Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Интеллектуальность автоматизированных информационных систем
1.1. Автоматизация принятия управленческих решений 31
1.2. Интеллектуальная деятельность ЛПР по организационному управлению производственными процессами 41
1.3. Программно-аппаратный базис интеллектуальности автоматизированных информационных систем 52
1.4. Вопросы создания интегрированной информационной системы дистанционных бизнес-процессов 62
Выводы по первой главе 70
ГЛАВА II. Информационное пространство организационного управления производственными процессами
2.1. Некоторые аспекты построения Хранилища Данных 73
2.2. Эффективность обработки организационно-распорядительных документов 77
2.3. Решение многокритериальной задачи по выбору исполнителей работ 94
2.4. Межуровневая трансформация ситуаций в организационном управлении производственными процессами 100
2.5. Автоматизированное рабочее место специалиста промышленной безопасности и охраны труда 114
Выводы по второй главе 122
ГЛАВА III. Математические модели процедур принятия решений
3.1. Параметрическая настройка автоматизированной системы принятия решений 125
3.2. Дискретные геометрическое и пуассоновское Р-преобразо-вания в процедурах принятия решений 133
3.3. Экспоненциальное непрерывное Р-преобразование в процедурах принятия решений 143
3.4. Область существования дискретно-непрерывных Р-преобра-зований 148
3.5. Принцип координирующих воздействий в организационном управлении производственными процессами 152
Выводы по третьей главе . 164
ГЛАВА IV. Формирование управляющих воздействий при скрытых закономерностях в информационных объектах
4.1. Фибоначчиевое представление формирования управляющих воздействий 167
4.2. Метод цепных дробей в ассоциативных отношениях между информационными объектами 178
4.3. Взаимодействие искусственного и естественного интеллекта в процедурах принятия решений 192
4.4. Итерационный процесс принятия управленческих решений 202
4.5. Информационное моделирование автоматизированной системы принятия решений 123
4.6. Методология построения интеллектуальных информационных технологий 224
Выводы по четвертой главе 228
Список литературы 230
Приложение. Практическая реализация научных выводов и результатов
- Интеллектуальная деятельность ЛПР по организационному управлению производственными процессами
- Некоторые аспекты построения Хранилища Данных
- Параметрическая настройка автоматизированной системы принятия решений
- Фибоначчиевое представление формирования управляющих воздействий
Введение к работе
Актуальность проблемы. Интеллектуальные информационные технологии в организационном управлении производственными процессами - это эффективное средство экономического развития и новый фактор оперативно- тактического и стратегического управления боевыми действиями.
Интеллектуальные информационные технологии представляют совокупность методов и способов хранения, обработки, передачи, отображения информации, обеспечивающих автоматизацию управленческих решений. Организационное управление направлено на эффективную организацию производственных процессов путем управления всеми видами ресурсов (материальными, финансовыми, информационными, кадровыми и др.). Производственный процесс рассматривается как определенные воздействия на определенные виды ресурсов в соответствии с поставленными целями. В результате воздействия на ресурсы возникают производственные ситуации, составляющие совокупность различных отклонений в ресурсах от заданных значений параметров. Управляющие воздействия в организационном управлении составляют выделенный ресурс.
Интеллектуальные информационные технологии обеспечивают взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в процессах принятия решений. Естественный интеллект - это качество мышления ЛПР (лица, принимающего решения) в организационном управлении производственными процессами (боевыми действиями) при информационной и интеллектуальной поддержке аппаратно-программной системы. Качество мышления ЛПР определяется способностью распознать текущую ситуацию, оценить ее и принять необходимые решения за допустимое время. Под искусственным интеллектом понимается способность аппаратно-программной системы автоматически формировать управляющие воздействия на основе формализованных экспертных знаний и опыта, математического информационного моделирования.
Существенный вклад в исследованиях по искусственному интеллекту и автоматизации процессов принятия решений внесли видные ученые и специалисты П.А.Бондарев, М. Г .Гаазе-Рапопорт, В. М. Глушков, А. Л. Горелик, Р. X. Зарипов, С. В. Емельянов, С. К. Колганов, О. И. Ларичев, И. М. Макаров, А. Г. Мамиконов, Н. Н. Моисеев, Б. Н. Петров, Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов, И. В. Прангишвили, Э. В. Попов, В. Л. Стефанюк, Р. М. Юсупов, И. Ю. Юсупов и многие другие известные ученые. Среди зарубежных ученых выделяются своими трудами Г. Вагнер, А. Дж. Вильсон, Н. Винер, М. Ф. Даринг, М. Месарович, Н. Нильсон, Т. Саати, П. Уинстон, другие видные ученые.
