АКТП – конспект – 1.ВВЕДЕНИЕ

АКТП – конспект – 1.ВВЕДЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

1.Введение.

2.Основные термины и определения.

3.Конструктивно-технологические особенности поколений электронной аппаратуры.

4.Системный подход к технологии производства ЭА и иерархические уровни производства.

5.Основные показатели ,характеризующие технологические системы.

5.1.Модели технологических систем и их основные показатели.

5.2.Процесс функционирования технологической системы.

6.Эксперимент и математическое моделирование технологических процессов.

6.1.Структура проведения экспериментов.

6.2.Планирование эксперимента и обработка результатов при исследовании однофакторных зависимостей.

6.3.Регрессионный анализ и полный факторный эксперимент.

7.Основные задачи автоматизации.

8.Оборудование для автоматизации сборочных операций в микроэлектронике.

9.Системы автоматизации научных исследований.

9.1.Структурное развитие систем автоматизации экспериментов.

9.2.Физико-технические проблемы автоматизации научных исследований.

10.Микроэлектронная элементная база систем автоматизации.

10.1.Технико-экономическая эффективность и конкурентноспособность изделий, выпускаемых НПО «Интеграл».

11.Автоматизированные системы управления производственными и технологическими процессами.

11.1.Производственный процесс как объект управления.

11.2.Основные понятия об АСУ.

11.3.Классы структур АСУ.

11.4.Системный подход.

11.5.Автоматизированные системы управления предприятием.

11.6.Автоматизированные системы управления технологическим процессом.

11.7.Системы автоматизированного управления установками ионной имплантации.

12.Управляющие вычислительные комплексы.

12.1.Принципы связи УВМ с объектом управления.

13.Особенности автоматизации проектирования, изготовления и испытания БИС.

14.Гибкие производственные системы.

14.1.Потоки информации в автоматическом производственном процессе.

14.2.Информационная база ИАСУ ГПС.

14.3.Промышленные сети. Особенности построения.

15.Информационное обеспечение САПР РЭС.

15.1.Основы представления данных в САПР.

15.2.Пакеты программ автоматизации проектирования РЭС.

15.3.Программы конструкторского проектирования РЭС.

15.4.Программные системы для электродинамического моделирования.

16.Интеллектуализация и искусственный интеллект в информационных системах.

16.1.Основные направления «интеллектуализации» датчиков, сенсоров и микросенсорных систем.

16.2.Функции интеллектуализации.

16.3.Обобщенная схема реализации «интеллектуального « датчика.

16.4.Особенности реализации некоторых функций интеллектуализации.

17.Особенности формирования и организации интеллектуальных сенсорных систем.

17.1.Организация интерфейсов и связь с разнородными сетями.

18.Основная использованная литература.

 

 ПРЕДИСЛОВИЕ

 Предмет и содержание курса .Целью изучения дисциплины является формирование знаний на принципах системного подхода и современных тенденций развития методов и средств решения задач создания автоматизированных систем научных исследований (АСНИ),специфических систем автоматизированного проектирования изделий микроэлектроники(САПР),автоматизированных систем управления технологическими процессами(АСУ ТП),автоматизированных систем управления гибкими автоматизированными производственными системами(АСУ ГПС) различных уровней иерархии.

В ходе изучения курс студент должен иметь представление о проблемах анализа и моделирования технологических процессов как объектов автоматизации, исследования их математических моделей ,об перспективных гибких автоматизированных производствах и их структурным построением.

Знать и уметь использовать методы построения широкого класса систем контроля и управления технологическими процессами (применительно к технологии производства изделий электронной техники) и производством, включая процессы информационного и управленческого характера при создании перспективных гибких производственных комплексов.

Иметь навыки проведения системного анализа и синтеза технологических процессов как объектов управления при создании гибких производственных систем ,разрабатывать технические требования и задания на создание и разработку систем автоматизации новых технических интеллектуальных средств автоматизации, использования опыта и направлений развития современных САПР в микроэлектронике.

 

1.ВВЕДЕНИЕ

 

Автоматизация подразумевает интеграцию станков и оборудования в полностью автоматическую, а в некоторых случаях саморегулирующуюся систему. Передовые страны приступили к автоматизации промышленности в начале 1950-х годов. Зародившись, как концепция производства, сегодня автоматизация означает много больше, чем координация функционирования ряда станков и оборудования. В настоящее время она осуществляется на всех уровнях предпринимательства и производства. Вряд ли найдется вид деятельности – социальной или экономической, не подверженный в той или иной степени внедрению автоматически управляемых устройств или систем. Перечень направлений автоматизации чрезвычайно широкий включает, например, запуск и автоматическое пилотирование летательных аппаратов, производство автомобилей, управление движением транспорта и его маршрутизацию, медицинскую диагностику, игру в шахматы и автоматическое обновление банковского баланса в соответствии с указаниями, поступающими от компьютера, который может находиться на расстоянии во много километров.

