Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Подход диссимметрии в автоматизиро ванном управлении производством наукоемкой продукции 12
1.1. Анализ существующих алгоритмических механизмов поддержки принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции 14
1.2. Формализованное представление взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия 19
1.3. Функциональная системная модель для реализации управления по отклонению 26
1.4. Функциональная системная модель для реализации адаптивного управления 32
1.5. Концептуальная модель управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии взаимодействующих структур в формализованном пространстве 38
Выводы по первой главе 42
ГЛАВА 2. Информационное моделирование процесса диссимметрии в структуре интеллектуального капитала предприятия 43
2.1. Информационное моделирование управляющей деятельности специалистов наукоемкого производства 44
2.2. Построение критериального пространства для оценки состояния взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия 55
2.3. Определение оценочных критериев для управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии 63
2.4. Информационное обеспечение процедур принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии 68
Выводы по второй главе 74
ГЛАВА 3. Структурный анализ информационной технологии управления в форме АСПР 75
3.1. Мнемосхема информационных процессов в управлении производством наукоемкой продукции на примере ОАО «ОКБ Сухого» 76
3.2. Структурный анализ АСПР в управлении производственным процессом 85
3.3. Унификация модулей АСПР для эффективной реализации информационного обеспечения процедур принятия решений 90
3.4. Постановка задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе дис-симметрии 96
Выводы по третьей главе 99
ГЛАВА 4. Математическое обеспечение информационной технологии управления на основе диссимметрии 100
4.1. Математический аппарат для моделирования диссимметрии в сложном объекте управления на основе дискретно-непрерывных преобразований и цепных дробей 100
4.2. Моделирование уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур в управлении производством наукоемкой продукции 103
4.3. Практическая реализация алгоритмических механизмов для вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот и самореализации специалистов 112
Выводы по четвертой главе 125
Основные выводы 126
Список литературы 128
- Анализ существующих алгоритмических механизмов поддержки принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции
- Информационное моделирование управляющей деятельности специалистов наукоемкого производства
- Мнемосхема информационных процессов в управлении производством наукоемкой продукции на примере ОАО «ОКБ Сухого»
- Математический аппарат для моделирования диссимметрии в сложном объекте управления на основе дискретно-непрерывных преобразований и цепных дробей
Введение к работе
В настоящее время сложилась устойчивая тенденция опережающего роста обрабатывающих отраслей, производящих наукоемкую продукцию. По экспертным оценкам в индустриально развитых странах прирост национального дохода достигается на 65-80% за счет научно-технической сферы [18,89]. В Российской Федерации эта доля не превышает 30-40%, что свидетельствует о большом потенциале наукоемких секторов страны, но низкой эффективности использования научно-технического потенциала. Целью государственной политики в области развития науки и техники является создание механизмов перехода страны на инновационный путь развития на основе избранных приоритетов. В решении этой проблемы наукоемкое производство является одним из основных факторов развития [1,62,65].
Наукоемкое производство характеризуется высокими абсолютными и относительными затратами на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. Наукоемкая продукция - продукция, в себестоимости которой доля расходов на НИОКР существенно превышает значение среднеотраслевого показателя. В целях выполнения диссертационной работы можно определить наукоемкость продукции как характеристику объекта, отражающую степень его связи с научными исследованиями и разработками. В силу объективных причин наукоемкое производство всегда осуществляется в условиях ограниченных ресурсов, что связано с научной новизной проводимых исследований, выполнением опытно - конструкторских работ, внедрением полученных новых результатов в производство. С учетом этого требуется анализ механизмов повышения эффективности применения и развития, комплексная обработка информации для поиска потенциальных возможностей интеллектуального потенциала предприятия [64,65,101,102].
