Использование интеллектуальных систем для управления гостиничными комплексами

В статье рассматриваются современные подходы к решению проблемы автоматизации управления современными зданиями, определяется перспективное направление разработки интеллектуальных систем, основанное на решении проблемы принятия многокритериальных управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределенности и нечеткости исходных данных.

Внедрение многофункциональной системы управления производством, организацией либо процессом дает большие преимущества в организации управления, увеличивает быстроту реакции на изменения внешней среды, повышает качество обслуживания. По данным независимых агентств [4], при правильном внедрении автоматизированной системы управления, можно добиться значимых результатов:

• снижение операционных и управленческих затрат  15%;
• экономия оборотных средств  2%;
• уменьшение цикла реализации  25%;
• снижение коммерческих затрат  35%;
• снижение страхового уровня складских запасов  20%;
• уменьшение дебиторской задолженности  12%;
• увеличение оборачиваемости средств в расчетах  25%;
• увеличение оборачиваемости материальных запасов  30%;
• улучшение утилизации основных фондов  30% .

Проблема автоматизации управления современными зданиями решается многими зарубежными и российскими учеными. Разрабатываемая автоматизированная система управления зданием (АСУЗ) должна соответствовать как международным стандартам организации ISO в рамках стандарта ISO 16484, так и отечественным стандартам АВОК, разработанным комитетом НП «АВОК» «Интеллектуальные здания и информационно-управляющие системы».

Многие компании-разработчики интеллектуальных зданий и автоматизированных систем управления, как в России, так и за рубежом, часто выдают обычную автоматизацию процессов управления инженерными системами здания за элементы интеллектуальной системы. Таким образом, существует необходимость в соотнесении понятий автоматизированная система управления зданием и интеллектуальная система.

Целью данной статьи является анализ современных подходов к решению проблемы автоматизации управления зданиями и определение перспективного направления разработки интеллектуальных систем управления гостиничным комплексом.

Термин интеллектуальное здание (intelligent building) появился в восьмидесятых годах с началом эпохи автоматизации основных коммунальных систем. При создании первых систем основным требованием было распознавание критических ситуаций в коммунальных системах, которые могут возникнуть в здании и автоматическое управление процессом их устранения. При этом основная система могла управлять подсистема в соответствии с определенным функционалом.

Современное интеллектуальное здание – это комплекс инженерно-технических решений, которые направлены на создание высокоэффективной системы управления, которая обеспечивала бы максимальный комфорт и экономическую выгоду её владельцам.

Для обозначения системы управления зданием используют два англоязычных термина: Building Management System (BMS) или Building Automation and Control System (BACS). Согласно требованием стандартов [3,5] здание должно быть спроектировано так, чтобы все его подсистемы управления могли интегрироваться друг с другом с минимальными затратами, а их обслуживание было бы эффективно с точки зрения организации управления. Проектирование подобных систем должно предполагать возможность масштабирования и видоизменения подсистем, установленных в интеллектуальном здании в большом количестве. В общем случае в состав комплекса интеллектуального здания должны входить:

• подсистема безопасности (с контролем доступа и наблюдением);

• подсистема пожаротушения;

• подсистема связи;

• подсистема освещения;

• подсистема энергоснабжения;

• подсистема микроклимата;

• подсистема просмотра передач (радио, домашний кинотеатр, эфирное и спутниковое телевидение);

• подсистема обеспечения (водой, газом и т.д.);

• структурированная кабельная подсистема (СКС).

Для координации работы подсистем комплекса интеллектуального здания и обслуживающего персонала используют объединяющую систему управления (систему поддержки принятия решений при управлении). Достигается это за счет интеграции в единую информационно-управляющую инфраструктуру основных подсистем здания и их взаимодействия на базе единой среды передачи данных, организованной по принципу СКС (Рис. 1).

Рис. 1. Единая информационно-управляющая инфраструктура комплекса интеллектуального здания

В интеллектуальном здании может быть 50 и более разнородных подсистем жизнеобеспечения. Каждая из этих подсистем поставляется производителем, как правило, в виде законченного решения с автономной системой диагностики критических ситуаций и управления взаимосвязанным комплектом оборудования. При чем для различных подсистем можно использовать оборудование и программное обеспечение разных разработчиков. Состав таких подсистем и определяет уровень «интеллектуализации» здания.

Автоматизированная система управления зданием, которую в России называют еще системой автоматизации и диспетчеризации инженерного оборудования, осуществляет сбор, хранение и анализ данных от различных подсистем здания, а также управление работой этих подсистем через сетевые интеллектуальные контроллеры (процессоры) (Рис.2).

Рис. 2. Упрощенная структура АСУЗ (BMS)

На основе собранных данных интеллектуальные контроллеры автономно управляют событиями в штатных или нештатных ситуациях через формализованные команды в рамках заложенных в них алгоритмов. При таком подходе оперативно принимаются решения в случае аварийных и нештатных ситуациях (пожар, затопление, утечка воды, газа, несанкционированный доступ), что обеспечивает своевременную реакцию на аварийную ситуацию. Также при этом обеспечивается оперативное получение объективной информации о состоянии всех подсистем здания и их функционировании. Они позволяют повысить эффективность управления инженерным оборудованием и сократить затраты на использование энергоресурсов, потребляемых зданием (горячей и холодной воды, тепла, электроэнергии и т.д.).