В организационном управлении производственными процессами дальнейшим развитием автоматизированных информационных технологий стали автоматизированные системы принятия решений (АСПР). Итерационный процесс формирования управляющих воздействий в АСПР включает процедуры принятия решений (ППР). В своей программно - технической реализации ППР базируются на современных информационных технологиях, которые создаются на основе достижений в области информатики, вычислительной техники, средств связи. Информационные технологии направлены на повышение эффективности информациоішогсрщо^|д|!рнШіи$М*Мкгодов техноло-
I вюляетл I
гического применения программных и технических средств. Интеллектуальные информационные технологии в организационном управлении производственными процессами в форме АСПР используют достижения в области искусственного интеллекта.
Информационные потоки, поступающие на вход АСПР, значительные по объему, случайные по времени поступления, являются разнородными по форме представления и содержанию, определяются количественными и качественными показателями, содержат скрытые закономерности. Нарастающие объемы и темпы информационного производства остро поставили теоретическую и практическую проблему создания интеллектуальных информационных технологий для эффективного информационного обеспечения ППР. Информационное обеспечение ППР рассматривается как инициализация информационных объектов в пространстве логико-семантического базиса АСПР, оценка значений их параметров, распознавание и обработка ситуаций в интерактивном режиме взаимодействия ЛПР с АСПР. К информационным объектам относятся динамически подключаемые источники информации, структуры обрабатываемых данных, электронные документы, которые адекватно отражают производственные процессы. Логико-семантический базис составляют математические, алгоритмические, информационные и функциональные модели обработки и представления данных с применением методов искусственного интеллекта в ППР.
В значительной мере эффективность информационного обеспечения ППР достигается выявлением скрытых закономерностей на множестве информационных объектов с применением компонентов интеллектуального анализа данных (Data Mining). Главной проблемой Data Mining остается перебор вариантов за приемлемое время, чем, в свою очередь, ограничивается эффективность поиска if-then правил. Известные методы поиска логических правил также не поддерживают функцию обобщения найденных правил и функцию поиска оптимальных композиций таких правил. Отмеченные недостатки делают существующие методы Data Mining недостаточно эффективными в информационном обеспечении ППР со значительными по объемам и темпам изменения информационными потоками. Применение существующих методов Data Mining в комбинаторных задачах значительной размерности для оценки текущих и прогнозируемых значений параметров производственных процессов становится неэффективным или невозможным из-за большого объема выборок, частоты запросов и скрытых закономерностей.
Создание интеллектуальных информационных технологий в организационном управлении производственными процессами связано с более глубоким подходом к Data Mining. Исходными моделями принятия решений в ППР могут быть счетные множества, цепные дроби, матрицы, сочетания, шаги траекторий, в которых параметры изменяются по вероятностным законам. Задачи принятия решений в организационном управлении производственными процессами имеют значительную размерность, неопределенность и неоднозначность способов выработки управляющих воздействий, что снижает уровень формализации и соответственно эффективность информационного обеспечения ППР и интеллектуальность АСПР.
Повышение эффективности информационного обеспечения ППР на основе интеллектуальных информационных технологий позволяет увеличить уровень интеллектуальности АСПР, под которой понимается способность системы автоматически фор-
мировать управляющие воздействия и обучаться. Уровень интеллектуальности АСПР на количественной основе определяется по критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат или последствий от неправильно принятых решений. Выполнение указанных критериев эффективности АСПР связано с необходимостью формализации используемых интеллектуальных информационных технологий по уровням организационного управления производственными процессами.
В существующих автоматизированных информационных технологиях отсутствуют механизмы обобщения данных для анализа производственных ситуаций по уровням управления. В процессах принятия решений не моделируется влияние результатов предыдущих этапов принятия решений на текущие результаты путем применения информационной причинности как особой формы алгоритмической обратной связи с интеллектуальным модулем. Информационное обеспечение ППР является статическим или жестко фиксированным и не адаптируется по времени получения информации, ее объему, содержанию и приоритетному значению в оперативном управлении производственными процессами. Отсутствие формализованного представления операционной среды ЛПР в автоматизированных информационных технологиях не позволяет автоматизировать информационное обеспечение ППР в соответствии с критериями эффективности развития естественных систем.
В связи с изложенным в настоящей работе решается актуальная научная проблема обработки больших объемов информации с получением новых знаний в организационном управлении производственными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР, которая требует теоретического обобщения и решения и имеет важное народнохозяйственное и оборонное значение.
Целью работы является создание теоретических и методологических основ интеллектуальных информационных технологий в организационном управлении производственными процессами для информационного обеспечения ППР по критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат.
Для достижения указанной цели решается следующий комплекс взаимосвязанных научных и практических задач:
создание структурных и алгоритмических принципов построения интеллектуальных информационных технологий на основе формализованных знаний и обобщенного опыта управляющей деятельности ЛПР для эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта;
разработка информационного принципа эволюционного развития интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР по критериям эффективности развития естественных систем;
создание механизмов поддержки принятия решений через способы получения и обработки информации на основе информационной причинности как особой формы алгоритмической обратной связи в АСПР, преобразования ситуаций в форме обобщенных параметров и трансформации данных по иерархическим уровням управления;
повышение уровня формализации ППР и интеллектуальности АСПР на осно-
ве математических моделей, определяющих оптимальное соотношение параметров и признаков свойств объекта управления (ОУ), моменты времени для формирования управляющих воздействий с учетом количества информации и ее содержания;
разработка методологии информационного обеспечения ППР на базе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР в организационном управлении производственными процессами по критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат.