Основными отличительными и характерными признаками развития производства наукоемкой продукции являются: способность предприятий в получении, освоении, оперативном использовании научно-технических дос-
тижений, обеспечивающих технологическое лидерство и повышенную конкурентоспособность; умелое использование преимуществ программно-целевой методологии планирования и финансирования крупных научно-технических проектов, сочетающей целевую направленность исследований, разработок и производства на конкретный результат с перспективными направлениями работ общесистемного и фундаментального назначения; высокая динамичность производства наукоемкой продукции, которая проявляется в постоянном обновлении его элементов (объектов исследований, разработок, технологий, схемных и конструктивных решений, информационных потоков и др.), в изменении количественных и качественных показателей, в совершенствовании научно-производственной структуры и системы управления; длительный полный жизненный цикл (от замысла до утилизации) многих видов наукоемкой продукции, достигающий 10—15 и более лет; наличие высококвалифицированного научного, инженерно - технического и производственного персонала, абсолютно преобладающего в общей численности работников предприятия; наличие научных школ и опытно-конструкторских коллективов, способных создавать конкурентную на мировом рынке продукцию, удерживать лидерство в развитии научных направлений и технологий.
Указанные особенности вызывают необходимость в постоянном совершенствовании подходов в управлении производством наукоемкой продукции. Эффективное управление связано с применением общесистемного механизма, который обеспечивает поддержку и развитие выделенных взаимосвязанных направлений. В качестве такого механизма рассматривается процесс диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия, который проявляется во взаимодействии направленных асимметричных структур и реализуется с применением информационной технологии управления. В структуре интеллектуального капитала выделяется статическая часть, которая составляет базу данных объектов интеллектуальной собственности, и динамическая часть, которую представляют непосредственно специалисты предприятия. Статическая часть вносит устойчивость в развитие
производства наукоемкой продукции, динамическая часть рассматривается как источник детерминированного хаоса и созидающей силы [72].
Состояние сложного объекта управления (ОУ), которым является производство наукоемкой продукции, характеризуется несколькими тысячами разнородных параметров, принятие решений осуществляется с учетом множества факторов в условиях неполноты информации, влияющих на ход производства. Диссимметрия как причина развивающихся процессов различной физической природы моделируется для получения интегративного эффекта с применением информационной технологии управления [2,16].
Существующие информационные технологии управления производственным процессом независимо от класса используемых информационных систем позволяют автоматизировать учет объектов интеллектуальной собственности предприятия, как элемента интеллектуального капитала, применение их для решения научно - производственных задач, а также функции управления проектом. В управлении производством наукоемкой продукции применяются таюке системы планирования и управления НИОКР, системы управления интеллектуальным и производственным потенциалом предприятия путем учета и анализа данных по различным видам ресурсов: кадровых, материально-технических, научно-теоретических, информационных, финансовых и др. Однако существующие модели и методы автоматизированного управления производством наукоемкой продукции не позволяют с учетом современных требований на должном уровне учитывать взаимное влияние выделенных структур интеллектуального капитала предприятия, использовать качественные и количественные показатели, характеризующие их динамическое равновесие, в принятии решений [29]. Кроме этого, для повышения эффективности принятия решений на основе диссимметрии важным является моделирование причинных связей по уровням декомпозиции ОУ.
Таким образом, необходимо систематизировать механизмы выявления и реализации потенциальных возможностей интеллектуального и производственного потенциала предприятия с применением подхода диссимметрии за
счет более детального анализа поведения сложного ОУ, выявления скрытых закономерностей на множестве параметров и признаков их свойств. Это позволит повысить уровень формализации процедур принятия решений на базе моделей и методов анализа и оценки состояния взаимодействующих направленных асимметричных структур, создания новых уровней их развития, а также создать алгоритмические механизмы для повышения эффективности применения интеллектуального капитала предприятия и развития.
В связи с изложенным актуальным является разработка общесистемного механизма управления процессом диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала в производстве наукоемкой продукции на основе информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений.
Решается научная задача построения алгоритмического механизма диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия.
Целью работы является решение научной задачи по созданию информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, обеспечивающей поддержку принятия решений путем^ моделирования уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.
