОЕ Р

АВТОМАТИЧЕСКОЕ МНОГОФАКТОРНО^,

АВТОМАТИЧЕСКОЕ _ч ОПТИМАЛЬНОЕ

ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ является критерием являются факторами является частью является свойством

МНОГОСТРУКТУРНЫЕ МАКРОСОСТОЯНИЯ является базой

ЛОГИКОДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

ВОЗМОЖНОСТНЫИ

___по дход ____

/архитектуризация у фактором

- КАК БИЗНЕС- ПРОЦЕСС У

СПЕЦИЛИЗИРОВАННЫЙ

ИНСТРУМЕНТАРИЙ

УНИФИКАЦИЯ ит-

^ ЛАНДШАФТА

(энергетические) —'

( ТРУДОВЫЕ  ) —'

доступность тр. J является

А, ресурсов у фактором формирует требования

' УПРАВЛЕНИЕ, СТРУКТУРНОМ ДИНАМИКОМ к| (математическое/ ч (^^ОРГАНИЗАЦИОННОЕ)—"

СИСТЕМАw

ПОКАЗАТЕЛЕЙ И КРИТЕРИЕВ

для расчета

Рисунок 1 – Онтология синтеза целевой архитектуры информационно-управляющей системы

На схеме показано, с помощью каких технологий формализации взаимодействия компонентов исследуемой ПрО может быть реализована СД архитектуры ИУС: полимодельное описание; свёрточные методы для многокритериального выбора; нечётко-возможностное моделирование; логико-динамическое управление ММС и др.

Концепт «Структура» ИУС ОХД формируется путём комбинации стандартизированных видов обеспечения (ВО): технического (ТО), информационного (ИО), математического (МО), программного (ПО), организационного (ОО), а также информационно-технологических, материальных, энергетических и др. ресурсов. Каждый тип ВО и ресурсов имеет количественные и качественные характеристики, а также ограничения. Например, доступность в конкретный момент времени, требование к совместимости и гармонизации различных ВО, наличие соответствующего ПО и МО, специалистов высокой квалификации и др.

Путём комбинирования компонентов ВО и ресурсов (по количеству, качеству и взаимосвязям) можно синтезировать архитектуру ИУС под различные условия задачи.

Исходная концептуальная модель [3] и другие модели поддержания ЖС [4] носят обобщённый характер. В модель на рисунке 1 включены дополнительные факторы (выделены сплошной заливкой). Предложенная модель является основой для формирования специализированного МАО, предназначенного для синтеза рациональной архитектуры ИУС.

Оценка сложности архитекторы ИУС не имеет общепринятого подхода, и специализированные отраслевые структуры используют МАО, приемлемое в конкретной ПрО [5-7].

Разрабатываемое МАО, наряду с онтологическим моделированием, включает применение методов формализации экспертных знаний - нечётко-возможностных процедур (НВП) для количественной оценки взаимосвязей между концептами рассматриваемой ПрО.

2    Характеристики архитектуры информационно-управляющей системы

Управление сложными ОХД может быть представлено следующими типами [8, 9]:

• ■    Автоматическое оптимальное (АОп). Формируется высший уровень технологической сложности и качественного разнообразия, базовая архитектура - на принципах глобальной динамической оптимизации (ГДО), охватываются уровни иерархии L 1- L 3, реализуется мультимодельный подход. Обеспечивается многокритериальная оптимизация работы связанных объектов управления (ОУ) в пределах единого технологического подразделения (передела);

• ■    Автоматическое многофакторное (АМф). Предполагается гибридное взаимодействие, где уровни ( L 1- L 2+) подчинены решению задач старшей системы усовершенствованного управления технологическими процессами (СУУТП), используются многофакторные регуляторы для поддержания ОУ в режимах, экстремальных по выбранному технико-экономическому критерию. Управление на более высоких уровнях, L 3 и выше, делегируется лицу, принимающему решения (ЛПР).

• ■    Автоматизированное (Авз). Базируется на функциональности типовых автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП). Охватывает уровни L 1- L 2. Основная функция -предоставление ЛПР инструментов для стабилизации локальных параметров ОУ в заданных диапазонах.

• ■    Ручное по месту (РпМ). Предусматривается эксплуатация базовых информационно-измерительных комплексов ЛПР. Охватываются уровни не выше L 2. Стратегия управления ориентирована на максимальную робастность системы: работа осуществляется с существенным запасом устойчивости за счёт удаления от предкритических границ эффективности.

