Módulo de Inteligencia de Negocio en un sistema de control de la producción en plantas de generación de energía distribuida.

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1 Módulo de Inteligencia de Negocio en un sistema de control de la producción en plantas de generación de energía distribuida. Autores: Carlos Javier Quintero Blanco, Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba. Ing. Dina Yaksilik Torres Sakipova, Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba. Ing. Daniel Varona Cordero, Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba. Resumen Este trabajo consiste en el desarrollo del módulo de Inteligencia de Negocio GEDIMES BI para un sistema MES, considerado el corazón de la solución de integración de los sistemas que intervienen en la gestión y control de los procesos de las plantas de generación de energía distribuida en Cuba. Para ello, se desarrolló un modelo de control inteligente para el análisis multidimensional y el monitoreo de la producción, utilizando técnicas de Procesamiento Analítico en Línea (OLAP).Además, se diseñó un Cubo OLAP basado en los hechos críticos del proceso de producción de la planta, en el que cada métrica de las tablas de hechos soncompletadas a partir de un servicio de integración que actúa sobre el universo de los Sistemas Transaccionales (OLTP), permitiendo obtener los indicadores claves de rendimiento (KPI) que muestran de forma gráfica el estado del proceso productivo para ayudar en la toma de decisiones ante las dispersiones ocurridas.también se emplean diferentes algoritmos de minería de datos que utilizan la analítica predictiva, los modelos de clasificación y asociación y la inteligencia artificial. Por ello, el módulo brinda soporte a los grupos de dominios en la toma de decisiones en el proceso de planificación estratégica de la producción y guía a la empresa hacia una mejor gestión organizacional. Palabras Clave:Inteligencia de Negocio, MES, Minería de Datos, MIS, OLAP, SCADA Introducción: A partir del año 2005 la dirección del estado cubano decidió dar solución al deterioro que sufría el Sistema Eléctrico Nacional (SEN). Este estaba centralizado en unas decenas de plantas de generación térmica cuyo sistema tecnológico provenía del ya extinto campo socialista. Se decidió pasar a un sistema distribuido de plantascon un alto nivel de automatización, aumentando su diversidad en todo el territorio nacional, produciéndose un aumento en la complejidad de la gestión de los procesos que acompañan la explotación y mantenimiento de estas tecnologías, tanto a nivel de planta como a nivel de provincia y de país. 1

2 La automatización de las plantas de generación de energía distribuida (PGED)es soportada por un sistema de Control de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA), que permite al operador la visualización, el monitoreo y el control de las operaciones básicas de la planta. Sin embargo, poseen un precario sistema tecnológico para la gestión de la información en la toma de decisiones, lo que dificulta el tratamiento de la información a nivel de SCADA y no permite al personal de la planta en ningún momento determinar la eficiencia del proceso. Es por ello que acuden a soluciones de ofimática para realizar el tratamiento de los históricos y así poder obtener indicadores que den ideas del comportamiento global del sistema y le permita entonces tomar decisiones. En la actualidad, el desarrollo de un sistema de Inteligencia de Negocio enfocado a la administración y creación de conocimiento, mediante el análisis de datos existentes en la empresa, permite su evolución hacia la inteligencia organizacional. Este sistema es soportado por tecnologías de la información que incluyen herramientas de soporte a la toma de decisiones y la contribución de expertos. En el desarrollo de este trabajo, se describirán algunas de las herramientas que intervendrán en este proceso de transformación. Una de las herramientas utilizadas para el control de las actividades empresariales son los Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (ERP). Estos integran y manejan muchos de los procesos de negocio asociados con las operaciones de producción y servicios, como mantenimientos, administración de inventarios, pruebas de calidad, recursos humanos, ventas, etc. Otra herramienta que dirige y monitorea los procesos de producción en la planta, incluyendo el trabajo manual o automático, así como preguntas on-line y enlaces a las tareas que tienen lugar en la planta de producción, es el Sistema de Ejecución de Manufactura (MES). Constituye un intermediario entre el sistema ERP y el sistema de control de la producción. En el caso de los sistemas para el control de la producción es necesario que exista un alto nivel de automatización como complemento al proceso. Para ello son utilizados los Sistemas de Control de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA), basados en computadores que permiten supervisar y controlar variables del proceso a distancia, proporcionando comunicación con los dispositivos de campo (controladores autónomos) y controlando el proceso de forma automática por medio de un software especializado. Estas herramientas no permiten a los grupos de dominio lograr una toma de decisiones eficiente, por lo cual surge la necesidad de implementar un Sistema de Información Gerencial (ManufacturingInformationSystem en inglés, MIS), queutiliza la información de otros sistemas para ofrecer conocimientos que respalden las decisiones empresariales. 2

