Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ существующих методов и систем мониторинга, анализа и управления бизнес-процессами предприятия 13
1.1. Основные понятия и определения в области систем мониторинга, анализа и управления бизнес-процессом КТПП авиастроительного предприятия 14
1.2 Исследование процесса управления разработкой и согласованием конструкторско-технологической документации 20
1.2.1 Место процесса разработки и согласования конструкторско-технологической документации на предприятии 20
1.2.2 Анализ применимости моделей бизнес-процессов 21
1.3 Обзор и анализ математического аппарата, применяемого для решения задачи управления процессом разработки и согласования КТД 26
1.3.1 Имитационные модели 34
1.4 Обзор и анализ алгоритмов оптимизации имитационного моделирования 36
1.5 Обзор и анализ информационно-аналитических систем для решения поставленной задачи 42
1.5.1 Обзор и анализ существующих информационно-аналитических систем мониторинга, анализа и управления бизнес-процессами предприятия 42
1.5.2 Анализ уровней интеграции информационных систем 51
1.6 Постановка цели и задач 54
Выводы по первой главе 57
ГЛАВА 2. Математическая и имитационная модели системы принятия управленческих решений при разработке и согласовании КТД в рамках КТПП авиастроительного предприятия 59
2.1 Описание объекта исследования 59
2.2 Базовая модель задачи управления процессом разработки и согласования КТД 61
2.3 Математическая модель процесса разработки и согласования КТД 66
2.3.1 Разработка математической модели процесса распределения заказов на разработку КТД 77
2.4 Имитационная модель процесса разработки и согласования КТД 81
2.4.1 Проверка адекватности модели 97
2.4.2 Оптимизационный эксперимент над имитационной моделью 101
Выводы по второй главе 105
ГЛАВА 3. Проектирование информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД 107
3.1 Проектирование структуры комплекса программ 107
3.2 Описание источников входных данных для информационно-аналитической системы 109
3.3 Проектирование структуры базы данных информационно-аналитической системы 114
3.4 Разработка алгоритмов функционирования базовой модели 117
3.5 Выводы по главе 3 127
ГЛАВА 4. Реализация комплекса программ в виде информационно- аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД 128
4.1 Краткое описание реализации информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД 128
4.2 Реализация и тестирование разработанной информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД 129
4.2.1 Реализация и тестирование модуля мониторинга и анализа выполнения плана по разработке КТД 129
4.2.2 Реализация и тестирование модуля экспорта данных и запуска имитационной модели процесса разработки и согласования КТД 136
4.2.3 Реализация и тестирование модуля проведения оптимизационного эксперимента над имитационной моделью процесса разработки и согласования КТД 139
4.2.4 Реализация оперативного принятия управленческих решений при наличии возмущающих воздействий 141
4.3 Оценка эффективности внедрения информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД 144
4.4 Оценка экономической эффективности информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД 149
Выводы по главе 4 152
Заключение 153
- Исследование процесса управления разработкой и согласованием конструкторско-технологической документации
- Математическая модель процесса разработки и согласования КТД
- Проектирование структуры базы данных информационно-аналитической системы
- Реализация и тестирование разработанной информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД
Исследование процесса управления разработкой и согласованием конструкторско-технологической документации
В современных условиях развития российской экономики руководству авиастроительного предприятия необходим инструментарий, позволяющий обеспечить эффективное управление производственно-хозяйственной деятельностью, рациональное распределение ресурсного потенциала, адекватное планирование мероприятий и потоков по бизнес-процессам и проектам развития предприятия, а также своевременную корректировку «узких мест» бизнес-процессов, возникающих по результатам взаимодействия данного предприятия с внешней средой. Вступление промышленного производства в "информационную эпоху" развития требует внедрения новых информационных технологий в управлении, главной задачей которых является объединение и синхронизация действий всех звеньев заметно усложняющихся производственных систем для достижения поставленных целей.
