автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация и реструктуризация деловых процессов на промышленном предприятии

ООЗ 1

На правах рукописи

БЕЛИНСКИЙ ДЕНИС ВЛАДИМИРОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ И РЕСТРУКТУРИЗАЦИЯ ДЕЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2007

003163166

Работа выполнена в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович

Официальные оппоненты Доктор технических наук,

профессор Марсов Вадим Израилевич, профессор МАДИ(ГТУ)

Кандидат технических наук, доцент Брыль Владимир Николаевич начальник отдела, Научно-исследовательский центр электронно-вычислительной техники (ОАО НИЦЭВТ)

Ведущая организация Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП) г Москва

Защита состоится 13 ноября 2007г в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212 126 05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу

125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр , д 64

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ) Автореферат разослан 12 октября 2007г

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н В

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

Структуры управления и процедуры функционирования многих предприятий были разработаны до появления современных технологий, и поэтому они нуждаются в радикальном изменении Работа сотрудников должна быть организована таким образом, чтобы они могли приносить больше пользы в условиях повсеместного внедрения информационно-коммуникационных технологий При этом большое внимание уделяется разработке систем поддержки принятия решений по реорганизации производственных процессов Однако на практике исследователи не достаточно свободно владеют аналитическими методами, поэтому приходится динамически подстраивать формы представления аналитических расчетов непосредственно под каждого В классическом варианте, когда реализуются программные модули аналитической обработки, это требует значительных временных затрат, причем неизвестно - будут ли они работоспособны в плане поддержки принятия решений именно данным лицом В связи с этим в диссертации предлагается методика интеграции пользовательских приложений, реализованных в различных инструментальных средах Методика представлена упорядоченной совокупностью включенных методоз и их алгоритмической структурой с привязкой к разнородной системе баз данных и баз знаний

Диссертация посвящена решению проблемы автоматизации и управления промышленными предприятиями на базе создания отбытого программно-моделирующего комплекса, обеспечивающего повышение эффективности реорганизации деловых процессов

Цель и основные задачи исследования

Целью настоящей работы является повышения эффективности реорганизации деловых процессов за счет создания методов и моделей формализованного процессного описания и автоматизации процессов поддержки принятия управленческих решений

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи

• анализ структуры систем поддержки принятия решений для управления реорганизацией деловых процессов,

• разработка процессного описания реорганизации деловых процессов,

• разработка методов структурной декомпозиции и оптимизации процедур реорганизации деловых процессов,

• формализация методики обработки и анализа статистических данных управления реорганизацией,

• разработка базы данных и продукционных правил по контролю за ходом реорганизации деловых процессов,

• разработка программно-моделирующего комплекса системы управления реорганизацией производственных процессов

Методы исследования

Теоретической основой диссертационной работы являются общая теория систем, методы оптимизации, случайные процессы, имитационное моделирование, исследование операций, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, карты контроля качества и другие

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методы, модели и методики, обеспечивающие автоматизацию реорганизации деловых процессов

На защиту выносятся*

• формальные описания реорганизации деловых процессов,

• агрегированная модель для реорганизации деловых процессов,

• описание процессов принятия решений на базе темпоральной логики,

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определяется корректным использованием современных математических методов, согласованным сравнительным анализом аналитических и экспериментальных зависимостей Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок на нескольких предприятиях

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования Разработан программно-моделирующий комплекс, позволяющий в интерактивном режиме использовать оперативные данные для принятия решений по выбору режимов управления агрегатами на асфальтобетонном заводе №1 Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», в ООО «ТАРИНА», а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ)

Результаты внедрения и эксплуатации подтвердили работоспособность и эффективность разработанных методов

Апробация работы

Содержание разделов диссертации докладывалось и получило одобрение

• на республиканских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2004-2007 г г),

• на заседании кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДИ(ГТУ)

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Структура работы соответствует списку перечисленных задач и содержит описание разработанных методов, моделей и алгоритмов

В первой главе диссертации рассмотрены принципы построения систем поддержки принятия решений Традиционным ответом при оценке вклада информационных технологий в организацию деятельности предприятия является автоматизация деловых процессов (АДП или в оригинале - business process automation) Но автоматизация приводит лишь к ускорению существующих процессов, что не может, в подавляющем большинстве случаев, привести к тому многократному улучшению эффективности, которое предусматривает подлинная реорганизация (как правило, АДП дает улучшение на десятки процентов, в то время как реструктуризация деловых процессов (РДП) позволяет достичь выигрыша в сотни процентов)

Можно выделить два вида влияния информационных технологий на перестройку деятельности компаний и, соответственно, две группы технологий, имеющих пересечение (рис 1 ) Технологии первой группы обеспечивают проведение РДП за счет автоматизации работ по реорганизации Технологии второй группы обеспечивают появление новых процессов, позволяющих перейти к новым правилам работы на предприятиях

В каждом предприятии можно выделить ресурс, который отвечает за разработку и сопровождение деловых процессов предприятия В небольших предприятиях этот ресурс может явно не выделяться, а входить в руководящий аппарат Обычно этот ресурс называют группа разработки бизнеса (деловых процессов) Группа разработки бизнеса на входе имеет новые цели, на выходе - реорганизованное предприятие Разработка бизнеса - это не обычный бизнес-процесс Его особенность в том, что у него нет внешнего потребителя Его можно рассматривать как внутренний процесс, но многие специалисты стараются избегать использования понятия "процесс" при описании внутренних организационных шагов Будем рассматривать разработку бизнеса как объект, точнее, как агрегат объектов Проект по РДП включает следующие четыре стадии

1 Разработка образа будущего предприятия - спецификация основных целей предприятия, исходя из ее стратегии, потребностей клиентов, общего уровня бизнеса в отрасли (определяется на основе

анализа какой-либо из ведущих фирм смежной отрасли, не являющихся конкурентами и готовых представить необходимую информацию о себе) и текущего состояния предприятия

2 Создание модели существующего предприятия (обратный инжиниринг) На этой стадии менеджеры с участием разработчиков информационных систем должны разработать детальное описание существующего предприятия, идентифицировать и документировать ее основные деловые процессы, а также оценить их эффективность

3 Разработка нового бизнеса (прямой инжиниринг) На этой стадии осуществляется перепроектирование деловых процессов и разработка поддерживающих информационных систем

4 Внедрение перепроектированных процессов Интеграция и тестирование разработанных процессов и поддерживающей информационной системы, обучение сотрудников, установка информационной системы, переход к новой работе предприятия

Необходимо подчеркнуть, что перечисленные стадии выполняются не последовательно, а, по крайней мере, частично параллельно, причем некоторые повторяются Более того, для разработки общего представления будущего бизнеса надо сначала разобраться в деятельности существующего предприятия Таким

Информационные технологии в РДП

Технологии, упрощающие проведение БПР

Технологии, порождающие новые бизнес-процессы

Рис 1

образом, полагая перечисленную выше последовательность стадий основой методики, можно утверждать, что согласно ей РДП состоит из двух основных шагов: обратного и прямого инжиниринга нового предприятия. Упрощенно можно отобразить это в виде следующего утверждения:

РДП = обратный инжиниринг + прямой инжиниринг

Для достижения поставленной в диссертации цели сформированы стоимостные и временные характеристики различных проектов для объективного их сравнения, а также проверять гипотезы "что если". Пример иерархической модели в гибридной среде приведен на рис.2. Для анализа работы моделей предусмотрен набор инструментариев: блоки-датчики для сбора данных, блоки-установщики значений атрибутов сущностей и т.д.

