автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация планирования производственных заданий в процессе управления персоналом промышленного предприятия

На правах рукописи

0050<ои 1

СМИРНОВ СЕРГЕЙ ВЛАДИСЛАВОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЗАДАНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

3 О МАЙ 2013

Орел 2013

005060786

Работа выполнена в Государственном казенном образовательном учреждении высшего профессионального образования Академии Федеральной службы охраны Российской Федерации

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Сёмкин Сергей Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ерёменко Владимир Тарасович, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК», зав. кафедрой «Электроника, вычислительная техника и информационная безопасность»

кандидат технических наук, профессор Ломакин Владимир Васильевич, ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет», зав. кафедрой «Информационный менеджмент»

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Брянский государственный техниче-

ский Университет»

Защита состоится « 13 » июня 2013 года в 15:30 на заседании диссертационного совета Д212.182.01 при федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс» по адресу: 302020, РФ, г. Орел, Наугорское шоссе, д. 29, ауд. 212.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Госуниверситет — УНПК».

Автореферат разослан « 13 » мая 2013 г. Ученый секретарь

диссертационного совета Д212.182.01 .

кандидат технических наук, доцент ^/Х-«--_Волков Вадим Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В настоящее время перспективным направлением в области автоматизации производственного процесса мелкосерийного производства является оперативное планирование и управление, основой которого является новый класс производственных исполнительных систем (MES). Их отличительной особенностью является возможность планирования и оптимизации выпуска продукции в режиме реального времени за счет быстрой реакции на происходящие события и применения математических методов компенсации отклонений от плановых заданий. Одной из функций MES является управление персоналом (LM-Labor Management), которое предполагает оперативное планирование и контроль загруженности работников в ежеминутном режиме.

Вместе с этим, деятельность персонала мелкосерийного производства характеризуется высоким нервно-эмоциональным напряжением, обусловленным динамикой деятельности, необходимостью систематической переработки большого объема поступающей информации, зачастую в условиях дефицита времени. Комплексное воздействие неблагоприятных производственных факторов оказывает негативное влияние на функциональное состояние персонала, что сказывается на надежности их действий и приводит к снижению эффективности производственного процесса.

Одним из методов обеспечения надежности действий персонала является планирование режима труда и отдыха, которое заключается в формировании производственных заданий. Однако общие рекомендации не учитывают влияния индивидуальных особенностей организма оператора и изменяющихся внешних факторов производственной деятельности, что значительно снижает эффективность подобных решений.

Таким образом, повышение эффективности производственного процесса требует совершенствования методов оперативного планирования деятельности персонала с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала, при изменении надежности его действий.

Развитию методов теории надежности человеко-машинных систем посвящены работы В. С. Авдуевского, В. М. Барабаша, В. Н. Владимирова, А. И. Губинского, A. F. Kramer, L. J. Prinzel, G. Schmidt, G. E. Monfill, G. R. Hockey и др.

Вопросам моделирования и оптимизации слабо структурированных систем и процессов посвящены работы Р. Аксельрода, В. Б. Силова, Б. Коско, А. А. Кулинича, Д. Г. Лагсрсва и др.

Вопросам совершенствования процесса оперативного управления производством посвящены работы В. А. Петрова, С. В. Загородникова, Н. В. Новицкого, В. И. Пашуто и др.

Этими учеными созданы достаточные научные предпосылки для решения сформулированной проблемы, однако не учтены следующие аспекты:

— Известные методы оценки эффективности персонала не позволяют осуществлять достоверный прогноз надежности их действий в процессе функционирования мелкосерийного производства;

— Методы оперативного планирования показателей производственного процесса не в полной мере учитывают влияния, связанные с изменением надежности действий персонала;

— Существующие методы оценки эффективности производственного процесса не позволяют учесть динамику взаимного влияния факторов обладающих неопределенностью нечеткого типа.

Указанные обстоятельства обуславливают актуальность проблемы повышения эффективности производственного процесса за счет оперативного перераспределения производственных заданий с учетом надежности действий персонала.

Объект исследования — Автоматизированная система оперативно диспетчерского управления мелкосерийным производством.

Предмет исследования - Модели, методики и методы планирования и оптимизации процесса перераспределения производственных заданий при изменении надежности действий персонала.

Цель исследования состоит в повышении эффективности производственного процесса за счет совершенствования методов планирования и перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности их действий.

Для достижения сформулированной цели поставлены следующие задачи:

- Анализ особенностей оперативного планирования параметров мелкосерийного производства с учетом изменения надежности действий персонала;

— Идентификация параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий;

- Формализация процесса планирования производственных заданий по требуемому уровню загрузки персонала мелкосерийного производства;

- Оценка эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала, при изменении надежность действий операторов.

Методы исследования. Для решения указанных задач использовались методы сетевого планирования, теории нечетких множеств, имитационного моделирования, гибридных нейронных сетей и когнитивного моделирования.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, приведенных в диссертационной работе, достигнута за счет корректного применения методов моделирования и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем.

