Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Пермский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Кафедра информационных технологий в бизнесе

Образовательная программа «Бизнес-информатика»

Выпускная квалификационная работа

по направлению подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика

Разработка системной архитектуры киберфизической системы «Умный офис»

Выполнил студент Граф Г.А.

Руководитель к.т.н.,

доцент О.Л. Викентьева

Пермь, 2019 год



Аннотация

Настоящая выпускная квалификационная работа посвящена исследованию и разрешению проблемы отсутствия элементов / компонентов интеллектуального управления в существующих решениях по разработке киберфизической системы (КФС) «Умный офис». Актуальность темы обусловлена ростом популярности концепции КФС как средства, используемого при создании информационных систем. КФС служат одним из классов систем, для которых характерны как применение современных технологических тенденций, так и отдельных технологий в процессе проектирования, разработки и эксплуатации. Рост заинтересованности в изучении вопросов, связанных с КФС может быть замечен как в научной, так и в производственной сферах.

Отмеченный интерес связан с тем, что внедрение систем, спроектированных на базе принципов рассматриваемой концепции, является характерной чертой четвертой промышленной революции, возникновение которой, как явление, может рассматриваться как логическое продолжение нарастающей автоматизации промышленной отрасли и постепенного внедрения в процессы производства товаров и услуг, объединенных информационных пространств. Различные уровни такого пространства, как правило, взаимодействуют друг с другом посредством локальных и / или глобальных сетей.

Стоит также отметить, что четвертая промышленная революция, как прогнозируемое событие, не охватывает исключительно производственную сферу, но также затрагивает рынок труда, жизненную среду, политические системы, технологический уклад, человеческую идентичность и т.п. На основании чего может быть сделан вывод о том, что проектирование эффективной КФС «Умный офис» также является предметом интереса как со стороны научного сообщества, так и со стороны руководителей предприятий, содержащих офисные помещения, предназначенные для организации рабочего пространства персонала.

Таким образом, целью настоящей выпускной квалификационной работы является проектирование системной архитектуры киберфизической системы «Умный офис», обладающей возможностью применения интеллектуальных методов при непосредственном управлении системой. Также одним из условий проектирования, в рамках исследования, является применение в конечном варианте конфигурации системы наиболее доступных (в ходе эксплуатации, поддержки и приобретения) программных продуктов, не производящих явно или косвенно выраженного отрицательного влияния на принципы работы системы как киберфизической.

Результаты рассматриваемой работы могут представлять интерес для студентов технических специальностей, учебные программы которых затрагивают анализ, проектирование и разработку ИС. Результаты проектирования, в свою очередь, могут являться предметом интереса для предприятий, осуществляющих поиск решений по разработке и внедрению КФС класса «Умный Офис».

Настоящая работа состоит из девяноста пяти страниц с количеством рисунков-иллюстраций равным шестнадцати, количество таблиц равняется четырем, также работа включает три приложения.



Оглавление

• Глоссарий
• Введение
• Глава 1. Анализ предметной области
• 1.1 Понятие киберфизической системы
• 1.2 Управление киберфизических систем
• 1.3 Разработка киберфизической системы
• 1.4 Исследование понятий предметной области
• 1.5 Примеры киберфизических систем
• 1.6 Платформы киберфизических систем
• 1.7 Анализ предметной области офисного пространства
• 1.8 Существующие прототипы системы «Умный офис»
• 1.9 Выводы по главе анализа предметной области
• Глава 2. Формулировка требований к системе
• 2.1 Анализ стейкхолдеров системы «Умный офис»
• 2.2 Концепция выявления требований
• 2.3 Разработка требований к системе «Умный офис»
• 2.4 Выводы по главе разработки требований
• Глава 3. Проектирование системной архитектуры
• 3.1 Выбор концепций для проектирования системы
• 3.2 Построение архитектуры системы
• Глава 4. Выбор инструментов и методов для разработки системы
• 4.1 Выбор инструментов
• 4.2 Выводы по главе выбора инструментов
• Заключение
• Библиографический список
• Приложения
• 
• Глоссарий

Таблица 1

Список терминов и сокращений

Термин	Определение
PDCA	Цикл Деминга (в англ. ориг. «Plan-Do-Check-Act», сокращенно PDCA - планирование-действие-проверка-корректировка) методика управления циклическим процессом принятия решений во время осуществления определенной политики. Используется в управлении качеством.
ISO	International Organization for Standardization - Международная организация стандартизации, сформированная в 1946 году из двадцати пяти национальных организаций по стандартизации.
КФС	Киберфизическая система - технологическая концепция информационной системы, интегрирующей вычислительные мощности машин в процессы, характерные для офисного пространства компаний и организаций.
ОЗБТ	Охрана здоровья и безопасности труда - часть политики организации, направленное как на соблюдение нормативных и правовых актов, так и на постоянное совершенствование процессов в соответствии с циклом PDCA по улучшению соответствующих политике показателей.
ИС	Информационная система - система, используемая в целях хранения, поиска и обработки информации, а также соответствующие организационные ресурсы (человеческие, технические, финансовые и т. д.), которые производят поддержание актуальности и передачу информации (ISO/IEC 2382:2015).
UML	Унифицированный язык моделирования (Unified Modeling Language) - система обозначений, которая применяется в задачах объектно-ориентированного анализа и проектирования информационных систем.
IDEF0	Методология функционального моделирования (англ. function modeling) и графическая нотация, предназначенная для формализации и описания бизнес-процессов.
ПО	Предметная - часть реального мира, рассматриваемая в пределах данного контекста.
БД	База данных - совокупность некоторых материалов, представленная в объективной форме в соответствии с концепцией ее построения.
ORM	(Object-Relational Mapping) технология, позволяющая автоматически транслировать операции с объектами в запросы к базе данных.
TSDB	(time series database) -концепция, подразумевающее хранение, обработку и операции над данными, представленными и форме временных рядов.
Map Reduce	фреймворк для вычисления распределенных задач (некоторых видов) с применением большого количества вычислительных устройств (т.е. компьютеров, условно обозначаемых как «ноды»). Обозначенные вычислительные мощности, как правило, образуют кластер.
АРМ	(автоматизированное рабочее место) зачастую представляется как программно-технический комплекс автоматизированных систем, предназначенный для автоматизации деятельности рабочего персонала.
MVC	Model View Controller - концепция разделения приложения на: данные, пользовательский интерфейс и управляющую логику на отдельные компоненты. При этом подразумевается, что доработка и изменение каждого компонента может осуществляться независимо и не влиять на результат работы других компонентов.



