автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмическое и программное обеспечение автоматизированного управления производственными процессами

Введение.

1. ПРОИЗВОДСТВО КАК БОЛЬШАЯ СИСТЕМА.

1.1. Система: понятие, характеристики, принципы организации.

1.2. Управление большими системами.

1.3. Модели управления производственными процессами.

1.4. Адекватность моделей управления.

1.5. Технология моделирования.

1.6. Производственные системы.

1.7. Пример производственной системы.

Управление производственным предприятием подразумевает своевременное решение множества задач на внутрифирменном и внешнем уровнях. Основной задачей управления в долгосрочном аспекте является получение максимальной прибыли. Достижение этой цели требует принятия оперативных и стратегических управленческих решений, влияющих в той или иной степени на технологию производства, маркетинговую политику, финансовые отношения, работу с персоналом и т.п. В условиях жесткой конкуренции выработка таких решений может сказаться критическим образом на деятельность и даже на само существование предприятия как субъекта экономических отношений. В связи с этими особую ценность представляют автоматизированные системы, облегчающие процесс принятия управленческих решений [1, 12, 53]. Следует заметить, что такие системы способны только выдавать рекомендации и советы, а окончательное решение принимает человек (оператор автоматизированной системы). Создать полностью автоматическую систему управления для такой сложной системы, как предприятие, в ближайшем будущем не представляется возможным из-за множества объективных (например, невозможность оценить влияние постоянно меняющихся условий внешней среды) и субъективных факторов (трудно представить себе автомат, управляющий людьми) [42].

Основной целью представленной работы является разработка математических моделей, алгоритмов и программ, автоматизирующих некоторые процессы управления на промышленном предприятии. Существует несколько категорий систем автоматизации управления предприятием. В литературе выделяют системы автоматизации управления технологическими процессами, информационные и контролирующие системы, системы комплексной автоматизации [9, 39, 40]. В данной работе основное внимание уделено, так называемым, системам поддержки 4 принятия управленческих решении, как наиболее динамично развивающемуся в настоящее время классу задач. Подобного рода системы строятся на основе моделей производственных отношений и направлены на повышение уровня управляемости производственных систем.

Моделирование деятельности производственной системы подразумевает формализацию моделируемого процесса, определение минимально достаточных входных и выходных параметров, построение математической модели, выбор методики интерпретации результатов [48, 22, 33, 56]. Необходимо заметить, что в любом случае, результаты моделирования будут отличаться от реально существующих. Такое отклонение, показывает величину адекватности (точности отображения) модели и является основной качественной оценкой моделирования. Часто этот показатель может быть определен только с помощью экспериментальной или пробной модели. В настоящее время большой популярностью пользуются методы имитационного моделирования, позволяющие добиться высокой степени адекватности при относительно низких затратах на формализованное описание и реализацию самой модели [17, 37]. В этом случае описываются все процессы, происходящие в объекте моделирования, и в соответствии с ними выводятся зависимости поведения объекта при изменении некоторых входных параметров системы. При этом сами параметры определяются либо случайным образом, либо непосредственно задаются оператором. В отличие от имитационных, оптимизационные модели управления основаны на строгих формализованных зависимостях входных параметров и результата. Результатами такого моделирования являются четкие основанные на математических формулах оптимальные рекомендации, при принятии которых можно добиться наилучшего значения целевого показателя, заложенного в модель. Основными недостатками оптимизационных моделей является невозможность учета достаточного количества факторов изменения внешней среды, что ведет к снижению показателя адекватности модели, а также требует больших затрат на алгоритмическую и программную реализацию модели.

Оптимизационные методы моделирования процессов управления практикуются достаточно давно и широко освещены в литературе [7, 16, 23, 25]. В настоящее время некоторые авторы призывают совсем отказаться от чисто оптимизационных методов и сосредоточить все усилия на теоретическом обосновании и развитии имитационных моделей производства [19]. Такой подход представляется преждевременным. Во-первых, знание оптимального решения безусловно полезно для управления даже в условиях, когда его достижение невозможно в силу объективных причин. Во-вторых, имитационные модели еще не получили столь широкого развития, чтобы отказываться от существующих, может быть, и не самых точных методов. Возможно, для достижения наиболее эффективных результатов в настоящее время требуется разработка и применение некоторых смешанных методов имитационного оптимизационного моделирования.

