автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированное управление производством как динамической системой, функционирующей в условиях рынка, на основе имитационного моделирования
- доктора технических наук
- Исмагилова, Лариса Алексеевна
- город
- Уфа
- год
- 1998
- специальность ВАК РФ
- 05.13.06
Автореферат диссертации по теме "Автоматизированное управление производством как динамической системой, функционирующей в условиях рынка, на основе имитационного моделирования"
Для служебного пользования
экз.№обООП1 &
На правах рукописи
ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ КАК ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ, ФУНКЦИОНИРУЮЩЕЙ В УСЛОВИЯХ РЫНКА, НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Специальность 05.13.06 - Автоматизированные системы управления
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук
Уфа 1998 ___________
. /4 ¿V
Работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете
Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор А.Г. Дьячко доктор технических наук, профессор А.И.Петров доктор технических наук, профессор Э.А.Мухачева
Ведущая организация: Государственный научно-исследовательский институт управляющих машин и систем (г.Пермь)
Защита состоится _1998г. /¿3 £_
на заседании диссертационного совета_ССД 063.20.02_
Уфимского государственного авиационного технического университета по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12, УГАТУ
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета
Автореферат разослан _ Ученый секретарь диссертационного совета П Миронов
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы
Повышение эффективности производства за счет автоматизации управления является важной научно-практической проблемой, решение которой становится особенно актуальным в неопределенных условиях перехода к рыночным отношениям.
Современное автоматизированное производство представляет собой сложную динамическую систему, характеризующуюся большим числом изменяемых параметров, сильной их взаимозависимостью, наличием обратных информационных и материальных связей, адаптивностью, нелинейностью и нестационарностью поведения. Функционируя в неопределенных условиях рыночных отношений и дефицита ресурсов, производственные системы постоянно находятся под влиянием внешних и внутренних возмущений, снижающих кх эффективное ть к приводящих к неустойчивому функционированию. Актуальной становится проблема исследования и разработки эффективных методов автоматизации управления функционированием систем производства и сбыта продукции в условиях неопределенности и ограничений по ресурсам методами имитационного моделирования. Актуальность ".. .экономико-математического
моделирования механизма перехода к рыночной экономике и ее функционирования" сформулирована в "Ноеых приоритетах науки и техники" Министерства общего и профессионального образования Российской Федерации и подтверждена поручением Правительства Российской Федерации от 27,07.96 № ВК-П8-26252; Актуальность проблемы моделирования производственных систем (ПС) определяется их особенностью, состоящей в том, что эксперименты над системами невозможны в реальном масштабе времени, результаты экспериментов не воспроизводимы и несравнимы, в ходе экспериментов можно получить лишь ретроспективную информацию, использование которой для прогнозирования не всегда возможно.
Объективная сложность решения задач анализа и синтеза иерархических многофункциональных и многосвязных динамических производственных систем, функционирующих в условиях рынка, снижение их эффективности при ошибках управления, невозможность проводить физические эксперименты над системой с целью прогнозирования развития неблагоприятных ситуаций, плохо формализуемые свойства отдельных элементов системы, в том числе и человека как управляющего элемента, определяют необходимость, важность и значимость проблемы анализа, синтеза и моделирования взаимообусловленного функционирования производственных и сбытовых (рыночных) подсистем в условиях неопределенности рынка на основе имитационного моделирования.
Таким образом, работа посвящена решению актуальной комплексной научной проблемы, состоящей в разработке теоретических и методологических основ моделирования и автоматизированного управления сложными динамическими производственно-рыночными системами (ПРС) с учетом неопределенностей, возмущений внешней среды и ограничений по ресурсам, с целью повышения эффективности их функционирования.
Проблема моделирования динамически неравновесных состояний производственных систем и построения автоматизированной системы управления, способной обеспечить устойчивый переход из одного динамически равновесного состояния в другое по требуемой траектории, является малоизученной сложной проблемой и включает в себя выбор критериев отбора альтернативных вариантов системы, разработку ее структур, моделей и алгоритмов автоматизированного управления, в том числе и алгоритмов интеллектуального управления. Все эти задачи также явились предметом данного исследования.
При решении вышеуказанной комплексной проблемы автор в своих исследованиях опирался на труды отечественных и зарубежных ученых, внесших значительный вклад:
• в развитие методов оптимального планирования и управления производством (В 3 Леонтьев, Л.В.Канторович, Н.Н.Моисеев, Ю.В.Гермейер, С.А.Ашманов, Э.Й.Вилкас, Р.Кини, Х.Райфа, Я.З.Цыпкин, Н-ЯЛетраков);
• в автоматизацию процессов организационного управления путем обработки информации с помощью компьютеров и создания функционально-ориентированных автоматизированных рабочих мест и информационных систем (Ф.ИЛерегудов, БЛ.Советов, Г.С.Поспелов);
• в создание моделей, описывающих экономические законы и закономерности функционирования систем, используемых при управлении {В.НБурков, Р.Аллен, В.М.Глушков, Дж.Грексол, Я.Р.Рейльян, Н.Е.Кобринский, П.Самуэльсон, В.Л.Макаров, Д.С.Львов);
• в выбор и разработку интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению (К.А.Багриновсюш, В.Ф.Венда, И.Г.Поспелов, Д.А.Поспелов,
A.В.Тимофеев, Р.М.Юсупов) и экспертных систем (Э.В.Попов,
B.Ф.Хорошевский, ЮЛЛгобарский, ЕЛЕфимов);
• в имитационное моделирование производственных систем (А.А.Вавилов, Б.Г.Тамм, Н.С.Райтман, В.МЧадеев), в том числе с использованием динамических подходов (Дж.Форрестер, Л.Вальрас, А.Вальд, Э.М.Браверман, А.Г.Гранберг, Дж. фон Нейман);
• в создание и применение корпоративных информационных систем для управления производством, разработанных зарубежными фирмами, таких как И/З, СА-МАЫ-МАМ/Х, ТппеЬте, \УогкРкж, Ьтк^огкз и др., а также отечественных комплексных программных средств учета, управления и моделирования, таких как БОСС, БЭСТ, Аккорд, Парус и др.
Выделенные направления в той или иной степени согласуются с проводимыми исследованиями и учитываются при анализе проблем автоматизированного управления.
Проблемы описания динамики неравновесных состояний исследуются в последних работах А.А.Петрова, А.А.Шананина, И.Г.Поспелова, А.А.Колобова, Н.В.Чепурных и др.
Однако к настоящему времени до конца не разработана общая методология исследования, моделирования и автоматизированного управления производственно-рыночной системой как единым динамическим объектом, функционирующим в условиях рынка, находящимся под воздействием внешних и внутренних возмущений и управляемым человеком в условиях неопределенности, ограничений по ресурсам и нестабильности среды. Среди большого разнообразия моделей экономической динамики не удается выделить одну или несколько, способных в целом отразить особенности функционирования ПС в условиях пыночных отношений и обеспечить разработку и применение алгоритмов, повышающих эффективность управления.
Цель и задачи исследований
Цель работы - теоретическое обобщение методов исследования, моделирования и управления производственными системами, функционирующими в условиях рынка, направленное на решение проблемы, имеющей важное научно-практическое значение и состоящей в разработке методологических и теоретических основ анализа, синтеза и автоматизированного управления многопродуктовыми производственно-рыночными системами на основе имитационного моделирования и в применении полученных результатов для решения практических задач повышения эффективности функционирования данного класса систем за счет автоматизации процессов управления.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать методологию анализа, моделирования и автоматизированного управления сложными динамическими плохо формализуемыми производственно-рыночными системами, позволяющую проектировать интеллектуальные системы автоматизированного управления производством, которые способны обеспечить эффективность функционирования ПРС в неопределенных условиях рынка.
2. Разработать математические модели динамики функционирования одно- и многопродуктовых производственно-рыночных систем и их подсистем с учетом ограничений по ресурсам и случайных возмущений, действующих со стороны внешней среды.
3. Разработать теоретические основы моделирования и построения эффективных структур системы автоматизированного управления производством и сбытом как единым динамическим объектом, а также
методы синтеза непрерывно-логических динамических алгоритмов управления поведением системы в условиях неопределенности.
4. Разработать систему принятия решений для автоматизированного управления ПРС, основанную на логических моделях представления знаний, ситуационном анализе, алгоритмах интеллектуального управления и процедурах логического вывода.
5. Разработать автоматизированную информационную систему имитационного моделирования и поддержки принятия решений по управлению и создать для нее программное обеспечение, реализующее непрерывно-логические и интеллектуальные алгоритмы управления.
6. Разработать комплексную методику анализа и проектирования системы автоматизированного управления производственно-сбытовой деятельностью, включающую в себя методику исследования поведения производственной системы в условиях рынка и методику обучения ситуационному управлению производством в форме деловой игры. Провести исследования эффективности предлагаемых моделей, структур и алгоритмов, а также выработать на основе результатов экспериментальных исследований практические рекомендации для ситуационного управления поведением динамических ПС в изменяющихся условиях рынка.
Методы исследования При разработке теоретических и методологических основ моделирования и автоматизации управления производством и сбытом используются методы системного анализа. Разработка моделей проводится с использованием методов общей теории систем, теории автоматического управления, теории иерархических систем. Синтез непрерывно-логических и интеллектуальных алгоритмов осуществляется с использованием методов искусственного интеллекта, ситуационного управления и теории алгоритмов. Для разработки имитационных моделей применяются численные методы моделирования к методы проектирования информационных систем.