Введение

Киберфизическая система «Умный офис» - (в рамках настоящей работы) информационно-технологическая концепция, спроектированная с акцентом на интеграции вычислительных мощностей (ресурсов) в процессы, характерные для офисных пространств предприятий. КФС «Умный офис» состоит из элементов, аналогичных другим видам КФС: датчиков, предназначенных для сбора информации о состоянии оборудования и окружающей среды системы, физического оборудования и ИС, производящих контроль и мониторинг состояния как физического пространства, так и элементов КФС.

Несмотря на всеобщий возрастающий интерес к КФС, как к концепции, являющейся неотъемлемой частью четвертой индустриальной революции, способной в положительном ключе повлиять на прибыль предприятия и коренным образом изменить понимание взаимодействия человека с ИС, степень изученности вопроса проектирования подобных систем до сих пор нельзя назвать исчерпывающей. Обозначенный вывод может быть произведен на основании обзора научных статей русскоязычного и англоязычного сегментов научного сообщества.

В русскоязычном сегменте КФС «Умный офис» в большинстве случаев упоминается исключительно вне отрыва от систем «Умный дом». Научные работы и статьи в большей степени непосредственно направлены на адаптацию и установку элементов «Умного дома» в офисное пространство предприятия. Однако, простая адаптация элементов зачастую не ставит главной целью удовлетворение потребностей предприятия (руководства компании, организующего и контролирующего рабочие процессы, осуществляемые в офисных помещениях) в улучшении производственных показателей.

В англоязычном сегменте присутствует большее количество информации в форме книжных изданий и статей, предлагающих концепцию решения по построению КФС различных видов, имеющих возможности применения в транспортной сфере, логистике, сфере продажи товаров и услуг, здравоохранения и пр. Среди многообразия предложенных методов разработки КФС присутствуют также различные интерпретации системы «Умный офис». Однако, зачастую обозначенные авторами концепции не привязываются к конкретным программным и физическим средствам.

Более того, может быть отмечено также, что большая часть существующих концепций «Умный дом» и «Умный офис» не отвечают в полной мере статусу платформы КФС вследствие отсутствия активного применения инструментов интеллектуального анализа информации, возможности для настройки системы пользователем. Концепции, предлагаемые к реализации производителями КФС, позволяют осуществлять управление системами здания, офиса и дома при помощи ограниченного числа прецедентов, и зачастую не предоставляют удобного инструмента поддержки принятия решений (помимо возможности прогнозирования) и (или) платформы для управления установленной системой.

Таким образом является актуальным проектирование архитектуры для платформы КФС «Умный офис», обладающей возможностью применения интеллектуальных средств сбора и анализа информации. Из выше обозначенного следует, что объектом работы является КФС «Умный офис», предметом исследования является системная архитектура платформы КФС «Умный офис». Главная цель работы - разработка архитектуры для платформы, способной отвечать требованиям предприятия.

На основании главной цели работы могут быть обозначены следующие задачи:

1. Анализ:

· Принципов работы КФС (т.е. сбор основной информации о цели, характерных особенностях, предназначении методов и принципов работы КФС);

· Предметной области КФС «Умный офис» (т.е. выделение отличительных черт и аспектов системы, уникальных для систем «Умный дом»);

· Существующих решений КФС «Умный офис» (т.е. выявление преимуществ и недостатков решений существующих систем, при наличии таковых);

· Стандартов разработки КФС (т.е. сбор информации о стандартах, рамках и основных понятиях, на основании которых производится проектирование и разработка систем);

2. Первичная разработка требований к платформе (т.е. определение источников требований, их составление и классификация);

3. Выделение основных модулей платформы КФС;

4. Описание технологий и принципов работы модулей платформы;

5. Разработка архитектуры, осуществляющей интеграцию модулей в единую систему.

Существенным ограничением в ходе проведения и описания работы является отсутствие обширного материально-технического обеспечения, необходимого для проведения опытных испытаний и сравнительного анализа реально работающих, приборов-аналогов (преимущественно, датчиков, схем, плат и пр.). Также ограничением является наличие ограниченных ресурсов для проведения анализа предметной области (при большом объеме имеющейся литературы и научных статей провести учет подавляющей части информационных единиц не представляется возможным).

Главное допущение настоящей работы заключается в тезисе о том, что требования к платформе КФС «Умный офис» являются неизменными. В качестве теоретической базы настоящей работы использованы статьи и книжные издания из русскоязычных и англоязычных сегментов научного сообщества.

