В общем смысле понятие "проектирование" можно определить как решение конкретной инженерной задачи на основе накопленного опыта и существующих технологических возможностей материальной реализации этого опыта [1-4]. Результатом проектирования является различного рода документация: конструкторская, технологическая и т.д., то есть бумажные документы, которые и с внедрением компьютерных технологий проектирования остаются пока конечной его целью, хотя это уже и не отвечает потребностям предприятий.
Современные интегрированные системы документооборота являются сложными программно-технологическими комплексами, предназначенными для организации хранения и передачи по сетям разнообразных структурированных данных, в том числе и текстовых документов в различных форматах [5]. Сегодня конструкторско-технологическая подготовка производства - та же система документооборота, только более наукоемкая и требующая, помимо знаний информатики, овладения огромным количеством предметных дисциплин. Однако очень часто понятие "автоматизация конструкторско-технологической подготовки производства" сводится к известному словосочетанию "система автоматизированного проектирования" (САПР) в упрощенном его понимании: нужны системы получения чертежей, технологических процессов и управляющих программ. Предлагается связать универсальные средства через форматы и назвать это интегрированной системой.
Анализ широко распространенных на рынке систем автоматизированного проектирования показал, что они базируются на принципах геометрического моделирования и осуществляют переход от кульмана к компьютерному черчению, а не к компьютерному моделированию процесса проектирования. Инженерные знания и опыт, накопленные на предприятиях, такие системы оставляют вне компьютера.
Необходимость решения проблемы интеллектуализации систем автоматизированного проектирования связана с тем, что человечество вступило в фазу создания информационного общества, где наибольшую ценность приобретают знания [6]. Совокупность данных и знаний формирует информационные ресурсы, объем и качество которых будет определять конкурентоспособность не только предприятий, но и физических лиц. Есть основание полагать, что отношение объема активных информационных ресурсов (которые составляет информация, содержащая данные для автоматизированного хранения, поиска и методы их обработки) к общему объему национальных информационных ресурсов станет характеристикой эффективности использования последних и одним из существенных экономических показателей.
Возможности программных средств должны соответствовать потребностям данного рабочего места (профессиональным, функциональным и т.д.). Каждое рабочее место должно быть оснащено арсеналом средств, необходимых и достаточных для эффективного выполнения своих функций. В то же время опыт показывает, что это трудновыполнимо. Например, при проектировании компрессорной станции или магистрального трубопровода нет необходимости в твердотельном моделировании. Нужны справочные и расчетные данные, вариантность выбора решений и т.д., а для оформления результата - обычная двумерная графика, чего не скажешь о проектировании пресс-форм. В идеале, для решения проблемы индивидуализации надо иметь возможность отторгать от любой существующей системы необходимые функции, с последующим их объединением в специализированные рабочие места. Фактически это означает разработку специализированного программного обеспечения традиционными средствами в каждом конкретном случае для решения конкретных задач проектирования, что далеко не всегда возможно в силу больших временных и финансовых затрат.
Поэтому в настоящее время весьма актуальна задача выработки новых подходов к созданию систем автоматизации процессов организационно-технологического проектирования в различных областях деятельности с использованием хорошо зарекомендовавших себя в практике технологий интеллектуальных систем, систем поддержки принятия решений, а также создания новых и выбора существующих технологических методов создания программного обеспечения для систем автоматизированного проектирования.
Автоматизированные системы с интеллектуальным интерфейсом - это совокупность программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя, не имеющего специальной подготовки по электронно-вычислительным машинам, решение задач в сфере его профессиональной деятельности либо без посредников программистов, либо с их незначительной помощью.
Функционирование средств интеллектуального интерфейса основано на развитых методах работы со знаниями, под которыми будем понимать всю совокупность информации, необходимой для решения задачи [7]. Система знаний должна быть организована в электронно-вычислительной машине таким образом, чтобы обеспечить взаимодействие с пользователем в системе понятий и терминов предметной области.
Знания о предметной области, организованные на основе тех или иных методов и средств представления знаний, называются моделью предметной области. Новый подход к проблеме организации взаимодействия конечного пользователя с электронно-вычислительной машиной существенно влияет на все виды работ по созданию, сопровождению и эксплуатации программных средств, исключая в большинстве случаев барьеры между конечным пользователем и компьютером. В итоге справедливо говорить о возникновении действительно новой технологии решения задач - новой информационной технологии [8, 9].
Успехи в области технологии взаимодействия конечных пользователей с компьютером (ПЭВМ) и средств связи знаменуются поразительными по скорости, содержанию и масштабности переменами в жизнедеятельности человеческого общества, получившими в совокупности название информатизации [10].