Необходимым инструментом оптимизации, мониторинга и согласования содержания всех процессов, происходящих на предприятии, может стать информационно-аналитическая система мониторинга, анализа и управления процессами авиастроительного предприятия на основе разработанных математических и имитационных моделей.
В настоящее время современное авиастроительное предприятие не сможет адаптироваться под быстро изменяющиеся требования рынка и новейшие технологии, если не выстроит у себя качественную систему мониторинга, анализа и управления бизнес-процессами своего предприятия. Необходимость оперативного реагирования на изменения рынка производства новых изделий требует перестройки внутренних процессов авиастроительного предприятия. Практика других отраслей, положительный опыт информатизации отдельных подсистем, накопленный на предприятиях авиастроения, а также потенциальные возможности, заложенные в новых информационных технологиях, показывают, что последние с успехом могут быть использованы для повышения эффективности управления процессами авиастроительного предприятия.
Одним из основополагающих бизнес-процессов авиастроительного предприятия является конструкторско-технологическая подготовка производства (КТПП). В свою очередь конструкторско-технологическая подготовка производства включает в себя процесс разработки и согласования конструкторско-технологической документации (КТД). С развитием информационных технологий важность этого процесса усиливается и становится очень значимой при создании единого информационного пространства предприятия, в связи с появлением PDM-систем.
На основе мониторинга и анализа ключевых показателей эффективности процесса разработки и согласования КТД обосновываются планы и управленческие решения, осуществляется контроль за их выполнением, выявляются резервы повышения эффективности производства, оцениваются результаты деятельности предприятия, его структурных подразделений, трудового коллектива и отдельных работников. Недооценка роли мониторинга, ошибки в планах и управленческих действиях в современных условиях приносят чувствительные потери особенно в конструкторско-технологической подготовке производства, так как данный процесс является самым затратным при изготовлении нового изделия.
Для первого направления работ по конструкторской подготовке производства основными стадиями являются (ГОСТ 2.103-02) [4, 5]: разработка технического задания, разработка технического предложения; составление эскизного проекта; разработка технического проекта; разработка рабочей документации на опытные образцы, установочные серии для серийного и массового производства изделий. Эти стадии едины для всех отраслей машиностроения, приборостроения и средств автоматизации, взаимосвязи между стадиями показаны на схеме (рисунок 1.1).
Математическая модель процесса разработки и согласования КТД
Для процесса «принять управленческое решение», согласно работе [50], вход характеризуется параметрами проблемы, которые необходимо решить по конкретным потребителям (требования, качество объекта, объемы продаж, сроки поставок, цены и т. п.). На выходе — решение, выраженное количественно или качественно, имеющее определенную степень адекватности и вероятность реализации, степень риска достижения запланированного результата. К компонентам "внешней среды " системы относятся факторы макро- и микросреды фирмы, инфраструктуры региона, влияющие на качество управленческого решения.
Обратная связь характеризует различную информацию, поступающую от потребителей к лицу, принявшему решение (к "процессу"), или к лицу, от которого поступила информация по решению проблемы (на вход). Поступление информации обратной связи может быть вызвано и некачественным решением, дополнительными требованиями потребителей об уточнении или доработке решения, появлением нововведений и другими факторами.
Рассмотренное направление анализа позволяет уяснить связь процессов непосредственного проектирования и управления им. Однако оно преимущественно базируется на качественных оценках и отличается значительным влиянием человеческого фактора. Для формирования концептуальной основы будущей системы необходимо обращение к количественным методам.
Обзор и анализ математического аппарата, применяемого для решения задачи управления процессом разработки и согласования КТД
Как было рассмотрено при описании процесса разработки и согласования КТД, основным отклонением является сдвиг плановых сроков заказов. Для его корректировки необходимо решить ряд задач: а) увязать работу подразделений на основе расчёта должного опережения; б) планировать работу с учётом загрузки на дальнейшую перспективу; в) вести отслеживание выполнения работ с выдачей документации по выходу работ на расчётный режим; г) механизировать расчёты и проводить группировку информации.