3 Desarrollo La norma ISO/IEC define las interfaces entre las actividades empresariales y el control de la producción. Su objetivo es operar estos sistemas con una fácil integración. Figura 1. Jerarquía Funcional Norma ISO/IEC Para definir los detalles de las actividades según la norma, se realizan actividades críticas del negocio: Producción, Mantenimiento, Pruebas de Calidad y Manejo de Inventarios, que forman parte de la solución. Figura 2. Modelo de las actividades de trabajo para el Manejo de las Operaciones de Manufactura. El propósito de estos modelos es identificar los posibles flujos de datos dentro de las operaciones de producción. Los óvalos en el modelo indican la colección de tareas identificadas como las principales actividades, y las líneas con flechas representan la importancia de los flujos de información entre las actividades. 3

4 La solución que se desarrolló forma parte de un sistema para el control de la producción de energía distribuida. A continuación se expondrán los artefactos más importantes que describen la lógica de la solución. GEDIMES es una solución MES, basada en una plataforma Web, que gestiona el proceso de producción, el control de los inventarios, las pruebas de calidad y además ofrece una interfaz para las solicitudes de órdenes de trabajo y sus respuestas, que interactúa con un sistema de gestión de los mantenimientos, que pertenece a una solución de terceros que se integra a la plataforma. Su arquitectura está diseñada bajo la norma ISO/IEC 62264, que permite un alto nivel de estandarización e integración entre los subsistemas de control de la producción al cual pertenece la plataforma y los sistemas empresariales referentes al módulo de Inteligencia de Negocio. GEDIMES está dividido en cuatro módulos básicos (Producción, Mantenimiento, Inventario, y Laboratorio) que responden a los procesos críticos de una planta. Permite el análisis estático de la información, la toma de decisiones a corto plazo basadas en la planificación de la producción y la gestión de los recursos. El modelo no permite el análisis de la información en tiempo real, ya que su base de datos es OLTP, por lo que solo procesa solicitudes transaccionales, que no responden al control de la producción de una manera dinámica, compleja y en cortos instantes de tiempo. Para dar solución a este problema se implementó un Cubo MOLAP basado en la información almacenada en un conjunto de bases de datos de Procesamiento de Transacciones en Línea (en inglés OnLineTransactionProcessing,OLTP) donde GEDIMES es el eje central. La infraestructura para la solución de Inteligencia de Negocio propuesta, está conformada por una topología de red en la capa de gestión como muestra la figura 3. Figura 3 Topología genérica de una Solución BI en una Entidad. Para la construcción del Cubo MOLAP, al que se hace referencia anteriormente, se utilizó la metodología de Ralph Kimball, donde siguiendo las diferentes fases, se implementó cada elemento necesario de la solución. En la figura 4 se ilustra el ciclo de vida dimensional del negocio. 4