Научная новизна:

— Методика идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий, отличающаяся процедурой принятия решения о назначении для выполнения производственного задания при заданном уровне функционального состояния и прогнозируемом уровне надежности действий, базирующейся на аппарате гибридных нейро-нечетких сетей и позволяющая получать оценки с заданной достоверностью при ограничении объема обучающей выборки;

- Методика планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов, отличающаяся процедурой уточнения требований к значениям показателям эффективности производственного процесса при изменении надежности действий персонала на предыдущих этапах деятельности, базирующейся на аппарате нечетких когнитивных сетей и эволюционных вычислений и использующей в качестве критерия принятия решения среднегеометрическое значение издержек производственного процесса с учетом текущих оценок применимости персонала;

— Имитационная модель оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности действий операторов.

Положения, выносимые на защиту:

— Методика идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий.

- Методика планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов.

- Имитационная модель оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности действий операторов.

Практическую значимость исследования составляют:

Разработанные методы планирования и оптимизации использованы при совершенствовании процесса функционирования службы технической поддержки ОАО «Навигатор Технолоджи» (г. Орел) (акт внедрения от 23.10.2011 г.), применены в программном средстве "Система нейронечеткой идентификации показателей надежности оператора" (свидетельство о регистрации № 2011617529 от 01.03.2012).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 8 печатных работах, в том числе три статьи в ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией Минобрнауки Российской Федерации для публикаций результатов научных исследований.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Материал работы изложен на 150 страницах машинописного текста, включающего 43 рисунка, 6 таблиц и список литературы из 136 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы ее цель и задачи, научная новизна, практическая значимость и основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ организационных аспектов оперативного планирования параметров производственного процесса с учетом изменения надежности действий персонала.

Недостатком большинства систем автоматизированного планирования (ERP, MRP) является приблизительное оценивание ресурсов производства, в том числе и человеческих. Преимуществом систем MES, является принцип конечного планирования ресурсов на основе мониторинга их текущего расходования. Однако данный принцип не в полной мере можно отнести к надежности действий персонала ввиду высокой неопределенности и сложности оперативного оценивания происходящих изменений.

Вместе с этим, напряженность деятельности персонала мелкосерийного производства может быть отнесена к третьему классу условий труда 1-ой и 2-ой степени сложности. Интегральная оценка функционального состояния организма персонала показала, что 76,3 % обследованных находится в состоянии напряжения адаптационных механизмов, что сказывается на надежности их деятельности.

Одним из способов обеспечения надежности действий персонала является метод планирования загрузки при распределении производственных заданий. Однако существующие методы планирования не позволяют оценить влияние показателей надежности оперативного персонала, носящих нечеткий характер, на типовые сценарии возникновения инцидентов производственного процесса.

На основе анализа сделан вывод, что решаемая задача относится к классу задач распределения ресурсов и упорядочения работ и является частным случаем задачи нечеткого событийного программирования с нечеткими целочисленными переменными, связанными с временными характеристиками надежности действий персонала.

Вторая глава посвящена разработке методики идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий с применением аппарата гибридных нейро-нечетких сетей.

Под надежностью действий оператора в работе понимается способность выполнять предписанные функции своевременно с заданным качеством при сохранении в допустимых пределах психофизиологической "цены" деятельности. Оценка эффективности выполнения функций оператора производится с применением архивных записей анализа производительности (РА) автоматизированной системы «Matrix MES» на основании количественных ключевых показателей эффективности производственного процесса:

х, — количество своевременно выполненных операции;

х, - количество операции выполненных несвоевременно;

х,бр — количество операций выполненных с браком;

Г — среднее время выполнения операции (интервал оценивания параметров).

Среди методов оценивания психофизиологической "цены" деятельности, наиболее информативной и одновременно экономичной в плане организации процесса мониторинга является оценка функционального состояния оператора по вариабельности сердечного ритма (ВСР). В работах Машина В.А., продемонстрирована достаточность ограниченного числа ключевых показателей трехфакторной модели, которые оцениваются с применением системы мониторинга по одному отведению с применением грудного датчика кардио-интервалов:

л СКО г, г,

х, — среднеквадратическое отклонение /¿/{-интервалов;

xf - тангенс угла наклона линии регрессии графа;

лМО и пп

х, — математическое ожидание расстоянии между Лк-интервалами.

Динамика работоспособности оператора характеризуется чередованием временных интервалов пребывания в одном из состояний активности. Источником информации служит отчет, получаемый с применением архивных записей управления персоналом (LM) автоматизированной системы «Matrix MES», в котором учитываются оценки динамики работоспособности, и интенсивности действий оператора с интервалом 5-10 минут на основании количественных показателей загруженности:

х"р - время простоя оператора;

,-ВКЛ

х, - время включения оператора в цикл выполнения задании;

-ИНТ

х, - средняя интенсивность выполнения производственного задания.

На основании данных оценок рассчитывается нормированный индекс применимости оператора на анализируемом временном интервале, уточняющий допустимые значения нижней границы среднего времени простоя и верхней границы среднего времени включения оператора.

