Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Задача управления промышленным предприятием связана, зачастую, с необходимостью проведения оперативно-производственного планирования (ОПП).
Поиск способов оптимизации процедуры ОПП определяется рядом общих особенностей принятия управленческих решений. Для них характерны большая номенклатура изделий и требуемых материалов (достигает нескольких тысяч), динамика влияющих факторов внешней и внутренней среды, сжатые сроки выполнения, а в итоге - высокая цена ошибки управленческих решений.
Предлагаемые в настоящее время различными авторами методы и средства моделирования ОПП, группируются по следующим классам: аналитические, статистические, имитационные, структурные, методы искусственного интеллекта и др. И каждый из них имеет свою степень применимости к решению задачи ОПП.
Аналитические и статистические модели планирования зарекомендовали себя положительно, но они опираются на серьезные упрощения, приводящие к тому, что решаемая задача становится неадекватной реальной. Недостаточная гибкость существующих алгоритмов составления плана привела к тому, что он, зачастую, существует «отдельно» от производства, что приводит к нарушению системного подхода к планированию. Введение приоритетов и ранжирования производственных операций также не позволяет существенно улучшить качество разработки плана.
Модели организационной структуры делятся на два вида -функционально- и информационно-ориентированные. Но они не учитывают в полной мере такие особенности планирования как неопределенность и динамичность. Поэтому они не могут быть полным компьютерным аналогом реального предприятия.
Анализ известных способов оптимизации процесса ОПП применительно к реальным ситуациям показал, что, с одной стороны, очевидна перспективность использования современных теоретических разработок, а с другой - выявил необходимость создания нового класса искусственных интеллектуальных систем с учетом координации действий участников, ориентированных на принятие оптимальных управленческих решений.
Наиболее перспективными представляется использование алгоритмов, основанных на аналитико-статистических моделях с
присутствием элементов искусственного интеллекта, что позволяет наиболее эффективно развивать класс гибридных интеллектуальных систем для решения сложных динамических задач. Такие системы способны оперативно реагировать на изменения внешней и внутренней среды производства, и тем самым учитывать динамичность планирования. Такой подход влечет за собой создание гетерогенных интеллектуальных систем, включающих «функции координации» лица принимающего решения.
Актуальность диссертационной работы обусловлена необходимостью повысить эффективность решения задачи оперативно-производственного планирования (ОПП), увеличить экономические показатели предприятия и улучшить комфортность работы участников ОПП.
Объект и предмет исследования. Объект диссертационного исследования - система поддержки принятия коллективного решения задачи ОПП. Предмет исследования - моделирование решения задачи ОПП с учетом координации линий рассуждений экспертов лицом, принимающим решения.
Цель диссертационного исследования - повысить эффективность принятия управленческих решений для увеличения экономических показателей предприятия путем создания нового класса гибридных интеллектуальных систем оптимизации ОПП для машиностроительного предприятия с мелкосерийным заказным характером производства.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие основные задачи:
-
Разработка новой модели решения задачи «с координацией» для отображения взаимодействия экспертов и лица, принимающего решения.
-
Разработка новой модели компьютерной системы поддержки принятия решений (КСППР) с учетом координации.
-
Разработка нового алгоритма работы модели ЛПР для «координации» управленческих решений.
-
Разработка новой модели принятия коллективного решения с координацией в составе функциональных гибридных интеллектуальных систем (ФГиИС).
-
Разработка методики создания ФГиИС с координацией для решения задачи ОПП.
6. Экспериментальные исследования разработанных моделей, алгоритмов и методики на примере решения задачи ОПП на ООО завод «Калининградгазавтоматика» (ООО «КГА»).
Методы исследования базируются на положениях современной теории систем и системного анализа, теории множеств, дискретной математики, методах и моделях искусственного интеллекта, а также на теории гибридных интеллектуальных систем. Применялось объектно-ориентированное и модульное программирование. Анализ полученных результатов компьютерных вычислительных экспериментов подтверждает обоснованность теоретических положений.
Научная новизна диссертации состоит в следующем:
-
Разработана новая модель «с координацией», отображающая взаимодействие экспертов и ЛПР при решении задачи.
-
Разработана новая модель КСППР с учетом координации.
-
Разработан новый алгоритм работы модели ЛПР, координирующий принятие управленческих решений.
-
Разработана новая модель принятия коллективного решения с координацией в составе ФГиИС.
-
Разработана методика создания ФГиИС с координацией, реализующая на практике идеи о синергетических процессах при коллективном принятии решения задачи ОПП.
Основные положения, выносимые на защиту.
-
Модель решения задачи «с координацией» для отображения взаимодействия экспертов и лица, принимающего решения.
-
Модель КСППР с учетом координации, имитирующей коллективное решения задачи.
-
Алгоритм работы модели ЛПР, координирующий принятие управленческих решений.
-
Модель принятия коллективного решения с координацией в составе ФГиИС.
-
Методика создания ФГиИС с координацией. Теоретическая значимость. Предложены новый подход, методы и способы моделирования процесса координации в ходе поиска оптимального интегрированного результата коллективного принятия управленческих решений ОПП функциональными гибридными интеллектуальными системами.
Практическая значимость и ценность работы состоит в том, что применение разработанной КСППР с координацией позволило увеличить эффективность решения задачи ОПП, что обеспечило рост прибыли предприятия на 9-10%.
Созданное в соответствии с разработанной методикой программное обеспечение было внедрено в ООО «Вест-Автоматика». Согласно акту внедрения, положительный экономический эффект от внедрения в ООО «Вест-Автоматика» составил: в год - 1 098 261 руб.; в процентном соотношении к ожидаемой прибыли предприятия за год - увеличение на 11%.
Работа поддержана грантом «Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» по программе инновационных проектов «СТАРТ-2011», номер проекта 11-2-Н1.1-0017.
Апробация работы. Основные положения и результаты доложены на международных и отечественных научных конференциях: «Инновации в науке и образовании», КГТУ, г. Калининград, 2005 г., 2007 г., 2009 г.; научная сессия МИФИ-2006, г. Москва, 2006 г.; «Ситуационные центры - 2011», РАНХиГС, г. Москва, 2011 г.; «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации», МГТУ МИРЭА, г. Москва, 2011 г., 2012 г.
Работа получила первое место на конкурсе на лучшую научную работу студентов, аспирантов и молодых ученых по естественным, техническим, гуманитарным, экономическим и юридическим наукам БФУ им. И. Канта в 2011 году.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 5 статей в журналах (из них 3 в журналах, входящих в перечень ВАК РФ), 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ, 9 тезисов докладов в сборниках трудов российских и международных научно-технических конференций.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка библиографических источников из 123 наименований. Общий объем работы составляют 173 страницы, включая 35 рисунков, 15 таблиц и 3 приложения.
