Процессная модель как основа интеллектуального управления процессами газотранспортного предприятия в масштабе реального времени

Полный текст:


Аннотация

Современные газотранспортные предприятия работают в сложном, изменчивом бизнес-окружении, и чтобы приспособиться к этой ситуации, они пытаются горизонтально и вертикально интегрировать свои управленческие и производственные процессы, что ведет к созданию предприятия реального времени. Производственные газотранспортные предприятия можно разделить на три уровня производственных исполнительных систем (MES - Manufacturing Execution System): уровень управления предприятием, уровень управления производством и производственный уровень. Для оценки и анализа используются интегральные данные с разными временными горизонтами: от миллисекундного, генерируемого автоматическими устройствами, до суточных, генерируемых бизнес-приложениями. Однако эти данные используются для оперативного управления процессами газотранспортного предприятия не в полном объеме. Для преодоления этого ограничения предложена процессная модель для идентификации и ассимиляции знаний, охватывающая четыре шага: анализ и перепроектирование контролируемых процессов газотранспортного предприятия; разработку модели данных и диаграмм потоков данных газотранспортного предприятия для автоматических устройств и бизнес-приложений; идентификацию знаний, основанную на обнаружении знаний в процессах работы с базами данных; постоянный мониторинг и управление процессами газотранспортного предприятия с помощью комплексной обработки событий. Описанные ИТ-фреймворк и соответствующая ему модель процесса цифровой интеграции и достижения оперативного контроля процессов развиваются и адаптируются для управления инновационной деятельностью газотранспортного предприятия. Построение гибкой структуры управления инновационными процессами на основе предложенной модели позволит повысить управляемость газотранспортного предприятия. Ожидаемые результаты могут применяться и другими сетевыми компаниями энергетической отрасли.

Об авторах

Р. Р. Кантюков
ООО «Газпром трансгаз Казань»
Россия


М. С. Тахавиев
ООО «Газпром трансгаз Казань»
Россия


Р. В. Лебедев
ООО «Газпром трансгаз Казань»
Россия


С. В. Шенкаренко
ООО «Газпром трансгаз Казань»
Россия


С. А. Лившиц
ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет»
Россия


Н. А. Юдина
ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет»
Россия


А. В. Коцюбинский
ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет»; ООО «Союз услуг Казань»
Россия


Список литературы

1. Кантюков Р.Р., Тахавиев М.С., Романов С.В. Совершенствование работы с инфраструктурой объектов транспорта газа и газораспределения с помощью ГИС // Газовая промышленность. 2015. № 9 (727). С. 40-41.

2. Кантюков Р.Р., Тахавиев М.С., Гилязиев М.Г. и др. Разработка математической модели участка газотранспортной системы // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2015. № 2. С. 3-7.

3. Grauer M., Metz D., Karadgi S.S. and Schäfer W. Identification and Assimilation of Knowledge for Real-Time Control of Enterprise Processes in Manufacturing. Proc. 2nd International Conference on Information, Process and Knowledge Management (eKNOW 2010), Feb. 2010, P. 13-16.

4. Linthicum D. Enterprise Application Integration. Addison-Wesley Longman, Amsterdam, 2000.

5. Lee J., Siau K., Hong S. Enterprise Integration with ERP and EAI. Comm. of the ACM, Feb. 2003, Vol. 46, No. 2, P. 54-60.

6. Drobik A., Raskino M., Flint D. at all. The Gartner Definition of Real-Time Enterprise, tech. report. Gartner Inc., 2002.

7. Karnouskos S., Guinard D., Savio D. at all. Towards the Real-Time Enterprise: Service-based Integration of Heterogeneous SOA-ready Industrial Devices with Enterprise Applications. Proc. 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM '09), June 2009, P. 2127-2132.

8. Kjaer A. The Integration of Business and Production Processes. IEEE Control Systems Magazine, 2003, Vol. 23, No. 6, P. 50-58.

9. Panetto H., Molina A. Enterprise Integration and Interoperability in Manufacturing Systems: Trends and Issues. Computers in Industry, Sept. 2008, Vol. 59, No. 7, P. 641-646.

10. Grauer M., Metz D., Karadgi S. at all. Towards an IT-Framework for Digital Enterprise Integration. Proc. 6th International Conference on Digital Enterprise Technology (DET 2009), AISC, Springer, Berlin, Dec. 2009, vol. 66, P. 1467-1482.

11. Grauer M., Karadgi S.S., Metz D., Schäfer W. An Approach for Real-Time Control of Enterprise Processes in Manufacturing using a Rule-Based System. Proc. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik, Feb. 2010, P. 1511-1522.

12. Scheer A. Business Process Engineering. Reference Model for Industrial Enterprise, 2nd Edition, Springer, 1994.

13. Hammer M., Champy J. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. Harper Business, 1994.

14. Cammert M., Heinz C., Krämer J. at all. Stream Processing in Production-to-Business Software. Proc. of the IEEE Int. Conf. on Data Eng., 2006, P. 168-169.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Кантюков Р.Р., Тахавиев М.С., Лебедев Р.В., Шенкаренко С.В., Лившиц С.А., Юдина Н.А., Коцюбинский А.В. Процессная модель как основа интеллектуального управления процессами газотранспортного предприятия в масштабе реального времени. Территория «НЕФТЕГАЗ». 2016;(12):14-19.

For citation: Kantyukov R.R., Tahaviev E.M., Lebedev R.V., Shenkarenko S.V., Livshits S.A., Yudina N.A., Kotsyubinsky A.V. Process Model As A Basis For Intelligent Control Process Of The Gas Transportation Enterprise In Real-Time Scale. Territorija “NEFTEGAS” [Oil and Gas Territory]. 2016;(12):14-19. (In Russ.)

Просмотров: 24

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2072-2745 (Print)
ISSN 2072-2761 (Online)