Информатизация - это прежде всего выявление, упорядочение в соответствии с определенными правилами и представление в ПЭВМ накопленных человечеством знаний с целью применения их для более качественного удовлетворения информационных потребностей пользователей. Знания всегда использовались и используются человечеством при выполнении любых функций. Причем сами знания как производительная сила или информационные ресурсы постоянно находятся в динамике в процессе познания мира человечеством. Они либо пополняются (накапливаются), либо уточняются (корректируются), либо просто передаются от одного источника (пользователя, документа) к другому с определенной целью. Значительной частью знаний обладают специалисты (эксперты) определенных предметных областей, другая часть знаний сосредоточена в различных документальных и иных информационных источниках. Деятельность людей - это процесс непрерывного использования тех или иных знаний. Естественно, при решении сложных задач возникает необходимость использования других (дополнительных) знаний, согласования своих знаний и действий со знаниями и действиями других пользователей. В связи с этим возникает дефицит знаний, проблема формирования, концентрации, согласования и передачи их на рабочее место пользователя.
Человеческая деятельность по своей природе носит коллективный иерархический характер, требующий практически во всех ее сферах коммуникаций между территориально распределенными участками деятельности. С учетом этого повсеместное внедрение ПЭВМ в различные области деятельности не даст должного эффекта без их территориального взаимодействия, поскольку коллективная выработка решений, составление планов, координация требуют согласования, увязки и установления определенных ситуативных отношений между персональными базами знаний.
Отмеченные обстоятельства приводят к необходимости создания на базе ПЭВМ иерархии вычислительных сетей различных типов, отличающихся протяженностью (локальных, местных, региональных и др.). Особенностью функционирования этих сетей является иная организация информационного процесса, характерная для новой информационной технологии и работы со знаниями. С учетом отмеченных обстоятельств можно говорить о появлении нового класса сетей - интеллектуальных сетей ПЭВМ, понимая под ними распределенную вычислительную сеть, реализующую функционально полный набор автоматизированных информационных технологий для удовлетворения потребностей пользователей на основе интегральных возможностей средств вычислительной техники, сетей связи и искусственного интеллекта.
Манипулирование знаниями при использовании новой информационной технологии приводит к возникновению двух основных особенностей интеллектуальных систем в сравнении с традиционными вычислительными системами.
-
Интеграция информационных технологий с технологиями выполнения действий (функций) пользователя позволит получить новый системный эффект при удовлетворении персональных информационных потребностей каждого пользователя, повысить качество информационного обслуживания, которое необходимо прежде всего для выработки и принятия решений.
-
Интеграция информационных технологий с возможностями средств вычислительной техники, компьютерный сетей и сетей связи позволит реализовать концептуальные идеи качественно нового класса систем управления - распределенных систем управления, изменить принципы информационного взаимодействия пользователей в распределенной системе, по-иному организовать информационный процесс в системе управления при автоматизации конторской деятельности, задач планирования и т.д. Обработка информации в этом случае осуществляется в местах ее возникновения, а по линиям связи и компьютерным сетям передаются только изменяемые факты, т.е. происходит фильтрация обмениваемой информации. Интеллектуализация ПЭВМ даст выигрыш в уменьшении требований к объемам информации, передаваемой по линиям связи, поскольку стоимость обработки одного байта информации в ПЭВМ ниже стоимости передачи этого байта по каналу связи.
Наряду с явно выраженным интегративным эффектом: появлением принципиально новых качеств при объединении возможностей средств вычислительной техники, информационно-вычислительных систем и связи, можно говорить о различных применениях методов и средств искусственного интеллекта при проектировании и эксплуатации создаваемых распределенных вычислительных сетей, а также автоматизации управления существующими вычислительными системами и их элементами.
Определяющей особенностью применения средств и методов искусственного интеллекта в конкретной предметной области, является создание модели этой области, основанной на знаниях [11, 12]. В процессе проектирования разработчик любой информационно-вычислительной системы (в нашем конкретном случае - системы автоматизированного проектирования объектов топливно-энергетического комплекса) должен сформировать систему знаний предметной области, а также уметь изменять и модифицировать ее в зависимости от уровня рассмотрения процессов и этапа проектирования. Исходные данные о системе пополняются и детализируются по мере перехода от макропроектирования к созданию элементов системы (схем участков трубопроводов, компрессорных станций, газораспределительных станций) и соответствующего программного обеспечения, что в итоге позволит получить достаточно полную иерархическую систему знаний, являющуюся, с одной стороны, основой систем автоматизированного проектирования объектов топливно-энергетических комплексов и их элементов, а с другой - базой для реализации различных процессов управления во время эксплуатации системы. На этапе эксплуатации происходит модификация и пополнение иерархической базы знаний с учетом особенностей функционирования и развития системы.