Результаты, выносимые па защиту На защиту выносятся следующие научные положения и практические результаты:
1. Методология анализа, моделирования и автоматизированного управления производственными системами, функционирующими в условиях рыночных отношений, основанная на системологических принципах и общенаучных подходах, сформулированных применительно к описанию динамических плохо формализуемых ПС, и на многоэтапной процедуре структуризации процессов достижения целей на всех уровнях создания и существования системы.
2. Математические модели однопродукговой и многопродуктовой производственно-рыночных систем и их элементов, отражающие динамику систем, описывающие процессы их функционирования и автоматизированного управления и учитывающие влияние случайных возмущений со стороны внешней среды на эффективность систем.
3. Теоретические основы построения структур и математических моделей управляемых производственно-рыночных систем, разрабатываемых на принципах обратной связи, управления по модели, комбинированного управления, а также методы синтеза непрерывно-логических алгоритмов управления в условиях неопределенности, возмущений и ограничений по ресурсам.
4. Интеллектуальная автоматизированная система поддержки принятия решений по управлению производством, базирующаяся на логической модели ситуационного управления поведением производственно-рыночной системы в условиях неопределенности, учитывающая многовариантность решений и основанная на процедуре логического вывода.
5. Автоматизированная система имитационного моделирования и поддержки принятия решений по управлению, реализованная в форме интерактивного
птто тглго п плтл^личтогга!» тх ттаттп^попаттпчп ппгт литггйто 0пглтчг1т\1лт> ^иСи^Ч/! и ^ <1 ¿.Ч/Л А ми
управления, для анализа и прогнозирования поведения системы в изменяющихся условиях внешней среды.
6. Комплексная методика анализа и синтеза системы управления производством и методика обучения ситуационному управлению в форме деловой игры, а также результаты исследования эффективности управления одно- и многопродуктозой производственно-рыночной системой в неопределенных условиях рывка, полученные с использованием разработанной системы имитационного моделирования.
Научная новизна результатов Новизна решения проблемы заключается:
• в методологии анализа, моделирования и автоматизированного управления производственно-рыночной системой как сложным динамическим объектом, основанной на объединении принципов и общенаучных подходов, с^юпмулипованных применительно к описанию плохо формализуемых ПРС, и на многоэтапной процедуре структуризации процессов достижения целей на всех уровнях создания и существования систем;
• в разработке динамических математических моделей взаимообусловленного функционирования производственной и рыночной подсистем как единого объекта управления, объединенных в комплекс моделей на основе предложенной методологии анализа, моделирования и автоматизированного управления;
• в разработке функциональных и структурных схем управляемых ПРС, отражающих гетерогенные свойства системы и обеспечивающих синтез эффективных алгоритмов управления;
• в предложенных в результате синтеза непрерывно-логических и интеллектуальных алгоритмах автоматизированного управления производством в условиях неопределенности рыночных ситуаций, ограничений по ресурсам и многовариантности решений.
Практическая ценность и внедрение результатов
Практическая ценность выбранного пути решения проблемы заключается в том, что выполненные теоретические исследования позволили разработать и внедрить в практику:
• модели, структуры и алгоритмы оперативного управления производством в условиях рыночных отношений;
• автоматизированную систему имитационного моделирования и поддержки принятия решений по управлению производством, позволяющую строить эффективную, в смысле получения прибыли, тактику поведения ПРС в условиях неопределенности и дефицита ресурсов;
• программное обеспечение для моделирования процессов функционирования и исследования поведения однопродуктовых и многопродуктовых производственных систем в условиях рынка;
• комплексную методику применения автоматизированной системы имитационного моделирования и пр!гаятия решений при анализе систем, управлении производством и сбытом продукции и при обучении в форме деловой игры методам принятия решений.
Математические модели, алгоритмы, программное обеспечение и методики проведения компьютерных деловых игр по управлению производством в условиях рынка (свидетельства РосАПО об официальной регистрации программ для ЭВМ № 950426, № 960289 и №970506) внедрены в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) и Башкирской Академии госслужбы и управления.
Результаты, полученные в работе, внедрены на предприятиях военно-промышленного комплехса (ВПК) Республики Башкортостан (РБ), осуществляющих программу конверсии. Комплексная методика проектирования систем оперативного управления производством, включающая в себя процедуру формирования расчетных планов выпуска изделий, алгоритмы эффективного поведения предприятии в изменяющихся условиях рынка и программное обеспечение поддержки решений при управлении внедрены в АО "Уфимское агрегатное производственное объединение" (УАПО) и в АО "Концерн БЭТО" (г.Уфа).
Методология исследования и моделирования ПРС использована в Министерстве экономики РБ при разработке "Концепции социально-экономического развития Республики Башкортостан".
Основания для выполнения работы
Работа выполнена в период 1980-1998 гг. на кафедре технической кибернетики УГАТУ и связана с выполнением хоздоговорных научно-исследовательских работ (НИР) с СКТБ "Искра" по теме № К-01-85/7 (19851987гг.), с АО "Концерн БЭТО" - НИР № ИФ-ТК-24-91 (1991-1993гг.), а также НИР, финансируемых по заказ-наряду Минвуза РСФСР, тема № 34, § 52 (1989-1990гг.) и госбюджетных НИР № ИФ-ТК-51-93-03 (1993-1998гг.).
Работа поддержана в рамках научно-исследовательской программы "Математические методы моделирования сложных систем и применение их
в народном хозяйстве Башкортостана", проводимой в Институте математики с ВЦ Уфимского научного центра (УНЦ) РАН в 1993-1995гг.; в плане Федеральной целевой программы "Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000п\" - проект "Развитие научно-учебного комплекса по фундаментальным проблемам математики и теории управления (УГАТУ, ВЦ УНЦ РАН)", контракт №2176, а также Государственной программой "Информатизация РСФСР" (19911992гг.) и программой "Информатизация РФ" - проект "Информатизация УГАТУ" (1993-1996гг.).
Апробация работы и публикации
Основные положения, представленные в диссертации, регулярно докладывались и обсуждались на научных мероприятиях различного уровня. В их числе:
Республиканская межотраслевая научно-техническая конференция "Применение ЭВМ, математических моделей и методов в автоматизации управления организационными и техническими системами" (Уфа, 1981);
Всесоюзный IX научно-технический семинар "Планирование эксперимента при эксплуатации аппаратуры и оценка надежности ее элементов" (Минск, 1981);
Республиканская научно-практическая конференция "Автоматизация и механизация трудоемких процессов на предприятиях республики" (Уфа,
1984);
III Всесоюзная конференция "Программное, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ИТ' (Ташкент, 1985);
Всесоюзная научная конференция "Проблемы теории чувствительности электронных и электромеханических систем" (Москва,
1985);
Всесоюзная научно-техническая конференция "Станки с числовым программным управлением и гибкие автоматизированные металлообрабатывающие комплексы" (Новгород, 1985);
Всесоюзный семинар "Техническая подготовка гибкого автоматизированного производства в машино- и приборостроении" (Киев,
1986);
Научно-техническая конференция "Математические и программные методы проектирования управляющих и информационных систем" (Пенза, 1986);
Всесоюзное научно-техническое совещание "Создание и внедрение систем автоматического и автоматизированного управления технологическими процессами" (Москва, 1986);
Всесоюзная научно-техническая конференция "Теория и практика оценки народнохозяйственной эффективности НТП" (Новосибирск, 1986);
Всесоюзная научно-техническая конференция "Прогрессивные техпроцессы, механизация и автоматизация ручных и трудоемких работ" (Ижевск, 1986);
IV и V Республиканские научно-технические конференции "Теория и практика внедрения средств автоматизации и роботизации технологических и производственных процессов" (Уфа, 1987, 1989);
Всесоюзный научно-технический семинар "Современная технология производства приборов, средств автоматизации и систем управления" (Суздаль, 1989);
Всесоюзное научно-координационное совещание представителей вузов-исполнителей работ по проблеме: "Разработка и внедрение многоуровневых интегрированных АСУ в народном хозяйстве" (Ташкент, 1990);
Всесоюзная научно-методическая конференция "Проблемы качества высшего образования" (Уфа, 1991);
Всероссийская научная конференция "Непрерывная логика и ее применение в технике, экономике и социологии" (Пенза, 1994);
II Международная конференция "Непрерывно-логические методы и модели в науке, технике и экономике" (Пенза, 1995);
Международная научно-техническая конференция "Непрерывно-логические модели и нейронные сети" (Ульяновск, 1995);
Международная конференция "Информационные технологии в моделировании и управлении" (С.-Петербург, 1996);
II Международная научно-практическая конференция "Математические методы и компьютеры в экономике" (Пенза, 1997);
Международная научно-техническая конференция "Конверсия, приборостроение, рынок" (Владимир, 1997);
Международная конференция по информатихе и управлению 1С1&С97 (С.-Петербург, 1997).
Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 80 публикациях, в том числе в 2 монографиях (12п.л. и 20п.л), 26 статьях, в 38 трудах конференций, 3 свидетельствах о регистрации программ РосАПО, 8 депонированных научно-технических отчетах, а также в 3 опубликованных методиках проведения деловых игр по моделированию динамики производственных систем.
Структура работы
Работа включает введение, 6 глав основного материала, заключение, библиографический список и приложения. Работа изложена на 309 страницах машинописного текста, кроме того, содержит 65 рисунков и 24 таблицы, размещенных на 65 страницах. Библиографический список включает 242 наименования.