Исходя из целей работы, можно выделить несколько задач, решение которых обеспечит создание эффективной автоматизированной системы управления производственными процессами.

В первую очередь требуется определить и описать область автоматизации. Современные принципы управления требуют применения системного анализа [3, 5, 19] на всех этапах построения автоматизированной системы, от момента возникновения проблемы, до программной реализации. Для этого, во-первых, необходимо описать производственную систему с позиций системного подхода, выделить основные составляющие элементы, определить связи и зависимости между подсистемами. Во-вторых, требуется сформулировать доступные для моделирования процессы, функциональная автоматизация которых может помочь в управлении системой предприятия целиком. Кроме того, необходимо подвести теоретическую базу, на основе которой можно 6 оценить качество моделей управления и результаты их функционирования. В данной работе методически рассмотрены следующие вопросы:

• классификация моделей управления;

• оценка эффективности управления;

• технология поэтапного моделирования;

• особенности моделирования производственных систем;

• адекватность моделей.

Для построения эффективных моделей управления предприятием требуется выделить общие и специфические условия процесса производства, разбить систему на составляющие, обозначить характер взаимодействия между этими элементами системы. Необходимо произвести декомпозицию предприятия до уровня подсистем, повышение уровня управляемости которых, может наилучшим образом сказаться на эффективности деятельности всей системы.

На основе теоретического описания производственной системы ставится задача моделирования конкретных процессов управления. Оценивая рынок современных программных разработок в области информатизации и управлении предприятием, можно сказать, что имеется множество нерешенных задач в такой важно области, как планирование производства. Подавляющее большинство программных продуктов ориентировано на задачи учета и автоматизации документооборота. Специфика задач планирования заключается в индивидуальности подходов к данной проблеме на каждом конкретном производстве. Соответственно, такие задачи практически невозможно алгоритмизировать и реализовать в универсальной программе. Тем более ценной является тема описания математических методов в планировании и разработки соответствующих оптимизационных и имитационных моделей. В данной работе рассматриваются следующие математические модели:

1. управление запасами;

2. планирование выпуска продукции;

3. распределение ресурсов при календарном планировании;

4. маршрутизация перевозок;

5. управление финансовыми потоками.

К другому классу проблем при разработке автоматизированной системы управления относится вопрос организации хранения и передачи данных. Существует несколько вариантов реализации моделей обработки и хранения информации [50, 57]. В настоящее время большинство малых и средних автоматизированных комплексов используют программы, основанные на технологии "клиент-сервер", которая не лишена недостатков. Большие автоматизированные комплексы уже используют другие современные способы организации хранилищ данных, многоуровневые объектно-ориентированные базы данных, мультимедийные геоинформационные системы и т.п. [55] Проблема в данном случае заключается в стандартизации методов доступа и возможности переносимости программного обеспечения для работы с различными системами хранения информации. Отсутствие таких методов привело, в частности, к, широко разрекламированной, проблеме двухтысячного года, когда устаревшие базы данных не поддерживали даты в разных тысячелетиях. За последнее десятилетие сделаны значительные позитивные изменения в этой области. Так, практически стандартом стал язык доступа к данным SQL (структурный язык запросов), появилось универсальное средство к базам данных - ODBC и т.п. Наконец, это привело к появлению концепции, так называемых, открытых систем, которые позволяют использовать различные языковые средства программирования, структурные средства проектирования моделей, форматы хранения данных [9, 27].

