Diagnostyka techniczna zajmuje się oceną stanu maszyny lub urządzenia technicz-nego za pomocą badania własności procesów roboczych oraz procesów pomocni-czych, a także badania własności produkowanych wyrobów [Lipski 2013].
Celem projektu jest opracowanie technologii komputerowego wspomagania procedur diagnostycznych z wykorzystaniem współczesnych narzędzi inżynierii wie-dzy oraz rozwiązań klasy Business Intelligence.
Inteligentny system diagnostyki przemysłowej wspomagać będzie systemowe zarządzanie bezpieczeństwem i środowiskiem pracy zgodnie z ISO 14001, w tym procedury audytorskie oraz planowanie działań modernizacyjno-korygujących. W ramach projektu zostaną opracowane nowe rozwiązania metodyczne, aplikacyjne i systemowe w obszarze komputerowego wspomagania procedur diagnostycznych
137
Komputerowe wspomaganie procedur diagnostyki przemysłowej w przedsiębiorstwach MSP
z wykorzystaniem technologii systemów eksperckich oraz wielokryterialnej analizy stopnia oddziaływania czynników środowiskowych na organizm ludzki z zastosowa-niem technologii Business Intelligence.
System ekspercki, wykorzystywany w diagnostyce przemysłowej, będzie gene-rował wnioski, stwierdzenia, konkluzje dotyczące badanych obiektów technicznych, tj.: linii produkcyjnych, maszyn, urządzeń i stanowisk pracy. Proces komputerowo wspomaganej diagnostyki stanowisk pracy będzie obejmował: analizę i ocenę stanu istniejącego, wnioskowanie o przyczynach dysfunkcji badanego stanowiska pracy oraz propozycję rozwiązania określonych problemów o charakterze techniczno-or-ganizacyjnym. Analiza i ocena prowadzona będzie w aspekcie spełnienia wymagań bezpieczeństwa i środowiska pracy w celu usprawnienia istniejących już stanowisk pracy, nowoczesnej organizacji pracy, poprawy warunków pracy, redukcji wysiłku fizycznego i obciążenia psychicznego. Komputerowe wspomaganie procedur dia-gnostycznych z wykorzystaniem technologii systemów eksperckich będzie gwaran-tować: rzetelność i obiektywizm oceny opartej na przepisach normatywnych, możli-wość realizacji przy minimalnej specjalistycznej bazie badawczej oraz prosty sposób zapisu dający szybką informację, wspomagającą procesy decyzyjne w działaniach modernizacyjnych.
Z kolei, na potrzeby opracowania wielowymiarowego systemu informacji diagno-stycznej została wykorzystana platforma Business Intelligence. Istotą proponowane-go rozwiązania jest transformacja statycznych wolumenów danych diagnostycznych, pochodzących z list kontrolnych, formularzy i arkuszy ocen, na model wielowymia-rowy, umożliwiający ich przetwarzanie, analizę i prezentację w ujęciu dynamicznym w odniesieniu do uprzednio zdefiniowanej struktury przedsiębiorstwa przemysłowe-go. Rozwiązanie to umożliwia określenie wymiernych, ekonomicznych strat wynika-jących np. z absencji chorobowej spowodowanej niekorzystnymi warunkami pracy (hałas, oświetlenie, mikroklimat). Wielowymiarowe modelowanie poszczególnych zdarzeń gospodarczych zachodzących w przedsiębiorstwie przemysłowym może być efektywnie realizowane w odniesieniu do zakładu, wydziału, linii technologicz-nej, czy też grupy stanowisk pracy. Uzyskanie miarodajnych i precyzyjnych statystyk i raportów możliwe jest dzięki komputerowej ewidencji procesów produkcyjnych oraz procesów pracy. Przykładowo, można zaplanować zadania robocze dla pra-cowników z uwzględnieniem czynności produkcyjnych, technologicznych i pomoc-niczych, ich rotacji pomiędzy poszczególnymi stanowiskami, a także zmianowoś- ci pracy. Wysoki poziom granulacji danych w systemie umożliwia zatem analizę danych faktograficznych, związanych z rzeczywistym obciążeniem pracowników w procesach pracy, z uwzględnieniem wymagań ergonomii oraz bezpieczeństwa
Andrzej Kamiński
stosownych technologii wytwarzania. Schemat tego systemu przedstawiony został na rysunku (zob. rysunek 1).