Пример иерархической модели в гибридной среде

Модель верхнего уровня

Црием Оформ/геиие

заявки заказа Щ>°*авояа*во огаха

Пулы ресурсов

82: Я</'Л1;-;

Подмодель "Доставка"

Рис.2.

Для проверки гипотез "что если" в системе реализован механизм сценариев. Сценарии позволяют исследовать зависимость поведения одной и той же модели от поведения внешнего мира (например, частоты поступления заявок, сложности этих заявок и т.д.) и каких-либо параметров этой модели (например, количества транспортных средств или численности служащих, занятых оформлением заказов).

Варьируемые параметры и измеряемые показатели выносятся на отдельное окно сценария, после чего в результате прогона модели автоматически формируется отчет Кроме этого, модель позволяет использовать сценарии для объективного сравнения альтернативных проектов один и тот же сценарий, описывающий некоторое заранее заданное поведение внешнего мира, может использоваться для прогона различных моделей Результаты прогона, вынесенные в отчет, являются основой для сопоставления и оценки этих моделей

Во второй главе разработаны формальные методы и модели описания деловых процессов

Одним из вариантов описания процессов реорганизации является трек, представляющий некоторую линейную последовательность операторов, где и {Ь|} - множество элементарных приложений, удлиненный порядок на {Ь} и /- инициатор, который активирует интерактивный процесс Каждому процессу соответствует один инициатор Если в системе параллельно развивается т процессов, то в модели присутствует т инициаторов (особенно актуально для организации деловых игр) При наличии эквивалентных параметризуемых приложений, а также реализации механизмов условного перехода по завершению приложения, сценарий системы поддержки принятия решений должен представлять алгоритмическую структуру, которая может быть определена как свертка трека по отношению эквивалентности элементарных операторов

Предполагается, что система это множество параметров

б = {?(}"=] Каждый параметр ql принимает множество числовых значений, обозначаемое в дальнейшем как ст(д,) Определим состояние процесса в целом, как з'=< ,с^,д/,...,^ >, где <7^еа(д,) Процесс 1 есть четверка

г=<Я Г, Р, а> (1)

где Э - пространство состояний, Т - множество времен изменения состояний, Р - фазовая характеристика процесса, определяемая как преобразование состояния во времени Р Т-^в, а- отношение линейного порядка на Т

Введенные операции позволяют создать формализованное описание составляющих процессов Система определяется, как множество О некоторых параметров с/, (1=1 п) Будем рассматривать объект, как составную часть системы 0|сС? Генерация процесса г0/

выполняется путем задания оператора Н°>

(2)

где е Г0(, А - множество аргументов ДсО, со- случайное число Включение параметра со позволяет задавать оператор от случайных

значений аргументов, а также случайные операторы В ходе развития процесса множество аргументов А0' изменяется Обозначим эту зависимость как

На основе предложенного процессного описания решается задача построения вычислительного процесса, имитирующего совокупность параллельных процессов

Пусть заданы два элементарных оператора и одного процесса 2причем (/?/с сцеплен с /7/) При этом, если то

а) Ш,

б) первым должен вычисляться оператор Л,

Действительно поскольку процесс Ъ развивается в соответствии с треком элементарных операторов и порядком а на Т, то сцепление элементарного оператора в момент времени t1 с любым оператором, имеющим И/ невозможно Но поскольку Л,то следовательно 1к>Ь Т к /7/->-Л/с, то отсюда следует, что пространство состояний /?/ является частью аргументов оператора Ьк Таким образом, вычисление Ьк невозможно без определения состояния Ьк

Рассмотрено влияние отношения сцепления на последовательность выполнения операторов Пусть заданы два процесса 21 и 12, условно изображенные на рис 3 Дискретные состояния процесса пронумерованы от 1 до 13, а процесса Ъг - от 14 до 26 При этом возможны четыре типовых случая

А Моделирование процесса при несцепленных операторах

ЧЩ

Поскольку сцепление отсутствует для всех /, то

последовательность вычислений элементарных операторов не имеет значения и операторы Ь,(\/1) могут вычисляться в любом порядке Б Моделирование процесса 2, в общем случае Естественно предположить, что последовательные состояния одного процесса сцеплены между собой

Предположим, что для всех г = Цг В этом случае для

всех 1 = 1,п Таким образом, последовательность сцепленных операторов строго следует порядку а на 7 Из этого же утверждения следует, что последовательность вычислений операторов должна определяться этим же порядком

В Моделирование несцепленных между собой процессов 2^ и 7.г Предполагаем, что процессы и в отдельности представлены общим случаем Если Л,1 - операторы процесса а /7,2 - операторы процесса Ё2, то по предположению отсутствует сцепление между /?,1 и Л2 для всех / и у Так же, как и в случае А, здесь последовательность вычислений элементарных операторов из разных процессов не имеет значения Однако, поскольку все /?, сцеплены между собой, и все Л/ также сцеплены между собой, важно, чтобы в этой

последовательности выполнялся порядок он для процесса 2^ и а2 для процесса 22. В частности, возможен вариант вычисления сначала всех операторов процесса а затем всех операторов процесса 2г. Очевидно, что порядок си и а2 при этом сохраняется.

Пример сцепления процессов

^ 14 15 1б 17 1а ^о '11 И2

Рис.3.

Г. Моделирование сцепленных между собой процессов 2^ и 22.

В этом случае должен быть обязательно выдержан порядок а! для 2^ и а2 для 2.2, поскольку в общем случае внутри каждого процесса существует сцепленность элементарных операторов.

Кроме того, необходимо выполнить условия утверждения для любой пары сцепленных операторов из разных процессов. Так, для приведенного на рис. 3. примера из операторов и Л14 первым должен вычисляться оператор из /75 и /718 первым - /7-18 и т.д.

В результате получим возможный порядок вычислений: Л-,, Л14, (/?2,

Й15), фз, /?16), /717, /54 и Т.д.

Каждый элементарный оператор оперирует с параметрами и изменяет состояние объекта. При этом параметры представляют: а -входной параметр; Ь - выходной параметр; с - рабочий параметр. Входной параметр означает его принадлежность к множеству Д, выходной - к формированию состояния Sj , рабочий - к тому и другому множеству одновременно.