С математической точки зрения это задача определения плановых сроков и их сдвигов, а также распределения работ, то есть составления расписания. Составление расписаний, в особенности на оперативном уровне, является одной из наиболее сложных задач, поскольку размерность задачи значительна, количество возмущающих случайных факторов очень велико, а многие из них не поддаются учёту. Для труда конструкторов и технологов рассмотренная ситуация осложняется тем, что творческая деятельность в меньшей степени планируется и нормируется, что вызывает проблемы с её формализованным описанием.
Рассматриваемая задача обладает следующими характеристиками: а) слабоструктурированная задача принятия решений; б) высокая степень неопределенности вследствие работы с людьми и творческого характера процесса; в) наличие многопризнаковых объектов. Для таких задач точные методы исследования операций часто неприменимы вследствие нечёткой постановки и/или значительной размерности. Руководители низшего звена (операционный менеджмент) в большинстве случаев справляются с поставленными задачами, используя эвристические приёмы – не имеющие формального описания, но облегчающие работу, они основаны на предыдущем опыте. Одним из ключевых принципов управления является принцип минимума эвристик, то есть неформализуемых приёмов. В таблице А.2 приложения А приведена классификация методов анализа и управления с постепенным переходом от наименее формализуемых к строгим математическим.
В теории управления наиболее актуальной сегодня является борьба с неопределённостью описания сложных систем. Эвристические методы не обеспечивают получение оптимального результата, а определяют область рациональных решений, т. е. тех, которые соответствуют постановке задачи с некоторыми допущениями [58-59]. При наличии достаточно адекватного формализованного описания сложного объекта эвристические методы анализа не требуются [58].
Основную проблему при построении адекватного математического описания для избранной задачи можно отобразить рисунке 1.5.
Отражение особенностей предметной области в математической модели Очевидно, выбор математических методов для решения задачи такого типа во многом обусловлен указанными проблемами в начале первой главы. В частности, необходимость учёта слабо формализуемой информации в экспертных системах и системах поддержки принятия решений привела к использованию в них аппарата теории нечётких множеств [60, 62-68], нечётких алгоритмов – упорядоченных множеств нечётких инструкций (правил), в формулировке которых содержатся нечёткие указания (термы). Одним из основных факторов, сдерживающих развитие систем на данной основе, является проблема определения функций принадлежности к нечётким множествам и формирования системы правил вывода – в большинстве случаев они формулируются экспертом, что не всегда возможно.
Наличие большого числа переменных, каждая из которых может принимать множество значений, поставило проблему снижения размерности при максимальном сохранении информативности. Известно несколько методов сокращения размерности признакового пространства [69-79]: квазиоптимальные методы [79-80, 67-68, 81-95], модификации теорем и методов теории расписаний – Лазарев, Гафаров [96], комбинирование алгоритмов – Прилуцкий [97], «принцип конструктора» – Вишневский [98]. Их применение на практике происходит с большим опозданием – преимущественно это технические системы (имитация сигналов и т.п.) [97]. Из анализа указанных особенностей задач, возникающих на верхнем, «творческом» уровне, возникает необходимость использовать указанные разработки в практике управления.
Наконец, любую деятельность можно рассмотреть и оценить как процесс, используя бизнес-модели (формализованные описания, отражающие реально существующую или предполагаемую деятельность предприятия). Математической основой их является теория отношений и теория формальных грамматик, что прослеживается в работах [53, 99, 100-105]. Достоинством указанного подхода является возможность его применения к любой деятельности, в том числе и плохо формализуемой творческой. Однако он в меньшей степени ориентирован на количественные показатели, что затрудняет оценку управленческих решений при его использовании.
