OVERCOMING THE DISADVANTAGES OF THE SOFTWARE AND METHODOLOGICAL TOOLS OF MODEL-BASED SYSTEMS ENGINEERING USED IN THE DESIGN OF SYSTEMS

Full Text

Введение Постоянно возрастающая сложность систем обуславливает ужесточение предъявляемых к ним требований и рост объема выпускаемой отчетной конструкторской документации. В рамках текущей документо-ориентированной парадигмы разработки и создания продукции высок риск разночтений и невыполнения всех требований, что приводит к ошибкам, к увеличению сроков и стоимости проектирования систем, включая СА. Для решения этих проб-лем и удовлетворения современным требованиям необходим переход от разрозненных стадий ЖЦИ (НИР, ОКР, производство, эксплуатация) к единому проекту, реализуемому в новой пара-дигме проектирования систем, основанной на синтезе образовательной, научно-инновационной и производственной деятельности, с методическим инструментарием МОСИ [1]. Существующий ПМИ МОСИ, основанный на SysML [2] - дорогой и сложный. Поэтому важный вопрос формулируется следующим образом: «Можно ли использование ПМИ МОСИ, основанного на SysML удешевить и упростить средствами, доступными широкой аудитории пользователей?». В рамках ответа на этот вопрос, в работе рассматривался следующий методический инструментарий МОСИ: СФК, ДК и SysML, а также ПО для их использования. СФК и ДК предназначены для точного определения «Что» и «Как», с какой приоритетностью необходимо выполнять на этапах ЖЦИ. SysML предназначен для повышения эффективности коммуникации информации, для достижения единого понимания сложности рассматриваемой системы и совершенствования управления связанных с ней требований, функций и физических характеристик [3]. В 2018 на первой конференции Стэнфордского университета по SysML было заявлено, что МОСИ (SysML) является основой создания цифрового двойника, развития машинного обучения и искусственного интеллекта. В 2003 г. Дж. Коски провел анализ модификаций СФК, ДК и пришел к выводу, что ДК передает информацию менее эффективно чем UML-диаграммы (Unified Modeling Language, основа языка «SysML») [4]. В 2016 г. К. Стэнсфилд заявил о намерении объединить СФК с модельно-ориентированным проектированием [5], но результаты пока не опубликованы. За рубежом подводятся итоги опытной эксплуатации SysML. Как известно, развитие языков моделирования уже длится несколько десятилетий. Также внедрение новых идей и подходов часто сталкивается с психологической инерцией большинства людей работать «по-старому». Это особенно актуально для России, где практически нет локализованной НТД по использованию SysML, СФК, ДК на протяжении этапов ЖЦ ПиР систем (СА). Все это означает, что у рассматриваемого методического инструментария МОСИ имеется ряд недостатков, которые необходимо определить и преодолеть, для ускорения перехода широкой целевой аудитории к ПиР изделий в новой парадигме. Цель данной статьи состоит в выявлении и преодолении недостатков, связанных с методическим инструментарием МОСИ (SysML, СФК, ДК) и соответствующим ПО для того, чтобы широкая аудитория пользователей могла их эффективно применять при проектировании и разработке систем. Для достижения этой цели, в этой работе решались следующие задачи: 1. Обзор источников литературы для анализа использования SysML, СФК, ДК. 2. Определение ПО для SysML, СФК, ДК, доступного разной аудитории пользователей. 3. Выявление недостатков, препятствующих изучению и применению SysML, СФК, ДК. 4. Разработка решений, обеспечивающих преодоление выявленных недостатков. Методика исследования 1. Анализ языка «SysML», SysML-ПО и выявление их недостатков 1.1 Краткая характеристика МОСИ и языка «SysML» Согласно INCOSE [6] системный инжиниринг (СИ) - это междисциплинарный подход и средства, позволяющие реализовывать успешные системы. МОСИ является одним из подходов СИ и определяется как формализованное применение технологии моделирования для поддержки действий, направленных на формирование системных требований, проектирование, анализ, верификацию и валидацию (ВиВ), которые начинаются на этапе концептуального проектирования, продолжаются на протяжении всей разработки и на дальнейших этапах ЖЦИ [7]. За счет разработки, а также уточнения на протяжении ЖЦИ и использования в качестве основных рабочих «артефактов» - моделей разного рода, а не текстовых документов, обеспечивается переход от