Содержание к диссертации
Введение
1. Современные проблемы управления разработкой новых образцов пожарной техники
1.1. Состояние существующей проблемы управления разработкой новых образцов пожарной техники 10
1.2. Анализ существующих методов принятия решения при разработке новых образцов пожарной техники 24
1.3. Нормативно-правовая база договорных отношений при разработке новых образцов пожарной техники 53
Выводы 60
2. Моделирование управления разработкой новых образ цов пожарной техники
2.1. Принципы моделирования управления разработкой новых образцов пожарной техники 62
2.2. Механизмы управления организациями разработчиками пожарной техники на основе оценок их деятельности 70
2.3. Стохастические модели функционирования организаций разработчиков пожарной техники 84
2.4. Современные механизмы маркетинга НИОКР пожарной техники 95
Выводы 118
3. Методика системного иерархического выбора конку рентоспособных решений при управлении разработкой новых образцов пожарной техники
3.1. Введение в теорию системного иерархического выбора конкурентоспо собных решений 121
3.2. Алгоритмы и методика системного иерархического выбора конкуренто способных решений при управлении разработкой новых образцов пожарной техники 127
3.3. Предложения по применению геоинформационных технологий при управлении разработкой сложных пожарно-технических систем 164
Выводы 173
Заключение 175
Список использованных источников 178
- Анализ существующих методов принятия решения при разработке новых образцов пожарной техники
- Механизмы управления организациями разработчиками пожарной техники на основе оценок их деятельности
- Алгоритмы и методика системного иерархического выбора конкуренто способных решений при управлении разработкой новых образцов пожарной техники
- Предложения по применению геоинформационных технологий при управлении разработкой сложных пожарно-технических систем
Анализ существующих методов принятия решения при разработке новых образцов пожарной техники
Методы принятия решения при разработке новых образцов техники существенно зависят от назначения проектируемой системы, в первую очередь от того, какой системой она является: передачи или извлечения информации, гражданского или специального назначения. Однако, даже для систем одного и того же класса (например, пожарные автомобили) исходные данные могут весьма существенно различаться.
В процессе проектирования используются математические, экспериментальные и эвристические методы.При применении математических методов, совокупность Д = (У;, Os, Ск, Кк) исходных данных формируется математически, т.е. составляется математическое описание условий работы системы У, ограничений Os, полагаемых на структуру системы и значения её параметров, составе Ск вектора качества К и критерия качества Кк системы. Затем определяют математическим путём целевые функции, т.е. зависимости частных показателей качества Кь ..., Кт от структуры системы S и значений её параметров при заданных условиях У. Для полученного таким образом описания отыскивают математическими методами анализа и синтеза алгоритмы работы и параметры системы, удовлетворяющие выбранному критерию качества.
К расчёту относят вычисления по заранее полученным формулам - при фиксированных значениях входящих в них параметров и обычный расчёт и при вариациях параметров для нахождения экстрелизма функции одной или нескольких переменных (линейное или нелинейное программирование). К расчёту могут относиться такие некоторые задачи решения уравнений.
При математическом моделировании исходные уравнения, описывающие поведение системы и всё приложенное к ней воздействия, приводит к виду приемлемому для ввода в ЭВМ. В эту же ЭВМ вводят все ограничения и критерия качества. На выходе ЭВМ выдаются (в реальном, ускоренном или замедленном масштабе времени) результаты анализа или синтеза.
Автоматизированное проектирование имеет много общего с математическим моделированием: оно проводится также на базе ЭВМ и предназначено для определения оптимальной структуры системы и её параметров. Наиболее существенные различия автоматизированного проектирования от математического моделирования на современном этапе состоит в следующем:- основными задачами математического моделирования является анализ системы и оптимизация её параметров, а задачей автоматизированного проектирования - синтез структуры, включая определение оптимальных значений параметров;- при автоматизированном проектировании ЭВМ выдаёт результаты в виде готовой технической документации (совокупности чертежей, таблиц, программ для ЭВМ и других необходимых документов), при математическом моделировании результаты, выдаваемые ЭВМ, не имеют такой степени законченности.