Проектирование структуры базы данных информационно-аналитической системы
В качестве средств информационной интеграции на уровне приложений рассматривают [6-8]: а) использование баз данных в качестве буфера для обмена и бизнес-приложения для организации передачи данных между двумя подсистемами. Возможность применения данного подхода основана на том, что СУБД являются важным компонентом, как систем автоматизации управления, так и систем автоматизации производства. Для преодоления возникающих трудностей (необходимость обработки больших объёмов временных или периодических данных) был предложен новый класс продуктов – СУБДРВ. Они отличаются от традиционных СУБД тем, что позволяют накапливать и сохранять критичные по времени данные в особом формате временных рядов, после чего может быть осуществлена их обработка;
б) использование готовых решений, образуемых при объединении компаний-разработчиков продуктов АСУП и АСУТП. Основой интеграции подсистем в данном случае могут стать стандартные программные протоколы DDE, OLE и OPC.
в) применение класса продуктов, импортирующих и экспортирующих объекты из одной подсистемы в другую. Подобный программный продукт организует каналы связи с приложениями-источниками (оперирующими технологическими данными), производит необходимые преобразования над переданными ими объектами, после чего передает объект целевому приложению (например, АСУП).
Сравнительная характеристика средств интеграции на уровне приложений приведена в таблице 1.10. [6-8]. Таблица 1.10 - Сравнительная характеристика методов интеграции Тип «посредника» Быстродействие Затраты СУБД, стандартные протоколы 103 тэгов в секунду включены в приобретение ПО СУБДРВ 104 тэгов в секунду Стоимость 104-105 р. + затраты на совместимость (30-60 % от внедрения) ПО-интегратор 105-106 тэгов в секунду Стоимость 105 р. + затраты на совместимость (40-60 % от внедрения) Как видно из анализа таблицы 1.10, наилучшими техническими параметрами обладают специально разработанные продукты. Это подтверждается данными рынка программного обеспечения [8], на котором подобные продукты в кратчайшие сроки (с 2001-2003 гг.) завоевали существенную популярность. Однако высокая стоимость приобретения подобных систем (см. таблицу 1.9) требует обоснованного их применения, то есть систему такого типа целесообразно разрабатывать и/или приобретать лишь в случае действительной необходимости. В большинстве случаев такую необходимость вызывает лишь использование для сбора данных автоматических систем на основе контроллеров и датчиков технологического оборудования, генерирующих данные в непрерывной шкале времени, реже – интеграция PDM/ERP и SCADA. Учитывая специфику процесса (управление процессом разработки
КТД, а не технологическими процессами изготовления деталей), заключаем, что исследуемая задача относится к уровням контроля хода процессов, а также планирования и распределения ресурсов. Для поставленной задачи (добавление порядка нескольких десятков записей о заказах в день) предпочтительнее первый вариант - использование реляционных СУБД и приложения для работы с собранными данными. В связи с тем, что он является наиболее естественным и не требует дополнительного рассмотрения, можно перейти к следующему (высшему) этапу -формированию модели процесса, которая одновременно будет основой разрабатываемого приложения.
В результате проведенного обзора и анализа выявлено, что предметная область «Конструкторско-технологическая подготовка производства авиастроительного предприятия» достаточно обширна, бизнес-процесс КТПП состоит из множества подпроцессов. Охватить все задачи в рамках одной работы не представляется возможным, поэтому для исследования выделен процесс разработки и согласования конструкторско-технологической документации.
На основании анализа математического аппарата, применяемого для решения задач управления процессом разработки и согласования КТД, методов построения имитационных моделей, существующих информационно-аналитических систем мониторинга, анализа и управления процессами предприятия можно выделить следующие тенденции: - возрастает необходимость интеграции автоматизированных средств управления, проектирования и изготовления изделия; - несмотря на введение ряда стандартов, отсутствуют общепринятые модели интеграции на высшем уровне, на котором происходит объединение бизнес-процессов. Трудности возникают на уровне интеграции приложений. Изначально разрабатываемое программное обеспечение не предусматривало связи с автоматизированными системами, обслуживающими качественно иной процесс. наименее формализованной является автоматизация управления на низшем уровне, где возникают две проблемы: автоматизированные системы оперативного управления подвержены многочисленным сбоям вследствие большого количества возмущающих факторов на данном уровне и могут оказаться менее эффективными, нежели использование эвристических приёмов; проблема получения «обратной связи» от основного процесса, что сводится к вопросу получения информации из динамичных технологических данных либо из данных офисных приложений управленческой информации.