Каждое из представленных типов управления ИУС описывается набором структур G е {g_x |хех}, где х - индекс, характеризующий тип структуры ИУС; X = {Топ, Фун, ИО, МО, ПО, ТО, ОО} - множество индексов, соответствующих топологической (Топ), функциональной (Фун) структурам, а также структурам ВО.

Следуя работам [2,10], ММС ИУС можно задать соотношением: S ₆ £ Х_Топ х Х _Фун х Х _ИО х X _МО х Х _ПО х Х _ТО , 5 = 1,... , к д , где Х_х = {х _<х , р, I е kJ - множество элементов, входящих в состав структуры G_x ; к д - количество вариантов точек формирования множества S § ; Л - интервал дискретизации на множестве моментов времени T . Синтез структуры ИУС может быть рассмотрен как задача управления её СД, которая сводится к поиску ММС S § е {S ^ ,S₂,..., S^}, обеспечивающего переход структуры ИУС из существующего ММС в целевое, необходимое для достижения требуемого уровня обобщённого показателя ЖС ОХД [2].

Условия перехода от одной технологии управления, описываемой ММС , к целевой ^∗ , должны формироваться в интерактивном режиме с учётом воздействий среды на ОХД и ИУС. Данный переход включает изменение количественного и качественного состава ВО ИУС, изменение типов автоматизации иерархических слоёв управления L 1… L 3, а также доли участия ЛПР в принятии управленческих решений.

В настоящее время отсутствует формальное описание МАО для выбора целевого ММС ИУС с учётом множества критериев и показателей. Для решения данной задачи могут быть использованы знания экспертов в исследуемой ПрО.

3    Модель оценки архитектуры информационно-управляющей системы

Для задач онтологического моделирования ПрО распространены МАО и программнотехнические инструменты на базе формальных методик дескриптивной логики (ДЛ) [9]. Данный подход обладает ограничениями выразительности, в частности, ДЛ затрудняет представление количественных характеристик семантических связей между классами сущностей. Это препятствует применению таких моделей при решении задач, требующих метрического описания выявленных отношений. К таким задачам относится, в частности, моделирование логики принятия решений о целевой ММС ^∗ для ИУС. Для преодоления описанных ограничений целесообразно использовать знаний экспертов в исследуемой ПрО [11].

Таблица 1 содержит описание факторного пространства (ФП) на основе лингвистических переменных (ЛП) для синтеза модели выбора целевой структуры ИУС. Для обозначения уровней градации вербальных ЛП приняты сокращения: Н – нижний; НС – ниже среднего; С – средний; ВС – выше среднего; В – высокий.

Таблица 1 – Лингвистические переменные факторного пространства для выбора целевой структуры информа-ционно-управляющей системы

Описание переменной в составе факторного пространства	ЛП в лингвистическом, графическом, натуральном и кодированном видах
X 1 – Изменчивость сырья, относительные единицы (отн. ед). Отражает условный уровень качественных отличий поставляемого сырья и промышленных продуктов, при которых требуется оперативная адаптация технологических режимов	Н		С			В
	0,3		0,5			0,7
	-1		0			1
X 2 – Изменчивость продукции, отн.ед. Отражает условный уровень качественных отличий номенклатуры готовой продукции, при которых требуется оперативная адаптация технологических режимов	Н		С			В
	0,3		0,5			0,7
	-1		0			1
X 3 – Доступность трудовых ресурсов, отн.ед. Уровень условной доступности персонала с квалификацией, необходимой для решения актуальных и перспективных задач автоматизации	Н		С			В
	0,3		0,5			0,7
	-1		0			1
X 4 – Зрелость корпоративной архитектуры, отн.ед. Уровень условной зрелости организационных процессов и инфраструктуры для решения задач управления сложным производством	Н		С			В
	1                                                                                                                                                                                                                  1
	0,3		0,5			0,7
	-1		0			1
Y – Структура ИУС, уровень L по ANSI/ISA-95.00.01-2010. Целевой максимальный уровень иерархии ИУС по [8]. Косвенно отражает необходимый уровень качественного разнообразия для управления ОХД	Н	НС		С	ВС		В
	1,5	2,0		2,5	3,0		3,5

