Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ современных подходов к автоматизации контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья 11
1.1. Анализ рисков микробиологического обсеменения мясного сырья в процессе хранения 11
1.1.1. Микробиологическая порча. Доминирующие микроорганизмы порчи мяса, источники и пути попадания микроорганизмов в мясное сырье 11
1.1.2. Типы взаимодействия между популяциями микроорганизмов 14
1.1.3. Роль пищевого ресурса при взаимодействии микроорганизмов 18
1.2. Воздействие низких температур как способ предотвращения микробиологической порчи мяса 21
1.3. Автоматизация контроля температурных режимов холодовой цепи в пищевом производстве 25
1.4. Математическое моделирование процессов роста и взаимодействия популяций микроорганизмов 33
1.5. Выводы по первой главе. Цели и задачи исследования 39
Глава 2. Экспериментальные исследования, математическое моделирование и алгоритмизация автоматизированного управления рисками микробиологической порчи мяса 41
2.1. Разработка требований к современной автоматизированной интеллектуальной экспертной системе контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья при хранении 41
2.2. Исследование микробиологического статуса мясного сырья как объекта управления 47
2.3. Разработка математической модели роста популяций микроорганизмов порчи в соответствии с временными и температурными параметрами хранения сырья 54
2.4. Разработка структуры и выбор устройств автоматизированного контроля состояния холодовой цепи в реальном времени 62
2.5. Разработка алгоритма функционирования элементов мониторинга температуры хранения мясного сырья и функциональной схемы управления рисками микробиологической порчи 68
2.6. Выводы по второй главе 72
Глава 3. Компьютерная реализация интеллектуальной экспертной автоматизированной системы контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья 74
3.1. Назначение, задачи и основные принципы 74
3.2. Структура программной реализации 76
3.3. Методы и технологии программной реализации 77
3.4. Структура баз данных 79
3.5. Экранный интерфейс и средства визуализации полученных результатов. Блок ввода начальных данных и параметров в систему 83
3.6. Основной расчетный блок 93
3.7. Автоматизация хранения результатов и получение отчетности 96
3.8. Выводы по третьей главе 100
Глава 4. Оценка эффективности автоматизированной интеллектуальной экспертной системы контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья 102
4.1. Комплексное отражение результатов внедрения АИЭС контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья 102
4.2. Методика обоснования технико-экономической эффективности интеллектуальной экспертной автоматизированной системы контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья 103
4.3. Решение образовательных задач, обеспеченное применением методов автоматизации 109
4.4. Выводы по четвертой главе 113
Заключение и основные результаты работы 115
Список сокращений и условных обозначений 118
Список литературы 119
Список иллюстративного материала 133
Приложение 1 - Акт внедрения в производство результатов диссертационной работы 137
- Воздействие низких температур как способ предотвращения микробиологической порчи мяса
- Разработка структуры и выбор устройств автоматизированного контроля состояния холодовой цепи в реальном времени
- Автоматизация хранения результатов и получение отчетности
- Методика обоснования технико-экономической эффективности интеллектуальной экспертной автоматизированной системы контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья
Введение к работе
Актуальность темы. Стратегия развития пищевой и
перерабатывающей промышленности Российской Федерации на период до
2020 г. предусматривает увеличение объемов производства мясных
продуктов, прекращение импорта и увеличение экспорта мяса за счет
внедрения инновационных технологий, обеспечивающих не только рост
производительности труда и высокое качество производимой мясной
продукции, но и безопасность при хранении мясного сырья, полуфабрикатов
и готовых продуктов. Между тем по оценкам Продовольственной и
сельскохозяйственной организации ООН (Food and Agriculture Organization –
FAO) ежегодно в мире пропадает треть всех произведенных продуктов
питания — около 1,3 млрд тонн. Потери мясной продукции, производимой в
развитых странах, достигают 67 % мировых потерь мясоперерабатывающих
производств [48, 59, 61]. В контексте обеспечения продовольственной
безопасности предотвращение микробиологической порчи мяса является приоритетным научного направлением развития пищевой промышленности [36].
