Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Podejście procesowe w przedsiębiorstwie wydobywczym

Kwieciński M.

Cuprum : czasopismo naukowo-techniczne górnictwa rud

|

2014

|

nr 1

49--67

PL

W artykule przedstawiono podstawy teoretyczne ze szczególnym uwzględnieniem fundamentów terminologicznych dla podejścia procesowego w przedsiębiorstwie wydobywczym. Dokonano analizy literatury, w tym przede wszystkim pojęcia proces wraz z ich podziałem typologicznym występującym we współczesnych organizacjach. Przybliżono także uczestników procesów ze szczególnym uwzględnieniem roli właścicieli procesów. Omówione zostały stosowane podejścia do identyfikacji i mapowania procesów. Przedstawiono również różnicę pomiędzy podejściem procesowym a funkcjonalnym. W ramach podjętych rozważań poruszone zostało także podejście do określenia parametrów procesów. Podjęte w artykule rozważania teoretyczne zostały przeniesione na grunt łańcucha wartości przedsiębiorstwa wydobywczego wraz z identyfikacją i parametryzacją procesów podstawowych zachodzących w kopalni rud miedzi. Uwzględniając powyższe kwestie zaproponowano optymalne podejście do identyfikacji i wdrażania procesów w przedsiębiorstwie wydobywczym.

EN

The article presents the theoretical basis with particular emphasis on the foundations of terminology for the process approach in the mining company. An analysis of the literature, including in particular the concept of process along with their typological division occurring in modern organizations. Presented process participants with particular emphasis on the role of process owners. Article also presents approaches used for the identification and mapping of processes. It also presents the difference between the process approach and functional to management. Within the considerations taken approach has also been raised to determine the process parameters. Taken in the article theoretical considerations have been transposed into the value chain of the mining company including the identification and parameterization of the fundamental processes occurring in the copper mine. Taking into account the above issues, author proposed optimal approach to the identification and implementation of business processes in the mining company.

2

Metoda identyfikacji procesów

Wyrwicka M., Zielenkiewicz J.

Problemy Jakości

|

2008

|

R. 40, nr 8

33-36

3

Komputerowe wspomaganie identyfikacji procesów

Kasprzyk J.

Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska

|

2006

|

z. 142

3-181

PL

Identyfikacja procesów polega na tworzeniu modeli matematycznych opisujących właściwości tych procesów na podstawie posiadanej wiedzy a priori oraz pomiarów sygnałów zebranych w trakcie doświadczeń identyfikacyjnych. Praktyczne stosowanie identyfikacji wymaga dostępy do odpowiedniego oprogramowania oraz pewnych umiejętności wynikających z doświadczenia i wiedzy na temat zasad wnioskowania. Tematem pracy jest analiza problemu komputerowego wspomagania podczas wykonywania procedury identyfikacji, w szczególności dyskusja zadań i praktycznych możliwości implementacji takiego systemu, w tym także ograniczeń, na jakie można napotkać w trakcie jego stosowania. Na ogół można oddzielić etap identyfikacji procesu od etapu stosowania modelu. Na etapie identyfikacji wykonywany jest eksperyment identyfikacyjny, podczas którego obiekt poddawany jest pobudzeniu, jeśli to możliwe, to w sposób specjalnie zaprojektowany dla celów identyfikacji, a zachowanie procesu jest obserwowane. Etap ten ten kończy się skonstruowaniem modelu matematycznego, który w zwięzły sposób opisuje zachowanie procesu w czasie eksperymentu. Opis taki powinien być reprezentatywny, tj. obowiązywać także na etapie stosowania i być odpowiedni do postawionego celu. W procedurze identyfikacji można wyróżnić następujące etapy: wykonanie eksperymentu, przyjęcie struktury modelu, estymacja modelu zgodnie z wybranym kryterium aproksymacji, testowanie otrzymanego modelu. Jeżeli wynik identyfikacji nie spełnia wymagań, to należy poprawić strukturę modelu i powtórzyć procedurę od kroku drugiego, aż do uzyskania odpowiednich wyników. Istotę identyfikacji można przedstawić w ujęciu probabilistycznym, opartym na wzorze Bayesa. Podejście takie pozwala na przedstawienie spójnej teorii identyfikacji procesów opartej na wnioskowaniu statystycznym, ale ze względu na trudności obliczeniowe ma głównie znaczenie teoretyczne. Ponieważ w pracy główny nacisk został położony na praktyczne aspekty identyfikacji, stąd wykorzystuje się tu raczej opis w postaci modelu stochastycznego, w którym niepewność jest przedstawiona za pomocą tzw. innowacji, będących elementarnymi zmiennymi losowymi o zadanym rozkładzie prawdopodobieństwa. W takim przypadku stosuje się estymator największej wiarygodności ze względu na dobre własności asymptotyczne i umiarkowane wymagania obliczeniowe. Podejście to jest szczególnie wygodne dla celów predykcji, sterowania czy symulacji. Warunkiem uzyskania modelu obiektu niezależnie od sposobu obudzenia jest tu rozdzielność obiektu od źródła tego pobudzenia. Przedstawione w pracy rozważania teoretyczne ilustrowane są przykładem identyfikacji rzeczywistego obiektu elektroakustycznego, którego model jest potrzebny do prawidłowej parametryzacji układu aktywnego tłumienia hałasu (ATH). Obiekty tego typu są szczególnie trudne do identyfikacji, gdyż cechują się bardzo złożoną dynamiką. Końcowy wynik identyfikacji zależy od sposobu wykonania doświadczenia identyfikacyjnego. Aby móc poprawnie wnioskować na podstawie uzyskanych danych muszą być spełnione dwa podstawowe wymagania: obiekt musi być odpowiednio pobudzony oraz spełniony musi być warunek powtarzalności. Planowanie doświadczenia obejmuje także określenie wielkości mających aspekt bardziej techniczny, takich jak sprzężenie procesu i komputera, wybór okresu próbkowania czy sygnału pobudzającego. Ponieważ planowanie eksperymentu stanowi ten element procedury identyfikacji, który zależy silnie od indywidualnych cech badanego procesu oraz celu, dla którego wykonuje się identyfikację, stąd wspomaganie użytkownika w tym względzie sprowadza się głównie do dostarczenia mu zestawu porad, w jaki sposób należy prawidłowo eksperyment wykonać. Część z przedstawionych warunków stanowią założenia, których nie da się zweryfikować na drodze testowania. Jednak niektóre z nich mogą być testowane i dlatego przedstawiono przykłady testów zalecanych do wykonania po zebraniu danych. Ponieważ na ogół dane surowe nie powinny być stosowane do celów identyfikacji, lecz powinny postać odpowiednio przygotowane, stąd przedstawiono także propozycje wspomagania w tym zakresie. Projektowanie systemu komputerowego wspomagania identyfikacji stwarza nowe możliwości, ale niesie także ze sobą niebezpieczeństwo powstania pewnych pułapek. Dotyczy to zarówno twórców takich systemów, jak i użytkowników. Stąd w ramach podsumowania mówiono perspektywy i możliwe zagrożenia w rozwijaniu oraz stosowaniu systemów komputerowego wspomagania identyfikacji.