Поставленной целью определяются следующие задачи исследования:
построить единое критериальное пространство для анализа и оценки состояния взаимодействующих статической и динамической структур интеллектуального капитала в управлении производством наукоемкой продукции;
создать алгоритмический механизм управления процессом диссимметрии взаимодействующих структур в производстве наукоемкой продукции для достижения их подвижного равновесия;
выполнить постановку задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссим-
метрии, которая позволяет реализовать поддержку принятия решений в едином критериальном пространстве взаимодействующих структур;
разработать математическую модель для определения уровней взаимного влияния взаимодействующих направленных асимметричных структур и уровней их рационального соотношения для устойчивого развития производства наукоемкой продукции;
произвести оценку эффективности информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе системных моделей диссимметрии.
Объект и предмет исследования. Объект исследования — механизмы проявления диссимметрии для выявления закономерностей в управлении производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия. Предмет исследования - способы формализации процедур принятия решений на основе диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала.
Методы исследования. Используются методы теории принятия реше- ний, системного анализа, информационного и структурного моделирования, теории вероятностей и дифференциальных уравнений, теории чисел, дискретно-непрерывных преобразований.
На защиту выносятся:
Матричная модель аналитической оценки многокритериальных альтернатив по выбору стратегии управления производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия, элементы которой отражают структуру дерева оценочных критериев и правило построения результирующей функции полезности альтернатив;
Алгоритмическая модель для определения интегрального показателя по выполнению работ подразделениями предприятия на основе обобщения составных критериев статической и динамической структур и моделирования функциональных системных связей;
Концептуальная модель построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе системных моделей диссимметрии, которая функционально представляет операционную среду АСПР и позволяет реализовать алгоритмы поддержки принятия решений в интегрированном информационно-функциональном пространстве;
Математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической структур в производстве наукоемкой продукции на основе аппарата цепных дробей и дискретно-непрерывных преобразований.
Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов основывается на том, что предложенные модели и алгоритмы базируются на фундаментальных положениях структурного анализа, математического программирования, теории принятия решений и их корректном применении. Достоверность результатов также подтверждается их практическим применением на предприятии наукоемкой сферы производства.
Научная новизна. Полученные в работе модели и методы определяют методологический базис информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в структуре интеллект туального капитала предприятия.
Впервые предложен подход диссимметрии в управлении производством путем выделения статической и динамической структур, который позволяет выявить и формализовать механизмы их взаимного влияния на устойчивость наукоемкого производства и динамику развития. Методологический базис информационной технологии управления в форме АСПР обеспечивает поддержку принятия решений на основе анализа и оценки состояния взаимодействующих структур и определения уровней подвижного равновесия.
Матричная модель аналитической оценки многокритериальных альтернатив по выбору стратегии управления аккумулирует экспертные знания и представляет способ их формализации для построения альтернатив.
Предложен алгоритм для определения интегрального показателя производственной деятельности подразделений на основе методов математического программирования, который позволяет проводить причинный анализ по уровням декомпозиции ОУ и в соответствии с деревом критериев, повысить эффективность применения интеллектуального капитала предприятия в производстве наукоемкой продукции.
Концептуальная модель построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии определяет структуру операционной среды АСПР для реализации алгоритмов поддержки принятия решений по заданным критериям и правила унификации модулей функциональности в соответствии с требованиями открытых информационных систем.
Математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической частей интеллектуального капитала в производстве наукоемкой продукции на основе аппарата цепных дробей и дискретно-непрерывных преобразований позволяет выявить закономерности в поведении взаимосвязанных структур, сформировать адекватные управленческие решения в штатных и нештатных ситуациях.
Практическая ценность работы. Полученные научные выводы и результаты определяют алгоритмический базис построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, который направлен на повышение эффективности применения интеллектуального капитала предприятия и его развитие.
Применение общесистемного механизма управления процессом диссимметрии в структуре интеллектуального капитала позволяет в значительной степени повысить устойчивость производства наукоемкой продукции без дополнительных вложений.
Информационная технология управления в форме АСПР функционирует на основе интегрированного информационно-функционального пространства подразделений предприятия и включает объяснительные компо-
ненты по формированию управленческих решений в соответствии с деревом критериев. Интерактивное взаимодействие специалистов с базой знаний АСПР дает возможность автоматизировать контур обучения путем адаптации настроечных параметров, повышать точность принимаемых решений по мере обучения системы.