документо-ориентированной к модельно-ориентированной парадигме СИ проектирования и разработки систем [8]. Модель системы не является целью, она является используемым в МОСИ ресурсом. Для ее создания в МОСИ используются ПО, язык и методика моделирования [9]. Язык «SysML» состоит из 9 типов SysML-диаграмм, каждая из которых состоит из нотаций. SysML-диаграммы отражают систему или ее часть с точки зрения: требований, поведения (функций), архитектуры (аппаратной и/или программной), параметрических выражений. SysML-модель состоит из SysML-диаграмм. Соответственно SysML определяется как язык общего назначения для графического моделирования, который поддерживает анализ, детализацию, проектирование, разработку, ВиВ сложных систем [10]. 1.2 Анализ применения и преимуществ языка «SysML» С 2004 по 2019 год Scopus проиндексировал 1854 публикации с ключевым словом «SysML». Градация публикаций по предметным областям выглядит следующим образом (первые пять): компьютерные науки - 1222, инженерия - 1038, математика - 429, науки о земле - 87, астрономия - 85. Анализ по странам представлен в табл. 1. Таблица 1. Анализ публикаций, связанных с SysML по 5 странам (данные Scopus) Период: с 2004 по 2011 год Период: с 2012 по 2019 год Страна Количество публикаций Страна Количество публикаций США 133 США 314 Франция 65 Франция 258 Германия 56 Германия 208 Великобритания 42 Китай 97 Китай 22 Италия 78 Данная статистика подтверждается результатами исследования [11], в ходе которого было опрошено 326 респондента из 19 стран мира и 99 компаний из следующих секторов промышленности: авиация - 28,6%, космос - 27,1%, оборона - 17,7%, автопром - 17,7%, ИТ - 15,6%, медицина - 9,4%, другие - 25%. В выводах исследования выделяются два тезиса: 1. Возрастает количество компаний, практикующих и разрабатывающих собственные методики, инструменты и учебно-методические материалы для использования МОСИ (SysML). 2. По состоянию на 2015 год МОСИ является наиболее эффективным подходом для управления требованиями и моделирования архитектур систем. Тезис № 1 коррелирует с результатами исследования [12] и опроса инженеров Германии [13], где утверждается, что компании не совместимы с МОСИ, в связи с отсутствием методик использования современных стандартов и языков моделирования. В результате был выпущен обзор самых известных SysML-методик [9], но они не получили значимого становления. Аналогичные результаты получены в Великобритании в результате опроса более 100 консалтинговых, оборонных и космических компаний [15]: 1) 14% респондентов не используют МОСИ; 2) используются разные языки моделирования: UML, блок схемы, контекстная диаграмма, SysML; 3) 43% не используют методики и стандарты МОСИ; 4) 16% используют собственные разработки. Самыми часто используемыми программами были: MS Visio (57%), Sparx Enterprise Architect (44%), IBM-Rhapsody (24%). Среднее количество используемого ПО равнялось 2.6. Это говорит о том, что за рубежом стремятся использовать ПО для МОСИ (SysML), доступное многим пользователям. В выводах говорится, что отсутствуют доказательства и практические рекомендации использования МОСИ. 1.3 1.3 Анализ и определение ПО для использования SysML широкой аудиторией пользователей С увеличением числа пользователей SysML стал чаще звучать вопрос: «Как минимизировать затраты на моделирование?». Учитывая это был проведен анализ SysML-ПО, которое на 2020 год, государственные организации РФ могут официально закупить: 1. IBM - Rational Rhapsody Designer for Systems Engineers: от 245 тыс. руб. в год, требует освоения специальной методики. 2. Siemens PLM - System Modeling Workbench: от 300 тыс. руб., требуется наличие ПО Siemens Teamcenter, оплата ежегодной лицензии, освоение специальной методики. 3. Dassault Systems - Magic Cyber Systems Engineer: от 545 тыс. руб., требуется оплата ежегодной лицензии и технической поддержки. 4. Microsoft Office - Visio Professional от 2013: бесплатно[1] или от 30 тыс. руб. Отсутствуют библиотеки SysML-нотаций, но есть библиотеки UML-нотаций. В отличии от первых трех продуктов MS Visio позволяет «из коробки» установить взаимосвязь с ПО MS Excel. MS Visio обладает потенциалом для его конкретизации под разработку SysML-моделей. ПО MS Visio Professional, версия от 2013 года, стоит в 2020 году примерно в 8 раз меньше, чем самое дешевое на рынке РФ ПО, настроенное под SysML. Соответственно, MS Visio было определено как SysML-ПО для использования широкой аудиторией пользователей. 