5 Figura 4. Tareas de la Metodología de Kimball. Los requisitos funcionales identificados fueron: diseñar tablas pívot para el análisis multidimensional de la información, mostrar predicciones asociadas a los algoritmos de minería de datos, mostrar el estado real de la planta basado en los indicadores claves de rendimiento, mostrar el estado real de la planta basado en los indicadores claves de rendimiento, notificar mediante el análisis lógico algebraico los problemas detectados por el sistema, autenticar usuario, generar reportes del sistema acerca del estado de la planta, generar informe acerca del funcionamiento modular de la planta y gestionar los datos del almacén de datos. El Cubo MOLAP de GEDIMES es una base de datos multidimensional, donde el almacenamiento físico de los datos se realiza en un vector multidimensional que permite el análisis y la obtención de recetas e indicadores claves de rendimiento que marcan el estado actual de la planta. La estructura del cubo está formada por hechos y dimensiones. Los hechos son tablas que almacenan las medidas de las actividades críticas del sistema, y las tablas de parámetros en función de los cuales se analizan los datos de manera jerárquica, se conocen como dimensiones. Las formas que tienen estos conjuntos de hechos y dimensiones son llamadas almacenes de datos. Los hechos críticos identificados son Producción, Mantenimiento, Laboratorio, e Inventario, los cuales contienen atributos que miden el proceso, estos son llamados métricas o medidas, que al aplicar entre ellos operadores algebraicos se convierten en Indicadores Claves de Rendimiento (KPI), estos miden el nivel del desempeño del proceso utilizado para cuantificar objetivosque reflejan el rendimiento de la planta. Los hechos en GEDIMES tienen relaciones directas con las dimensiones, en la siguiente tabla se especifica dicha relación. Dimensiones 5

6 Proceso de Negocio Tiempo Equipo Materia y Pieza RRHH Prueba Factura Orden Trabajo Producción X X X Mantenimiento X X X X X Laboratorio X X X Inventario X X Tabla 1. Matriz de procesos/dimensiones (Bus Matrix). Figura 5. Diseño Multidimensional del Cubo MOLAP de GEDIMES. Una de las aplicaciones que soporta el Cubo MOLAP es la obtención de los Indicadores Claves de Rendimiento (KPI)que definen, en el espacio multidimensional, el estado en tiempo real del comportamiento del proceso. Los KPI son funciones aritméticas cuyos argumentos están constituidos por las métricas obtenidas del proceso. Estos 6

7 indicadores constituyen una imagen del estado de la gestión dela producción de energía eléctrica en la planta o la empresa. En el Manual de Gestión para la Generación Distribuida de Electricidad en Cuba (MAGEST) se especifican los KPI para cada una de las actividades críticas del proceso de generación. Para asignarle valores a los campos en cada tabla para determinar los KPI antes mencionados, se utiliza una tecnología de extracción de datos del universo relacional delos OLTP, que conforman el entorno operacional de la planta, para una vez mediante un procedimiento de estandarización, limpieza, y transformación, realizar el proceso de carga de los datos en cada una de las entidades del almacén de datos. En la siguiente figura se puede observar la arquitectura básica del servicio de integración. Figura 6. Arquitectura del Servicio de Integración. Para el llenado del almacén de datos se diseñó un flujo de integración por cada entidad, donde se realizan las operaciones de inserción, actualización y eliminación de los datos. En la siguiente figura se observa un ejemplo del flujo en el llenado de la dimensión Recursos Humanos (DimRrhh). Figura 7. Diseño del flujo de integración para la dimensión RRHH. 7

