автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процесса мониторинга производств предприятий КНР

На правах рукописи

ТЯНЬ ЮАНЬ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА МОНИТОРИНГА ПРОИЗВОДСТВ ПРЕДПРИЯТИЙ КНР

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

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 4 ОКТ 2013

Москва-2013

005535685

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» на кафедре «Автоматизированные системы управления».

Научный руководитель: Остроух Андрей Владимирович,

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДИ, г. Москва Официальные оппоненты: Илюхин Андрей Владимирович,

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизация производственных процессов» МАДИ, г. Москва

Комков Федор Сергеевич,

кандидат технических наук, системный аналитик ООО «ABEBA», г. Москва

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана -Национальный исследовательский университет техники и технологий (МГТУ им. Н.Э. Баумана), г. Москва.

Защита состоится 14 ноября 2013 г. в 10°° часов на заседании диссертационного совета Д 212.126.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский проспект, д. 64, ауд. 42.

Телефон для справок: (499) 155-93-24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Текст автореферата размещен на сайте Высшей аттестационной комиссии: www.vak.edu.gov.ru.

Автореферат разослан 11 октября 2013 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета университета, а копии отзывов присылать по электронной почте: uchsovet@madi.ru

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.126.05, п ' Михайлова Н.В.

кандидат технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В Китайской народной республике (КНР) в настоящее время наблюдается постоянный рост количества и объемов работ по интенсификации, компьютеризации и комплексной автоматизации производства и интегрированного управления функционированием, как сетью технологических процессов, так и отдельными предприятиями. Этот процесс сопровождается расширением научных и технических исследований, разработок моделей и структурных решений человеко-машинных систем, предназначенных для автоматизации производства и интеллектуальной поддержки процессов управления. Современный уровень развития аппаратных и программных средств сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации и холдинги накопили большие объёмы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно вести мониторинг: выявлять тенденции, принимать оперативные управленческие решения, строить стратегию дальнейшего развития.

Понимание системы мониторинга раскрывается в работах Каревой Т.А., Миняшкина В. В., Перевалова Ю.В., Титоренко Г.А., Уилсона Э., Фитуни JI.JI. и некоторых других авторов.

Мониторингу технологических процессов и производств без учета его влияния на повышение эффективности деятельности промышленных предприятий особое внимание уделяется в работах Мака (Мак Y.T.) и Онга (Ong P.F.), в которых изложены наиболее важные компоненты структуры систем мониторинга, а также предложены технические регламенты и программы внесения изменений в базовый состав и структуру системы мониторинга.

В работах ученых Клейнера Г.Б., Радыгина A.B., Раицкго К.А., Мовсесяна А.Г. и других изложены способы и инструменты влияния систем мониторинга на управленческую деятельность сложных экономических структур, в том числе, для получения информации в процессе слияний, поглощений и реструктуризации деятельности.

Отдельные российские авторы Гараджа М.Ю., Гергелев А.Э., Крейнина М.Н., Сергеев И.В., Скрипник К.Д., Тараненко В.И. исследуют узкоспециализированные системы мониторинга. В частности, в работах Гараджи М.Ю., Крейниной М.Н., система мониторинга используется исключительно для финансового контроля деятельности предприятия, а в работах Скрипника К.Д., Гергелева А.Э., Тараненко В.И. предложено использование системы мониторинга для управления персоналом предприятий.

Автоматизированные системы, разработанные в последнее время, решают в основном задачи в рамках одного информационного поля накопления данных. Способы доступа к накопленным данным, сводятся к простым механизмам поиска по прямому совпадению. Однако, любое хранилище и поток информации ценны не только и столько конкретными данными, образующими их, но связями между информационными объектами. При этом выявление связей и закономерностей в массивах данных традиционно остаётся работой аналитиков. Следует заметить, что объём информации достигает такого масштаба, что без использования автоматизированных программных средств нового уровня задача анализа данных становится непосильной для человека.

Одним из факторов, способствующих получению преимуществ в условиях конкуренции, является применение автоматизированных систем мониторинга производственно-технологической и организационно-экономической деятельности промышленных предприятий, предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений.

Развитие подобных систем основано на работах ученых, внесших значительный вклад в развитие теории и практики разработки систем автоматизации мониторинга, систем принятия управленческих решений, применением современных технологий построения хранилищ данных (ХД) и аналитической обработки данных в реальном времени (OLAP): Аверкина А.Н., Адамса С., Адамчука В.В., Альберта М., Альдерфера К., Ансоффа И., Андреева А.Н., Афонина H.A., Баткаевой И.А., Байкалова С.П., Бергер Ч., Берман В.П., Бешелев С.Д., Бобко И.М., Болквадзе И.М., Бомас В.В., Бусленко Н.П., Вагина В.Н., Варшавского C.B., Гладуна В.П., Генкина Б.М., Друкера П., Ерошина С.Е., Кибанова А.Я., Котляра А.Э., Кузнецова В.И., Инмона Б., Иоффин А.И., Ильенковой С.Д., Кодда Э., Курицкого Б.Я., Ларичева О.И., Локтева С.А., Магуры М.И., Мэйо Э., Наумова Г.О., Новикова Д.А., Одегова Ю.Г., Орловского С.А., Перегудова Ф.И., Подиновского В.В., Попова Э.В., Портера Л., Поспелова Г.С., Поспелова Д.А., Рофе А.И., Саати Т., Слезингер Г.Э., Стефанюка В.Л., Тарасенко Ф.П., Тейлора Ф., Шапиро Д.И., Шумпетера Й. и многих других.

Актуальность темы диссертации определяется необходимостью развития теоретических положений и практических рекомендаций по разработке программных приложений для осуществления оперативного мониторинга внутренней среды промышленных предприятий по комплексным показателям их деятельности, а также:

- выработке оперативных управляющих воздействий на основе идентификации существенных параметров деятельности предприятий и их вклада в итоговый комплексный показатель;

- отслеживании и корректировке в режиме реального времени выполнения программ реструктуризации предприятий, в

соответствии с изменением ключевых производственно -технологических и организационноэкономических параметров;

- проведении сравнительного многомерного анализа производственно - технологического и организационно - экономического состояния промышленного предприятия;

- осуществлении визуального динамического анализа текущего состояния среды промышленного предприятия.