В таблице 1 ЛП задана множеством значений Y = {1,5; 2,0; 2,5; 3,0; 3,5}, элементы которого упорядочены в порядке, предписанном в [8]. Термы ЛП имеют дробные значения, интервалы между соседними значениями неодинаковы и не поддаются вероятностно- количественному измерению, что позволяет отнести используемую шкалу к порядковому типу [12]. В практике сложилось устойчивое ранжирование уровней сложности структур ИУС, которое включает дробные промежуточные ступени (не предусмотренные [8]), отражающие уровень сложности решаемых задач управления, а также сопоставление данным задачам целевых ММС. Например, уровню 1,5 соответствует ММС РпМ, уровню 2 - Авз, уровню 2,5 - АМф, уровню 3 - АОп, уровню 3,5 - управление АОп+1. Перечисленные уровни ранжирования ЛП Y в практике не имеют формальных количественных границ и точек разрыва, могут быть оценены субъективно-вероятностным способом [13, 14] и отображены на нечёткой шкале. В рассматриваемом примере для ЛП Y можно допустить условную количественную интерпретацию, несмотря на ограничения, характерные для операций сложения и умножения со шкалами порядкового типа. Таблица 2 содержит термы ЛП ФП, области изменений каждой ЛП, которые сложились в практике крупных производственных ОХД.

Таблица 2 - Термы лингвистических переменных

\Ф акторы Лингву значение	X 1	X 2	X з	X 4
В	Состав сырья в течение смены (суток) изменчив (несколько раз)	Номенклатура продукции в течение декады (месяца) изменчива (регулярно)	Трудовые ресурсы (ТР) для поддержки сложных ИУС целенаправленно готовятся и набираются	Базовый L 1- L 2, интеграция со сформированным L 3, ЛПР управляет по моделям
С	Состав сырья в течение смены (суток) изменчив (нечасто и незначительно)	Номенклатура продукции в течение декады (месяца) изменчива (нечасто и незначительно)	ТР для поддержки сложных ИУС доступны, запрос на целевую подготовку и набор отсутствуют	Базовый L 1- L 2, ЛПР управляет удалённо, L 3 сформирован
Н	Состав сырья стабилен в течение смены (суток), изменения редки	Номенклатура продукции в течение декады (месяца) стабильна (изменения редки)	ТР для поддержки сложных ИУС уникальны. Набор специалистов только по базовым специальностям	Базовый L 1- L 2, ЛПР управляет по месту и удалённо, ведётся формирование L 3

Согласно [11], на основе представленного ФП создаётся опросная матрица (таблица 3), строки которой представляют собой нечёткие продукционные правила, отражающие состояние каждой из учитываемых в примере ЛП в кодированном виде.

Таблица 3 - Фрагмент опросной матрицы с оценками эксперта и расчётными значениями по модели

Фак- ^'\то ры № пп	X 1	X 2	X 3	X 4	Y В	Y Э	Y М
1	-1	-1	-1	-1	НС	2	1,9
2	+1	-1	-1	-1	С	2,5	2,6
14	+1	-1	+1	+ 1	В	3,5	3,6
15	-1	+ 1	+1	+ 1	ВС	3,0	3,1
16	+1	+ 1	+1	+ 1	В	3,5	3,4

Совокупность данных характеристик оценивается экспертом и вербально отражается в виде Y в . Перевод в числовой вид выполняется согласно представленному ФП из ЛП (таблица 1) и представляется в виде Y Э . Полученные численные значения Y Э обрабатываются по методикам планирования экспериментов с получением аналитической полиномиальной зависимости Y :

¹ К данному типу можно отнести системы, получающие задания напрямую из корпоративных ERP -систем.

Y = 2,81 + 0,25% ! + 0,06%₂ + 0,19%₃ + 0,38%₄ + 0,13% ! %₂ — 0,13% i %₃ —

—0,06% i %₄ — 0,06%₂ %₃ — 0,06%₁%₂ %₄ + 0,06%₁% ₃ %₄ — 0,13%₂ % ₃ %₄ .  (1)

В полиноме (1) значимость коэффициентов оценена пороговым значением, величина ко торого определена по минимуму остаточного среднеквадратического отклонения s ост = 0,013. Данное отклонение сравнивается с исходной нечёткостью экспертной информации о переменной Y, равной половине разности между двумя последовательными модами термов sЭ = 0,05. Выполнение неравенства sост < sэ позволяет говорить о приемлемой точности вычислений по модели (1) (не ниже исходной нечёткости).

Сравнение числовых значений YЭ и YМ представлено на рисунке 2. Корреляция между ними составила R х = 0,98, что показывает соответствие расчётной модели (1) экспертным знаниям.