Объект и предмет исследования. Объект исследования - интеллектуальные информационные технологии в организационном управлении производственными процессами. Предмет исследования - информационное обеспечение ППР на базе АСПР, обеспечивающей взаимодействие естественного и искусственного интеллекта.
Методы исследования. В работе используются методы искусственного интеллекта и теории автоматического управления, системного анализа, теории информации и принятия решений, методы создания баз данных и знаний, теории чисел и вероятностей, статистические методы.
На защиту выносится:
-
Информационный принцип эволюционного развития интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР в организационном управлении производственными процессами по критериям эффективности развития естественных систем;
-
Технологическая модель формализованного представления информационно-функционального пространства ЛПР, обозначенного тремя кругами Эйлера, на основе дискретно-непрерывных Р-преобразований для построения алгоритмических контуров программного и адаптивного управления и контура обучения;
-
Концепция автоматизации процессов координирующих воздействий в АСПР на основе логико-семантического базиса интегрированных АРМ (автоматизированных рабочих мест) специалистов и функции полезности, представляющей собой вектор индивидуальных предпочтений, с учетом принципа группового согласования;
-
Структурная модель эволюционного развития интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР по критериям эффективности развития естественных систем, представляющая начальную, дополнительную и новую информацию соответственно по алгоритмическим контурам программного, адаптивного управлений и контуру обучения и количество информации, обеспечивающее получение новых знаний о поведении ОУ;
-
Математическая модель оценки оптимального момента времени для принятия управленческих решений с минимизацией непроизводительных затрат в организационном управлении производственными процессами на основе дифференциальных уравнений Бесселя и Колмогорова, дискретно-непрерывных Р-преобразований и с учетом энтропии системы;
-
Методология информационного обеспечения ППР в организационном управлении производственными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР;
-
Необходимое условие максимальной эффективности практического применения методологии информационного обеспечения ППР в организационном управлении
производственными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР.
Научная новизна. Созданные теоретические и методологические основы информационного обеспечения ППР в организационном управлении производственными процессами базируются на концептуальной модели преобразования управленческой информации в формализованном пространстве АСПР с тремя кругами Эйлера (контуры программного и адаптивного управления и контур обучения).
Информационное обеспечение ППР реализуется последовательным использованием алгоритмических принципов управления по отклонению и с переменной структурой АСПР и принципа информационной причинности, которые в функциональной взаимосвязи осуществляют информационный принцип эволюционного развития интеллектуальных информационных технологий.
Информационный принцип эволюционного развития интеллектуальных информационных технологий отражает изоморфизм в развитии искусственных и организованных естественных систем по критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки при минимизации непроизводительных затрат на базе чисел Фибоначчи и золотого сечения.
Интеллектуальные информационные технологии в форме АСПР создают алгоритмическую основу системы искусственного интеллекта с принятием решений и включают следующие методы анализа и обработки данных:
информационную причинность как особую форму обратной связи в АСПР, которая базируется на алі оритмических принципах управления по отклонению и с переменной структурой системы;
межуровневое преобразование микроситуаций, макроситуаций и метаситуа-ций на основе сверток в форме обобщенных параметров;
трансформацию данных по уровням обобщения, основанную на использовании дискретно-непрерывных Р-преобразований, для обнаружения скрытых закономерностей в информационных объектах.
Технологическая модель формализованного представления информационно-функционального пространства ЛПР определяет контуры программного, адаптивного управления и контур обучения по оптимальному соотношению параметров и признаков свойств ОУ при значении коэффициента параметрической настройки АСПР, равном 1,62 (отношение соседних элементов классического ряда Фибоначчи), обеспечивающем выполнение критериев максимальной эффективности в обработке информации.
Структурная модель эволюционного развития интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР реализует по критериям эффективности развития естественных систем поступление дополнительной и новой информации как разности энтропии системы до и после ее получения для снижения неопределенности в анализе и оценке текущего состояния ОУ и выбора способа формирования управляющих воздействий. При этом количество информации - вероятность того, что множество инициализированных информационных объектов отображает по заданным параметрам текущее состояние ОУ и целесообразно для формирования управляющих воздействий. Новые знания составляют скрытые закономерности на множестве информационных объектов в трех кругах Эйлера.
Математическая модель оценки оптимального момента времени для принятия управленческих решений с минимизацией непроизводительных затрат отражает взаимодействие ОУ и управляющей структуры в формализованном пространстве АСПР и определяет выбор способа формирования управляющих воздействий в зависимости от степени критичности текущих ситуаций по трем кругам Эйлера.
Методология информационного обеспечения ППР в организационном управлении производственными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР позволяет создать операционную интеллектуальную среду для ЛПР, которая включает информационное пространство из множества информационных объектов и аппаратно-программное обеспечение для эффективного взаимодействия в ППР естественного и искусственного интеллекта.