Указанные процессы порождают большие объёмы записей данных, которые должны быть размещены в хранилище данных (ХД). Интеллектуальный анализ этих данных позволяет предприятию улучшать процессы разработки и дизайн продукции, вносить изменения в её изготовление и технологию сборки и монтажа, что в конечном счете позволяет улучшить качество продукции и снизить расходы по рекламациям. Задача разработки такого хранилища не является тривиальной и требует разработки алгоритмов интеллектуального анализа данных (ОМ -алгоритмов).

Предмет исследования - вопросы теории и практики разработки автоматизированных систем управления для промышленных предприятий, а также модели и методы оперативного мониторинга их внутренней среды и выработки управляющих воздействий на основе комплексных показателей производственно - технологической и организационно - экономической деятельности.

Объект исследования - производственно — технологическая и организационно-экономическая деятельность промышленных предприятий и производственных объединений КНР.

Цель и основные задачи исследования

Цель исследования - повышение эффективности работы промышленных предприятий КНР за счет разработки и внедрения автоматизированной системы оперативного мониторинга и управления их производственно-технологической и организационно-экономической деятельностью.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1. Системный анализ направлений, концепций и моделей использования технологий автоматизированного анализа данных в аналитических системах промышленных предприятий.

2. Исследование основных аспектов и выявление роли системы мониторинга как элемента интегрированной автоматизированной информационной системы промышленного предприятия.

3. Формулировка основных принципов построения системы мониторинга состояния среды промышленного предприятия, для повышения эффективности автоматизированной информационной системы и процесса управления его деятельностью.

4. Разработка концепции многоуровневой системы мониторинга состояния среды промышленного предприятия, как основы для

информационной базы принятия производственно - технологических и организационно - экономических решений.

5. Разработка структуры автоматизированной системы мониторинга промышленного предприятия на основе разработанных теоретических подходов к построению многоуровневой системы мониторинга производственно - технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия.

6. Апробация основных теоретических результатов, а также формулировка практических рекомендаций по порядку внедрения систем мониторинга производственно - технологической и организационно -экономической деятельности на промышленных предприятиях.

Методы исследования

Методологической и теоретической основой настоящей научной работы является использование системного подхода к анализу объекта исследования.

Полученные результаты исследования базируются на использовании методов и средств системного анализа, теории принятия решений, теории построения автоматизированных информационных систем, сетей и баз данных, компьютерного анализа данных.

Научная новизна

Научную новизну исследования составляют разработанные теоретические положения для автоматизации мониторинга среды промышленных предприятий на основе:

1. Модели выработки управляющих воздействий с использованием комплексных оценок производственно - технологической и организационно-экономической деятельности промышленного предприятия, учитывающей системность и влияние нескольких компонентов системы управления деятельностью промышленного предприятия.

2. Алгоритма оперативного управления производственно -технологической и организационно — экономической деятельностью промышленного предприятия, позволяющего проводить мониторинг управленческой деятельности сложных экономических структур, с учетом особенностей бизнес-процессов конкретного предприятия.

3. Алгоритмического и программного обеспечения, отличающегося учетом особенностей бизнес - процессов предприятия и позволяющего осуществлять операции переноса и трансформации данных в многоуровневой архитектуре организации данных.

На защиту выносятся:

1. Модель выработки управляющих воздействий на основе комплексных оценок производственно - технологическая и организационно-экономическая деятельности промышленного предприятия.

2. Алгоритм оперативного управления производственно -технологической и организационно - экономической деятельностью промышленного предприятия.

3. Многоуровневая архитектура организации данных, позволяющая осуществлять операции переноса и трансформации данных и разработанное алгоритмическое и программное обеспечение, отличающееся учетом особенностей бизнес-процессов предприятия.

Достоверность и обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций основывается на теоретических и методологических положениях, сформулированных в работах отечественных и зарубежных ученых и специалистов, и подтверждается положительными результатами внедрения.

Обоснованность научных положений определена предварительным анализом потоков работ при оперативном учете хода производства ряда промышленных предприятий. Результаты, полученные при построении информационной и функциональной модели бизнес-процесса, подтверждаются положительным тестированием алгоритма принятия управленческих решений.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Практическая ценность работы заключается в том, что применение полученных результатов исследования позволяет промышленным предприятиям:

- осуществлять оперативный мониторинг производственно -технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия и вырабатывать оперативные управляющие воздействия на основе идентификации существенных параметров деятельности предприятия и их вклада в итоговый комплексный показатель;

- отслеживать и корректировать в режиме реального времени выполнение программ реструктуризации предприятия и проводить реинжиниринг бизнес-процессов в соответствии с изменением производственно-технологических и организационно-экономических параметров;

- осуществлять сравнительный многомерный анализ производственно-технологической и организационно-экономической деятельности;

- проводить анализ различных многопараметрических объектов по идентификации и влиянию параметров их деятельности на итоговый комплексный показатель и осуществлять их визуальный динамический анализ;

- повысить уровень информационного взаимодействия подразделений предприятия за счет использования общего информационного пространства.

Апробация работы

В ходе выполнения диссертационной работы результаты исследований докладывались на заседании кафедры «Автоматизированные системы

управления» МАДИ в 2011 - 2013 г.; международной научно - практической конференции «Наука и образование в XXI веке», Тамбов, Россия; Международной научной конференции «Управление производством. Учет, анализ, финансы», Лондон, Великобритания; 69-71 научно-методической и научно-исследовательской конференциях МАДИ.

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

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, формулируется цель, в соответствии с которой поставлены задачи исследования, а также дается краткое содержание глав диссертации.

В первой главе «АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ» проведен системный анализ направлений, концепций и моделей использования технологий автоматизированного анализа данных в аналитических системах промышленных предприятий.

Исследована функциональность стандартов и методологий разработки программных приложений; проведен анализ современных систем планирования производством, методов и подходов к построению систем оперативного управления производственно - технологической и организационно - экономической деятельностью промышленных предприятий. Исследована специфика и требования к разработке информационных систем управления для промышленных предприятий, а также особенности использования в них технологий ХД, OLAP и методов интеллектуального анализа данных (ИАД).

Показано, что наиболее прогрессивной в настоящее время системой оперативного управления, позволяющей решать задачи в режиме реального времени, является система планирования производственных ресурсов.