В настоящее время автоматизированное проектирование пожарно-тех-нических систем применяется в основном при конструировании и разработке технологии изготовления, в меньшей степени - на схемотехническом уровне (главным образом для разработки интегрированных микросхем, цифровых и СВЧ устройств) и ещё в меньшей на системотехническом уровне. Математическое моделирование применяют в основном на системотехническом уровне. Таким образом, математическое моделирование можно рассматривать как составную часть процесса автоматизированного проектирования [6].
Математические методы, включая расчёты на ЭВМ, математическое моделирование и автоматическое проектирование, являются весьма мощным инструментом проектирования. Однако они предполагают наличие вполне определённого математического описания, которое, во-первых, требует экспериментальной проверки (ибо основным критерием истины является практика) и во вторых, существует далеко не на всех этапах проектирования. Для выбора и описания математического описания, а также для решения ряда дополнительных важных задач принятия решения при разработке новых образцов пожарной техники требуется эвристическая деятельность коллектива разработчиков, т.е. творческая деятельность, не поддающаяся математической формализации. Таким образом, математические исследования должны дополняться экспериментальными исследованиями и эвристической деятельностью разработчиков.
Различают следующие основные виды экспериментальных исследований: полунатурное моделирование, лабораторные исследования, полевые испытания, огневые испытания, пробные пуски, испытания в эксплуатации.
Полунатурное моделирование отличается от математического лишь тем, что часть звеньев включают в состав модели в виде натурных макетов, а не моделируют на ЭВМ. Под лабораторными исследованиями понимают исследования натурных макетов, приводимые в лабораториях, причём обычно реальные источники сигналов и внешних помех заменяют имитаторами, построенными на основе математических моделей этих сигналов и помех (генераторами сигналов, шума и т.д.). Таким образом, и полунатурное моделирование, и лабораторные исследования являются не чисто экспериментальными, а экспериментально - теоретическими.
При полевых испытаниях, аппаратуру испытывают не в закрытых лабораторных помещениях, а в полевых условиях. При этом оказывается возможным заметить все или часть имитаторов сигналов и внешних помех ре
Механизмы управления организациями разработчиками пожарной техники на основе оценок их деятельности
Одним из важнейших элементов механизма управления организациями разработчиками техники является оценка их деятельности [51 - 54]. В соответствии с установленным порядком, оценка деятельности этих организаций проводится главным образом в целях определения соответствия результатов деятельности поставленным перед ними задачам. В результате такой оценки должны быть определены меры, направленные на повышение эффективности деятельности организаций. Отметим, что нормативные документы не регламентируют единую универсальную систему оценки, а министерствам и ведомствам предлагается разработать и внедрить собственные системы такого рода с учетом их специфики. При этом оценка деятельности проектных организаций (ПО), как подсистемы отраслевого механизма, должна обеспечить их целеполагание и стимулирование [55]. В соответствии со сказанным в разд. 2.1. необходимые свойства эффективного отраслевого механизма управления (адаптивность, прогрессивность, комплексность, интеллектуальность) должны "декомпозироваться" на подсистему оценки деятельности. Формы их реализации конкретизируются по мере проектирования той или иной системы оценки.