Автор выражает глубокую благодарность и признательность научному консультанту заслуженному деятелю науки и техники РФ и РБ, профессору Ильясову Б.Г. за постоянное и заинтересованное обсуждение совместно проводимых в течение многих лет исследований, а также за ценную методическую и организационную помощь в подготовке диссертации к защите. Автор выражает искреннюю благодарность единомышленнику и
соавтору многих опубликованных работ доценту Валеевой Р.Г. за полезное сотрудничество в области исследования проблем управления производством, канд.тех.наук Макаровой Е.А. и канд.тех.наук Сильновой C.B. за помощь в проведении имитационных экспериментов над моделями.
Основное содержапне работы
Глава 1. АНАЛИЗ КОМПЛЕКСНОЙ НАУЧНОЙ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ В УСЛОВИЯХ РЫНКА
Первая глава посвящена рассмотрению комплексной проблемы повышения эффективности производственных систем, которая является особенно актуальной при формировании рыночных отношений.
С позиций системного анализа общей проблемы повышения эффективности производства выявлена и сформулирована комплексная научная проблема исследования, моделирования и автоматизации процессов управления производством и реализацией продукции на рынке, включающая в себя следующие аспекты изучения производственных систем: « технические и технологические характеристики, отражающие динамику процессов преобразования ресурсов в готовую продукцию;
• организацногаю-экономячгские показатели производственной деятельности;
• способы и алгоритмы управления производством и реализацией продукции в условиях рыночных отношений.
Показано, что при построении системы управления, способной обеспечить высокую эффективность производства, необходимо учитывать в моделях, структурах и алгоритмах нижеследующие основные свойства производственных систем, которые составляют основу принятых в работе положении:
• система предназначена для переработки определенных ресурсов в готовый продукт, удовлетворяющий потребности общества;
• система функционирует в условиях рынка, что требует гибкого планирования от потребностей, а также оперативного управления поставками и ценами;
• система является гетерогенной, имеет сложную иерархическую структуру, состоит из функциональных подсистем и элементов разной физической природы;
• система рассматривается как многофункциональная и многосвязная, цели системы и подсистем могут меняться в процессе адаптации к внешней среде;
• система находится в постоянном движении, поэтому реальные ситуации при прогнозировании и ретроспективном анализе полностью не воспроизводимы;
• управление системой построено на разных принципах и алгоритмах, в контуре управления присутствует человек как активный элемент системы, имеющий свои локальные цели и право на ошибку;
• система функционирует в условиях неопределенностей, нестабильности внешней среды и направленного противодействия конкурентов;
• в системе циркулируют два потока: материальный и информационный, которые, взаимодействуя друг с другом, порождают различные производственные ситуации, требующие управленческого решения;
• функционирование и развитие системы зависят от наличия, своевременной поставки и свойств ресурсов: ресурсы могут быть ограничены (или условно ограничены) в период развития, взаимозаменяемы или нет;
• выбор альтернатив при планировании, управлении, прогнозировании и поведении в рыночной среде обосновывается в итоге экономической целесообразностью и преследует цель - повышение эффективности (прибыльности) функционирования производственной системы.
Объективная сложность систем, обладающих перечисленными свойствами, определяет сложность и практическую значимость решения выявленной и сформулированной научной проблемы разработки теоретических и методологических основ анализа, синтеза, моделирования и автоматизированного управления функционированием многопродукювых производственных систем в неопределенных условиях рынка и дефицита ресурсов.
Анализ сформулированной проблемы показал, что учет динамики является наиболее сложной и наименее разработанной к настоящему времени задачей управления данным классом систем. В то же время траектория перехода системы из одного динамически равновесного состояния в другое определяет темп затрат на достижение цели. Отклонение траектории от плановой приводит к сверхнормативным затратам, к увеличению стоимости продукции, снижению прибыли к другим потерям. Показано, что большинство исследований в данной области посвящено либо моделированию макроэкономических процессов, либо изучению динамики производства без учета динамики сбыта, либо описанию только процессов взаимодействия спроса, предложения и ценообразования.
Показано, что область исследования динамики взаимообусловленного функционирования производственной и сбытовой (рыночной) подсистем вообще является малоизученной.
На основании анализа существующих проблем определен круг научных и практических задач, решение которых обеспечит эффективность системы автоматизированного управления производством в условиях рынка за счет разработки и применен™ непрерывно-логических (динамических) и интеллектуальных алгоритмов поддержки управленческих решений.
Глава 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ КАК СЛОЖНОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ
Во второй главе выявлены основные аспекты проблемы моделирования и управления данным классом систем, отражающие методологическую, математическую, предметную (производственно-техническую), управленческую и информационную стороны исследования. Обоснована необходимость разработки общей методологии проектирования и исследования производственных систем, функционирующих в условиях рынка, которая позволила бы описывать гетерогенную систему единым ансамблем взаимосвязанных моделей.
Обобщены в систему и классифицированы принципы, позволяющие корректно осуществлять формализацию процесса создания и функционирования ПС и положенные в основу методологии исследования,
»»лттотптлпчттпя тт тгттгчот» гт Атттг<т тттт лул Алт »о тпточ*т п / тп м» шгтллшп »
шудмшрч/ииии/! ЖХ ^ 11-11^ i4JXStSi.MMWXZA.JJ IVХ'ХЛ-ГХД»!
объектом - многопродуктовой производственно-рыночной системой. Выявлены и описаны общенаучные подходы, составляющие основу методологии и позволяющие в рамках единой концепции решать различные задачи автоматизации управления производством методами моделирования (табл. 1). Взаимосвязь решаемых задач в методологии исследования, моделирования и управления ПРС показана на рис. 1.
Преимущество предяз_гаемой методологии исследования сложных динамических производственных систем и моделирования процессов управления ими состоит в том, что она:
во-первых, базируется на сформулированных и адаптированных к ПС принципах построения сложных динамических систем;
во-вторых, позволяет выявить и обобщить основные свойства исследуемого класса систем, сформулировать с единых теоретических позиций задачи и определить способы их решения;
в-третьих, служит основой для разработки процедуры формализованного описания достижения цели путем образования систем для полного удовлетворения возникших потребностей.
Обобщенный комплекс системных принципов и общенаучных подходов дополнен формализованной процедурой системообразования как процесса достижения целей на всех этапах существования производственных систем. Предложено процедуру системообразования описывать с позиций исследования побудительных причин возникновения, целей существования и возможностей создания систем. Система любого уровня образуется для достижения некоторой цели, если эта цель в принципе достижима (т.е. ресурсообеспечена). Процедура системообразования разработана как многоэтапный (9 этапов), взаимоувязанный процесс достижения целей; входит составной частью в общую методологию исследования,
Табл. 1 - Общенаучные подходы в методологии исследования и моделирования систем управления ПРС и решаемые задачи
1 Системный подход 1.1 Формулировка цели системы и ее подсистем 1.2 Деление системы на подсистемы и элементы 1.3 Выявление системных свойств ПРС
2 Динамический подход 2.1 Разработка динамических моделей элементов и подсистем 2.2 Исследование динамически равновесных состояний производства и рынка 2.3 Исследование неравновесной динамики ПРС
3 Функциональный подход, в том числе функционально-целевой 3.1 Выявление основных функций системы и подсистем, адекватных поставленной цели (отображение множества целей на множество функций) 3.2 Определение роли человека как активного элемента системы 3.3 Разработка обобщенной функциональной схемы ПРС как объекта управления 3.4 Разработка функциональной схемы системы управления 3.5 Учет эволюционных изменений в системе при выработке интеллектуальных алгоритмов управления
4 Структурный подход 4.1 Разработка структур системы управления 4.2 Анализ альтернативных вариантов и выбор эффективных структур
5 Кибернетический подход 5.1 Выбор принципов управления и моделирования 5.2 Синтез алгоритмов управления 5.3 Повышение эффективности ПРС за счет принятия и реализации управленческих решений
6 Ситуационный подход 6.1 Определение понятия "ситуация" 6.2 Разработка модели описания и алгоритмов преобразования ситуаций 6.3 Классификация ситуаций 6.4 Выбор возможных управлений в разных сшуациях
7 Ресурсно-целевой подход 7.1 Разработка ресурсного обеспечения процесса достижения цели 7.2 Выбор критериев оценки эффективности функционирования системы 7.3 Формирование и корректировка обобщенного ресурса для достижения целей системы
8 Информационный подход, в том числе информационно-структурный 8.1 Разработка и создание информационного и программного обеспечения для учета, контроля, планирования и управления 8.2 Разработка системы имитационного моделирования и обучения 8.3 Исследование ПРС в неопределенных ситуациях методом имитахионного моделирования
Рис. 1 - Взаимосвязь решаемых задач
моделирования и управления ПРС; охватывает весь процесс создания системы, начиная с возникновения идеи до реализации ее в виде материального потребительского блага на рынке; использует в качестве модельных примитивов новое понятие "ресурсно-целевая триада".
Ър
I
Ъи
N
Триада - это диаграмма отношений между целепобуждающей вершиной (источником I), целеполагающей вершиной (приемником Р) и ресурсообеспечивающей вершиной К.
В общем случае абстрактная триада описывается в форме диаграммы отображений одних множеств на другие. При этом отображения имеют свой тип ^ ^ 1и>.
Процедура системообразования состоит в выборе последовательности триад. Приемник предыдущей триады становится источником следующей, а ресурсное обеспечение меняется в соответствии с новым значением приемника. Отсюда возникает необходимость решения задачи выбора
Я
альтернатив по соответствующим критериям: техническим, технологическим, производственным, организационным, социально-экономическим. Эта задача решается каждый раз при переходе к очередной вершине триады, т.е. при достижении очередной цели.
Разработанная во второй главе методология исследования, моделирования и управления обладает следующими особенностями:
• отражает специфику автоматизации управления производственными системами, функционирующими в условиях рыночных отношений;
• учитывает гетерогенные свойства системы и позволяет разрабатывать динамические модели взаимосвязанных процессов производства и сбыта и систему управления ими;
• пригодна для практического использования при создании автоматизированной интеллектуальной системы поддержки принятия управленческих решений и оценки их эффективности.