Решение задачи повышения эффективности промышленного предприятия напрямую связано с автоматизацией как организационно -экономической деятельности, так и всех этапов производственного цикла -от разработки концепции изделия, его конструирования и производства до послепродажного обслуживания (рис.1).

Возможности современных средств автоматизации деятельности предприятий вышли за пределы традиционных функций и позволяют осуществлять анализ производственной деятельности в реальном времени.

Исследованы основные аспекты и показана роль системы мониторинга как элемента интегрированной автоматизированной информационной системы промышленного предприятия.

Складывающаяся в настоящее время в мире экономическая ситуация ставит перед промышленными предприятиями ряд задач, которые ранее ими

не рассматривались. Среди наиболее важных, с нашей точки зрения, задач можно выделить:

- усиление конкурентной борьбы;

- требование выпуска продукции в соответствии с текущими заказами покупателей, а не с долгосрочными перспективными планами;

- необходимость оперативного принятия решений в сложной экономической ситуации;

- укрепление связей между поставщиками, производителями и покупателями.

ВЕДОМСТВО

УПРАВЛЯЮЩАЯ КОМПАНИЯ

НИИ, ИССЛЕД. ЦЕНТРЫ ОКБ СЕРИЙНЫЕ ЗАВОДЫ СЕРВИСНЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ

ЭТАПЫ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИЗДЕЛИЯ

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ЗАДЕЛ НИОКР СЕРИЙНОЕ ПРОИЗВОДСТВО ЭКСПЛУАТАЦИЯ

Рис. 1. Организационная структура государственных промышленных предприятий в КНР

В конкурентной борьбе побеждает только тот, кто быстрее других реагирует на изменения в бизнесе и принимает более верные решения. Именно новые информационные технологии помогают руководителям промышленных предприятий различного масштаба в решении этих сложных задач.

Страны рыночной экономики имеют большой опыт создания и развития информационных технологий для промышленных предприятий. Одним из наиболее распространенных методов управления производством и дистрибуции являются системы планирования потребностей в материалах (MRP) и календарного планирования производственных ресурсов (MRP II -Manufacturing resources Planning), которые позволяют предприятиям лучше управлять своими производственными системами (путем распределения материалов и составления графика производства) (рис. 2).

Планы нижних уровней зависят от планов более высоких уровней, т. е. план высшего уровня предоставляет входные данные, намечаемые показатели и / или какие-то ограничительные рамки для планов низшего уровня. Кроме того, эти планы связаны между собой таким образом, что

результаты планов нижнего уровня оказывают обратное воздействие на планы высшего уровня.

Интегрированная система имеет центральную базу данных и снабжает сотрудников любой необходимой информацией, где бы она ни находилась (инжиниринговые записи, MRP II, система качества, система управления документооборотом, система планирования).

Рис. 2. Иерархия планов

Она поддерживает интеграцию систем на заводе, обеспечивая отклик в реальном времени и устраняя, таким образом, одно из самых больших сегодняшних ограничений MRP II - недостаточную оперативность.

ERP-концепция добавляет к MRP технологические требования (клиент-серверная архитектура, применение объектно-ориентированного программирования, идея "строительных блоков") и таким образом сделала системы более масштабируемыми (т. е. расширяемыми и адаптируемыми к среде клиента и поставщика).

Далее исследован опыт развитых стран применения инструментов Data Mining в системах мониторинга производственно - технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия. Опыт развитых стран свидетельствует о широком диапазоне возможностей эффективного применения DM-технологии в системах мониторинга промышленных производств КНР. Полученные концептуальные предпосылки и модели автоматизированного анализа данных в хранилищах и потоках данных позволяют перейти к анализу возможностей применения методов аналитических технологий в системах мониторинга промышленных производств КНР.

Во второй главе «РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ВНУТРЕННЕЙ СРЕДЫ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО КОМПЛЕКСНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ ИХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ» сформулированы основные принципы построения системы мониторинга производственно - технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия для повышения эффективности автоматизированной информационной системы и процессов управления.

В соответствии с целями и задачами, формируемыми для всех элементов системы управления, на промышленном предприятии может быть использована система мониторинга, основанная на принципах организации и построения системы поддержки процессов автоматизированного формирования и принятия решений.

Система мониторинга промышленного предприятия (СМПП), основанная на выполнении функций поддержки формирования и принятия решений, по своему назначению и структуре близка к уже используемым в настоящее время системам поддержки принятия рещений(СППР). Однако она идет дальше в своем функциональном предназначении. Она дает субъекту управления информацию не только для выбора той или иной альтернативы из уже имеющегося набора. СМПП позволяет разрабатывать новые управленческие альтернативы, то есть формировать набор, а затем предоставлять мотивированный повод для выбора одной из разработанных управленческих альтернатив.

Поскольку точность формы представления зависит от содержания постановки задачи, система мониторинга должна обладать способностью воспринимать изменения в пользователе и в проблеме, а также в их воздействии друг на друга. Для того чтобы система была способна модифицировать знание о самой себе, на метауровне необходим механизм самоанализа для проведения наблюдений и выводов по работе системы.

На основе вышеизложенной рациональной идеи, может быть предложена новая модель системы мониторинга промышленного предприятия, которая состоит из двух оперативных уровней: метауровень и базовый уровень. Базовый уровень включает два обучающихся процесса, управляемых обратной связью: один - для возможности адаптивности к

решению проблем, другой — для упрощения элементов интерфейса. Блок обработки проблемы включает базу данных (БД), базу накопленных знаний по основной проблеме (БДОП), базу построения модели (БПМ), методы обучения, ассимилятор и обработчик проблемы (ПП). БД содержит фактические и нормативные данные изучения, и выходные результаты принятия решения. БПМ несет инструментальные модели, например, с использованием теории систем или статистики. БДОП включает описывающие и предписывающие правила, процедуры и модели, относящиеся к ядру проблемы, в которой оперирует система принятия решений.

Разработана концепция многоуровневой системы мониторинга состояния среды промышленного предприятия, как основы для информационной базы принятия производственно - технологических и организационно - экономических решений.