Академиком Цыгановым В.В. в 90-е годы была предложена автоматизированная система поддержки принятия решений АККОРД проектных организаций [45]. В соответствии с общими принципами построения отраслевого механизма управления циклом "исследование-производство" (см. раздел 2.1), схема автоматизированной оценки деятельности отраслевых проектных организаций (НИИ и КБ) представлена на рис. 2.3 (правая ветвь). С целью реализации указанных принципов была разработана и внедрена система поддержки принятия решений (СГПТР) АККОРД (аббревиатура от "Автоматизированная Количественная Комплексная Оценка Результатов Деятельности", которая подробно описана в работе [56]. Таким образом, в соответствии с общим подходом (см. разд. 2.1) и современными требованиями, как к самой деятельности ГПС, так и к качеству проектирования пожарной техники, можно реализовать основные положения АККОРД при разработке механизма управления проектными организациями на основе оценок их деятельности, ведь целью АККОРД проектных организаций является повышение эффективности и качества работ в отрасли по максимальному удовлетворению потребности в изделиях отрасли при имеющихся ограничениях на трудовые, материальные и финансовые ресурсы. АККОРД обеспечивает ранжирование проектных организаций в зависимости от эффективности и качества их деятельности и предоставляет ЛПР возможность анализа и оценки результатов деятельности проектных организаций в различных аспектах. Она служит также основой для построения ранговых систем стиму лирования. Комплексность АККОРД обеспечивается использованием системы первичных показателей, включающей стоимостные и натуральные показатели, которые отражают все основные виды деятельности и характеризуют степень достижения всех основных целей организации. Интеллектуальный механизм ранжирования проектных организаций ПТ, который может быть использован в СППР ГПС МЧС России представлен на рис. 2.4. На нижних его уровнях находятся локальные механизмы оценки и ранжирования проектных организаций в различных областях деятельности (эффективность, качество и т.д.). В свою очередь, каждый из локальных механизмов включает на нижнем уровне оценочный, а на верхнем - ранговый адаптивный механизм функционирования (АМФ) (см. рис. 2.6). В оценочном АМФ формируется количественная ("точная") оценка деятельности организации в данной области. Для этого, в соответствии с общей схемой построения интеллектуальных механизмов, используется обучающийся механизм функционирования (ОМФ). В ранговом АМФ формируется качественная ("грубая") оценка деятельности организации в данной области (ранг). При этом в соответствии со структурой интеллектуального механизма функционирования (ИМФ) используется адаптивный механизм - переводчик, например, ранговый экспертный механизм функционирования (ЭМФ). Оценка и ранжирование проводятся по текущим результатам (итоговым данным отчетного периода) и по перспективе (данные тематического и других планов на предстоящий период). Ранжирование производится по четырем категориям: высшей (В), первой (I), второй (2), штрафной (Ш). Объединение рангов в ИМФ осуществляется с помощью специального эвристического механизма решения, использующего язык и знания ЛПР на основе приоритетов, задаваемых с помощью матриц смысловой свертки - МСС [51, 55] (см. рис. 2.5). Ранг, получаемый в результате объединения каждой пары рангов, указывается в клетке МСС, находящейся на пересечении соответствующих им (этим рангам) строки и столбца. МСС формально выражают устанавливаемую руководством ГУГПС
Алгоритмы и методика системного иерархического выбора конкуренто способных решений при управлении разработкой новых образцов пожарной техники
Выбор потребности зависит от её актуальности, получаемой в результате прибыли, имеющегося ресурсного обеспечения и технологических возможностей, которыми располагает предприятие или объединение, и других факторов. Решение этой задачи по всем правилам связано со сравнительной оценкой перспектив и эффективности: во-первых, выпуска традиционной продукции с некоторыми улучшениями её потребительских качеств; во-вторых, реализация других известных потребностей; в-третьих, с поиском (выявлением и изобретением) новых технически реализуемых потребностей.Именно на первом, стратегически важном этапе может быть выбрано навое направление деятельности, которое намного перекроет получаемую прибыль в традиционном направлении или предотвратит избытки.
При решении задач выбора удовлетворяемой потребности имеет смысл подразумевать существование двух типов потребностей:1) технически реализуемые потребности, для удовлетворения которых уже существуют соответствующие ТО (изделия) или создание таких изделий, по мнению компетентных экспертов, не вызовет принципиальных затруднений;2) прогнозируемые потребности, которые для общества желательно удовлетворить, но пока нет принципиальных конструкторских решений или необходимых технологических возможностей для создания соответствующих изделий.
