Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ процессов управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса 18
1.1 Производство с оперативным переходом на выпуск новой продукции 18
1.2. Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка 30
1.3. Взаимосвязь оперативного и стратегического управления 34
1.4. Обобщенная формализованная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса 40
Выводы по главе 1 69
Глава 2. Формализация процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством с учетом динамики изменения спроса 71
2.1. Идентификация системы управления 71
2.2. Математическое описание процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса 87
2.3. Особенности математического описания процессов планирования и управления 94
Выводы по главе 2 104
Глава 3. Создание комплекса моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе 105
3.1. Описание процесса автоматизированного планирования при переходе на выпуск новой продукции 105
3.2. Перерасчет экономических показателей плана выпуска продукции при быстром изменении рыночной номенклатуры и ассортимента спроса 114
3.3. Согласование интересов элементов процесса планирования 134
Выводы по главе 3 140
Глава 4. Разработка комплекса моделей процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции 142
4.1. Управление при изменяющихся векторе цели и структурных связях 142
4.2. Векторное свойство элементов и технология его изучения 146
4.3. Исследование векторного свойства элементов на основе декомпозиции 165
4.4. Координация работы элементов процесса 174
Выводы по главе 4 182
Глава 5. Компьютерная реализация моделей процессов автоматизированного управления производством, результат эксперимента и внедрения 183
5.1. Структура технических средств систем управления производством 183
5.2. Интеграция базы данных со стандартными программными приложениями 196
5.3. Интеграция базы данных со специальными программными средствами 200
5.4. Результаты реализации и внедрения 204
Выводы по главе 5 205
Заключение 207
Литература 210
Приложение 227
- Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка
- Особенности математического описания процессов планирования и управления
- Перерасчет экономических показателей плана выпуска продукции при быстром изменении рыночной номенклатуры и ассортимента спроса
- Исследование векторного свойства элементов на основе декомпозиции
Введение к работе
Актуальность проблемы. Автоматизированное управление, как один из способов повышения эффективности промышленного производства, используется с 70-х годов XX века.
Наиболее значительные результаты в этой области представлены в работах Арефьева И.Б, Буркова В.Н., Бусленко Н.П., Вавилова А.А., Воронова А.А., Емельянова СВ., Заикина О.А., Игнатьева М.Б., Имаева Д.Х., Кульбы В.В., Малышева Н.Г., Мамиконова А.Г., Моисеева Н.Н., Нелепина Р.А., Плескунина В.И., Поспелова Г.С, Поспелова Д.А, Скурихина В.И., Советова Б.Я., Фомина Б.Ф., Цвиркуна А.Д., Цуркова В.И., Яковлева В.Б., зарубежных авторов Гроумпоса П.П., Джамшиди М., Икеда М., Калмана Р., Касти Д., Каплан Р.С, Месаровича М.Д., Озгюнера Ю., Сингха М.Г., Такахара Я., Финдейзена В., Хассана М.Е., Шеера А.-В., Шильяка Д.Д.
Первоначально модели процессов автоматизированного управления производством разрабатывались в предположении практически стабильного спроса потребителей, что было особенно характерно для плановой экономики. В подавляющем большинстве публикаций рассматривались процессы учета, планирования, контроля (статический режим). Однако вскоре стало ясно, что наличие многочисленных возмущений (срыв поставок, дефицит материалов, сбои в работе оборудования) требует рассмотрения динамического режима работы автоматизированных систем.
Учет динамики стал насущной необходимостью после перехода России к рыночной экономике, в рамках которой промышленные производства стали высокодинамичными в силу резко возросшей индивидуализации, быстрой и существенной изменчивости спроса потребителей (размещение, изменение, отмена заказов, потребность в новом виде продукции).
Главной целью производств в этих условиях является получение существенного конкурентного преимущества путем сокращения цикла производства и максимизации прибыли.
Особый интерес в этом плане вызывает автоматизация управления производств серийного типа прежде всего в легкой промышленности, машино-и приборостроении, полиграфии, позволяющая сближать интересы производителя и потребителя.
Современный производитель должен для повышения конкурентоспособности продукции приспосабливаться не только к быстрому количественному, но и к быстрому ассортиментному изменению спроса путем оперативного перехода на выпуск новой продукции. Применяемые стандарты управления MRPII/ERP используют компьютерные информационные системы для ускорения расчетов и своевременной подачи информации руководителям различных рангов, однако имеют существенные ограничения на область применения.
Итеративный характер расчетов не позволяет отслеживать динамику быстрого изменения спроса в реальном масштабе времени. Учет только ограничений на ресурсы не дает возможности использовать их лучшим образом даже при стабильном спросе. Метод синхронизированного планирования и оптимизации (СПО) или Advanced Planning and Scheduling -APS представляет собой [36] «технологию анализа и планирования материальных потоков и производства для оптимизации или моделирования составления плана». APS осуществляет локальную оптимизацию на уровне использования оборудования не дает ожидаемого эффекта. Отсутствие связей стратегического и оперативного управления не обеспечивает производству должную перспективу.