Для формирования структуры системы идентификации параметров загрузки оператора в работе обосновано применение гибридной сети нейро-нечеткго вывода, структура которой представлена на рис. 1. В сформированной структуре ННС содержится 33 входа:

(£f-xCK0; х"з-хмо; xij-x'8) - значения параметров ВСР на интервале трех отсчетов оценивания, предшествующих моменту принятия решения; (х™-х™ ; x^f-x"™; х^-х+2 ) - значения оцениваемых ключевых показателей эффективности оператора на интер-

вале отсчета оценивания, предшествующего и двух отсчетов следующих за моментом принятия решения; - значения параметров загрузки на

интервале трех отсчетов оценивания, предшествующих моменту времени принятия решения. В качестве выходных параметров используется три параметра (хпр; хвкл; хинт) - требуемое значения параметров включения, простоя и интенсивности, которые определяют значение коэффициента применимости оператора на текущем интервале планирования.

Обучение синтезированной сети ап£1з для определения параметров функций принадлежности реализовано с применением метода обратного распространения ошибки на выборке из N = 200 наблюдений. Оценка адекватности полученной нейро-нечеткой сети идентификации загрузки оператора произведена путем расчета ошибок первого и второго рода рис. 2.

Рис. 1. Структура сети нейро-нечеткого Рис. 2. Оценка качества идентификации идентификации параметров загрузки. параметров загрузки.

Сравнение результатов обучения, полученных с помощью разработанной методики, показывает их хорошую согласованность с экспериментальными данными, полученными при оперативном оценивании показателей загрузки персонала. Полученное решение может послужить основой для аппаратной реализации предложенного нейро-нечеткой алгоритма идентификации при решении задач оперативного распределения производственных заданий с учетом надежности действий персонала.

Третья глава посвящена разработке методики планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов.

На основе анализа функций оперативного планирования процесса распределения производственных заданий, реализуемых системами оперативно-диспетчерского управления, для повышения конструктивности описания зависимостей значащих параметров и сокращения вычислительной сложности, в работе обосновано комплексное применение методов:

- сценарного планирования для согласования значений частных показателей производственного процесса на основании исследования устойчивости процессов многоконтурного регулирования;

- функционально стоимостного анализа, позволяющего в качестве обобщенного показателя эффективности составления производственных расписаний обосновать применение стоимостного показателя.

В результате, методика планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов включает три этапа (рис. 3).

Рис. 3. Методика планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов

Реализация принципов сценарного планирования изменений целевых показателей производственного процесса реализуется с применением аппарата нечеткого когнитивного моделирования, который позволяет учесть нечеткий характер неопределенности изменения состояния персонала в процессе деятельности, прогнозировать тенденции к возникновению издержек и их относительный уровень на заданном интервале планирования, сформировать требования к значениям частных показателей производственного процесса за счет выделения подмножества устойчивых сценариев управления.

Структурная идентификация параметров обобщенной нечеткой когнитивной модели возникновения инцидентов производственного процесса производится в соответствии с рекомендациями международного стандарта ANSI/ISA-95.00.01-2010, которые определяют взаимодействие между функциями управления производством и другими функциями предприятия. На основании выделенных параметров формируется список концептов обобщенной нечеткой когнитивной модели процесса возникновения инцидентов с учетом изменения надежности персонала, который может быть представлен в виде кортежа:

/ КР1 Ш Per Din Din InI A

(e , e , e , e , e , e , t), (1)

KPI

где e - целевые показатели эффективности производственного процесса, формируемые на основании знаний оперативного технолога и начальника смены и общей стратегии производства при наличии ресурсов;

Rl

e — параметры надежности оперативного персонала, зависящие от частных показателей работоспособности, которые достигаются на основании различных сценариев планирования загрузки персонала;

Per

е - структурные параметры производственного процесса и персонала по направлениям деятельности учитывающие возможность совмещения обязанностей;

eDm — частные показатели производственного процесса, отражаемые средствами оперативного мониторинга и позволяющие осуществлять идентификацию взаимных влияний концептов в процессе функционирования;

ROI

е - показатели, позволяющие учесть финансовые издержки процесса управления инцидентами с применением функционально стоимостного анализа;

е1т — показатели взаимодействия персонала и производственных операций, определяющие инерционность и надежность производственного процесса; t — шаг планирования (дискретная величина).

Параметрическая идентификация обобщенной нечеткой когнитивной модели возникновения инцидентов реализуется с применением балансового дифференциального алгоритма обучения Хэбба, предполагающего вычисление свертки предыдущих изменений концептов для определения весовых коэффициентов взаимного влияния:

^-Ч+в-аГ^Ч-1). (2)

где \v)j — сила влияния концепта e'¡ на концепт e'j в момент времени t; e'¡ — выходной уровень /-го концепта в момент времени t; e'j — выходной уровень j-го концепта в момент времени t.

Результатом является структура модели процесса управления инцидентами, которая позволяет проводить анализ как отрицательного, так и положительного влияний на систему в дискретном времени, что будет выражаться в улучшении или ухудшении состояния целевых показателей производственного процесса.

Сценарное моделирование изменения целевых показателей производственного процесса с учетом надежности персонала основано на динамическом анализе НКК с применением метода импульсных процессов. Прогнозирование состояний целевых концептов на заданном интервале планирования определяется характером внешнего воздействия, состояния концепта е'~х в предыдущий момент времени и характером изменения состояния влияющих концептов e'j в текущий момент времени t.

Проблема учета отрицательных весов нечеткой матрицы смежности ^решается с помощью разделения исходного концепта на концепт и дис-концепт. При этом отрицательные влияния преобразуются в положительные с таким же абсолютным значением, но влияющие на дис-концепт.

