Сидоренко Н.С., Логунова О.С., Тяжельникова Л.Ю., Аркулис Н.В. Информационные хранилища предприятий металлургической промышленности: трансформация структуры

скачать PDF

Аннотация

Целью исследования является повышение эффективности функционирования Хранилища технологических данных в системе управления многостадийным металлургическим производством с последовательной увязкой по иерархическим уровням и интеграцией в единую систему сбора и обработки информации. В ходе исследования выполнен анализ количества записей в Хранилище технологических данных, анализ предпосылок трансформации структуры Хранилища технологических данных для крупного металлургического предприятия с полным циклом и разработана концепция трансформации структуры хранилища технологических данных, включающая определение основной сущности: основная единица продукции, переходящая по заданным траекториями обработки; принцип расщепления основной единицы продукции на элементы при прохождении траектории обработки по металлургическим переделам; определение основных траекторий продвижения единицы продукции и ее элементов по подразделениям предприятия (цехам); наращивание информационного потока в реальном времени при продвижении единицы продукции и ее элементов по выбранной траектории. Исследование проведено в 2017-2019 гг. для условий ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» при участии Исследовательско-технологического центра «Аусферр». При проведении исследования применялся метод концептуального моделирования для анализа материальных и информационные потоков. Разработанная концепция построения Хранилища технологических данных на основе платформы Oracle DataBase 12с обеспечивает введение основной единицы продукции и ее элементов, переходящих по заданным траекториями обработки с наращиванием информационного потока в реальном времени. Новая концепция построения Хранилища технологических данных позволила повысить эффективность доступа и извлечения накопленной информации для проведения аналитической работы с выборками из массивов большой размерности.

Ключевые слова

Хранилище технологических данных, металлургическое предприятие, базы данных, системы управления базами данных, информационные системы, базовая единица продукции, элементы единицы продукции.

Сидоренко Никита Сергеевич – аспирант, кафедра вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия.

Логунова Оксана Сергеевна – д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой вычислительной техники и программирования, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Россия. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7006-8639.

Тяжельникова Лариса Юрьевна – начальник отдела технической поддержки и развития MES-систем, ИТЦ «Аусферр», г. Магнитогорск, Россия.

Аркулис Наталья Владимировна – ведущий инженер, металлургический отдел, АО «Магнитогорский ГИПРОМЕЗ», г. Магнитогорск, Россия.

1. Стародубцев М.В. Интеграция цеховых АСУ с корпоративной информационной системой ОАО «ММК» // Сб. тр. Всеросс. науч.-техн. конф. «Создание и внедрение корпоративных информационных систем (КИС) на промышленных предприятиях Российской федерации». Магнитогорск: ИПЦ ООО «Проф-Принт», 2005. С. 405-411.

2. Принцип реализации корпоративной системы управления НСИ ОАО «ММК» И.В. Виер, Д.С. Каплан, В.В. Курбан, В.Л. Арлазаров, П.К. Берзигияров, Н.В. Скворцов. // Сб. тр. Всеросс. науч.-техн. конф. «Создание и внедрение корпоративных информационных систем (КИС) на промышленных предприятиях Российской федерации». Магнитогорск: ИПЦ ООО «Проф-Принт», 2007.

3. Миронов В.В., Гусаренко А.С., Юсупова Н.И. Ситуационно-ориентированные базы данных как виртуальный интеграционный слой в ВЕБ-приложениях // Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS'2016): сб. 2016. С. 123-128.

4. Мяловский В.А., Логунова О.С. Концептуальные модели построения интеграционного слоя: модель информационных потоков и реализация обратной связи // Вестник Череповецкого государственного университета. 2019. №3. С. 17-23.

5. Merv Adrian, Colin White. Beyond the Traditional Data Warehouse // 2010 TechTarget, BI Research, IT Market Strategy, pp. 4-10.

6. Payam Barnaghi, Amit Sheth, Cory Henson From Data to Actionable Knowledge: Big Data Challenges in the Web of Things // IEEE Intelligent Systems 2013.06 Nov.-Dec. 2013, vol. 28, pp. 6-11.

7. Xueyuan Su, Garret Swart Oracle in-database hadoop: when mapreduce meets RDBMS // SIGMOD '12 Proceedings of the 2012 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp. 779-790.

8. Голов Н.И., Кравченко Т.К. Проектирование хранилища данных для решения задач Big Data // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2014. № 1(153). С. 56-61.

9. Ravi Murthy, Eric Sedlar. Flexible and efficient access control in oracle // SIGMOD '07 Proceedings of the 2007 ACM SIGMOD international conference on Management of data, pp. 973-980.

10. Sunil Chakkappen, Thierry Cruanes, Benoit Dageville, Linan Jiang, Uri Shaft, Hong Su, Mohamed Zait. Efficient and scalable statistics gathering for large databases in Oracle 11g // SIGMOD '08 Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data, pp. 1053-1064.

11. Логунова О.С., Мацко И.И., Посохов И.А. Система интеллектуальной поддержки процессов управления производством непрерывнолитой заготовки. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2013. 175 с.

12. Logunova O.S., Matsko I.I., Posochov I.A. Integrated system structure of intelligent management support of multistage metallurgical processes // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2013. № 5 (45). С. 50-55.

13. Salvatore T. Marcha, Alan R. Hevner. Integrated decision support systems: A data warehousing perspective // Decision Support Systems, vol. 43, Issue 3, April 2007, pp. 1031-1043.

14. E. Ertugrul Karsak, C. Okan Özogul. An integrated decision making approach for ERP system selection // Expert Systems with Applications, vol. 36, Issue 1, January 2009, pp. 660-667.

15. Abbas Asosheh, Soroosh Nalchigar, Mona Jamporazmey. Information technology project evaluation: An integrated data envelopment analysis and balanced scorecard approach // Expert Systems with Applications, vol. 37, Issue 8, August 2010, pp. 5931-5938.

16. Величко Н.А., Митрейкин И.П. Технология Big Data. Анализ рынка Big Data // Синергия Наук. 2018. № 30. С. 937-943.

17. Amir Gandomi, Murtaza Haider Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics // International Journal of Information Management, vol. 35, Issue 2, April 2015, pp. 137-144.

18. Philipm C.L., Chun-Yang Zhang. Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data // Information Sciences, vol. 275, 10 August 2014, pp. 314-347.

19. Шарахина Л.В., Скворцова В. Использование технологий Big Data И Smart Data в разработке эффективных коммуникационных стратегий // Социальные коммуникации: наука, образование, профессия. 2019. № 1. С. 266-272.

20. Ермолович Д.В. Информационная перегрузка: Big Data, Data mining и маркетинг-менеджмент // Big Data and Advanced Analytics. 2016. № 2. С. 245-250.

21. Шеханова А.C., Полякова А.Г. Потенциал и особенности использования технологии Big Data // Вестник современных исследований. 2018. № 2.1 (17). С. 99-101.

22. Гневанов М.В., Иванов Н.А.Технологии «больших данных» (Big Data) и их применение в градостроительном планировании // Промышленное и гражданское строительство. 2018. № 4. С. 83-87.

Подробности
Просмотров: 944