EN

Process identification consists in mathematical models building that describe features of these processes on the basis of a priori information and signals measured during identification experiments. Practical application of identification involves access to suitable software. Nevertheless, some skills coming from experience and knowledge about principles of inference are also needed. The main goal of this work is to analyse the prospects in computer aided identification, especially discussion on tasks and opportunities in implementation of such systems, as well as constrains that can be met during usage of them. Generally, one can distinguish two stages: process identification and model application. At the first stage identification experiment is performed - the process is stimulated, if possible in the manner specially designed for identification purposes, and its behavior is observed. At the end of the stage it is expected to obtain a mathematical model describing process behaviour. This description ought to be representative, i.e. it should be valid at the application stage and it should be suitable for the purpose of identification. In identification procedure one can distinguish the following stages: carrying out the experiment, settling the model structure, estimating the model according to chosen approximation criterion, testing the model. If the result of identification does not fulfil the requirements then the model structure should be improved and the procedure repeated from the second stage, until adequate results are obtained. The essence of identification can be expressed in probabilistic terms, coming from the Bayes' formula. This approach allows to present the coherent theory of process identification based on the statistical inference. However, due to computational difficulties, it has only theoretical significance. Here emphasis is put on practical aspects of identification, therefore description in the form of a stochastic model is preferred, in which uncertainty is presented as so called innovations, being elementary random variables with given distribution. In this case maximum likelihood estimator is applied because of its good asymptotic properties and moderate computational requirements. This approach is especially convenient for prediction, control and simulation. To obtain a model of the process alone, independently on how it was stimulated, process and source of stimulation must be separable. Theoretical considerations presented in the monograph are illustrated by an example of a real-world electro-acoustic plant identification. The model of the plant is necessary for proper parameterization of active noise control (ANC) system. Such plants are very difficult to identification because their dynamics is very complicated. The final result of identification depends essentially on how the experiment was performed. To infer properly from experimental data, two basic requirements have to be satisfied: process should be sufficiently stimulated and the experiment must be reproducible. Planning the experiment includes also determination of technical quantities, like process-computer interface, choice of the sampling interval or the stimulation signal. Because planning the experiment is the stage in identification procedure that depends strictly on individual features of the process and on the purpose, thus computer assistance in this case is confined only to provide a set of advices for proper experimentation. Some of presented conditions are assumptions that can not be tested. But some of them can be tested and examples of such tests have been proposed to be performed after data collection. Generally, crude data should not be used directly for identification, therefore computer aided in data preparation has been also discussed. Designing the system for computer aided identification creates new opportunities, but it may lead also to some pitfalls. This conclusion concerns designers as well as users of these systems. Therefore, as the recapitulation, some conclusions are drawn about prospects and potential risks during evolving and using computer aided identification.