1.3 Недостатки языка «SysML» и SysML-ПО В результате анализа применения (подразделы 1.1-1.3) и внедрения [16], личного опыта [17], определены недостатки (иными словами «дефекты») SysML и SysML-ПО (см. табл. 2). Выводы о том к каким проблемам (процессам или их отсутствию) приводят данные недостатки, представлены далее в подразделе 3 данного раздела. Таблица 2. Недостатки SysML и ПО для его использования № Формулировки SysML ПО 1 Разработка SysML-диаграмм требований и их актуализация требуют значительных трудозатрат (от нескольких часов до недель). 2 Внедрение профессионального SysML-ПО требует больших затрат. 3 SysML-диаграммы не эффективны для системного отслеживания взаимосвязей требований «в» и «между» элементами разработки. 4 Русскоязычные учебно-методические материалы и примеры внедрения SysML в промышленные проекты - отсутствуют. 5 Трудозатраты на изучение МОСИ сопоставимы с изучением моделирования программных, электрических и других дисциплин. 2. Анализ СФК, ДК, ПО для их использования и выявление их недостатков 2.1 Краткая характеристика методики «СФК» и метода «ДК» Для сдвига парадигмы проектирования необходимо отказаться от традиционного пути достижения качества, заключающийся в выявлении и исправлении недостатков на пред-производственном этапе. Иллюстрация этого пути, в сравнении с японской философией Генучи Тагучи - «качество должно быть спроектировано в продукт, а не найдено в нем» [18], показана на рис. 1а [19]. С точки зрения СИ космических систем, достижение качества путем изменения продукта на поздних этапах ЖЦИ - это очень затратно и опасно (см. рис. 1б [20]). Йоджи Акао, установил, что издержки, ограничивающие в традиционном подходе достижение качества, вызваны неспособностью разработчиков правильно определить требования к продукту и проконтролировать их достижение на этапах разработки изделия. Для массового внедрения в промышленность философии Тагучи и для решения этой проблемы Йоджи Акао и Шигэру Мицуно разработали СФК (определения указаны в табл. 3). Позже СФК была признана самой полезной методикой в области всеобщего управления качеством [21]. Основным инструментов СФК является ДК, который определяется как с одной стороны язык графического моделирования для построения нескольких взаимосвязанных таблиц и матриц в форме «дома», а с другой стороны метод, которые позволяют анализировать [22] зависимость удовлетворения входных параметров этапа ЖЦИ или элемента разработки (к примеру, ГП) от реализации выходных параметров (ГЗ), и приоритизировать последние. Рис. 1. Сравнение числа вносимых изменений (а) и стоимость исправления ошибок (б) Таблица 3. Определения «Структурирование функции качества» Автор Определение «Структурирование функции качества» Йоджи Акао Это преобразование требований (запросов) потребителей в «характеристики качества» и разработка качественного замысла (проекта) итогового продукта путем систематического структурирования взаимосвязей между требованиями и характеристиками, начиная с качества каждого функционального компонента и расширяя структурирование до качества каждой детали и процесса. Общее качество продукта будет формироваться через эту сеть взаимоотношений. Романов, Шпотя Это методика, состоящая из рамочного алгоритма ЖЦИ, а также метода и языка графического моделирования «ДК», обеспечивающая согласованный переход между требованиями разных элементов разработки: от анализа требований заказчика (голоса заказчика (Voice of the Customer); ГЗ), основанных на потребностях пользователей («голос пользователя» (Voice of the User); ГП), к функциональному анализу, к синтезу системы, к контролю качества процессов разработки/производства. Определения указывают на то, что СФК (ДК) ориентированы на перевод ГЗ в инженерные требования (Voice of the Engineer; ГИ) так, чтобы изделие удовлетворило ГП и ГЗ. 2.2 Анализ применения и преимуществ методики «СФК» и метода «ДК» С 2010 по 2019 год Scopus проиндексировал 3148 публикации с ключевым словом «QFD» (перевод аббревиатуры «СФК»). Анализ публикаций по странам представлен в табл. 4. Таблица 4. Анализ публикаций, связанных с СФК по 5 странам (данные Scopus) Период: с 1972 по 1999 годы Период: с 2000 по 2019 годы Страна Количество публикаций Страна Количество