Определение аккумулированного и опосредованного влияния всех концептов осуществляется с применением операции транзитивного замыкания квадратной нечеткой матрицы весов, путем определения множества всех путей P(i,k,j), ведущих из i в j и проходящих через вершину ке Nj. Суммарное влияние параметра i на j вычисляется по всем путям прохождения в моменты времени t = 1, 2,... по формуле:

е,'= X max П (3)

где Е{Р) - множество дуг пути Р; е£к ^ - активность вершин к в момент I; вес дуги на пути Р.

2. Формирование стратегий предупреждения инцидентов производственного процесса реализуется с применением статистического метода анализа НКК, который предполагает выделение полного перечня контуров регулирования значений целевых концептов и анализ их устойчивости с последующим отнесением управляющих концептов к подмножеству способствующих либо препятствующих. В результате производится формирование множества базовых стратегий V и подмножество Уп с У допустимых. В качестве критерия используется оценка чувствительности уровня издержек производственного процесса е£ на заданном интервале планирования, полученных в результате динамического моделирования в отсутствии и с применением альтернативного сценария Уп. Предложенное решение позволяет сократить вычислительную сложность задачи планирования с учетом обеспечения устойчивости многоконтурного управления инцидентами производственного процесса при изменении надежности персонала.

3. Формирование производственного расписания с учетом изменения требований к параметрам загрузки персонала формулируется в терминах задачи распределения ресурсов, которая является /^-полной и формулируется с ослаблением. В качестве решения применяется высокорабостный генетический алгоритм Холланда (рис. 4).

Рис. 4. Генетический алгоритм планирования производственных заданий по требуемому уровню загрузки персонала

Формирование хромосомы производится с вынесением идентификаторов операторов в отдельный вектор, элементы которого содержат число последовательно расположенных генов. Учет приоритета заданий производится с применением функции пригодности, в основу которого положена метрика среднегеометрического значение издержек расписания, при оптимизации загрузки персонала.

Дополнительно для сокращения пространства допустимых решений, использует вектор применимости персонала, представляющий собой перечень идентификаторов операторов, рекомендованных к выполнению производственных заданий в соответствии с текущими показателями надежности действий.

Оценка эффективности предложенного генетического алгоритма (ГА) планирования производится в сравнении с алгоритмом обратного заполнения. Оценка изменения средней надежности выполнения операций ц = (д0 -<7Г)/д0, где <70 и цт - значения надежности выполнения операций, полученные с применением алгоритма обратного заполнения и ГА соответственно, позволяет сделать вывод, что эффективность разработанного алгоритма определяется уровнем согласованности структуры персонала и количества производственных заданий (рис. 5). Оценка среднего времени выполнения задания, определяемая из выражения д = (д0 —дт)/дт, где д0 и дт - значения среднего времени выполнения задания, полученные с применением алгоритма обратного заполнения и ГА соответственно, показывает преимущество разработанного алгоритма при количестве операций V больше 40 (рис. 6).

20 30 40 50

Рис. 5. Изменение значения средней надежности выполнения задания <7 от общего числа планируемых операций Г и количества операторов йт.

Рис. 6. Изменение среднего времени выполнения задания д от общего числа планируемых операций К и количества операторов (?„.

Четвертая глава диссертации посвящена изложению результатов оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала.

Для решения данной задачи была разработана имитационная модель оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности действий операторов. Имитационная модель включает процедуру оценки параметров загрузки операторов, на основании методики, представленной во второй главе, и процедуру планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов, на основании методики, представленной в третьей главе.

Для оценки эффективности разработанных предложений решен ряд расчетных задач. Разработанная имитационная модель функционирует в рамках распределенной сети

промышленного предприятия, с использованием архивных записей системы MES, знаний оперативного технолога и начальника смены. Для решения расчетных задач, на основе XML были разработаны программные реализации адаптеров, обеспечивающих сопряжение системы MES с интерфейсом имитационной модели (рис. 7).

□ Е

Рис. 7. Структурная схема имитационной модели оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий

В результате динамического моделирования выявлены основные тенденции к возникновению инцидентов производственного процесса при снижении его устойчивости. Произведена оценка устойчивости частного сценария предупреждения инцидентов за счет оптимизации структуры оперативного персонала. При расчете на 8 часов, уровень издержек составит соответственно 500 у.е. - на первой, 900 у.е. - на второй и 800 у.е. - на третьей производственных линиях (рис. 8).

012345678 Время (час.)

Рис. 8. Оценка устойчивости производственного процесса при заданной структуре персонала

1200 1000 800 600 400 200

-1-я ГШ

-2-я ПЛ

о

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Структура персонала (чел.)

Рис. 9. Оптимизация структуры оперативного персонала производства

Сокращение уровня издержек возможно при применении частного сценария оптимизации структуры оперативного персонала и достигается соответственно при следующих значениях: 13 человек для первой, 8 человека для второй и 4 человека для третьей производственных линий (рис. 9). В соответствии предложенным подходом проведена оценка чувствительности перечня сценариев предупреждения инцидентов производственного процесса (рис. 10).