4

Identyfikacja złożonych procesów cieplnych i energotechnologicznych

Rusinowski H.

Zeszyty Naukowe. Energetyka / Politechnika Śląska

|

2002

|

z. 137

7-129

PL

Postęp w technikach pomiarowych i technologii komputerowej powoduje coraz szersze stosowanie modelowania matematycznego procesów z wykorzystaniem zarejestrowanych danych pomiarowych. Przetworzenie zbioru danych pomiarowych w model matematyczny opisujący najważniejsze właściwości procesu nosi nazwę identyfikacji procesów. W prezentowanej pracy rozpatrywano problem identyfikacji modeli parametrycznych, statycznych złożonych procesów cieplnych i energotechnologicznych. Identyfikowano modele liniowe i nieliniowe względem estymowanych parametrów. W celu estymacji parametrów modelu stosowano metody stochastyczne bazujące na estymacji statystycznie optymalnej. Otrzymany z estymacji parametrów model poddano ocenie i weryfikacji struktury. Istotność wyrazów w modelu badano testem F-Snedecora w procedurze regresji krokowej. Aby uzyskać najbardziej wiarygodne wartości wyników pomiaru i obliczeń, stosowano rachunek wyrównawczy do uzgadniania bilansów substancji i energii. Opracowaną metodę i programy komputerowe wykorzystano do identyfikacji: charakterystyki energetycznej kotła ciepłowniczego WR-5, charakterystyki energetycznej kotła wielopaliwowego ORG-32, energochłonności pieców anodowych stacjonarnych i obrotowych, przebiegu czasowego redukcji miedzi w piecu anodowym, przebiegu czasowego zapotrzebowania tlenu w procesie rafinacji ołowiu. Identyfikację procesów można przeprowadzić wykorzystując wyniki eksperymentów fizycznych lub numerycznych. Na. przykładzie procesu nagrzewania dmuchu wielkopiecowego przedstawiono wybrane problemy modelowania matematycznego i symulacji numerycznej. Opracowano model matematyczny przepływu ciepła w nagrzewnicy oraz algorytm symulacji układów sterowania. W wyniku dyskretyzacji zmiennych przestrzennych w zastępczym wypełnieniu płytowym układ o parametrach rozłożonych zastąpiono podukładami o parametrach skupionych. Równanie różniczkowe opisujące przepływ ciepła rozwiązano metodą dyskretnej transformacji spektralnej. Wyprowadzono rozwiązanie dla pracy nagrzewnicy w stanie pseudoustalonym. Wykonano eksperymentalną ocenę wiarygodności modelu i przeprowadzono obliczenia symulacyjne. Wyniki obliczeń symulacyjnych wykorzystano do identyfikacji cieplnej nagrzewnicy wielkopiecowej. W końcowej części pracy przedstawiono na przykładzie kotła ciepłowniczego, zespołu nagrzewnic wielkopiecowych oraz palnika pieca energotechnologicznego możliwości praktycznego wykorzystania wyników identyfikacji do optymalizacji bieżącej w systemach sterowania. System sterowania kotłem rusztowym został wdrożony w Ciepłowni Pyskowice. Wdrożenie systemu pozwoliło na obniżenie zużycia paliwa o 7 punktów procentowych.

EN

The progress in techniques of measurement and computer technology causes the increase of using mathematical modeling on the basis of acquired data. The conversion of an acquired data set into a mathematical model describing the most important properties of a process is called process identification. In the presented work the author considers the problems of static parametrical models of complex thermal and thermo-technological processes identification. Linear and non-linear models in relation to estimated parameters have been identified. For a model parameters estimation, the stochastic methods based on the statistically optimal estimation have been applied. The obtained model's structure has been verified and the significance of model terms has been tested with the application of the F-Snedecor test in a stepwise regression procedure. Similarly, the least squares adjustment method for mass and energy balances has been employed to obtain the most reliable values of the measurement and calculations. The developed method and applicable software has been applied to identify: - the energy characteristics of a WR-5 water boiler, - the energy characteristics of a ORG-32 multi-fuel boiler, - the energy consumption indices of anode rotary and chamber furnaces, - the time course of copper reduction in an anode furnace, - the time course of oxygen demand in the lead refining process. The identification of these processes might be carried out with using the results of physical and numerical experiments. Selected problems of mathematical modeling and numerical simulation have been presented on the basis of the hot-blast stove process. The mathematical model of heat transfer and the simulation algorithm of a controlling system for hot-blast stove has been developed. The differential equations describing the heat transfer has been solved with the use of the spectral discrete transformation. A solution for pseudo-steady state conditions of a hot-blast stove has been derived. The results of the simulating calculations has been applied to the thermal identification of a hot-blast stove. In the final part of the work the possibilities of practical use of identification results for on-line optimization in controlling the systems has been presented by means of following examples: a water boiler, hot-blast stoves system and a burner of a thermo-technological furnace. A water boiler controlling system has been applied in The Heating Plant Pyskowice. This reduced the fuel consumption by 7% percentage points.