Максимальная эффективность практического применения методологии информационного обеспечения ППР в организационном управлении производственными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР достигается во взаимодействии ОУ и управляющей структуры при равенстве текущей энтропии системы квадрату степени критичности возникающих ситуаций в ОУ.
Научная новизна теоретических исследований в диссертационной работе подтверждена патентами России 1314305,1367741. Она получена на фундаментальном научном направлении "Информационные технологии и электроника", определенном Российской Академией наук. Тема диссертационной работы входит в перечень критических технологий Российской Федерации по разделу "Искусственный интеллект", утвержденный в марте 2002 года Президентом России В.В. Путиным.
Практическая ценность работы. Эволюционное развитие интеллектуальных информационных технологий как средства управления основано на законах науки об управлении - кибернетики, в которой с единых позиций рассматриваются вопросы математики, техники, биологии.
Развитие кибернетического направления в информационном обеспечении ППР дает возможность значительную часть управленческих решений осуществить с помощью интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР.
В организационном управлении производственными процессами интеллектуальные информационные технологии обеспечивают информационную и интеллектуальную поддержку ЛПР в процессах принятия решений. Динамический информационный поток представляется как структурированное множество реквизитов и проектируется на АРМ специалистов. Для АРМ специалистов определяется логико-семантический базис функций в соответствии с иерархически организованным деревом решений. Создается информационное пространство для принятия управленческих решений, интегрированное в систему электронного документооборота предприятия (центра управления).
Интеллектуальные информационные технологии в форме АСПР обеспечивают интеллектуальную поддержку процессов принятия управленческих решений за счет используемых алгоритмических, математических и структурных методов. Алгоритмические и математические методы обеспечивают формирование управляющих воздействий на количественной основе. Структурный подход позволяет реализовать разные режимы функционирования АСПР, включая режим самообучения, путем подключения
обратных связей с интеллектуальным модулем. Практическую базу для расширения форм информационного обеспечения ППР составляют информационные технологии, интегрированные во всемирную информационную инфраструктуру и адаптированные к конкретным производственным структурам управления с учетом перспективы их развития.
Методология информационного обеспечения ППР в организационном управлении производственными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР позволяет повысить роль искусственного интеллекта в ППР во взаимодействии с естественным интеллектом за счет повышения уровня формализации управляющей деятельности ЛПР и этим увеличить уровень интеллектуальности АСПР в организационном управлении производственными процессами.
Реализация результатов работы. На базе методологии информацион-ного обеспечения ППР в организационном управлении производственными процессами на основе интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР исследуются проблемы выявления знаний экспертов и получения новых знаний, методы формализации знаний для моделирования ППР. На основе результатов исследования разрабатываются АСПР, которые моделируют интеллектуальную деятельность специалистов предметной области.
В 1986 году для сельского хозяйства России сдана в промышленную эксплуатацию интеллектуальная система по управлению материальным потоком запасных частей к машинам с базой данных, включающей около 150 тысяч наименований товаров с более чем трех тысячи заводов-поставщиков. Повышение уровня интеллектуальности АСПР достигнуто построением программной обратной связи. Она обеспечила подключение процедур анализа, корректировки автоматически выработанных решений, обучение системы на базе предыдущих этапов принятия решений и обработку новых ситуаций.
В начале 90-х годов прошлого века разработаны АРМы диспетчера подвижного состава и старшего оператора для управления железнодорожным транспортом нефтеперерабатывающего завода "Уфанефтехим", доставляющим продукцию за тысячи километров. Для выявления и формализации знаний, используемых в алгоритмах информационной и интеллектуальной поддержки ППР, потребовалось непосредственное участие разработчиков в управлении производственным процессом путем обработки в полном объеме информационных потоков. Отсутствие противоречий между формализованными знаниями и представлениями экспертов в области интеллектуальной деятельности, способность системы к обучению и развитию обеспечило ее устойчивое функционирование, несмотря па изменения в организационной структуре управления и динамику развития информационных технологий.
В 2000 году создан программный комплекс системы мониторинга охраны труда на региональном уровне с взаимосвязанными подсистемами АРМов государственного инспектора, специалиста по охране труда и экспертизы условий труда на рабочем месте. База знаний автоматизированных подсистем основана на использовании продукционных правил, прописанных в нормативных и регламентирующих документах по охране труда.
В 2002 году сдана в промышленную эксплуатацию WEB -технология для взаи-
модействия производственных информационных систем с дистанционными бизнес-процессами. Интерактивные сетевые приложения, которые разработаны на основе современных программных средств, функционально совместимы с любой операционной средой, обеспечивают развитие WEB - технологии для взаимодействия производственных информационных систем с разными типами баз данных и базовыми платформами.