Алгоритмическая структура приложений описания деловых процессов формализована в виде сетей Петри, которые представляют собой двудольный граф позиций и переходов. Причем переход имеет множество входов и множество выходов и позволяет моделировать

любое логическое условие, что дает возможность в гибридной системе создавать механизмы блокировок по входам и любые логические условия В диссертации предполагается, что процесс синтеза параметров реорганизации производства представляет собой три взаимодействующих процесса Среди связующих сигналов можно выделить сигналы обратной связи, корректирующие значения коэффициентов функциональных ограничений для предыдущих процессов

Учет таких обратных связей может быть осуществлен введением общей отрицательной обратной связи по принципу "самонастраивающейся модели" (рис 4 )

Х'„=иТ(П,(К£,)„), ЗХ' еАгЯтт1'(Х) (3)

(Ка)п=Фк(П,Хп.1).п=11213 , (4)

где

П^-оператор синтеза параметров, Фк - оператор обратной связи,

п = {31,га,Ё1)- исходные данные к синтезу параметров реорганизации производства,

К5Г множество коэффициентов функциональных ограничений, п- номер шага итерации

Процесс синтеза параметров в этом случае представляется в виде итерационной многошаговой процедуры

Х'^П^Фк^Хпп)) (5)

(К5,)п=Фк(0,П1(0,(К8,)п.1)) (6)

Модель синтеза параметров может быть представлена в виде трех последовательных подпроцессов П', 1еМФПС и системы управления синтезом параметров реорганизации деловых процессов Кх

ГТ М'хП'хи' -» X1, 1еМ0Г1с (7)

КгМ-»М, 3[У(со*,т> КТ]

[т' = К(& ) = тах®Т(т)], (8)

л/

где

М={М', М-У, 1еМФПС} - множество управляющих сигналов (начальных решений),

& = =П' иК'3,,1еМфп }- множество исходных данных к синтезу параметров реорганизации деловых процессов, \Л/={\Л/', 1еМопс}- множество сигналов обратной связи, и={ин=0, им=ГНр, и°= ГрС} - множество связующих сигналов

Адаптация модели синтеза параметров реорганизации деловых

процессов

Координатор состоит из координирующего элемента верхнего уровня С0, решающего задачу координации всей системы О0) и управляющих элементов нижнего уровня {С1, 1еМФПС}, решающих задачи {О1, 1еМФПС} формирования оптимального управляющего сигнала для своих функциональных подсистем

Выполненный анализ двухуровневой системы управления синтезом параметров реорганизации деловых процессов позволил формализовать задачи вышестоящего (координирующего) элемента и нижестоящих (управляющих) элементов, как задачи прогноза состояния и максимизации пропускной способности функциональных подсистем соответственно, что позволяет установить вид общесистемной процедуры синтеза параметров реорганизации деловых процессов, обеспечивающей выбор параметров при фиксированных ресурсных ограничениях

В данной ситуации модель объекта или процесса в системе моделирования представляет собой динамическую продукционную систему Ее база данных (БД) содержит описания ресурсов моделируемого объекта или процесса, а база знаний (БЗ) - описания действий, выполняемых ресурсами и над ними Адаптация к конкретному объекту заключается в описании ресурсов и действий на формальном языке и введении их в БД и БЗ В системе моделирования существует однозначное отображение моделируемого объекта или процесса в его информационное представление (рис 5 )

Основным составляющим объекта моделирования, каковыми являются его элементы, процесс, законы функционирования, соответствуют информационные объекты ресурсы, действия и нерегулярные события, операции При этом используются некоторые

черты объектно-ориентированного подхода . Из указанных элементов, множества ресурсов К и операций О образуют модель. Процесс в объекте моделирования представляет собой временную последовательность действий А и нерегулярных событий Е. Система управления объекта моделирования соответствует модулю вывода* динамической продукционной системы.

Представление объекта моделирования

Рис.5.

Модель получается добавлением к динамической продукционной системе аппарата событий, аналогичного подобным аппаратам в системах и языках имитационного моделирования. Моменты окончания действий определяются блоками имитации элементов объекта моделирования, а моменты наступления нерегулярных событий - блоком имитации этих событий. Система моделирования включает в себя также подсистему сбора показателей, служащую для сбора результатов моделирования и их первичной обработки.

В третьей главе диссертации на основе скаляризации исходной задачи векторной оптимизации определена глобальная цель, стоящая перед всей системой управления, как задача максимизации производительности предприятия в целом. В диссертации предлагается решение такой системы управления в виде двухуровневой иерархической системы координатора. Рассматриваются модели, необходимые для построения

координирующего элемента верхнего уровня, управляющих элементов нижних уровней, а также процедуры координации

Как было установлено, цель элементов нижнего уровня двухуровневой системы управления параметрической оптимизацией функциональной подсистемы предприятия заключается в увеличении пропускной способности соответствующей подсистемы

В диссертации разработана модель производительности функциональной подсистемы, в основу которой положен информационный подход к анализу процессов обслуживания заявок потребителей в функциональных подсистемах промышленного предприятия

Суть предлагаемого подхода заключается в представлении процесса обслуживания заявок как процесса кодирования Поток заявок в этом случае представляется в виде последовательности кодовых символов, принадлежащих пространству элементов соответствующей функциональной подсистемы А функциональная подсистема может рассматриваться как информационный канал, для которого можно определить информационную пропускную способность Если заявки потребителей могут быть обслужены в какой-либо функциональной подсистеме, то скорость передачи информации в указанном выше смысле не может превышать пропускную способность информационного канала

Таким образом, вычислив информационную пропускную способность функциональной подсистемы, рассматриваемую как информационный канал, можно определить пропускную способность подсистемы в обычном смысле

Задача системы управления параметрической оптимизации формально может быть записана следующим образом

1( X ,У ) -» тах (9)

План обслуживания заявок 0={д(х,у)} выбирается на первом шаге процедуры формирования управляющих сигналов таким образом, чтобы максимизировать число обслуженных заявок веБ Это равносильно минимизации величины 1(Х,У) Таким образом, оптимальное значение 1(Х,У) будет соответствовать величине

С0 = /и/и тах!(Х,У), если такая точка существует Выпуклость

{ч(*,у)Ня(у)1

средней взаимной информации позволяет предположить, что указанная точка существует и может быть найдена с помощью процедуры формирования управляющих сигналов Величину С0 будем называть информационной пропускной способностью функциональной подсистемы

В работе проведен анализ методов оценки информационной емкости произвольного дискретного канала без памяти и показано, что наиболее эффективным является алгоритм, приведенный ниже, в

котором упрощения достигаются за счет использования некоторых специфических свойств взаимной информации

Алгоритм

Положить д°(у) = для всех уеУ

Для к=1,2,3, выполнять

Шаг к По як"1(У) вычислить рк"1(У/Х) по формуле

д(у) д(х,у) С^д(х,у)Ух

д(у/х) =-^-— (10)

Ъ(ч(у) д(х,у) (Ъч(х>У))'1}

у г

По ям(У/Х) вычислить як(У) для всех уеУ с помощью формулы

ехр(^{д(х/у) (^я(х.У)Г1 1»ч(у/х)}) а(у) =-*---(11)

^ех^Шх/У) '"¿¡(У/*)})

1 X У

Затем вычислить 0(дк(У)) и 1(рк(У)) по формулам, соответственно

я(х,у)(^д(х,у))

-1

0(дк(¥)) = тах^(х'У)(1.Ч(х>У))'1 --ГТТ (12>

Кяк (У)) = XI у)Г „ * / . (13)

х г г ^{х,у)1п(2_1д(х,у))

д(х,у)1п(^д(х,у))

у)Г 1ч,

У

Если 0(як(У))- 1(як(У))>8, то перейти к шагу (к+1), в противном случае получено оптимальное распределение я*(У), я"(У)=

Конец

Реализация описанного выше алгоритма и численные эксперименты подтвердили высокую вычислительную эффективность метода Результаты измерения информационной пропускной способности по шагам итерационной процедуры формирования управляющего сигнала (рис 6 ) подтвердили сходимость процедуры и вычислимость информационной пропускной способности

В результате, предложенная модель и метод оптимизации пропускной способности дает основу для решения задач синтеза управляющих элементов двухуровневой иерархической системы управления синтезом параметров

Вычисление информационной пропускной способности ФПС промышленного предприятия С0 по шагам итерационного процесса

3 7 11 15

Рис.6.