С технической точки зрения, автоматизация может рассматриваться как последний этап промышленной революции. Первый этап этой революции можно было бы охарактеризовать словом «механизация»: ключевым фактором на этом этапе было использование механизмов и машин вместо мускулов. На протяжении одного столетия доля физического труда человека и животных в промышленности и сельском хозяйстве снизилась с 90% до примерно 10%. Маловероятно, что автоматизация изменит это соотношение, потому что большинство людей больше не служат в качестве вьючных животных или простых источников энергии. Все чаще люди управляют механической силой и энергией и действуют как связующее звено между механизированными операциями, в которых автоматизация осуществила и еще будет осу- ществлять разительные перемены.

Усилия по автоматизации некоторых операций поточного и мелкосерийного производств начались с разработки станков с числовым программным управлением. Числовое управление с помощью предварительно запрограммированных перфолент заменило настраиваемые вручную кулачки и храповики, которые до той поры управляли работой станков. С появлением миникомпьютеров стало возможным прямое цифровое управление (ПЦУ). ПЦУ представляет собой централизованное управление с помощью компьютера группой станков и обеспечивает работу небольших автоматизированных систем механической обработки. Когда в середине 1970-х годов стали доступны микропроцессоры, появилось компьютерное числовое управление, что позволило создать станки, которые управлялись отдельным микропроцессором, допускавшим перепрограммирование, и оказались экономически эффективными. В 1960-х годах стали доступны роботы – перепрограммируемые многофункциональные манипуляторы. Роботы позволяют обеспечить полную автоматизацию, особенно в таких видах деятельности, которые являются опасными или требуют точности и высокой степени повторяемости операции. Эти технологии привели к значительным успехам в области обработки материалов, что, в свою очередь, послужило важным фактором в развитии автоматизации складского хозяйства.

Успехи в информационной технологии, особенно в интерактивной графике, связи, системах управления базами данных и в прикладном программном обеспечении, позволили развить два важных направления – проектирование с помощью компьютеров (САПР) и производство с помощью компьютеров (АСУП). Соответствующие системы открывают перспективу значительного повышения эффективности инженерно-технического и промышленного труда.

Будущее автоматизации. Хотя трудно прогнозировать возможное влияние автоматизации на промышленность и сферу обслуживания, одно кажется несомненным: тенденция создания и распространения автоматизированных систем сохранится, чтобы разрабатывать узлы и компоненты, а за тем их согласовывать и строить автоматическую систему, предпочтение будет отдано разработке самой системы. Конкретные области технологии, а также различных технических дисциплин, которые развиваются по отдельности, будут сближаться.

При современной скорости изменений трудно, если вообще возможно, предсказать, что произойдет в бли­жайшие 10 лет, не говоря уже о столетии или тысячеле­тии. Новые открытия и разработки могут изменить сце­нарий так же радикально, как сделали это за последние 10…20 лет микропроцессоры и Internet. Так, к 2003 г. должна завершиться реализация рассчитанной на 20 лет – международной программы составления детальных ге­нетических карт, которая позволит установить 50…100 тыс. генов человека. Это и подобные ему масштабные исследования могут внести существенные изменения в наши фундаментальные представления о мире в самом начале нового тысячелетия.

Принято считать, что развитие технологии определя­ют 3 закона:

1. Закон Мура, сформулированный Гордоном Муром из компании Intel в начале 70-х гг. гласит, что произво­дительность микросхем удваивается каждые 18 меся­цев. Вследствие этого быстродействие компьютеров возрастает, и стоимость единицы вычислительной мощ­ности уменьшается вдвое за тот же срок.

2. Закон Гилдера, предложенный Джорджем Гилдером — плодовитым автором и пророком новой техничес­кой эры — утверждает, что общая пропускная способ­ность систем связи каждый год увеличивается втрое. Новые разработки свидетельствуют, что увеличение пропускной способности будет продолжаться в соответ­ствии с этим законом.

3. Закон Меткалфа, приписываемый создателю Ethernet и основателю компании 3COM, устанавливает, что ценность сети пропорциональна квадрату числа уз­лов. Вследствие этого по мере расширения сети цен­ность нахождения в ней растет экспоненциально, тогда как удельные затраты на одного пользователя остаются неизменными или даже снижаются.

Курцвайль (Kurzweil R. The age of Spiritual Machines. Viking Penguin, 1999) экстраполировал закон Мура и предсказал появление к 2030 г. машин, интеллект кото­рых будет превосходить человеческий. Но сам Гордон Мур прогнозирует неприменимость к интегральным микросхемам названного его именем закона приблизительно после 2017 г. – Koгда их размеры станут соизмеримыми с размерами атома.

