 |
Промышленный эксперимент.
|
|
|
|
— Современные условия требуют активного применения эффективных методов обратной связи как на всех стадиях технологического процесса производства изделий из полимеров, так и во взаимоотношениях с поставщиками и потребителями. В значительной степени такому подходу отвечает применение методов адаптационной оптимизации технологических процессов в промышленности переработки полимеров. В соответствии с конкретными условиями экспериментирования целесообразно выделить две разновидности поисковых методов оптимизации – одну, предназначенную для использования в лабораторных условиях, другую – для применения в промышленности. Правомочность такого разделения обусловлена наличием ряда существенных отличий в возможной организации экспериментальной деятельности, связанных прежде всего с тем обстоятельством, что в промышленных условиях необходимо решать задачу оптимизации наряду с выпуском готовой продукции, т.е. без каких-либо нарушений принятого технологического режима.
— Ситуацию можно представить следующим образом: в определенный момент времени в прошлом была установлена некоторая совокупность технико-технологических, технико-экономических, экономических и других параметров оптимизации, а также факторов, определяющих условия функционирования предприятия. В момент формирования эти факторы и целевые функции имели оптимальные значения, однако, со временем произошел дрейф точки с оптимальными параметрами. Причины этого дрейфа связаны с износом оборудования, изменением свойств и ассортимента сырья, корректировкой технологического процесса, изменением конъюнктуры и многими другими аспектами деятельности предприятия. Для устранения этих диспропорций можно было бы рекомендовать исключить причины дрейфа, однако в существующих условиях такой выход из положения не может считаться приемлемым. Поэтому ставится задача отслеживания дрейфа в условиях производства. Такая проблема решается методами промышленного эксперимента.
|
|
|
— Остановимся прежде всего на особых требованиях к промышленному эксперименту. на предприятиях промышленности переработки полимеров в сравнении с лабораторным экспериментом. Промышленный эксперимент должен наряду с нормальным функционированием предприятия и производством товарной продукции обеспечить получение полезной информации для нахождения оптимальных условий управления объектом. В промышленном эксперименте для уменьшения риска выхода на аварийный режим, резкого снижения количества производимой продукции, значительного удорожания производства или получения брака целесообразно использовать лишь очень малые величины пробных шагов варьирования при "покачивании" объекта около так называемого "рабочего режима". В промышленном эксперименте следует планировать гораздо большее число параллельных опытов в сравнении с лабораторными исследованиями в связи с меньшей областью варьирования независимых переменных, большим количеством неконтролируемых и неуправляемых факторов и высоким уровнем шума на выходе объекта, результатом чего является возрастание случайной ошибки воспроизводимости.
— Стратегия промышленного эксперимента сводится к частичному поэтапному изучению объекта, когда на каждом этапе производится накопление и обработка информации об объекте для некоторого приближения условий управления им в конце этапа к оптимальным, в результате чего и достигается отслеживание дрейфующего оптимума. Задача сводится к выделению слабого сигнала на фоне шума, используя метод накопления результатов измерения и варьируя независимые переменные в узком интервале значений. Исследователь должен постоянно приспосабливаться к изменяющимся условиям; отсюда и название метода – адаптационная оптимизация. Задача адаптационной оптимизации заключается в разработке достаточно хорошо формализованной и в некотором смысле оптимальной стратегии непрерывного экспериментирования в сложных производственных условиях.
|
|
|
— Степень формализации определяется постановкой задачи. Можно использовать полностью формализованный метод корректировки технологического процесса (эмпирическая обратная связь), когда им управляет вычислительная машина, но целесообразно применять и корректировку технологического процесса с периодическим привлечением новых технологических идей (технологическая обратная связь). В последнем случае не требуется очень высокой степени формализации стратегии управления, поскольку решения об изменении технологического режима принимает высококвалифицированный персонал. Необходимо лишь обеспечить выдачу четких рекомендаций о том, как "покачивать" процесс для получения информации, нужной для принятия тех или иных решений.