В таких условиях актуальной является проблема создания математических основ автоматизированного управления промышленным производством, учитывающих динамику спроса, что обеспечивает повышение качества и расширения сферы применения автоматизированных систем.
Решению этой проблемы посвящена данная диссертационная работа.
Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка системы моделей для автоматизации управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса потребителей.
Для достижения данной цели в работе поставлены следующие подлежащие решению задачи:
1) анализ автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса;
2) формализация процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством с учетом динамики изменения спроса;
3) создание комплекса моделей процесса автоматизированного планирования промышленного производства при быстром изменении номенклатуры и ассортимента спроса;
4) разработка комплекса моделей процесса автоматизированного управления промышленным производством при переходе на выпуск новой продукции.
Объектом исследования являются автоматизированные системы управления серийным дискретным многономенклатурными производствами с оперативным переходом на выпуск новой продукции, а предметом исследования служат процессы автоматизированного управления промышленным производством на уровнях «руководитель производства — диспетчер - начальники производственных подразделений» в условиях быстрого изменения спроса.
Метод исследования. В работе использовался функционально-целевой (системный) подход. Предложенная системная модель автоматизированной системы управления производством декомпозируется на частные модели, для описания которых используются: теория графов, целочисленное программирование, эвристические методы кластеризации — для исследования структуры системы; методы исследования операций (квадратичное и линейное динамическое программирование), векторная оптимизация — для разработки моделей процесса планирования; методы имитационного моделирования и оптимального управления — для создании моделей процесса управления.
Научная новизна. Предложена система моделей автоматизированного управления промышленным производством, включающая в себя комплекс моделей процессов планирования и управления промышленным производством, отличающаяся учетом изменения вектора цели управления и структурных связей, позволяющая производству оперативно приспосабливаться к быстро изменяющейся номенклатуре спроса потребителей.
Принципиальный вклад в развитие исследований в области моделирования организационно-экономических систем управления вносят следующие полученные автором новые научные результаты.
1. Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка, отличающийся от ERP-стандарта оперативным учетом влияния динамики рыночного спроса на характеристики производства, позволяющий быстро реагировать на изменение конъюнктуры рынка.
2. Обобщенная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса, включающая интегрированное описание моделей процессов планирования и управления производством, отличающаяся от ERP-стандарта системным учетом влияния изменения спроса на цели и структурные связи промышленного производства, что позволяет представить промышленное производство более адекватно.
3. Математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса, отличающееся единым подходом к описанию процессов, что позволяет получать и оценивать в едином нормативном базисе варианты перехода на выпуск новой продукции.
4. Комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе, отличающийся от ERP-стандарта процедурами направленного перебора исходного множества альтернатив, что позволяет существенно сократить время расчета и осуществлять адаптивное планирование производства с меньшим запаздыванием.
5. Комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции, отличающаяся учетом изменения целей и структурных связей производства с помощью динамического векторного свойства, позволяющая оценить затраты на управление и выбрать благоприятную динамику перехода к новому плану, лучим образом согласованным с конъюнктурой рынка.
Практическая ценность. Предложенная в диссертации подход к построению системы моделей и совокупность комплексов процессов автоматизированного управления производством послужили основой для создания четырех отраслевых инженерных методик (методических материалов и рекомендаций) для класса автоматизированных адаптивных систем управления в машиностроении.
Реализация результатов работы. Разработаны алгоритмы и построенные на их основе комплексы программ, два из которых сданы в отраслевой фонд алгоритмов и программ в НИИ технологии машиностроения (г. Москва) и один передан в Минское швейное производственное объединение в процессе выполнения под руководством и при участии автора четырех плановых НИР по проблемам 0.80.02 и 0.16.10 ГКНТ. Подтвержденный экономический эффект от работ, выполненных только в 1985 — 1986 гг., составил 3640 тыс. руб. в современных ценах, эффективность других работ зафиксирована в актах заказчиков об использовании и внедрении НИР.
Отдельные положения диссертации использованы на предприятиях ЗАО «СПб Образцовая типография», г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургском картонно-полиграфическом комбинате.
Часть научных результатов вошла в курсы лекций, методические и учебные пособия по дисциплинам "Автоматизированные системы управления предприятием", "Теория принятия решений", "Интеллектуальные системы", "Базы данных", «Теоретические основы автоматизированного управления» (Белорусская государственная политехническая академия, Северо-западный институт печати).
Научные положения, выносимые на защиту.
1. Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка.
2. Обобщенная формализованная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса.
3. Математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса.
4. Комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе
5. Комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции.
Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертации докладывались и обсуждались на YIII Всесоюзном совещании по проблемам управления (Таллинн, 1980), III Всесоюзном симпозиуме по системотехнике (Ленинград, 1976), Всесоюзном совещании по теории и методам управления (Куйбышев, 1978), Всесоюзном семинаре "Анализ экономико-математических методов планирования и управления АСУ различных уровней" (Москва, 1978), Всесоюзном семинаре по методам синтеза и планирования развития сложных структур (Москва, 1979; Саратов, 1980), Всесоюзном совещании "Синтез и проектирование многоуровневых систем управления производством" (Барнаул, 1980), Всесоюзном семинаре "Проблемы создания ОГАС" (Москва, 1980), Всесоюзном совещании "Оптимизационные задачи в АСУ" (Нальчик, 1981), Всесоюзной конференции "Анализ эффективности и качества проектирования и функционирования АСУ в народном хозяйстве" (Москва, 1983), семинаре по активным методам обучения (Ленинград, 1977, 1979, 1981; Рига, 1983), межотраслевых конференциях (Москва, 1985 — 1989), на международных конференциях Академии наук Белоруссии (Минск, 1995, 1996), "Региональная информатика" (С.-Петербург, 1998, 2000, 2002), "Современные технологии обучения" (С.-Петербург, 1999, 2000, 2001), Международного банковского института (С.-Петербург, 2000, 2001).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 52 научные работы, из них - 3 монографии, 19 учебных пособий, 12 депонированных рукописей, 7 статей, из которых 3 - из перечня периодических изданий, рекомендованных ВАК, тезисы к 12 докладам на республиканских, межреспубликанских, межотраслевых, всесоюзных и международных научно-технических конференциях.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, одного приложения и списка литературы, включающего 191 наименование. Основная часть диссертации изложена на 176 страницах машинописного текста. Работа содержит 37 рисунков и 6 таблиц.
В главе 1 сформулирована специфика процессов автоматизированного управления производством, приспосабливающимся к быстрому изменению спроса потребителей. Введено понятие «быстрое изменение спроса», «привязанное» к типу производства. Отмечено, что быстрое изменение спроса обусловлено технологическим факторами и высокой конкуренцией и требует анализа стратегических характеристик. Показано, что оперативная реакция на быстрое изменение спроса наиболее характерна для серийного типа производств. Отмечено, что широко используемые ERP-системы не позволяют оперативно реагировать на быстрое изменение конъюнктуры рынка. Выявлен, таким образом, новый класс задач систем автоматизированного управления производствами, математическая теория для которого отсутствует.
Сравнительным анализом показано, что исследования таких систем невозможно проводить методами современной теории автоматических систем управления. Для изучения нового класса задач систем автором предложен подход в виде системы принципов структурно-алгоритмического моделирования.
В структурно-алгоритмическом моделировании отмечено, что производство всегда должно иметь перспективу, т.е. учитывать не только оперативные, но и стратегические характеристики. Такой учет осуществлен -при использовании подхода Balanced Scorecard (BSC) - путем построения стратегической BSC-карты. Она позволила подтвердить, что для улучшения бизнеса в условиях быстро изменяющегося спроса необходимо совершенствование не только внутренних бизнес-процессов, но и информационной системы, базирующейся на системе моделей процесса управления.
На основе предложенного подхода разработана обобщенная модель (ОМ), как постановка задачи для решаемой проблемы. ОМ позволила получить обобщенную технологию моделирования автоматизированных систем управления производством в процедуре эксплуатации при изменяющихся составляющих вектора цели и структурных связях.
В главе 2 приведена новая процедура идентификации автоматизированных систем управления промышленным производством на основе электронных и ручных документальных данных, в том числе - из баз данных. Предложено математическое описание бизнес-процессов в системе на основе единого нормативного базиса. Для математического описания использованы методы линейного программирования и оптимального управления, позволяющие учитывать и согласовывать интересы структурных элементов системы. Представлены бизнес-процессы планирования и управления с адаптацией в условиях быстро изменяющегося спроса.
Главы 3-5 посвящены детальному изучению моделей бизнес-процессов автоматизированного адаптивного планирования и управления производством.
В главе 3 предложено решение бизнес-процесса планирования промышленным производства при быстром изменении спроса, которое компенсируется изменением структурных связей.
Описан математически в виде двухэтапной процедуры процесс автоматизированного планирования производством при переходе на выпуск новой продукции (нестационарный режим). На первом этапе описание процессов планирования нестационарного режима сводится к эквивалентному описанию стационарного режима. На втором этапе используются методы стационарного режима. Для которого проведен подробный анализ.
Для решения задачи, учитывающей стохастический спрос потребителя, используется метод линейного программирования. Решены задачи замены ресурсов и выбора маршрутов изготовления продукции, предложены новые методы согласования интересов структурных элементов системы и выбран подходящий метод решения задачи векторной оптимизации.