публикаций США 213 Китай 669 Великобритания 38 США 372 Германия 13 Тайвань 316 Япония 12 Индия 237 Китай 11 Турция 146 За период с 2000 по 2019 градация публикаций по предметным областям выглядит так: инженерия - 1866, компьютерные науки - 1026, бизнес, менеджмент и бухгалтерский учет - 848, принятие решений - 449, математика - 382, гуманитарные науки - 244, материаловедение - 170, экология - 150, энергия - 100, экономика, эконометрика и финансы - 87. Эти цифры доказывают высокую актуальность использования СФК (ДК) в ПиР аппаратно-программных изделий. Это подтверждается выводами нескольких работ [23-26]: · снижается риск возникновения неверных интерпретаций требований заказчика, · снижается стоимость проектирования на 60%, · сокращаются технологические изменения на 30% - 50%, · сокращаются производственные циклы на 30% - 50%, · уменьшается количество гарантийных претензий на 20% - 60%. 2.3 А2.3 Анализ и определение ПО для использования СФК и ДК широкой аудиторией пользователей Современный анализ программ для использования СФК (ДК) выполнен в [27], в которой делается вывод, что наиболее удобным ПО для создания моделей «ДК» с помощью таблиц или с учетом разработки частных шаблонов модели «ДК», является MS Excel или Open Office Calc. Также исследование [28] установило, что язык Visual Basic является оптимальным языком для создания эффективного ПО для реализации СФК (ДК). А так как MS Excel содержит интегрированную среду разработки, основанную на языке Visual Basic for Applications, то это в очередной раз свидетельствует в пользу ПО MS Excel для использования СФК (ДК). Личный опыт создания моделей «ДК» [29, 17] подтверждает, что MS Excel - это практически повсеместно имеющееся ПО в РФ, которое предоставляет гибкий функционал для создания и реализации персонализированных моделей «ДК» и «СФК». 2.4 Недостатки СФК, ДК и ПО для их использования В результате анализа применения (подразделы 2.1 - 2.3) и внедрения [30-33], личного опыта [29, 17], определены недостатки СФК, ДК и соответствующего ПО (см. табл. 5). Таблица 5. Недостатки СФК, ДК и ПО для их использования № Формулировка СФК ДК ПО 1 Классическая четырехфазная модель «СФК» [33] не подразумевает проектирование СА в соответствии с ГП, SysML и требованиями НТД. 2 Классический алгоритм «ДК» не позволяет однозначно приори-тизировать требования [34], выделять из них критически важные. 3 СФК использует, но не генерирует входные (к примеру, потребности пользователей) и выходные данные (требования заказчика) для анализа. 4 Заполнение информацией модели «ДК» требует значительных трудозатрат, от нескольких месяцев до полутора лет. 5 Создание архитектуры «ДК» требует времени до нескольких дней [34]. 6 MS Excel не предлагает шаблоны модели «ДК». 7 Существующие иностранные шаблоны модели «ДК» для MS Excel от «qfdonline.com» позволяют построить только 4 «ДК» с фиксированным набором полей, что не подходит для анализа сложных объектов [27]. 8 Человек может эффективно воспринимать, анализировать и управлять в модели «ДК» не более 20-25 требованиями, в случае СА их больше [34]. 3. Итоги анализа SysML, СФК, ДК, ПО для их использования Выявленные недостатки, в сочетании с ограниченными ресурсами создают ряд взаимосвязанных проблем, а именно: 1) препятствуют изучению и распространению ПМИ МОСИ: SysML, СФК и ДК; 2) в РФ разработчики СТС (СА) не видят смысла в создании помимо утвержденного текстового документа, «дублирующую» его содержание SysML-модель и/или модель «ДК»; 3) SysML-модели и модели «ДК» не являются официальными отчётными документами, которые заказчик может принять в качестве результата работы. В следствии этих проблем, появляются такие проблемы как: 1) крайне редко проводятся инвестиции в ПО для SysML, СФК, ДК; 2) не формируются запросы в ВУЗы на подготовку соответствующих специалистов; 3) в космической отрасли не проводится стандартизация в области СФК, ДК, SysML. Как результат, цифровизация промышленности в основном идет по пути «уже вчерашнего дня» - внедрения CAE/CAD/CAM ИТ систем. Также все это приводит к тому, что в РФ отсутствует теоретический и прикладной ПМИ МОСИ для применения на этапах ЖЦ проектирования СА, реализуемый в доступном для широкой аудитории пользователей ПО. Решение указанных проблем возможно за счет массового применения ПМИ МОСИ. Для этого необходимо преодолеть выявленные