В ходе осуществления работы применены следующие методы исследования:

1. Анализ аналогов, предметной области, пр. (применяемый относительно теоретической составляющей исследования);

2. Классификация и систематизация информации предметной области;

3. Синтез требований для архитектуры системы (объединение отдельных элементов с характерными свойствами в конечный результат);

4. Моделирование (построение моделей, описывающих ключевые принципы и особенности работы разрабатываемой архитектуры при помощи программного продукта Archimate 3.0).

Следствием исследования является выдвижение гипотез, целей и задач в рамках проектирования архитектуры системы. Из вышеперечисленного следует состав и содержание работы по главам. В главе 1 содержится исследование предметной области, т.е. принципов работы КФС, систем «Умный офис», существующих решений КФС «Умный офис», стандартов разработки КФС (т.е. сбор информации о стандартах, рамках и основных понятиях, на основании которых производится проектирование и разработка систем). В главе 2 приводится первичная разработка требований к КФС. В главе 3 производится описание основных модулей системы, а также технологий и принципов работы модулей системы, разработка архитектуры, осуществляющую интеграцию модулей в единую систему.

В главе заключения содержится подведение итогов проделанной работы, также в ней описаны результаты исследования предметной области и проектирования, сформирован раздел актуальных вопросов, подлежащих рассмотрению в процессе последующей академической и исследовательской деятельности.



Глава 1. Анализ предметной области

Для того чтобы впоследствии достичь основной цели работы и определить требования, предъявляемые к объекту работы (КФС «Умный офис»), необходимо установить определение и основные характеристики как КФС в целом, так и систем «Умный офис», рассмотреть основные понятия предметной области КФС и установить их определения.

1.1 Понятие киберфизической системы

Определение

В настоящее время, в научном сообществе термин «киберфизические системы» (КФС) рассматривается в качестве перспективной исследовательской концепции - слияния контроля, связи и вычислений в единую систему, взаимодействующую с реальным миром [1]. Несмотря на отсутствие единого, универсального определения для подобных систем (вследствие широкого спектра сфер их применения), КФС можно охарактеризовать как систему - механизм, находящуюся под контролем и управлением вычислительных алгоритмов, находящихся в тесной связи как с сетью Интернет и ее пользователями, так и с физическим пространством, в котором установлена система [24].

Характерной чертой КФС является переплетение физических и программных компонентов, осуществляющих работу в различных временных и пространственных масштабах, тем самым предоставляя возможности для различных способов взаимодействия друг с другом в зависимости от контекста [2]. Также, КФС могут быть охарактеризованы как физические и инженерные системы, операции которых отслеживаются, контролируются, координируются коммуникационным и вычислительным ядром [3]. Именно интеграция вычислений с физическими процессами среды, в которой установлены ее «исполняющие» элементы (приборы, оборудование, взаимодействующие с окружающей средой на основании команды условного «контроллера» или пользователя) позволяет охарактеризовать КФС как инженерную или физическую систему.

В рамках работы КФС встроенные компьютеры осуществляют двустороннюю связь с окружением, в котором располагается система. Ряд исследователей отмечает, что для лучшего понимания принципов работы КФС необходимо понимать не столько работу компонентов системы по отдельности, но именно принципы их взаимодействия [4].

Характерные черты

Вне зависимости от отрасли и сферы, в рамках которой разрабатывается и внедряется КФС, может быть выделен ряд признаков, характерный для любой из подобных систем. Таким образом, предполагается, что КФС:

1. Осуществляет контроль над физическими и организационными процессами системы и / или окружающей среды;

2. Является сложной системой, охватывающей различные домены приложений;

3. Включает высокую степень интеграции различных (технических, научных и пр.) дисциплин и доменов приложений в рамках единой системы;

4. Отвечает высокому уровню требований надежности системы;

5. Имеет высокую степень взаимодействия с физическим окружением и пользователями;

6. Непрерывно выполняет сбор информации о собственной работе и выполнять ее оптимизацию;

7. Постоянно адаптируется и вовлекается в изменения окружающей среды посредствам реконфигурирования и перераспределения ресурсов в реальном времени;

8. Применяет иерархическую структуру в качестве системы для принятия решений при высокой автономности каждого из элементов системы на локальном и глобальном уровнях (в зависимости от количества уровней системы);

9. Является распределенной и взаимосвязанной «системой из систем».

Сферы применения

Киберфизические системы имеют потенциал применения в направлениях, таких как авионика, транспортное дело, логистика, автоматизация производства, машиностроение, здравоохранение, энергетика и т.д.

К примеру, в настоящее время в рамках концепции КФС разрабатываются программные и инженерные решения для сфер:

1. Торговли (т.е. системы управления…);

a. цепочками поставок;

b. торговыми точками и отделами;

c. пространством складов;

2. Промышленности (т.е. системы управления…);

a. операциями фабричных комплексов;

b. процессами сельскохозяйственного комплекса;

c. управления энергетическими потоками производства;

3. Логистики (т.е. системы управления…);

a. цепочками поставок;

b. процессами анализа логистических операций;

4. Градостроения (т.е. системы управления для…);

a. умных домов;

b. умных зданий;

5. Здравоохранения (т.е. системы…) и пр.

a. для отслеживания состояния здоровья пользователя;

b. создания медицинских рекомендация для пациента;

Ожидается, что дальнейшее развитие средств разработки КФС поможет создателям превзойти результаты, которые демонстрируют традиционные встроенные и инженерные системы по таким показателям, как эффективность, безопасность, надежность, адаптивность и т.п. [5] (критерии оценки показателей системы определяются в зависимости от конкретного класса системы и имеют конкретные значения).