Технический регламент Таможенного союза «О безопасности пищевой
продукции» (ТР ТС 021/2011) устанавливает обязательным правилом для
предприятий пищевой промышленности внедрение системы HACCP
[89,112,113], в основе которой процедуры идентификации, оценки и
управления опасными факторами, исключающие возможность передачи
сырья (источника получения сырья) или продукции производителю и
потребителю без проведения установленных контрольных процедур либо
необходимых технологических операций, способствующих выявлению порчи
по показателям безопасности [2,15,29,30,31,32]. К числу перспективных
направлений научных исследований по повышению качества пищевой
продукции и предупреждению рисков экономических потерь относится
разработка и использование автоматизированных интеллектуальных
экспертных систем (АИЭС) мониторинга температурных режимов
холодовой (холодильной) цепи, выявления незапланированной изменчивости
пороговых температур хранения и рисков развития ее неблагоприятных
последствий, прежде всего микробиологической порчи мяса. Оценка
вероятности риска на основе эмпирической прогнозной математической
модели роста популяции микроорганизмов порчи позволяет управлять
процессом микробиологической порчи, способствуя проведению
качественного и количественного анализа микробиологической
обсемененности мясного сырья, повышению скорости оценки результатов, снижению ошибок и составлению прогноза относительно недопустимых рисков микробиологической порчи продукции, тем самым снижая потенциальные экономические потери [15].
Цель работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления микробиологическими рисками порчи мясного сырья на основе разработки автоматизированной интеллектуальной экспертной системы (АИЭС) контроля рисков безопасности мясного сырья, позволяющей осуществлять оценку состояния микробиологического статуса в режиме реального времени и прогнозировать риск микробного обсеменения и развития микробиологической порчи мясного сырья в условиях незапланированного изменения пороговой температуры хранения.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
-
Провести анализ современного состояния и подходов к автоматизации контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья при хранении.
-
Провести анализ современного состояния и подходов к моделированию роста популяций микроорганизмов порчи.
-
Построить прогнозную математическую эмпирическую модель роста популяции микроорганизмов порчи.
-
Провести отбор и систематизацию требований к разработке
современных автоматизированных интеллектуальных экспертных
систем (АИЭС) контроля рисков безопасности мясного сырья.
-
Разработать требования к структуре и функциональным возможностям современных автоматизированных интеллектуальных экспертных систем контроля рисков безопасности хранения мясного сырья
-
Разработать структуры АИЭС, алгоритм функционирования элементов мониторинга температуры хранения мясного сырья и функциональную схему управления рисками микробиологической порчи.
-
Разработать программный метод автоматической идентификации нелинейной зависимости параметров роста микробной популяции от величин сигналов с датчиков температуры воздуха в холодильных (морозильных) камерах и в толще мясного сырья.
-
Разработать программную реализацию системы для прогнозирования, выявления и оценки рисков микробного обсеменения и развития микробиологической порчи мясного сырья.
Объектом исследования является риск развития микробиологической порчи мясного сырья в процессе хранения в условиях незапланированного изменения пороговой температуры хранения.
Предметом исследования и разработок является совокупность теоретических, методологических и практических задач, связанных с созданием системы автоматизированного контроля микробной контаминации в процессе хранения мясного сырья, и соответствующее информационное, математическое, алгоритмическое и программное обеспечение.
Методы и средства исследования. Поставленные в работе задачи
решены с использованием методологических и математических основ
построения экспертных систем поддержки и принятия решений, основных
положений теории автоматического управления, общих принципов
математического моделирования, дискретной математики, методов
системного анализа, математической статистики, регрессионного анализа,
программирования. В работе использованы основы теории конфликта,
теории микробиологических систем, теории информационных систем.
Эксперимент проводился с использованием средств матричного и
спектрального анализа, систем визуализации, подбора параметров при
помощи алгоритма Рунге-Кутта и метода Ньютона для функций нескольких
переменных для получения адекватной математической модели роста
микроорганизмов.
Научная новизна работы заключается в разработанных подходах к
проектированию автоматизированных интеллектуальных экспертных систем
контроля рисков порчи в пищевом производстве на примере мясного сырья, а
именно:
Определена совокупность критериев, необходимых и достаточных, для
построения и анализа эмпирических зависимостей моделирования
роста популяций микроорганизмов;
Определена совокупность требований, необходимых и достаточных,
для проектирования автоматизированных интеллектуальных
экспертных систем контроля рисков микробиологической порчи
мясного сырья;
На примере эмпирической зависимости роста микробных популяций
разработана прогнозная математическая модель;
Разработан вариант централизованной рассредоточенной структурной
схемы программного управления - функциональная схема управления
рисками микробиологической порчи, структура АИЭС.