В предложенной концепции система мониторинга промышленного предприятия решает следующие задачи:

- оценивает эффективность проводимой товарной и финансовой политики с учетом реального развития общеэкономических процессов как по стране в целом, так и в рамках самого предприятия;

- оценивает системные риски в отрасли, возникающие, прежде всего, под воздействием структурных сдвигов в реальном секторе экономики;

- решает практические задачи, связанные с основными функциями производства продукции, в том числе пополнением оборотных средств, запасов и компенсации дополнительных затрат на основе авансового финансирования;

- проводит анализ и прогноз спроса на производимую предприятием продукцию на основе оценки финансовой ситуации на товарных рынках, изменения спроса и предложения на микроуровне, а также изменений инвестиционной активности под воздействием указанных процессов.

Для анализа получаемой от системы мониторинга информации осуществляется отработка методологических подходов и методики обработки анкет и баз данных; составляются макеты выходных аналитических таблиц, схем и графиков; разрабатываются алгоритмы расчета каждого показателя выходных аналитических таблиц. Определяются основные направления анализа изменений экономического состояния, финансовой ситуации и инвестиционной активности предприятия.

Для этого могут быть разработаны основные требования к программному обеспечению системы мониторинга промышленного предприятия. Его принципиальная схема представлена на рис. 3.

В ее состав входят три блока: блок сбора информации, блок обработки информации, а также блок вывода информации. Каждый из блоков имеет свои функции, в частности, в рамках блока анализа осуществляется

обработка полученных данных самыми различными способами и методами, что позволяет сформировать необходимые результаты для предоставления их пользователям.

Интерфейс пользователя

Блок сбора информации

Определение периодичности Определение состава Определение источников Обеспечение достоверности

• • 1

Блок обработки информации

Сопоставление и сравнение Прогнозирование и планирование Элиминирование и факторный анализ Регрессионный анализ

Блок вывода информации

Графические средства

Табличные средства

Текстовые данные

Интерпретация результатов

Архив и хронология

Рис. 3. Принципиальная схема системы мониторинга промышленного

предприятия

Степень полезности системы мониторинга может характеризоваться ее эффективностью, которая в сфере управления основными показателями экономического состояния оценивается с помощью комплексного критерия эффективности Ее-

Ес = Е(х гХ2.....х„''У,'У2>~у„'>ггг2'—г„)>

где

х1 — случайные переменные;

у, - различные факторы и варьируемые параметры самой информационной системы;

г/ - показатели, характеризующие использование основных показателей экономического состояния промышленного предприятия.

Сложную информационную систему (ИС) можно представить в виде конечного числа подсистем: ИС на уровне технологических процессов (ИСТП), на уровне производства (ИСП), на уровне руководства предприятия (ИСРП). Подсистемам могут соответствовать свои показатели эффективности, которые могут быть представлены в виде детерминированных (нормативное время выполнения операций, стоимость, значения параметров системы и технологических процессов и т. п.) и стохастических (вероятность выполнения операций системой,

математическое ожидание цены единицы продукции в рыночных условиях и т. п.) функционалов.

Обобщенный критерий Ес = Е (Е1, Е2.....Е„) непрерывный в

ограниченной области изменения переменных Е;, может быть с любой наперед заданной точностью представлен как результат минимаксной операции, выполненной над некоторой линейной формой этих переменных.

Рассмотренные выше вопросы можно считать основными критериями при разработке структуры, алгоритмов и логическом проектировании системы мониторинга производственно - технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия

В третьей главе «РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА

ПРОИЗВОДСТВЕННО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ И ОРГАНИЗАЦИОННО -ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ - ПРОМЫШЛЕННОГО

ПРЕДПРИЯТИЯ» разработаны модели выработки управляющих воздействий с использованием комплексных оценок производственно - технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия, учитывающей влияние нескольких компонентов системы управления деятельностью промышленного предприятия.

В диссертационной работе статистика Я/ называется рангом / - го

предприятия исходя из значения Х„ = 1, 2.....и, вектора X значений

конкретных параметров деятельности рассматриваемых предприятий.

Предложен итерационный метод построения рейтинговой системы оценок на основе статистических параметров и проведено его сравнение с существующими подходами.

После формирования ранговых векторов по выбранным параметрам в качестве первого приближения строится система уравнений, в которой весовые множители всех используемых параметров одинаковы. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции рейтинга элементов системы по каждому отдельному параметру с генеральным ранжированием элементов системы первого приближения, которое формируется в соответствии с суммой рангов элементов системы по каждому отдельному параметру. Во втором приближении рейтинговая система рассчитывается с весовыми множителями параметров, роль которых выполняют полученные коэффициенты корреляции. Затем вновь рассчитываются корреляционные коэффициенты, а затем строится рейтинговая система следующего приближения, и так далее до тех пор, пока значения корреляционных коэффициентов не придут к устойчивым величинам.

Организованная информация представляется в виде многопараметрического пространства измерений, оси которого соответствуют отдельным параметрам, а каждая строка матрицы данных рассматривается как вектор в этом пространстве.

Задача представляется в виде:

а\\Х\ + а\2Х1 + — + а\пХп = Т\У\

аг\х\ + а22х2 + - + аг пх„ = *гУг атУх\ + ат1х2 +... + атпхп = ттут

9

где йц - ранг /-го предприятия по _/'-му параметру, .ху- коэффициент корреляции ранжирования по у'-му параметру и генерального ранжирования У, тг некоторый числовой параметр, У] - итоговая комплексная ранговая оценка состояния предприятия по рассматриваемому критерию.

С использованием формулы корреляции Пирсона и с учетом ранговой шкалы величин проводится итерационный поиск решения задачи:

™ _ * х-* * _ _*

¿.(^-аХу,-у )

=

-avy-qyt + ау)

У,

m m

- const, mo можно представить выражение

в следующем виде, учитывая V — = V — = и

м т ti т

S ia,¡Ук, -«цУ- ay- + ау)

S(<v-«)2Ioi-«)2

знаменатель постоянен, обозначим выражение в знаменателе w = const

к т.

— '=i

Li _ »I

т

т

Ё ачУ ~ туа-may + may £ a:jy, - ту а

так как туа = cow/, выражение можно представить > = в следующем виде J

где С и К - постоянные величины. Так как ху + - элемент столбца коэффициентов при ранговых векторах, то можно представить решение задачи в матричном виде: = САГ}*-К. Вводится матрица:

А =

тогда

Ук = АХк

Xм =САтАХк -К

САтАХк

линеиным

После обозначения выражения некоторым

оператором Р полученное выражение можно представить в виде: Л*+/ = Р^-К или ЕСЛ*+/ -Л*; + (Е-Р)Х* = -К.

