Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ литературных данных и постановка задачи 8
1.1. Понятие «качество» 8
1.2. Анализ существующих систем управления качеством 9
1.3. Математическое моделирование при управлении качеством 20
1.4. Методы оптимизации 23
1.5. Экспертные системы управления качеством 26
1.6. Методы сбора и обработки экспертной информации 31
1.7. Выводы по литературному обзору и постановка целей исследования 36
2. Разработка методологии управления качеством продукции 39
2.1. Общая концепция системы 39
2.2. Разработка методологии построения моделей частных критериев качества 44
2.3. Разработка методологии построения обобщенного критерия качества 50
2.4. Оптимизация обобщенного критерия качества 55
2.5. Разработка древовидной модели представления алгебраических выражений 58
2.6. Разработка методологии выбора рациональной оптимизационной стратегии 63
2.7. Выводы по главе 67
3. Разработка методологии использования экспертных данных для управления качеством 68
3.1. Общая концепция построения экспертных систем 68
3.2. Разработка методологии построения анкет 71
3.3. Разработка методики сбора экспертной информации 76
3.4. Методика обработки экспертной информации 80
3.5. Разработка структуры базы знаний 82
3.6. Исследование работоспособности и эффективности применения объектно-ориентированного подхода в организации экспертных систем управления качеством 85
3.7. Выводы по главе 86
4. Разработка системы управления качеством продукции 88
4.1. Определение технологических средств реализации системы 88
4.2. Разработка информационного, лингвистического и программного обеспечения 90
4.3. Разработка интерфейса связи с объектом и технологическим персоналом 95
4.4. Разработка принципов организации взаимодействия системы с персоналом 97
4.5. Выводы по главе 103
5. Исследование работоспособности и эффективности системы управления качеством продукции 104
5.1. Характеристика технологической информации, используемой при проведении исследований работоспособности и эффективности АС 104
5.2. Статистическая обработка исходной информации 106
5.3. Построение математических зависимостей показателей качества от технологии 110
5.4. Применение знаний технологического персонала для проектирования начальной траектории процесса производства проката 117
Заключение 120
- Анализ существующих систем управления качеством
- Разработка методологии построения моделей частных критериев качества
- Разработка методологии построения анкет
- Разработка информационного, лингвистического и программного обеспечения
Введение к работе
Актуальность проблемы. Управление качеством выпускаемой продукции является исключительно важной составляющей общего менеджмента предприятия. Особенно актуальна эта задача для металлургической промышленности, в частности, производства проката, что обусловлено высокой ресурсоемкостью, масштабами и интенсивностью процессов. Обеспечение качества требует анализа всей весьма сложной технологии производства проката. Разработки вопросов, связанных с качеством, опираются на модели, получаемые обработкой статистической информации о технологии и качестве продукции. При этом теряется содержательная информация о технологических ситуациях и не учитывается богатый опыт специалистов, приобретенный методом проб и ошибок.
Примеры интеллектуальных систем, находящих применение в различных сферах деятельности, свидетельствует о широких возможностях современных информационных технологий эффективного применения знаний и опыта специалистов. Интеллектуальные системы приносят наибольший эффект при решении сложных задач, не имеющих под собой четкой физической картины и, как следствие, однозначного формального описания происходящих явлений и процессов. Именно к таким относится задача управления качеством проката.
Поэтому представляется целесообразной разработка методологии определения рациональных средств воздействия на свойства проката, опирающейся одновременно на статистические данные и модели и на возможности интеллектуальных, в частности, экспертных систем.
Целью работы является разработка методологии и синтез системы управления качеством на основе обработки статистической информации о технологии и качестве, а также знаний, накопленных специалистами. Для достижения поставленной цели в диссертации исследованы и разработаны:
- модели, адекватно описывающие взаимосвязь технологических факторов и характеристик качества;
эффективные методы идентификации параметров моделей и поиска оптимального решения;
методики опроса экспертов по различным информационным каналам;
эффективные методы обработки и адаптации экспертных знаний;
структура системы управления качеством проката;
средства программной поддержки системы управления качеством проката;
- осуществлена реализация системы на ЭВМ и проверка ее эффективности.
Методы исследования. В диссертационной работе используются методы, ба
зирующиеся на математическом моделировании, нелинейном программировании,
вычислительной математике, кластерном анализе, экспертных системах, компью
терных технологиях и проектировании автоматизированных систем.
