Системы поддержки принятия решений в сахарной промышленности Мексики

Определение возможностей использования информационных технологий

Резюме

Эта отрасль из-за ее социально-политических предшественников прочно укоренилась в практиках, которые подвержены эволюции за счет применения информационных технологий.

Системы поддержки принятия решений - жизнеспособная альтернатива замене старых парадигм в выборе курса действий надежными инструментами, которые позволяют принимать своевременные и качественные решения.

Агробизнес сахарного тростника в Мексике сам по себе представляет собой интересный пример, особенности и история которого заслуживают тщательного изучения.

В этой статье делается попытка показать области, в которых инструменты поддержки принятия решений могут действовать на благо этого сектора, улучшая его процессы и наделяя его исключительными возможностями для принятия решений, либо реагировать на переменные среды, либо позволяя предпринимать упреждающие действия на основе в комплексном анализе.

Давайте вспомним, что системы поддержки принятия решений с инструментами, которые служат для помощи руководителям в принятии решений и характеризуются возможностью использования моделей для выполнения анализа чувствительности, включением интеллектуальных технологий, таких как искусственный интеллект и возможность решать проблемы с помощью сложных наглядных пособий.

Учитывая характеристики этих систем, легко идентифицировать три большие области возможностей для применения этого типа технологий в агробизнесе, таком как сахарный тростник:

Профилактическое обслуживание с помощью экспертных систем.

Под экспертной системой понимается программное обеспечение, имитирующее поведение человека-эксперта при решении проблемы.

Они могут хранить экспертные знания в данной области и решать проблему, используя логический вывод выводов (IEI, nd).

Визуальная поддержка при планировании поставок сырья. Географические информационные системы позволяют создавать цифровую модель местности для управления, позволяя визуальному управлению территорией сочетать топографическую, гидрологическую и инфраструктурную информацию с тематическими вторжениями, которые необходимо отображать с помощью этих инструментов визуализации.

Моделирование и симуляция производственных процессов. Производственные процессы, управление которыми можно осуществлять с помощью промышленной автоматизации, могут создавать модели обработки ключевых переменных. Эти компьютеризированные системы управления позволяют моделировать конкретные рабочие условия для выявления уязвимостей в процессе или разработки планов действий на случай сбоев.

Профилактическое обслуживание

Для производственных участков отрасли непрерывность технологического процесса является ключом к достижению поставленных целей, поскольку помольные мощности заводов ограничены сезоном сбора урожая сахарного тростника (зафра), который длится от 5 до 5 лет. 8 месяцев в зависимости от погодных условий и графика производства. В течение этого периода жизненно важно максимально использовать имеющееся время, чтобы позволить бизнесу достичь объемов производства, позволяющих ему выйти на уровень безубыточности.

Один из способов избежать потери времени - это предвидеть отказы в критически важном оборудовании, которые могут вызвать остановку производства и, следовательно, прерывание шлифования. Эти ожидаемые действия выполняются посредством так называемого профилактического обслуживания, которое основано на в основном в анализе вибраций как методике диагностики неисправностей и оценки целостности машин и конструкций. В случае вращающегося оборудования преимущество вибрационного анализа по сравнению с другими методами, такими как проникающие чернила, рентгенография, ультразвук и т. Д., Заключается в том, что оценка проводится при работающем станке, что позволяет избежать производственных потерь, которые оно генерирует. остановка команды (Нельсон, nd).

Эти колебания собираются с помощью специализированных инструментов, которые загружают свою информацию в компьютеры, программное обеспечение которых позволяет классифицировать и обрабатывать выбранные данные. Эти данные представляются в виде графиков аналитику, который благодаря своему обучению способен выявлять аномалии, изучая закономерности, которым следуют графики, а также их значения исключений.

Программное обеспечение обычно сопровождается средствами для обработки исторической информации, которая позволяет аналитику сравнивать поведение оборудования с его прошлыми характеристиками и делать важные выводы, также используя рабочие параметры производителя в качестве справочных данных для любого возможного износа компонентов оборудования.,

Весь этот диагностический опыт, который должен быть приобретен и культивирован аналитиком вибрации, вполне может быть развернут с помощью экспертной системы, возможности которой сравнивать графики, полученные в выборках, с ранее введенной базой знаний, позволят аналитику быстро отследить естественная кривая обучения, необходимая для этой дисциплины.

С другой стороны, экспертная система могла бы делать выводы об аномалиях на основе неуловимых поведений, которые трудно обнаружить при обычном анализе, которые также можно было бы приобрести, то есть в соответствии с появлением нового оборудования можно было бы приобрести необходимый опыт, чтобы заранее поддерживать оборудование в хорошем состоянии. оптимальные рабочие условия, экономия драгоценного времени аналитика, что приводит к улучшению условий эксплуатации оборудования и, как следствие, увеличению срока его службы.

Кроме того, пояснительные компоненты системы покажут причину решения системы в данных обстоятельствах, что само по себе представляет собой дополнительную возможность обучения для аналитика.