1.2 Управление киберфизическими системами

Под «управлением КФС» в настоящем разделе подразумевается краткий обзор двух ключевых аспектов работы системы: управление данными и методы их анализа, а также основные принципы подхода к управлению системой (за основу взят кибернетический подход к управлению системами).

Инструменты анализа данных

Одними из наиболее распространенных и эффективных инструментов управления данными на соответствующем уровне системы являются различные алгоритмы и методы машинного обучения. Наиболее активно обозначенные методы применяются и описываются разработчиками в области киберфизических систем здравоохранения (“healthcare systems”) [22]. Главной целью методов является предоставление наиболее точных результатов расчета предписанной системой показателей в подсистемах и подключаемых сервисах или приложениях, производящих:

1. Сбор статистики о субъекте или объекте реального мира;

2. Мониторинг (контроль за показателями состояния) пациента (пользователя) или объекта реального мира;

3. Экспертную оценку общего состояния пациента (пользователя) или объекта;

4. Прогнозирование потенциального состояния пациента (пользователя) или объекта в ближайшем (и более отдаленном) будущем.

Характеристики и методы расчетов подсистемы или приложения-сервисы напрямую связаны с особенностями анализа данных в процессах офлайн анализа и анализа реального времени. Одной из таких особенностей может являться разница в потенциальном ожидаемом времени ответа системы на запрос пользователя.

Примером случая офлайн расчетов может являться запрос об общем состоянии здоровья и медицинских рекомендациях для пациента (пользователя), в котором пользователь не ожидает от системы моментального ответа, и система обладает достаточным объемом времени на произведение расчетов. Как правила, такие расчеты производятся локально (в рамках вычислительных мощностей отдельного устройства). Для произведения подобных расчетов, как правило, не требуется прямое подключение к внешним хранилищам, системам и базам данных [21].

В свою очередь, вычисления в реальном времени [21] применяются в сценариях использования, связанных с потребностью в наиболее высоком темпе взаимодействия пользователя с системой (и, в некоторых случаях, соответственно, и между подсистемами и модулями самой системы). Примером такой потребности является отслеживание жизненно важных функций организма пациента (пользователя). Их своевременное, быстрое отслеживание необходимо вследствие потенциальной гипотетической вероятности возникновения внештатной ситуации, которая потребовало бы не менее своевременных мер (в виде результатов расчетов и передачи данных в другие модули системы по каналам связи) с целью предотвращению негативных эффектов.

Стоит отметить, что в зависимости от архитектуры и особенностей решений, применяемых в целях анализа и сбора данных, зависит и их взаимосвязь с иными элементами системы. Большая часть современных решений предлагает свои архитектуры и концепции, позволяющие в различной степени и с различной мерой «изолированности» использовать инструменты анализа данных. Таким образом, использовать отдельные концепции какого-либо решения, представленного в статьях научного сообщества, не является целесообразным. Однако, обнаруженные виды вычислений (офлайн и реального времени) могут быть использованы для разработки требований как к системе в целом, так и к отдельным функциональным модулям в зависимости от потенциального времени ожидания ответа системы и необходимости наличия постоянного соединения с другими устройствами или модулями системы по средствам локальных или глобальных сетей.

Уровни управления

Вследствие того, что киберфизические системы по определению должны обладать такими свойствами как адаптивность, способность к самообучению, «активность» (т.е. наличие средства взаимодействия с окружающей средой) и ориентированность на постоянное взаимодействие с пользователем в лице человека (т.е. являться человеко-ориентированной системой), для управления подобной системой идеально подходит кибернетический подход теории управления.

В общей теории управления (именуемой «кибернетикой»), действия по управлению системой характеризуются осуществлением мероприятий или специализированной деятельности по сохранению таких свойств, как структура и целостность. Также в цели по поддержанию работоспособности системы входит достижение целевых ориентиров и направленности системы.

Именно своевременный обмен данными служит основным инструментом осуществления управленческих мероприятий (или операций). Релевантность кибернетического подхода в ходе разработки системы управления КФС объясняется еще и тем, что обозначенный подход отвлекается от энергетически- и ресурсно- зависимых частей системы, а также материального аспекта изучаемых объектов. Т.к. любой реальный объект окружающей среды, в рамках КФС, в первую очередь представлен его информационной копией (цифровым двойником), который также входит в систему, над которой необходимо разработать систему управления. Таким образом, кибернетика позволяет рассмотреть динамические аспекты информационной системы «Умный офис».

Таким образом, кибернетическая система может быть представлена как совокупность связных информационных объектов. Каждый такой объект обладать возможностью к восприятию, хранению и обработке поступающей информации, а также осуществлять обмен ею с другими информационными объектами. Для объектов как киберфизических систем, так и кибернетических систем характерны самоорганизация и самообучение (адаптация, накопление опыта в виде данных и знаний). Принято считать, что любая кибернетическая система характеризуется рядом понятий, таких как:

· Информация;

· Управление;

· Субъект (управления);

· Цель (управления);

· Объект (управления);

· Кодирование;

· Канал передачи информации;

· Прямая и обратная связь;

· Гомеостаз (свойство организации поддерживать свои важнейшие переменные в допустимых пределах при неожиданных возмущениях внутренней и внешней среды);

· Самонастройка и саморегулирование;

· Адаптация, и пр.