Научная новизна. Предложена новая методология построения статистической связи свойств продукта и значений технологических факторов с использованием производственных функций.
Разработана методика определения наилучшей оптимизационной стратегии для заданной функциональной зависимости.
Разработана методика автоматизированного анкетирования специалистов для экспертного оценивания.
Разработаны и реализованы принципы построения автоматизированной системы, решающей задачу выбора рациональной технологии производства, обеспечивающей получение продукции заданного качества.
Практическая значимость. Разработанные в диссертации методики позволяют обеспечивать получение продукта заданного качества.
Разработан программный комплекс, реализующий решение задач построения, идентификации и оптимизации моделей качества, экспертного оценивания. Программный комплекс может быть использован в производстве для исследования влияния технологических величин на критерии качества, а так же в учебном процессе - для изучения вопросов идентификации, управления сложными объектами, исследования экспертных систем.
Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде пакета прикладных программ, внедрены в учебный процесс на кафедре АСУ ЛГТУ.
Апробация работы. Основные результаты докладывались на научно-технических конференциях: «Изобретательское и инновационное творчество в решении проблем развития Липецкой области" (Липецк, 1996), кафедры «Электропривода и автоматизации промышленных установок и технологических комплексов» (Липецк, 1999 г.), научно-технической конференции ВГУ (Воронеж, 2000 г.), Международной научно-технической конференции «Теория и практика производства стали» (Липецк, 2001 г.).
Публикации. По результатам исследований опубликованы 9 печатных работ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из шести частей, в том числе: введения, пяти содержательных разделов, заключения, библиографического списка из 108 наименований, 2 приложений и содержит 140 страниц машинописного текста, а также 63 рисунка, 32 таблицы.
Содержание работы. В первом разделе содержится определение понятия качество. Описаны стандарты качества. Определена цель управления качеством. Произведен анализ существующих систем обработки информации и управления качеством. Проведен анализ методов математического моделирования при управлении качеством. Описаны основные алгоритмы построения моделей, определения оптимальных производственных стратегий. Произведен анализ и классификация существующих систем искусственного интеллекта для управления качеством. Произведен анализ существующих методов сбора и обработки экспертной информации.
Во втором разделе приводится общая структура системы управления качеством продукции. Изложена методика выявления статистической связи свойств продукта и технологических факторов. Даны определения критериям управления моделями. Описаны методы оптимизации моделей технологических связей. Приведено описание древовидной структуры функций для аналитического вычисления градиента. Предложена методика отыскания наилучшей оптимизационной стратегии.
7 В третьем разделе исследованы и разработаны принципы создания системы
сбора экспертной информации в условиях производств металлургической отрасли. Разработаны и реализованы алгоритмы обработки экспертных знаний, принципы построения базы знаний и технология ее ведения. Разработана автоматизированная система анализа качества продукции, позволяющая проектировать и корректировать технологии.
Четвертый раздел посвящен разработке системы управления качеством проката, приведена ее функциональная структура, информационное, лингвистическое, программное и техническое обеспечение, а также интерфейсы связи с объектом и технологическим персоналом. Приведен пример работы с системой и описание ее функциональных возможностей.
В пятом разделе приводятся результаты исследований, проведенных на примере производства холоднокатаного листового проката, стали 08Ю. Проведен статистический анализ данных, построены математические зависимости, обобщенный критерий качества. Решена задача оптимизации использования ресурсов. Приведен пример проектирования технологии производства листовой стали на основе обработки экспертных знаний.
В заключении приведены основные научные и практические результаты диссертационного исследования.
Настоящая работа выполнена в Липецком государственном техническом университете на кафедре «Автоматизированные системы управления». Автор считает приятным долгом выразить искреннюю благодарность научным руководителям -заслуженному деятелю науки РФ, д.т.н., профессору Кузнецову Л. А., к.т.н., доценту Погодаеву А.К., советы и рекомендации, которых помогли в работе над диссертацией.
Анализ существующих систем управления качеством
Системы управления качеством появились вместе с системами управления производством, так как управление качеством невозможно без управления производственным процессом.