Для предложенной в диссертации процедуры пересчета априорной вероятностной меры в апостериорную и построения оценки глобального экстремума максимизируемой производительности предприятия реализованы соответствующие программные компоненты. Полученные результаты (рис. 7.) показывают последовательное увеличение производительности предприятия и уменьшение среднего времени производства единицы продукции по шагам итерационного процесса, что подтверждает приведенные выше теоретические выкладки.

Результаты моделирования

Увеличение производительности предприятия при использовании координации в зависимости от числа шагов оптимизации п Уменьшение среднего времени производства единицы продукции за счет оптимизации параметров

о 'J* /у Г,., „ .'.•••• DM=S9 ■ ' - - % V Л \ VV V "''Чэ.А^Л 3 >'■ =2.0 _ « • 1 "»»«отавд,

0 10 30 50 70 90 а

п -10 '0 30 50 70 90 1 П

Рис.7.

В работе показано, что традиционные методы поиска решений по реорганизации деловых процессов недостаточно эффективны для динамических сред и в этом случае целесообразно использовать механизмы вывода временной логики умолчаний TDLC (Tempora! Default Logic with Clock).. Темпоральная логика основана на синтезе временной логики с часами и логике умолчаний и строится аналогично

обычным логикам умолчаний В диссертации выполнено описание процессов принятия решений на базе темпоральной логики

Ресурсы в процессе функционирования модели взаимодействуют друг с другом при выполнении определенных действий С каждым действием связано два события - его начала и окончания Эти события разнесены по времени, причем длительность действия может быть как постоянной, так и случайной величиной Обычно действие заранее планируется и может находиться в различных состояниях -запланировано, начато, прервано, завершено

Используя концепцию события, действие по изменению состояния проблемной области можно представить, как пару событий следующим образом

а = <е„, ек> = < tH, С'н, С\, tK! Ск, С\ >, (14)

где СГН, С+- состояния системы перед и после наступления события ен, (т е начала выполнения действия а) соответственно, Ск, СV состояния системы перед и после наступления события ек (т е завершения действия а), соответственно, tH, tK, моменты времени наступления событий ен, ек, соответственно Предположим, что состояния С"н, С*н отличаются друг от друга тем, что в момент времени Доказывается истинной формула логики первого порядка fH, состояния С'к, С*¡г отличаются друг от друга тем, что в момент времени tK оказывается истинной формула f к Заметим, что события е„ наступает (и, соответственно, формула f к оказывается истинной) только если действие а завершится нормально, т е при «штатном» развитии событий Иначе, те при наступлении нерегулярных событий, препятствующих нормальному завершению действия а, событие ек не наступит и формула f „ не станет истинной в момент времени tK Тогда в темпоральной логике выражение (14) может быть представлено как нормальное темпоральное умолчание вида

first next [iH] f„ first next [fy] f „

--(15)

first next [/J fK

Если известно, что «штатному» завершению действия а препятствует наступление любого нерегулярного события из множества {в!, ,е„} в интервале времени At = t - tH, то для его представления можно использовать эквивалентное нормальному темпоральному умолчанию более общее темпоральное умолчание, не являющееся нормальным

П tK

first next [f„] f„ л v first next [f;] f,

FOP* (16)

first next И fK

где f, , n> i > 1 - формулы логики первого порядка, соответствующие событиям ei, ,е„ по аналогии с тем, как формулы f „ , f к соответствуют событиям ен, ек При этом формула

Л V first next [у f, (17)

1=0 j= (н

является аббревиатурой формулы (first next [fH] fi v first next [fH+1] fiv v first next [tK] fi) л л( first next [tH] fn v first next [iH+1] fnv v first next [tK] f„)

Действие привязано к временной оси (= глобальным или локальным часам) начинается в момент tH и кончается в момент tK Если в описании действия исключить привязку к временной оси, оставив только его длительность At, то получим (по терминологии РАО) виртуальное действие Виртуальное действие будет начинаться всякий раз, когда будет выполняться условие выражающее соотношение между состояниями Сн, С*н В логике TDLC и ее вариантов этому соответствует понятия темпорально открытых формул и умолчаний Виртуальные действия могут быть представлены как темпорально открытые умолчания - нормальное

next [fH] fH next [tK] f „

-, (18)

next [?J fK

и умолчание, не являющееся нормальным

П tK

next[fH]fH л v next[i;]f,

1=0 J= tH

next [fj fK

Таким образом, в диссертации показано соответствие между концепцией событий и действий в системе моделирования РДО и средствами формализации темпоральных немонотонных рассуждений, предоставляемыми темпоральной логикой и родственных ей систем

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программного комплекса системы поддержки принятая решений (СППР) по реорганизации деловых процессов с использованием разработанных методов и моделей Приведен список приложений с описанием их основных функциональных возможностей Рассматриваются вопросы использования различных программных технологий для оперативной реализации методик проведения реорганизации деловых процессов

При проектировании системы использовалась фреймовая технология Для реализации взаимодействия с пакетами Statistica и MatLab разработаны компоненты, которые обеспечивают

параметризацию запуска макросов, m-файлов и имитационных моделей и последующее внедрение OLE-объектов, сформированных в результате выполнения.

В диссертации разработана структура базы данных, обеспечивающая реализацию функций обмена данными между приложениями. В качестве СУБД для организации баз данных выбрана СУБД Microsoft Access, достоинства которой, определяются следующими моментами: все метаданные, описывающие базу данных, хранятся в одном файле (*.mdb), что упрощает переносимость отдельных структурных элементов; драйвера для работы с базами данных Microsoft Access входят в состав современных версий ОС Microsoft Windows, и, следовательно, не требуется их дополнительная установка при распространении приложений локальной версии системы.

Разработан сценарий СППР по выбору режимов управления технологическими процессами.

ActiveX

¡ ¡ Программные i——J пакеты

Интегрированная структура сценария реализации методики анализа деловых процессов

-*( ьГ)—Из4)—> — —►{

Расчетные алгоритмы

Рис. 8.

При формировании методики аналитической обработки использовались инструментальные средства гибридной среды «COTA», которые позволяют формировать алгоритмическую структуру программных приложений за счет задания переходов между приложениями по условиям его завершения с использованием стандартизованного интерфейса, что и создает пользовательский сценарий (Рис.9).