недостатки SysML (табл. 2) и СФК, ДК (табл. 5) и ПО для их использования, доступного широкой аудитории пользователей. Для этого была поставлена задача по разработке ПМИ МОСИ состоящего из новых решений, позволяющих преодолеть недостатки из табл. 2 и 5, и основанного на конкретизации и синтезе SysML, СФК, ДК и ПО MS Visio и Excel для проектирования и разработки СА. Валидация ПМИ МОСИ должна быть осуществлена в рамках ПиР малоразмерного космического аппарата (МКА). Результаты В разделе рассматриваются новые решения, полученные в ходе разработки ПМИ МОСИ. Решения направлены на преодоление недостатков из табл. 2 и 5, включая конкретизацию и сокращение затрат на использования инструментов МОСИ (SysML, СФК, ДК) при ПиР систем (СА). 1. Конкретизация классической каскадной модели «СФК» Для преодоления недостатка № 1 из табл. 5, модель «СФК» была конкретизирована в части назначения и количества этапов (добавлен новый этап). Названия этапов: 1) «уДК № 0»: ГП - ГЗ; 2) «уДК № 1»: требования заказчика - требования к функциям; 3) «уДК № 2»: требования к функциям - требования к аппаратной/программной части (АЧ/ПЧ); 4) «уДК № 3»: требования к АЧ/ПЧ - требования НТД к порядку реализации ЖЦИ; 5) «уДК № 4»: требования НТД к порядку реализации ЖЦИ - требования НТД к отчетной документации ЖЦИ. Конкретизированная модель «СФК» была названа «усовершенствованное СФК» («уСФК»). 2. Разработка нового алгоритма приоритизации требований в модели «ДК» В данном подразделе рассматривается решение для преодоления недостатка № 2 из табл. 5, направленное на приоритизацию требований j (выходных параметров модели «ДК») и определение их весов . Согласно метода «ДК» это последняя операция перед переходом к следующему элементу разработки изделия (модели «ДК»). Классический алгоритм приоритизации требований j не учитывает то, как они коррелируют между собой. Это не позволяет учесть все факторы, влияющие на веса . Для преодоления этого недостатка, был проведен синтез классического алгоритма приоритизации j с количественным учетом экспертных оценок их корреляций (в том числе их категорий ) с помощью мате-матического аппарата МАИ. Сравнение алгоритмов представлено в табл. 6 формулами (1) и (2). Таблица 6. Формулы расчета финальных весов приоритизации выходных параметров в модели «ДК» согласно классическому и новому алгоритму Алгоритм Классический Усовершенствованный Формула (1) (2) Где - вес приоритизации j-го выходного параметра; j - все отдельно взятые выходные параметры модели «ДК» от 1 до n; - нормализованный вес важности i-го входного параметра модели «ДК» (в данной работе он подсчитывается по МАИ); i - все отдельно взятые входные параметры модели «ДК» от 1 до n; - коэффициент степени зависимости i-го входного параметра от реализации j-ого выходного параметра; - подсчитанная по МАИ количественная оценка корреляции выбранной категории (подсистемы) выходных параметров; - подсчитанная по МАИ количественная оценка корреляции j-го выходного параметра в выбранной категории выходных параметров . ВиВ нового алгоритма на примере МКА [29] доказали, что дополнительный учет экспертных оценок корреляций выходных параметров , повышает в несколько раз контрастность весов приоритизации по сравнению с весами, получаемые по классическому алгоритму «ДК». Такой контраст позволяет идентифицировать критически важные требования. 3. Разработка унифицированного алгоритма генерирования входных и выходных данных этапов модели «уСФК» Для преодоления недостатков № 3 и 4 из табл. 5 был проведен анализ средств СИ для идентификации ГП, определения ГЗ, формулировки ГИ. После этого был синтезирован унифицированный алгоритм генерирования данных для этапов модели «уСФК» (см. рис. 2). Алгоритм условно поделен на 5 элементов: 1) «вход» - исходные данные (ГП, ГЗ, ГИ); 2) «выход» - приоритизированные и структурированные с помощью ДК, SysML ГЗ или ГИ; 3) «управляющее воздействие» по итогам ВиВ; 4) «ПО для цифровой обработки требований и использования методического инструментария»; 5) «генерация данных» - обеспечивает точное определение «области проблем» и их перевод в «область решений» (к примеру, перевод ГП в ГЗ). Использование средства СИ делятся на три группы: • Получение данных: контекстная диаграмма, интервью, опросы; мозговой штурм. • Качественный анализ: вербальный анализ системных требований (ВАСТ), схемы деления