Подавляющее большинство систем управления качеством входят в интегрированные системы управления производственным предприятием (КИС - корпоративные информационные системы) и внедрены в основные процессы управления. Корпоративные информационные системы управления предприятием предназначены для среднесрочного и краткосрочного планирования, а также для оперативного управления. Задачи корпоративных систем в разрезе изделия охватывают полный "цикл жизни" изделия. Такие системы получили название ERP систем (Enterprise Resource Planning).
На первых этапах автоматизации управление техническим объектом сводилось к автоматическому регулированию выходных величин [8]. Примером является широкополосный стан горячей прокатки 2000, который оснащен рядом систем автоматического регулирования [9]. Дальнейшее развитие автоматизации привело к расширению функций управления. Были разработаны системы программного управления, следящие системы, системы экстремального регулирования, оптимального управления, адаптивные системы [10, 11]. В системах оптимального управления основным понятием является критерий оптимизации, в соответствии с которым вырабатывается управляющее воздействие [12]. Адаптивные системы в процессе функционирования изменяют свою структуру или параметры при изменении свойств объекта управления или цели управления [13]. По способу адаптации различают [14-17]: - самонастраивающиеся системы; - самообучающиеся системы; - самоорганизующиеся системы. Наиболее прогрессивными среди адаптивных систем являются самоорганизующиеся системы. В [17] рассматривается применение данного подхода к решению проблемы управления многооперационным процессом. Предлагается применить систему, состоящую из отдельных модулей, каждый из которых управляет отдельным процессом. Законы управления формируются с помощью базы знаний: на основе первичной информации об объекте выбирается стратегия управления, которая затем корректируется экспертной системой. Алгоритмы системы формирования законов управления реализованы по принципу логики "Если, то, иначе", с помощью языка базы знаний CLIPS. Приводится структура базы знаний, на основе которой осуществляются следующие операции: - эвристический вывод схем управления; - диагностирование; - предсказание составляющих; - определение отказов; - определение изменений в производственных параметрах или структуре; - пересчет законов управления на основе знаний об изменении производственных параметров; - выбор законов управления, соответствующих текущей производственной ситуации; - выполнение эвристической управляющей логики, которая ранее практиковалась в управлении; - объяснение пользователю текущей ситуации. В соответствии с заложенными принципами система управления исполняет функции прямой генерации управляющего сигнала, эвристического синтеза параметров управления, формирования самонастраивающихся циклов управления, реконфигурации управляющей системы. При создании АСУ в прокатном производстве можно применить описанный в [18] метод управления качеством при холодной прокатке. Здесь качество полосы определяется дисперсией характеристик геометрии полосы (толщины, неплоскостности), качеством поверхности (видом и частотой поверхностных дефектов) и дисперсией характеристик механических свойств (предела текучести, прочности, показателей пластичности и их производных). Как отдельно взятая технологическая операция, холодная прокатка формирует геометрию полосы, а в совокупности с другими операциями - ее структуру и механические свойства. Состав оборудования и его начальные характеристики (стратегические средства), а также средства автоматического воздействия на плоскостность непосредственно в процессе прокатки (оперативные средства) определяют характеристики плоскостности полосы, толщину полосы и ее отклонения от заданного значения. Для выбора средств воздействия в качестве исходной информации должна быть известна модель или собраны экспериментальные данные достаточного объёма, позволяющие оценить эффективность влияния различных воздействий. Полученная информация используется при сравнении экономической эффективности различных средств подавления прогнозируемого спектра возмущений для выбора совокупности воздействий.
Принципы построения дискретных моделей тонколистовой прокатки приведены в [19], где приводится синтез алгоритмов систем управления толщиной и натяжением полосы, формализуются процедуры выбора оптимальных вариантов основных характеристик стана, сортамента и технологии в соответствующих системах автоматизированного проектирования. Назначение САПР технологии заключается в оперативном выборе оптимальных технологических режимов холодной прокатки: распределений обжатий, межклетевых натяжений и натяжений на моталке, скорости прокатки. Кроме того, САПР технологии применяются для расчета соответствующей настройки стана для любых размеров полос, поступающих на стан, на основе комплекса математических моделей, описывающих зависимость качества полосы, устойчивости процесса прокатки и производительности стана от характеристик технологии. Система обеспечивает выдачу режимов прокатки, учитывающих особенности сложившейся на стане в данный момент времени ситуации и отличающихся эффективностью, и возможность оперативной настройки и коррекции стана. Исходными данными системы являются толщина, ширина и марка стали, толщина и требования к качеству готовой полосы для каждой новой партии металла. Благодаря двухуровневой системе защиты обеспечивается надежность системы и минимальная вероятность ошибок при вводе начальной информации. Система позволяет накапливать информацию о предыдущих полосах. Подобная система внедрена на стане 1700 холодной прокатки Череповецкого металлургического комбината.