В сценарий включены модель технологического процесса статистическая параметризация модели, методика автоматического анализа выбросов и другие, разработанные в диссертации модели и методы

В заключении представлены основные результаты работы

Приложение содержит документы об использовании результатов работы

Основные выводы и результаты работы

1 Проведен анализ и систематизация задач в области моделирования реорганизации деловых процессов, а также принципов построения систем поддержки принятия решений по реорганизации деловых процессов при управлении производственными процессами

2 Выполнен анализ и систематизация методов расчета характеристик технологических процессов по производству асфальтобетонных смесей и разработаны формализованные модели с целью их включения в сценарий СППР

3 Разработана универсальная модель процессного описания для формализации механизмов реорганизации деловых процессов Разработаны формальные модели описания сцепленных процессов

4 Разработаны методы структурной декомпозиции и оптимизации процедур реорганизации деловых процессов Процесс синтеза параметров представлен в виде итерационной многошаговой процедуры синтеза параметров реорганизации деловых процессов, обеспечивающей выбор параметров при фиксированных ресурсных ограничениях

5 Разработана структура базы данных характеристик и динамики реорганизации деловых процессов, позволяющая динамически включать в систему новые структуры данных и методики расчета, основанные на продукционных правилах

6 Разработаны методы и модели, направленные на выявление поичинно-следственных связей реорганизации производственных процессов, и с использованием темпоральных логик сформированы методики параметризации моделей управления производственными процессами

7 В инструментальной среде COTA разработан сценарий поддержки принятия решений по выбору параметров реорганизации производственных процессов на основе интеграции с математическими пакетами в рамках гибридной системы поддержки принятия решений

8 Проведен анализ программных технологии, направленных на оперативную программную реализацию методик реорганизации деловых процессов, и разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы

Комплекс внедрен для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», в ООО «ТАРИНА», а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ)

Публикации по теме диссертационной работы

1 Цибизов Г П , Белянский Д В Представление знаний в экспертных системах реального времени «Теория и практика информационных технологий» Сб науч тр Минвуз 2006, М , 37-44

2 Баринов КА, Белянский ДВ, Цибизов Г П , Лян Лян Программные приложения гибридной системы поддержки принятия решений с открытой структурой //Инновационные технологии в промышленности, строительстве, образовании Сб науч тр М , 2007, МАДИ (ГТУ) - С 7-14

3 Барииов КА, Белянский ДВ, Цибизов ГП, Яшуков А В Открытая гибридная система автоматизированной поддержки принятия решений //Инновационные технологии в промышленности, строительстве, образовании Сб науч тр М , 2007, МАДИ (ГТУ) - С 15-23

4 Ивахненко А М , Приходько М В , Белянский Д В , Аль-Газу Абдель Рахман Концепция создания гибридной системы поддержки принятия решений с открытой структурой Вестник МАДИ(ГТУ) вып 1(8), М 2007 -С 82-87

5 Белянский Д В , Рогов В Р , Цибизов Г П Гибридные системы поддержки принятия решений с открытой структурой Современные технологии управления в автотранспортных системах Сб науч тр факультета Управления МАДИ(ГТУ), Техполиграфцентр, М 2007 -С 6-9

Подписано в печать 4(3. 2007 г Формат 60x84/16 Уел Печ л < Уч -изд л

Тираж /£>£> экз Заказ 6 "Техполиграфцентр" Россия, 125319, г Москва, ул Усиевича, д 8а Тел/факс (495) 152-17-71

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ РАЗРАБОТОК ПО РЕОРГАНИЗАЦИИ ДЕЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Общие подходы к реорганизации деловых процессов.

1.1.1. Планирование ресурсов производства.

1.1.2. Всеобщее управление качеством.

1.1.3. Система факторов, способствующая эффективности проведения РДП.

1.2. Информационные технологии в реорганизации деловых процессов

1.3. Методика реорганизации деловых процессов.

1.3.1. Особенности перепроектированных процессов и последствия РДП.

1.3.2. Основные аспекты воздействия РДП на предприятие и связанные с ними последствия.

1.3.3. Методика обследования предприятия.

1.3.4. Структура и основные стадии РДП.

1.4. Процессно-ориентированная модель существующего и реорганизованного предприятия.

1.4.1. Разработка образа будущего предприятия.

1.4.2. Разработка модели существующего предприятия - обратный инжиниринг.

1.4.3. Разработка модели реорганизованного предприятия - прямой инжиниринг.

1.5. Инструментальные средства проведения реорганизации деловых процессов.

1.6. Имитационные и гибридные модели.

1.6.1. Формальное определение имитационной модели.

1.6.2. Анализ методов статистической обработки результатов имитационного эксперимента.-.

1.6.3. Задачи параметрической оптимизации на имитационных моделях

Выводы по главе 1.

2. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ ДЕЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ В

СИСТЕМЕ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ ПРОМЫШЛЕННЫХ

ПРЕДПРИЯТИЙ.

2.1. Формализация описания процесса функционирования системы.

2.1.1. Основные понятия.

2.1.2. Система, объекты, задание процесса.

2.1.3. Алгоритмическая модель процесса.

2.1.4. Понятие структуры.

Пример.

2.1.5. Пример организационной структуры АБЗ.

2.1.6. Описание подобных процессов.

2.1.7. Обобщенные операторы, вложенность, блоки.

2.2. Построение имитационного процесса.

2.2.1. Формирование сцепленных процессов.

2.2.2. Классы одновременных событий.

2.3. Двухуровневая система управления синтезом параметров АБЗ.

2.4. Построение РДО-модели деловых процессов.

Структуры управления и процедуры функционирования многих предприятий были разработаны до появления современных технологий, и поэтому они нуждаются в радикальном изменении. Работа сотрудников должна быть организована таким образом, чтобы они могли приносить больше пользы в условиях повсеместного внедрения информационно-коммуникационных технологий. При этом большое внимание уделяется разработке систем поддержки принятия решений по реорганизации производственных процессов. Однако на практике исследователи не достаточно свободно владеют аналитическими методами, поэтому приходится динамически подстраивать формы представления аналитических расчетов непосредственно под каждого. В классическом варианте, когда реализуются программные модули аналитической обработки, это требует значительных временных затрат, причем неизвестно - будут ли они работоспособны в плане поддержки принятия решений именно данным лицом. В связи с этим в диссертации предлагается методика интеграции пользовательских приложений, реализованных в различных инструментальных средах. Методика представлена упорядоченной совокупностью включенных методов и их алгоритмической структурой с привязкой к разнородной системе баз данных и баз знаний.

Диссертация посвящена решению проблемы автоматизации и управления промышленными предприятиями на базе создания открытого программно-моделирующего комплекса, обеспечивающего повышение эффективности реорганизации деловых процессов.

Целью настоящей работы является повышения эффективности реорганизации деловых процессов за счет создания методов и моделей формализованного процессного описания и автоматизации процессов поддержки принятия управленческих решений.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:

• анализ структуры систем поддержки принятия решений для управления реорганизацией деловых процессов;

• разработка процессного описания реорганизации деловых процессов;

• разработка методов структурной декомпозиции и оптимизации процедур реорганизации деловых процессов;

• формализация методики обработки и анализа статистических данных управления реорганизацией;

• разработка базы данных и продукционных правил по контролю за ходом реорганизации деловых процессов;

• разработка программно-моделирующего комплекса системы управления реорганизацией производственных процессов.

Научную новизну работы составляют методы, модели и методики, обеспечивающие автоматизацию реорганизации деловых процессов.

На защиту выносятся:

• формальные описания реорганизации деловых процессов;

• агрегированная модель для реорганизации деловых процессов;

• описание процессов принятия решений на базе темпоральной логики.

Диссертация состоит из четырех глав, в которых приводится решение поставленных задач»

В первой главе диссертации рассмотрены принципы построения систем поддержки принятия решений. Традиционным ответом при оценке вклада информационных технологий в организацию деятельности предприятия является автоматизация деловых процессов (АДП или в оригинале - business process automation). Но автоматизация приводит лишь к ускорению существующих процессов, что не может, в подавляющем большинстве случаев, привести к тому многократному улучшению эффективности, которое предусматривает подлинная реорганизация (как правило, АДП дает улучшение на десятки процентов, в то время как реструктуризация деловых процессов (РДП) позволяет достичь выигрыша в сотни процентов).