Обычно решение задач, связанных с управлением производством, не требует срочного внедрения дорогостоящей комплексной информационной системы. Возникающие задачи быстрее и лучше могут быть решены собственным отделом АСУ предприятия, либо с 8 привлечением одного-двух специалистов-разработчиков, что доступно даже для малого бизнеса. В процессе использования таких разработок управленческий персонал предприятия лучше вникает в суть поставленных задач, так как разработка ведется при непосредственном участии пользователя. В итоге специалисты предприятия повышают свою квалификацию, как в своей непосредственной работе, так и в области информационных технологий, что положительно скажется на эффективности внедрения в будущем комплексной автоматизированной системы.

На основе взаимодействия систем хранения данных и моделей управления можно разработать простейшую комплексную автоматизированную систему. Программная реализация такой АСУ на первоначальном этапе не потребует значительных расходов. Тем не менее, на основе подобной системы можно оценить эффективность использования методов комплексной автоматизации. При разработке комплексной системы автоматизации необходимо учитывать возможность ее развития и адаптации к изменяющимся условиям. Для этого используются принципы, положенные в основу методологии открытых систем: модульность, ориентация на объекты, распределенный доступ к данным, использование универсальных форматов хранения информации. Открытость системы для доработок позволит существенно продлить срок ее полезного функционирования.

Основные выводы по четвертой главе

Создание автоматизированной системы управления разбивается на несколько последовательных подзадач, успешное выполнение каждой из которых в конечном итоге непосредственно сказывается на эффективности функционирования всей системы. Разработка должна основываться на определенной дисциплине, включать стандартные процедуры и завершаться подготовкой нормативных документов. Последовательность этапов разработки выглядит следующим образом:

1. Анализ реализуемости.

2. Системный анализ.

3. Проектирование АСУ.

4. Программирование.

5. Тестирование системы.

Комплексная автоматизированная система управления строится для решения взаимосвязанных задач, использующих единый банк данных с возможностью распределенного доступа к информации. Программы, входящие состав комплексной системы, могут быть реализованы с использованием различных языков программирования. Интерфейс доступа к данным осуществляется средствами универсальных драйверов баз данных. Открытость автоматизированной системы управления позволяет дорабатывать ее для использования в новых задачах.

Срок окупаемости автоматизированной системы может быть рассчитан по формуле Б = Р / Ъ * С, где С - средняя прибыль от выполнения одной типовой операции, Р - стоимость разработки и внедрения системы автоматизированного управления, Ъ - количество типовых операций, которые можно выполнить за единицу времени.

Заключение

В результате проведенных исследований, получены следующие результаты:

1. Предложена теоретическая база и понятийный аппарат для разработки методов и моделей автоматизации функций управления производственным предприятием. Описана структура управления предприятием с позиций системного подхода.

2. Предложено методическое обоснование для применения математических методов моделирования процессов управления. Рассмотрены теоретические вопросы разработки моделей и методы оценки адекватности.

3. Разработаны математические модели, алгоритмы и программы автоматизации управления производственными процессами. Особое внимание уделено оптимизационным и имитационным моделям планирования, как наиболее сложному классу задач управления производственным предприятием.

4. Описаны теоретические вопросы, связанные с хранением и обработкой информации. Предложены методы построения надежных систем хранения информации, а также обеспечения безопасности и достоверности при обработке и передаче данных.

5. Разработана структура базы данных для использования в автоматизированной системе управления производством. Программно реализован пример базы данных с распределенным доступом.

6. Разработаны компьютерные модели на основе математического описания. Создано программное обеспечение для имитационного моделирования производственных процессов.

7. Предложена концепция объединения программ автоматизации в комплексную информационную систему. Программные модули реализованы в различных системах программирования.

8. Описана методика оценки эффективности функционирования автоматизированной системы управления. Проведена оценка эффективности внедрения разработанной автоматизированной системы.

9. Результаты исследований внедрены на предприятиях: ОАО "Петмол" и ОАО "Канонерский судоремонтный завод".

1. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some models for estimating technical and scale efficiency in data envelopment analysis. Management Science 30/9, 1984.

2. Альтхаус M. Excel: Секреты и советы. Пер. с нем. М.: БИНОМ 1995, 304 с.