Глава 3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРС И ЕЕ ЭЛЕМЕНТОВ
На основе предложенной методологии исследования, моделирования и управления в третьей главе разработана общая функциональная схема производственной системы и рынка как единого дииамического объекта управления.
Обосновано, что наиболее информативными для управления свойствами становятся динамические характеристики процессов преобразования материальных ресурсов в готовую продукцию и преобразования информационных сигналов в решения по управлению.
Динамический подход к описанию процессов функционирования и развития производственных систем принципиально соответствует природе этих процессов, отражает основные стороны их протекания и позволяет выявить и рсзлгГзовлТь возможности управления шш1. Прсблбта повышения эффективности управления такими системами решается путем моделирования динамики процессов производства и сбыта продукция и разработки интеллектуальных алгоритмов поддержки решений, принимаемых человеком при управлении.
Новизна разработанных моделей в том, что одновременно исследуются различные аспекты данной проблемы: производство и сбыт как единый процесс, движение как форма перехода из одного динамически равновесного состояния в другое и принятие решений как плохо формализуемая процедура интеллектуального анализа и выбора. Сочетание в рамках разработанной методологии различных по своей природе свойств ПРС в системе управления дает возможность выполнять комплексный анализ и прогнозирование развития возникающих ситуаций.
Функциональная схема системы строится с учетом методологии системообразования в форме ресурсно-целевых триад, когда преобразование "вход-выход" каждого блока осуществляется на основе определенного
ресурсного обеспечения. Управляющие переменные как целепобуждающие вершины триады воздействуют на подсистемы путем изменения интенсивности использования ресурсов, приводя к изменению управляемой переменной в соответствии с целями управления. Общность этого утверждения распространяется на все уровни декомпозиции системы. Такой подход к построению функциональных схем системы в целом и ее подсистем позволяет с единых методологических позиций разрабатывать модели всех функциональных элементов структуры систем управления и алгоритмы принятия решений.
При построении математических моделей производственных систем на основе разработанной методологии моделирования учитываются следующие принципиальные особенности:
а) описание динамики состоит в том, что все технологические и производственные процессы, а также процессы реализации продукции, формирования затрат и прибыли, характеризующие функционирование производства, моделируются в темпах или в интенсизностях. Такой подход позволяет выделить возмущенное движение относительно динамически равновесного (невозмущенного) движения, оценить характер и величину отклонений и определить требуемое в каждой ситуации управляющее воздействие, направленное на ликвидацию этого отклонения;
б) каждая управляемая переменная моделей заключает в себе статическую и динамическую составляющие. Статическая - отражает динамически равновеснее движение системы при действии заданных внешних сил, т.е. движение по расчетной траектории. Динамическая составляющая характеризует неравновесное движение системы под действием непредвиденных возмущений и отклонений;
в) процессы сбыта считаются управляемыми в том смысле, что можно влиять, во-первых, на цену продукции, изменяя ее в зависимости от соотношения темпов спроса и предложения, от поведения конкурентов, от возможностей самого производства; во-вторых, на интенсивность сбыта, увеличивая темпы затрат на рекламу, на организацию продаж, на оформление товара; в-третъих, на поведение производителя на рынке, когда объем и темп реализации продукции могут меняться в зависимости от ситуации.
Производство исследуется как система, выпускающая продукцию,
сбыт которой приносит прибыль. Чем выше прибыль П(0 и темп ее •
получения П 0), тем эффективнее считается функционирование системы. Социальные аспекты и задачи технического развития производства в работе не рассматриваются, поскольку речь идет только о процессах функционирования, т.е. об управлении «в малом»,а не о процессах развития.
Динамические модели функционирования производственно-рыночных систем предложено разрабатывать в классе нелинейных моделей, описываемых дифференциальными уравнениями, решение которых
осуществляется численными методами с использованием имитационного моделирования. В качестве примера приводится модель управления процессом выпуска продукции N(t) в условиях возмущений и ограничений по ресурсам, учитывающая инерционность, запаздывание протекающих процессов и возможность их интенсификации в пределах имеющихся ресурсов.
Уравнения модели производственной системы имеют вид:
. о
N (t) = kn -l[t]; Ч. о
№(t)= JN (t)dt;
to
sN(t) = №(t)-N(t);
at at
.с .о
R (t) = k„N (t);
.0
R(i)-R (t) + AR(t); R*(t) = fM(R(t));
M dR*(t-TM)
^t 31 31dt31 ( зоЛ
«k.
N(t)= jN(t)dt.
to
Здесь каждый параметр и коэффициент отражают динамические и статические показатели процессов производства и управления. Приняты
следующие обозначения: •
R °(t)-TeMn расхода обобщенного ресурса (т.е. совокупности всех видов ресурсов, взятых в определенных пропорциях), достаточного для
запланированного выпуска продукции объема №(t) с темпом N °(t); eN (t)-отклонение между плановым и текущим значениями выпуска продукции, в
функции которого формируется управленческое решение по изменению
é •
расхода ресурса на величину Д R (t); R *(t) — темп расхода ресурса с учетом ограничений по производственным мощностям системы, моделируемый с помощью нелинейной функции fn(-); kIb k21, кз|, тз0, Тл, T3i - параметры, характеризующие технологические особенности и динамические свойства процесса производства. Значения этих параметров определяются в
результате обработки статистических данных о производстве, а также исходя из результатов исследования устойчивости системы; к22, т2ь т2о, Т2\ -параметры, определяющие динамические свойства процессов управления и профессиональную подготовленность управляющего. При этом учитываются запаздывания, связанные с принятием решений в условиях неопределенности и неполноты информации.
Логико-динамическая модель формирования расхода ресурса как управляющего воздействия разработана в классе нелинейных логических моделей и позволяет описать влияние изменения темпа расходования обобщенного ресурса на интенсивность производственного процесса
При разработке моделей реализации продукции был припят ряд допущений. В частности считалось, что:
• производство функционирует в условиях имеющегося спроса на продукцию;
• продукция конкурентов обладает сопоставимыми свойствами и качеством и нет товаров-заменителей;
• способы продвижения продукции на рынке влияют только на совокупные затраты, которые учитываются при определении объема и темпа реализации товара;
• цена формируется в виде статической и динамической составляющих с учетом неценовых факторов.
Перечисленные допущения не снижают ценности данного подхода к анализу динамики ПРС, который позволяет выявить основные факторы управления, влияющие на темп получения прибыли от реализации продукции по изменяющимся ценам в неопределенных ситуациях конкурентного рынка.
При разработке модели реализации исследовался механизм
ценообразования как динамический процесс взаимодействия темпов спроса
• •
N потр (0 и предложения Ипрсд (0 и соотношения цен (равновесной рыночной Ц,0) и динамических составляющих цены предприятия ЛЦ и цены конкурента ДЦ,,ШК) с учетом закономерностей управления ценой. Модель представлена в виде структурной схемы подсистемы реализации, описываемой нелинейными дифференциальными уравнениями. Особенность предлагаемой модели в том, что коэффициент реализации К^ш рассматривается как нелинейная функция многих переменных, изменяющая свое значение в зависимости от насыщенности рынка, от состояния производства и от конкурентоспособности продукции. При этом явно учитывается разница цен ец(1), насыщенность рынка е, (0, как разница
n
между темпом спроса 1ЧПотр(0 и суммарным предложением М.преД(0 с учетом темпа выпуска продукции конкурентами N10111(1), темп
относительных затрат на рекламу 3Peim(t)/3(t), темп выпуска продукции «
N(t), а доля и эластичность рынка описываются при построении различных нелинейных функций f(-). Управление процессом поддержания требуемой
насыщенности рынка осуществляется в модели с помощью переменных • •
Nea(t) и NXpaH(t), определяющих темп складирования и расходования продукции со склада, как управляющее воздействие в различных рыночных
ситуациях. Уравнения модели подистемы реализации, в которой выходными
«
переменными являются объемы и темпы реализации N^(0, Npsa.i(t) и выручки B(t), В (t), имеют вид:
у
* • • • " • •
N пред (t) = N сред (t) + N юнк (t);
N прм (t) = N(t) + N скл (t); е, (t) = N иотр (t) - N П рея (t);
n
4P(t) = f5,(x);
К реал =f6l(Eu):
к рмл = min(K , К рЮЛ); АК'сал = fo(0)
к«=Мзс>
AKpt,., =f67(z,0); • •
Np^(t) = Kpea, -NnpM(t); B(t) = (4p(t) + AU)-NP»(t);
e.(t)
NnOTp(t)
ец(0=(Цр(1)±ДЦЮ1К)-(Цр(4)±ДЦ;
^ реал ~ ^62 (%)'
© = :
»(t).
3(t)
ДК^„ = f«(©)
v* _ П» , ДГ^
pea.i реал T £"uv реал >
NxPM(t) = a-Kpeu)-N»i««(t); B(t)= jB(t)dt;
^ реал = ¡ИрсалСОсИ. «о
Преимущества разработанной модели реализации продукции в том, что она позволяет:
во-первых, исследовать не только динамически равновесные, но и динамически неравновесные состояния рынка, существующие в реальности;
во-вторых, описать динамику процессов взаимовлияния спроса, предложения, цены, коэффициента реализации и действий конкурентов;
в-третьих, отразить сущность объективного процесса ценообразования, а также описать субъективное поведение системы как отражение
объективных законов рынка, с одной стороны, и как собственное восприятие производственно-рыночной ситуации, с другой стороны, что и должно учитываться при формировании целенаправленного управленческого воздействия на поведение системы.