В классической парадигме понятие «управление» может быть расшифровано как «намеренное, целенаправленное воздействие на установленную систему с целью ее изменения ее состояния или перевода ее состояния в иное». Взаимоотношения между управляющей и управляемой подсистемами именуется термином «контур» и осуществляется с помощью прямых (командной информации о целях, задачах, стратегиях, средствах) и обратных связей между подсистемами. В ходе применения каждого из изолированных контуров (которые представляют собой систему с обратной связью) могут быть компенсированы помехи внешней среды, также может быть осуществлен учет состояний управляемой подсистемы. В каждом таком контуре должны также осуществляться адаптация и гомеостаз. Наглядным примером применения принципов кибернетики в построении принципов управляющих контуров киберфизических систем является работа исследователей НИУ ВШЭ г. Пермь. Обозначенные контуры управления отображены на рисунке 1.1. [23].

Рисунок 1.1 Пример контуров кибернетической системы интеллектуального здания

На представленной иллюстрации изображен контур, в который включены: «СУ» - субъект управления и «ОУ» - объект управления. За объектом управления закреплен набор параметров P_оу = {p₁, p₂, … p_i….p_k}. Для нормативных значений, соответствующих различным состояниями объекта управления, в систему введен ряд показателей «P_норм». «ИМ» есть исполнительный механизм, использующий {R} (набор ресурсов). Также ИМ изменяет состояние ОУ (знач. С_i) под воздействием управляющего сигнала U_к, где «К» это контроллер управления ИМ. Команда «К» отдается на основе значений параметров, полученных с датчиков ОУ, нормативных значений параметров «Р_норм» и управляющего воздействия U_су. Под совокупностью {V}понимается набор свойств внешней среды. Д_оу есть датчики для снятия параметров ОУ. Наконец, О_тч представляет систему отчетности, используемую СУ для получения сведений об ОУ.



1.3 Разработка киберфизической системы

Помимо изучения принципов управления КФС, необходимо понять, каким образом производится разработка КФС, какие стадии входят в процесс реализации проекта, и какие технологии (более конкретно, группы технологий) чаще всего применяются при проектировании и производстве системы.

Составные части реализации киберфизических систем

Ряд исследователей, опубликовавших работу по исследованию предметной области КФС, в представленном фреймфорке [24] представляют список-классификацию активностей и артефактов, кратко описывающих базовые аспекты разработки любой КФС. В обозначенный список активностей входят:

1. Анализ бизнес-кейса (Артефакты: ТЭО проекта, формирование бизнес-требований, ход выполнения проекта и т.п.);

2. Управление жизненным циклом (Артефакт: План управления жизненным циклом разрабатываемой системы);

3. Проектирование / разработка концепции (Артефакт: Проектная документация, анализ компромиссов, проверка требований, виртуальные прототипы);

4. Производство / реализация системы (Артефакт: Реализованная, единая система, планы тестирования и результаты испытаний);

5. Управление процессом разработки (Артефакт: Отслеживание производительности команды, качества и прогресса разработки продукта);

6. Снятие с эксплуатации (Артефакт: Повторное использование, оценка устойчивости, план снятия с эксплуатации);

7. Выбор средств для описания разрабатываемой системы на уровне абстракций (Артефакт: Специфичные для продукта онтологии (описание предметной области), языки моделирования и технологии, используемые на всех этапах жизненного цикла);

8. Выбор аппаратных средств реализации проекта (Артефакт: выбор свойств и состава физического слоя «железа» системы).

Стек технологий киберфизической системы

Одно из решений по визуализации приведено исследователями Porter и Heppelmann [6] в журнале «Harv Bus Rev». Приведенный перечень описывает основные категории для выбора средств реализации, такие как «Безопасность и аутентификация», «Интеграция с бизнес-системами» и «Внешние источники данных». Категории «Физическая составляющая устройства», «Компоненты IoT», «Программное обеспечение устройства» объединены в область под названием «Устройство». В отдельную область «Связь» помещена категория «Коммуникация посредствам сетей Интернет». Категории «Приложение IoT», «Управление процессами в среде КФС», «Управление и анализ данных», «Платформа приложения», «Управление и осуществление коммуникации с устройствами» помещены в область под названием «Облако IoT».

Рисунок 1.2 Стек технологий киберфизической системы по Porter and Heppelmann

Стоит отметить, что приведенное решение по визуализации кратко и наглядно описывает категории технологий, которые стоит рассматривать при построении практически любого решения, принадлежащего категории КФС. Система «Умный офис» не является исключением.

1.4 Исследование понятий предметной области

Для того, чтобы корректно определить положение концепции киберфизических систем среди других технологий, характерных для четвертой индустриальной революции, необходимо провести краткий обзор понятий, связанных с предметной областью объекта работы. Таким образом, текущий раздел представлен с целью исследования терминов и понятий, имеющих наиболее тесную связь с предметной областью КФС «Умный офис».

Встроенные системы

В рамках настоящей работы, под термином «встроенная система» подразумевается система-контроллер, находящийся под управлением RTOS (Real-Time Operating System). Каждый подобный контроллер предназначен для выполнения конкретных задач в рамках электрической (или механической) системы, спроектированной с учетом ограничений взаимодействия в реальном времени. Характерной чертой встроенных систем является их тесная связь с физической составляющей (механическими частями, платами и т.п.) устройств и систем [7].

