Содержание к диссертации
Введение
1. Информационное обеспечение систем управжния на базе сетевых модежй производства 12
1.1. Применение пакетов программ для создания информационных баз данных 12
1.2. Использование методов и алгоритмов решения задач на графе при организации информационных баз данных 17
1.3. Пакеты программ сетевого планирования и управления дискретным производством 27
Выводы 31
2. Построение информационных моделей дискретного производства на сетевых структурах 33
2.1. Типовая модель производственного процесса 33
2.2. Формирование типовой модели с использованием типовых модулей 38
2.3. Алгоритм преобразования информации о топологии модели 47
2.4. Метод топологического упорядочения сети 68
Выводы 83
3. Методы рационального представления записей переменной длины 85
3.1. Уплотняющая перекодировка информационных массивов 85
3.2. Хранение информации записей переменной длины 92
3.3. Хранение записей переменной длины методом многосимвольных звеньев 99
3.4. Функционально-табличный метод хранения информации 119
Выводы 128
4. Ведение информационной базы данных при оперативном планировании и управлении 129
4.1. Индивидуальная модель производства 129
4.2. Решение задач диспетчерского контроля и управления на основе оперативной информации о состоянии работ 146
4.3. Автоматизированная система оперативно-календарного планирования и управления "РЕСУРС-2" . 153
Выводы 169
Заключение 170
Литература 173
- Применение пакетов программ для создания информационных баз данных
- Типовая модель производственного процесса
- Уплотняющая перекодировка информационных массивов
- Индивидуальная модель производства
Введение к работе
Быстрые темпы социального и экономического развития страны, совершенствование структуры наводного хозяйства и связей между отдельными его элементами, необходимость в рациональном использовании трудовых, энергетических и других ресурсов обуславливает особую остроту и актуальность проблемы повышения качества и эффективности труда в области управления общественным производством.
Решение этой проблемы стало принципиально возможным благодаря достижениям научно-технического прогресса, бурного развития вычислительной техники.
Коммунистическая партия Советского Союза на всех этапах коммунистического строительства уделяла большое внимание совершенствованию управления экономикой и производством. Для современного развития производства характерны не только рост количества, качества и разнообразия выпускаемой продукции, совершенствование применяемых технических средств, но и быстрое возрастание сложности структуры производства. В связи с этим резко увеличивается объем работы по управлению производством. При сохранении существующих методов и средств управления уже в ближайшее время объем управленческих работ придет в противоречие с потенциальными возможностями трудовых ресурсов.
Это противоречие может быть успешно разрешено созданием автоматизированных систем управления - АСУ. Уже на ХХІУ съезде КПСС отмечалось: "Наука серьезно обогатила теоретический арсенал планирования, разработав методы экономико-математического моделирования, системного анализа и другие. Необходимо шире использовать эти методы, быстрее создавать отраслевые автоматизированные системы управления, имея в виду, что в перспективе нам предстоит создать общегосударственную систему сбора и обработки информации".
При создании АСУ необходима как разработка экономико-математических методов решения задач планирования и управления, так и алгоритмов и программ оптимального хранения и переработки информации /49/.
Основной задачей управления, существенно улучшающей организацию производства, является формирование планов работ предприятия о-оптимальным использованием имеющихся ограниченных.ресурсов. Решение этой задачи математически сводится к задаче распределения ограниченных ресурсов на графе, который соответствует динамической сетевой модели производства /71,98/. Это математически сложная задача, а с учетом необходимости ее решения в условиях оперативного управления производством, трудно реализуемая на ЭВМ /57/. Эти трудности обусловлены .размерностью модели и тем, что в настоящее время эта задача не имеет точных методов решения, а использует эвристические алгоритмы, эффективность которых определяется способом представления информации /11,12,57,98/. Отсюда, наряду с разработкой методов решения задачи оперативно-календарного планирования и управления (построения планов работ), в условиях ограниченных ресурсов, актуальным является разработка оптимальной структуры данных, обеспечение которой связано, в первую очередь, с разработкой алгоритмов решения задач на графе. Актуальность решения задач на графе связана с тем, что теория графов позволила поставить и решить ряд сложных прикладных задач, а сами графы оказались удобной формой представления моделей различных по своей природе объектов. Это привело к широкому использованию графов в различных областях прикладной деятельности. За последнее время появилось значительное число работ, в которых рассматриваются методы теории графов /7,53,70,80/. При этом ставится вопрос разработки таких алгоритмов, которые бы допускали практическую их реализацию с использованием ЭВМ. Тут можно выделить два направления работ в этой области: разработка и использование методов решения задач на графе в автономном режиме или в пакетах прикладных программ. В частности, алгоритмы решения задач на графе входят в математическое обеспечение уже разработанных пакетов программ сетевого планирования и управления /81/.