8 El componente señalado con el número 1 es un objeto fuente OLE donde se ejecuta una consulta transaccional SQL para obtener la tabla fuente con los campos requeridos hacia el componente de destino. El componente número 2 adiciona una columna donde se concatenará los campos (Nombre, PrimerApellido y SegundoApellido) para formar el campo NombreCompleto, a partir de esta operación en el componente 3 se convierten todos los campos del sistema fuente al mismo formato del destino. En el componente se busca el campo llave de la información transformada en el almacén de datos para definir cuál es la operación a realizar. Si no se encuentra el identificador la información es insertada en el componente 5. Si se encuentra se actualiza la información en el componente 6 del almacén de datos. Una vez implementadoel servicio ETL sobre el Cubo MOLAP, se diseñó una herramienta cliente que permite acceder a la tabla Pivot del Cubo, donde usuarios de la aplicación de Inteligencia de Negocio podrán conjugar las diferentes métricas con respecto a dimensiones que le pertenecen en el cubo, obteniendo estructuras vectoriales que brindarán información del comportamiento retrospectivo y actual de las realizaciones dinámicas de las diferentes métricas del proceso. A continuación se destacan los algoritmos de minería de datos que están presentes en la solución y su descripcion,implementados bajo la metodología CRISP-DM y utilizados en la plataforma MS SQL Server 2008 R2 Analysis Server, para mostrar las fases de desarrollo de cada proyecto de minería, relacionados en la tabla siguiente: Algoritmos de Campo de Entrada Campo Proceso Minería Predictivo Series -Consumo Combustible -Energía Predecir el valordel nivel de producción en un periodo Temporales -Consumo Lubricante -Consumo Refrigerante Generada futuro siguiendo un comportamiento en el tiempo, siempre y cuando la relación entre los consumos de materias servicio y el personal involucrado en la -Consumo Agua producción tenga un comportamiento lineal. También es -Tiempo usado para estimar los niveles de disponibilidad futura del equipamiento tecnológico. Redes -Consumo Combustible -Energía Predecir un proceso de generación, determinado por Neuronales -Consumo Lubricante Generada materias de servicio y el personal usado cuando tenga un comportamiento no lineal. 8

9 -Consumo Refrigerante -Consumo Agua Regresión Logística - Equipo - Estado Calcular la probabilidad con que los motores disponibles entran en mantenimiento según la dispersión del parámetro. Regresión -Consumo Combustible -Energía Predecir un proceso de generación determinado por Lineal -Consumo Lubricante -Consumo Refrigerante Generada materias de servicio y el personal usado en la producción cuando tenga un comportamiento lineal. -Consumo Agua NaiveBayes -Estado -Equipo Agrupar el equipamiento tecnológico según el estado actual en que se encuentren. Análisis Clúster -Estado -Equipo Determinar las clases de comportamiento de la tecnología. Tabla 2. Modelos de Minería de datos. A continuación se muestra la imagen inicial del sistema GEDIMES que incluye el Módulo descrito en este trabajo. Figura 11. Consola de inicio para GEDIMES. 9

10 Conclusiones: La solución tuvo como resultado la integración de los sistemas que controlaban la gestión de las operaciones en la planta GEDICH. El control complejo e inteligente para las organizaciones que gestionan basado en el conocimiento, son la base metodológica que permiten reducir la complejidad de la gestión a un problema de optimización por etapas. Con esto, el módulo de Inteligencia de Negocio de GEDIMES tiene un alcance, desde el nivel de entidad (Planta o Empresa) hasta el nivel social (Unión Eléctrica). Además constituye un apoyo a la toma de decisiones basado en el procesamiento analítico en línea de la información y en técnicas de minería de datos. Bibliografía: Management Information Systems (MIS), Nexus Internet Solutions, Ltd, solucions.net/artcle.aspx?aid=155, Aguado, B. A., Temas de Identificación y Control Adaptable, ICIMAF, Cuba, Dorta Herrera, S. y otros, Manual de Gestión para la Generación Distribuida de la electricidad en Cuba, Cuba, Guy, F. Y Langit, L., Foundations of SQL Server 2008 R2 Business Intelligence, Editorial Apress, SegundaEdición, E.U, ISO/IEC , Enterprise-control system integration, Activity models of manufacturing operations management, Krishnaswamy, J., Learning SQL Server 2008 Reporting Services, Packt, UK, Liao, T. W., Triantaphyllou, E., Recent Advances in Data Mining of Enterprise Data: Algorithms and Applications, World Scientific Publishing vol.6, USA, MacLennan, J., Tang, Z., Crivat, B., Data Mining with SQL Server 2008, Wiley, Mostoles, E., Manufacturing Execution Systems (MES), Revista Accenture No. 2, Rainardi, V., Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server, Apress, USA, San Roque, M. A. y Czernichow, T., Predicción de series temporales no lineales con el modelo NARMAX, Anales de Mecánica y Electricidad vol.46, Withee, K., Microsoft Business Intelligence For Dummies, Wiley, USA, Wrembel, R. y Koncilia, C., DataWarehose and OLAP, IRM Press, USA,

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