Вопросы сходимости выведенного выражения подробно рассмотрены в работах по теории разностных систем.

Разработан алгоритм оперативного управления производственно -технологической и организационно - экономической деятельностью промышленного предприятия, позволяющего проводить мониторинг управленческой деятельности сложных экономических структур, с учетом особенностей бизнес-процессов конкретного предприятия (рис. 4).

Разработанный метод применительно к рассмотрению производственно - технологического аспекта деятельности промышленных предприятий обеспечивает решение следующих задач:

- оперативный мониторинг производственно-технологической деятельности предприятий и моделирование перспективных состояний разрабатывающих и производственных объектов;

- определение предпочтений анализируемого ряда предприятий по производственно-технологическому состоянию в интересах конкурсного отбора при размещении заказов на производство или перепрофилировании производственных мощностей;

- выявление значимых факторов, оказывающих влияние на производственно-технологическое состояние предприятий;

- оценка соответствия фактического производственно-технологического состояния требованиям (заданному уровню, среднеотраслевому уровню и др.) и корректировка направлений реструктуризации (реформирования) производственных мощностей;

- оценка производственно-технологических рисков при размещении заказов;

- оценка научно - технического уровня производства;

- обоснование целесообразности инвестирования средств в реализацию технологических инновационных проектов и др.

Начало

X

1. Выработка критерия оценки состояния предприятий в 1-й момент времени. Формирование выборки т предприятий, входящих в холдинговую структуру для проведения оценки.

2. Сбор данных о параметрах деятельности выбранных предприятий, определяющих оценку по заданному критерию. Исследование взаимной зависимости выбранных параметров. Исключение дублирования. Формирование векторов наблюдений вида X = (Х1У..,ХЯ), где X/ - значение некоторого параметра X на /-м предприятия. Формирование набора у параметров, на основе которых будет проводиться оценка.

X

3. Ранжирование предприятий по значениям выбранных параметров. Статистика Я = (/?,,..,/?„) строится по вектору наблюдений X = (Х1Г..,Х„), Я, =Я,(Х), / = 1,2,...,/!,

-А IX V 2:0,

X

4. Построение разностной системы для определения вклада каждого параметра в итоговую оценку: X**1 = САТУк — К где х**х- элемент столбца коэффициентов (факторных нагрузок) при ранговых векторах.

6. Определение итоговой оценки состояния предприятия по заданному критерию и вклада отдельных параметров в итоговую оценку помощью итерационного метода. Расчет коэффициентов значимости, учитывая ранговую шкалу величин:

£(о„ -гхл'-у1)

■У)'

X

- 7.

Выработка управляющих воздействий на период [1;1+1].

Конец

Рис. 4. Алгоритм мониторинга промышленного предприятия на основе метода оценки по комплексным показателям производственно-технологической деятельности и ранговым статистикам

Представленная модель выработки управляющих воздействий на основе комплексных показателей и ранговых статистик (рис. 5) обеспечивает решение следующих задач:

— ретроспективный анализ принятых управленческих решений;

- определение влияния входных параметров и управляющих воздействий на перевод объектов управления в различные состояния;

- моделирование поведения объектов управления при различных вариантах управляющих воздействий.

Рис. 5. Схема модели выработки оперативных управляющих воздействий на

основе метода оценки состояния промышленного объединения по комплексным показателям производственно-технологической деятельности и

ранговым статистикам

В четвертой главе «ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА

ПРОИЗВОДСТВЕННО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ И ОРГАНИЗАЦИОННО -ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО

ПРЕДПРИЯТИЯ» предложена структура автоматизированной системы мониторинга промышленного предприятия на основе разработанных теоретических подходов к построению многоуровневой системы мониторинга производственно - технологической и организационно -экономической деятельности промышленного предприятия (рис. 6).

Рис. 6. Структура автоматизированной системы мониторинга промышленного предприятия

В подсистему сбора данных включены любые источники данных: оперативные системы предприятия, автоматизированные системы управления технологическими процессами, внешние источники.

Информационно - аналитический программный комплекс представляет собой распределенную систему, в которой можно условно выделить три части: подсистему сбора оперативных данных; подсистему хранения данных; подсистему анализа данных.

В предложенной структуре ХД имеет двухуровневую структуру: стандартный архив и вигрины данных (ВД). Данные из оперативных источников посредством разработанных программ загружаются в стандартный архив данных, из которого они выгружаются в ВД, организованные в соответствии с их предметной направленностью.

Из ВД формируются OLAP-кубы, которые предоставляют удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получаст естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов. Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса: время работы смены, номер смены, характеристики преформ и оборудования и т.д. На пересечениях осей — в терминологии OLAP, называемых «измерениями» (Dimensions) — находятся данные, количественно характеризующие процесс, - «меры» (Measures). Это могут быть объемы выпушенной продукции, поступления, расхода и остатка материалов и др. Пользователь может «разрезать» куб по разным измерениям, получать сводные (например, по годам, кварталам, неделям) или, наоборот, детальные (по сменам) сведения и осуществлять прочие манипуляции, необходимые в процессе анализа.

Проведена апробация основных теоретических результатов, а также сформулированы практические рекомендации по порядку внедрения систем мониторинга состояния среды на промышленных предприятиях (рис. 7.8).

11% 2%

□ Время обработки запроса на сервере (51%) ■ Время передачи данных по сети (36%)

□ время работы приложения на стороне клиента (11%) О Время обработки промежуточного слоя (2%)

Рис.7. Распределение нагрузки между узлами системы

Время сек

запроса

сети

приложения

работы

□Двухуровневая ■ Трехуровневая

Рис. 8. Распределение нагрузки между компонентами архитектуры «клиент-сервер» Созданная тестовая конфигурация фактически эмулировала работу небольшой рабочей группы с централизованной БД. На начальном этапе серии экспериментов сделан анализ распределения нагрузки между узлами системы с целью определения узких мест в тестируемой архитектуре «клиент-сервер» (рис.7). По результатам компонентных тестов построена диаграмма сравнительной оценки времени работы подсистем при различных конфигурациях (рис. 8).

Диаграммы показывают, что основная часть ресурсов тратится на обработку запросов сервером и передачу данных по сети.

Ниже приведены результаты измерения производительности базовых операций доступа (рис. 9) и модификации данных (рис. 10) при рапнчной конфигурации - двухуровневой и с промежуточным слоем.