Разработанные математические модели формирования затрат и определения критической программы безубыточного производства в номенклатурном и объемном выражении основаны на разделении затрат на постоянные и переменные, что позволяет выявить степень их влияния на управляемость системы и ее динамические свойства и использовать их при синтезе алгоритмов управления.
Модель многопродуктовой производственно-рыночной системы построена в классе многосвязных, многофункциональных, многоканальных нелинейных кибернетических систем, управление которой осуществляется с целью получения прибыли от производства и сбыта всей номенклатуры изделий. При этом выявляются изделия, не приносящие прибыль, за счет которых могут корректироваться планы производства.
Разработанные динамические модели однопродуктовой и многопродуктовой производственно-рыночных систем как динамических объектов управления составляют теоретические основы исследования, моделирования и управления системами данного класса.
Т^,____ 4 D Л ОТ) A ryvrxr Л ТППТ>рТТ,№ПЗ'~ЧГТ.Г\' r»/-VLTOt> ПЛЛТПАГТПДП
¿.1UIÏ4 1 -TVJA -TliiWllVi-l IA.L/1 Ъ 1 II'iUVlVilA УЫШи 11UVH KJL^LLZLSÎ
ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРС
Выявлены и разработаны управляющие переменные, регулируемые координаты, программы управления, критерии эффективности, применяемые при формировании алгоритмов планирования и управления функционированием производственной системы в условиях рынка. Предложенное описание в виде уравнений движения относительно
if Ь1 M ■!<!) n.llii 'i !J \ 7 ( Т M ; ' Л7/< tt£.(Vf"l jTÏÎKt V H lïinnMf
"I-------------- - -^ r ~ ----------r ----------^ " ----
Y(t) = Mfl[Y(t),U(t),F(t)] -Mc[Y(t),U(t),F(t))
где Мд(-) и Mc(') - нелинейные функции, отражающие влияние
положительных (движущих, стимулирующих) факторов, обеспечивающих • •
увеличение Y(t), и отрицательных (тормозящих) факторов, снижающих Y(t), отличается структурированностью и целостностью представления и служит основой для разработки структур систем управления.
Особенность предлагаемого подхода к моделированию динамики в том, что сложная система декомпозируется и представляется в виде отдельных взаимодействующих подсистем и связей между ними. Это позволяет декомпозировать и каждый компонент общей модели, что упрощает установление вида нелинейностей и выбор структуры системы управления.
В состав вектора управления предложено включить пять взаимосвязанных координат, описывающих динамику системы и представленных в виде суммы статической U°(t) и динамической AU(t) составляющих, которые формируются для каждой из управляющих координат:
U(t)=U[(N°+AN),(N °+AN ),(R ^),(Ц°+ДЩ(Одк^), t]. В качестве вектора управляемых (выходных) координат
Y(t)=Y°(t)+-AY(t) приняты следующие переменные и их производные: • •
прибыль II(t) и П (t), затраты 3(1) и 3 (t) и обобщенный показатель p(t) и
р (t), который принимает различные значения комплексных производственно-экономических показателей, таких как рентабельность, удельные затраты, фондовооруженность и др. в различных структурах систем управления
Y(t)=Y[(TI0+MI),( П °+АП ),(3П+Д3),( з °+ДЗ ),(р°+Ар),(р °+Др ),t]. Предложены структуры системы оперативного управления ПРС, управляемой путем корректировки темпа выпуска продукции с использованием информации о динамической составляющей цены, о темпах спроса, предложения, получения прибыли к ее отклонения от плановой величины. Разработана функциональная схема системы управления, реализующая функции оперативного планирования и управления. Управление но комбинированной схеме с использованием принципов обратной связи и управление по возмущению позволяют оперативно реагировать на изменения рыночной ситуации путем корректировки темпа выпуска продукции, цены и организации маркетинговой поддержки продукции на рынке.
Интегрированное управляющее воздействие на взаимообусловленное функционирование производственной н рыночной подсистем путем корректировки величины обобщенного ресурса представлено динамическим алгоритмом следующего вида:
fi(t)=Q[R°(N AR Ы, AN norp,AN хота йК^, Щ, П, £.,t],
N
Поскольку управление ПРС с воздействием только на одну
управляющую переменную не обеспечивает эффективного
•
функционирования системы, то темп реализации N pe^t) изменяется по совокупности причин, т.е. решение по управлению принимается на основе анализа изменения значений нескольких переменных системы. Реальны случаи, когда рациональная тактика поведения ПРС на рынке требует уменьшения темпа реализации продукции в сложившейся ситуации.
Таким образом, предложенный в работе подход к выбору структур и алгоритмов системы оперативного управления ПРС составляет
теоретическую основу построения данного класса систем и позволяет с использованием имитационного моделирования выработать рациональную тактику поведения производственной системы в конкурентных неопределенных условиях рынка при дефиците ресурса и времени на принятие решения. В работе реализован принцип управления сложной динамической системой по ее модели, что является эффективным подходом к решению управленческих задач в условиях неопределенности.
Глава 5. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРС
В пятой главе обоснована возможность разработки высокоэффективной системы управления производственными и сбытовыми процессами в классе интеллектуальных систем, основанных на логических моделях представления предметной области и на базах знаний, позволяющих вырабатывать з каждой конкретной ситуации наиболее эффективные решения по управлению в условиях неопределенности, возмущений среды, ограничений по ресурсам и использования плохо формализуемых знаний специалистов.
Интеллектуальная система поддержки решений разработана как внешний контур управления и позволяет анализировать динамику состояния системы в любой момент времени и формировать решения, наиболее эффективные в сложившихся условиях. Сложность управления производством на верхнем урозне определяется следующими важными обстоятельствами:
• объект эволюционирует во времени, меняется его структура и функции, что приводит к эволюции самого процесса управления;
• в системе одновременно изменяется несколько взаимосвязанных переменных и не все переменные заданы в виде количественных соотношений, отношения между ними могут быть заданы в виде нечетких множеств, а также лингвистических отношений;
• большинство решений также взаимозависимы и неоднозначно влияют на динамику процессов и значения целевых функций;
• взаимосвязанность принимаемых решений проявляется в наличии общих показателей, используемых а разных решениях, и в наличии ограничений, устанавливаемых одним решением на допустимую область другого решения;
• неполная формализуемость задачи выбора варианта решений и его реализации приводит к необходимости проверять данные на непротиворечивость после каждого шага управления;
» процесс управления является многошаговым и содержание каждого шага не может быть заранее однозначно определено, что приводит к необходимости строить дерево ситуаций и анализировать его на каждом шаге принятия решений с проверкой данных на непротиворечивость;
• поведение людей, их психотип и интеллектуальные особенности могут не соответствовать целям управления, способам их достижения, а принимаемые решения могут плохо описываться формализованными методами.
Многообразие сочетаний "ситуация - решение - значение переменной" и сложность прогнозирования последствий некоторых принимаемых решений обуславливают разработку интеллектуальной системы управления, способной обеспечить анализ логической взаимосвязи ситуации и принимаемых решений и тем самым обеспечить корректность и непротиворечивость принимаемого решения.
Разработана теоретико-множественная иерархическая модель принятия решений, которая позволяет, выявив возможные решения по управлению, провести классификацию этих решений по способу воздействия и по месту возникновения сбоев.
Процедура выбора и принятия решений разработана в виде модели описания и классификации состояний ПРС и внешней среды, основанных на принципах ситуационного подхода. Процедура ситуационного управления в общем случае представлена преобразованием
«{ту^р^Б^р;},
где Б^} - ситуация, сложившаяся к данному моменту времени,
обусловленная определенными значениями вектора состояния • •
Р={П,ДП,П,5,е}; а^} - интеллектуальные алгоритмы формирования решений по преобразованию ситуации 8; => 8;+1.
Совокупность переменных вектора Р (прибыли П, отклонения ДП от
плановой, темпа получения прибыли П, рассогласования спроса и •
предложения с, е) характеризует процессы производства и реализации и общую тенденцию функционирования предприятия, а также учитывает различные внешние воздействия на спрос н предложение.
На основе семантических информационных моделей, процедуры ситуационного управления и иерархии решений разработаны предикатные логические модели поддержки принятия решений по управлению, отражающие общие закономерности функционирования системы, устанавливающие причинно-следственные взаимосвязи основных показателей производства и рынка и обладающие способностью к логическому выводу и обучению.
Отличие предложенных логических моделей от экспертных систем, применяемых при управлении, прежде всего в том, что они совмещены с динамическими моделями на уровне передачи данных. Поэтому в логических моделях в качестве переменных выступают динамические (детерминированные и случайные) и лингвистические переменные.
Для описания особенностей управления производственной системой используются предикаты:
• задания значений Раг(х1, % ¡. )=Тгие, если Х( принимает значение с, [., т.е.
• предпочтения одних значений другим Вей(!;?,2ф=Тгие, если ¡^ и не нарушены условия принадлежности к области V/0 допустимых значений,
• ограничений на область допустимых значений переменных в каждой 81 ситуации Ве1(х1^'(8;))=Тгие, если XIew'(S;);
• взаимосвязанности параметров Бер(х;, х])=Тгие, если значение х-, зависит от Xj и наоборот.
Логическая взаимосвязь датшых описана и структурирована с помощью правил-продукций, построенных по законам логики.
Любая макроситуация Б;, требующая управления, моделируется формулой, построенной в соответствии с вектором состояний
5,:Раг(Г1,)&Раг(ДП,)&Раг(П,^)&Раг(с,)&Раг(^,Ц).