Принцип построения информационной технологии управления на основе унификации модулей в соответствии с критериями открытых систем снижает непроизводительные затраты на достижение преемственности накопленного на предприятии программно-информационного задела, повысить эффективность адаптации и применения АСПР в конкретных производственных условиях.
Функциональная структура АСПР позволяет реализовать алгоритмические механизмы самореализации специалистов и вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот для повышения эффективности применения и развития интеллектуального капитала предприятия.
Практическая значимость полученных результатов подтверждается актами внедрения разработанных методов и алгоритмов на предприятии в сфере высокотехнологичных производств, а также в учебный процесс Московской академии рынка труда и информационных технологий при чтении лекций и проведении практических занятий по исследованию систем управления и информационным технологиям.
Апробация работы. Научные результаты докладывались в 2004-2007 гг. на научно-практических семинарах и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий, Института системного анализа Российской академии наук, ОАО "НИИ суперЭВМ", МГТУ им. Н.Э. Баумана. Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения, в том числе по госконтракту № 8/3 - 333-07 с Департаментом науки и промышленной политики Правительства г. Москвы.
Анализ существующих алгоритмических механизмов поддержки принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции
Современные крупные предприятия ориентируются на внедрение комплексных информационных систем класса ERP (Enterprise Resource Planning), которые обеспечивают управление всеми видами ресурсов территориально распределенного предприятия (производственными, материальными, финансовыми, информационными, трудовыми) [5].
Состав основных функций не зависит от последовательности выполнения технологических цепочек производственных процессов и структуры предприятия. Для производственного предприятия существует пять основных функций: 1. Планирование производства; 2. Подготовка производства; 3. Обеспечение производства; 4. Собственно производство продукции; 5 Сбыт продукции.
Ядро ERP-системы создается исходя из необходимости обеспечения выполнения пяти основных функций.
В управлении производством наукоемкой продукции выделяются следующие основные функции систем поддержки принятия решений: 1) анализ и регулирование поступающих графиков работ подразделений в разрезе плана предприятия; 2) анализ и регулирование объемов финансирования; 3) анализ и регулирование номенклатуры работ, сроков, трудоемкости; 4) принятие решений о включении работ в планы подразделений; 5) анализ и корректировка месячных планов подразделений в разрезе предприятия; 6) анализ и корректировка объемов финансирования, текущих затрат располагаемой мощности; 7) согласование окончательных вариантов по выполнению работ; 8) текущий контроль и управление ходом работ в подразделениях; 9) принятие при необходимости оперативных мер по обеспечению выполнения плана в нештатных ситуациях; 10) формирование фактического отчета о выполнении и об отклонениях от плана работ по программам; 11) анализ итогов работы подразделений за отчетный период в разрезе выполнения собственных планов и плана предприятия, текущих задач, располагаемой мощности; 12) согласование отчетов; 13) расчет балансовых показателей по каждому подразделению на основе утвержденной таблицы коэффициентов, отражающих сложность ра боты и квалификацию сотрудников подразделения.
В процессе расчета балансовых показателей в качестве входной информации используются следующие документы: календарно - производственный план, график работ, план - отчет, таблица коэффициентов. График работ - внутрипроизводственный плановый документ, определяющий состав и сроки комплекса работ по отдельному этапу темы. В отдельных случаях График работ может определять комплекс работ по теме в целом или по отдельному заданию ответственного руководителя предприятия.
Работа — деятельность подразделения предприятия, направленная на достижение частного результата в процессе выполнения темы или отдельного задания руководителя. Работа включается отдельной позицией в график работ и является плановым заданием ответственному исполнителю. При этом каждая работа должна иметь лишь одного исполнителя.
Месячный план-отчет - основа для оценки работы подразделения с учетом коэффициентов, характеризующих объем и сложность выполняемых работ. В отчете указывается код работы, ее наименование, трудоемкость в человеко-часах, отдел-исполнитель, а также сроки начала и окончания каждой работы. После того как план-отчет сформирован, на основе собранных данных каждой работе присваиваются значения коэффициентов.