Разработан информационный алгоритм функционирования элементов
мониторинга температуры хранения мясного сырья.
На основе нечеткого регрессионно-факторного анализа построена
эмпирическая модель временного ряда, позволяющая на основе
имеющихся данных прогнозировать динамику роста микроорганизмов
порчи в условиях незапланированной изменчивости пороговой
температуры хранения.
Практическую значимость имеют следующие результаты.
Автоматизированная интеллектуальная экспертная система контроля,
опираясь на технологии компьютерного математического моделирования,
дает преимущества при интегральной оценке рисков микробного
обсеменения мясного сырья широким спектром микроорганизмов в степени
объективности результатов, во времени и по затратам. Эффективность от
внедрения автоматизированной интеллектуальной экспертной системы
обусловлена ранним выявлением рисков микробного обсеменения мясного
сырья широким спектром микроорганизмов; оптимальным сочетанием
температурных и временных параметров для обеспечения качества и
безопасности мясного сырья; а также преимуществами во времени и
затратам в обеспечении безопасности продукции.
Встраиваясь в общую схему автоматизации производства,
автоматизированная интеллектуальная экспертная система контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья, может стать модулем Единой компьютерной информационно-аналитической системы для выявления потенциально опасных или вредных условий мясоперерабатывающего производства и оборота сырья и мясной продукции .
Научно–технический эффект диссертационной работы характеризует
возможность использования результатов исследований при разработке
прикладных программ контроля рисков порчи пищевых продуктов, в том
числе, на основе дальнейших исследований взаимодействия популяций
микроорганизмов.
Отдельные положения диссертации используются в учебном процессе
по следующим специальностям и направлениям подготовки: Автоматизация
технологических процессов и производств в пищевой промышленности;
Автоматизированные системы обработки информации и управления;
Холодильная, криогенная техника и системы обеспечения; Монтаж и
техническая эксплуатация холодильно-компрессорных машин и установок;
Технология мяса и мясных продуктов; Продукты питания животного
происхождения.
Достоверность полученных в работе результатов подтверждается
использованием методов системного анализа и теории принятия решений,
экспериментальными исследованиями ТП производства ПК, проведенными в производственных условиях, а также обеспечивается совпадением расчетных данных и результатов эксперимента.
Апробация работы
Основные положения диссертационной работы были доложены и обсуждены на научных конференциях:
XVII Международной научно-практической конференции «В мире научных открытий». 28 августа 2015г. г.Таганрог;
I Международной научно-практической конференции «Автоматизация и управление технологическими и бизнес-процессами в пищевой промышленности». 15-17 апреля 2015г. МГУПП;
II Международной научно-практической конференции «Автоматизация и управление технологическими и бизнес-процессами в пищевой промышленности». Апрель 2016г. МГУПП.
Содержание отдельных разделов и диссертация в целом были доложены и получили одобрение на расширенных заседаниях кафедры «Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами» ФГБОУ ВПО «МГУПП»
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ. Из них 2 статьи в журналах, входящих в перечень ВАК, 3 доклада в сборниках международных научно-практических конференций.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка используемой литературы (155 источников) и приложений. Работа изложена на 136 страницах машинописного текста, содержит 41 рисунок, 21 таблицу, 2 приложения.
Воздействие низких температур как способ предотвращения микробиологической порчи мяса
Основной способ предотвращения микробиологической порчи мяса при хранении – применение низких температур.
По результатам исследований и статистических данных в США [123,127]: Ежегодно из общего числа смертельных случаев от всех заболеваний пищевого происхождения около 30% умирают от известных болезнетворных микроорганизмов. Анализ данных [91] о причинах заболеваний пищевого происхождения свидетельствует, что более чем 90% этих болезней частично связаны с недостаточным контролем температуры при производстве или хранении продуктов питания [51]. Согласно отчету ВОЗ за 2008 год [124] соблюдение правил охлаждения продуктов и соблюдение санитарно-гигиенических норм производства и хранения сырья и продуктов способствовали сокращению заболеваний раком желудка на 89% у мужчин и на 92% у женщин, начиная с 1930 года. Холодильная обработка значительно задерживает ферментативные и микробиологические процессы в мясе, продлевая срок годности продукции и сохраняя первоначальные физические, химические, питательные и вкусовые свойства мяса и мясопродуктов. Особенно результат воздействия определяется значениями и режимом снижения температуры окружающей среды и мясного сырья.