Л е
Ситуация Б; считается идентифицированной, если каждая из переменных вектора состояний Р принимает одни из допустимых значений соответствующего подмножества V/', т.е. логическая формула становится истинной.
Правила задания ограничений на возможные значения переменных Х1,Х2,...,ХП представлены множеством формул
^иВеКХ, \у*(з;))&Ве1(х2, .. АВе^, V1 (8;)).
Зависимость между переменными устанавливается множеством правил г, составленных в виде логических формул различной структуры:
Зафиксированное предикатом Бер(хь х^ натачие связей между показателями конкретизируется с помощью правил Ь, устанавливающих на следующем уровне связи между фактами. Эта правила задаются в форме логических выражений
Ь:Раг(х1,51к1)&Ве5^и))&Ве1(х1^1(8!))&Вер(х1,хП1). С учетом ограничений и зависимостей переменных друг от друга сформулированы правила выбора оптимального значения я° критерия эффективности управления, которые могут быть записаны в следующем виде:
Преобразование исходной ситуации Б* в целевую Б0 происходит с помощью алгоритмов принятия решений «¡(Н^) на каждом 1-м шаге
управления. Выбор или формирование алгоритма управления определяются характером возникающей ситуации. Факт принятия решения устанавливается двухместным предикатом \Уогк(хь б'к (х^гТгие, который становится истинным, если значение переменной Х| изменяется на величину
Принять решение - это значит в логической модели установить истинность выражения
гк^огк(х1,5*(х1)):-Рш-(х!54)&(ш Вс1(х1л^))&Ве1(§[(х1),^6). В том случае, когда преобразование 8;=>8,+1 предполагает изменение значений нескольких переменных одновременно или одной (двух и т.д.) из нескольких, определяющих ситуацию, процесс принятия решения описывается более сложными алгоритмами а^):
а^О:^огк(х^5'(х1))&^огк(х5,б2к(х2))&|у..^огк(х^5°(хп)),
где Рк Чбк^оа-.-^)} ■ множество возможных действий для а, -го алгоритма;
б£(х„) - изменение п-й переменной при к-м воздействии; п - общее число переменных, варьируемых в а^ -м алгоритме. Процедура принятия решения Я, предполагает следующую логическую последовательность действий, заданную в виде правил-продукций:
Решение Т^ принимается, если определена ситуация Зь выявлены зависимости переменных в форме правил для каждого 1-го вида продукции 2/, и установлены логические соотношения Ьь и применены алгоритмы принятия решений щ, оптимизирующие выбранный критерий эффективности .
Для многопродуктового производства разработана теоретико-множественная модель системы принятия решений, отражающая особенности управления сбытом при территориальном сегментировании рынка, а также особенности управления ресурсами при корректировке плана Еыпуска продукции с изменением рыночной потребности. Описание и классификация граничных ситуаций по состоянию производства и рынка, разработанные в виде иерархии семантических сетей, положены в основу базы знаний для информационного обеспечения системы поддержки решений. Логаческая модель трехконтурной интеллектуальной системы управления, учитывающей динамику процессов производства и реализации продукции, поведение производителя на конкурентном рынке, а также особенности управления с участием человека, обеспечивает автоматизированную поддержку принятия эффективных решений.
Преимущества разработанных логических моделей и интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению производством и сбытом в том, что они:
• отражают и увязывают основные закономерности функционирования производственно-рыночных систем;
• устанавливают причинно-следственные взаимосвязи основных показателей производства и рынка;
• строятся с учетом динамики процессов производства и реализации продукции;
• поддерживают интеллектуальный интерфейс и обладают способностью к обучению в режиме диалога.
Глава 6. СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРС НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
В шестой главе разработана автоматизированная система имитационного моделирования динамики и интеллектуального управления производством, особенность которой в том, что она:
а)предназначена для реализации разработанных моделей динамики и интеллектуального управления производственно-рыночной системой;
б)разработана с целью интеграции различных по природе моделей в единый вычислительный комплекс;
в)позволяет проводить ретроспективный и прогнозный анализ развития ситуаций, а также комплексный анализ эффективности функционирования производственных систем в условиях рынка;
г)предназначеиа для использования системным аналитиком и профессионалом-управленцем, а не программистом, поддерживает дружественный интерфейс с пользователем.
Теоретической основой информационного и программного обеспечения является комплекс динамических и логических моделей процессов тфеобразования ресурсов в готовую продукцию и реализации ее на рынке. Г! информационной системе модели объединяются в двухуровневую систему автоматизированного управления: нижний уровень -обобщенная динамическая модель процессов производства и реализации продукции, верхний - интеллектуальная система поддержки решений по управлению в производственной и рыночной подсистемах.
Система имитационного моделирования разработана в форме многооконного интерфейса, что позволяет не только формировать перечень возможных решений, но и проводить одновременно сравнительную оценку их эффективности, прогнозируя возможные последствия и учитывая меняющиеся условия. Система выполнена с учетом возможности настройки в ходе диалога на конкретные данные о типе, характере и объемах производства, а также о свойствах продукции и характеристиках рынка.
Динамическая модель как нижний уровень системы имитационного моделирования используется на каждом шаге управления и позволяет проигрывать последствия очередного решения для ПРС по изменению показателей ее функционирования.
Имитационное моделирование при расчете переходных процессов в системах оперативного управления реализуется на базе численного решения нелинейных дифференциальных уравнений. Идея алгоритма состоит в преобразовании непрерывного движения системы в квазинепрерывное (дискретное). Весь интервал времени наблюдаемого переходного процесса разбивается на равные, изменяемые при моделировании малые интервалы ^ Входные сигналы х^(0> являющиеся непрерывными функциями времени, заменяются либо линейной, либо квадратичной интерполяцией, что существенно упрощает расчеты, не вызывая заметных потерь точности на малых интервалах времени.
Точность имитационного моделирования увеличивается с уменьшением А1 и зависит от вида интерполирующих функций. В работе показано, что наиболее эффективны для интерполяции при цифровом моделировании полиномы невысоких порядков (ступенчатые, линейные и квадратичные функции). Точность моделирования при сопоставимых затратах времени разработанным методом на 1,3-5-1,8% в зависимости от шага Аг выше, чем с использованием таких систем, как сиам.
В интеллектуальной системе имитационного моделирования и поддержки принятия решений выполняется анализ динамики основных показателей, принимается одно из решений, рекомендуемых логической моделью, и оценивается его эффективность. Возможность и обоснованность принятия каждого решения согласовывается с имеющимися ресурсами для его реализации. Принятие решений предполагает воздействие на одну или несколько переменных управления. При этом степень воздействия выбирается лицом, принимающим решения, с учетом допустимых областей изменения значений переменных, рекомендуемых автоматизированной системой.
Передача значений переменных из динамической модели в логическую осуществляется в каждый момент модельного времени, однако в алгоритмах принятия решений эти данные используются только в случае неблагоприятных, по мнению управляющего, ситуаций. В режиме интерактивного диалога критическая ситуация фиксируется, анализируется с помощью логической модели и, если необходимо, корректируется путем изменения каких-либо переменных динамической модели. Процесс моделирования продолжается с новыми значениями данных.
Описанная процедура информационного обмена обеспечивает целостность имитационной модели и позволяет эффективно сочетать дискретные и непризывные алгоритмы. Предполагаемое вмешательство человека в процесс управления только в нужные моменты времени, предварительный анализ динамики, а также использование интеллектуальных логических алгоритмов поддержки решений представляют собой новую технологию управления.
На основе автоматизированной системы имитационного моделирования разработаны и внедрены:
• методика системных исследований процессов производства и реализации продукции в условиях рынка, позволяющая проводить эксперименты по исследованию управляемости системы, анализ эффективности алгоритмов управления, выбор целесообразных стратегий и тактик поведения в условиях неопределенности и возмущений среды;
• методика проектирования систем управления, реализующая разработанные структуры, модели и алгоритмы управления производством, функционирующим в условиях рынка;
• методика обучения, позволяющая исследовать поведение как реальных управляемых производственных систем, так и проектируемых в процессе обучения.
Проведены исследования различных структур систем и алгоритмов управления, подтвердившие повышение эффективности производства за счет автоматизации процессов управления.
Методики внедрены на предприятиях военно-промышленного комплекса Республики Башкортостан при осуществлении программ конверсии. Проведены исследования эффективности производства и сбыта продукции, удовлетворяющей спрос населения, и выявлены доступные в настоящее время и пригодные для существующего уровня качества продукции способы организации сбыта. Показана эффективность управления сбытом с использованием алгоритмов перераспределения продукции на рынках на примерах нескольких изделий и обоснована пригодность и целесообразность применения системы имитационного моделирования и поддержки решений для управления производством и сбытом в реальных условиях переходного периода.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ В данной работе решена актуальная, имеющая важное народнохозяйственное и научно-практическое значение проблема исследования, моделирования и автоматизированного управления сложным многосвязным динамическим объектом, позволяющая повысить эффективность производства в неопределенных условиях рыночных отношений и ограничений по ресурсам.
При решении этой проблемы получены следующие научные и практические результаты и сделаны выводы:
1. Обобщены и сформулированы применительно к описанию плохо формализуемых динамических производственных систем принципы и общенаучные подходы, разработана многоэтапная процедура структуризации системообразования как процесс достижения цели, составившие основу методологии анализа, моделирования и автоматизированного управления производством и сбытом как единым динамическим объектом. В отличие от существующих концепций данная методология построения автоматизированных систем управления производством позволяет с системных позиций объединить модели,
имеющие разную математическую природу (детерминированную, стохастическую, непрерывную, дискретную и т.д.) и принципиально решить проблему повышения эффективности данного класса систем за счет автоматизации управления. С использованием предложенной методологии разработаны общая функциональная и структурная схемы одно- и многопродуктовой производственно-рыночных систем, положенные в основу создания математических моделей системы и ее подсистем.
