Программа поддержки принятия решения - algoritm

Программа поддержки принятия решения
сервисно-ремонтной службы промышленного предприятия.
Общее описание программы
Программа поддержки принятия решения предназначена для применения в
организациях, чья деятельность связана с эксплуатацией и обслуживанием
промышленного оборудования. Основная задача системы заключается в обеспечении
информационной инфраструктуры для хранения, обработки и применения экспертных
баз знаний по поиску и устранению неисправностей узлов, агрегатов и систем
промышленного оборудования.
Применение программы на
предприятии
позволит
оптимизировать процесс поиска и
устранения
неисправностей
промышленного оборудования и
уменьшить
необходимое
на
устранение неисправности время,
а, следовательно, и простой
оборудования.
Программа
позволяет
накапливать
опыт
высококвалифицированных
специалистов и предоставляет
возможность его последующего
использования при диагностике
оборудования.
Это
позволит
повысить качество и оперативность поиска неисправностей, а также организовать
«обмен знаниями» между различными предприятиями.
Программа имеет архитектуру классической экспертной системы. Основная
особенность экспертной системы состоит в том, что для проведения диагностики
применяются экспертные базы знаний. Базы знаний в программа - это специальные
структуры данных, которые содержат детальную информацию об алгоритме поиска
неисправности. Такие базы знаний позволяют накапливать опыт экспертов-людей в
узкой предметной области.
Для описания структуры базы знаний используются оригинальные
программные утилиты, которые основаны
на разработанной нами технологии
формализации экспертных знаний. Для
описания базы знаний применяется
продукционная система. Продукционная
система это система, основанная на
правилах вида «Если-то-иначе».
Реализованная архитектура «модульных
знаний» предоставляет широкий спектр
возможностей по расширению базы
знаний. Она позволяет эффективно
накапливать опыт квалифицированных
специалистов и вносить изменения и уточнения в уже имеющиеся диагностические
процессы. Кроме этого, модульная архитектура позволяет импортировать и
экспортировать «знания». Это дает дополнительную возможность расширения базы
знаний за счет загрузки внешних модулей. Таким образом, можно организовать обмен
знаниями между предприятиями, эксплуатирующими однотипное промышленное
оборудование или получать базы знаний от производителя оборудования.
В программе применяются две основные модели
проведения процесса диагностики: онлайн диагностика и
офлайн диагностика. Основные различия заключаются в
способе
получения
основных
параметров
объекта
диагностики. В первом случае система может быть настроена
на автоматизированный фоновый опрос оборудования (по
технологии OPC) и анализ получаемых данных с
использованием подключенной базы знаний.
В случае офлайн
диагностики
основные
параметры объекта диагностики могут быть
получены путем опроса оператора. При этом могут
быть получены, как формальные, так и
неформальные показатели. Последовательность и
структура опроса так же является неотъемлемой
частью базы знаний.
Кроме основных функций поиска неисправностей система предлагает ряд
сервисных инфраструктурных возможностей:
 Паспортизация и учет оборудования;
 Поэлементный учет проводимых диагностик (с сохранением подробного
протокола выполненного процесса диагностики);
 Регистрация проводимых и планируемых работ по ТОиР;
 Учет материалов, израсходованных на ТОиР;
 Планирование материальных и людских ресурсов при обслуживании и
ремонте оборудования;
 Формирование наряд заданий для ТОиР;
 Учет
статистических
показателей
эксплуатации
оборудования
(наработка, простой, частые отказы, часто выходящие из строя узлы и т
п);
Благодаря наличию этих дополнительных возможностей применение системы
на предприятии становится более полным и эффективным.
Программа предназначена для промышленных предприятий, эксплуатирующих
оборудование, сервисных центров по ремонту и обслуживанию, производителей
оборудования.
Контакты:
ООО «Проминформсистемы»,
ул.9 Апреля 62, г. Калининград, Россия.
Тел.\факс: 8 (4012)35-91-25; e-mail: bolero2001@yandex.ru
www.