Самым известным и дорогим на сегодня ($100 млн.) интеллектуальным зданием стал дом в США (Редмонд) Билла Гейтса. Это многоэтажная вилла, оснащенная самым современным оборудованием. В здании осуществляется компьютерный контроль и управление всем инженерным оборудованием, поддерживается оптимальный микроклимат в каждом помещении. При входе в жилище каждый посетитель получает специальный электронный значок, который обеспечивает подключение ко всем информационным службам дома. В дальнейшем этот значок сообщает датчикам, где находится гость, для того, чтобы дом смог выполнить все его пожелания. В темное время суток каждого сопровождает движущаяся световая волна, при этом, чем дальше светильник находится от человека, тем меньше его яркость [2].

Производителями СКС являются компании: RiT, Panduit, ADC Krone, Brand Rex, NordCDT, CommScope, AMP/Tyco, Nexans, Siemon, Ortronics и др. Информация о некоторых производителях оборудования и программного обеспечения для АСУЗ представлена в таблице 1.

Таблица 1

Компании-производители оборудования для АСУЗ

Предлагаемая российской компанией «Специальные решения и системы» интеллектуальная система управления "КОМФОРТНЫЙ ДОМ" объединяет в единый аппаратно-программный комплекс все оборудование, решающее задачи обеспечения физической и информационной безопасности, жизнеобеспечения, развлечений, связи и управления.

Характеризуя систему как интеллектуальную, надо, прежде всего, представлять, чем она отличается от обычной системы автоматизации. При этом от установки, например, интеллектуальных контроллеров системы безопасности здание интеллектуальным не станет. Даже если есть диспетчерский пульт подсистемы безопасности, и, например, при проходе человека через турникет с использованием индивидуальной электронной карточки у оператора на экране появляется его фотография или камеры реагируют на открытие окна – можно утверждать, что элемент системы интеллектуального здания присутствует, а связи его с другими системами здания нет. То же самое касается и отдельно автоматизированных подсистем освещения, кондиционирования, отопления и т. д.

Существует три подхода к определению понятия искусственный интеллект [1], носящие практическую направленность: по выполняемым функциям, по механизмам работы, по отраслям знаний. Для первого подхода искусственный интеллект – это область исследований, в рамках которой разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддающимися формализации и автоматизации.

Интеллектуальной может считаться такая искусственно созданная система, для которой выполняется тест Тьюринга (Рис.3): «Испытатель через посредника общается с невидимым для него собеседником – человеком или системой. Интеллектуальной может считаться та система, которую испытатель в процессе такого общения не может отличить от человека».

Рис. 3. Схема проведения теста Тьюринга

При втором подходе: искусственный интеллект – это область, в которой изучаются системы, строящие результирующий вывод для задач с неизвестным алгоритмом решения на основе неформализованной исходной информации, использующие технологии символьного программирования и средства вычислительной техники со специальной архитектурой.

Наиболее часто используют третий подход: искусственный интеллект – это область знаний, которая находит применение при решении задач, связанных с обработкой информации на естественном языке, автоматизацией программирования, управлением роботами, машинным зрением, автоматическим доказательством теорем, разумными машинами извлечения информации и т.д. Все существующие интеллектуальные информационные системы могут быть разделены на две группы:

1. Системы общего назначения, к которым относятся: экспертные системы, интеллектуальные пакеты прикладных программ и нейросистемы.

2. Специализированные системы, к которым относятся: роботехнические системы, системы распознавания, системы обработки текстов, машинного перевода и т.д.

Таким образом, чтобы АСУЗ являлась интеллектуальной необходимо наличие характеристик, присущих искусственному интеллекту: использование моделей и методов решения задач, не поддающихся формализации и автоматизации.

Внедрение комплексной системы автоматизации и диспетчеризации здания в сравнении с автономными инженерно-техническими системами имеет огромное экономическое и техническое преимущество. Например, только за счет применения энергосберегающего оборудования и интеллектуальных систем управления инженерией ежегодные коммунальные платежи снижаются на 15–30%.

Интеллектуальная система управления гостиничным комплексом характеризуется концентрацией большого количества подсистем на ограниченной территории. Для гостиничного номера необходимо создание различных сценариев света, климатических решений, движущихся элементов (шторы, микролифты и др.), аудио-видео возможностей, соответствующих настроению, и максимальной доступности различных информационных источников. Современная гостиница – это, также комплекс помещений общего пользования (холлы, рестораны, бары),  дизайн света, климат, музыкальное и видеооформление которых имеют огромное значение для комфорта гостей. Оператору автоматизированной системы управления гостиничным комплексом, приходится принимать решения в условиях недостаточности информации. Для решения задачи поддержки принятия управленческих решения оператором в условиях неопределенности перспективным направлением, на наш взгляд, является использование методов нечеткой математики, а также концепции многокритериальной оптимизации.

Литература:

1. Бершейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110с.

2. Самые «умные» здания мира // [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.vashdom.ru/articles/intelkey_5.htm.

3. Стандарт АВОК. Системы автоматизации и управления зданиями. В 3-х частях. – М.: АВОК-ПРЕСС.

4. Эффективность внедрения ERP системы // [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://citforum.ru/consulting/ERP/atk_tco.shtml.

5. TIA/EIA-862 Building Automation Systems Cabling Standard for Commercial Buildings.