2. Разработаны теоретические основы моделирования динамических производственных систем с учетом формализованной процедуры системообразования на базе ресурсно-целевых триад. Выделены подсистемы производства, сбыта, ценообразования, поддержки продукции на рынке, а также расчетно-учетные подсистемы формирования затрат и прибыли. Разработаны модели этих подсистем, входы которых соответствуют целепобуждающим факторам, выходы - целеполагающим вершинам триад. При этом учтено, что рееурсообеспечение для каждой вершины определенной подсистемы имеет свое физическое содержание.
В классе нелинейных динамических систем выделены следующие модели, отличающиеся новизной математического представления:
« модель подсистемы оперативного управления производством (выпуском продукции), построенная на принципах комбинированного управления и обратной связи, позволяющая с требуемой точностью имитировать процесс управления темпом выпуска продукции;
• модель подсистемы реализации продукции на рынке, состоящая из моделей ценообразования и поддержки продукции на рынке н определяющая траекторию движения системы на множестве неравновесных состояний при изменении спроса, предложения, рыночной цены и динамических свойств рынка.
Общая модель однопродуктовой ПРС позволяет выявить на основе имитационного моделирования способы рационального управления исследуемой системой и сформировать траектории движения системы путем корректировки темпов выпуска, цены, затрат на рекламу и организацию продаж с учетом неопределенности поведения конкурентов и внешних возмущений.
Разработана динамическая модель многопродуктовой производственно-рыночной системы, состоящая из взаимосвязанных однопродукговых подсистем, функционирующих в едином ресурсном пространстве и в территориально разнесенных секторах рынка товаров одного функционального назначения. Построены структурные схемы взаимосвязей и взаимодействия между территориальными секторами товарных рынков в условиях колебания спроса, предложения и цен. Сформулированы процедуры ранжирования продукции, используемые при разработке алгоритмов управления реализацией на взаимосвязанных рынках взаимозаменяемых товаров и на территориально удаленных секторах рынка одного товара, определяющие стратегию и тактику поведения системы.
Разработаны математические модели формирования затрат и определения критической (по рентабельности производства) программы выпуска в номенклатурном и объемном выражении, основанные на принципах разделения затрат на постоянные и переменные по степени их влияния на динамические свойства системы и на ее управляемость:
3. На основе разработанной методологии исследования получено описание производственно-рыночной системы как динамического многосвязного, многофункционального объекта управления, выявлены управляющие переменные, регулируемые координаты, программы управления, критерии эффективности, применяемые при формировании алгоритмов планирования и управления производством в условиях рынка. Предложены структуры системы оперативного управления производственно-рыночной системой на основе алгоритмов корректировки темпа выпуска продукции с использованием информации о значениях спроса, предложения, динамической составляющей цены, темпа получения прибыли и ее отклонения от плановой величины. Управление по комбинированной схеме с использованием принципов обратной связи и управления по возмущению позволяет оперативно реагировать на изменения рыночной ситуации путем корректировки темпа выпуска продукции, цены и организации маркетинговой поддержки продукции на рынке. Предложенное описание отличается структурированностью и целостностью представления и служит основой для разработки структур систем управления производством в условиях рынка.
4. Разработаны теоретико-множественные модели интеллектуальной системы поддержки принятия решений для одно- и многопродуктового производств, приведены описание и классификация динамических ситуаций по состоянию производства и рынка, выявлены граничные состояния системы, требующие принятия управленческих решений человеком. На оспове семантических сетей представления знаний о производственно-сбытовой деятельности предприятия разработаны предикатные логические модели поддержки принятия решений, отражающие основные закономерности функционирования системы, устанавливающие причинно-следственные взаимосвязи основных показателей производства и рынка и обладающие способностью к логическому выводу и обучению.
5. Разработаны структура, функциональная схема и программное обеспечение автоматизированной системы имитационного моделирования и поддержки принятия решений, базирующиеся на предложенных теоретических основах и методологии построения моделей и алгоритмов управления производством в условиях рынка. Программное обеспечение соответствует динамическим и логическим моделям системы управления однопродуктовой и многопродуктовой производственно-рыночными системами, снабжено дружественным интерфейсом, способствующим развитию навыков управления и профессионализма, автоматизирует процедуры информационного наполнения и поддержки баз данных и знаний.
6. Разработана комплексная методика использования полученных научных результатов при проектировании систем оперативного управления производством, при исследовании поведения производственной системы в условиях рынка и при обучении методам управления.
Методика проектирования системы управления отличается новизной используемых непрерывно-логических и интеллектуальных алгоритмов и автоматизирует управленческую деятельность, повышая ее эффективность при принятии решений в условиях неопределенности.
Методика системных исследований позволяет ставить имитационные эксперименты над моделями производственных систем в соответствии с выбранными целями исследования.
Методика обучения разработана в форме деловых игр, зарегистрированных в РосАПО (свидетельства № 960289, 950426 и 970506), и позволяет работать как с реальной системой, так и с модельным вариантом исходных данных.
Проведены экспериментальные исследования предложенных структур системы оперативного управления производством и доказана принципиальная возможность целенаправленного воздействия па систему для перевода ее на новую траекторию движения.
Показано, что комбинированная структура системы управления позволяет при действии неблагоприятных возмущений снизить потери прибыли в среднем на 13+14% за счет применения непрерывно-логических алгоритмов корректировки цены, темпа выпуска и управления по отклонению от темпа прибыли.
Выполнена оценка эффективности динамических алгоритмов оперативного и интеллектуального управления многопродуктовой многорыночной системой, подтверждающая целесообразность управления реализацией путем организации взаимодействия между территориальными и товарными рынками. Организация связей по состоянию насыщенности рынков позволяет увеличить на 9+16% темп получения выручки по сравнению с разомкнутой системой управления.
Выполненные оценки эффективности управления производственно-рыночной системой в различных ситуациях позволяют утверждать, что возможно повышение эффективности производственно-сбытовой деятельности предприятия на 16+18% только за счет автоматизации управления путем обеспечения интеллектуальной поддержки принимаемых решений.
СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ 1 .Исмагилова Л.А. Автоматизация управления системой статистического контроля качества изделий // Применение ЭВМ, математических моделей в автоматизации управления организационными и техническими системами: Труды Республиканской межотраслевой научно-практической конференции.-Уфа, 1981.-С.125-128.
2.3айнашев Н.К., Исмагилова JLA. Об одном методе построения экономичных планов статистического контроля качества изделий // Статистические методы оценки и прогнозирования качества и надежности промышленных изделий: Сб. науч. тр. - Л.: ЛДНТП, 1982.-С.18-22.
3.Межецкая Т.А., Исмагилова Л.А. Особенности прогнозирования надежности многофункциональных систем при проектировании // Статистические методы оценки и прогнозирования качества и надежности промышленных изделий: Сб. науч. тр.-Л.:ЛДНТП,1982.-С. 78-81.
4.Методические указания ЕСТПП. Правила проектирования систем многостаночного обслуживания промышленными роботами (РД50-298-82). Гареев В.М, Селиванов С.Г., Исмагилова Л.А. и др. - М.: Изд. стандартов, 1982.-34C.
5. Шарипов Ю.К., Исмагилова Л.А. Моделирование систем управления гибким производственным модулем // Вопросы автоматизации проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб.-Уфа, 1985.-С.65-69.
6. Ильясов Б.Г., Шарипов Ю.К., Исмагилова Л.А. Об одном подходе к построению динамических моделей систем оперативного управления ГПК // Вопросы автоматизации проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб.- Уфа, 1985.-С.59-65.
7.Ильясов Б.Г., Шарипов Ю.К., Исмагилова Л.А. Об одном подходе к построению иерархических систем управления // Станки с числовым и программным управлением и гибкие автоматизированные металлообрабатывающие комплексы: Тез. докл. Всесоюзной научно-технической конференции,- Новгород, 1985.-С.31-32.
8. Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Автоматизация управления производством методами имитационного моделирования /7 Применение ЭВМ в решении научно-технических и народнохозяйственных задач: Тез. докл. Республиканской научно-теоретической конференции. - Уфа, 1985,-С.51-52.
9. Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Макарова Е.А. Разработка двухуровневой системы управления дискретно-логическим объектом на основе ЭВМ // Математические и программные методы проектирования управляющих и информационных систем: Тез. докл. Всесоюзной научно-технической конференции. - Пенза, 1986.-С.43-45.
Ю.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Автоматизированная информационная система управления производством // Математические и программные методы проектирования управляющих и информационных систем: Тез. докл. Всесоюзной научно-технической конференции. - Пенза, 1986.-С.69-71.
11.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Построение дискретно-логической модели функционирования гибкого производственного комплекса // Создание • и внедрение систем автоматического и
автоматизированного управления технологическими процессами: Тез. докл. IX Всесоюзного научно-технического совещания. - М., 1986.-С.184-185.
12.Шарипов Ю.К, Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А. Управление гибким автоматизированным производством (монография). - Уфа: Башк. кн. изд-во, 1986. - 235с.
13.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Разработка математической модели функционирования дискретного объекта // Управление сложными техническими системами: Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1986.- № 9.-С.81-87.
14.Исмагилова Л.А., Гаврилова Л.В. Эффективность гибких производственных систем // Теория и практика оценки народнохозяйственной эффективности НТП: Тез. докл. Всесоюзной научно-технической конференции. -Новосибирск, 1986.-С.37-38.
