DEMING.PRO  |  Инновационный менеджмент

Контрольные карты Шухарта в составе АСУ ТП. АСУ ТП с интегрированными модулями статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC).

Модернизация АСУ ТП в части новых методов управления технологическим процессами с использованием контрольных карт Шухарта. Экспертная поддержка и обучение обслуживающего персонала АСУ ТП методам работы с контрольными картами Шухарта. Использование статистических методов управления в АСУ ТП, СУУТП, АСУиД, АСУД, АСКУД. Интеллектуальное управление технологическими операциями с использованием контрольных карт Шухарта в составе автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУ ТП, АСУиД, АСУД).

Научно-Аналитический Центр мониторинга и анализа данных (НАЦМИАД).

Автоматизированные системы управления (АСУТП), противоаварийная защита (ПАЗ), а также контрольно-измерительные приборы и автоматика (КИПиА) давно нуждаются в анализе с помощью контрольных карт Шухарта.

АСУ ТП: ошибки первого и второго рода

"Знаниям нет замены.

Но перспектива использования знаний пугает".

[2] Эдвардс Деминг

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.

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

Билл Шеркенбах

Ford Motor Company, General Motors.

Системным помощником в поиске и устранении особых причин выхода технологических процессов из-под контроля (из статистически управляемого состояния) должно служить наглядное отображение в интерфейсе оператора выявленных на стадиях обследования процессов причинно-следственных связей. 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.

АСУ ТП: Причинно-следственная диаграмма по датчикам (измерительным приборам)

Рис. Причинно-следственная связь результирующей данных датчиков АСУ ТП

Абсолютное большинство автоматизированных систем управления технологическими процессами и инженерными сетями (АСУ ТП, 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 от неестественной (выход процесса из-под контроля под действием особых причин).

Контрольная карта Шухарта для статистически управляемого процесса

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

Ошибка первого рода (зарегулированность) проявляется в виде постоянного ручного или автоматического вмешательства в процесс путем его регулирования в соответствии с правилами 2,3 и 4 эксперимента с воронкой, при достижении им аварийных границ (границ начала регулирования, предельных величин), это приводит к еще большей вариабельности (разбросу выходных данных вокруг среднего значения) показателей стабильного процесса (если жизненное пространство процесса позволяет это) или к распределению данных близко к равномерному в пределах границ автоматического реагирования (допусков), что скрывает от наблюдателя естественную природу процесса, а значит возможности улучшения таких процессов значительно сокращаются.

Контрольная карта Шухарта для статистически управляемого процесса: граница регулирования в пределах 6 сигма. Ошибка первого рода.

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

Ошибка второго рода, 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.

Контрольная карта Шухарта для статистически неуправляемого процесса: граница регулирования для непредсказуемого процесса. Ошибка второго рода.

Рис. 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.

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

Рис. Саяно-Шушенская ГЭС после аварии. На ней работали АСУ ТП, но своевременных действий никто не принял.

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.

Читать статью

Для оперативного диагностирования (анализа статистической управляемости, предсказуемости) процесса и принятия необходимых мер к нему, избегая ошибок 1-го и 2-го рода, могут быть использованы данные "голоса" любого технологического процесса, собираемые автоматизировано или вручную. Например, данные вибрации, расхода, уровня жидкости, давления, температуры, влажности, газового анализа, положения, скорости, силы, вязкости, плотности, радиоактивности, размера, освещенности, запыленности, акустические измерения, электрические измерения и др.

 

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

Проверьте предсказательную силу
контрольных карт Шухарта на ваших данных (бесплатно)

 

Вышлите свои данные предшествующие аварийной или предаварийной ситуации, я произведу их анализ, указав на первые признаки, заблаговременно свидетельствующие о выходе процесса из-под контроля.

 

Набор данных для анализа должен содержать исторические данные метрик причинных факторов и результирующую метрику технологического процесса.

 

Для сохранения коммерческой тайны вы можете предварительно зашифровать свои данные по любому из алгоритмов, которые не окажут влияния на выводы:

 

  1. делением всего ряда данных (каждого значения) на любое постоянное число (коэффициент);
  2. вычитание из всего ряда данных (каждого значения) минимального значения в ряде данных, деленного на 2 (min/2).

 

С. П. Григорьев

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