Математическое и программное обеспечение для аналитического контроля производственных процессов (MSPC/PAT): перспективы разработки

Тезисы доклада
Контроль и оптимизация производственных процессов: цели, участники и движущие силы
PAT создает условия для активного внедрения новых подходов к изучению, контролю и оптимизации процессов в индустрии
Проект программного обеспечения для MSPC/PAT
Новые возможности для создания наукоемкого ПО в России

Промышленные процессы
«Процесс - ход, развитие какого-нибудь явления, последовательная смена состояний в развитии чего-нибудь» Толковый словарь русского языка.
Производственный процесс характеризуется наличием цели – продута.

Контроль и оптимизация процессов:
Зачем и как?
Цели контроля и оптимизации:
Получение продукта требуемого (высокого) качества
Стабильность качества продукции
Снижение затрат на производство и контроль качества
Виды оптимизации процессов:
На стадии проектирования (организация, реорганизация)
Текущие улучшения
Оптимизация в реальном времени
Контроль процессов и их оптимизация тесно взаимосвязанны:
Cлужат для получения качественного продукта
Современные методы оптимизации базируются на новых принципах контроля процессов (MSPC)

Контроль и оптимизация процессов:
Участники и движущие силы

MSPC и PAT: Терминология
Multivariate Statistical Process Control (MSPC) – набор современных математических и статистических методов контроля и оптимизации производственных процессов
Process Analytical Technology (PAT) – инициатива FDA, устанавливающая контролируемые рамки для внедрения инновационных технологий в фармацевтическом производстве и контроле качества

Предпосылки появления PAT
Существующая практика контроля и оптимизации производственных процессов морально устарела
Действующие принципы внешнего регулирования тормозят внедрение новых методов
U.S. FDA Process Analytical Technology имеет глобалное значение

Основные положения PAT
Необязательные рекомендации, призванные содействовать разработке и внедрению инноваций
Акцент на понимании процесса, как основе для лучшего контроля качества и оптимизации
Подход основанный на управлении рисками
Управление качеством в реальном времени: приоритет тестирования процесса перед тестированием продукта
Использование косвенных методов анализа для in-, at- и on-line методов контроля (вместо off-line)
Активное использование MSPC и хемометрики
Постоянный диалог с предприятием, гибкие механизмы корректировки регулирующих правил

Принципиальное значение PAT
Создание механизмов регулирования, которые не препятствуют, а содействуют прогрессу
=> Более эффективная борьба с болезнями, спасение и продление жизней
progress

Выгоды от использования MSPC
Сокращение производственного цикла за счет использования косвенных методов анализа
Контроль качества сырья и исходных материалов
Уменьшение и предотвращение отбраковок и переделок
Ранняя диагностика «неудачного» процесса
Контроль точки окончания процесса в реальном времени
Контроль качества (выпуск продукта) в реальном времени
Повышение безопасности работы оператора и уменьшение количества ошибок из-за «человеческого фактора»

Программное обеспечение – техническая основа PAT
С технической точки зрения
PAT = «Железо» + ПО
«Железо» в PAT:
Сенсоры
Аналитические приборы
Компьютеры
Программное обеспечение в PAT:
Управляющее ПО приборов
ПО для MSPC
ПО для управления информацией и знаниями (хранение, поиск, передача)

Индустрии нужно ПО для MSPC/PAT
В индустрии существует растущая потребность в ПО для MSPC
В настоящее время компании решают проблему ПО при внедрении PAT за счет:
Внутренней разработки ПО
Заказ ПО у компаний-разработчиков
Сотрудничества с экспертами в академической среде
Нет явного лидера в разработке ПО для MSPC/PAT
=> Благоприятная ситуация для нового проекта

Проект ПО для MSPC/PAT
Создание профессионального ПО для MSPC/PAT
Коммерческий проект при тесном взаимодействии с наукой
Новая архитектура ПО
Первоначальный ориентир на Западный рынок с перспективой внедрения на Российских предприятиях
Поддержка государства - материальная база для успешного старта проекта

Потенциальные клиенты
Крупные Западные фармацевтические компании (список «Fortune 500») активно поддерживают внедрение PAT
Более мелкие компании будут ориентироваться на готовые решения
Инициатива PAT будет оказывать влияние и на Европейскую фармацевтику, не зависящую от FDA
Предприятия не связанные с производством пищевых продуктов и лекарств представляют перспективный сектор для MSPC в будущем
Российские предприятия повторят путь Западной индустрии с опозданием на 10–15 лет