— Рассмотрим теперь некоторые конкретные методы планирования промышленного эксперимента, отвечающие указанным требованиям.
— Одним из методов, реализующих технологическую обратную связь, является эволюционное планирование (ЭВОП), предложенное в 1955 г. Дж. Боксом. Чтобы выделить небольшое изменение сигнала на большом шумовом поле, было предложено разбивать производственный процесс на отдельные "фазы", состоящие из нескольких повторных "циклов". Основными чертами ЭВОП являются: небольшое варьирование управляемыми факторами и отбор вариантов, наилучших с точки зрения заданного критерия оптимизации.
— Чтобы удовлетворить требованию простоты плана эксперимента, рекомендуется включать в ЭВОП одновременно лишь немногочисленную группу варьируемых факторов. Их изучение составляет одну фазу планирования; при этом реализуется план полного факторного эксперимента (ПФЭ) или дробной реплики (ДФЭ), осуществляется m параллельных определений в точках плана. При постановке нескольких параллельных наблюдений в каждой точке плана (даже при наличии достаточно узкого интервала варьирования факторов) удается обнаружить различия в значениях параметра оптимизации в точках. После выявления наилучшей точки фазы в нее переносится центр плана и реализуется следующая фаза. В результате многократного повторения фаз центр плана непрерывно смещается, следуя за дрейфом параметра оптимизации. При переходе к новой фазе могут опробоваться новые уровни тех же факторов или новые факторы. После окончания каждого цикла (набора параллельных опытов в точках плана) производится математическая обработка результатов наблюдений, а после завершения каждой фазы (всего набора циклов, соответствующих данному плану) принимается решение, как планировать следующую фазу. Так в ходе обычного промышленного процесса можно накопить информацию относительно физико-химических взаимосвязей резинового производства и его экономических характеристик в непосредственной близости от рабочего режима, соответствующего действующему технологическому регламенту.
|
|
|
— Планирование цикла фазы производится в следующем порядке: выбирается начальная (центральная) точка поиска (в первой фазе это обычно заданный рабочий режим, в последующих - это лучший режим среди известных); выбираются варьируемые в плане фазы факторы (не более четырех, обычно же двух - трех) из множества управляемых факторов так, чтобы выявить при этом эффекты взаимодействия; выбираются (в начале на интуитивном уровне) пробные шаги варьирования, достаточно малые, чтобы не вызвать получения брака, аварийного нарушения режима работы, резкого снижения экономических показателей производства, но в то же время достаточно большие, чтобы выделение влияния факторов на фоне шума обеспечивалось бы при малом числе параллельных циклов; выбирается план цикла в виде ПФЭ типа 2n (при n =1-3) или ДФЭ типа 2n-1 (при n =3,4) с добавлением точек в центре плана; при этом выполняются условия рандомизации.
— Весь процесс выполнения ЭВОП строго стандартизован. Обычно в кабинете начальника цеха вывешивается информационная доска, на которой фиксируются все операции этого процесса. После окончания каждой фазы экспериментатор может принять одно из следующих решений: изменить нулевую точку и, следовательно, сместить весь эксперимент в пространстве независимых переменных; изменить интервалы варьирования переменных; изменить независимые переменные - прежние оставит на выбранном оптимальном уровне и начать варьировать новые переменные. Следует обратить внимание на необходимость притока новых идей при реализации ЭВОП. Эти идеи могут рождаться как при обсуждении результатов, полученных при проведении экспериментов в предыдущих фазах, так и в результате дополнительных лабораторных опытов или анализа литературы.
|
|
|
— Отметим теперь главные достоинства и недостатки ЭВОП.