.. В настоящее время известен ряд пакетов оперативно-календарного планирования и управления /2,10,57,72,86,87/, назначением которых должно быть обеспечение планирования и . оперативного управления.на основе оптимального использования ограниченных ресурсов предприятия в условиях реального хода выполнения работ.
Однако одни из этих пакетов решают только задачу планирования (расчет временных характеристик), а другие, хотя и обеспечивают управление при ограниченных ресурсах на сетевых моделях, как правило, либо не расчитаны на модели большой размерности, либо не позволяют вести управление, что особенно важно, в условиях непрерывно изменяющихся моделей многозаказных комплексов работ.
Применение таких пакетов становится мало эффективным из-за невозможности учета состояния большого числа работ (50000-100000), а также планирования их проведения в условиях реально действующего предприятия. В связи с чем руководители предприятий не могут быть обеспечены необходимой информацией о состоянии управляемого объекта /49/.
Предметом исследования настоящей работы является математическое обеспечение системы оперативно-календарного планирования и управления при наличии ограниченных трудовых и материальных ресурсов.
Объектом исследования является система алгоритмов представления информации в базе данных системы оперативного планирования и управления.
Целью диссертационной работы является разработка специализированной базы данных, ориентированной на решение задач оперативного управления предприятием, производственный процесс которых может быть описан сетевыми моделями.
Основной задачей исследования является разработка и реализация системы эффективных машинных алгоритмов обработки и рациональной организации хранения информации о динамических сетевых моделях производства.
Основные результаты, выносимые на защиту:
1. Метод преобразования сетевой модели, заданной в терминах "вершины-работы, дуги-связи", в сопряженную: "вершины-события, дуги-работы". Метод обеспечивает оптимальное хранение информации о топологии модели.
2. Модифицированный алгоритм топологического упорядочения (событий по рангам, работ по номеру начального события) модели с формированием "представителей" всех циклов при их наличии.
3. Способ представления записей переменной длины в виде многосимвольных звеньев постоянной длины.
4. Функционально-табличный метод хранения информации при решении задач согласования сроков планируемых работ в условиях переменной структуры рабочего дня и недели.
5. Методику построения и ведения системы типовых, инди видуальных и расчетных моделей при планировании и управлении многозаказными комплексами работ в условиях многократного изменения моделей.
6. Организацию диспетчерского контроля на основе поступающей информации о фактическом состоянии работ.
7. Пакет прикладных программ системы оперативно-календарного планирования и управления "РЕСУРС-2".
Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы, четырех приложений.
Работа содержит 130 страниц машинного текста, рисунков 48 и б таблиц, НО наименований в списке литературы, четырех приложений на .66 страницах.
В первом разделе рассматриваются существующие методы построения информационных баз данных в задачах планирования и управления, в основе которых лежат, сетевые модели, с применением пакетов программ общего и функционального назначе- . ния. Проанализированны существующие пакеты программ оперативно-календарного планирования и управления с точки зрения использования их для управления многозаказными изменяющимися комплексами работ. При этом показана актуальность разработок методов.и алгоритмов решения задач на графе большой размерности, входящих в математическое обеспечение пакетов программ сетевого планирования.
Во втором разделе рассмотрены вопросы создания информационных, сетевых моделей для планирования и управления дискретным производством. При этом сетевые модели используются как форма представления информации о комплексах работ. Как известно, от формы представления топологии этих комплексов зависит как скорость сходимости алгоритмов решения основной задачи планирования и управления - построения планов работ, так и оптимальность хранения информации о модели. Поэтому в этом разделе приводятся методы и построенные по ним алгоритмы преобразования различных форм представления информации о топологии модели. Рассмотрены вопросы поиска ошибочных элементов в модели. Алгоритмы решения этих задач расчитаны на сети большой размерности и легко реализуемы на практике.