Выделяются два вида влияния информационных технологий на перестройку деятельности компаний и, соответственно, две группы технологий, имеющих пересечение. Технологии первой группы обеспечивают проведение РДП за счет автоматизации работ по реорганизации. Технологии второй группы обеспечивают появление новых процессов, позволяющих перейти к новым правилам работы на предприятиях.

Во второй главе разработаны формальные методы и модели описания деловых процессов. Одним из вариантов описания процессов реорганизации является трек, представляющий некоторую линейную последовательность операторов, имеющих соответствующее множество элементарных приложений с линейным порядком. Каждому процессу соответствует один инициатор. Если в системе параллельно развивается несколько процессов, то в модели присутствует столько же инициаторов (особенно актуально для организации деловых игр). При наличии эквивалентных параметризуемых приложений, а также реализации механизмов условного перехода по завершению приложения, сценарий системы поддержки принятия решений должен представлять алгоритмическую структуру, которая может быть определена как свертка трека по отношению эквивалентности элементарных операторов.

В диссертации предполагается, что процесс синтеза параметров реорганизации производства представляет собой три взаимодействующих процесса. Среди связующих сигналов можно выделить сигналы обратной связи, корректирующие значения коэффициентов функциональных ограничений для предыдущих процессов.

Выполненный анализ двухуровневой системы управления синтезом параметров реорганизации деловых процессов позволил формализовать задачи вышестоящего (координирующего) элемента и нижестоящих (управляющих) элементов, как задачи прогноза состояния и максимизации пропускной способности функциональных подсистем соответственно, что позволяет установить вид общесистемной процедуры синтеза параметров реорганизации деловых процессов, обеспечивающей выбор параметров при фиксированных ресурсных ограничениях.

В данной ситуации модель объекта или процесса в системе моделирования представляет собой динамическую продукционную систему. Ее база данных содержит описания ресурсов моделируемого объекта или процесса, а база знаний - описания действий, выполняемых ресурсами и над ними. Адаптация к конкретному объекту заключается в описании ресурсов и действий на формальном языке и введении их в базы.

В третьей главе диссертации на основе скаляризации исходной задачи векторной оптимизации определена глобальная цель, стоящая перед всей системой управления, как задача максимизации производительности предприятия в целом. В диссертации предлагается решение такой системы управления в виде двухуровневой иерархической системы координатора. Рассматриваются модели, необходимые для построения координирующего элемента верхнего уровня, управляющих элементов нижних уровней, а также процедуры координации.

Как было установлено, цель элементов нижнего уровня двухуровневой системы управления параметрической оптимизацией функциональной подсистемы предприятия заключается в увеличении пропускной способности соответствующей подсистемы.

В диссертации разработана модель производительности функциональной подсистемы, в основу которой положен информационный подход к анализу процессов обслуживания заявок потребителей в функциональных подсистемах промышленного предприятия.

Суть предлагаемого подхода заключается в представлении процесса обслуживания заявок как процесса кодирования. Поток заявок в этом случае представляется в виде последовательности кодовых символов, принадлежащих пространству элементов соответствующей функциональной подсистемы. А функциональная подсистема может рассматриваться как информационный канал, для которого можно определить информационную пропускную способность. Если заявки потребителей могут быть обслужены в какой-либо функциональной подсистеме, то скорость передачи информации в указанном выше смысле не может превышать пропускную способность информационного канала.

В работе показано, что традиционные методы поиска решений по реорганизации деловых процессов недостаточно эффективны для динамических сред и в этом случае целесообразно использовать механизмы вывода временной логики умолчаний. Темпоральная логика основана на синтезе временной логики с часами и логике умолчаний и строится аналогично обычным логикам умолчаний. В диссертации выполнено описание процессов принятия решений на базе темпоральной логики.

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программного комплекса системы поддержки принятия решений по реорганизации деловых процессов с использованием разработанных методов и моделей. Приведен список приложений с описанием их основных функциональных возможностей. Рассматриваются вопросы использования различных программных технологий для оперативной реализации методик проведения реорганизации деловых процессов.

При проектировании системы использовалась фреймовая технология. Для реализации взаимодействия с пакетами Statistica и MatLab разработаны компоненты, которые обеспечивают параметризацию запуска макросов, ш-файлов и имитационных моделей и последующее внедрение OLE-объектов, сформированных в результате выполнения.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определяется корректным использованием современных математических методов, согласованным сравнительным анализом аналитических и экспериментальных зависимостей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок на нескольких предприятиях.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», на асфальтобетонном заводе №1 а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

Результаты внедрения и эксплуатации подтвердили работоспособность и эффективность разработанных методов.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2004-2007г.г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области построения систем поддержки принятия решений по управлению процессами реструктуризации на промышленных предприятиях.

Материалы диссертации отражены в 5 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 157 страницах машинописного текста, содержит 26 рисунков, графиков и таблиц, список литературы из 116 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. В инструментальной среде СОТА разработан сценарий поддержки принятия решений по выбору параметров реорганизации производственных процессов на основе интеграции с математическими пакетами в рамках гибридной системы поддержки принятия решений.

2. Разработана РДО модель транспортной системы.

3. Проведен анализ программных технологий, направленных на оперативную программную реализацию методик реорганизации деловых процессов, и разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы. Комплекс внедрен для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», на асфальтобетонном заводе №1 а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

Заключение

1. Проведен анализ и систематизация задач в области моделирования реорганизации деловых процессов, а также принципов построения систем поддержки принятия решений по реорганизации деловых процессов при управлении производственными процессами.

2. Выполнен анализ и систематизация методов расчета характеристик технологических процессов по производству асфальтобетонных смесей и разработаны формализованные модели с целью их включения в сценарий СППР.

3. Разработана универсальная модель процессного описания для формализации механизмов реорганизации деловых процессов. Разработаны формальные модели описания сцепленных процессов.

4. Разработаны методы структурной декомпозиции и оптимизации процедур реорганизации деловых процессов. Процесс синтеза параметров представлен в виде итерационной многошаговой процедуры синтеза параметров реорганизации деловых процессов, обеспечивающей выбор параметров при фиксированных ресурсных ограничениях.

5. Разработана структура базы данных характеристик и динамики реорганизации деловых процессов, позволяющая динамически включать в систему новые структуры данных и методики расчета, основанные на продукционных правилах.

6. Разработаны методы и модели, направленные на выявление причинно-следственных связей реорганизации производственных процессов, и с использованием темпоральных логик сформированы методики параметризации моделей управления производственными процессами.

7. В инструментальной среде СОТА разработан сценарий поддержки принятия решений по выбору параметров реорганизации производственных процессов на основе интеграции с математическими пакетами в рамках гибридной системы поддержки принятия решений.

8. Проведен анализ программных технологий, направленных на оперативную программную реализацию методик реорганизации деловых процессов, и разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы. Комплекс внедрен для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», на асфальтобетонном заводе №1 а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

1. Анисимов В.Г., Анисимов Б.Г. Алгоритмы оптимального распределения дискретных неоднородных ресурсов на сети. - Ж. вычисл. мат. и упр. - 1997.-37, №1. -С.54-60.

2. Аршанов М.З. Многокритериальное^ и согласованность в активных системах. Автом. и телемех. - 1997. - №2. - С.162-168.