При замораживании мяса скорость отмирания микроорганизмов зависит от видовой и родовой принадлежности, возраста и состояния микробных клеток, скорости снижения температуры, нарушения температурного режима при хранении сырья. Наиболее устойчивы к действию низких температур плесневые грибы, дрожжи, споры спорообразующих бактерий. Энтерококки (фекальные стрептококки) и стафилококки более устойчивы к замораживанию, чем палочка протея и кишечная палочка [16]. Психротрофные бактерии (род Pseudomonas) в условиях низких температур сохраняют способность к развитию. [41,42,44].
Длительные сроки хранения мороженого мяса не приводят к его стерильности. В мясе, хранящемся в морозильной камере в течение 10 суток при температуре – 18С, не изменяется общая микробная обсемененность, через 30 суток она снижается на 11 %. Многие виды микроорганизмов сохраняют жизнеспособность при t — -15- -20С в течение продолжительного времени (таблица 5):
Рост и размножение микроорганизмов, выживших в процессе хранения мороженого мяса, при размораживании возобновляется. Скорость отмирания микроорганизмов при хранении мороженого мяса в отличие от замораживания находится в обратной зависимости от температуры: чем ниже температура, тем медленнее происходит отмирание. В неблагоприятных для развития одних видов микроорганизмов может наблюдаться рост других. Из огромного множества микроорганизмов - контаминантов свежего мяса размножается лишь небольшая их часть, в конечном итоге, начинает доминировать так называемая «ассоциация микроорганизмов порчи» [76,118,138,139].
После первых суток хранения при температуре 4С обсемененность увеличивается примерно в 1,5 раза, на третьи сутки - в 5 раз.
Охлаждение мяса вызывает снижение скорости размножения большинства микроорганизмов за счет удлинения индукционного периода (лаг-фазы). Низкая температура охлажденного мяса неодинаково влияет на микроорганизмы разных температурных групп. Так, на термофильные и мезофильные микроорганизмы низкие положительные температуры оказывают угнетающее воздействие, оставляя их в состоянии анабиоза. Таковыми являются многие виды микрофлоры из семейства Enterobacteriaceae, Bacillaceae.
Температурно-влажностные режимы в производственных помещениях мясоперерабатывающих предприятий при получении и хранении мяса должны соблюдаться в соответствии с нормативно-технической документацией (НТД). При цикличной работе камер охлаждения температура воздуха в них перед загрузкой должна быть не более, чем на 3-5С ниже паспортной температуры, после окончания загрузки парным мясом допускается её повышение не более, чем на 5С выше паспортной. При этом средняя температура за время охлаждения должна соответствовать паспортной температуре, отклонения не должны превышать ±1С. При непрерывной работе камер охлаждения температура воздуха в процессе охлаждения мяса не должна отклоняться от паспортной более, чем на 1С (± 1С).
Температура охлажденного мяса в толще мышц бедра равняется 0-4С. Охлажденное мясо (подвесом) хранят в холодильнике мясокомбината или загружают в холодильный транспорт. В соответствии с НТД говядину хранят в полутушах и четвертинах при -1С не более 16 суток; телятину в полутушах при 0С - до 12 суток; свинину в полутушах при -1 С - до 12 суток; баранину в тушах при -1С - до 12 суток. Свинину охлажденную, упакованную под вакуумом и в модифицированную газовую атмосферу, разрешается хранить до 20 суток при 0...2С. Однако на практике по различным причинам температурные условия хранения мяса и полуфабрикатов нередко нарушаются, что приводит к сокращению сроков годности и даже появлению признаков их порчи.