Для мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД необходимо: - обеспечить связи информационно-аналитической системы с существующей PDM/ERP системой. Данная задача представляется нам частным случаем проблемы объединения системы поддержки конструкторско-технологического процесса и системы управления, причём создание КТД играет роль процесса, в результате которого появляется не продукция, а проект; - создать методику квазиоптимального упорядочения заказов для соответствия результатов функционирования системы целям предприятия, а также совершенствования подготовки и планирования работ, трудноизмеримых во времени. Данная задача представляет собой частный случай задачи упорядочения работ на низшем уровне, что также было заявлено как вопрос, недостаточно проработанный к настоящему времени. Решение упомянутых задач требует создания информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД авиастроительного предприятия, отвечающей критериям: - возможность отслеживать постоянную связь от СУБД существующих PDM/ERP систем на предприятии; - возможность получения данных о разработке и согласовании КТД в ходе работы, отслеживания состояния заказов и составления отчёта; - генерация сообщений об изменениях в исходных данных; - возможность накопления и использования статистических данных по исполнителям, длительности выполнения заказов, возникающим отклонениям; - возможность корректировки распределённых системой работ непосредственным руководителем; - возможность работы системы в режиме реального времени; - возможность обмениваться данными по показателям результативности процесса разработки и согласования КТД с имитационной моделью рассматриваемого процесса; - возможность проведения оптимизационных экспериментов над имитационной моделью процесса разработки и согласования КТД КТПП, учитывая введенные граничные условия по ресурсам. Целью диссертационной работы является разработка математической и компьютерной имитационной моделей управления процессом разработки и согласования КТД для изготовления воздушных судов, проектирование и разработка комплекса программ на основе разработанных алгоритмов распределения и оптимизации используемых ресурсов
Реализация и тестирование разработанной информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и управления процессом разработки и согласования КТД
После формирования плана работ по разработке КТД начинается процесс распределения работ (заказов) между сотрудниками. Объемное планирование загрузки при распределении работ осуществляется с помощью модели, описанной в [144-145].
В работе [144] предложена следующая методика выбора сотрудника: необходимо найти сотрудников X = {хь х2,..., хп}, где х{={0,1}, при этом должны выполняться следующие ограничения: где xi – оценка соответствия i-го сотрудника требованиям организации: при xi=1 – соответствует, при xi=0 – не соответствует (для индивидуальных рабочих мест множество Х состоит из одного элемента, если формируется бригада (команда), то множество Х включает n элементов, определяемых с учетом синергетического эффекта от коллективной деятельности); Rk (X) – значение k-й характеристики трудового потенциала или показателя результативности сотрудника; Rkmin – минимально допустимое значение k-й характеристики; W(X) – величина интегрального показателя результативности сотрудника или команды; qk – значимость характеристики k-го вида. На основании данной целевой функции должен быть выбран тот сотрудник, который в наилучшей степени удовлетворяет всем требованиям с учётом их значимости.
Рассматриваемая задача распределения работ близка задаче о назначениях (проблеме выбора), которая является одним из применений транспортной задачи. Однако при решении задачи о назначениях каждая работа относится одному исполнителю и каждый исполнитель выполняет одну работу. Для процесса разработки и согласования КТД связь исполнителей и работ имеет вид «один ко многим» (у каждого исполнителя несколько заказов) либо даже «многие ко многим» (у каждого исполнителя несколько заказов, каждый заказ может быть назначен нескольким исполнителям). В связи с этим предлагается отталкиваться от формулировки не задачи о назначениях, а близкой ей транспортной задачи. Её особенностью в классе распределительных задач является тождество единиц измерения работ и ресурсов. Используем фонд рабочего времени сотрудников КТПП (ресурсов) и трудоёмкость заказов КТД (работ), что и позволяет привести измерение к единым величинам - часам.
