Представители ПАО «ОАК» прошли второй модуль обучения по программе «Развитие производства для достижения технологического лидерства» в ИППТ СПбПУ

C 13 по 16 июля 2022 года в Институте передовых производственных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (ИППТ СПбПУ) прошел второй модуль программы «Развитие производства для достижения технологического лидерства», разработанной для сотрудников ПАО «Объединенная авиастроительная корпорация» (ПАО «ОАК»). На этот раз обучение было посвящено теме «Предприятие 4.0 и отладка функционирования».

С лекцией на тему «Ключевые подходы к цифровому моделированию индустриальных систем» выступила заведующая лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ Марина Болсуновская.
В ходе доклада спикер дала определение понятию «компьютерные модели» (КМ) – это сущность, воспроизводящая явление, объект или свойство объекта реального мира. Состав (номенклатура) данных определяется областью интереса разработчика модели и потенциального или реального пользователя. Модель является приближенным представлением, сохраняющим существенные черты моделируемого объекта реального мира, и описывает основные свойства объектов моделирования (ОМ), его параметры, внутренние и внешние связи с заданной разработчиком точностью. Служит для изучения свойств объекта реального мира путем исследования модели.

Далее, Марина Владимировна рассказала, что математические модели в зависимости от метода нахождения решения (определения вида зависимости одних параметров модели от других) подразделяют на:

• Аналитические, описывающие свойства ОМ системой уравнений, для которой может быть найдено аналитическое решение в явном виде (например, отдельные задачи динамики твердого тела);
• Численные, описывающие свойства ОМ системой уравнений, для которых нахождение решения осуществляется с использованием методов вычислительной математики (например, разностных методов или методов конечных элементов, конечных или граничных объемов и т.д., используемых для решения задач механики деформируемого твердого тела, теплообмена, гидродинамики, электродинамики и т.д.));
• Имитационные, в которых них форму и коэффициенты зависимости одних параметров модели от других находят путем многократного испытания модели с различными входными данными (например, модели массового обслуживания, модели, описывающие динамику изменения складских запасов).

• «Компьютерную модель, состоящую из набора взаимосвязанных моделей, описывающих один объект моделирования, называют составной (комплексной). Одному объекту может соответствовать несколько моделей, в том числе с различными классификационными признаками. С другой стороны, одна и та же модель может применяться при исследовании различных объектов моделирования», – сообщила Марина Болсуновская. 

Также лектор подробно рассказала об основных этапах разработки компьютерного моделирования:

1. Содержательная постановка задачи на концептуальном уровне (системный анализ, включая разработку и утверждение (согласование) критерия оценки КМ – описание ОМ на концептуальном уровне, в абстрактных терминах и понятиях; согласование гипотез и предположений, обоснование выбора процедуры аппроксимации реальных процессов при построении КМ);
2. Построение модели (принятие условных обозначений и описание ОМ, элементов ОМ и связей между ними в принятой форме). На этом этапе может оказаться, что ранее проведенный системный анализ привел к такому набору элементов, свойств и соотношений, для которого нет приемлемого метода решения задачи, в результате чего приходится возвращаться к этапу системного анализа;
3. Выбор метода решения с учетом знаний и предпочтений пользователя и разработчика. Как правило, для одной и той же задачи можно предложить несколько вычислительных алгоритмов. Однако среди разнообразия возможных алгоритмов не все одинаковы по своей эффективности;
4. Разработка КМ (программная реализация, включая разработку алгоритма, программного кода (при необходимости) или выбор программного обеспечения);
5. Применение полученной КМ для моделирования ОМ;
6. Контроль и анализ полученных результатов, определение адекватности, разработанной КМ. Основная цель проверки КМ и удостоверения результатов моделирования - обеспечить уверенность пользователя КМ в правильности разработанной КМ на всех этапах ее создания вплоть до обработки и представления результатов моделирования. При использовании компьютерного моделирования изделий на этапах ЖЦ машиностроительной продукции, в т.ч. взамен результатов натурных экспериментов, следует предусматривать выполнение и документирование проверки адекватности компьютерной модели для заданного набора исходных данных.

Приближаясь к концу выступления, Марина Болсуновская затронула тему аналитики при цифровом моделировании. Спикер сообщила, что аналитика бывает пяти основных видов: аналитика данных, описательная (дескриптивная), диагностическая, предиктивная (прогнозная, предсказательная) и предписывающая (предписательная). Из всех видов самой сложной является предписывающая, которая способствует поддержке при принятии решений и автоматизации процессов.

• «Слушатели познакомились со стандартами, современными подходами и программными платформами в области информационного моделирования, а также с примерами использования платформенных решений. Участникам удалось более детально рассмотреть цифровые решения и системы предиктивного анализа, практики предиктивной аналитики для мониторинга и диагностики оборудования. В ходе дискуссии мы обсудили важные вопросы по созданию систем промышленной автоматизации и организации информационного взаимодействия на предприятии», – подытожила Марина Болсуновская. 

С докладом также выступил старший преподаватель ВШТП ИППТ СПбПУ, тренер по операционному менеджменту, CPIM, CSCP, CLTD, SCOR-P, APICS Master CPIM Instructor, APICS Lead CSCP Instructor, APICS Associate CLTD Instructor, APICS Associate Instructor Training, The Fresh Connection Instructor и член APICS Дмитрий Гаврилов. В ходе выступления преподаватель модуля рассказал о системе управления цепями поставок и операционной стратегии. Свое выступление спикер начал с определения понятия «уровень обслуживания».

Дмитрий Андреевич сообщил, что уровень обслуживания – это измеритель (обычно выраженный в процентах) степени своевременного удовлетворения спроса из запасов или посредством текущего графика производства для удовлетворения запрошенных клиентом дат поставки и объемов поставки.

Также во время лекции были представлены основные составляющие управления цепями поставок, среди которых:

• Координация - усилия по синхронизации поведения цепи поставок и повышения ее пропускной способности;
• Дифференциация – усилия по обеспечению соответствия политики в цепи поставок целям конкурентоспособности продукции;
• Реконфигурация – изменение звеньев цепи поставок или отношений между ними.

Участники второго модуля также прослушали лекцию директора по инновационному развитию ПАО «ОДК-Сатурн» Дмитрия Иванова «Создание системы управления современным производством»

и ведущего специалиста по маркетингу Международного академического центра компетенции «Технологии интеллектуального предприятия» Центра НТИ СПбПУ Анны Валюховой «Process mining – основы процессной аналитики».

Кроме того, для представителей ПАО «ОАК» провели обучающие игры и экскурсию по главному корпусу и музею СПбПУ.

Напомним, что с 8 по 11 июня 2022 года прошел первый модуль программы «Развитие производства для достижения технологического лидерства» для сотрудников ПАО «ОАК». Основная тема – тренды и вызовы цифровой экономики для промышленности.