В охлажденном мясе активно размножаются и становятся преобладающими в микробном статусе неспорообразующие грамотрицательные палочки родов Pseudomonas и Achromobacter, а также плесневые грибы и дрожжи. [55,60,65]. Большое число мезофилов (бактерии из семейства Enterobacteriaceae, Bacillaceae), напротив, замедляют свое развитие [60]. На длительность лаг-фазы существенно влияет степень обсемененности микроорганизмами мясного сырья и соблюдение установленного температурно-влажностного режима. По истечении лаг-фазы наблюдается усиленный рост и размножение психрофильных микроорганизмов (логарифмическая фаза), концентрация микроорганизмов резко возрастает [20,39,45,47,60,65,138,141,151].
Разработка структуры и выбор устройств автоматизированного контроля состояния холодовой цепи в реальном времени
АИЭС контроля рисков порчи мяса обеспечивает стабильность микробиологической безопасности мясного сырья на основе анализа микробиологического статуса в режиме реального времени, благодаря мониторированию температурного режима его хранения. Структура системы контроля решает следующие задачи:
- Сбор информации (внесение значений начальных концентраций микробных популяций, считывание параметров температуры с датчиков в критических контрольных точках (ККТ), времени);
- Обработка информации, организация выдачи управляющих воздействий исполнительным механизмам и контроллерам, входящим в состав контуров циркуляции информации;
- Диспетчерское управление;
- Тревожная сигнализация;
- Ведение электронных журналов, в том числе журнала аварийных ситуаций;
- Документирование, архивирование и хранение данных;
- Графическое отображение температурных режимов и кинетической кривой роста микроорганизмов. Структура системы автоматизированного контроля температуры включает в себя в качестве объекта автоматизации холодильные установки (объект контроля), измерительные устройства температуры, регистрирующие устройства в составе измерительных приборов с регистрацией информации в электронном виде, компьютерную реализацию системы контроля (рис. 12). Построение сети датчиков температуры производится в соответствии с критическими контрольными точками и недопустимыми рисками и определяется Первый уровень автоматизации включает контроль незапланированной изменчивости пороговой (паспортной) температуры хранения мясного сырья.
При создании АИЭС контроля рисков микробиологической порчи в качестве основных автоматизируемых параметров рассматриваются температура и время хранения мясного сырья [2,3,4,23], а также кинетические характеристики биотехнологического процесса, такие, как начальная концентрация микробной популяции; удельная скорость размножения; наблюдаемая удельная скорость роста популяции [26,98,99,100]. Параметры температуры воздуха в помещении и внутри сырья как фактор риска при построении системы контроля различаются по значимости (рис.13). Параметры незапланированной изменчивости (повышения/понижения) пороговой (паспортной) температуры воздуха помещения отражают риск возникновения (или возникновение) аварийной ситуации. Повышение температуры внутри мясного сырья - стимул, пусковой механизм начала роста микробных популяций (или увеличение скорости роста), а следовательно, повышение степени микробной обсемененности мяса [5,13].
Мониторинг температурных режимов предполагает измерение температуры охлаждающего воздуха в холодильных камерах (холодильниках, рефрижераторах и т.д.) и внутренней температуры сырья (непосредственно в толще мышцы) портативным измерительным прибором, установленным по месту, с дистанционной передачей показаний.
Для получения данных мониторинга в режиме реального времени в промышленных холодильниках и авторефрижераторах предпочтительнее использовать логгеры (даталоггеры), отвечающие всем требованиям, перечисленным в п. 2.1. настоящей главы. Приборы представляют собой электронные устройства на автономном питании для измерения и записи различных физических величин, в том числе, температуры на удаленных необслуживаемых объектах. Измерение и запись параметров температуры производится с помощью внутреннего и внешних датчиков. Данные передаются по USB интерфейсу на компьютер. Прибор позволяет установить максимальные/минимальные значения. В случае выхода параметров системы за установленные предельные значения срабатывают сигнальные механизмы, высылается уведомление оператору в виде нотификационного сообщения. Разброс параметров во времени может быть отображен в виде графика. Объективность результатов контроля рисков микробиологической порчи связана с оценкой температуры внутри сырья. Рассчитываемая сеть датчиков температуры должна отвечать принципам адекватности и достаточности. Число критических контрольных точек должно быть оптимальным и обоснованным: слишком большое их число приведет к росту экономических затрат и удорожанию продукции. При недооценке опасных факторов зоны высокого риска могут быть выведены из-под контроля. Построение сети датчиков температуры окружающего воздуха определяется и производится в соответствии протяженностью и разветвленностью холодовой цепи и равняется числу ее звеньев (рис. 14).