В третьем разделе развиты и обобщены метода сжатия информации применительно к информационной базе пакета прикладных программ (ППП) сетевого планирования и управления.
В сетевых моделях выделяются массивы двух.типов - с элементами постоянной длины и переменной. К первому типу относятся массивы числовой информации и каталоги. Для компактного их хранения предлагается использовать, позиционный метод хранения, что позволяет ускорить ее выборку и корректировку.
Для хранения информации записей переменной длины предлагается видоизмененный метод многосимвольных звеньев. Получены аналитические формулы нахождения длин звеньев для равномерного закона распределения и дана методика их определения в случае произвольного закона распределения длин записей.
Предложен метод рационального хранения информации о функциях, определяющих законы преобразования, используемые при решении задач согласования сроков планируемых работ при переменной структуре рабочего дня и недели. Получены оценки объемов памяти, необходимой для такого хранения информации.
В четвертом разделе рассмотрены вопросы построения индивидуальных и расчетных моделей производства, а также корректировки реквизитов моделей в условиях реального хода выполнения работ. Приведены алгоритмы, позволяющие осуществлять это при минимальном объеме вводимой информации с одновременным использованием ее для оценки качества работы пред приятия.
Показана практическая реализация предложенных алгоритмов в пакете прикладных программ "РЕСУРС-2". Рассмотрены принципы построения и структура информационной базы пакета. Приведены предприятия, где эта система внедрена и успешно функционирует.
В приложении I приведено описание программ формирования моделей производства и даны структуры информационных массивов ППП "РЕСУРС-2".
В приложении 2 дан, применяемый повсеместно в пакете "РЕСУРС-2" - модифицированный адресный метод сортировки.
Формы основных входных документов приведены в приложении 3, а материалы внедрения - в приложении 4.
Практическая ценность диссертационном работы заключается в разработке методов, алгоритмов и программ информационной базы данных системы, оперативно-календарного планирования и управления "РЕСУРС-2". Эффективность созданных алгоритмов и программ проверена и подтверждена при внедрении системы на заводах 410 ГА, 20 ГА, в/ч 52255 г.Киева; завод 401 ГА г.Новосибирска и предприятия А-7523 г.Ленинграда, заводе им. Петровского Минчермета УССР г.Днепропетровска. Внедрение системы "РЕСУРС-2" на этих предприятиях позволило повысить производительность и улучшить организацию труда. Общий экономический эффект составил 440 тыс.руб.
Основное содержание работы отражено в 16 печатных работах, б научно-технических отчетах, докладывалось и обсуждалось на всесоюзной конференции "Актуальные вопросы получения и обработки первичной информации, используемой в АСУ" (два доклада, г.Ленинград, 1975 г.), на всесоюзных семинарах "Пути повышения эффективности АСУ авиаремонтным предприятием" (три доклада, г.Киев, 1976 г.) и "Применение средств автоматизации и вычислительной техники в ремонте и обслуживании" (четыре доклада, г.Киев, 1977 г,.), на научно-технической конференции Киевского института автоматики имени ХХУ съезда КПСС "Научно-технический прогресс в автоматизации управления технологическими процессами и производствами" (1977 г.), на совещании по применению АСУ в гражданской авиации (г.Москва, 1983 г.).
Применение пакетов программ для создания информационных баз данных
В настоящее время возросло как число разрабатываемых АСУ, так и количество задач, решаемых отдельными АСУ. Последнее связано с созданием комплексной системы управления . хозяйственной и производственной деятельностью предприятия. В свою очередь это стало возможным благодаря развитию таких технических возможностей современных вычислительных комплексов, как повышение быстродействия и увеличение объема оперативной, памяти, разработке устройств прямого доступа и созданию программных средств, основанных на независимости прикладных программ от внутреннего представления и .организации . ведения, массивов, представления данных на физическом и логическом уровнях.
Дальнейшее повышение эффективности и качества функционирования АСУ связано с новой технологией обработки данных /17,19/. Поэтому в настоящее время разрабатываются информационно-математическое обеспечение, задачей которого является создание эффективной информационной базы данных и комплекса программных средств, обеспечивающих функционирование АСУ /59/. Назначением информационной базы данных является ввод, обработка и хранение информации определенного класса объектов, которые представляются в виде совокупности информационных моделей. Последние определяют взаимосвязь между структурой данных и структурой информационных массивов /52, 54/.