В настоящее время встраиваемые системы управляют широким спектром устройств, а большее число микропроцессоров конструируются с расчетом на использование в подобных системах. Наглядными примерами встроенных систем являются:

1. Автопилоты и навигационные системы, применяемые в авиации и военном деле;

2. Биомедицинские системы для исследования и мониторинга состояния пациентов;

3. Системы управления различными частями автомобилей (ходовая часть, системы обогрева, энергопитания, навигации и пр.)

4. Офисные аппараты (кассовые, копировальные, телефонные, счетные и пр.)

5. Промышленные и исследовательские роботизированные системы;

6. Бытовая электроника (проигрыватели, фотокамеры, термостаты, системы безопасности и пр.);

7. Средства персональной электроники (портативные электронные, цифровые устройства).

Стоит отметить различие КФС и встроенных систем. Традиционные встроенные системы ориентированы на локальные вычислительные элементы, даже если система является распределенной и располагается на обширной площади, к примеру, заводе или фабрике. В дополнение к учету показателей локальных элементов системы, КФС, главным образом, проектируется с акцентом на иерархию, принципы управления и обмена информацией между несколькими отдельными физическими элементами в реальном мире и вычислительными элементами в киберпространстве.

В определенном смысле, можно утверждать, что концепция КФС является логическим продолжением (развитием) встроенных вычислительных систем. В настоящее время, при разработке КФС используются технологии встроенных систем. Таким образом, ключевой отличительной особенностью встроенных систем от КФС является относительная локальная изолированность вычислительных, управляющих и физических элементов системы в процессах обмена информацией.

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) - сеть различных устройств (средства передвижения, бытовая техника, механизмы, датчики, исполнительные устройства, средства связи и пр.), производящих двустороннее взаимодействие в виде обмена данными. Для IoT характерно усиление связи привычного устройства с глобальной сетью Интернет, благодаря которому они приобретают способность автономного обмена информацией без непосредственного участия пользователя.

Утилитарная полезность применения IoT-технологий состоит в снижении затрат на производство товаров и предоставление уже известных пользователю и производителю услуг. По своей сути, инновации в Интернете вещей характеризуются сочетанием физических и цифровых компонентов, используемых в процессе создания новых продуктов или организации бизнес-моделей. Снижение затрат в случае с IoT достигается за счет эффективного управления питанием, использованием широкополосной связи, более надежных носителей памяти.

Достижения в области микропроцессорных технологий позволили компаниям использовать целый ряд возможностей для сокращения издержек на производство при помощи Интернета вещей. Для решений IoT характерно объединение физических объектов с IT-технологиями в форме аппаратного и программного обеспечений. В результате применения IoT, первичные физические характеристики и функциональные возможности прибора или объекта могут быть улучшены с помощью IT, в результате предоставляющими использование дополнительных цифровых сервисов обмен данными с которыми может быть произведен не только на локальной основе, но и на глобальном уровне [8].

Наглядным примером «модернизации» может являться простая лампа накаливания, основная функция которой заключается в том, чтобы обеспечивать достаточный уровень освещения в определенном месте или помещении. Однако, если лампочка улучшена при помощи технологии IoT, она может служить в качестве примитивной системы охраны и дополнительно обнаруживать присутствие человека и служить недорогой системой безопасности, которая в случае вторжения активирует режим мигающего света и отправляет уведомление владельцу на соответствующее устройство.



Рисунок 1.3 Сервисы продуктов, использующих IoT

Концепцию обозначенной «модернизации», в результате которой обычная вещь приобретает свойства интернет-вещи, наглядно демонстрирует иллюстрация, приведенная в документе «Business models for the internet of things. Bosch lab white paper» [9], и отображенная на рисунке 1.1.

Важно отметить, что разница между КФС и IoT не всегда очевидна. Т.к. и в первом, и во втором случае в системах присутствуют физические объекты, расположенные в реальном окружении или пространстве и производящие обмен информацией.

В рамках настоящей работы понятие КФС имеет значение объекта, находящегося под контролем и мониторингом компьютерных алгоритмов. При этом предполагается, что эта система тесно связана с сетью Интернет. Интернет вещей, в свою очередь, является сетью из умных вещей, обменивающихся данными равноправно и не имеющих строгой системы контроля или управления.

Согласно одной из презентаций Microsoft, посвященной вопросу различий IoT и КФС, последняя представляется исключительно в качестве пары «физическое устройство» - «цифровой двойник», в то время как IoT представлен сетью только взаимосвязанных «физических устройств». Однако, как показывает обзор литературы, однозначного представлениях о различиях и сходствах обозначенных технологий не существует.

Таким образом, умный офис можно с одной стороны назвать интернетом вещей для конкретных, более малых КФС (если считать систему за пару физический объект - цифровой двойник). С другой же стороны «Умный Офис» является киберфизической системой, состоящей из сложного цифрового двойника офисного пространства и его реального представления, включающего в себя помещение, датчики, оборудование и т.п.

«Системы систем»

Термин «Система систем» служит для обозначения совокупности отдельных систем, ориентированных на решение конкретных задач, с изолированными друг от друга аппаратами непосредственного управления, контроля и мониторинга. Настоящая совокупность направлена на достижение целей, выполнение задачи или получение эффекта от системы, являющегося чем-то большим, чем сумма всех функциональных возможностей отдельных ее элементов (которые также являются системами). Именно получение обозначенного «добавочного» эффекта служит ключевым свойством «системы систем».