работ и продукта, группирующие диаграммы, SysML-модели, SWOT-анализ, диаграмма «N2», модель Кано (эмоциональное ранжирование). • Количественный анализ: МАИ (ранжирование); метод «ДК» (приоритизация) [29]. Рис. 2. Унифицированный алгоритм генерирования данных этапов модели «уСФК» [7] В рамках конкретизации этого алгоритма, для каждого этапа модели «уСФК» (см. под-раздел 1): 1) определен и формализован физический смысл (см. примеры формул (3) и (4)); 2) разработана рекомендованная структура модели «усовершенствованного ДК» (далее модель «уДК»; 3) разработана концепция алгоритма действий для реализации этапа [17]. Каждый алгоритм был назван «уСФК для уДК № n». Где n это номер этапа модели «уСФК». , (3) (4) где - потребности пользователей (от англ. «User Needs»; ГП); - вектор размерности p, нормализованные веса параметров ГП, подсчитанные по МАИ; - требования заказчика (от англ. «Customer Requirements»; ГЗ); - центральная матрица уДК № 0 размерностью pm с результатами анализа числовой оценки зависимости каждого параметра ГП от достижения каждого ГЗ; - вектор ненормализованных весов приоритизации параметров ГЗ (выходных параметров), подсчитанных по классическому алгоритму «ДК»; j - столбцы центральной части модели «ДК» (уДК); - вес важности j-го параметра ГЗ, подсчитанный по МАИ; - вектор размерности m (нормализованные веса параметров ГЗ, подсчитанные по МАИ); - вектор нормализованных весов приоритизации параметров ГЗ, подсчитанных по алгоритму «уДК № 0». Валидация показала, что использование алгоритмов позволяет единообразно получить данные для этапов модели «уСФК». В рамках МКА было получено: 2 ГП, 6 ГЗ, 22 ГИ к функционалу и 27 ГИ к АЧ/ПЧ [29], а также требования НТД к этапам ЖЦ ПиР СА. Таким образом были созданы новые методические основы и рекомендации для исполь-зования ПМИ МОСИ (уСФК, уДК, SysML в сочетании с инструментами СИ) на каждом этапе ЖЦ ПиР, реализуемого в ПО доступном широкой аудитории русскоязычных пользователей. 4. Разработка электронных шаблонов моделей «уДК» Для преодоления недостатков, связанных с большими трудозатратами на построение моделей «ДК» (см. № 5-7 в табл. 5), в соответствии с этапами модели «уСФК» и рекомендованными структурами моделей «уДК» в MS Excel были разработаны электронные шаблоны моделей «уДК». Для сокращения трудозатрат на анализ данных, хранящихся в матрицах моделей «уДК», процессы «раскрытия» и «свёртывания» матриц в моделях «уДК» были автоматизированы с помощью макросов, написанных на языке VBA. Полученные с помощью алгоритмов «уСФК для уДК» данные связанные с МКА [29] были структурированы в шаблонах «уДК». Применение шаблонов, позволило сократить трудозатраты на разработку новых моделей «уДК» до 20% (экспертная оценка). 5. Создание способа автоматизированной разработки SysML-диаграмм требований и последующего обновления в них информации В данном подразделе представлено решение для преодоления недостатков № 1 и 2 из табл. 2, связанных с затратами на применение SysML. Анализ MS Visio показал, что оно позволяет: 1) синхронизировать фигуры с внешними источниками данных; 2) разрабатывать новые SysML-фигуры. Соответственно был создан новый способ автоматизированной раз-работки SysML-диаграмм требований и их обновления, за счет объединения данных из модели «уДК» с SysML-фигурами требований. Способ состоит из четырех алгоритмов (см. рис. 3). С помощью этого способа, на основе данных, связанных с МКА, были разработаны SysML-диаграммы требований (см. ниже пример двух SysML-диаграмм на рис. 4). Валидация способа проведена в рамках экспериментальной разработки SysML-диаграмм требований классическим и автоматизированным способами (см. табл. 7) [17]. Достигнутое сокращение трудозатрат, доказывает, что созданный способ повышает эффективность функционирования системы автоматизированного проектирования MS Visio. Рис. 3. Способ автоматизированной разработки SysML-диаграмм требований и обновления в них информации: комплекс алгоритмов действий Таблица 7. Сравнение затрат времени на некоторые операции по разработке SysML-диаграмм Операции по разработке SysML-диаграмм требований Способ Традиционный Автоматизированный Создание и заполнение дан-ными 300 новых SysML-фигур От нескольких дней до нескольких недель От нескольких минут до нескольких часов Массовое и точное обновление информации в 300 SysML-фигурах требований (к приме-ру, изменение формулировки) От нескольких часов и более, в связи с воз-можными ошибками и новыми итерациями От нескольких секунд до нескольких минут, как правило без ошибок и итераций Валидация SysML-диаграмм заключалась в их использовании для проверки соответствия результатов этапов ОКР «Эскизный проект» требованиям НТД. В результате проверка была выполнена за два часа, вместо нескольких дней. SysML-диаграммы позволили выявить от 5 до более 10 несоответствий результатов проектов требованиям НТД. Если учесть, что срыв срока сдачи проекта заказчику, из-за несоответствия требованиям, как правило стоит больших штрафных санкций, то использование разработанного способа становится еще в большей степени актуальным и целесообразным. Полученные результаты также, позволяют сокращать трудозатраты на планирование этапов ЖЦ ПиР новых изделий-аналогов примерно на 60%. 6. Объединение разработок исследования в единый методический инструментарий Было предположено, что использование SysML-диаграмм компенсирует недостаток, связанный с моделью «уДК» (№ 8 в табл. 5), а модель «уДК» компенсируют недостаток SysML-диаграмм (№ 3 в табл. 2). Для этого был проведен эксперимент по объединению уДК с SysML-диаграммами требований к МКА в единое рабочее пространство на базе MS Excel (см. рис. 4). Рис. 4. Пример программного объединения и синхронизации модели «уДК № 0» с SysML-диаграммами требований (ГП и ГЗ) на базе MS Excel Объединение подтвердило указанное в предыдущем абзаце предположение. Таким образом была доказана эффективность коммуникации данных модели «уДК» с помощью SysML-диаграмм и отслеживания всех взаимосвязей требований с помощью модели «уДК». В результате был осуществлен финальный синтез всех решений и разработок в единый ПМИ МОСИ реализованный в ПО MS Excel и Visio, доступном широкой аудитории пользователей. Достигнутые результаты «меняют правила игры», потому что позволяют: 1. кардинально снизить затраты времени на разработку SysML-диаграмм (с нескольких недель/дней до нескольких часов/минут) (см. табл. 7), используя привычное и доступное широкой аудитории пользователей ПО MS Visio и MS Excel; 2. благодаря автоматизированной разработки SysML-диаграмм требований избежать психологических барьеров и отторжений от моделирования на языке «SysML», «ДК» вызванных нежеланием людей тратить большое количество времени на «двойную работу» - подготавливать текстовые документы и модели «SysML» и/или «уДК». 3. снизить затраты на подготовку МОСИ-специалистов и на ПО для SysML и СФК (ДК); 4. сделать SysML-диаграммы более компактными. К примеру, в матрицах «уДК № 0» уже отражены зависимости ГП и ГЗ, а значит, это не надо еще раз уточнять в диаграммах [17]. Также полученные результаты, создают научно-методическую основу проектирования, построения и функционирования интегрированных интерактивных комплексов анализа и синтеза проектных решений, а также создания конструкторской и иной документации. В рамках преодоления недостатков SysML связанных с его изучением (№ 4 и 5 в табл. 2), на основе полученных новых результатов исследования разработаны учебно-методические материалы, которые были использованы в учебном процессе МФТИ. Обучение показало, что даже после одного дня обучения, инженеры получают достаточно знаний для начала использования ПМИ МОСИ в своей повседневной работе и для повышения ее эффективности. ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ Для осуществления плавного перехода от традиционной документно-ориентированной парадигмы управления проектом к ПиР систем (СА) в парадигме МОСИ необходимо, чтобы широкая аудитория пользователей могла и знала как применить соответствующий ПМИ МОСИ. Но из-за того, что текущий, доступный в РФ ПМИ МОСИ дорогой и сложный, требуется разработка такого ПМИ МОСИ, который доступен за минимальные затраты и повышает эффективность документно-ориентированного подхода. Массовое применение ПМИ МОСИ позволит достичь точки бифуркации, необходимой для широкого признания и доминирования парадигмы МОСИ над документно-ориентированным подходом. В рамках данного исследования был проведен анализ применения методического инструментария: SysML, СФК, ДК, а также ПО для их использования. В результате анализа: 1) доказан рост их популярности; 2) MS Visio (особенно версия Professional) определено как ПО (САПР) для использования языка «SysML», а MS Excel определено как ПО для создания персонализированных моделей «ДК»; 3) идентифицированы недостатки SysML, СФК, ДК и ПО для их использования (см. табл. 2 и 5); 4) определены производные от недостатков проблемы, препятствующие изучению и распространению МОСИ; 5) разработан ПМИ МОСИ, обеспечивающий преодоления недостатков; 6) проведена валидация ПМИ на примере МКА. В рамках разработки ПМИ МОСИ были достигнуты следующее новые результаты: 1. Конкретизирована классическая каскадная модель «СФК», которая предусматривает ПиР систем (СА) в соответствии с потребностями пользователей, SysML и требованиями НТД. 2. Синтезирован алгоритм приоритизации выходных параметров (требований) в модели «ДК»/«уДК». ВиВ результатов применения алгоритма «уДК», на примере МКА, доказала, что он позволяет повысить контраст весов приоритизации в два и более раз, по сравнению с алгоритмом «ДК», и идентифицировать критически важные требования. 3. Разработан унифицированный алгоритм генерирования входных и выходных данных этапов конкретизированной модели «СФК», основанный на синтезе инструментов СИ и инструментов МОСИ (СФК, ДК и SysML), MS Visio и MS Excel. На основе унифицированного алгоритма разработано пять алгоритмов «уСФК для уДК № 0-4», каждый включает в себя: формулы, рекомендованные структуры моделей «ДК» и алгоритмы действий. Валидация алгоритмов показала, что их применение позволяет единообразно получать, обрабатывать, качественно и количественно анализировать, ранжировать, моделировать с помощью SysML и приоритизировать требования разных элементов разработки систем (СА). 4. Разработаны электронные шаблоны моделей «ДК» в MS Excel, ВиВ шаблонов показала, они соответствуют алгоритмам «уСФК для уДК №0-4» и что их использование сокращает трудозатраты на построение архитектур моделей «уДК» на 20% (экспертная оценка). 5. Создан способ автоматизированной разработки и обновления SysML-диаграмм требований, конкретизирующий применение ПО MS Visio и Excel. Валидация способа доказала, что его использование позволяет снизить трудозатраты на разработку и обновление SysML-диаграмм требований с нескольких дней до нескольких часов и минут. Также обосновано, что данное решение позволяет сократить затраты на внедрение SysML-ПО более чем в три раза (если сравнивать со стоимостью ПО от IBM, Siemens, Dassault Systems по ценам на 2020 год). Валидация разработанных SysML-моделей требований НТД к реализации и к документации этапов ЖЦИ доказала, что SysML-модели позволяют сократить трудозатраты на проверку соответствия результатов текущих проектов требованиям НТД с нескольких дней до нескольких часов и сроки планирования этапов ЖЦ изделий-аналогов до 60%, повысить соответствие отчетной документации этапов ЖЦИ требованиям НТД на 10%. 6. Модели «ДК» и SysML-диаграммы объединены в единый ПМИ на базе MS Excel. Валидация ПМИ доказала его эффективность в рамках коммуникации данных «ДК» с помощью SysML-диаграмм и отслеживания всех взаимосвязей требований с помощью модели «ДК». 7. Создан учебно-методический материал для обучения разработанному ПМИ МОСИ. После применения в учебном процессе МФТИ, получена положительная обратная связь. Учитывая преимущества полученного ПМИ МОСИ можно утверждать, что его использование совершенствует процесс проектирования новых изделий на основе широкого использования ИТ и позволяет повысить скорость реализации этапов ЖЦ ПиР изделий-аналогов на 5-10%. Следовательно, он содержит в себе научно-техническую и экономическую целесообразность использования как в космическом приборостроении, так и в других отраслях. Успешная валидация решений и разработок этого исследования позволяет сделать вывод о том, что разработанный ПМИ МОСИ позволяет преодолеть выявленные недостатки SysML, СФК, ДК и ПО для их использования. А значит, он также помогает осуществить и ускорить плавный переход от документно-ориентированного подхода управления проектом к проектированию и разработке систем в парадигме МОСИ. Цель работы достигнута. Результаты исследования были доложены на форуме «ИТОПК-2020» в рамках секции 8.

About the authors

А. А Romanov

Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: romanov48@yandex.ru
Moscow, Russia

D. A Shpotya

Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: denis.shpotya@phystech.edu
Moscow, Russia

References

Supplementary files