При всем многообразии решаемых задач и технических средств информационные массивы объединяют в информационном плане все звенья АСУ /99/. При этом эффективность систем существенно зависит от организации и структуры этих массивов. В связи с этим возникает новый подход к созданию и использованию информационной базы данных АСУ, позволяющий осуществлять интегрированную обработку и хранение информации /13, 48,83/.
Для сокращения сроков разработки и снижения затрат на проектирование информационной базы АСУ могут быть использованы пакеты прикладных программ /6,57,59,100/. Под пакетом программ понимается комплекс прикладных и системных программ вместе со средствами, обеспечивающими взаимодействие пользователей с комплексом программ. Наиболее важными свойствами ППП являются: универсальность применения, возможность .многократного использования при наличии информационно-логических связей между задачами /16/ и автоматической перенастройки пакета в зависимости от параметров системы /17/.
ППП условно можно разделить на пакеты функционального и общего назначения. Примерами ППП общего назначения, реализующих процедуры обработки данных, являются Ирис, Седан, Уни-бад, Ока, Кама и т.д., которые могут использоваться в качестве основы для построения информационной базы данных АСУ /1,77,97/.
Эти ППП несмотря на общее назначение существенно отличаются друг от друга. Обеспечивая преимущества для организации информационных систем, они в то же время выдвигают и свои проблемы, связанные с техническим обеспечением и проектированием баз данных.
Одним из наиболее важных факторов, влияющим на эффективность их применения, является проблема проектирования баз данных и связанные с ней трудо-затраты, определяемые степенью сложности поддерживаемых системой структур данных и возможностями доступа к ним. Чем сложнее система с точки зрения структур данных и возможностей доступа к ним, тем сложнее ее настройка и выбор оптимального решения. В качестве примера можно привести ППП "Ока", который весьма чувствителен к настройке /I/.
Расширенные возможности этих пакетов предполагают опти мизацию структуры баз данных с целью уменьшения времени по иска, корректировки и обработки информации. Однако решение этой проблемы затруднено наличием различных способов физической организации данных. Поэтому .проблема оптимизации структуры базы данных сводится к задаче оптимизации по многим параметрам, решение которой может быть неоднозначным и нетривиальным /77/.
Возможности обработки, поиска и выдачи информации ППП общего назначения довольно широки. Однако эти возможности ограничиваются теми отношениями между данными, которые фиксируются при определении базы данных с учетом прикладных задач. Наиболее крупные достижения концепции базы данных связаны с решением проблемы организации обработки информации на физическом уровне /23,27,28,99/.
Большие возможности пакетов общего назначения неизбежно приводят к повышенным требованиям по отношению к объему оперативной памяти /83/, увеличению времени на освоение пакета и на обработку запросов, к трудностям в их реализации, неэффективности и неудобствам для пользователя /29/. Все это затрудняет их использование при разработке АСУ, а иногда и делает невозможным их применение в условиях, например, малых ЭВМ /I/. Однако, в конкретных приложениях широкая универсальность не является необходимой. Поэтому в настоящее время широкое применение приобретают пакеты прикладных программ функционального назначения, учитывающие специфику задач определенного класса пользователей и ориентированные только на решение этого класса задач /67,74,104/. Это позволяет оптимальным образом использовать технические возможности ЭВМ и улучшить параметры разрабатываемых систем, а за счет одновременного построения метода и модели достичь глубокой взаимосвязи между логической и физической моделями (28,29,105, 106/. Этим самым обеспечивается единство между исходной информацией и заданной структурой хранения ее в базе данных и появляется возможность использования служебной информации базы данных (например, каталогов). Отметим, что в пакетах функционального назначения при создании или реорганизации исходной информации не надо проводить преобразования данных из внешней структуры во внутреннюю и обратно /47,51,90/.
Создание информационного обеспечения таких пакетов осуществляется по двум направлениям: построение информационной модели объекта, что является определяющим в выборе направления автоматизации управления объекта, и одновременное проектирование других функциональных подсистем, для которых могут создаваться автономные информационные базы данных /68,75/.