Разработка методологии построения моделей частных критериев качества
Для увеличения точности расчетов целесообразно иметь аналитическое представление выражений производных. Что само по себе является нетривиальной задачей. Пусть имеется некоторая функция f(x) заданная аналитическим выражением, где х eR" - векторный аргумент. Составляющими любой функциональной зависимости являются операнды и операции. В качестве операндов выступают переменные, константы и другие объекты (их значения). В качестве операций выступают некоторые процедуры преобразований операндов. Операции разделяются на унарные и бинарные (реализация операций более высоких размерностей также возможна). Это можно проиллюстрировать схемой, представленной на рис. 11.
Для аналитического представления выражений производных разработано унарно-бинарное дерево, с помощью которого можно представить любую функцию. Для вычисления значения функции представленной в виде такой структуры необходимо совершить обход всех узлов данного дерева с выполнением операций распо 59 ложенных в узлах дерева. Листьями такого дерева будут являться аргументы (переменные или другие выражения), либо константы.
Программно алгоритм разложения функции на составляющие реализуется с использованием рекуррентной процедуры, последовательно сканирующей строковое аналитическое выражение функции. Узловыми местами этой процедуры будут являться встречающиеся знаки операций, места изменения приоритетов операций, скобки и стандартные функции. Для реализации узлов унарно-бинарного дерева используется библиотека классов, опирающаяся на такие достоинства объектно-ориентированного программирования как полиморфизм, наследование и динамическое назначение методов. При связывании узлов применено ассоциирование с нижележащим поддеревом.
Базовым классом выделен абстрактный класс "узел". Он имеет виртуальный метод "вернуть значение узла". Далее по иерархии следуют два класса, наследующие класс "узел": "операнд" и "операция". Эти классы также организуются абстрактными. Класс "операнд" наследуется классами "константа" и "переменная", которые дополняются полем "значение константы" и "значение переменной" (удобнее реализовать в виде ссылки на значение переменной) соответственно. Также происходит перегрузка метода "вернуть значение узла", который возвращает значение константы, либо переменной. Класс "операция" становится базовым классом для абстрактных классов "унарная операция" и "бинарная операция". В класс "унарная операция" добавляется поле "операнд", являющееся ссылкой на узел нижнего уровня, значение которого является операндом для данной операции. В класс "бинарная операция" добавляются два поля: "левый операнд" и "правый операнд". Эти поля также являются ссылками на узлы нижнего уровня, значения которых является соответственно левым и правым операндом для данной операции. На классе "унарная операция" базируются такие классы как: "синус", "косинус", "корень квадратный", "натуральный логарифм" и т.п. В этих классах метод "вернуть значение узла" перегружается в соответствии видом операции. Класс "бинарная операция" является базовым для классов: "сложение", "вычитание", "умножение", "деление", "возведе 60 ниє в степень". В них также метод "вернуть значение узла" перегружается в соответствии с видом операции. Иерархия (цепь наследования) узлов представлена на рис.12. Достоинством такого представления можно считать то, что по существу узлом дерева можно сделать произвольный объект, переводимый в натуральное измерение, для чего следует просто унаследовать свойства какого-либо из приведенных выше классов и перегрузить метод "вернуть значение узла" в соответствии с имеющимся объектом. В частности, в качестве узла может браться некоторая функция, введенная отдельно и представленная в вычисляемой структуре.