Число датчиков температуры внутри мясного сырья пропорционально величине партии мяса, под которой понимают любое количество мяса одной категории упитанности, одного вида термической обработки, оформленное одним ветеринарным свидетельством и одним удостоверением о качестве установленной формы, предъявленное к одновременной сдаче-приемке. В соответствии с Техническими условиями, предъявляемыми к мясному сырью, для объективности результатов при измерении температуры для контроля отбирают туши, полутуши или четвертины в количестве 3% от каждой партии, но не менее четырех. При получении неудовлетворительных результатов испытаний проводят повторные испытания на удвоенной выборке, взятой от той же партии. Результаты повторных испытаний распространяются на всю партию.
Таким образом, первый уровень автоматизации представлен современными портативными приборами измерения температуры, включающими в свою структуру датчики, исполнительные механизмы и контроллеры. Для построения эффективных систем автоматического управления при минимальных затратах на приобретение оборудования и разработку системы очевидны преимущества современных программируемых контроллеров семейства SIMATIC S7-200, имеющих модульную конструкцию, работающих в реальном времени и обеспечивающих поддержку обмена данными через сети PPI, MPI, Industrial Ethernet, а также через Internet/ Intranet и системы модемной связи. Программируемые контроллеры способны обслуживать системы распределенного ввода-вывода на основе AS-Interface, работать в составе систем распределенного ввода-вывода на основе PROFIBUS DP.
При использовании логгеров и программируемых контроллеров мониторинг температуры хранения мясного сырья осуществляется в автоматическом режиме в реальном времени, информация, сохраняясь в промежуточной оперативной памяти самих приборов, передается в базу данных компьютерной программы.
Второй уровень автоматизации реализуется непосредственно ядром автоматизированной интеллектуальной системы, которая может быть представлена как единичным компьютером, так и распределенной системой. За счет второго уровня систематизации решаются основные задачи системы контроля (рис.15) системы Функционирование системы контроля построено по принципу обратной связи. Аппаратное обеспечение, как первого, так и второго уровня автоматизации открыто для модернизации в случае возникновения производственной необходимости.
Автоматизация контроля в целом осуществляется, благодаря автоматизации отдельных операций процесса:
- считывание параметров температуры окружающего воздуха и внутри мяса с датчиков в контексте времени и места хранения сырья;
- изображение графиков температурного режима;
- обработка полученной цифровой и наглядной информации, математических расчетов;
- выдача управляющих или информационных сигналов;
- изображение кинетической кривой роста популяции микроорганизмов;
- анализ соответствия измерений в ККТ установленным критическим пределам;
- экстренное оповещение ответственных лиц;
- документирование процедур;
- составление и анализ отчетных форм, отправление отчетов;
- архивирование и хранение информации.
Автоматизация хранения результатов и получение отчетности
Результаты обработки входящих данных хранятся в таблице bact_dynamic, где каждой сессии соответствует одна запись. Сессии идентифицируются (помимо общетабличного идентификатора) по имени и дате, при этом имя сессии уникально.
Физически каждая сессия в таблице не содержит непосредственно данных, а лишь набор идентификаторов, на основе которого осуществляется сборка представления v_bact. Сборка осуществляется динамически, при каждом обращении интерфейса АИЭС к представлению v_bact. Также динамически считается концентрация.
Такой подход сочетает удобство обращения с небольшим размером базы данных, однако, при большом количестве входящих данных и параметров (база микроорганизмов на десятки тысяч записей и база сессий на сотни тысяч) возможно потребуется заменить представление v_bact, материализованным представлением (физической таблицей) с предвычисленными параметрами, обращение к которому занимает на несколько порядком меньше времени, ценой существенного возрастания объема БД.
Добавление расчетной сессии, внешний вид модуля представлены на рис. 36, 37, 38)
Визуализация расчетных сессий осуществляется при помощи графической javascript-библиотеки Chart.js. Особенностью блока визуализации, как и любой программы на javascript, является ее выполнение непосредственно в клиентском браузере, что с одной стороны позволяет разгрузить сервер, но с другой предъявляет повышенные требования в клиентскому компьютеру, ОС и браузеру. Однако, поскольку Chart.js использует чистый HTML5 и не использует такие потенциально проблемные технологии как flash, при использовании современных браузеров, число возможных проблем минимально, как в плане производительности, так и в плане ошибок.