Rysunek 1. Inteligentny system wspomagający proces diagnostyki przemysłowej.
Źródło: opracowanie własne.
Zasadne jest, jak się wydaje, opracowanie wielokryterialnych modeli informatycz-no-decyzyjnych, za pomocą których możliwe jest badanie oddziaływania czynników technologicznych i środowiskowych na wydajność pracy oraz psychofizyczne cechy pracowników zatrudnionych w przedsiębiorstwach przemysłowych (przedmiotem wielowymiarowych analiz diagnostycznych są tzw. robotnicze stanowiska pracy). Przykładowo, ustalenie zależności pomiędzy oddziaływaniem czynników materialne-go środowiska pracy na organizm człowieka a liczbą wypadków przy pracy i zwolnień chorobowych możliwe jest na podstawie pełnego „obrazu” danych diagnostycz-nych, zapisanych w centralnej hurtowni danych. W hurtowni danych składowane są również dane historyczne z innych systemów informatycznych przedsiębiorstwa, np. systemu kadrowo-płacowego, co umożliwia obliczenie wysokości ekonomicznych strat związanych z niekorzystnym wpływem warunków pracy oraz czynników mate-rialnego środowiska pracy na organizm ludzki.
Z kolei, moduł ekspercki można zastosować w celu uzyskania rozszerzonego opisu badanego zjawiska, tj. oceny jakościowej (słownej) sformułowanej dla obli-czonych agregatów (wartości statystycznych oraz wskaźników diagnostycznych). Ponadto, moduł ekspercki umożliwi interpretację znaczenia, identyfikację powiązań i zależności pomiędzy różnymi kategoriami danych diagnostycznych (na podstawie informacji uzyskanej w wyniku dialogu z użytkownikiem) oraz analizę i ocenę
wpły-139
Komputerowe wspomaganie procedur diagnostyki przemysłowej w przedsiębiorstwach MSP
wu mierzonych parametrów technologicznych i środowiskowych na funkcjonowa- nie badanego procesu produkcyjnego.
Inteligentna diagnoza polega na odpowiednim zastosowaniu wiedzy, zapisanej w systemie eksperckim w postaci reguł wnioskowania i uporządkowanej w hierar-chicznej strukturze ramowej, do znanych – ustalonych w wyniku dialogu z użytkow-nikiem – faktów. Mechanizm wnioskowania heurystycznego odpowiedzialny jest za odpowiednie zastosowanie wiedzy zawartej w systemie (rozumowanie „w przód” lub „wstecz”). Sekwencyjny proces rozumowania, polegający na uaktywnianiu kolejnych reguł wnioskowania, prowadzony jest aż do momentu, gdy system znajdzie oczeki-wany wynik ekspertyzy. Oczekioczeki-wanym rezultatem może być identyfikacja „wąskich gardeł” w organizacji procesu produkcyjnego, a także diagnoza, tj. sformułowanie oceny o charakterze jakościowym (opisowym) i punktowym (ilościowym) stanu ba-danego obiektu technicznego. Z kolei, za uzasadnienie wygenerowanej przez system ekspercki diagnozy odpowiedzialny jest interpretator reguł wnioskowania − kompo-nent, którego zadaniem jest koordynacja i zapewnienie sprawnego wykorzystania bazy wiedzy. Ważne jest to, że w przeciwieństwie do eksperta-człowieka, który udzie-la fachowych porad, ale nie zawsze potrafi wytłumaczyć kolejne etapy procesu po-dejmowania decyzji, system ekspercki potrafi wyjaśnić, w jaki sposób uzyskał dane rozwiązanie.
Istotnym elementem badania diagnostycznego jest pomiar wskaźników jakości badanych obiektów technicznych (ang. key performance indicators) oraz porównanie uzyskanych wyników (określenie odchyleń i dystansu) z innymi podobnymi przed-siębiorstwami lub stanem uznanym za normatywny. W procesie diagnozowania po-ziomu jakości maszyn i urządzeń technicznych zapis pomiarów i wyników ekspertyzy umożliwia prowadzenie wielowymiarowej analizy porównawczej, np. przyjęcie wy-ników badań z okresu t0 za bazowe, a następnie porównanie ich z wynikami badań diagnostycznych w kolejnych okresach: t1, t2, t3 ..., tn, co pozwala na ocenę stopnia poprawy warunków pracy, jakości produkowanych wyrobów, trafności podjętych działań naprawczych itp.