Применение этого алгоритма делает возможным ввод и изменение вида моделей самим пользователем в ходе работы программы, тогда как без использования этого алгоритма приходилось бы при изменении модели вносить изменения в сам текст программ системы и перекомпилировать ее заново, что очень неудобно, а в нашем случае - просто недопустимо. Грамматика допускаемого выражения может быть определена в виде следующей схемы: выражение:
Такой вид представления, где каждая составляющая представляется через совокупность составляющих нижнего уровня, называется рекурсивным спуском. Итак, как видно из схемы, допустимыми элементами выражения являются числа, переменные и функции, разделяемые знаками операций +, -(унарный и бинарный), , /, Л и скобками. Допустимы также стандартные функции ехр - экспонента, log - логарифм, sqrt - квадратный корень, sin - синус, cos -косинус, tan - тангенс, asin - арксинус, acos -арккосинус, atan - арктангенс. А в принципе в качестве функции может выступить любая манипуляция над одним аргументом. В результате спуска получается программа, оперирующая со стеком. Она состоит из последовательности элементарных операций: помещение в стек числа или переменной и выполнения арифметических операций над элементами в вершине стека. При выполнении любой арифметической операции аргументы извлекаются из стека, а потом на его вершину помещается результат операции. После выполнения программы результат остается единственным элементом стека.
Разработка методологии построения анкет
Разработанные методики составляют теоретическую основу, созданного специализированного программного обеспечения, для прогноза качества выпускаемой продукции и управления им. Система управления качеством реализована в виде автоматизированной системы научных исследований, на вход которой поступают различные данные. Алгоритмы, приведенные в предыдущих разделах, реализованы в виде единого пакета прикладных программ.
Организационная структура программного комплекса представлена на рис. 30. Организационная структура отражает взаимодействие пользователей с модулем и между собой. Основными элементами организационной структуры являются: - сотрудник службы качества, который производит: анализ данных по качеству и технологии с использованием функций АС; построение и оптимизацию моделей производственного процесса с целью определения оптимальных параметров; принимает окончательное решение по управлению качеством; - сотрудник на производстве производит: установку производственных характеристик в соответствии с инструкциями; контроль оперативных характеристик качества и технологии; введение данных по качеству в систему; - рабочие станции осуществляют доступ к функциям системы. В состав КТС входят: - сервер БД ИСУП, на котором хранятся все данные необходимые ИСУП на данном предприятии; - рабочая станция администратора системы, с которой осуществляется настройка системы и ее мониторинг; - группа клиентских рабочих станций пользователей, распределенных по предприятию и взаимодействующих с сервером БД по средствам SQL-запросов, с которых осуществляется работа в ИСУП. Клиентские рабочие станции устанавливаются в местах, где необходим доступ к ИСУП. Сервер БД представляет собой выделенный компьютер, на котором расположена СУБД. Требования к серверу БД определяются используемой СУБД, в данном случае системой баз данных ORACLE. Рабочая станция администратора системы может совмещаться с сервером БД или соответствовать требованиям к рабочей станции пользователя. Рабочая станция пользователя должна соответствовать следующим требованиям: - компьютер на базе Pentium 66 и выше; - ОЗУ 16 Мб; - ОС Windows 9x/2000/NT; - видеокомплекс соответствующий требованиям ОС (SVGA 800x600x256); - средство связи с сервером БД (сетевой интерфейс или модем). Выбор платформы для рабочей станции пользователя обусловлен широким распространением ОС Windows, ее удобным графическим интерфейсом и множеством других возможностей. Программный комплекс реализует две большие подсистемы: математического моделирования данных и лингвистической обработки экспертной информации. В рамках функциональной структуры разрабатываемого модуля можно выделить следующие функциональные блоки (см. п.4.1) и определить решаемые ими задачи: 1) задача идентификации. В рамках данного блока производится формирование указанной задачи в диалоговом режиме, с указанием источника исходных данных, набора параметров и факторов, а также структуры идентифицируемой модели; 2) задача оптимизации. Этот блок производит формирование задачи в диалоговом режиме, определяет список оптимизируемых переменных, набор оптимизируемых критериев и ограничений. Также производится выбор стратегии оптимизации и задача поиска оптимальной оптимизационной стратегии; 3) доступ к данным. В рамках данного блока производится установление и управление связью с сервером БД ИСУП, с которого происходит прием данных для задач 1-3; 4) задача сбора и предварительной обработки экспертной информации. В рамках данного блока осуществляется сбор, обработку и добавление, анкетирование, с помощью которого эксперты отвечают на вопросы; 5)определения и корректировка технологии на основе экспертных данных, обеспечивает определение диапазонов основных технологических факторов с помощью методов кластерного анализа. В этой же подсистеме реализованы методы экспертных оценок. Также осуществляется анализ результатов, полученных в процессе обработки экспертной информации. Система управления качеством является программной системой работающей с использованием архитектуры клиент-сервер. Программное обеспечение устанавливается на персональный компьютер и использует его технические ресурсы. Данные, необходимые для работы системы, получаются ею по запросу из базы данных СУБД ORACLE, установленной на сервере, а также считываются с жесткого диска персонального компьютера, который является клиентом сервера и подключен к сети. Такой принцип построения позволяет осуществлять многопользовательский доступ к базе данных не перегружая сеть, поскольку все или часть запросов к БД могут выполняться непосредственно на сервере. Это существенно повышает надежность системы, обеспечивает возможность одновременной работы нескольких модулей и возможность их сопряжения, как по сети, так и через базу данных.