Структура банка данных «потребность»Для проведения работы по выяснению и обоснованию технически реализуемых потребностей необходимо иметь автоматизированный банк данных, который позволяет значительную часть труда по обработке информации передать компьютеру. Рассмотрим возможную структуру такого банка данных.1.1. Описание технически реализуемых потребностей отдельно по компонентам D, G, Н, где D - описание действия, производимого ТО и приводящего к желаемому результату, т.е. к удовлетворению (реализации) оределённой потребности; G - описание объекта (предмета труда), на которое направлено действие D; Н - описание особых условий и ограничений (если такие существуют), при которых выполняется действие.1.3. Описание физической операции в виде компонент Ат, Ст, которая реализуется в ТО, где Ат, Ст - соответственно входной и выходной поток (фактор) вещества, энергии или информации [73].1.4. Указание важнейших потребительских качеств ТО и их значений.2. Описание прогнозируемых потребностей в соответствии сп. 1.1.3. Массив МД 1 - действий (компонент Д), упорядоченный в алфавитном порядке по именованиям действий. Формируется на основе информации в п.п. 1.1 и 1.2.4. Массив МД 2 - действий Д, представленный в виде иерархически упорядоченных структур (см. рис. 3.2).
Процедуры формирования гипотез о новых потребностях (процедура «синтез гипотез»).1.1. Случайно выбирают элементы массивов MD 1 и MG 1, образуют случайную пару-О — Gt (действие Dk над объектом G\). Вместо случайного выбора может быть принято другое более целесообразное правило выборапар Dk - Gj, например с учётом наиболее предпочтительных для эксперта Dk или Gi, по морфологической таблице составленной из альтернатив D и G, и т.п.1.2. Случайно или по какому либо правилу выбирают из банка данныхфизических эффектов (ФЭ) отдельные ФЭ и технически реализуемые цепочки ФЭ, включающие не более четырёх физических эффектов. По выбранному принципу действия формируется потребность, которая может быть удовлетворена с помощью данного принципа действия. Потребность описываютпо формуле (D, G) или (D, G, Н), если условие Н имеет решающее значение.
Данную процедуру имеет смысл сначала выполнить для новых ФЭ (например, открытых в последние 10 или 20 лет), включая комбинации новых ФЭ с известными.1.3. На основе изучения истории техники и материальной культуры человечества выявляются технически реализуемые в прошлом (100 - 1000 и более лет назад) потребности, которые сегодня не удовлетворяются. Эти потребности описывают вектором (D, G) или (D, G, Н), а также физической операцией (Ат, GT).1.4. Формирование прогнозируемых потребностей выполняется на основе изучения прогнозов развития техники, научно-фантастической литературы, анкетных опросов ведущих специалистов. Информацию по прогнозируемым потребностям описывают в виде (D, G) или (D, G, Н), а также физической операции (Ат, GT).2. Обоснование гипотез о новых технически реализуемых потребностях.2.1. С помощью процедуры «синтез гипотез» формируют пару и оценивают: существует ли такая пара в каталоге технически реализуемых потребностей (ТРП)? Ответ даёт эксперт или экспертная система ЭВМ, сравнивая (Dk, G;) со всеми парами (D, G) каталога.
Предложения по применению геоинформационных технологий при управлении разработкой сложных пожарно-технических систем
Многие причины недостаточно эффективного управления проектированием новых образцов пожарной техники связаны с отсутствием комплексного подхода и слабость информационно-аналитического обеспечения, а исследования по поиску решения этих проблем имеют важное народно-хозяйственное и государственное значение. Появляющиеся новые задачи потребовали разработки новых адекватных информационно-аналитических систем (ИАС), что в современном мире приобретает особую значимость, так как в настоящее время из-за резкого повышения эффективности материального производства основная стоимость формируется в сфере управления ин формационными потоками. Круг пользователей ИАС значительно расширился, соответственно возросли требования к ИАС и их интерфейсу. Лица, принимающие решения (ЛПР), как основные пользователи ИАС, больше ориентируются на потребление знаний о проектировании пожарной техники. Речь идет о необходимости создания для ЛПР. «виртуального мира», где можно было бы анализировать ситуации и принимать виртуальные решения, которые предполагается реализовывать при проектировании пожарной техники.