Совершенствование процесса планирования производственных заданий на основании индивидуализации загрузки оперативного персонала позволило сократить:

- среднее количество операций выполненных не своевременно соответственно на 25 % - на 1-й, 9 % - на 2-й, 12 % - на 3-й производственных линиях,

- среднее время выполнения операций на 20 % - на 1-й, 5 % - на 2-й, 16 % - на 3-й производственных линиях,

- среднее количество не выполненных операций на 18 % — на 1-й, 4 % - на 2-й, 2 % - на 3-й производственных линиях (рис. 11).

Обоснование допустимого кол-ва не выполненных операций Обоснование уровня зарплаты оператора по направлениям Обоснование издержек не выполнения операции Обоснование стоимости выполнения операции Обоснование среднего времени разрешения операции Обоснование структуры персонала по производственным линиям

И 3-я ПЛ И 2-я ПЛ -я ПЛ

1

а Сниженте среднего количества операций выполненных не своевременно

шСнижение среднего времени выполнения операций

;; Снижение среднего количество не выполненных

Рис. 10. Оценка чувствительности сценариев предупреждения инцидентов производственного процесса

Рис. 11. Оценка эффективности

процесса планирования производственных заданий

Таким образом, экспериментально подтверждена гипотеза о возможности повышения эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности действий операторов.

Найдены аппроксимирующие зависимости, определяющие:

— параметры загрузки оператора при изменении надежности его действий,

— среднее количество инцидентов и время разрешения инцидентов при перераспределении производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала,

— устойчивость показателей производственного процесса при изменении численности персонала отдельных производственных линий.

Направлением дальнейших исследований является создания информационного сервиса для индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности действий операторов и создание условий для его технической реализации.

В заключении сформулированы основные результаты работы и сделаны предложения по их использованию для совершенствования методов планирования деятельности персонала при распределении производственных заданий на основании индивидуализации загрузки с учетом надежности действий операторов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе решена задача повышения эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала.

На основании проведенных исследований получены результаты:

1. В результате анализа влияния надежности действий персонала на изменение показателей эффективности мелкосерийного производства, предложен подход к повышению эффективности производственного процесса за счет совершенствования методов планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов.

2. Разработана методика идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий, отличающаяся процедурой оперативного прогнозирования показателей производственного процесса на последующих интервалах планирования от уровня функционального состояния и надежности действий оператора на предыдущих этапах деятельности.

3. Формализована процедура оценки функционального состояния оператора с применением косвенного метода анализа физиологических механизмов регуляции сердечного ритма на основании трехфакторной модели Машина В.А. на интервале трех отсчетов, предшествующих моменту принятия решения, без снижения точности оценивания.

4. Предложена структура системы идентификации показателей загрузки персонала на базе аппарата гибридных нейро-нечетких сетей, позволяющая получать оценки с заданной достоверностью при ограничении объема обучающей выборки.

5. Обоснована конструктивность применения метода сценарного планирования для согласования значений частных показателей устойчивости производственного процесса с применением аппарата нечетких когнитивных карт, что позволяет учесть неопределенность влияния надежности персонала, прогнозировать общие тенденции к возникновению издержек производственного процесса на заданном интервале планирования.

6. Разработана методика планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов, отличающаяся процедурой оценки эффективности производственного процесса базирующейся на аппарате нечетких когнитивных карт и способом перераспределения производственных заданий.

7. Предложена структура нечеткой когнитивной карты процесса возникновения инцидентов производственного процесса, которая включает структурные и функциональные показатели мелкосерийного производства, а так же формализованный критерий эффективности планирования, в основу которого положена оценка устойчивости с применением метод оперативного функционально-стоимостного анализа производственного процесса.

8. Разработан генетический алгоритм процесса распределения производственных заданий, где для учета их приоритета и допустимого уровня загруженности разработана функция пригодности, основанная на среднегеометрическом значении издержек производственного процесса с учетом текущих оценок применимости персонала

9. Разработана имитационная модель оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала, при изменении надежности его действий, где для идентификации параметров на основе стандарта XML разработаны программные реализации адаптеров для сопряжения с интерфейсом MES.

10. Найдены аппроксимирующие зависимости, определяющие требуемые параметры загрузки персонала при изменении надежности его действий, среднее количество инцидентов и среднее время разрешения инцидентов при распределении производственных

заданий на основании индивидуализации загрузки персонала, устойчивость показателей производственного процесса при изменении численности персонала отдельных производственных линий.

11. Применение методов планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов позволило сократить среднее количество операций выполненных не своевременно соответственно на 25 % - на 1-й, 9 % - на 2-й, 12 % — на 3-й производственных линиях, среднее время выполнения операций на 20 % - на 1-й, 5 % - на 2-й, 16 % - на 3-й производственных линиях и среднее количество не выполненных операций на 18 % - на 1-й, 4 % - на 2-й, 2 % - на 3-й производственных линиях за счет оперативного перераспределения производственных заданий на оптимизированной структуре персонала.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

В ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией:

1. Смирнов, С. В. Проектирование автоматизированных систем поддержки и принятия решения по обеспечению надежности профессиональной деятельности персонала [Текст] / С. В. Смирнов // Известия ОрелГТУ. Серия «Информационные системы и технологии». - 2007. № 4-2/268(535) - С. 231 - 236.