База данных и сервер базы данных выполняют функции хранения информации, контроля ее целостности, защиты от сбоев и ряд стандартных функции манипуляции над данными внутри СУБД.
Информационное обеспечение (ИО) системы реализовано в составе ИСУП. Оно представляет собой совокупность информации состоящей из массивов данных, файлов фиксированных форматов и базы данных, необходимых для выполнения всех функций АС.
Внутримашинная информационная база состоит из базы данных Oracle, которая размещается на удаленном сервере, являющимся в рамках данной ИСУП сервером БД, а также файлов описания задач фиксированного формата. Размещение этих файлов не конкретизируется, и они могут находиться как на сервере, так и на любой локальной машине, подключенной к сети.
Разработка информационного, лингвистического и программного обеспечения
Достаточно высокая степень информативности таблиц позволяет сделать вывод, о том, что применение данной системы целесообразно в исследовательских целях и возможно в производственных.
В целом необходимо отметить, что результаты математического моделирования и экспертных оценок могут расходиться в результатах. Выбор нужной стратегии управления полностью возлагается на плечи оператора качества и обусловлен различными особенностями, такими как: возможность оператора выдержать полученные диапазоны значений при математическом моделировании или количество экспертов, участвовавших в опросе и др. 1. Анализ публикаций по теме диссертации показал отсутствие примеров действующих систем управления качеством проката. Теоретические разработки в этом направлении опираются в основном на линейные регрессионные модели, не учитывают возможности применения экспертной информации, современной системы стандартов и методов управления качеством. 2. Показана недостаточная адекватность линейного описания связи между технологией и качеством проката, разработаны более общие модели на основе производственных функций и автоматизированной методики выбора базовых классов функций, обеспечивающих наиболее адекватное модальное представление зависимости свойств продукции от технологии производства. 3. На основе изучения методологии создания экспертных систем и опыта их применения в различных сферах деятельности показана целесообразность использования возможностей экспертных систем при решении задач управления качеством проката. Разработана методология ЭС управления и обеспечения качества проката, включая формы анкет на бумажных носителях и в электронном виде, технологию автоматизированного сбора и занесения в базу данных и знаний с использованием возможностей локальных сетей и Internet, структуризацию знаний, средства манипулирования ими для удовлетворения запросов. 4. Разработана методология автоматизированного управления качеством, опирающаяся на статические методы и корреляционно-регрессионный анализ измерений технологических факторов и показателей качества, методы решения задач условной оптимизации с одной стороны, а с другой на методы накопления и обработки знаний, предоставляемые экспертными системами с использованием возможностей современных информационных технологий и тенденций развития системы стандартов. 5. Разработаны алгоритмы решения задач управления качеством, включая алгоритмы аналитического определения градиента с использованием графа, определение наиболее адекватного класса базовых функций, процедуры решения оптимизационной задачи, кластеризации знаний и оптимизации кластеров и ряд других, что в итоге позволило формализовать всю процедуру принятия решения об изменении диапазонов технологических факторов с целью воздействия на качество проката. 6. Разработан пакет программ , реализующих в разомкнутом режиме систему управления качеством проката. Система обеспечивает решение всех описанных выше задач, включая дружественный диалоговый режим общения с пользователем через терминалы. Незначительная модификация интерфейсов ввода-вывода информации позволяет перевести систему в замкнутый режим эксплуатации. 7. Исследование системы в разомкнутом режиме на реальных измерениях технологических величин и характеристиках качества (более 1500 значений) и знаниях, полученных в результате опроса на НЛМК, показало работоспособность системы и всех ее составляющих, эффективность алгоритмов и программ, близость реальным данным выдаваемых системой решений. Это позволяет заключить о правильности принципов, положенных в основание разработанной методологии и реализующей ее системы.