Специфика разработки наукоемкого программного обеспечения
На сегодня, теория разработки ПО является зрелой областью знания
Однако, разработка наукоемких приложений имеет существенные особенности
Фигура эксперта в производственном цикле
Трудности привлечения венчурных инвестиций
Требует специальных управленческих навыков
Как правило, компании - производители наукоемкого ПО спонтанно вырастают из академической среды
Продолжительный процесс
Недостаточно профессиональное исполнение
Хемометрика – предельный случай наукоемкого ПО

Особенности ПО для MSPC/PAT
Задачи по внедрению MSPC на предприятиях индивидуальны; клиенту требуется решение, а не программа
Успешное ПО для MSPC/PAT должно быть «проблемно-ориентировано»
Настраиваемым под конкретную задачу и производственную ситуацию
Поставляться вместе с экспертными услугами по адаптации, поддержке и обучению персонала
Принцип конструктора («модульное» ПО)
Набор алгоритмических и интерфейсных блоков
Собственный язык для «сборки» решения и создания новых модулей

Идеология «модульного» ПО

Архитектура продукта
Приложение для MSPC будет иметь два пользовательских уровня
I. Уровень эксперта (программирование)
Дизайн системы
Построение и валидация моделей
Создание новых методов
Оптимизация
II. Уровень оператора (использование)
Управление данными
Использование моделей для контроля процессов
Управление опциями приложения

Методы и алгоритмы MSPC
Факторный анализ
Principal Component Analysis (PCA)
Partial Least Squares (PLS)
Многомерная калибровка
Principal Component Regression (PCR)
PLS1, PLS2
Моделирование процессов
Multivariate Curve Resolution (MCR)
Process Simulation
Классификация (распознавание образов)
PLS-Discrimination
Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA)
Hierarchical Cluster Analysis (HCA)

Стартовая позиция проекта
Благоприятная ситуация на рынке
Команда высококвалифицированных специалистов
Теоретический и практический опыт в MSPC и хемометрике
Обширный опыт в области разработки коммерческого ПО
Научная и образовательная база РАН в Черноголовке
Потенциал будущего ИТ-парка «Черноголовка»
Обширные связи в Западном мире: в науке, индустрии, и в сфере разработки ПО
«Собственная» международная конференция WSC
Партнерские отношения с Российскими предприятиями

Стратегия развития проекта:
“Fruit Tree Planting”
Academia
R&D
QA
Ad&Marketing
Tech Support
Training

План реализации проекта
Этап I. Внутреннее развитие
Бизнес-планирование, проектирование
Создание ключевых алгоритмических модулей
Создание пилотных проектов на Российских предприятиях
Этап II. Активное развитие
Создание сопуствующих структур: Quality Assurance, Tech Support, Advertising and Marketing, User Training
Создание зарубежного представительства
Активное развитие продукта, начало продаж
Активное продвижение продукта на Западном рынке
Сертификация ISO, CMM
Этап III. Спокойное развитие
Улучшение продуктов
Расширение клиентской базы
Поддержка

Программа создания ИТ-парков в России
Переход от сырьевой экономики к экономике знаний
Развитие наукоемких и информационных технологий
Экспорт технологий
Усиление науки и образования
Использование потенциала сложившихся научных центров
Создание первых «пилотных» ИТ-инкубаротов
Санкт-Петербург, Новосибирск, Нижний Новгород, Дубна, Черноголовка
Экономические льготы
Государственные субсидии
Создание новых ИТ-парков с использованием наработанных моделей
Принятие программы ИТ-инкубаторов правительством ожидается уже в первой половине 2005 года

ИТ-парк «Черноголовка»
Материальная и производственная база
8 научных институтов
Завод научного приборостроения
Квалифицированные кадры
ИТ- и высокотехнологичный бизнес
Филиал МГУ
Потенциал роста города
Условия жизни и отдыха
Развитая инфраструктура
Жищное строительство
Заповедная природа
Близость к Москве

«InterProgma», Черноголовка
Разработка наукоемкого ПО с 2001 г.
Базируется в ИПХФ РАН
Моделирование, системы контроля качества и Интернет-технологии
Квалифицированная команда и руководство
Тесные связи с Российским ИТ-бизнесом

Заключение
Благодаря правительственной программе создания технопарков возникли благоприятные условия для создания наукоемкого ПО в России
Одной из наиболее перспективных областей для разработки наукоемкого ПО является обработка аналитических данных
Группой ученых из РХО и ИПХФ РАН предложен проект ПО для MSPC/PAT для реализации на базе ИТ-парка «Черноголовка»
В настоящий момент сложились благоприятные условия для развития такого продукта в России и его успешного экспорта на Запад