В случае если работа этого блока будет отнесена к числу критичных, всегда остается возможность реализовать его в качестве server-side приложения, например используя php-фреймворк pChart.
Код модуля визуализации.
Контроллер
class ChartController extends Controller { public function actionIndex() { $request = Yii::$app- request; $id = $request- get( id ); $query = Bact_dynamic_v::find() - where([ and ,[ bact_dynamic_is_del = false],[ bact_id = $id]]);
$gdata = $query- orderBy( conceiitratioii ) - all();
return $this- render( index , [ gdata = $gdata,]);
Представление.
1і1 Визуализация данных ceccHH /hl
?= $this- registerJsFile(Vjs/Chart.min.js );
canvas id="canvas" /canvas
script var lineChartData = { labels : [ ?php foreach ($gdata as $gd): "Концентрация: ?= $gd- concentration ", ?php endforeach; ],
datasets : [ { label: "Температура", fillColor : "rgba(220,220,220,0.2)", strokeColor : "rgba(220,220,220,1)", pointColor : "rgba(220,220,220,1)", pointStrokeColor : "#fff", pointHighlightFill : "#fff", pointHighlightStroke : "rgba(220,220,220,1)", data : [ ?php foreach ($gdata as $gd): ?= $gd- temperature , ?php endforeach; ]{
label: "Время",
fillColor : "rgba(151,187,205,0.2)", strokeColor : "rgba(151,187,205,1)", pointColor : "rgba(151,187,205,1)", pointStrokeColor : "#fff", pointHighlightFill : "#fff", pointHighlightStroke : "rgba(151,187,205,1)", data : [
?php foreach ($gdata as $gd):
?= $gd- time ,
?php endforeach; ]
window.onload = function(){ var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.myLine = new Chart(ctx).Line(lineChartData, {responsive: true }); }
Методика обоснования технико-экономической эффективности интеллектуальной экспертной автоматизированной системы контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья
Целью технико-экономического обоснования АИЭС является количественное и качественное доказательство экономической целесообразности создания и внедрения АИЭС, а также определение организационно-экономических условий эффективного функционирования АИЭС. Провести комплексную оценку уровня конкурентоспособности разработанной системы по сравнению с аналогами при отсутствии последних не представляется возможным.
Источниками экономической эффективности являются сокращение потерь и реализация резервов улучшения деятельности объекта в результате создания, функционирования и развития АИЭС. При оценке экономической эффективности АИЭС использовались обобщающие и частные показатели, такие как годовой экономический эффект; расчетный коэффициент эффективности капитальных затрат на разработку и внедрение АИЭС; срок окупаемости капитальных затрат на разработку и внедрение АИЭС; годовая экономия (годовой прирост прибыли); повышение качества выпускаемой продукции. Для прикладных АИЭС производят расчеты экономической эффективности, которые носят вероятностный, прогнозный характер. Экономический эффект АИЭС, определяемый на стадии её разработки, представляет собой экономический потенциал, который может быть достигнут при её внедрении в производство.
1. Основной источник экономической эффективности АИЭС – сокращение потерь мясной продукции, вызванных микробиологической порчей мяса. Сокращение потерь мясной продукции обусловлено выявлением рисков роста микробного обсеменения вследствие незапланированного нарушения пороговой температуры хранения на ранних стадиях, до развития признаков микробиологической порчи мяса. Для оценки сокращения потерь необходим длительный временной период, не менее одного года, использования АИЭС. Экономическая эффективность представляет собой разность произведённых затрат до и после внедрения АИЭС. Расчет экономической эффективности производится в соответствии с «Методикой определения экономической эффективности АСУП и АСУПО». Годовой экономический эффект от внедрения АСУ определяется по формуле
После внедрения АИЭС среднегодовая стоимость производственных фондов (К2) остается неизменной, годовой объем мясной продукции (А2) возрастает за счет снижения потерь вследствие микробиологической порчи при хранении. Полная себестоимость годового товарного выпуска продукции (С2) после внедрения АИЭС сокращается, по меньшей мере, на величину себестоимости лабораторных анализов на этапах хранения сырья и продукции. Таким образом: С2 меньше С1
2. Наряду с расчётом годового экономического эффекта проводится расчёт коэффициента экономической эффективности Еф и срока окупаемости Тф. Коэффициент экономической эффективности АИЭС определяется по формуле Кс - капитальные затраты на систему
При росте показателя годового экономического эффекта (Э) и незначительных капитальных затратах (Кс) наблюдается рост коэффициента экономической эффективности АИЭС (Еф). Срок окупаемости затрат на создание АИЭС определяется по формуле - " (11)
При росте коэффициента экономической эффективности АИЭС (Еф) срок окупаемости затрат (Тф) на создание АИЭС имеет тенденцию к снижению. Сравнить полученные значения Еф и Тф с их нормативными величинами по мясоперерабатывающей отрасли не представляется возможным из-за отсутствия литературных данных о внедрении АИЭС контроля рисков микробиологической порчи мяса.