2. Смирнов, С. В. Построение нечеткой когнитивной модели возникновения аварийных ситуаций при изменении надежности профессиональной деятельности персонала [Текст] / С. В. Смирнов // Известия ОрелГТУ. Серия «Информационные системы и технологии». - 2007. № 4-2/268(535) - С. 237 - 242.

3. Смирнов, С. В. Идентификация параметров загрузки оператора по требуемому уровню надежности [Текст] / С. В. Смирнов // Информационные системы и технологии. -2012. №4 (72).-С. 78-85.

На научно-технических конференциях всероссийского и межведомственного уровня:

4. Смирнов, С. В. Модель системы оперативного управления надежностью структуры персонала опасных производственных объектов [Текст] / C.B. Смирнов, А.Г. Тамилин, Е.И. Хорохоркина // Материалы 33-й Всероссийской научно-технической конференции: «Сети, системы связи и телекоммуникации», Рязанский ВВКУС. - Рязань: 2008. - С. 186 - 188 (доля участия автора - 50%)

5. Смирнов, С. В. Методика определения оптимального количества структуры персонала опасных производственных объектов [Текст] / C.B. Смирнов, А.Г. Тамилин, Е.И. Хорохоркина // Материалы 33-й Всероссийской научно-технической конференции: «Сети, системы связи и телекоммуникации», Рязанский ВВКУС. - Рязань: 2008. - С. 205 - 207 (доля участия автора - 50%)

6. Смирнов, С. В. Методика оптимизации затрат при обеспечении надежности структуры персонала опасных производственных объектов [Текст] / C.B. Смирнов, А.Г. Тамилин, Е.И. Хорохоркина // Материалы 33-й Всероссийской научно-технической конференции: «Сети, системы связи и телекоммуникации», Рязанский ВВКУС. - Рязань: 2008. - С. 193 - 195 (доля участия автора - 50%)

Свидетельства о регистрации в Государственном реестре изобретений РФ:

7. Смирнов, С. В. «Способ прогнозирования трафика в системе» [Текст] / В. И. Коза-чок, С. Н. Семкин, С. В. Гребенев, А. Н. Цибуля, О.В. Крюков, C.B. Смирнов // Свидетельство о государственной регистрации в Государственном реестре изобретений РФ № 2258316, 10.08.05 (доля участия автора - 20%)

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ:

8. Смирнов, С. В. «Система нейронечеткой идентификации показателей надежности оператора» [Текст] / C.B. Смирнов, Р.И. Мусакаев, C.B. Прохоров // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011617529, 2011 г. (доля участия автора-50%)

Лицензия ИД №00670 от 05.01.2000 г. Подписано в печать 7 мая 2013 г. Формат 60x84/16 Печать офсетная. Усл. печ. л.1. Тираж 100 экз. Заказ № 161

Полиграфический отдел ФГБОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК» 302030, г. Орел, ул. Московская, 65

АКАДЕМИЯ ФСО РОССИИ

На правах рукописи 04201357850 ~

СМИРНОВ Сергей Владиславович

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЗАДАНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Диссертация

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель к.т.н., доцент, Семкин С.Н.

Орел-2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ..................................................................................................................5

1. ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ ОПЕРАТИВНОГО

ПЛАНИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ МЕЛКОСЕРИЙНОГО

ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ ИЗМЕНЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ

ПЕРСОНАЛА.........................................................................................................10

1.1. Анализ актуальности оперативного планирования параметров мелкосерийного производства с учетом изменения надежности персонала..........................................................................................................10

1.2. Проблемы снижения надежности оперативного персонала мелкосерийного производства в процессе деятельности............................15

1.3. Обеспечение требуемой надежности действий персонала мелкосерийного производства на основании методов оперативно-календарного планирования...........................................................................22

1.4. Обоснование методов эволюционных вычислений для решения задачи оперативного планирования загрузки персонала мелкосерийного производства в условиях неопределенности состояния его надежности..............................................................................27

1.5. Постановка задачи оперативного планирования параметров загрузки персонала мелкосерийного производства в условиях

неопределенности состояния его надежности.............................................33

1.6. Выводы:............................................................................................................38

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАГРУЗКИ ОПЕРАТОРА С УЧЕТОМ НАДЕЖНОСТИ

ЕГО ДЕЙСТВИЙ...................................................................................................39

2.1. Анализ подходов оценки результативности оперативного персонала предприятия.....................................................................................................39

2.2. Анализ влияния функционального состояния оператора на изменение показателей надежности в процессе деятельности......................................42

2.3. Методика идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий...............................................................................45

2.4. Построение адаптивной нейро-нечеткой системы идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий.........57

2.5. Выводы:............................................................................................................65

3 МЕТОДИКА ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПЕРСОНАЛА НА

ОСНОВАНИИ ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ ЗАГРУЗКИ ОПЕРАТОРОВ.........66

3.1. Анализ методов планирования ресурсов мелкосерийного производств......................................................................................................66

3.2. Формализация процесса планирования производственных заданий по требуемому уровню загрузки персонала......................................................71

3.3. Сценарное моделирование целевых показателей производственного процесса на заданном интервале планирования при изменении надежности персонала....................................................................................76