Полученные научные результаты используются в научно-исследовательских работах ОАО "Конструкторское бюро -1" "Железка", "Обводка". Обеспечивается взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в организационном управлении производственными процессами. Управляющие воздействия формируются в автоматическом режиме на основе формализованных знаний и опыта ЛПР (алгоритмические контуры программного и адаптивного управления) и в интерактивном режиме функционирования АСПР (контур обучения) при интеллектуальной и информационной поддержке ЛПР аппаратно-программной системой.
Многолетний опыт практического применения интеллектуальных информационных технологий в форме АСПР показывает следующее. Максимальное количество автоматически выполняемых ППР от их общего числа достигает 70,0 и более процентов. Среднеквадратическое отклонение текущих от заданных значений параметров производственных процессов уменьшается в два - три раза, а время формирования управляющих воздействий становится на порядок ниже по сравнению с существующими информационными технологиями.
Апробация работы. Основные научные и практические результаты работы докладывались и обсуждались: на Всесоюзной конференции "Управление большим городом" (Москва, 1989); республиканской межотраслевой научно - технической конференции "Теория и практика разработки и внедрения средств автоматизации и роботизации технологических и производственных процессов" (Уфа, 1989); Всесоюзной научно-технической конференции "Математические и программные методы проектирования управляющих и информационных систем" (Пенза, 1990); региональном постоянно действующем семинаре "Методы использования искусственного интеллекта в автоматизированных системах" (Куйбышев, 1990); IX всесоюзном симпозиуме "Эффективность, качество и надежность систем "человек-техника" (Воронеж, 1990); 1 Совещании "Новые направления в теории систем с обратной связью" (Уфа, 1993); Международной конференции "Проблемы преобразования электроэнергии" (Москва, 1993); семинарах научно-технического журнала "Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ" (Москва, 1993-1994); 1 Международной конференции по электромеханике и электротехнологии (Суздаль, 1994); V Международной научно-технической конференции "Математическое моделирование и САПР систем сверхбыстрой обработки информации на объемных интегральных схемах СВЧ и КВЧ" (Сергиев Посад, 1995); V Всероссийской научно-технической конференции "Повышение эффективности методов и средств обработки информации" (Тамбов, 1997); IX Международной школе-семинаре "Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ" (Самара, 1997); Международном Конгрессе "Нелинейный анализ и его приложения" (Москва, 1998); Третьем Сибирском Конгрессе по прикладной и индустриальной математике (Новосибирск, 1998); II Всероссийской научно-технической конференции "Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве" (Нижний Новгород, 2000); Международном симпозиуме "Компьютерные системы и
информационные технологии" (Уфа,2000); Международном симпозиуме "Компьютерные системы и информационные технологии" (Уфа, 2001); Международном семинаре "Европейское сотрудничество в области развития мобильной персональной связи" (Москва, 2002).
Публикации. Научные и практические результаты диссертационной работы отражены в 50 печатных трудах автора, среди которых монография и патенты России.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, основного содержания из четырех глав, списка литературы и приложения по практическому применению научных выводов и результатов в народном хозяйстве. Диссертационная работа изложена на 241 страницахмашинописного текста и включает 28 рисунков и 12 таблиц. Список использованной литературы включает 113 источников.
Интеллектуальная деятельность ЛПР по организационному управлению производственными процессами
Отмеченные способы выработки управляющих воздействий в организационном управлении указывают на возможность применения в АСПР систем подстраиваемых моделей производственных процессов, что указывает на интеграцию в данном случае задач организационного управления и управления в технических системах. Автоматическая выработ-ка управляющих воздействий ведется на количественной основе с помощью алгоритмических контуров программного (следящего) и адаптивного управления, автоматизированный режим функционирования АСПР производится на уровне контура обучения или самоусовершенствования.