3. Основным показателем экономической целесообразности создания АИЭС является годовой экономический эффект, выражаемый в виде годового прироста прибыли (годовой экономии). Отношение годового прироста прибыли к затратам на создание АИЭС определяет экономическую эффективность ее создания. Годовой прирост прибыли, тыс. руб., Д = (И, -4,\fA,]n, f [(СІ -СгШООИі. (12) Aі, А2 - годовой объем реализуемой продукции, соответственно до внедрения АСУ и на год, следующий за годом ввода системы в эксплуатацию, тыс. руб.; Сі, С2 -затраты на 1 руб. реализуемой продукции соответственно до и после внедрения АИЭС; Пі - прибыль от реализации продукции до внедрения АИЭС, тыс. руб.
Первое слагаемое формулы определяет годовой прирост прибыли за счет роста объема реализуемой продукции. Второе слагаемое формулы определяет годовой прирост прибыли за счет снижения издержек производства. Если годовой объем реализуемой продукции (А2) имеет тенденцию к росту за счет снижения потерь, связанных с микробиологической порчей, то первое слагаемое тоже увеличивается. Если показатель затрат С2 снижается на величину стоимости лабораторных исследований на этапах хранении сырья и мясопродуктов, то второе слагаемое тоже увеличивается. Таким образом, прибыль от реализации продукции после внедрения АИЭС, рассчитываемая как сумма двух слагаемых, имеющих тенденцию к росту, соответственно увеличивается.
4. Научно-технический уровень АИЭС - показатель, характеризующий степень соответствия технико-экономических характеристик АИЭС современным достижениям науки и техники и требованиям отраслей народного хозяйства.
Оценка НТУ АСУ основана на получении численных значений показателей назначения, определяющих степень реализации целей функционирования системы, вычислении обобщенных оценок и их сравнении.
Оценка НТУ для АСУ в целом определяется согласно формуле
Если система программирования математического обеспечения относится к алгоритмическим языкам У3 3 = 5, для операционных систем У3 3 = 10.
5. Произведена интегральная оценка научно-технического уровня АИЭС в соответствии с универсальной системой обобщенных показателей. Оценивался потенциальный НТУ. Достигнутый НТУ определяется по фактическим значениям показателей работы АИЭС. Проведен анализ показателей, оказывающих наибольшее влияние на функционирование и достижение целей, поставленных при создании АИЭС, относящихся к группе показателей назначения:
- показатели, характеризующие состав и назначение выполняемых системой функций, а также методы и средства их реализации;
- показатели уровня автоматизации функций, точности и оперативности их выполнения;
- показатели, характеризующие режимы и процедуры выполнения отдельных функций и задач АСУ;
- основные характеристики организационного, программного, технического и информационного обеспечений АСУ;
- показатели, характеризующие взаимодействие системы с объектом управления при выполнении заданных функций;
- информационные характеристики комплексов сбора, обработки, хранения и отображения информации;
- метрологические характеристики измерительных каналов;
В соответствии с универсальной системой обобщенных показателей АИЭС характеризуется как надежная, способная к выполнению требуемых функций в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования; безотказная при хранении и транспортировании объекта; способная противостоять отрицательному влиянию условий и продолжительности его хранения и транспортирования; обладающая эксплуатационной технологичностью