Ряд исследователей отмечает, что в настоящее время дисциплина изучения обозначенной области является критически важным предметом для исследования. Также исследователи отмечают, что инструменты для анализа, построения процессов и методов описания правил и требований к «системам систем» на текущий момент времени являются несовершенными [10]. Следовательно, в обозначенной дисциплине присутствует ряд вопросов для дальнейших исследований. Наглядным примером таких вопросов является отсутствие:

1. Единой и непротиворечивой системы отсчета для показателей, фигурирующих внутри системы;

2. Метода создания Онтологии предметных областей для системы (единого глоссария) [11];

3. Единой методологии визуализации и сообщения между сложными системами;

4. Эффективной системы распределенного управления ресурсами;

5. Формального языка моделирования в рамках платформы, содержащей интегрированный набор инструментов [12];

6. Методологии количественного и качественного анализа для разработки системных требований для разработки системы и концептов системы систем [13].

Некоторые из обозначенных проблем коррелируют с вопросами и задачами, возникающими при проектировании и реализации масштабных КФС. Наиболее релевантными теме настоящего исследования являются пункты 4 и 5, т.к. относятся к ряду прикладных задач при разработке КФС вида «Умное Здание» или Smart-Grid систем. Проблемы «системы систем» также могут быть использованы при разработке платформы «Умный офис» в качестве аспектов для рассмотрения при создании списка требований к разрабатываемой информационной системе.

Умная вещь

Наиболее часто термин «Умная вещь» ассоциируется с устройством, которое включено в одну из киберфизических систем или же имеет способность взаимодействия и обмена информацией с другими устройствами по средствам локальных сетей и сетей Интернет (как часть системы IoT). Как правило, каждая умная вещь обладает модулем соединения с глобальной сетью и программным обеспечением, которое осуществляет управление потоками данных. Более сложные устройства способны производить первичный сбор и анализ информации о собственном состоянии. В настоящей работе «Умная вещь» так же используется в значении «Устройство, входящее в состав КФС».

Цифровой двойник

В рамках настоящей работы, термин «Цифровой двойник» - представляется как копия неживой физической сущности [14]. Одним из главных атрибутов цифрового двойника предмета является связь физического и виртуального экземпляров одной и той же сущности таким образом, что данные передаются достаточно оперативно для того, чтобы позволить виртуальному объекту существовать одновременно с физическим объектом. Однако, стоит отметить, что цифровой двойник напрямую зависит от физических атрибутов физического объекта, необходимого для учета в системе процессов, людей, мест, систем и устройств. Цифровое представление, помимо статичного набора элементов, также должно обеспечивать отображение, динамических свойств физического объекта, его поведения, и того, как устройство Интернета вещей работает и живет на протяжении всего своего жизненного цикла.

Несмотря на разницу в определениях технологии цифрового близнеца, все они подчеркивают две важные характеристики. Во-первых, каждое определение подчеркивает связь между физической моделью и соответствующей виртуальной моделью или виртуальным аналогом. [15] Во-вторых, эта связь устанавливается путем генерации данных в реальном времени с использованием датчиков [16].

Стек концептов, тесно связанных с темой цифрового двойника, включает в себя IoT, применение инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения при моделировании поведения электронного двойника. Применение обозначенных технологий обосновывается тем, что, во-первых, цифровой двойник должен иметь возможность существовать параллельно с физической составляющей даже при отсутствии непосредственного подключения к сети Интернет. Во-вторых, подобные инструменты, примененные в рамках концепции виртуального близнеца, служат цели формирования объема данных, необходимых для аналитики поведения физического аналога (анализ накопленных данных за определенный период и возможность прогнозирования поведения реального физического объекта на основании уже собранных данных). Таким образом, обучающая система цифрового двойника способна к самообучению, посредствам:

1. Использования данных, собранных при помощи датчиков, которые передают различные аспекты рабочего состояния объекта;

2. Настройки экспертов предметной области, производящих обслуживание и конфигурирование системы (инженеры с глубокими и актуальными отраслевыми знаниями);

3. Применения облачных технологий, используя данных других (подобных) физических объектов (отдельных или же группы);

4. Сбора данных из более крупных систем и среды, частью которой он может являться;

5. Анализа данных-истории о результатах использовании объекта в прошлом с учетом соответствующего состояния на рассматриваемый момент времени.

В различных отраслях промышленности близнецы используются для оптимизации работы и обслуживания физических агрегатов, систем и производственных процессов.

Они являются формирующей технологией для промышленного Интернета вещей, где физические объекты могут жить и виртуально взаимодействовать с другими машинами и людьми. В контексте Интернета вещей их также называют «киберобъектами» или «цифровыми аватарами» [17]. Цифровой двойник также является компонентом концепции КФС. Хранить данные о нем, управлять им, хранить математические модели / сценарии, поведение системы.

1.5 Примеры киберфизических систем

После того, как основные понятия предметной области были установлены и отношения между понятиями, концепциями и технологиями были рассмотрены, необходимо понять, каким образом используются непосредственно киберфизические системы. Также необходимо установить, в чем состоят отличия между различными типами КФС, какими ключевыми особенностями они обладают, и какие из выявленных в ходе анализа свойств и особенностей могут быть полезны при проектировании системы «Умный офис».



Системы умного энергоснабжения

В современных научных работах системы умного энергоснабжения упоминаются как технологическая концепция энергетической сети, включающей в себя разнообразные методы и устройства. К числу таких устройств могут быть отнесены «умные измерители» (датчики, которые считывают соответствующие показатели) и «умные агрегаты» (контролирующие показатели этих показателей в сети). Также применение технологий Smart-Grid систем подразумевает использование различных методов энергосбережения [18] и возобновляемых источников энергии, таких как:

1. Энергия ветра;

2. Геотермальная энергия;

3. Энергия солнечного света;

4. Гидроэнергия;

a. Энергия приливов и отливов;

b. Энергия волн.