15.Исмапшова Л.А., Гаврилова Л.В. Системный подход к оценке эффективности ГПС // Прогрессивные техпроцессы, механизация и автоматизация ручных и трудоемких работ: Тез. докл. Всесоюзной научно-технической конференции. - Ижевск, 1986.-С.102-103.
16.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л. А., Валеева Р.Г. Особенности автоматизации управления в гибких производственных системах // Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб. -Уфа, 1987.-С.111-119.
1 Т.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Формализованное описание состояний ГПС как объекта управления // Механизация и автоматизация управления. - 1987.-ЖЗ.-С.29-32.
- 18.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А.. Дзинтер Н.В. Автоматизация управления сборочным производством на основе координатора // Диалоговая автоматизированная система управления производством в реальном масштабе времени: Тез. докл. Межотраслевого научно-технического совещания. - Новосибирск, 1989.-С.73-74.
19.Исмагилова Л.А., Дзинтер Н.В. Совершенствование СУ гибким автоматизированным сборочным участком // Современная технология производства приборов, средств автоматизации и систем управления: Тез. докл. Всесоюзного научно-технического семинара. - Суздаль, 1989.-С.39-40.
20.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Черняховская Л.Р. Использование ЭС в управлении научно-исследовательскими работами // Тез. докл. Всесоюзного научно-координационного совещания по проблеме: 'Тазработка и внедрение многоуровневых интегрированных АСУ в народном хозяйстве". - Ташкент, 1990.-С.55-57.
21.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Черняховская Л.Р. Разработка основ построения и моделирования автоматизированных систем оперативного управления функционированием и развитием НТО: Отчет о НИР (УГАТУ). № ГР 01890078115.-М.: ВНТИЦ, 1990. - 87с.
22.Исмагилова Л.А., Дзинтер Н.В. Автоматизация управления сборочным производством на основе координатора // Механизация и автоматизация произво детва.-1991.-№ 6.-С.17-21.
23.Ильясов Б.Г., Васильев В.И., Исмагилова Л.А. О проблемности характера обучения специалистов высшего звена // Проблемы качества высшего образования: Тез. докл. Всесоюзной научно-методической конференции. - Уфа, 1991.-С.115-116.
24.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Макарова Е.А. Исследование научно-технического развития НПО в конкурентных условиях рынка: Отчет о НИР (УАИ). № ГТ 02920011300 - М.: ВНТИЦ, 1991.-130с.
25.Ильясов Е.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. и др. Методологические аспекты управления динамическими производственными системами в конкурентных условиях рынка // Сб. трудов УАИ (60-летию УАИ), ч. П. -Уфа, 1992.- С.107-115.
26.Ильяссв Б.Г., Васильев В.И., Исмагилова JLA. и др. Некоторые аспекты системного анализа деятельности МКАБ "Восток" (глава в книге) // Банк "Восток", 1988-1992гг. / Кадыров Р.Ф. - Уфа, 1993.- С.568-598.
27.Исмагилова Л.А., Макарова Е.А. Модель принятия решений по управлению предприятием на основе экспертной системы // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. -Уфа, 1993.-С.73-80.
23.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Макарова Е.А. Логическая модель системы принятия решений по управлению производством и реализацией продукции // Непрерывная логика и ее применение в технике, экономике и социологии: Тез. докл. Всероссийской научно-технической конференции.-Пенза, 1994.-С.114-115.
29.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Макарова Е.А. Динамическая модель реализации продукции на рынке // Управление в экономических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1994.-С.22-31.
30.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л. А., Валеева Р.Г., Макарова Е.А., Сильнова C.B. Разработка математических моделей функционирования и развития предприятия в условиях рынка Синтез алгоритмов принятия решений по управлению: Отчет о НИР (УГАТУ). № ГР 01940008019. Инв. № 02950000475,- М.: ВНТИЦ, 1994. - 91с.
31.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Макарова Е.А., Сильнова C.B. Автоматизированное управление большими организационными системами: Отчет о НИР (Институт математики РАН, УГАТУ). № п> 01940008019. Инв. № 02950004018.- М.: ВНТИЦ, 1994. - 90с.
32.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем (монография). - Уфа, УГАТУ, 1995.-321с.
33 .Ильясов Б.Г., Исмагилова Л. А., Валеева Р.Г. Концепция использования непрерывно-логических моделей для описания динамики активных систем // Непрерывно-логические модели и нейронные сети: Тез.
докл. Международной научно-технической конф. - Ульяновск, 1995.-Т.З.-С.40-41.
34.Ильясов Б.Г., Исмапшова J1.A., Валеева Р.Г. Моделирование динамических производственно - экономических систем // Экономика и управление.-1995.-№ 2.-С.64-70.
35.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Проблемы управления производственно-экономическими системами // Экономика и управление.-1995.-№ 4.-С.56-60.
36.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Макарова Е.А. Непрерывные алгоритмы управления производственно-рыночной экономической системой// Непрерывно-логические методы и модели в науке, технике и экономике: Тез. докл. II Международной конференции. - Пенза, 1995.-С.23-24.
37.Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Системная методология моделирования производственно-рыночных систем II Управление в сложных системах Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1995. - С.166-173.
38.Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ "Деловая игра по управлению производством в условиях рынка" (Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Макарова ЕЛ., Усманов А.Р.) №950426.-М.: РосАПО, 1995.
39.Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ "Программа имитационного моделирования многопродуктовых производственно-рыночных систем" (Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сильнова С.В., Усманов А.Р.) №950289.-М.: РосАПО, 1996.
40.Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сильнова С.В. Интеллектуальная система поддержки принятия решений в многопродуктовых производственно-рыночных системах // Информационные технологии в моделировании и управлении: Тез.дохл. Международной конференции. -С.-Петербург, 1996.-С.254-256.
41.Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сильнова С.В Моделирование процессов управления производством и сбытом продукции // Математические методы и компьютеры в экономике: Тез. докл. Международной конференции. - Пенза, 1996.-С.23-24.
42.Исмагилова Л.А. Логическая модель принятия решений по управлению // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1996.-С.55-60.
43.Исмагилова ЛА Использование концепции баз данных при управлении в экономических системах // Управление в экономических и социальных системах: Межвуз. науч. сб. -Уфа,199б.-С.61-65.
44.Исмагилова Л.А., Низамова А.И. Интеллектуальная информационная система стимулирования сбыта // Информационные технологии в моделировании и управлении: Тез. докл. Международной конференции. -С.-Петербург, 1996.-С.270-273.
45.Ильясов Б.Г., Исмагилова JI.A., Макарова Е.А. Динамическая модель формирования цены // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1996.-С. 16-28.
46Лльясов Б.Г., Исмагилова JI.A., Валеева Р.Г. Моделирование как способ повышения эффективности управления производственно-сбытовыми системами // Автоматизированные технологические и мехатронные системы в машиностроении: Сб. науч. тр. - Уфа, 1997.-С. 17-23 .
47.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сергеева И.Г. Моделирование процессов ресурсообеспечения на нейронной сети // Математические методы и компьютеры в экономике: Тез. докл. на II Международной практической конференции. -Пенза, 1997.-С.22-23.
48.Исмагилова Л.А., Сергеева И.Г. Применение нейромоделей для планирования и управления в экономических системах // Конверсия, приборостроение, рынок: Тез. докл. Международной научно-технической конференции. - Владимир, 1997. -С.183-186.
49.Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сергеева И.Г. Управление производством с использованием нечеткой логики // Непрерывная и смежные логики в информатике, экономике и социологии: Тез. докл. Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза, 1997.-С.104-105.
50.Методические указания к проведению деловой игры по моделированию процессов управления производством // Сост. Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сильнсва С.В.- Уфа: УГАТУ, 1997.-26с.
51.Ильясов Б.Г.,- Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Силыгова С.В. Интеллектуальное управлетте динамикой процессов производства и сбыта продукции // Приборы и системы управления.-1997.-№ 10.-С. 12-13.
52.Исмагшюва Л.А., Низамовз А.И. Совершенствование системы управления процессом складирования на основе экспертной системы // Некоторые аспекты реформирования и деятельности потребительской кооперации Башкортостана: Сб. науч. статей - Уфа: Уфимский филиал Моск. университета потребительской кооперации, 1997.- С.37-41.
53.Ilyasov, B.G., Ismagilova L.A., Valeeva R.G. (1997). Intelligent control for dynamic organizational produetion-market systems. Proceedings of ICI&C97, St.Petersburg, Russia, voi.2, pp. 606-611.
54.Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ "Деловая игра по моделированию процессов управления производством и сбытом продукции" (Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Гильдин А.Г.) №970506.-М.: РосАПО, 1997.
Исмагилова Л. А.
-
Похожие работы
- Интеллектуальное управление неравновесными состояниями производственных систем в условиях рынка
- Управление многокомпонентными производственно-сбытовыми системами на основе имитационного моделирования
- Ситуационное управление многопродуктовой производственной системой на основе имитационного моделирования
- Автоматизированное управление линией дискретно-непрерывного производства с использованием имитационных моделей
- Имитационное моделирование дискретных технологических систем для ситуационного управления производством функциональных устройств
-
- Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
- Теория систем, теория автоматического регулирования и управления, системный анализ
- Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления
- Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
- Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)
- Управление в биологических и медицинских системах (включая применения вычислительной техники)
- Управление в социальных и экономических системах
- Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
- Системы автоматизации проектирования (по отраслям)
- Телекоммуникационные системы и компьютерные сети
- Системы обработки информации и управления
- Вычислительные машины и системы
- Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)
- Теоретические основы информатики
- Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
- Методы и системы защиты информации, информационная безопасность