Типовая модель производственного процесса
Структура математической модели и система управления существенно зависит от типа производства. Как известно /16,98/ различают два типа производственных процессов: непрерывные и дискретные. В свою очередь дискретное производство можно представить как: - поточное производство, при котором ритмично ведется выпуск однородной продукции, - мелкосерийное и единичное производство, для которых характерны заметные отличия в выпускаемой продукции.
Примером поточного производства может служить конвейер. Для такого производства строится график работы предприятия, стабильный по времени, и при любых отклонениях от него задачей управления является максимально быстрый выход на основной режим. Обеспечение работ ресурсами при этом планируется заранее и должно быть согласовано с этим графиком. При управлении таким производством возникают в основном учетные задачи оптимального выхода на основной режим.
Примером мелкосерийного и единичного производства могут служить ремонтные, строительно-монтажные, проектио-конструкторские и другие предприятия.
Выделим основные признаки, характеризующие такие предприятия: дискретность и сложность производства.
Дискретность производства означает следующее. Производственный процесс, ограниченный во времени, разбивается на ряд операций, объединенных в комплексы работ. Дискретность производства предопределяет дискретность модели и системы управления предприятием. Модель производства содержит независимые модели комплексов работ, соответствующих выпускаемой продукции. В частности, это могут быть комплексы работ не всего изделия, а его части или совокупности однотипных или даже различных изделий предприятия. Однако следует отметить, что результат деятельности может быть и непрерывным (например, выпуск проката), но для обеспечения хода производства требуется периодическое выполнение некоторых комплексов ремонтных работ.
Сложность производства связана с координацией и управлением взаимосвязанных больших комплексов работ, выполняемых коллективом исполнителей в течение длительного промежутка времени. Сложность производства накладывает требования на модель, которая должна отражать взаимосвязь во времени работ выполняемых исполнителями разных специальностей. При этом составной частью модели должен быть аналог сетевого графика комплекса выполняемых работ /76/.
Информация о моделях комплекса вместе с информацией об организационной структуре исполнителей и о составе работников в структурных подразделениях; информацией о структуре рабочего дня и недели; информацией о фактическом состоянии производства и возможных изменениях отдельных работ и производственного процесса входит в состав общей модели производственного процесса.
В процессе функционирования автоматизированных систем управления, основанных на использовании сетевых методов, весьма трудоемкой оказывается работа по созданию сетевых моделей комплексов операций и вводу их в ЭВМ. Одним из средств эффективного сокращения трудоемкости такой работы является применение типовых сетевых моделей. При этом возможны различные подходы к определению и построению типовых сетевых моделей. Один подход используется обычно, в тех случаях, когда выполняемые на предприятии комплексы работ можно объединить в такие группы, что общая часть информации о комплексах каждой группы превосходит по объему информацию об индивидуальных особенностях комплексов. В таких случаях типовую модель целесообразно строить для каждой группы как модель некоторого идеализированного комплекса, содержащего все работы этой группы. Такая типовая модель содержит все, даже редко встречающиеся на практике, операции. Более того в типовую модель вводятся даже взаимоисклю-чающиеся операции /89/.
В состав типовой модели, принятой в системе "РЕСУРС-2", входит информация о сетевой модели и несетевых ограничениях. Составной частью модели является сетевой график G=(A?UJ представляющий собой отображение комплекса операций, расчлененных на отдельные, четко определенные операции. График отображает не только операции, но и очередность выполнения каждой из операций и задается для всего комплекса в числовой форме в виде перечня упорядоченных пар событий (1К , jK ) или списком кодов последующих работ.
Уровень руководства. Кроме того в состав информации о динамической модели входят несетевые ограничения, которые не могут быть отражены сетевым графиком и связаны с технологическими особенностями производства. Предусматривается четыре вида ограничений: на суммарное количество исполнителей по группе работ (типа "кабина"), невозможность ведения работ одной группы при ведении хотя бы одной работы другой группы (типа "несовместимости"), ограничения типа "сдвига", когда проведение каких-то работ зависит от состояния выполнения других работ.
Следует отметить, что дополнительные технологические ограничения наложены на небольшое количество работ в моде- . ли. В связи с этим возможно использование двух вариантов хранения соответствующей информации. Если число работ с дополнительными технологическими ограничениями Мд относительно велико, то для каждой работы (общее число работ модели -Ир) хранится номер соответствующей группы дополнительных ограничений, занимающий Мд двоичных разрядов. При этом работа может принадлежать лишь одной группе дополнительных ограничений, и для хранения этой информации требуется Пр Мд двоичных разрядов.