Автоматизация принятия решений в организационном управлении пред ставляет собою естественное развитие и обобщение методов информацион ного моделирования [1,5,47,54,55,59,69,70], при котором информация о про изводственных процессах фактически является некоторой его моделью. Сущность информационного моделирования и его главное преимущество в организационном управлении заключаются в замене исходного объекта (управляемая часть) и интеллектуальной деятельности ЛПР информацион ной моделью и в дальнейшем ее изучении (экспериментировании с нею) на ЭВМ с помощью вычислительно-логических алгоритмов. Циклом вычисли тельного эксперимента "объект-модель-алгоритм-программа-ЭВМ управление объектом" отражаются основные этапы процесса познания в со временном компьютерном воплощении. Циклическим подходом в организационном управлении сложными системами "человек-машина" органично соединяются сильные стороны теоре-тических методов и натурного эксперимента. Работа с моделью, а не с ис ходным объектом оборачивается оперативным получением подробной и наглядной информации, вскрывающей внутренние связи, качественные характеристики и количественные параметры, на основе которой вырабатываются в автоматическом и диалоговом режимах управляющие воздействия [5,6,9,15,17,19,24,25,28,32-34,63]. На практике достижение этой цели определяется основными компонентами АСПР: модели сложной системы "человек-машины"; модели ППР; функционально-структурная схема АСПР; математические модели как инструмент количественного анализа для выработки оптимальных управляющих воздействий; алгоритмы информационного обеспечения АСПР; оценка эффективности функционирования АСПР. 1.2. Интеллектуальная деятельность ЛПР по организационному управлению производственными процессами Интеллектуальная деятельность ЛПР в организационном управлении производственными процессами рассматривается как деятельность по достижению цели. В качестве управляющих и координирующих воздействий выступает выделенный ресурс - материальный, кадровый, энергетический, финансовый, информационный. Понятно, что каким бы большим практическим опытом, какой бы неповторимой интуицией, какими бы сильными индивидуально-психологическими данными не обладал ЛПР, он просто не в состоянии проанализировать все возможные варианты решений и выработать оптимальные управляющие воздействия. Отсюда объективно возникает необходимость разумного снижения числа подлежащих комбинаторному перебору вариантов (без потери информации) и уменьшения или исключения риска проиграть путем заблаговременного выявления выигрышных вариантов. В интеллектуальной деятельности ЛПР они формируются по составляющим ее функциональной структуры и двум основным компонентам - планированию и организационному управлению. Интеллектуальная деятельность ЛПР на стадии планирования, определяет стартовые позиции или счетное множество эталонных значений параметров производственных процессов. От того, насколько профессионально будут заданы они с учетом новейших достижений науки и техники и подкреплены ресурсами на основе нормативных данных, зависит число нежелательных ситуаций в организационном управлении. Функциональная структура планирования включает в себя: установление целей, создание системы взаимодействия ресурсов в пространстве и во времени, стимулирование достижения цели, обеспечение жизнеспособности управляемой системы. Цели формируются в пространстве возможных целей и рассматриваются совместно с располагаемыми или требуемыми ресурсами. Для их идентификации используются методы сетевого планирования и управления, на основе которой возможна оптимизация пространства целей методами линейного программирования [27,43,77,78]: ГДЄ Z/j - Переменная ЦЄЛИ, Целей, tf,j нормы расхода /-го вида ресурсов нау-. цель, R j - располагаемые ресурсы. Применение сетевых моделей и линейного программирования позволяет определить оптимальную совокупность целей, используя которую и учитывая цели социального развития, можно выбирать конкретные цели для организационного управления производственными процессами. Создание системы взаимодействия рерурсов в пространстве и во времени предполагает их расстановку в интересах достижения поставленных целей. Перемещение и взаимодействие материальных, кадровых, энергетических, финансовых и информационных ресурсов решает задачи исследования операций.
Некоторые аспекты построения Хранилища Данных
Программные средства, разработанные на основе реляционных БД, не позволяют производить анализ с большими объемами информации за время, соизмеримое с выработкой управленческих решений. Применение таких средств не позволяет значительно уменьшить время принятия решений и не обеспечивает получение адекватной информации о производственной деятельности компании.
Причина, прежде всего, заключается в технологии применения программных приложений, предназначенных для сбора оперативных данных, хранения взаимосвязанных информационных структур. Необходимо применение новых технологий, обеспечивающих эффективную обработку больших объемов информации для принятия управленческих решений. Их применение необходимо в системах искусственного интеллекта с принятием решений, выполняющих следующие функции: 1. Интеграцию данных. Данные в информационную систему поступают из различных источников и имеют разные информационные структуры, способы представления и отображения, уровни агрегирования, форматы хранения; 2. Получение и обработку новых знаний; 3. Приведение данных к единой информационной системе, обеспечивающей свойства инвариантности и устранение индивидуальных особенностей; 4. Обработку запросов и ответов, соизмеримую по времени с выработкой управленческих решений; 5. Анализ данных в едином информационном пространстве организационного управления и производственных процессов. Существует множество программных средств интеллектуального анализа данных. Они предназначены для решения специализированных задач предметной области на базе существующих наборов данных. Как правило, такие такие средства работают со своими наборами данных и не используют другие источники, поэтому результаты анализа носят локальный характер. Для комплексного анализа интеллектуальной деятельности ЛПР по организационному управлению производственными процерсами требуется модель централизованного хранилища информации, построенной на основе накопленных оперативных данных. Для формирования стратегических решений, определяющих цели управления, необходимо интегрировать разные источники