Отмечена необходимость детального исследования динамического процесса изменения плана как для нестационарного, так и для стационарного режимов.
В главе 4 рассмотрен бизнес-процесс управления переходом на выпуск новой продукции. Предложена двухэтапная процедура исследования.
1. Сначала описание процесса управления в нестационарном режиме сводится к эквивалентному описанию процесса управления в стационарном режиме путем выявления «структурной» составляющей переходного процесса.
2. Проводится исследование процесса управления в стационарном режиме.
В свою очередь, для стационарного режима предложено первоначально строить имитационную модель, а далее улучшать свойства системы путем перехода к оптимизационной модели. В оптимизационной модели предложено использовать векторное свойство для оценки качества динамических процессов, важной составляющей которого является понятная ЛПР степень устойчивости.
Предложены методы координации интересов элементов по горизонтали и по вертикали. В последнем случае для разномасштабных (по времени и координатам) процессов использован метод сингулярно возмущенных систем с выделением медленной и быстрой составляющих.
В главе 5 рассмотрены вопросы прикладной реализации и внедрения предложенной автором системы моделей бизнес-процессов автоматизированного адаптивного планирования и управления производством при быстром изменении спроса. Предложена структура технических средств реализации, рассмотрен соответствующий инструментарий на основе технологии баз данных с реляционной, объектно-реляционной и объектно-ориентированной моделями данных. Проведена программная реализация модели системы на основе объектно-реляционной (InterBase) и реляционной (Access) баз данных. Выполнена реализация алгоритмов приложений в двух вариантах: с применением стандартных приложений (LINDO, MatLab); с использованием только СУБД с программированием на соответствующих языках программирования. Приведены результаты эксперимента, которые подтвердили правильность теоретических предпосылок автора, и результаты внедрения системы моделей в производство и учебный процесс.
В заключении сформулированы полученные автором новые научные и прикладные результаты.
В приложении приведены ряд формальных утверждений и результаты эксперимента и документальное подтверждение (акты) внедрения результатов настоящей работы.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
В результате проведенных автором исследований по методам моделирования процессов автоматизированного управления промышленным производством, использованных для решения крупной хозяйственной проблемы повышения качества и расширения сферы применения автоматизированных систем, осуществлено теоретическое обобщение методов описания, проектирования и эксплуатации автоматизированных систем в условиях быстрого изменения спроса потребителей.
Разработанная система моделей и методов позволяет за счет быстрого и высококачественного моделирования повысить эффективность функционирования производственных систем, сократить сроки выпуска продукции. Результаты работы позволяют с единых позиций и во взаимосвязи описать процедуры создания и функционирования многоуровневых систем управления в условиях быстрого изменения рыночного спроса, определяют перспективные пути повышения качества автоматизированных систем, развития методов автоматизированного проектирования адаптивных систем на базе системного формализованного описания.
В диссертационной работе получены следующие конкретные научные результаты и выводы.
1. Выявлена необходимость в решении нового класса задач систем управления промышленным производством, характеризующимся возможностью автоматизировать процесс оперативного перехода на выпуск новой продукции и существенно сократить время отклика на быстрое изменение спроса потребителей.
2. Предложен подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка.
3. Построена обобщенная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса.
4. Создано математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса.
5. Разработан комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе
6. Предложен комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции.
7. Проведена компьютерная программно-аппаратная реализация системы прикладных моделей автоматизированного управления промышленным производством на основе предложенной структуры технических средств, проведен эксперимент, позволивший подтвердить справедливость теоретических положений диссертации.
8. Осуществлено и подтверждено актами внедрение полученных в диссертации результатов - теоретических положений и прикладных моделей - в производство в швейной, машиностроительной и полиграфической отраслях с подтвержденным экономическим эффектом только от работ 1985-86 гг. в 3640 тыс. руб. в современных ценах.
9. Результаты диссертации использованы в учебном процессе в дисциплинах «Автоматизированные системы управления предприятием», «Управление предприятием» в Белорусской государственной политехнической академии, «Базы данных», «Теоретические основы автоматизированного управления» в Северо-Западном институте печати форме лекций, лабораторных работ, учебных пособий и деловых игр, зарегистрированных в каталогах страны.
В подавляющем большинстве совместных публикаций автором предложена идея, выполнена постановка задачи, определены пути, методика и методы решения с подключением соавторов преимущественно на стадии выбора, обсуждения и компьютерной реализации предложенных алгоритмов.
Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка
В качестве подхода для исследования для нового класса организационно-экономических систем управления автором предложено использовать [10, 12] структурно-алгоритмическое моделирование.