Уплотняющая перекодировка информационных массивов
Для обработки на ЭВМ больших массивов информации целесообразно предварительно уменьшить занимаемый ими объем памяти. Одним из средств, способствующих этой цели, является уплотняющая перекодировка, которая позволяет перейти к новым переменным, значения которых образуют натуральный ряд. Такая перекодировка возможна для всех числовых параметров работ сетевой модели, которые являются идентификаторами. Например, номера событий, коды подразделений и др.
При большой повторяемости кодов (Х ь из (З.б) следует У У и первичную перекодировку производить целесообразно.
Задача перекодировки может быть разбита на два этапа: построение массивов, определяющих прямой и обратный законы преобразования, и формирование выходного массива В .
Алгоритм уплотняющей перекодировки элемент Ci & (поле признаков предварительно очищается) Далее производится последовательный просмотр поля признаков с построением массивов для встречающихся элементов, которым присваиваются подряд новые коды из натурального ряда чисел. При этом можно строить только массив Л , а затем отдельно по нему - массив «/С , что иногда рационально для лучшего использования оперативной памяти.
На втором этапе с помощью обратного закона преобразования jC элементы исходного массива А могут быть заменены новыми значениями, используя соотношение (3.1).
При большой разрядности исходных кодов массив Ж,, (объем его составляет шД СОд -J+ J бит) может быть значительным и не помещаться в оперативной памяти ЭВМ. В этом случае можно вводить его по частям или использовать массив JV , в котором коды упорядочены в порядке возрастания и объем которого значительно меньше.
В том случае, когда размер рабочего поля не позволяет хранить поле признаков, что имеет место при большой разрядности перекодируемых параметров, можно применять методы групповой перекодировки. Каждый элемент исходного массива разбивается на части такой разрядности, чтобы можно было применять указанный выше способ. Строятся массивы j J\ , (по числу частей, на которые разбиваются элементы исходного массива), и с их помощью проводится преобразование значений исходных кодов, к которым в свою очередь может быть применен этот же прием и т.д. В частности, в отдельных случаях при малом числе кодов (хотя каждый из кодов имеет большую разрядность, чем поле, отведенное под признаки) может быть построен общий прямой закон преобразования.
В случае, когда массив обратного закона преобразования не помещается в оперативной памяти, замена кодов исходного массива производится по кодам прямого закона преобразования. Однако при этом используется поисковая процедура, требующая, в общем случае, значительных временных затрат.
На рис. 3.2 представлен алгоритм ускоренного поиска кода & в массиве еК модифицированным методом дихотомии. Этот метод основан на последовательном делении интервала по-полам с сужением его за счет того, что коды в Л не повторяются и образуют возрастающую последовательность. Это при водит к тому, что интервал возможных значений кода CL может быть сужен, если использовать информацию о значениях К.5 на концах интервала. При этом учитывается, что между искомой точкой & и границей интевала должно поместиться число кодов, равное разности искомого кода CL и значения К& на границе, в точке 5 или D .
Индивидуальная модель производства
Конкретному производственному объекту сопоставим так называемую индивидуальную модель, формирование которой состоит из первоначального создания модели и корректировки ее при планировании и управлении в ходе выполнения работ. При этом возможны различные подходы к созданию модели конкретного объекта: использование типовых моделей или типовых модулей /89/. Создание индивидуальной модели в первом случае сводится к "копированию" модели (с внесением дополнительной информации), что позволяет максимально использовать весь опыт предшествующей работы по моделированию.
Пусть время ввода информации по типовой модели, по которой формируется Н: индивидуальная модель - tj , ввода изменений - Д "tі , и создания новой индивидуальной модели без использования предшествующего опыта- "Cj . Тогда, если выполняется условие "Сі + АХ; - Хт , то имеет смысл использовать ранее созданную типовую модель. В частности, при полной "топологической" идентичности модели ранее введенной используется принцип типовой модели /89/. Сложность создания такой типовой модели затрудняет ее использование, а для некоторых типов производств (например, ремонт доменных печей), когда состав работ не может быть определен заранее, такой подход является неприемлемым.