Достоинства метода заключаются в следующем: 1. Непрерывное проведение ЭВОП на предприятии промышленности переработки полимеров позволяет систематически собирать и накапливать информацию о нем в постоянно изменяющихся условиях его работы, выискивать резервы производства и использовать их для повышения его экономической эффективности и улучшения качества товарной продукции. 2. Простота планирования и обработки результатов наблюдений делает ЭВОП легко доступным персоналу достаточно низкой квалификации. 3. Неформализованная обратная связь, обеспечиваемая членами группы, осуществляющей ЭВОП, учитывает опыт, интуицию и профессиональные знания участников эксперимента, которые играют важную роль не только в управлении технологическими процессами при слежении за движением оптимума в тесной увязке с взаимоотношениями с поставщиками и потребителями, но и в изучении механизма физико-химических явлений и развитии теории процессов переработки полимеров, а также в организации совместной работы с научно-исследовательскими и проектно-конструкторскими организациями и высшими учебными заведениями.
Недостатки метода являются оборотной стороной его достоинств. 1. Простота ЭВОП делает его пригодным лишь для решения сравнительно простых задач, в реальных условиях приходится иметь дело с достаточно сложными производственными ситуациями, которые трудно привести к простым схемам, доступным для анализа методом ЭВОП. 2. Неформализованность целого ряда процедур в ЭВОП (например, выбор величины пробных шагов варьирования и рабочих шагов движения к оптимуму) оставляет слишком много места для произвола и интуитивного подхода, что далеко не всегда приводит к удаче. 3. Метод ЭВОП при невыполнении предпосылки об унимодальности поверхности отклика позволяет находить и отслеживать лишь локальный экстремум последней.
|
|
|
— Несмотря на отмеченные ограничения, метод ЭВОП заслуживает большего внимания к себе со стороны специалистов, нежели это было до сих пор.
— Рассмотрим теперь другой (уже знакомый нам) прием – последовательное симплекс-планирование (ПСП) в адаптационной оптимизации. Этот метод был предложен в 1962 г. Спиндлером, Хецтом и Химсуорсом. Основная его особенность – возможность заранее предложить четкие правила принятия решений относительно направления и момента движения в факторном пространстве. Здесь управление осуществляется с эмпирической обратной связью, его можно полностью автоматизировать. Наличие формализованной обратной связи существенно отличает ПСП от ЭВОП. Формализовать процесс оптимального управления объектом, т.е. процесс непрерывного поиска условий оптимума на основе получаемой в результате реализации промышленного эксперимента информации, можно было бы на основе оценивания градиента функции отклика, а значит, вычисления параметров (коэффициентов) регрессионной модели объекта (отдельной машины, стадии технологического процесса, участка, цеха, всего предприятия в целом, его взаимоотношений с поставщиками и/или потребителями и т.д.) с помощью регрессионного анализа. Такая параметрическая процедура исследования поверхности отклика сопряжена с выбором модели, решением задачи идентификации и интерпретацией результатов регрессионного анализа и трудно формализуема в производственных условиях, сложных своим многообразием и многосвязностью контролируемых величин. Поэтому для ПСП разработана сравнительно простая непараметрическая процедура грубого описания поверхности отклика, не требующая вычисления коэффициентов регрессии, суть которой заключается в изучении локального участка поверхности по относительным значениям отклика в различных точках факторного пространства вблизи точки рабочего режима. Сравнивая значения отклика в этих точках, можно выбрать среди них наихудшую и наилучшую точки (в зависимости от того, ищем ли мы максимум или минимум) и таким образом ориентировочно наметить предпочтительное направление желательного смещения рабочей точки к оптимуму. После реализации выбранного смещения в окрестности нового рабочего режима вся процедура вновь повторяется, так продолжается до достижения области оптимума.