Структурно-алгоритмическое моделирование предназначено для решения задач управления в динамических многоуровневых многоэлементных системах с целевыми и структурными изменениями. В таких системах каждый элемент и система в целом имеют интерес, математически выражающийся с помощью ограничений или целевых функций. Структурно-алгоритмическое моделирование используется как при построении, так и при эксплуатации систем управления. Структурно-алгоритмическое моделирование базируется на системном моделировании (СМ), предложенном в [27] и предназначенном для изучения процедур проектирования сложных одноуровневых одно- и многоэлементных систем.
Структурно-алгоритмическое моделирование отличается от СМ учетом:
1) целенаправленности работы системы и ее элементов в процессе эксплуатации (в дополнение к целенаправленности процесса их проектирования);
2) иерархической структуры самой системы (а не только структуры методов исследования процессов);
3) согласования интересов (целей) элементов в процессе эксплуатации;
4) оперативного изменения цели и структурных связей системы в процессе эксплуатации.
Системное моделирование акцентирует внимание прежде всего на проектировании функционирования системы, тогда как Структурно-алгоритмическое моделирование - на проектировании функционирования и адаптации (в процессе эксплуатации) системы.
Под функционированием понимается работа системы в рамках заданной (фиксированной) структуры. Понятие «адаптация» приведено ранее.
Структурно-алгоритмическое моделирование включает следующую систему принципов [52].
Создание системы.
I. Первичность цели проектирования и структуры модели объекта управления по отношению к структуре модели управляющей части системы. При проектировании процесса функционирования системы этот принцип определяет процедуру построения структуры системы управления на базе предварительно разработанной технологии производства и, соответственно, структуры объекта управления. Встречающееся использование в качестве базы для построения структуры динамической системы управления штатного расписания, на наш взгляд, некорректно в силу значительной субъективности результата, а применение в качестве первоосновы понятия "функции" связано с недостаточной формальной четкостью определения. При проектировании процесса развития характерна частичная фиксация структуры объекта управления, связанная с выпуском прежней продукции.
И. Комплексное проектирование моделей функционирования и адаптации. С позиций "жизненного цикла" системы управления выделяют ее проектирование и эксплуатацию; с позиций работы системы функционирование и адаптация системы. При эксплуатации целенаправленных систем имеет место интеграция процедур функционирования и адаптации. Следовательно, необходима интеграция и моделей этих процедур. Такая интеграция может быть обеспечена лишь комплексным проектированием специфической модели функционирования и модели адаптации. Отметим, что при использовании подобных систем возможно совмещение эксплуатации модели функционирования с проектированием (и последующей эксплуатацией) модели адаптации.
III. Интеграция исследований динамических процессов и процессов изменения структурных связей. В силу интенсификации процессов в объекте управления возникает потребность в изучении динамических процессов в рассматриваемом классе систем. Поскольку в системах возможны структурные изменения, вызванные изменениями целей и влияющие на динамику, следует вести совместное исследование структурно-динамических свойств в процессе адаптации самой системы.
Эксплуатация системы.
IY. Взаимодействие стратегического и оперативного управления. Современное производство, работающее в условиях рынка, должно иметь четкую перспективу на ближайшие десять лет. Это обстоятельство приводит к необходимости базировать оперативные планы на основе проработанных стратегических планов, которые могут корректироваться с интервалом от года до пяти лет. Стратегическое планирование и управление особо актуально в условиях быстро изменяющегося спроса [17].
Y. Построение метода математического описания процессов планирования и управления с использованием составного критерия, учитывающего экономические и управленческие свойства системы.
YL Последовательный переход от имитационного к оптимизационному описанию системы. В силу неопределенности в получении данных об управляющей части целесообразно сначала построить имитационную модель, убедившись в достаточной ее адекватности системе, а затем улучшить характеристики системы.
YII. Оптимизация (с помощью модели) структурных и динамических характеристик системы. Использование оптимизации предопределяется потребностью работы целенаправленной системы, оперирующей понятием "интерес", и процедурой адаптации системы. Оптимизационный инструмент предоставляется вычислительной техникой: оптимум может быть удержан при изменяющихся условиях работы системы, что особенно необходимо и эффективно при оперативном переходе на выпуск новой продукции, позволяя выбрать наиболее целесообразный способ такого перехода.
YIII. Горизонтальное и вертикальное согласование интересов. Целенаправленные элементы системы могут иметь интересы, не совпадающие с интересами самой системы. Для увеличения эффективности работы системы управления имеется потребность в согласовании интересов структурных элементов в процессе планирования и управления производством с учетом изменения масштабов процессов по времени и координатам на границах уровней.
Реализация системы.
IX. Современный подход к построению системы управления. Речь идет о построении системы, базируясь на алгоритме управляемого процесса (бизнес 34
ф процесса), а не на некоторой системе документов. Иначе говоря, рассматривается автоматизация управления, а не автоматизация документооборота.