Наличие базы знаний системы создает благоприятные условия для автоматизации процессов подготовки и аттестации специалистов по проектированию, строительству и эксплуатации объектов топливно-энергетических комплексов при условии разработки необходимого для этих целей программного обеспечения. Можно отметить доказанную эффективность применения методов и средств искусственного интеллекта в системе планирования работ по ремонту трубопроводов.
Рис. 1. Жизненный цикл информационно-вычислительной системы
На рис. 1 показано, как меняется эффективность (Э) информационно-вычислительной системы на различных этапах ее жизненного цикла:
1 - выработка концепции;
2 - рабочее проектирование;
3 - внедрение;
4 - эксплуатация;
5 - модернизация;
6 - старение;
7 - вывод из эксплуатации.
На этапах выработки концепций и рабочего проектирования, а также по мере ввода в действие оборудования системы, внедрения в эксплуатацию программно-технологических комплексов и отработки различных режимов функционирования эффективность системы постепенно возрастает, достигая максимума в период развития, когда запланированное оборудование установлено в полном объеме, все программные модули эксплуатируются в проектных режимах, накоплен и реализован опыт управления техническими средствами и эксплуатации входящего в систему программного обеспечения.
На этапе регресса, а в отдельных случаях и на этапе развития в связи с моральным и физическим старением оборудования системы, а также эволюцией функций вышестоящих систем возникает противоречие между потребностями в услугах по получению требуемых результатов и возможностями их удовлетворения. С целью полного или частичного устранения этих противоречий происходит модернизация автоматизированной системы (расширение парка средств, замена устаревшего оборудования, введение в состав новых подсистем, эволюция функций управления, установка новых версий программного обеспечения и т.д.), позволяющая временно повышать ее эффективность. Модернизация может производиться несколько раз. Когда оказывается, что стоимость модернизации становится сопоставимой со стоимостью новой системы, прогрессирующее старение и гибель системы неизбежны. Рассмотренные закономерности носят достаточно общий характер и должны учитываться в первую очередь на этапе проектирования системы.
Время жизни информационно-вычислительной системы составляет обычно несколько лет и определяется в основном исходными системными концепциями и временем жизни ее элементов. Имеет место тенденция продления жизненного цикла основных технологических элементов систем (программного обеспечения) и сокращения жизненного цикла средств вычислительной техники, связи и управления (аппаратного обеспечения). Последнее повышает актуальность исследований по созданию системных концепций увеличения времени жизни автоматизированных систем.
В соответствии с основными положениями эволюционного синтеза любая автоматизированная система должна рассматриваться в непрерывном развитии. Это выражается в преемственности ее функциональной структурной организации на различных этапах жизненного цикла, обеспечивающих потенциальные возможности расширения функций системы.
В основу системного проекта должен быть положен учет динамики развития основных и дополнительных функций автоматизированной системы на различных этапах ее существования. Такой подход позволяет отодвинуть сроки старения системы и предусмотреть возможность естественного включения в новые системы ранее существовавших систем в качестве подсистем.
Литература
1. Грабовой П.Г. Организация, планирование и управление строительством. Проспект. 2012.- 528 с.
2. Гинзбург В.М. Проектирование информационных систем в строительстве. Информационное обеспечение. - М.: Ассоциации строительных вузов, 2008. - 368 с.
3. Теличенко В.И., Лапидус А.А., Морозенко А.А. Информационное моделирование технологий и бизнес-процессов в строительстве. - М.: Ассоциации строительных вузов, 2008. - 144 с.
4. Уськов В.В. Компьютерные технологии в подготовке и управлении строительством объектов. - М.: Инфра-Инженерия, 2011. - 320 с.
5. Саттон Дж.Д. Корпоративный документооборот. Принципы, технологии, методология внедрения. - М.: БМикро, 2002. - 446 с.
6. Садчиков И.А., Сомов В.Е. Интеллектуализация нефтегазохимического комплекса: экономика, менеджмент, инновации, образование, технология. - СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - 762 с.
7. Николаев А.Б., Остроух А.В. Интеллектуальные системы. - М.: Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), 2012. - 271 с.
8. Мельников В.П. Информационные технологии. - М.: Академия, 2009. - 432 с.
9. Грабауров В.А., Грабауров С.В., Гулин В.Н. и др. Информационные технологии. - М.: Современная школа, 2006. - 432 с.
10. Гребенюк Е.И., Гребенюк Н.А. Технические средства информатизации. - М. Академия, 2013. - 352 с.
11. Новиков Ф. А. Искусственный интеллект: представление знаний и методы поиска решений. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2010. - 240 с.
12. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. - М.: Вильямс, 2006. - 1152 с.