Основным отличием обозначенных систем (умного энергоснабжения) от КФС является более узкая направленность первой на управление и перераспределение энергетических ресурсов внутри сети аппаратных станций и устройств, считывающих показатели нагрузки и потребности в питании объектов, входящих в сеть. Такие решения призваны прогнозировать потребность в энергии внутри определенного сегмента сети и производить распределение энергоресурсов на основании этой потребности. Именно за счет большого количества узлов, в которых установлены «умные вещи», система обладает способностью наиболее точной оценки потребности в электропитании.

Умный дом

Наиболее приближенным к системам «Умный офис» является класс систем «Умный дом». В англоязычных источниках система «Умный дом» зачастую используется как смежное понятие для «технологии автоматизации дома». Такая система состоит из различных устройств, подключенных к единой системе или же взаимодействующих между собой посредствам применения технологической концепции интернета вещей.

Как правило, системы «Умного дома» могут управляться не только при помощи настольных Windows-приложений, но и при помощи мобильных, портативных устройств (наподобие смартфонов и планшетных компьютеров), подключенных к глобальной сети Интернет [19]. В свою очередь, концепция «SMART» (в англ. оригинал. форм. «SMART home technology») является аббревиатурой от словосочетания «Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology» [20], что может быть переведено как «Технология для дома, способная к осуществлению самоконтроля, самоанализа и сообщения с пользователем».

Применение концепции затрагивает такие области домашнего быта, как:

1. Акустические системы;

2. Отопление;

3. Безопасность и мониторинг состояния (исправности) домашних устройств;

4. Домашние роботы уборки помещений;

5. Проверка задымления;

6. Освещение;

7. Энергосбережение.

Стоит отметить, что применение технологий умного дома в некоторых из областей, приведенных выше, также актуальны для реализации в системах «Умный офис». К примеру, потребность в интеллектуальных инструментах управления отоплением, освещением, безопасностью и энергоснабжением действительно востребована не только для владельцев частных жилых площадей, но и для управленцев офисных помещений.

Умное здание

Впервые концепция интеллектуального здания была представлены в 80х годах в Америке. Такие здания призваны не только являться помещением, защищенным от внешней среды, но и предоставляющей частично или полностью контролируемые человеком интеллектуальные методы, позволяющие резидентам управлять показателями внутри здания. Примерами таких показателей являются такие показатели как температура и влажность воздуха, системы управления доступом в различные части здания и пр.

Вместе с ходом времени техническое и технологическое обеспечение подобных зданий предоставляло возможности состояния не только распределенных встроенных инженерных систем, но и применение полноценных систем, применяющих технологии интернета вещей и КФС. В рамках настоящей работы термин «Умное здание» применяется в качестве потенциальной системы систем, имеющей возможности для интеграции нескольких решений, имеющих архитектуру, подобную разрабатываемой. Также, концепт «Умных зданий» может быть воспринят как базис для любого из концептов любого другого умного здания или помещения (Умная больница, Умная фабрика и пр.).

Умный офис

С уверенностью может быть сказано, что главными источниками отличия между отдельными решениями КФС являются предметная область и физическая составляющая окружающей среды. Т.к. отличия предметной области определяют метрики эффективности, цели, ряд потенциальных ограничений и направленность системы, в то время как физическая составляющая задает набор условий для реализации системы (температурные и климатические, ландшафтные и пр. условия). В случае с «Умным офисом» предметная область затрагивает область офис-менеджмента, т.е. управления офисным пространством. Физическим расположением системы является часть здания, включающая в себя от одного до нескольких помещений. Таким образом, главным объектом внедрения является комната офисного помещения, ключевые характеристики которой должны быть учтены при проектировании системы.

Исходя из предметной области КФС, следует, что метрики эффективности относительно внедряемой технологии определяются управляющими офисного пространства, ровно так же, как и цели, поставленные перед системой. Это означает, что одним из главных способов их идентификации является исследование проблем и требований, предъявляемых к аналогичным системам, либо же проведение интервью напрямую с потенциальным гипотетическим заказчиком. Общей направленностью системы является обеспечение безопасности и комфорта работы в офисном пространстве. Потенциальные ограничения служат рамками предметной области офис-менеджмента. Таким образом, внутри офиса не стоит разворачивать полномасштабную систему здравоохранения, если потенциальному заказчику требуется считывать лишь показатель сердцебиения работника.

Таким образом, «Умный офис» может быть представлен в качестве подключаемой части системы «Умное здание». При этом, обозначенная часть должна иметь возможность существовать автономно в качестве платформы для подключаемых методов и устройств и отвечать критериям соответствия КФС (см. раздел 1.1.2). В настоящий момент системы класса «Умный офис» предлагаются такими компаниями, как Huawei, Xiaomi, IBM, Талан, ПЗСП и пр. Однако, стоит отметить, что степень универсальности, состав и технологичность каждого из решений в различной мере соответствует как понятию «платформы», так и термину «КФС», следствие неполной реализации принципов КФС.

1.6 Платформы киберфизических систем

После рассмотрения примеров применения КФС, стоит определить, что (кроме разницы в предметной области и физическом расположении) отличает частные решения, представленные в научном сообществе и на производстве от платформ.

...