3.4. Обоснование сценария предупреждения инцидентов производственного процесса при изменении надежности персонала.......81

3.5. Составление производственного расписания с учетом изменения требований к параметрам загрузки персонала.............................................88

3.6. Выводы:..........................................................................................................100

4. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА С УЧЕТОМ

ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЗАДАНИЙ НА

ОСНОВАНИИ ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ ЗАГРУЗКИ ПЕРСОНАЛА.........102

4.1. Содержательная постановка задачи моделирования процесса распределения производственных заданий по требуемому уровню загрузки оперативного персонала...............................................................102

4.2. Идентификация параметров имитационной модели оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределении производственных заданий........................................107

4.3. Построение имитационной модели процесса распределения производственных заданий в среде МайаЬ.................................................119

4.4. Предложения по обоснованию параметров процесса распределения производственных заданий для предупреждения инцидентов производственного процесса.......................................................................127

4.5. Выводы:..........................................................................................................134

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.......................................................................................................136

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ...................................................138

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время перспективным направлением в области автоматизации производственного процесса мелкосерийного производства является оперативное планирование и управление, основой которого является новый класс производственных исполнительных систем (MES). Их отличительной особенностью является возможность планирования и оптимизации выпуска продукции в режиме реального времени за счет быстрой реакции на происходящие события и применения математических методов компенсации отклонений от плановых заданий. Одной из функций MES является управление персоналом (LM-Labor Management), которое предполагает оперативное планирование и контроль загруженности работников в ежеминутном режиме.

Вместе с этим, деятельность персонала мелкосерийного производства характеризуется высоким нервно-эмоциональным напряжением, обусловленным динамикой деятельности, необходимостью систематической переработки большого объема поступающей информации, зачастую в условиях дефицита времени. Комплексное воздействие неблагоприятных производственных факторов оказывает негативное влияние на функциональное состояние персонала, что сказывается на надежности их действий и приводит к снижению эффективности производственного процесса.

Одним из методов обеспечения надежности действий персонала является планирование режима труда и отдыха, которое заключается в формировании производственных заданий. Однако общие рекомендации не учитывают влияния индивидуальных особенностей организма оператора и изменяющихся внешних факторов производственной деятельности, что значительно снижает эффективность подобных решений.

Таким образом, повышение эффективности производственного процесса требует совершенствования методов оперативного планирования деятельности персонала с учетом перераспределения производственных заданий на основа-

нии индивидуализации загрузки персонала, при изменении надежности его действий.

Развитию методов теории надежности человеко-машинных систем посвящены работы В. С. Авдуевского, В. М. Барабаша, В. Н. Владимирова, А. И. Губинского, Небылицына В. Д., А. F. Kramer, L. J. Prinzel, G. Schmidt, G. E. Monfill, G. R. Hockey и др.

Вопросам моделирования и оптимизации слабо структурированных систем и процессов посвящены работы Р. Аксельрода, В. Б. Силова, Б. Коско, А. А. Кулинича, Д. Г. Лагерева и др.

Вопросам совершенствования процесса оперативного управления производством посвящены работы В. А. Петрова, С. В. Загородникова, Н. В. Новицкого, В. И. Пашуто и др.

Этими учеными созданы достаточные научные предпосылки для решения сформулированной проблемы, однако не учтены следующие аспекты:

- Известные методы оценки эффективности персонала не позволяют осуществлять достоверный прогноз надежности их действий в процессе функционирования мелкосерийного производства;

- Методы оперативного планирования показателей производственного процесса не в полной мере учитывают влияния, связанные с изменением надежности действий персонала;

- Существующие методы оценки эффективности производственного процесса не позволяют учесть динамику взаимного влияния факторов обладающих неопределенностью нечеткого типа.

Указанные обстоятельства обуславливают актуальность проблемы повышения эффективности производственного процесса за счет оперативного перераспределения производственных заданий с учетом надежности действий персонала.

Объект исследования - автоматизированная система оперативно диспетчерского управления мелкосерийным производством.

Предмет исследования - модели, методики и методы планирования и оптимизации процесса перераспределения производственных заданий при изменении надежности действий персонала.

Цель исследования состоит в повышении эффективности производственного процесса за счет совершенствования методов планирования и перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности их действий.

Для достижения сформулированной цели поставлены следующие задачи:

- Анализ особенностей оперативного планирования параметров мелкосерийного производства с учетом изменения надежности действий персонала;

- Идентификация параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий;

-Формализация процесса планирования производственных заданий по требуемому уровню загрузки персонала мелкосерийного производства;

- Оценка эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала, при изменении надежность действий операторов.

Методы исследования. Для решения указанных задач использовались методы сетевого планирования, теории нечетких множеств, имитационного моделирования, гибридных нейронных сетей и когнитивного моделирования.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, приведенных в диссертационной работе, достигнута за счет корректного применения методов моделирования и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем.