Однако Lucent недавно объявил о возможности распола­гать множество транзисторов вертикально в кристалле кремния. Это означает, что вместо закона квадрата мы получаем закон куба, что обеспечивает обусловленное удвоение производительности в течение ближайших 20 лет, прежде чем будет, достигнут предел по всем трем измерениям. На передний край неизбежно выйдут и другие технологии, такие как биочипы и нанотехнологии, действующие подобно закону Мура.

Курцвайль предсказывает, что уже в ближайшем де­сятилетии многие люди станут обладателями пары со­тен компьютеров, вшитых в их одежду. Можно ожидать, что примерно за тот же промежуток времени практиче­ски все промышленные входные/выходные устройства и процессоры будут иметь существенно расширенный встроенный интеллект.

Сегодня, когда группы "неразумных" сенсоров свя­заны с теми или иными промышленными процессорами (ПЭВМ, ПЛК, РСУ), интеллект является, главным обра­зом, прерогативой этого центрального процессора. По мере существенного снижения стоимости вычислитель­ных мощностей встроенные процессоры буду прони­кать практически во все устройства ввода-вывода (УВВ) данных, превращая их в интеллектуальные. Каждое интеллекту­альное устройство (датчик, исполнительное устройство, устройство измерения или управления) сможет накап­ливать, хранить и выдавать информацию о том, где и кем оно было изготовлено, приобретено и установлено, о рабочих характеристиках, спецификациях, инструкци­ях по эксплуатации и ремонту, результатах диагностики, наличии запасных частей, возможностях замены и т.д. Идеология "интеллектуальных устройств" станет час­тью практически любой продукции в сфере промыш­ленной автоматики.

Интеллект открывает новые возможности для диа­гностики: не только после отказа, но и прогнозирую­щей, и консультативной (т.е. с выдачей указаний по те­хобслуживанию). Знание того, что отказ определенного элемента системы возможен в ближайшем будущем очень полезно.

Важную роль в диагностике систем (в отличие от ди­агностики отдельных устройств) играет моделирование крупных событий, таких как отказы турбины электро­станции или атомного реактора, с расчетом механизмов реагирования. Отказы такого типа гораздо проще диа­гностировать не путем вычислений на большом цент­ральном компьютере, а с помощью методов, предпола­гающих моделирование отказов и распознавание обра­зов по откликам нескольких тысяч интеллектуальных точек ввода-вывода сложной адаптивной системы.

В ближайшие несколько лет персональные компью­теры (промышленные и встроенные эквиваленты ПЭВМ) придут на смену промышленным логическим контроллерам (ПЛК) в подавляющем боль­шинстве приложений, главным образом из-за возможностей программирования на более высоком уровне и меньших затратах на подсоединение к ПЭВМ. ПЛК бу­дут служить для выработки управляющих сигналов для механизмов и в качестве коммуникационных процессо­ров ввода-вывода для сетей нижнего уровня. Большие распределенные системы управления (РСУ), в свою очередь, уступят место интеллектуальным полевым системам ввода—вывода.

В ближайшее десятилетие подтвердится неадекват­ность централизованных, иерархических структур уп­равления и отомрет полностью детерминированное уп­равление. Требования к программному обеспечению, (ПО) старых централизованных систем управления (СУ) становятся все бо­лее обременительными и, фактически, плохо контроли­руемыми. Сегодня на заводе или технологической уста­новке имеется несколько тысяч сенсоров, трансмитте­ров, самописцев, дисплеев, контроллеров, исполнитель­ных устройств, клапанов и т.д. Становится очевидным, что иерархическая, детерминированная архитектура уже неспособна, поддерживать системы, в которых чис­ло позиций контроля и управления превышает 50… 100 тыс. (на многих крупных предприятиях этот предел уже превышен).

Ожидается переход от традиционного процедурного управления к децентрализованным системам с выработ­кой управлений на основе правил. Когда все точки ввода-вывода (ВВ) станут интеллектуальными и взаимосвязанными, управ­ления будут передаваться локально по интеллектуаль­ным каналам между равноправными сенсорами и испол­нительными устройствами без вмешательства со сторо­ны внешнего центрального процессора. Помимо повы­шения эффективности локального управления растущая "связанность" децентрализованных СУ вводит в действие закон Меткалфа (об экспоненциальном росте эффек­тивности) и новую науку о сложности СУ. В результате появляется абсолютно новый тип систем: сложные адап­тивные системы (complex adaptive systems) – САС.

Функционирование САС принципиально отличается от функционирования традиционных детерминирован­ных иерархических СУ. Независимые, интеллектуаль­ные, автономные УВВ и управления взаимодействуют, используя механизмы, основанные на правилах (типа "если случилось А, то делать В"). По мере усложнения взаимодействия система реагирует и адаптируется к изменению обстановки и требований. Аналоги генети­ческих алгоритмов устраняют неэффективные операции и стимулируют совершенствование системы.