Карточка присвоения коэффициентов для работ включает реквизиты, заполняемые вручную сотрудником предприятия: код подразделения, код и наименование работы. После введения выше указанной иріформации система автоматически присваивает работе коэффициенты из базы данных коэффициентов, в которой находятся все ранее выполняемые работы со значениями коэффициентов по каждому наименованию. Лицо, принимающее решения (ЛПР), визуально оценивает полученные результаты и если они верны, подтверждает результаты, которые заносятся в базу данных системы. Если представления ЛПР не согласуются с результатами расчетов, то вручную выполняется процедура корректировки коэффициентов для работ. Логическая структура базы данных для определения балансовых показателей по выполнению работ подразделениями предприятия показана на рис. 1.1.
Информационное моделирование управляющей деятельности специалистов наукоемкого производства
Построение адекватных системных моделей информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссиммет-рии связано с выделением взаимодействующих направленных асимметричных структур. Информационная и функциональная системные модели отражают многоуровневую структуру преобразования и обобщения управленческой информации. Решается задача построения информационного и функционального пространства информационной технологии управления при формализации N/P - полных задач принятия решений [50]. В формализованном виде структура объекта управления (ОУ) представляется во взаимодействии с организационной структурой управления.
Управление производственным процессом в формализованном пространстве реализуется с применением трех основных компонентов информационной технологии, обеспечивающих необходимый уровень информационной и интеллектуальной поддержки принятия решений: математического, который определяет уровень точности анализа и оценки состояния ОУ; алгоритмического на основе формализованных знаний и опыта управляющей деятельности специалистов; технологического, который включает методы и средства получения и обработки информации на последовательных этапах принятия решений по критериям требуемого количества получаемой информации, быстродействия ее обработки в заданном интервале времени.
Функциональное моделирование процедур принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции позволяет представить множество информационных объектов в виде совокупности параметров ОУ и их признаков свойств, определить контуры программного и адаптивного управления и контур обучения системы.
Устойчивое развитие производства наукоемкой продукции зависит от состояния интеллектуального капитала предприятия. Его структура пред ставляется множеством объектов интеллектуальной собственности, определяющими необходимый уровень конкурентоспособности наукоемкой продукции; интеллектуальными ресурсами специалистов, способных достигать конкретных результатов при выполнении определенных работ производственного цикла и формировать новые знания; информационными ресурсами, накопленными на предприятии.
Структура интеллектуального капитала предприятия представляется множеством объектов интеллектуальной собственности, интеллектуальными ресурсами специалистов, информационными ресурсами, накопленными на предприятии. Множество объектов интеллектуальной собственности и информационные ресурсы составляют статическую часть интеллектуального капитала предприятия в виде базы данных, интеллектуальные ресурсы специалистов представляют динамическую часть в виде базы данных и знаний информационной технологии управления в форме автоматизированной системы с принятием решений (АСПР). Статическая часть определяется объемом объектов интеллектуальной собственности предприятия с учетом уровня их значимости для производства и вносит устойчивость в управление производством наукоемкой продукции. К объектам интеллектуальной собственности относятся патенты, изобретения, ноу-хау, полезные модели, товарные знаки. Они подтверждают приоритетные технические решения и передовые технологии, исключают блокировку и остановку производственных мощностей. Динамическая часть определяется интеллектуальным потенциалом специалистов, направлена на развитие интеллектуального капитала предприятия и вносит детерминированный хаос. Для организации высокотехнологичных производств привлекаются в подавляющем большинстве специалисты высшей квалификации. Так, по данным некоторых исследователей кадровый состав таких предприятий включает в себя до 40% специалистов с высшим специальным образованием (в том числе специалистов с высшей научной квалификацией - доктора и кандидаты наук) и до 10% с высшим образованием в смежных отраслях. Специалисты аккумулируют знания и опыт и представля
ют созидающий фактор в управлении производством наукоемкой продукции, являются источником детерминированного хаоса.