3. Бенедикт С. Принятие решений при ненадежной информации. -Автом. и телемех. 1996. - №9. - С. 151-152.

4. Богуславская Е.В. Точное решение одной задачи оптимального управления инвестициями в диффузионной модели. Усехи мат. наук. -1997. - 52, №2. - С.187-188.

5. Боровков К.А. Распространение хаоса в сетях обслуживания. Теория вероятностей и ее применения. - 1997. - 42, №3. - С.449-460.

6. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Двухуровневые активные системы // Автоматика и телемеханика.- 1977.- №6.- С. 64-72; №7.- С. 62-70; №9,- С. 8391.

7. Васильев В.А. Об идентификации динамических систем авторегрессионного типа. - Автомат, и телемех. - 1997. - №12. - С.107-119.

8. Векслер А.А., Конев В.В. О среднем числе наблюдений при грантированном оценивании параметров авторегрессии. ~ Автомат, и телемех. 1995. - №6. - С.97-104.

9. Векслер А.В. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии. Пробл. перед, инф. - 1997. - 33, №2. С.37-53.

10. Ю.Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Наука, 1968 .-325с.

11. П.Вермишев Ю.Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем,- М.: Радио и связь, 1982.- 152 с.

12. Вильсон А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем.- М.: Наука, 1978.- С. 83-91.

13. З.Высоцкий A.JI., Высоцкий Д.Л. Оценка параметров регрессий в случае функций, сводящихся к линейным по параметрам. Мат. моделир. в экон.: Новосиб. гос. акад. экон и упр. - Новосибирск, 1996. - С.32-41.

14. Гереймер Ю.В. Введение в теорию исследования операций М.: Наука, 1971.-383 с.

15. Гереймер Ю.В. Игры с непротивоположными интересами М.: Наука, 1976.- 327 с.

16. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1.-336 с.

17. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун Л.А. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. - 112с.

18. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. - СПб, 1995.-37с.

19. Дикарев Б.А., Родзинский А.Л. Фокусировка марковских процессов с конечным числом состояний. Харьк. гос. техн. ун-т радиоэлектр. - Харьков, 1997.-7с.

20. Дли М.И. Об одном алгоритме моделирования нестационарных стохастических объектов. Смол. фил. Моск. энерг. ин-та. - Смоленск, 1997. -6с.

21. Дрожжин B.C. Авторегрессионные модели нерегулярных временных рядов, образующихся при измерениях в случайные моменты времени. -Кемер. гос. ун-т. Кемерово, 1997. - 22с.

22. Думов Л.С. О моделировании роста выпуклых древовидных конфигураций в древовидных структурах. Дискрет, мат., 1995. - 7 №2. -С.61-78.

23. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. -1993. - №1. - С.14-19.

24. Жук Е.Е. Кластер анализ многомерных наблюдений с пропусками. -Автомат, и телемех. 1997. - №12. - С.110-130.

25. Иванов Г.Е. Логарифмическая гладкость в задаче управления стохастическими системами. Моделирование процессов управ, и обраб. инф.: Моск. физ.-тех. Ин-т. -М., 1994. - 175-181.

26. Ириков В.А., Ларин В .Я., Самущенко Л.М. Алгоритмы и программы решения прикладных многокритериальных задач. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1986.- №1.- С.5-16.

27. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике.- М.: Мир, 1964.- 838 с.

28. Кац И.Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. Автом. и телемех. - 1997. - №3. - С. 116-123.

29. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1981.- 560с.

30. Клейнрок Л. Вычислительные сети с очередями. М.: Мир,1979.-600с.

31. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

32. Коваленко Н.С., Мешельский В.М. Режимы взаимодействия неоднородных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал. - 1997. - №3. - С.31-43.

33. Козин И.В. Условия единственности байесовской решающей процедуры. С.-Петербург, гос. акад. аэрокосм, приборост. - С.-Петербург, 1995.-8с.

34. Корбут А.А., Финкелыитейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.- 368 с.

35. Коржинский В.В. О выборе первичного датчика случайных чисел для задач имитационного моделирования. Упр. гос. акад. связи. - Одесса, 1955. -16с.

36. Краснощекое П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Внутреннее проектирование технических систем в условиях неопределенности // Изв. АНН СССР. Техническая кибернетика 1982.- №2.- С. 5-12.

37. Критенко М.И., Таранцев А.Л., Щебарев Ю.Г. Оценка значимости факторов при их комплексном воздействии на систему. Автомат, и телемех. - 1995. - №6. - С.165-171.

38. Крохов С.И., Лапко А.В., Ченцов С.В. Непараметрические модели принятия решений в условиях малых выборок. Акт. проб. совр. мат.Т.2. -Новосибирск, 1996. - С.81-86.

39. Крутова И.Л. Формирование алгоритма управления итерационным процессом настройки параметров в системе с упрощенной эталонной моделью. Автомат, и телемех. - 1998. - №2. - С.72-84.

40. Кручинин И.А, Экономическое обоснование автоматизированных систем управления промышленным производством. Пермь: Пермский Госуниверситет, 1974.

41. Кручинин И.А., Перерва О.Л. Экономическая эффективность компьютерных производственных систем. Методология и методика расчетов. -Калуга: Знание/КФ МГТУ, 1998.-104 с.

42. Кудрицкий В.Д., Атаманюк И.П., Иващенко Е.Н. Оптимальная линейная экстраполяция реализации случайного процесса с фильтрацией погрешностей коррелированных измерений. Кибернетика и систем.анал. -1995. - № 1. - С .99-107,191.

43. Лапко А.В., Ченцов С.В. Непараметрические модели принятия решений в условиях больших выборок. Актуал. пробл. совр. мат. - 1995 - 1. -С.95-103.

44. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. -Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. -М., 1994. С.152-153.

45. Лебедев Л.В. Асимптотика максимумов числа заявок и объема работы в некоторых бесконечнолинейных системах. МГУ. - М., 1997. - 12с.

46. Лемешко Б.Ю. Асимптотически оптимальное группирование наблюдений это обеспечение максимальной мощности приоритетов согласия. - Надежность и контроль качества. - 1997. - №8. - С.3-14,62,63.

47. Ленский В.Е. Концепция субъектно-ориентированной компьютеризации управленческой деятельности. М., 1998. - 201 с.

48. Лившиц В.Н. Оптимизация при перспективном планировании и проектировании. М.: Экономика, 1984. - 223 с.

49. Лотоцкий Е.А. Робастные алгоритмы типа стохастическиой аппроксимации (непрерывное время). Теория вероятностей и ее применения. - 1995.-40, №2. - С 324-341.

50. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 431 с.

51. Ляско В.И. Основы прогнозирования и стратегического планирования. М.: МГАДИ (ТУ), 1998. - 209 с.

52. Ляхов А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания. -Автом. и телемех. 1997. - №3. - С. 131-143.

53. Мальцев А.П., Романцев В.В., Ченцов А.Г. К вопросу оптимальной маршрутизации сигнала в условиях неаддитивной функции затрат. -Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. -Екатеринбург, 1995. С.54-63.

54. Малютов М.Б., Цитович И.И. Последовательный поиск существенных переменных неизвестной функции. Пробл. перед, инф. -1997. - 33 №4. - С.88-107.

55. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутнораспределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. -С.63-82.