Быстро меняющаяся ситуация в нашей стране, ухудшающаяся пожарная обстановка и расширение самостоятельности организаций-разработчиков пожарной техники в совокупности с обострением социально-эколого-экономических проблем привели к тому, что появилась потребность в разработке ИАС нового поколения с четкой ведомственной привязкой. Анализ показывает, что успешная разработка ИАС по управлению устойчивым развитием предприятий обуславливается двумя основными факторами. Во-первых, необходим учет пространственного распределения процессов и явлений, т. е. их номенклатурно-видовая привязка (стандартизация и унификация выпускаемых образцов ПТ). Во-вторых, эффективное решение большинства задач возможно только средствами математического моделирования, так как натурные эксперименты на системном уровне практически невозможны, а если возможны, то лишь с отдельными компонентами. Совместное и комплексное решение проблем, связанных с этими двумя факторами, стало возможным только на современном этапе развития компьютерных технологий. Речь идет в первую очередь о Геоинформационных системах (ГИС), позволяющих манипулировать пространственно-распределенной информацией.
Главное преимущество ИАС, разрабатываемых на базе ГИС, является то, что они позволяют в одной информационной среде и на основе единой базы данных (БД) решать различные задачи технического, социального и экономического развития. Например, в работе [114] была сформулирована классификация задач геоинформационного обеспечения ИАС по решению задач управления устойчивым развитием территории:
Эта цепочка отражает сложность решения и его стоимость, которые возрастают слева направо. При этом базовое программное обеспечение (ПО) ГИС позволяет решать в основном информационно-справочные задачи.
Один из базовых принципов организации в ГИС моделей пространственных данных - послойная организация информации. При этом слои объединяют пространственно и тематически однородные объекты, которые образуют некоторую логически (а часто и физически) отдельную единицу данных. ПО ГИС предоставляет возможности путем комбинирования тематических слоев создавать разные модели реального мира. Главной и принципиальной отличительной характеристикой данных в ГИС является возможность учитывать и анализировать пространственное местоположение объектов.
При использовании любой модели данных в БД ГИС о проектных решениях реальных, перспективных и гипотетических образцов ПТС хранится информация, по крайней мере, трех видов:идентификатор - id, информация о проектных решениях образца (графическая) - pos и тематическая информация (атрибутивная или неграфическая) - att, т. е. образцы ПТС моделируются в БД ГИС объектами О = {id, pos, att}.
Во многих задачах управления проектированием пожарной техники имеет место ситуация, когда объекты исследования, условия задачи, цели, ограничения и последствия решений не могут быть описаны точно. Следует выделить два аспекта неопределенности при управлении проектированием пожарной техники. Первый возникает при построении математических моделей реальных явлений, объектов и процессов, второй - нечеткость, присущая человеческому мышлению и восприятию. В математических моделях неопределенность традиционно учитывается тремя основными методами. В теории устойчивости сначала находят точные решения, а затем оценивают их вариацию при колебаниях исходных данных в границах допустимых ошибок. В стохастических методах в качестве экспликации исходных понятий, соответствующих реальным объектам и явлениям, рассматриваются случайные величины, а затем вероятностные соображения используют на всех этапах получения принимаемого решения, которое тоже носит случайный характер. Третий метод - описание исходных понятий с помощью теории нечетких множеств и прослеживание такой нечеткости вплоть до окончательного решения. Третий из перечисленных математических методов удобно применять при решении задач управления проектированием пожарной техники, когда имеющихся в распоряжении данных недостаточно, чтобы использовать стандартные статистические характеристики - среднее, дисперсия, тип распределения и т. д. [84, 113].
Центральной концепцией теории нечетких множеств является функция принадлежности (ФП), которая в числовой форме представляет отношение элемента к множеству. С практической точки зрения при решении задач управления устойчивым развитием наиболее важным является вопрос о методах построения ФП, которые часто строятся по результатам опросов экспертов. Теория нечетких множеств аксиоматическая. В этой теории основными объектами являются нечеткие множества, которые определяются через ФП, для этих объектов разработан достаточно мощный формальный аппарат, позволяющий успешно проводить операции над ними и выводить различные утверждения. Методология применения аксиоматической теории основывается на том, что сначала строятся формальные образы объектов реального