Обратимся к исходной постановке транспортной задачи. Обозначим заказы в качестве «поставщиков» трудоёмкости A = a1,a2...ai...am, где і = 1,2...т, сотрудников КТПП в качестве «потребителей» B = b1,b2...bJ...bn, где j = 1,2...n, стоимости перехода заказа к сотруднику иц. Задача является открытой (несбалансированной), поскольку данные величины определяются различными факторами и недостаточно согласованы между собой. Трудоёмкость щ каждого планируемого заказа находится по формуле at=K-MT (50) где К = 0… 1 - коэффициент включения заказа в плановые работы периода; МТ - оцениваемая длительность выполнения заказа (трудоемкость), часов. Значения Мт планируется получать из PDM системы предприятия. - Коэффициент включения в работы периода определяется в результате процесса планирования. Равенство K=1 означает, что заказ начат в данном периоде и обязательно должен быть завершен в нём. Для заказов, которые были начаты в прошлом периоде и обязательно должны быть завершены в текущем, K определяется как:
Помимо коэффициента включения в работу K, учитывается принадлежность заказа к выпускаемому изделию, определяющая его срочность изготовления. Приоритетность изделий в периоде определяется коэффициентом pr, граничные значения которого определены экспертами бюро перспективного планирования подготовки производства. Прирост готовности КТД для изделия, к которому относится заказ, сопоставляется со средним приростом для данного периода. В зависимости от указанных параметров заказы подразделяются на группы, сформированные в таблице 2.2.
Специфика предметной области такова, что для успешного функционирования подразделения необходимо учитывать связь вновь поступивших заказов с уже распределёнными, что требует обработки больших объёмов данных и значительно усложняет задачу. Учёт связи заказов необходим вследствие большого количества объектов управления, а также для отражения психологических особенностей творческого процесса конструирования и технологической проработки заказа (инерционность сознания, процесс забывания, «люфт»), описанных в работе [146]. При назначении и последующей работе с ними заказы оставляют «след» в сознании конструктора или технолога.
Для учёта опыта по ранее выполненным работам вследствие того, что количество заказов велико, необходимо использовать методы для NP-полных задач. Для решения NP-полных задач воспользуемся возможностями имитационной модели, в частности проведения оптимизационных экспериментов.
Для проверки адекватности разработанной математической модели процесса разработки и согласования КТД и проведения оптимизационных экспериментов ее целевых функций разработаем имитационную дискретно-событийной стохастической модель с использованием программного продукта AnyLogic.
Имитационная модель процесса разработки и согласования КТД Для построения имитационной модели выбран программный продукт AnyLogic 7. AnyLogic обеспечивает поддержку всех этапов имитационного моделирования для различных типов динамических моделей – дискретных, непрерывных и гибридных, детерминированных и стохастических. В AnyLogic удобно создавать модели, запускать их на выполнение, проводить оптимизацию параметров, анализировать полученные результатов, верифицировать модели. Этот инструмент обладает большим спектром разнообразных возможностей проведения как отдельных прямых экспериментов типа «если - то», так и экспериментов для решения разнообразных обратных задач. Этот инструмент содержит средства для аналитического задания систем алгебраических и обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающих изменение параметра во времени. Система дает возможность введения статических и динамических таймеров, содержит средства для описания прогресса систем под влиянием любого типа событий с помощью удобной современной модификации графического представления систем переходов – стейтчартов (карт состояний).
AnyLogic поддерживает разработку как непрерывных, так и дискретных моделей, имеется возможность построения и гибридных моделей, добавляя в каждое состояние дискретного поведения свою специфическую характеристику непрерывного поведения системы в этом состоянии. AnyLogic содержит средства для генерации стохастических параметров и статистической обработки результатов компьютерных экспериментов. Библиотека AnyLogic включает более 30 генераторов распределения случайных величин. Кроме того, разработчик модели может использовать свой собственный генератор в соответствии со статистикой, собранной при анализе реальной системы.