56. Меркурьев В.В., Молдавский М.А. Семейство сверток векторного критерия для нахождения точек множества Парето // Автоматика и телемеханика 1979.-№1.- С. 110-121.

57. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1973.- 342 с.

58. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.Н. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.- 351с.

59. Мошков М.Ю. Локальный и глобальный подходы к сравнительному анализу сложности детерминированных и недетерминированных деревьев решений. Акт. пробл. совр. мат.:Новосиб. гос. ун-т. - 1896. - С. 110-118.

60. Негаев В.В., Шаблин И.И. Математическое моделирование разложения и агрегирования случайных функций модифицированным методом канонических разложений. Анал. и опт. киберн. сист. РАН Гос. ин-т физ.-техн. пробл. - М.,1996. С.17-28.

61. Новгородцева Т.Ю. Чебышева Б.П. Анализ степени неоднородности изделий методами классификации. Иркутск, гос. экон. акад. - Иркутск, 1997.-19с.

62. Павлов А.В. Диффузионные аппроксимации и измерение условий эргодичности при идентичном обслуживании. Успехи мат. наук. - -1997. -52, №3,-С.171-172.

63. Парамонов Ф.И. Рационализация аппарата управления предприятиями. М.: Экономика, 1989. - 238 с.

64. Пачурова В.И., Чижикова И.Л. Критерии обнаружения выбросов, использующие робастные оценки мешающих параметров. Теория вероятностей и ее применения. -1995. -40. №2. - С.445-456.

65. Первозванский А.А., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342с.

66. Петренко А.К., Семенков О.И. Основы построения автоматизированного проектирования. Киев: Высшая школа, 1984.-340с.

67. Петров А.В. Использование аналитико-статистического метода для исследования сложных вычислительных систем // Вычислительные системы. 1975. - Вып.1. - С.6-17.

68. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. - 304с.

69. Плотникова М.Ю. Решение нелинейных уравнений и вычисление параметрических производных методом Монте-Карло. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. - М., 1994. - С.106-187.

70. Полищук Л.И. Метод обобщенного градиента в диалоговых процедурах векторной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1981.-№5.- С. 109-118.

71. Полковникова Е.В., Полковников Л.В. Планирование и управление проектом с использованием Time Line. М.: Диалог-МИФИ, 1994. - 249 с.

72. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986.- 288 с.

73. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенза: ПГТУ, 1997. - 20с.

74. Пярните Ю.Э., Савенкова Т.И. Стратегия и тактика гибкого управления. -М.: Финансы и статистика, 1991. 191 с.

75. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами,- М.: Сов. радио, 1980.- 232 с.

76. Рыков В.В. Два подхода к декомпозиции сложных иерархических статистических систем. Непрерывно взаимодействующие подсистемы. -Автомат, и телемех. 1997. - №10. - С.91-104.

77. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. Изв. РАН Теор. и сист. упр. - 1997. - №2. - С.117-123.

78. Селянина Е.И. Планирование на предприятии в условиях рыночной экономики. М.: Экономика, 1993. 156 с.

79. Сидоренко Ю.А. Система функциональных расчетов в АСУП. Н.Новгород, 1995.- 106 с.

80. Силантьева Н.А. Экономические проблемы автоматизации процессов управления производством. М.: Наука, 1972.

81. Смирнов О.Л. Проблемы разработки перспективных систем автоматизированного проектирования // Проблемы теории и практики автоматизации проектирования М., 1985.- С. 3-12.

82. Соколов В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996. - 86с.

83. Сооль И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задаче со многими критериями.- М.: Наука, 1981.-110 с.

84. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. - 384с.

85. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. М.: Машиностроение, 1984,- 312с.

86. Строительное производство. В 3 т. Т.1. Общая часть. В II ч. Ч.П//Г.К. Башков, В.Б. Белевич, Г.В. Выжигин и др.; Под. ред. И.А. Онуфриева. - М.: Стройиздат, 1988. -621с. (Справочник строителя).

87. Стронгин Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах (информационно-статические алгоритмы).- М.: Наука, 1978.- 312 с.

88. Таджиев Ч.М. Оперативная проверка адекватности математической модели многомерной динамической системы. Автомат, и телемех. - 1995. -№7.-С.51-58.

89. Теория выбора и принятия решений / М.М.Макаров, Т.Н.Виноградская, С.В.Федоров и др.- М.: Наука, 1982.- 327 с.

90. Титенко И.М. Интерполяционный байесовский метод оценивания надежности. - Автомат, и телемех. - 1995. - №7. - С.180-189.

91. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений. Автом. и телемех. -1997. - №3. - С. 167-178.

92. Федоткин М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания // Фундаментальные проблемы математики и механики. -М.:МГУ, 1994. -Ч.1.-С.149-151.

93. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. М.: Мир, 1989.-264с.

94. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структур сложных систем. М.: Наука, 1982.-200с.

95. Цициашвилли Г.Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // Современные проблемы управления. М.: РАН. ДВО. ИПМ., 1995. - №1. - С.1-4.

96. Цуриков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1984,- 352 с.

97. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука, 1984.- 320 с.

98. Abadi М., Cardelli L. A theory of primitive objects: Untyped and first-order systems.- Informationand Computation. 1996. - v. 125, №2. - P.78-102.

99. Adeli H. Expert System for Structural Design.- London: Chapman & Hall, 1988.-330 p.

100. B. D. Joshi, R. Unal, N. H. White and W. D. Morris, A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models. 17th American Society for Engineering Management National Conference, Dallas, Texas, October 10-12,1996. - 6p.

101. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. -NASA/CR-97-206285, December 1997. P. 27.

102. Haekhe C., Natter M., Som Т., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. Int.J.Intell.Syst. - 1997. - 8, №1. - P. 1-10.

103. Hansen G.A., Tools for Business process Reengineering / IEEE Software. 1994

104. Hill David R.C., Object-Oriented Analysis and Simulation. Addison-Wesley Publishing Company. 1996

105. Hughes J. Database Technology.- N.Y.: Prentice Hall, 1988.-273p.

106. Implementation of a Computer for a Semantic Data model: Experienses with TAXIS/ Ed. Nixon В., Chang L., Borgida A//SIGMOD Record.-1987.- v. 6/3.-P. 118-131.

107. Kersberg L. Expert Database systems.- Moulo Park (Ca.): The Benjaming/Cummings Publ., 1986.- 701 p.

108. Knowledge representation and organization in Machine Learning/ Ed. MorikK.- Berlin: Springer, 1989.- 319 p.

109. Law A.M., Kelton D.W., Simulation modeling and analysis. McGrew-Hill, New York. 1991

110. Manohar D. Deshpande, Analysis of Waveguide Junction Discontinuities Using Finite Element Method , NASA CR-201710, July 1997, pp. 39.

111. Price W. Data network simulation: experiments at the National physical laboratory 1968-1976 //Сотр. networks.-1977.1l.-P.171-199.

112. Rudin H., Muller H. Dinamic routing and flow control. IEEE Trans, on commun.-1980.-V28, №7.- P.1030-1039.

113. Zhou M.C. and DiCesare F., Petry Net Synthesis for Discrete Event Control of Manufacturing Systems. Kluver Academic Publishers, 1993

114. Zvi G. Oded M. All pairs shortest distances for graphs with small integer length edges. Informationand Computation. - 1997. - v. 134, №2. - P. 103139.