3. Афанасьев В.Г. Общество: системность, показание и управение. М.: Издательство политической литературы 1981, 432 с.

4. Афанасьев В.Н. и др. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Мысль 1989.

5. Вальцев, Волкова, Градов. Системный анализ в экономике и организациипроизводства. Учеб. пособие. М. Высшая школа 1986.

6. Ворст И., Ревентлоу П. Экономика фирмы: Учеб. / Пер. с датского. М.: Высшая школа 1994, 272 с.

7. Гилл Ф., Мюррей У., Райт. М. Практическая оптимизация. М.: Мир 1985, 509 с.

8. Гласс Р. Руководоство по надежному программированию. М.: Финансы и статистика 1982.

9. Горнев В.Ф., Ковалевский В.Б. Компьютерная интеграция и интеллектуализация производств на основе их унифицированных моделей. Программные продукты и системы. № 3, 1998. с. 12 - 19.

10. Горстко А.Б. Познакомьтесь с математическим моделированием М. 1991.

11. Додж М., Китана К., Стинсон К., Эффективная работа с Microsoft Excel 7.0 для Windows 95. СПб.: Питер 1996.

12. Домарацкий А.Н. и др. Системное проектирование интегрированных производственных комплексов. JI. 1986.

13. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системологии. М.: Советское радио, 1974-296 с.

14. Евгенев Г.Б. Основы компьютеризации инженерных знаний. М.: МГТУ -1998., 75с.

15. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука 1972, 232 с.

16. Канторович J1.B., Макаров B.JI. Оптимальные модели перспективного планирования. В сб.: Применение математики в экономических исследованиях. М.: Мысль 1965.

17. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. М.: Мир 1964.

18. Киндлер Е. Языки моделирования. М. 1985.

19. Коллинз, Гарфилд и др. Структурные методы разработки систем. М. -1986.

20. Королев М.А., Мишенин А.И., Котяшов Э. И. Теория экономических информационных систем. М. 1990.

21. Краснощекое. П.С., Петров A.A. Принципы построения моделей. М.: Изд-воМГУ- 1984, 264 с.

22. Кулибанов Ю.М., Истомин Е.П., Саханов З.И. Основы создания сложных информационных систем: Учебное пособие СПБГУВК. СПб - 1998, 71 с.

23. Курицкий Б.Я. Оптимизация вокруг нас. М.: Машиностроение 1989.

24. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. СПб: БХВ- 1997,384 с.

25. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Советское радио 1972.

26. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. М.: Мир 1980.

27. Макдугал М. и др. Автоматизация проектирования вычислительных систем. М. 1979.

28. Малыгин A.A., Ларюшина Н.М., Витин А.Г. Нормативы капитальных вложений: Справочное пособие. М.Ж Экономика 1990, 325 с.

29. Манн Р., Майер Э., Контроллинг для начинающих, под ред. Ивашкевича В.Б. М.: Финансы и статистика 1992.

30. Мороз А.И. Курс теории систем. М. Мысль- 1987.

31. Морозов В.П., Дамарский Я.С. Элементы теории управления ГАП. JL; Машиностроение 1981, 333 с.

32. Мулен. Э. Теория игр с примерами из математической экономики: Пер. с франц. М.: Мир 1985, 200 с.

33. Мышкис А. Д. Элементы теории математических моделей. М.: Мир 1994.

34. Никайдо X. Выпуклые структуры и математическая экономика. М.: Мир -1972.

35. О'Брайен Т., Подж С., Уайт Дж. Microsoft Access: Разработка приложений: пер. с англ. СПб: БХВ 1998, 640 с.

36. Павловский Ю.Н., Савин Г.И. О системах моделирования сложных процессов. В кн.: Математическое моделирование: Процессы в сложных экономичеких и экологических системах. М.: Наука 1986, с 281 - 289.

37. Павловский Ю.Н., Савин Г.И. Общая схема имитационных систем, возможности их применения и пути реализации. В кн.: Современное состояние теории исследжования операций. М.: Наука 1979, с. 364 - 380.