Формализация процедур принятия решений на основе диссимметрии связана с формированием множества параметров ОУ и их классификационных признаков, определяющих границы информационно-функционального пространства АСПР и эталонную модель поведения взаимодействующих направленных асимметричных структур. Выполняется системное моделирование процесса диссимметрии в структуре интеллектуального капитала предприятия, по результатам которого строится функциональная и информационная системные модели АСПР. Процесс диссимметрии моделируется на множестве информационных объектов, отражающих состояние взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.
Параметры ОУ представляются числовыми кодами, которые интерпретируются через глоссарий системы и составляют / - ый уровень представления данных. На числовой оси абсцисс X, каждый параметр определен позицией соответствующего числа ху, где j = l,k, к - число параметров данного уровня, Xl(xn,xi2,...,xlk). Общее число детализированных параметров (/ = 1) для представления ОУ в сложной системе управления достигает нескольких тысяч. Параметры ОУ характеризуются определенными свойствами. Признаки свойств позиционно представляются числами Уп Уа --- Уц. (где / = 1,/,, /, -число признаков) на числовой оси ординат Yi(ya,yn,...,yil) в заданном диапазоне разрядов [QJJ, определяющими пространство состояний параметров
ОУ. Они отражают относительные весовые значения, полученные на основе экспертных знаний.
Мнемосхема информационных процессов в управлении производством наукоемкой продукции на примере ОАО «ОКБ Сухого»
ОАО «ОКБ Сухого» предназначено для создания новых конструкций летательных аппаратов и их модификаций. В процессе создания новой конструкции предприятие: - преобразует результаты научных исследований в конкретные виды летательных аппаратов; - организует процесс создания летательных аппаратов с учетом выигрыша времени и поддержания высоких темпов технического прогресса; - гарантирует экономическую эффективность и конкурентную способность летательных аппаратов на период его эксплуатации.
Эти задачи решаются применительно к машине, отличающейся исключительной сложностью конструкции; продолжительным циклом проектных, экспериментальных, производственных и испытательных работ; значительными затратами на их проведение. На стадии создания летательных аппаратов закладывается до 75-80% его экономической эффективности, и от того, насколько успешно решит ОКБ поставленные задачи, зависят эффективность использования результатов НИИ, сроки освоения новой машины серийным производством и эксплуатирующими организациями, технико-экономические показатели их работы [45]. Ниже приводятся основные понятия, которые используются для формализации экспертных знаний и реализации информационных процессов.
Проект - комплекс взаимосвязанных мероприятий, предназначенных для достижения в течение заданного времени и при установленном бюджете поставленных задач с четко определенными целями и заранее оговоренным качеством.
Программа — проект, решение по реализации которого принято. Как правило, для реализации программы договор с заказчиком либо заключен, либо будет заключен с высокой степенью вероятности. Программа - это проект с более высоким статусом.
Проект (программа) может быть разделен на составляющие: - этапы — ограниченные по времени самостоятельно финансируемые части проекта (программы); - подэтапы - обособленные части этапов с набором работ, подлежащих обособленному контролю; - подпроект (подпрограмма) - проект (программа), выполненный для реализации основного проекта (программы); - договоры с соисполнителями; - работа - минимально планируемые части проекта (программы).
Проект - это целенаправленное, заранее проработанное и запланированное решение по созданию или модернизации летательных аппаратов. Создаваемые в авиационной промышленности объекты являются настолько сложными, что работа над ними ведется в рамках программ, которые можно определить как совокупность проектов, или проект, отличающийся особой сложностью создаваемой продукции и методом управления его осуществления.
Программа - основной элемент системы управления производственным процессом, является не только объектом управления, но и инструментом управления. Управление программами включает в себя распределение трудовых, материальных, финансовых и других ресурсов на протяжении всего жизненного цикла программы с применением метода календарно-сетевого планирования. Используется автоматизированная система управления проектом для достижения определенных результатов по составу и объему работ, стоимости, времени, качеству выпускаемой продукции.
Тема - опытно-конструкторская (ОКР) или научно-исследовательская (НИР) работа, а также доработка или модификация какого-либо изделия, включенные в тематический план завода.
График работ — внутризаводской плановый документ, определяющий состав и сроки комплекса работ по отдельному этапу темы.