В некоторых случаях можно говорить не о полной идентичности индивидуальной модели ранее созданной, а об идентичности ее части. В этом случае целесообразно использовать систему типовых модулей, на основе которых формируется индивидуальная модель (см. гл.2).
В условиях реального производства как на стадии создания модели, так и на стадии управления возникают непредвиденные изменения, связанные с случайными факторами. В этом случае для обеспечения соответствия модели фактическому состоянию производства, приходится вводить изменения (корректировки) в индивидуальную модель. Эти изменения индивидуальной модели связаны не только с возможными изменениями фактического состояния работ, но и с учетом изменений технологического процесса. Для учета всех этих изменений, в общем случае, приходится вводить дополнительную информацию. Часть ее в некоторых случаях можно учесть автоматически. В этом режиме в системе "РЕСУРС-2" корректируется фактическое состояние работ при отсутствии отклонений от планируемого состояния. Однако в общем случае объем дополнительной информации значителен и поэтому целесообразно рассмотреть пути сокращения вводимой информации.
Для ряда производственных процессов возможно значительное отклонение реального хода производства от планируемого за счет случайных возмущений, накладываемых на продолжительности выполнения работ. В частности, это характерно для ремонтных предприятий, когда объем и состав отдельных работ может варьироваться в широких пределах в зависимости от состояния ремонтируемых узлов, что приводит к необходимости ввода оперативной информации о фактическом состоянии выполнения работ. Построение планов работ комплекса производится с учетом этих изменений. Состояние каждой работы К характеризуется оставшимся к концу расчетного периода объемом работы &. Планируемое значение этой величины GtK при формировании модели равно исходному значению U.«, а после расчета на заданный период уменьшается, если по плану работа К должна проводиться. Оставшийся объем GL работы К , определяемый при построении планов комплекса работ, печатается вместе с планами работ в отрывном талоне (рис. ПЗ.І0). К концу расчетного периода талоны заполняются на рабочих местах для тех работ, ход выполнения которых отличается от планируемого. Состояние плана работ на следующий расчетный период производится с учетом этого отклонения.
Одним из основных способов корректировки трудоемкостей работ модели является указание для всех корректируемых работ фактически оставшихся объемов и занесение этих значений в модель. Этот способ достаточно прост и универсален, он используется в системе "РЕСУРС-2" не только для корректировки состояния работ, но и для уточнения объемов работ перед расчетом модели (например, для учета индивидуальных особенностей модели, после уточнения объемов отдельных работ в результате дефектации). Однако такой подход является удобным лишь при малых отклонениях фактического хода производства от планового. При значительных отклонениях заметно возрастает объем входной информации и удобнее корректировать состояние работ модели по подмножеству работ фронта Чг Г . Под фронтом работ Г понимаем множество работ модели, которые могут выполняться с начального момента времени без учета ресурсных и дополнительных несетевых ограничений /44/.
В дальнейшем будем отличать плановый и фактический - F , F фронты работ и если F Г , то требуется корректировка состояния работ. Состояние работ (массив трудоемкостей с элементами Ш ) однозначно определяет фронт работ Г , и наоборот - фронт работ Г определяет, что все работы, предшествующие работам фронта, завершены: их объем Gig-О при t-ePK , KeF . Задание списка работ фронта Чг — F позволяет корректировать трудоемкости работ модели с вводом меньшего объема информации по сравнению с вводом информации, заданной отрывными талонами. Это достигается за счет того, что наличие во фронте работы К означает завершение группы работ г и то, что работы, следующие за работами фронта не проводились.
Рассмотрим алгоритм корректировки состояния работ модели по множеству работ фронта, обеспечивающий минимальный объем вводимой информации. Составной частью его является алгоритм построения множеств работ, предшествующих работам фронта и следующих за ними.
Пусть задано подмножество работ фронта Ч?Я. Г в виде списка Ki,K2, ...KN , и требуется построить множество предшествующих работ Аф -{а: аеРг,
Это множество номеров работ может определяться массивом признаков На - если На =i, то &еАф, или списком ( &i, &zi - \i) номеров принадлежащих ему работ. Существуют различные алгоритмы решения этой задачи в зависимости от формы задания отношения порядка между работами модели /71/.