данных с применением методов интеллектуального анализа данных. Одним из способов создания аналитического компонента автоматизированной системы, обеспечивающей комплексный и адекватный интеллектуальный анализ данных в процессе формирования управленческих решений, является построение его на базе хранилища данных (ХД) или OLAP-технолргий. Концепция ХД появилась в начале 90-х годов как средство анализа дан ных, позволяющее выборочно собрать из разных источников необходимую информацию для принятия решений, систематизировать ее и на этой основе получить прогнозные значения о производственной деятельности. Примене ние ХД предоставляет возможность ЛПР получить управленческую инфор мацию на разных уровнях ее детализации и значительно уменьшает время обработки запросов ЛПР при значительных частоте и объемах выборки дан ных, что характерно для организационного управления производственными процессами. , Обобщение информации в автоматизации принятия решений относится к одной из важнейших проблем. Ее решение связано с информационным обеспечением процедур принятия решений по критериям максимума объема получаемой информации и быстродействия ее обработки, в котором наличие ХД является необходимым условием [17, 24+26, 32+34, 37, 38, 40, 47, 49, 50+52, 58+63, 107]. В этом контексте актуальным является обеспечение интегрированного представления о текущем состоянии ОУ, комплексный ана I лиз собранных о нем сведений и извлечения из огромного объема детализированных данных полезной информации - знаний о закономерностях его развития. Множество информационных объектов G задается в информационном пространстве АСПР. По уровням обобщения информации (агрегирования данных) рассматривается подмножество информационных объектов (7, для /-го уровня: G, є G, где / = 1,/ и / - число Дровней обобщения информации в системе. Уровни обобщения информации определяются системными моделями организационной структуры управления и структурой ОУ. Каждому /-му уровню ставится в соответствие некоторое числом, определяющее этот уровень в общей шкале измерений. На /-ом уровне рассматриваются информационные объекты GjjE Gh которые определяются числом уХ) = ух +jh, где 7=1,А , к- количество информационных объектов /-го уровня, h - шаг дискретизации. Каждый информационный объект обладает множеством свойств (признаков) и характеризуется по шкале признаков числом тху Число тХ] является интегральным показателем свойств информационных объектов (7,у-Оно определяется в пространстве признаков через их весовые коэффициенты в виде ///jj {хі\Хі2Х\і,...уХхгх), где п - число признаков /-го уровня. В едином информационном пространстве АСПР, обозначенном кругами Эйлера, информационные объекты G,y. определяются числом гч{уу,т , выражаемым зависимостью z,y -y{j +w,y. Для множества целых значений у,} и т,} образуется область круга с максимальным радиусом 2,(у,к,тіт), включающим максимальное количество информационных объектов (7,у /-го уровня обобщения информации. В относительных единицах радиус круга /-го уровня равен единице: (у\\,/ zt)2 + {mjz{) =1. Последнее выражение представляется в терминах теории цепных дробей в виде (1.1). Применение ХД предоставляет возможность ЛПР получить управленче 76 скую информацию на разных уровнях обобщения и детализации, что существенно уменьшает время обработки запросов при значительной частоте и большом объеме выборки данных, характерных для организационного управления производственными процессами. АСПР с применением ХД обеспечивает опережающее отражение результатов производственной деятельности или получение информационной причины принятого действия, что названо информационной причинностью.
Параметрическая настройка автоматизированной системы принятия решений
Интеллектуальные информационные технологии в организационном управлении производственными процессами включают в себя три основных компонента: технологический, алгоритмический и математический.
Технологический компонент составляет базис информационных технологий, в том числе, интеллектуальных технологий. Технологические операции основаны на использовании инструментальных аппаратных и программных средств. Алгоритмический компонент обеспечивает в своей основе оп-ределенный уровень интеллектуальности в автоматизации слабоструктурированных и неформализуемых задачах принятия решений путем агрегирования суждений всех экспертов и упорядочивания последовательности действий, не противоречащих индивидуальному представлению экспертов.
Математический компонент необходимо рассматривать как мощный интеллектуальный механизм при создании интеллектуальных информационных технологий на базе АСПР. Организационное управление носит дискретный характер, а производственные процессы являются непрерывными или дискретно-непрерывными, в результате чего разрывается единство взаимосвязей между управлением и производством и возникают значительные запаздывания в оценке производственных ситуаций. Единство организационного управления и производственных процессов при постоянстве информационного моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР в форме АСПР требует их исследования в едином информационном пространстве с учетом вероятностных законов изменения аргументов. Это предопределило разработку математических моделей ППР применительно к организационному управлению производственными процессами в едином непрерывном пространстве изображений с учетом вероятностных законов изменения параметров ОУ, возникающих под воздействием случайных внутренних и внешних возмущений. Параметрическая настройка автоматизированной системы принятия решений Рассматриваются ранее неочевидные связи между распределениями вероятностей и линейными преобразованиями [27, 47]. Они выявлены и использованы для параметрической настройки АСПР {47], обеспечивающей информационное моделирование интеллектуальной деятельности ЛПР с учетом разнородности исходных моделей. С этой целью применено представленное в компактном виде универсальное распределение вероятностей Пойа F„(N,b;S), которое использовано в качестве нормированного ядра дискретно-непрерывного преобразования: Распределение Пойа появляется как модель эксперимента с урной: имеется урна, в которой находится Np белых и N(l-p) черных шаров. Наугад вынимают шар и после определения цвета его возвращают в урну вместе с S но 126 выми шарами того же цвета. Тогда будет означать число выниманий белого шара в серии из п выниманий, что используется при моделировании процессов принятия решений.