38. Палий В.Ф., Основы калькулирования. М.: Финансы и статистика 1987.

39. Перегудов Ф.И. Информационные системы для руководителей. М. 1989.

40. Перегудов Ф.Н., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. Учеб. пособие. М. 1989.

41. Петров А.А. Математическое моделирование экономического развития. М. Знание 1984, 64 с.

42. Петров А.А. Проблемы математического описания экономических процессов и системного анализа экономики. В кн.: Математическое моделирование: Процессы в сложных экономичеких и экологических системах. М.: Наука 1986, с 7 - 18.

43. Петров В.И. Структура автоматизированных систем управления производством. Автоматика и вычислительная техника №1, 1970.

44. Планирование на промышленых предприятиях. Учеб. пособие. Под ред. A.M. Омарова. М.: Мысль 1974, 392 с.

45. Поспелов И.Г. Динамическая модель рынка. Экономика и математические методы. М. 1986.

46. Ростроса Н.К. Справочник по цельномолочному производству. М.: Пищевая промышленность 1997.

47. Самарский А. А. Математическое моделирование. М. 1997.

48. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа -1985,271 с.

49. Стоцкий В.И. Основы калькуляции и экономического анализа себестоимости. М. JL: Государственное социально-экономическое издательство - 1933, 424 с.

50. Уэлдон Д.-Л. Администрирование баз данных. М.: Финансы и статистика1984.

51. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т.1. М.: Мир- 1967

52. Финансовое планирование и контроль. Пер. с англ. / Под. ред. М.А. Поукока и А.Х. Тейлора. М.: ИНФРА-М 1996, 480 с.

53. Фурунжиев Р.И. Применение математических методов и ЭВМ. Минск -1991.

54. Хендерсон К. Delphi 3 и системы клиент/сервер. Руководство разработчика.: Пер. с англ. Киев: Диалектика 1997. 736 с.

55. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика1985.

56. Черняк Ю.И., Анализ и синтез систем в экономике. М.: Экономика 1970.

57. Четвериков В.Н., Ревунов Г.И., Самохвалов Э.И. Базы и банки данных. М.- 1987.

58. Шарифуллин М.Р. Воронов К.И. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ №980030. Программа для ЭВМ -Специализированная компьютерная модель для оценки инвестиционных проектов ОАО "АКРОН" (г. Новгород) "АКРОН-Инвест". 1997.

59. Шарифуллин М.Р. Компьютерное моделирование сложных систем. Сборник научных трудов "Методы прикладной математики в транспортных системах. Выпуск 1", СПб: СПГУВК 1998, с. 122-124.

60. Шарифуллин М.Р. Моделирование процесса управления предприятием. Сборник научных трудов "Методы прикладной математики в транспортных системах. Выпуск 2", СПб: СПГУВК 1999, с. 138-141.

61. Шарифуллин М.Р. Принципы построения пользовательского интерфейса при разработке компьютерных моделей на Excel 7.0. Сборник научных трудов "Методы прикладной математики в транспортных системах. Выпуск 1", СПб: СПГУВК 1999, с. 141-146.

62. Шарифуллин М.Р. Решение задач динамического сетевого анализа с использованием электронных таблиц. Сборник научных трудов, посвященный 190-летию транспортного образования. СПб: СПГУВК -1999, с. 358-364.

63. Шарифуллин М.Р. Специальные средства разработки пользовательского интерфейса Excel. Сборник научных трудов "Методы прикладной математики в транспортных системах. Выпуск 1", СПб: СПГУВК 1998, с. 124-128.

64. Шафранский В.В. Математические модели и методы планирования развития отраслей промышленности. М.: Наука 1984. 224 с.

65. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. Пер. с англ. под ред. член-корр. РАН И.И. Елисеевой. М.: Аудит, ЮНИТИ 1997, 590 с.

66. Энтони Р., Рис Дж. Учет: ситуации и примеры. Пер. с англ. / Под ред. и с предисл. A.M. Петрачкова. М.: Финансы и статистика 1993, 560 с.