00 05.1 0015.3 00 20 4 01 10.2

00 03.2 00 05.0 00 05.1 00 05.3 Количество тмвитое

. 00:30.0

В &

о

00 00.0

Рис.9. Производительность базовых операций доступа к данным ($е!ес()

Рис. 10. Производительность базовых операций модификации данных

(update)

Корреляция измеренных значений с аппроксимирующей кривой (R2 = 1) подтверждает достоверность результатов и корректность применения данного подхода к тестированию компонентов СУБД. При трехуровневой конфигурации с ростом нагрузки (одновременно работающих сессий) падение производительности (увеличение времени отклика) носит линейный характер с коэффициентом меньше I, что говорит об устойчивости работы в многопользовательской среде.

Анализ полученных результатов выявил возможность оптимизации системы за счет перераспределения нагрузки между сервером и клиентом при выполнении операций обработки и модификации данных в таблицах БД. Несмотря на то, что больше половины нагрузки приходится на сервер (рис.8, а), общая загруженность его ресурсов не превышает 65%.

Реализация промежуточного слоя позволила перенести часть нагрузки на сервер и тем самым уменьшить на 68% обмен по сети (одно из узких мест), а общее время работы сократить на 29% (рис. 8,6). Кроме того, трехуровневая программно-аппаратная конфигурация обладает хорошей масштабируемостью, высокой готовностью к увеличению нагрузки со стороны клиентов.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ II РЕЗУЛЬТАТЫ РАКОТЫ

1. Системный анализ направлений, концепций и моделей использования технологий автоматизированного анализа данных в аналитических системах промышленных предприятий показал, что организационная структура промышленного предприятия является основой управления системы

информационного обеспечения, что обуславливает логику организации системы мониторинга промышленного предприятия, а также устанавливает определенные требования к информационным системам промышленного предприятия.

2. Рассмотрены и сформулированы основные принципы организации системы мониторинга промышленного предприятия, а также выявлены основные зависимости и связи, учет которых необходим при построении комплексной системы мониторинга прозводственно - технологической и организационно — экономической деятельности промышленного предприятия.

3. Разработаны модели выработки управляющих воздействий с использованием комплексных оценок состояния среды промышленного предприятия, учитывающей системность и влияние нескольких компонентов системы управления деятельностью промышленного предприятия.

4. Разработана концепция многоуровневой системы мониторинга состояния среды промышленного предприятия, как основы для информационной базы принятия производственно — технологических и организационно - экономических решений.

5. Предложен алгоритм оперативного управления производственно -технологической и организационно - экономической деятельностью промышленного предприятия, позволяющего проводить мониторинг управленческой деятельности сложных экономических структур, с учетом особенностей бизнес-процессов конкретного предприятия.

6. Разработана структура автоматизированной системы мониторинга промышленного предприятия на основе разработанных теоретических подходов к построению многоуровневой системы мониторинга производственно - технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия.

7. Предложена многоуровневая архитектура описания данных позволяющая осуществлять операции переноса и трансформации данных и соответствующее алгоритмическое и программное обеспечение, отличающегося учетом особенностей бизнес - процессов.

8. Разработанные модели и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре «Автоматизированные системы управления» МАДИ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

1.Тянь Юань. Разработка информационно-аналитической системы мониторинга технологических процессов предприятия автомобильной промышленности / A.B. Остроух, Юань Тянь // В мире научных открытий. -Красноярск: «Научно-инновационный центр», 2013. - № 8.2 (44). - С. 191205.

2. Тянь Юань. Автоматизированная система контроля состояния промышленных газоочистных сооружений / A.B. Остроух, A.M. Васьковский, М.М. Ветлугин, Юань Тянь // Промышленные АСУ и контроллеры. - М.: «Научтехлитиздат», 2013. - № 9. - С. 15-20.

Публикации в других изданиях:

3. Тянь Юань. Анализ современных методов и подходов к построению систем управления производственно-технологической деятельностью промышленных предприятий Китая // Автоматизация и управление в технических системах. - 2012. - № 1; URL: auts.esrae.ru/l-32 (дата обращения: 24.09.2013).

4. Тянь Юань. Оперативный мониторинг внутренней среды промышленных предприятий // Автоматизация и управление в технических системах. - 2012. -№ 1; URL: auts.esrae.ru/l-33 (дата обращения: 24.09.2013).

5. Тянь Юань. Современные методы и подходы к построению систем управления производственно-технологической деятельностью промышленных предприятий / A.B. Остроух, Юань Тянь // Автоматизация и управление в технических системах. — 2013. — № 1(3); URL: auts.esrae.ru/3-53 (дата обращения: 24.09.2013).

6. Тянь Юань. Мониторинг процесса производства сухих строительных смесей / A.B. Остроух, Вэй Пьо Аунг, Юань Тянь // Наука и образование в XXI веке: Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сб. науч. тр. по мат-лам Междунар. науч. — практ. конф. 30 сентября 2013 г.: Часть 1. - Тамбов: ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. - С. 315-319.

7. Тянь Юань. Мониторинг технологического процесса производства керамического кирпича / A.B. Остроух, P.P. Чаудхари, Юань Тянь // Наука и образование в XXI веке: Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сб. науч. тр. по мат-лам Междунар. науч. - практ. конф. 30 сентября 2013 г.: Часть 1. - Тамбов: ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. -С. 320-323.

8. Тянь Юань. Интеграция компонентов системы мониторинга, Молодой ученый. - Чита: ООО «Издательство Молодой ученый», 2013. - №10. - С. 4164.

Подписано в печать: 10.10.2013 Тираж: 100 экз. Заказ № 983 Отпечатано в типографии «Реглет» г. Москва, Ленинградский проспект д.74 (495)790-47-77 www.reglet.ru

ФГБОУ ВПО «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)»

На правах рукописи

04201363969

ТЯНЬ ЮАНЬ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА МОНИТОРИНГА ПРОИЗВОДСТВ

ПРЕДПРИЯТИЙ КНР

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

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Остроух А.В.