Фибоначчиевое представление формирования управляющих воздействий
Имея большой опыт управления, мастер оценивает величину отклонения, частоту этого события во времени и допустимый резерв времени на принятие решения. При небольших отклонениях и наличии резерва времени мастер не вырабатывает управляющее воздействие и в режиме ожидания наблюдает за изменением текущей ситуации во времени. Через интервал времени At при сохранении отклонения в ресурсах вероятность наступления критической ситуации увеличивается на АР\, то есть временная избыточность формирует информационную избыточность и отражается через получение новой информации.
По истечении допустимого времени мастер повышает достоверность информации о возникновении критической ситуации за счет новых источников информации: получает справки о реальных сроках поставки и оценивает их; если они не удовлетворительны, то получает информацию о наличии панелей такого типа на других объектах, о наличии на складе подобных по типу и т.д.
Состояние неопределенности уменьшается с течением времени, а уровень информационной насыщенности увеличивается до некоторого допустимого момента времени Т= (/+Д/). После получения дополнительной и новой информации из разных источников появляется определенность в оценке текущей производственной ситуации, после чего мастер переходит к оценке непроизводительных затрат.
Вариант решения задачи 2. На основе результатов обработки информации о критичности текущей ситуации мастер, исходя из опыта управления, примерно оценивает непроизводительные затраты. Они определяются следующими основными затратными факторами: временем простоя крана, другого оборудования и механизмов, временем простоя этой рабочей смены, отставанием от графика работ, задержкой других видов работ. Оценка производится исходя из нормативной стоимости часа для машин, механизмов, рабочей смены.
Вариант решения задачи 3. Сложность определения оптимального момента времени для принятия решения связана с фактором уверенности о возникновении критической ситуации и минимизацией непроизводительных затрат, связанных, прежде всего с нарушением последовательности выполнения СМР.
В условиях неопределенности преждевременные решения мастера могут привести к еще большим затратам при их реализации, чем при отсутствии решений. В то же время несвоевременные управленческие решения приводят также к большим непроизводительным затратам.
В зависимости от критичности производственной ситуации мастер должен определить оптимальное время для принятия решений в пределах допустимого интервала времени, чтобы минимизировать непроизводительные затраты. Степень критичности ситуации зависит от величины отклонений по объему и времени недопоставки панелей, определяемых относительно графика выполнения СМР, а также значения интегрального показателя о состоянии ОУ.
Допустимый интервал времени на принятие решения определяется эвристически для разных видов ресурсов и критичности ситуаций.
Вариант решения задачи 4. В зависимости от момента принятия реше-ния и учетом ожидаемых непроизводительных затрат по разным показателям формируется стратегия управления в текущей производственной ситуации. Это может быть замена панелей другого типа с более низким качеством и низкой стоимостью, с более высоким качеством и высокой стоимостью; поездка за панелями на другой объект, к поставщику; изменение последовательности выполнения СМР; выполнение работ на другом строительном объекте; простой машин, оборудования и рабочей смены; различные комбинации вариантов решений.
Заключение. В течение рабочей смены в реальных производственных системах возникает одновременно множество отклонений текущих значений параметров от плановых по разным видам ресурсов. Кроме этого, для одного вида, но разных групп ресурсов частота и величина возникающих отклонений различная, что требует специальных методов анализа и оценки возникающих ситуаций. Для оценки критичности возникающих ситуаций требуется интегральный показатель состояния ОУ. Управление выполнением СМР является стохастическим процессом и связано с решением многомерной задачи с вероятностными параметрами.
Принцип координирующих воздействий рассматривается как один из наиболее важных подходов в организационном управлении строительством с целью уменьшения непроизводительных затрат. Необходимо определить критические точки фазового перехода управляющей системы из состояния динамического равновесия в аварийное состояние в пределах допустимых отклонений производственных показателей.
Уменьшение непроизводительных затрат в строительстве связано, прежде всего, с последовательностью выполнения строительно-монтажных работ и нормативной обоснованностью используемых ресурсов для построения пространства эталонных значений управляемых параметров производственных процессов.
Первичность порядка выполняемых работ перед величиной выделяемых ресурсов в нештатных производственных ситуациях является необходимым условием для реализации принципа координирующих воздействий в управлении затратами в строительстве. К- его достаточному условию относится определение критических точек фазового перехода управляющей системы из одного качественного состояния в другое состояние. Принцип координирующих воздействий в управлении затратами выполняется на множестве случайных отклонений текущих от эталонных (плановых) значений параметров производственных процессов (объем выполненных строительно-монтажных работ по времени и стоимости для отдельных видов работ, этапов работ, объектов, строек), по видам и наименованиям затрат. В качестве ограничений принимаются: эффективность управленческих решений зависит от момента их формирования; управляющие воздействия обладают свойством своевременности, если допустимое время на их выполнение меньше критического времени. Так как возмущающие воздействия на производственную систему носят случайный характер и приводят к множеству случайных отклонений текущих от эталонных значений по видам и наименованиям затрат, то состояние управляющей системы также изменяется по случайному закону. ОУ характеризуется случайным процессом с дискретными состояниями и непрерывным временем, называемым марковским [27].