САС обладают существенными преимуществами за счет уменьшения объема ПО, более простой и быстрой установки, робастных характеристик, значительно большей гибкости и способности обрабатывать сущест­венно большее количество импульсов от УВВ. Традици­онные концепции отказоустойчивости устаревают, по­скольку избыточность реализуется непосредственно на уровне ввода-вывода. САС робастны в силу независимости их работы от отказа в одной или даже в несколь­ких точках. Система приспосабливается к работе в усло­виях подобного отказа. САС может обеспечить значи­тельно более высокие производственные показатели благодаря своим возможностям самоорганизации и из­менения поведения. В ближайшее десятилетие такие си­стемы появятся в области промышленной автоматики и управления.

Понятие о ПО, как о некоем отдельном, внешнем объ­екте в ближайшие 10 лет в значительной степени исчез­нет. "Математика" просто станет частью соответствую­щего продукта (в отличие от сегодняшних программно-аппаратных средств). Внешнее ПО понадобится лишь для браузеров – все остальное будет представлять собой Java-апплеты и аналогичные клиентские задачи, запус­каемые серверами при соединении или объектами, по­стоянно находящимися внутри продуктов.

Наибольший рост компаний-производителей ПО в последнее время происходил, главным образом, за счет человеко-машинных интерфейсов (ЧМИ) и приложе­ний, обеспечивающих УВВ возможностями управления и отображения. По мнению многих авторов, большинство компа­ний, выпускающих в настоящее время ЧМИ и ПО для систем управления, будут "подниматься" к системам планирования материальных ресурсов (material resource pianning – MRP) и АСУП (manufacturing execution sys­tems – MES), а большинство нынешних функций ПО "спустятся" на уровень встроенных программ и запус­каемых самим продуктом апплетов.

В условиях современных предприятий "островки ав­томатизации" прошлого неуклонно растворяются по ме­ре подключения практически всего возможного к цент­рализованным сетям. Сегодня имеются сети трех уров­ней: устройств (нижний), СУ (средний) и предприятия (верхний). Стандарт fieldbus будет вытеснен благодаря появлению нескольких параллельных (или, возможно, перекрывающихся) стандартов, отвечающих нуждам конкретной отрасли промышленности и/или защиты ок­ружающей среды. В качестве стандартов внешнего со­единения системы или машины будут использоваться промышленные расширения Ethernet и TCP/IP. В бли­жайшие годы мы станем свидетелями продвижения Ethernet на все уровни при качественных (быстродейст­вие и детерминизм) и стоимостных показателях, устра­няющих необходимость в поиске альтернатив.

Коммуникационная инфраструктура быстро развива­ется в сторону подсоединения всего и вся к Internet не только через высокоскоростные цифровые абонентские линии и кабельные модемы, но и во все большей степе­ни через системы беспроводной связи третьего поколе­ния. В ближайшие год-два кремниевые кристаллы поз­волят поддерживать беспроводную радиосвязь со скоро­стью передачи, превышающей ту, которую сегодня мо­гут обеспечивать наземные линии связи на основе витой пары, и сравнимой со скоростью передачи по кабелю. Это окажет существенное влияние на промышленные СУ. Беспроводная связь третьего поколения, включаю­щая новую технологию локальных сетей Blueiooth, поз­воляет просто, эффективно и экономично связать прак­тически все УВВ и сделать их частью архитектуры САС.

Сдерживающим фактором внедрения беспроводной связи в промышленности является опасность несанкци­онированного доступа. Эта проблема решается с помо­щью современных методов криптографии, которые уже широко применяются в банковской и биржевой сферах. Приспособление этих методов для промышленной авто­матики станет относительно несложным.

На сегодняшнем предприятии операторная – все еще центральный узел, вокруг которого вертится весь произ­водственный процесс. Завтра управлять можно будет с помощью портативных беспроводных компьютеров, ко­торые будет носить с собой обслуживающий персонал (как теперь носит мобильные телефоны). Эти персо­нальные цифровые помощники (personal digital assis­tants ~ PDA) будут подключаться через Web ко всему не­обходимому для работы с тем или иным объектом (доку­ментацией по каждому продукту, аппарату, станку), а также общезаводскими службами техобслуживания, ди­агностики и ремонта.

Достижения последних лет стали результатом воз­действия закона Мура (рост производительности ком­пьютеров) в сочетании с законами Гилдера (расширение пропускной способности) и Меткалфа (возможности связи через Internet). В ближайшее десятилетие это воз­действие будет стабильно распространяться в сфере промышленной автоматизации.