Москва-2013

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.........................................................................5

ВВЕДЕНИЕ.....................................................................................................6

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО -ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ..................................................................................................19

1.1. Анализ задач автоматизации мониторинга и управления финансово-хозяйственной и производственной деятельностью промышленных предприятий КНР..................................................................................................19

1.2. Исследование мирового опыта, научных основ и подходов к разработке систем мониторинга производств промышленных предприятий.21

1.3. Концепции и инструменты автоматизированного анализа данных..30

1.3.1. Развитие информационно-аналитических систем управления.. 30

1.3.2. Цели и роли BI-системы в принятии решений..............................35

1.4. Роль систем мониторинга в формировании конкурентного преимущества промышленного предприятий на рынке....................................42

1.5. Исследование опыта применения инструментов Data Mining в системах мониторинга производственно — технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия ..................................................................................................................................50

Выводы...........................................................................................................60

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ПРОИЗВОДСТВЕННО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ И ОРГАНИЗАЦИОННО - ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.......................................................62

2.1. Основные принципы построения системы мониторинга производственно - технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия......................................................62

2.2. Концепция системы мониторинга производственно -технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия..............................................................................70

2.3. Разработка комплексной системы мониторинга производственно -технологической и организационно - экономической деятельности промышленного предприятия..............................................................................81

2.3.1. Совершенствование системы управления и развитие информационной системы промышленного предприятия на основе современных информационно - коммуникационных технологий.................83

2.3.2. Особенности построения автоматизированной системы мониторинга производственно - технологической и организационно — экономической деятельности промышленного предприятия.......................88

Выводы...........................................................................................................95

3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ПРОИЗВОДСТВЕННО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ И ОРГАНИЗАЦИОННО - ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.......................................................96

3.1. Разработка организационной системы оперативного мониторинга производственно-технологической деятельности и управления промышленным предприятием............................................................................96

3.2. Создание информационного пространства, для решения управленческих, экономических и административных задач промышленного предприятия..........................................................................................................104

3.3. Совершенствование системы управления промышленного предприятия за счет внедрения системы мониторинга...................................113

Выводы.........................................................................................................124

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ПРОИЗВОДСТВЕННО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ И ОРГАНИЗАЦИОННО - ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ..................125

4.1. Структура автоматизированной системы мониторинга промышленного предприятия............................................................................125

4.2. Программная реализация разработанных моделей и алгоритмов в МЕ8-системе........................................................................................................131

4.3. Интеграция компонентов разработанной системы...........................138

4.4. Экспериментальная проверка и апробация.......................................144

Выводы.........................................................................................................149

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.........................................................................................151

СПИСОК ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ.........................153

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

БД - база данных

Д - витрина данных ВТО - Всемирная торговая организация ИАД - интеллектуальный анализ данных ОПЭС - основные показатели экономического состояния CM111I - система мониторинга промышленного предприятия СППР — система поддержки принятия решений СУБД - система управления базой данных СУД - система управления данными ХД - хранилище данных

ADM - Active Data Warehousing, активная Хранилища данных BI - Business Intelligence, бизнес анализ, бизнес-аналитика DSS - Decision Support Systems, поддержки принятия решении EIS - Executive Information Systems, информационная система руководителя

ES - Export Systems, экспертные системы

MIS - Management Infogmation System, управлеченская информационная система

OLAP - online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени

SQL - Structured Query Language, язык структурированных запросов SCM - Supply Chain Management, система автоматизации WMS - Workflow Management Systems, система управления потоком работ

WATD - Workflow Audit Trail Data, аудиторий контроль технологического процесса

ВВЕДЕНИЕ

Произошедшие в экономике Китайской народной республики (КНР) за последние годы изменения выявили ряд дискуссионных и актуальных проблем, носящих теоретический и прикладной характер и имеющих чрезвычайно важное значение для устойчивого функционирования и развития промышленных предприятий. К приоритетным проблемам относятся вопросы теории, методологии и практики принятия управленческих решений в условиях членства Китая в ВТО и глобализации.

В КНР в настоящее время наблюдается постоянный рост масштабов работ по интенсификации, компьютеризации и комплексной автоматизации производства и интегрированного управления функционированием, как сетью технологических процессов, так и отдельными предприятиями, который должен и сопровождается расширением научных и технических исследований, разработок моделей и структурных решений человеко-машинных систем, предназначенных для автоматизации производства и интеллектуальной поддержки процессов управления. Современный уровень развития аппаратных и программных средств сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и управления накопили большие объёмы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, принимать оперативные решения и строить стратегию развития.

Понимание системы мониторинга раскрывается в работах Каревой Т.А., Миняшкина В. В., Перевалова Ю.В., Титоренко Г.А., Уилсона Э., Фитуни Л.Л. и некоторых других авторов.

Мониторингу технологических процессов и производств без учета его влияния на повышение эффективности деятельности промышленных предприятий особое внимание уделяется в работах Мака (Мак Y.T.) и Онга (Ong P.F.), в которых изложены наиболее важные компоненты структуры систем мониторинга, а также предложены технические регламенты и программы внесения изменений в базовый состав и структуру системы мониторинга.

В работах ученых Клейнера Г.Б., Радыгина A.B., Раицкго К.А., Мовсесяна А.Г. и других изложены способы и инструменты влияния систем мониторинга на управленческую деятельность сложных экономических структур, в том числе, для получения информации в процессе слияний, поглощений и реструктуризации деятельности.

Отдельные российские авторы Гараджа М.Ю., Гергелев А.Э., Крейнина М.Н., Сергеев И.В., Скрипник К.Д., Тараненко В.И. исследуют узкоспециализированные системы мониторинга. В работах Гараджи М.Ю., Крейниной М.Н., система мониторинга используется исключительно для финансового контроля деятельности предприятия, а в работах Скрипника К.Д., Гергелева А.Э., Тараненко В.И. предложено использование системы мониторинга для управления персоналом предприятий.

При таком узкоспециализированном подходе, отсутствует системность и не учитывается влияние других компонентов системы управления деятельностью промышленного предприятия, таких как маркетинг, финансовые и торговые операции.

Автоматизированные системы, разработанные за последнее время, решали в основном задачи в рамках одного информационного поля накопления данных. Способы доступа к накопленным данным, сводились к простым механизмам поиска по прямому совпадению. Однако, любое хранилище и поток информации ценны не только и столько конкретными данными, образующими их, но связями между информационными

объектами. Подобная метаинформация не может быть извлечена из баз данных, например, с помощью прямого использования реляционных запросов или технологии OLAP. При этом выявление связей и закономерностей в массивах данных традиционно остаётся работой аналитикой. Однако объём информации достигает такого масштаба, что без использования автоматизированных программных средств нового уровня задача анализа данных становится непосильной для человека. В качестве примеров практических задач обработки больших массивов данных можно привести следующие: обработка финансовой информации, анализ покупательской активности, мониторинг в системах безопасности, обработка потоков данных и мониторинг в системах автоматизации бизнес-процессов.