— Метод базируется на понятии о правильном симплексе – выпуклой фигуре, число вершин которой на единицу больше размерности факторного пространства и расстояния вершин которой от центра равны. В процессе эксперимента производится последовательное перемещение правильного симплекса в направлении расположения оптимальных точек факторного пространства, т.е. дрейфа параметра оптимизации. В ПСП, конечно, тоже есть ограничение на число одновременно исследуемых факторов, но не такое жесткое, как в ЭВОП. Если теперь осуществить опыты в n+1 вершинах n -мерного правильного симплекса и сравнить полученные в них значения отклика, то можно выделить наихудшую вершину и ей противолежащую (n-1) -мерную грань, образованную остальными вершинами. Если далее найти так называемую зеркальную точку, симметричную наихудшей вершине относительно центра указанной грани, то эти зеркальная точка и грань образуют новый симплекс прежней размерности, но центр его будет смещен в сторону экстремума функции целевого отклика на один шаг. При этом направление смещения в среднем близко к направлению градиента функции отклика. Многократное повторение таких шагов, диктуемое методом ПСП, позволяет, в конце концов, достичь области экстремума, а также отслеживать его дрейф. Решающим преимуществом является то, что переход к новому симплексу каждый раз осуществляется удалением одной старой вершины и введением независимо от размерности симплекса только одной новой. Таким образом, каждый шаг поиска экстремума предусматривает независимо от числа факторов оптимизации реализацию условий только одного опыта.
— Алгоритм метода ПСП основан на ряде достаточно строгих и легко формализуемых правил.
— 1. Все эксперименты надо реализовывать при условиях, отвечающих вершинам правильных n-мерных симплексов. Начальная точка поиска обычно соответствует установленному технологическому регламенту или наилучшему из известных режиму ведения процесса. Эта точка может являться вершиной или центром начального симметричного правильного симплекса. Ориентация начального симплекса может быть произвольной, т.к. наиболее выгодное направление движения не представляется возможным прогнозировать. Размеры симплекса в ПСП должны быть достаточно малы аналогично величинам пробных шагов варьирования факторов в ЭВОП. Но при этом, как и в ЭВОП, в ПСП возникает проблема выделения полезного сигнала на фоне шума, а именно, статистически значимого различия значений отклика в вершинах симплекса малых размеров. Как и ранее, эти трудности могут быть преодолены путем накопления результатов повторных наблюдений в вершинах симплекса и сравнения полученных средних арифметических значений. Необходимо по возможности стремиться планировать симплекс возможно больших размеров, т.к. это сокращает количество необходимых повторных наблюдений в вершинах симплекса и ускоряет движение к экстремуму.
— 2. Движение к экстремуму поверхности отклика на каждом шаге должно осуществляться посредством перехода от реализуемого симплекса к новому путем отбрасывания наихудшей вершины и построения точки, симметричной к ней относительно центра (n-1) -мерной оставшейся грани симплекса. Каждую i -ую размерную координату зеркальной точки Xn+hh -го симплекса можно вычислить. Далее таким же образом, поочередно используя правила 1 и 2 можно построить последовательные симплексы. При этом иногда может возникнуть ситуация, предусмотренная следующим правилом.
— 3. Если одно и то же наихудшее значение отклика имеет место в нескольких вершинах рассматриваемого симплекса, то вопрос об отбрасывании одной из них должен быть решен случайным образом, например, с использованием таблицы случайных чисел. Непрерывное смещение симплекса может привести к выходу новой зеркальной точки за границы допустимой области изменения факторов. В этом случае перемещение симплекса осуществляется по следующему правилу.
— 4. Если в зеркальной точке формируемого симплекса нарушаются факторные или функциональные ограничения, то необходимо вернуться к предыдущему симплексу и отбросить в нем худшую вершину после наихудшей. Иногда это правило приходится применять повторно до тех пор, пока не будет найдена новая зеркальная точка, принадлежащая допустимой области факторного пространства.
— 5. Если при реализации ПСП обнаруживается дрейф экстремальной точки поверхности отклика, предыдущие шаги ПСП могут перестать отражать ситуацию. В этих случаях рекомендуется проводить новые наблюдения в тех вершинах последнего симплекса, которые были реализованы приблизительно 2(n+1) шагов назад. Это особенно важно при использовании симплексов высокой размерности, когда время, затрачиваемое на эксперимент велико.