X. Ориентация на использование динамических распределенных баз данных. По своей сути многоуровневые системы являются развивающимися. Это означает [54, 107, 108] возможность оперативного и многократного дополнения и изменения данных: частота запросов становится соизмеримой с частотой обновления данных. К такой базе данных предъявляются дополнительные требования по быстродействию, объему памяти, адаптации к изменению алгоритмов обработки информации.
Структурно-алгоритмическое моделирование предполагает такую последовательность решения проблемы: обобщенная модель - обобщенная технология - система моделей и методов, составляющих прикладную технологию моделирования процессов адаптивного планирования и управления. Последующий материал излагается в соответствии с работами [10, 11,110,113,114].
Особенности математического описания процессов планирования и управления
К относительно самостоятельному бизнес-процессу планирования в системе управления производством предъявляются следующие требования
1) использование методов, обеспечивающих оптимальные и рациональные режимы функционирования;
2) учет высокой размерности описываемого процесса;
3) многовариантность планирования;
4) многоуровневый характер бизнес-процесса планирования;
5) возможность корректировки текущего плана с сохранением конечного
значения его выполнения (терминальное управление);
6) учет многокритериальное и приоритетов критериев при расчете планов;
7) учет возможностей форсированных режимов, сохранения величины нормативных сроков изготовления, минимальных значений запасов (незавершенного производства), ритмичности работы системы;
8) возможность замены (перераспределения) используемых ресурсов;
9) работа со стохастическими исходными данными;
10) стыковка с методами управления.
Названные требования определяют потребность системного описания бизнес-процесса планирования. Имеющиеся попытки такого описания [137] характеризуются незавершенностью: не учитываются изменения структуры, специфика высокой размерности системы, а в ряде случаев - многоуровневый характер и потребность в согласовании целевых функций элементов.
Перечисленным требованиям отвечает предложенная автором работы [51] оригинальная технология процесса планирования на основе метода, описанного в предыдущем разделе.
Формальное описание общего случая (модель М (3)) бизнес-процесса планирования приведено в [10] и получается путем детализации декомпозированной обобщенной модели М(1).
Необходимость и достаточность применения оптимальных и субоптимальных методов на перечисленных стадиях определяется ориентацией на применение в расчетах компьютеров [138 -140].
Фактически рассматриваются линейные дискретные модели, "наполняемые" как существующими и известными (стандартными), так и предполагаемыми автором [52] локальными алгоритмами.
В общем случае для каждой стадии технологии предлагается несколько вариантов алгоритмов. Для них дается сравнительный анализ и рекомендации к использованию.
Первоначально обсудим требование 9.
В плановой экономике в процессе планирования широко использовалась детерминированная задача линейного программирования, которая в общем случае имеет такой вид С, Р[т] - max, (2.16) где Р, R — вектор-столбцы плана и директивных цифр; А, С — матрицы норм расходов ресурсов и стоимостная оценка единицы продукции (например, прибыль); b - матрица наличных запасов ресурсов; т - интервал времени; .,. -скалярное произведение.
При переходе к рыночной экономике R[x] представляет собой спрос на продукцию, полученный в результате маркетинговых исследований. Часто множество R[x], представляющее собой виды продукции, которые возможно производить на данном производстве на интервале времени [х], называют портфелем заказов.
При современной рыночной экономике спрос и стоимостная оценка носят вероятностный (стохастический) характер и, в силу множества независимых действующих на них факторов, имеют чаще всего нормальное распределение.
Полагаем, что при нормальном распределении спроса маркетинговые исследования проведены и имеются соответствующие числовые данные.
В этих условиях следует использовать [141] стохастическое программирование в виде Р- и М-моделей. М-модель имеет следующий вид М С, Р[х] - max, Вер{АР[х] Ь[х]} do, (2.17) M(R[x]) + 3a(R[x]) Р[х] M(R[x] + 3a(R[x]), где M - математическое ожидание; Вер - вероятность; cto - заданное значение вероятности (обычно оно более 0,5, но чаще всего cto=0,8); a 97 среднеквадратическое отклонение. Искомое значение Р[х] принимается как детерминированное значение. В этих условиях целевая функция М-модели принимает вид М(С), Р[х] -» max, а детерминированный эквивалент ограничений (при нормальном распределении) М(А) Р[х] + (t(a0)[a2(A) Р2[х] + a2(b)]1/2}, где t(ao) - обратное значение стандартного нормального распределения. Очевидно, что при заданной величине ао величина в фигурных скобках постоянна.
Перерасчет экономических показателей плана выпуска продукции при быстром изменении рыночной номенклатуры и ассортимента спроса
Реальная производственная задача определения оптимального плана (линейное программирование - ЛП) имеет высокую размерность (превышающую, порой значительно, 1000x3000) и большое время [tp] решения.
Для решения таких высокоразмерных задач сложились две группы методов:
1) решение задачи целиком с помощью "скоростных" методов;
2) декомпозиционные методы.