Работа — деятельность подразделения предприятия, направленная на достижение частного результата в процессе выполнения темы или отдельного задания руководства. Работа включается отдельной позицией в График работ и является плановым заданием ответственному исполнителю. При этом каждая работа соответствует только одному исполнителю.
Организационная структура управления предприятием создается на базе ведущих структурных единиц. Такими структурными единицами являются НИИ - в научно-производственном объединении, в котором преобладают научно-исследовательские работы; ОКБ - в научно-производственном объединении, в котором преобладают проектно-конструкторские разработки; головное серийное предприятие, выпускающее конечную продукцию производственного объединения. Сложность управления производственным процессом опытно-конструкторских работ связана с выделением трех функционально-взаимосвязанных предприятий: опытно-конструкторское бюро (ОКБ), опытное производство (ОП), летно-испытательная доводочная база (ЛИДБ). Ведущим предприятием является ОКБ, которое создает новые проекты и технические решения.
Математический аппарат для моделирования диссимметрии в сложном объекте управления на основе дискретно-непрерывных преобразований и цепных дробей
Дискретно-непрерывные преобразования используются для анализа данных и выявления скрытых закономерностей на множестве информационных объектов, которые отображают состояние статической и динамической структур на основе построения функции полезности. Основу дискретно непрерывных преобразований составляет универсальное распределение вероятностей Пойа [31].
Универсальное распределение вероятностей Пойа Fn(N,b;S) применяется в качестве нормированного ядра дискретно-непрерывных Р-преобразований, названных так по имени Пойа [48], которое имеет вид: P(N.b;S) = flFn(N,b;S)a„ , (4.1) где п — номер испытания; N— число испытаний; Ъ — параметр распределения вероятностей; S - математическое ожидание распределения вероятностей; ап - исходная функция. Для N испытаний дискретно-непрерывные Р-преобразования представляются в виде S S ЬП П гП . -0....Л. (4.2)
Задаваясь в (4.2) значениями N, Ъ, S, можно получить различные виды Р-преобразований, имеющие названия от конкретных видов распределения вероятностей [15]. В данном случае рассматриваются P(S)-$ - геометрическое Р преобразование (N -» », Ъ = l), P(S)4 - пуассоновское Р-преобразование (N -» оо,6 = о), Р(5)5 - экспоненциальное Р-преобразование, которое получается из геометрического распределения вероятностей при п=х и нормированном множителе 1/S. Соответственно они запишутся в виде: Hsh=j t{ K (4.3) Р(8)4=е-5 -ап (4.4) P{s)5=\)e- a{x)dx. (4.5)
Дискретно-непрерывные Р-преобразования (4.3) - (4.5) соответствуют гипотезе о пуассоновском характере потока заявок в системе и экспоненци альном распределении времени их обслуживания. Указанные виды Р-преобразований используются для трансформации дискретных моделей в непрерывное пространство изображений [52].
Преобразование для исходной непрерывной функции имеет вид Hf(x)}sFp(s)4fa (s)p( )){f(x)}dx (4-6) о для исходной дискретной функции P{fW} P(S) = i( (S)pK){f(n)}9 (4.7) »=0 где фг (S) - ядро интегрального преобразования; ф" (S) - ядро дискретного преобразования; р(х) и р„ - весовые (настроечные) функции соответственно для непрерывного и дискретного случаев преобразования; f(x),f(n) -исходные непрерывные и дискретные функции (или соответственно а(х) и ап в частных случаях); S - параметр преобразования; х - аргумент непрерывной функции; п - текущий номер члена под знаком суммы.
Дискретно-непрерывные Р-преобразования (4.6) и (4.7) имеют общий вид и используются для анализа и выявления закономерностей в поведении статической и динамической структур интеллектуального капитала предприятия, исходная дискретная модель которых представляется на основе аппарата цепных дробей [53,69].
В формализованном виде состояния взаимодействующих направленных асимметричных структур в ОУ моделируются через бинарные отношения между информационными объектами. Информационные объекты представляются параметрами и признаками свойств ОУ и составляют внутреннюю структуру информационно - функционального пространства автоматизированной системы.