Визуальная поддержка при планировании поставок сырья

Сахарные заводы должны снабжаться большими площадями засеянных территорий, чтобы генерировать объемы производства, которые они определили в своих производственных целях, чтобы дать нам представление о размере контролируемой поверхности, сахарный завод может иметь от 5000 до 20 000 гектаров территории, подлежащей уборке (COAZUCAR, nd), это подразумевает впечатляющее техническое и логистическое развертывание, чтобы во время уборки сахарного тростника двигалась как сельскохозяйственная техника, так и рабочие, участвующие в срезке и подъеме сахарного тростника. ингредиенты.

Очевидно, что при уборке стольких площадей возникает вопрос, какие тростники нужно убрать раньше других? Комбинаты проводят планирование сбора урожая, сочетая критерии зрелости тростника, концентрацию сахарозы в растении и географические условия убираемой земли.

Эти три элемента можно легко разместить в одном измерении с помощью географической информационной системы, которая позволяет лицу, принимающему решение, обнаруживать тростник с наилучшими условиями сбора урожая, используя тематические карты, окрашивающие поверхности, отнесенные к категориям по критериям, доступным для инструмента., Карты созданы из аэрофотоснимков, оцифрованных и обработанных для компенсации кривизны земного шара как геопозиционированной планисферы с помощью технологии GPS, которая составляет основу для создания векторной модели реальности, которую испытывает сельская местность.

Инструмент снабжает критерии визуализации информацией, извлеченной из тех же баз данных, что позволяет программному обеспечению применять определенные текстуры, цвета и формы к векторизованному изображению, предоставляя менеджерам по планированию множество новых возможностей, поскольку они могут определять с большим количеством точность рабочих команд, «какие» тростники нужно собрать и «как» они зависят от цвета, который инструмент окрашивает на модели. Обеспечение точного местоположения участков и точного взвешивания усилий, необходимых для их сбора, делает управление ресурсами намного более интеллектуальным во время соответствующих назначений уборочного оборудования в соответствии с их мощностью и скоростью транспортировки.

Моделирование и симуляция производственных процессов

В каждой отрасли оптимизация производственных процессов - одна из постоянных битв, которые ведутся на каждом заводе.

Эта оптимизация часто достигается только тогда, когда достигается глубокое понимание процесса и когда взаимосвязь производственных переменных, расположенных во времени, синхронизируется указанным способом.

Если к этому сценарию мы добавим изменяющиеся рыночные условия, которые вынуждают отрасли изменять свои процессы либо для адаптации к новым обстоятельствам, либо для использования бизнес-возможностей, мы можем ощутить сложность, которая существует для достижения «настройки», которую каждое предприятие требуется для стабилизации ваших процессов.

С помощью компьютеризированных промышленных систем управления и систем моделирования можно создавать модели процессов для имитации нетипичных условий эксплуатации и прогнозирования последствий для всей системы.

В этой области есть приложения для моделирования для статистического управления процессами или динамическими системами; последнее - через идентификацию архетипов, типичных для сложных систем, с применением системного подхода к восприятию процессов (Sterman, 2002).

Использование этих инструментов позволяет ответственным лицам проводить анализ чувствительности контрольных переменных и понимать, как взаимосвязь между ними влияет на конечный результат.

Эти модели позволяют администраторам делиться полученными знаниями о процессе, облегчая обучение и анализ до принятия любого решения.

Выводы

Системы поддержки принятия решений не являются чем-то новым в ряду альтернатив, которые отрасли имеют для усиления своих процессов принятия решений, однако для таких сегментов агробизнеса, как упомянутый, это возможность для существенного улучшения их процессов. охват малых и средних организаций разнообразным набором решений в области информационных технологий, доступных в настоящее время.

Точно так же, как и в любом технологическом проекте, руководство, сопровождающее технологическую инициативу, жизненно важно для его реализации. Технологические аватары внутри компаний мало что могут вдохновить остальных участников присоединиться к такому проекту, как внедрение твердотельных накопителей, и сахарная промышленность не является исключением. По этой причине, осваивая эти технологии, менеджеры ИТ-отдел должен быть в состоянии выполнить обязательства высшего руководства, чтобы гарантировать приверженность тех, кто должен пройти соответствующее обучение, чтобы инструменты принесли ожидаемый результат, не умаляя опыта и ясности понимания своих руководителей.

Важно понимать, что этот тип системы не заменяет руководителей, которые могут понадобиться компании, или программное обеспечение, которое используется для управления ее операциями, будь то транзакционные или производственные административные системы, скорее, твердотельные накопители должны выглядеть так. дополнительная помощь, которую должен иметь каждый руководитель, чтобы стать высокоэффективным и действенным в том, что его волнует: в принятии решений.

Библиография

Эфраин Тюрбан, Джей Э. Аронсон и Тинг-Пэн Лян. Системы поддержки принятия решений и интеллектуальные системы. Издание седьмое. Пирсон Прентис Холл

Введение в экспертные системы. IngenierosenInformatica.org (IEI)

Педро Нельсон Сааведра. Измерение и анализ вибрации как метод проверки оборудования и компонентов, приложений, нормативов и сертификации (nd). Инженерный факультет - Университет Консепсьона.

Комитет сахарной агропромышленности. Секретариат сельского хозяйства, животноводства, развития сельских районов, рыболовства и продовольствия. Федеральное правительство Мексиканских Соединенных Штатов.

Джон. Д. Стерман. Деловая динамика. Системное мышление и моделирование для сложного мира. Эд. Ирвин МакГроу-Хилл