Научная новизна:

- Методика идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий, отличающаяся процедурой принятия решения о назначении для выполнения производственного задания при заданном уровне функционального состояния и прогнозируемом уровне надежности действий, базирующейся на аппарате гибридных нейро-нечетких сетей и позволяющая

получать оценки с заданной достоверностью при ограничении объема обучающей выборки;

- Методика планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов, отличающаяся процедурой уточнения требований к значениям показателям эффективности производственного процесса при изменении надежности действий персонала на предыдущих этапах деятельности, базирующейся на аппарате нечетких когнитивных сетей и эволюционных вычислений и использующей в качестве критерия принятия решения среднегеометрическое значение издержек производственного процесса с учетом текущих оценок применимости персонала;

- Имитационная модель оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности действий операторов.

Положения, выносимые на защиту:

- Методика идентификации параметров загрузки оператора с учетом надежности его действий.

- Методика планирования деятельности персонала на основании индивидуализации загрузки операторов.

- Имитационная модель оценки эффективности производственного процесса с учетом перераспределения производственных заданий на основании индивидуализации загрузки персонала с учетом надежности действий операторов.

Практическую значимость исследования составляют:

Разработанные методы планирования и оптимизации использованы при совершенствовании процесса функционирования службы технической поддержки ОАО "Навигатор Технолоджи" (г. Орел) (акт внедрения от 23.10.2011 г.), применены в программном средстве "Система нейронечеткой идентификации показателей надежности оператора" (свидетельство о регистрации № 2011617529 от 01.03.2012).

Основные положения диссертации опубликованы в 8 печатных работах, в том числе три статьи в ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией Минобрнауки Российской Федерации для публикаций результатов научных исследований.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Материал работы изложен на 150 страницах машинописного текста, включающего 43 рисунка, 6 таблиц и список литературы из 136 наименований.

1. ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ МЕЛКОСЕРИЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ ИЗМЕНЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ ПЕРСОНАЛА

1.1. Анализ актуальности оперативного планирования параметров мелкосерийного производства с учетом изменения надежности персонала

В настоящее время технологии автоматизации являются определяющим фактором в вопросах обеспечения эффективности функционирования промышленных предприятий. Одной из задач автоматизации и управления производством является составление баланса между заказами и загрузкой имеющихся производственных мощностей [1, 2, 3].

Перспективным направление в области автоматизации и управления производством является оперативное планирование, основой которого является новый класс MES-chctqm. Международная ассоциация производителей систем управления производством (MES) определила одиннадцать типовых обобщенных функций MES системы [4, 5, 6, 7, 8, 9]:

- контроль состояния и распределение ресурсов (RAS). Данная функция реализует процесс управления ресурсами производства, под которыми понимаются: технологическое персонал, оборудование, материалы, документация, инструменты. Мониторинг состояния оборудования позволяет своевременно определить возникновение и развитие проблемы, а так же спрогнозировать возникновение инцидентов производственного процесса. Дополнительно данный модуль позволяет интегрировать и анализировать данные от других подсистем и служб предприятия. По оценкам экспертов, выгоды от применения достигают от 1,5 % от объёма производства и потерь продукции в рамках предприятия.

- оперативное/детальное планирование (ODS). В рамках данной функции производится расчет производственных расписаний, основанный на приоритетах, связанных с особенностями изделий и технологией производства. Контроль соответствия плановым заданиям ведется в режиме реального времени и позво-

ляет оптимизировать производственный процесс по критериям минимальных временных или финансовых издержек на производство продукции. Реализация данной функции позволяет достичь до 2,0% от объёма производства и потерь продукции.

- диспетчеризация производства (DPU). Функция управления потоком изготавливаемых деталей по операциям, заказам, партиям, сериям, посредством рабочих нарядов базируется на подсистеме иерархического агрегирования информации, основанной на системе ключевых показателей эффективности (KPI Management), которая позволяет построить иерархическую информационную модель предприятия. Пользователями DPU являются диспетчер производственного процесса, оперативный и административный персонал предприятия. Выгоды от применения достигают по разным оценкам от 0,75% до 2,25% процентов от объёма производства и потерь продукции.

- управление документами (DOC). Включает контроль содержания и прохождения документов, сопровождающих изготовление продукции, ведение плановой и отчетной цеховой документации.

- сбор и хранение данных (DCA). Предполагает взаимодействие информационных подсистем в целях получения, накопления и передачи технологических и управляющих данных, циркулирующих в производственной среде предприятия.

- управление персоналом (LM). Данная функция обеспечивает возможность управления персоналом в ежеминутном режиме на основе создаваемой иерархической модели персонала предприятия, с формированием зон ответственности и подчиненности по каждому сотруднику. Повышение производительности персонала является одной из составляющих экономического эффекта от применения системы. Для этого оперативный и административный персонал обеспечивается специально подготовленной аналитической информацией. По каждому рабочему месту (АРМу) формируются электронные рабочие журналы по зоне ответственности сотрудника. Выгоды от применения достигают 0,75 -2,5% от объёма производства и потерь продукции.

- управление качеством продукции (QM). Важная функция предполагающая обеспечение контроля качества, выявление критических точек и проблем в режиме реального времени на основе информации поступающей с производственного уровня. Выгоды от применения достигают от 0,5 - до 1,2 % от объёма производства и потерь продукции в рамках предприятия.

- управление производственными процессами (РМ). Функция предназначена для мониторинга производственных процессов и корректировки решений оператора в автоматическом или диалоговом режиме. Производится текущий контроль и статистический анализ вектора п