Рисунок 2 - Оценка корреляции значений Y, получен- ных от эксперта, и рассчитанных по модели (1)

Наличие в модели (1) статистически значимых нелинейных членов, описывающих парные ( % 1 % ₂, % 1 % ₃ и пр.) и тройные ( % 1 % ₂ % з и пр. ) взаимодействия, свидетельствует о том, что наблюдается перекрытие зон влияния переменных, которое может оказывать как положительное, так и отрицательное воздействие на итоговую оценку целевого типа структуры ИУС. Например, это означает, что синтезируемая ИУС должна учитывать и иметь способность отрабатывать изменения как по входному сырью, так и выбору готовой продукции.

Анализ чувствительности синтезированной модели к взаимодействиям факторов третьего порядка показал, что значимые коэффициенты при соответствующих членах имеют раз- ные знаки. Это подтверждает сложный характер влияния переменных ФП, который необходимо учитывать эксперту. Полученные результаты свидетельствуют о том, что в данной ПрО высокая неопределённость среды, вызванная совместным воздействием трёх и более факторов, может приводить как к снижению, так и к росту сложности архитектуры ИУС.

4    Алгоритм выбора архитектуры информационно-управляющей системы

Для оценки адекватности полинома (1) выполнено сравнение рассчитанных значений Y М с реальными запросами Организации, которая оценивает текущее состояние ИУС и среды, а также планирует её модернизацию. Разработан алгоритм, отражающий основные этапы выбора целевой структуры модернизируемой ИУС (рисунок 3).

В таблице 4 представлены сравнительные данные по целям, задачам и предпосылкам модернизации существующей ИУС для промышленного ОХД, а также оценки расчётных значений YМ и её типа. Полученные значения YМ приведены к базовому диапазону Y = {1,5; 2,0; 2,5; 3,0; 3,5} по правилам округления. Сравнительным анализом установлено, что описание целей и задач модернизации ИУС соответствует типу её расчётной по (1) структуры в трёх случаях. В варианте №3 выявленное несоответствие обусловлено тем, что при постановке задачи модернизации со стороны Организации были приняты «повышенные обязательства», достижение которых невозможно при заявленных предпосылках. Экспертные оценки предпосылок к выбору целевого ММС зачастую выходят за границы диапазонов, принятых на этапе синтеза полинома (Таблица 1). Это подчёркивает высокие прогностические способности модели (1).

Рисунок 3 – Алгоритм выбора целевой структуры информационно-управляющей системы

Таблица 4 – Сравнительная оценка расчётных значений целевых структур информационно-управляющей системы

№ пп	Описание целей и задач модернизации ИУС	Предпосылки, экспертная оценка, ед.отн.				Структура расчётная		Соответствие
		X 1	X 2	X 3	X 4	Y М	Тип
1	Организацию устраивает качество управления на уровне L 2, цель модернизировать АСУТП отсутствует, незначительные изменения вносятся силами местных специалистов	0,1	0,1	0,2	0,3	2,0	Авз	да
2	Организацию не устраивает ручное качество управления на уровне L 2, планируется создание более сложной управляющей «надстройки» типа СУУТП ( L 2+)	0,9	0,1	0,6	0,3	2,5	АМф	да
3	Организацию не устраивает ручное качество управления на уровне L 2, планируется создание более сложной управляющей «надстройки», позволяющей автоматически вести технологический процесс по бизнес-критерию ( L 3+)	0,8	0,1	0,8	0,3	2,5	АМф	нет
4	Организация комплексно повышает эффективность производства путём создания системы типа ГДО (уровень L 3), позволяющей автоматически вести технологический процесс по бизнес-критерию	0,4	0,6	0,6	0,6	3,0	АОп	да

Заключение

Представлена модель, формализующая процесс синтеза ММС ИУС и включающая концепты, отражающие воздействие и характеристики внутренней и внешней среды. Отмечена необходимость расширения используемого МАО путём интеграции методик выявления знаний экспертов.

Для выбора целевого ММС ИУС предложено МАО, сочетающее онтологическое моделирование для представления априорной информации о ПрО в виде концептов и связей, и

НВП для количественной верификации неявных закономерностей. Работоспособность МАО показана на примере синтеза многофакторной аналитической полиномиальной модели.

Отмечена чувствительность разработанной модели (полинома) к изменению входных факторов, что важно для проактивного выбора целевого ММС. Чувствительность обеспечивается за счёт большого числа нелинейных членов в структуре модели.