— 6. Если зеркальная точка нового симплекса является его наихудшей вершиной, т.е. поступательное перемещение симплекса преобразуется в качание относительно противолежащей грани, то это может свидетельствовать о приближении к экстремуму поверхности отклика или о наличии большой ошибки наблюдений. При решении задачи адаптационной оптимизации промышленного объекта, т.е. при отслеживании дрейфа экстремума, ПСП продолжается непрерывно. Пока точка экстремума в факторном пространстве остается неподвижной, симплекс постоянно качается (вращается) около некоторой близкой к ней точки. Если же точка экстремума начинает дрейфовать, то вслед за ней перемещается и симплекс, описывая спираль около ее траектории. При этом условия управления объектом будут непрерывно изменяться приспосабливаясь к дрейфу.
— Остановимся теперь на основных достоинствах и недостатках ПСП.
— Можно указать следующие существенные достоинства метода: 1. ПСП обладает высокой эффективностью в связи с тем, что последовательный переход от одного симплекса к другому требует добавления лишь одной точки независимо от размерности плана. 2. В методе симплекс-планирования четко указывается когда и куда двигаться, вычисления крайне просты и не требуют статистического анализа; это позволяет полностью автоматизировать процесс управления, используя управляющие ЭВМ или малоквалифицированный персонал. 3. На любом шаге поиска можно легко ввести дополнительный варьируемый фактор (в том числе качественный), добавив лишь одну экспериментальную точку. 4. При выборе размеров симплекса не нужно стремиться к адекватному представлению поверхностей отклика плоскостью, т.к. используется непараметрическое описание поверхности; с этим же связана и относительная нечувствительность метода к случайным ошибкам наблюдений. 5. Нет строгих требований к правильности симплекса; последний может служить основой для построения композиционного плана второго порядка.
— Среди недостатков ПСП отметим следующие: 1. Метод дает мало информации о поверхности отклика из-за непараметрического описания ее. 2. Частота ошибочных шагов заметно возрастает при приближении к области экстремума. 3. В методе не предусмотрена возможность корректировать размеры симплекса в процессе поиска. 4. ПСП отдает предпочтение количественным факторам в ущерб качественным.
— Подведем некоторые итоги.
— Есть несколько позиций, существование которых ставит под сомнение возможность применения описанных выше методов. Во-первых, критический анализ современной организации технологических процессов в промышленности переработки полимеров показывает, что существует чрезвычайно мало действительно эффективных приемов управления процессами; уровень производства, культура труда не позволяют обеспечить соответствующие уровни варьирования переменных, ряд важных характеристик технологического процесса вообще не могут быть измерены или даже сколько-нибудь достоверно оценены. Во-вторых, представляет определенные трудности выбор целевых функций для реализации промышленного эксперимента. В-третьих, ограниченная, связанная чаще всего лишь с работой по рекламациям, обратная связь в цепочке поставщик – производитель – потребитель не позволяет эффективно корректировать технологический процесс, в частности, и производственно-финансовую деятельность предприятия, в целом. В-четвертых, методы промышленного эксперимента в промышленности переработки полимеров нашей страны ранее не применялись, за границей эти методы также не практикуются, поскольку обеспечивается высокая культура труда, стандартность сырья и исключается физический и моральный износ оборудования.
— Трудно предположить, что описанные процедуры будут быстро и эффективно внедрены в промышленность переработки полимеров, но не вызывают сомнения, по крайней мере, три соображения: 1) отсутствие соответствующих примеров в зарубежной практике промышленности переработки полимеров не является основанием для отказа от применения методов промышленного эксперимента в нашей стране – там просто другие условия, но придумали эти методы за рубежом и широко и эффективно используют их в различных областях, где это необходимо; 2) промышленный эксперимент не следует рассматривать как разовое мероприятие; это – иной стиль работы, делающий упор на гибкую обратную связь, формирующий соответствующую культуру труда, необходимые предпосылки для механизации и автоматизации процессов; 3) нельзя не учитывать и фактор нравственного характера – работник вовлекается в сферу творчества, связанного с совершенствованием технологического процесса на предприятии, на котором он работает.
|
|
|