В первой группе для снижения трудоемкости вычислений используют адаптивные, эллипсоидные и другие родственные методы, методы, учитывающие разреженность матрицы А в системе ограничений. Скорость вычислений возрастает при этом примерно на порядок.
Эффективны декомпозиционные методы, являющиеся порой единственной возможностью решения задачи.
К декомпозиции целесообразно обращаться, на наш взгляд, при выполнении одного из условий: 1) [tp] [to]; 2) [tp] [Т0], где [tp] - время решения задачи; [to] - время, отводимое на решение задачи; [Т0] - неформально установленный интервал времени (например, смена, несколько часов), количественно характеризующий понятие "значительное время решения задачи". Принятие решения о выборе декомпозиционных методов полезно осуществлять в диалоге с компьютером.
При расчете целиком количество уровней структуры решения совпадает с числом уровней структуры описания процесса. При расчете по частям структура решения имеет на один уровень больше, чем структура описания. .
В общем случае считаем, что искомая величина оптимального плана Р[Т], определяется (при нормальном законе распределения) ограничениями M(R[T]) .- 3a(R[T]) Р[Т] M(R[T] + 3CJ(R[T]). Для дальнейшего удобства будем эту запись осуществлять в виде R+[T] Р[Т] Rr[T]. В ряде случаев может быть использовано только одностороннее ограничение Р[Т] R+[T].
Рассмотрим первоначально решение задачи целиком.
Возьмем за основу описание процесса планирования в виде Т-задачи
Имеется важная разновидность, учитывающая возможность замен ресурсов (V-задача). Эта задача ранее не встречалась, потому рассмотрим ее подробнее.
Верхний уровень h = 3 в случае возможности замен ресурсов, обеспечивающих гибкость к процессам, имеет такое описание
где j (j = 1, J), \j/ - виды выпускаемой продукции и потребляемых ресурсов; Р = {Р/М, j = 1, J}, R[T] = {RjT[T]}T, b(tO = (V, V = 1, V, V = m, q, s; m = 1, M, q = 1, Q, s = 1, S} - вектор-столбцы исходных планов, спроса и наличия ресурсов (материальных т, трудовых s, оборудования q); А = {а } - матрица норм расходов ресурсов; Q = {сц} - вектор-строка коэффициентов 1-ой (1 = 1, L) целевой функции; V[t;] = {Vr[tj], г = 1, R} - вектор-столбец конструкции (совокупности взаимозаменяемых ресурсов); z(t; ), b(tm _i) - вектор-столбцы ресурсов; Q = {q r} -матрица, определяющая долю ресурсов \j/ в конструкции г;
Следует отметить, что целевая функция в выражении (3.10) ориентирована на имеющиеся ресурсы. Поскольку в ней последнее скалярное произведение постоянно и не влияет на решение, его можно исключить из целевой функции. При учете потребных ресурсов целевая функция
В связи с этим далее будем в целевой функции вида (3.10) учитывать первое скалярное произведение.
Процесс решения задачи (ЗЛО) с позиций математических имеет четкое формальное представление, с позиций же прикладных носит ярко выраженный неформальный характер.
Отметим, что задачи (3.9) или (3.10) имеют т-интервальную структуру и, как следствие, чрезвычайно высокую размерность задачи.
Для снижения размерности Т-задач возможно, как доказано в [10, 11, ПО], применение агрегирования описания и переход к двухинтервальной структуре с последующим решением (т - 1) двухинтервальных задач. Тогда задача (3.9) получает вид где P, b, R - вектор-столбцы искомого плана, ресурсов, спроса; А - матрица норм расходов; Q - вектор-строка цен на готовую продукцию; L - количество разновидностей целевых функций. Если имеется возможность замен ресурсов, выражение (3.11) незначительно усложняется:
В матричной форме выражение (3.9) - (3.12) представлены в работах [10, 11,110].
Исследование векторного свойства элементов на основе декомпозиции
В данной главе рассматриваются вопросы реализации системы моделей автоматизированного управления производством с общей структурой, показанной на рис. 1.2, 1.4.
Поскольку настоящая работа проводилась на протяжении длительного времени, реализация системы моделей проводилась на разных инструментальных (программных и аппаратных) средствах и подробно описана в работах [12, 51, 52,110,144 -146] автора.
В данной главе остановимся на современном варианте реализации, являющимся дополнением к ERP-системам. В его реализации используется информационная технология баз данных [37, 38, 9, 42 - 47, 120, 171 - 191], которая в большинстве случаев (BAAN, SAP R3, Галактика, Парус) основывается на реляционной СУБД Oracle в режиме клиент-сервер.
Следует отметить, что перспективными являются объектно-ориентированные базы данных (ООБД), в которых все составляющие базы данных (собственно база данных, интерфейс пользователя, алгоритм приложения) построены с использованием объектно-ориентированного подхода [145]. В России в настоящее время распространена ООСУБД CACHE.