В ближайшие годы основной тенденцией будет дальнейшее увеличение объемов ХД, увеличение плотности потоков, объединения в рамках одного информационного поля объектов, порожденных различными системами и, как следствие, усиление потребности в использовании автоматизированных средств анализа данных. Вместе с тем выявление взаимосвязей в ХД или потоке данных подразумевает выполнение операций не на уровне отдельных информационных объектов, а на уровне всего хранилища/потока данных, поэтому такие процессы являются гораздо более вычислительно- и ресурсоёмкими, нежели обычные процедуры поиска и классификации в базах данных. Таким образом, повышение эффективности работы ХД наряду с совершенствованием алгоритмов поиска и классификации взаимосвязей и закономерностей в гетерогенных хранилищах и потоках информации является важной и актуальной для дальнейшего развития средств OLAP -технологий и ИАД.

Одним из факторов, способствующих получению преимуществ в условиях конкуренции, является применение автоматизированных систем мониторинга производственно-технологической и организационно-экономической деятельности промышленных предприятий, предполагают

достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом систем поддержки принятия решений (СППР) являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных подсказывают менеджерскому составу выводы. Такого рода системы создаются только в том случае, когда структура управления уже достаточно определена и имеются основания для обобщения и анализа не только данных, но и процессов их обработки. Таким образом, СППР - это не просто развитие системы оперативного управления, это механизм развития предприятия, который включает в себя некоторую часть управляющей системы, обширную систему внешних связей предприятия, а также технологические и маркетинговые процессы развития производства.

В той или иной степени элементы автоматизированной поддержки принятия решений присутствуют в любой информационной системе (ИС). Поэтому, осознанно или нет, к задаче автоматизации процесса принятия решений организации приступают сразу после приобретения вычислительной техники и установки программного обеспечения. По мере развития предприятия, упорядочения его структуры и налаживания межкорпоративных связей, проблема разработки и внедрения СППР становится особенно актуальной.

Качество СППР в первую очередь зависит от данных, на основании которых принимаются решения; используемых аналитических методов и моделей обработки и анализа данных; адекватности используемых инструментальных средств задачам принятия решений.

Развитие подобных систем основано на работах ученых, внесших значительный вклад в развитие теории и практики разработки систем автоматизации мониторинга, систем принятия управленческих решений, применением современных технологий построения хранилищ данных (ХД) и аналитической обработки данных в реальном времени (OLAP): Аверкина

А.Н., Адамса С., Адамчука В.В., Альберта М., Альдерфера К., Ансоффа И., Андреева А.Н., Афонина Н.А., Баткаевой И.А., Байкалова С.П., Бергер Ч., Берман В.П., Бешелев С.Д., Бобко И.М., Болквадзе И.М., Бомас В.В., Бусленко Н.П., Вагина В.Н., Варшавского C.B., Гладуна В.П., Генкина Б.М., Друкера П., Ерошина С.Е., Кибанова А .Я., Котляра А.Э., Кузнецова В.И., Инмона Б., Иоффин А.И., Ильенковой С.Д., Кодда Э., Курицкого Б.Я., Ларичева О.И., Локтева С.А., Магуры М.И., Мэйо Э., Наумова Г.О., Новикова Д.А., Одегова Ю.Г., Орловского С.А., Перегудова Ф.И., Подиновского В.В., Попова Э.В., Портера Л., Поспелова Г.С., Поспелова Д.А., Рофе А.И., Саати Т., Слезингер Г.Э., Стефанюка В.Л., Тарасенко Ф.П., Тейлора Ф., Шапиро Д.И., Шумпетера Й. и многих других.

Однако существуют факторы, сдерживающие построение современных СППР для промышленных предприятий, позволяющих автоматизировать подготовку данных для принятия управленческих решений (недостоверность данных, низкая производительность при аналитических запросах, невозможность преобразования разнородных данных в единую информацию). Этим обусловлена актуальность исследования вопросов создания СППР для промышленных предприятий на основе усовершенствованных технологий накопления и хранения данных, устраняющей выделенные факторы посредством интеграции ХД, OLAP и интеллектуального анализа данных (ИАД).

Во многих отраслях промышленности, стоит задача повышения качества продукции с одновременной минимизацией расходов. Актуальность темы диссертации определяется необходимостью развития теоретических положений и практических рекомендаций по разработке программных приложений для осуществления оперативного мониторинга внутренней среды промышленных предприятий по комплексным показателям их деятельности, а также:

- выработке оперативных управляющих воздействий на основе идентификации существенных параметров деятельности предприятий и их вклада в итоговый комплексный показатель;

- отслеживании и корректировке в режиме реального времени выполнения программ реструктуризации предприятий, в соответствии с изменением ключевых производственно -технологических и организационно - экономических параметров;

- проведении сравнительного многомерного анализа производственно - технологического и организационно - экономического состояния промышленного предприятия;

- осуществлении визуального динамического анализа текущего состояния среды промышленного предприятия.

Указанные процессы порождают большие объёмы записей данных, которые должны храниться в хранилище данных. Анализ данных позволяет предприятию заранее улучшать процессы разработки и дизайн продукции, вносить изменения в её изготовление и системы монтажа, с целью улучшения качества продукции и снижения расходов по рекламациям, что не является тривиальной проблемой и требует эффективного анализа данных или ЭМ-алгоритмов. Традиционно, этот анализ данных проводится аналитиками, которые обычно используют статистические методы и инструменты. В последнее время, широкое распространение применения компьютерных и сетевых технологий, так же как внедрение новых систем сбора данных в позволяет использовать эти системы для мониторинга миллионов операций и формировать большие электронные базы данных, связанных с производством, продукцией и её продажами. Эти данные могут быть проанализированы с целью получения полезных знаний, таких как тенденции, модели, или причинно-следственные связи между качеством конечной продукции и организацией производства, сформулировать план действий по решению проблемы и улучшению качества.

Цель исследования - повышение эффективности работы промышленных предприятий КНР за �