Сложность перевода данных из многочисленных (реализованных и действующих) реляционных БД в ООБД вызвало появление «промежуточных» объектно-реляционных баз данных (ОРБД), в которых выделяются расширенные гибридные БД.
В расширенных ОРБД, представителем которых может служить СУБД Inform Universal, с применением объектно-ориентированного подхода реализуется собственно база данных.
Упорядочение данных в расширенных объектно-реляционных БД и ООБД аналогично, однако используются несколько отличные языки программирования (SQL3 и разновидность SQL2 соответственно).
Гибридные СУБД ближе к реляционным и наиболее часто применяются для реализации (InterBase в среде Delphi). В них объектно-ориентированный подход используется для интерфейса пользователя, алгоритма приложения, а собственно БД - реляционная.
СУБД InterBase уступает по предельной размерности создаваемых баз данных (единицы Гбайт) СУБД Oracle (десятки Гбайт). Однако сложность структуры СУБД Oracle делает предпочтительным реализацию апробируемых алгоритмов приложения на СУБД InterBase.
Оперативная проверка работоспособности отдельных алгоритмов в локальном (фактически - однопользовательском) режиме, в том числе - на примерах меньшей размерности, возможна с использованием СУБД Access.
Опишем реализацию на основе перечисленных СУБД оптимизационной модели процесса планирования, имитационной и оптимизационной модели процесса управления в виде распределенной базы данных.
Предлагаемая программная реализация должна стыковаться не только с ERP- системой, но и с CAD-, САМ-, PDM-реализациями. В связи с этим целесообразно первоначально рассмотреть структуру реализации автоматизированной системы целиком с указанием в ней места рассматриваемого программного продукта.
Автоматизированные системы, построенные на персональных компьютерах, все чаще [120] называют корпоративными информационными системами (КИС), под которыми подразумевают целостный комплекс программно-аппаратных средств, который охватывает полный цикл задач управления в производстве.
Система моделей автоматизированного управления производством (рис. 1.8, 1.11) является частью КИС, распределенная база данных для которой показана на рис. 5.1. Такая база данных состоит из конструкторско-технологической (КТБД) и планово-экономической (ПЭБД) локальных баз данных. Связь КТБД и ПЭБД показана на рис. 5.2. Многоуровневой системе соответствует ПЭБД, которую рассмотрим более подробно.
Данные ПЭБД возможно разделить на внешние и внутренние.
Внешние данные могут быть разделены на следующие группы: 1) конструкорско-технологические; 2) снабженческие; 3) сбытовые; 4) маркетинговые.
Каждая из этих групп может иметь уровень агрегации данных, отличный от уровня агрегации данных в рассматриваемой многоуровневой автоматизированной системе управления. В этом случае необходимо дополнительное преобразование данных. Поскольку эта процедура с программно-математической точки зрения не представляет сложности, далее полагается, что внешние данные поступают в систему с необходимой степенью агрегации.
ПЭБД реализуется [167] с помощью комплекса технических средств (КТС), показанного на рис. 5.3. Элементами структуры КТС являются практически автоматизированные рабочие места. Количество уровней структуры должно быть не менее числа уровней организационной структуры «руководитель предприятия - диспетчерская служба - цехи».
Для рассматриваемой базы данных характерны следующие особенности.
1. Значительный объем данных в силу большой размерности динамической системы.
2. Постоянное пополнение данных с высокой частотой как в процессе проектирования (при анализе вариантов), так и в процессе эксплуатации системы.
3. Необходимость разделения данных на текущие, используемые в настоящее модельное время, ретроспективные и перспективные, применяемые для аналитических расчетов (прогнозирование, прогноз последствий принимаемых решений). Текущие данные периодически трансформируются в ретроспективные, хранимые значительный период времени.
В этом случае БД удобно разделить на две части (рис. 5.4): операционные БД с текущими данными (OLTP); и хранилище данных (ХД) OLAP.
Одновременно следует указать место локальных баз данных в конечной реализации. Различаются два случая: незначительное и медленное, существенное и быстрое изменение спроса.
В первом случае первичное стационарное проектирование может быть выполнено задолго до внедрения (эксплуатации) системы. Обратная связь от процедуры эксплуатации к процедуре проектирования характеризуется большой инерционностью или вообще отсутствует. Здесь речь идет об упоминавшемся разделении базы данных на текущую БД и хранилище данных.
Во втором нестационарном случае, характерном для гибких автоматизированных заводов, проектирование осуществляется практически параллельно с эксплуатацией системы. При этом фактически выделяются «проектировочная» и «эксплуатационная» части системы. Дело в том, что выработку решений и анализ последствий при переходе на выпуск новой продукции, равно как и оценку динамических свойств системы целесообразно первоначально провести на «модельной, проектировочной» части. Такое деление полезно и с точки зрения лучшего методического понимания работы подобных систем.
