автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Интеллектуальная система поддержки процесса управления технологическими маршрутами холодной штамповки на этапе подготовки производства

На правах рукописи

Хамадеев Шамиль Актасович

□□3483774

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ МАРШРУТАМИ ХОЛОДНОЙ ШТАМПОВКИ НА ЭТАПЕ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА

Специальность: 05.13.06 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (машиностроение)»

АВТОРЕФЕРАТ 3 ^

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Набережные Челны - 2009

003483774

Работа выполнена на кафедре «Автоматизация и информационные технологии» ГОУ ВПО «Камская государственная инженерно-экономическая академия».

доктор техн. наук, профессор Симонова Лариса Анатольевна доктор техн. наук, профессор Дмитриев Сергей Васильевич

Доктор техн. наук, профессор Захаров Вячеслав Михайлович

Ведущая организация Технологический центр

«ОАО КамАЗ»

Научный руководитель Официальные оппоненты:

Защита состоится «27» ноября 2009 г. в 1400 на заседании диссертационного совета Д 212.309.01 в Камской государственной инженерно-экономической академии по адресу: 423810, г. Набережные Челны, пр. Мира, 68/19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Камской государственной инженерно-экономической академии.

Автореферат разослан «27» октября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук

Л.А. Симонова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В современных рыночных условиях совершенствование автоматизированной системы производственного планирования является одной из важнейших задач повышения эффективности управления как на крупных машиностроительных предприятиях, так и на предприятиях единичного и мелкосерийного типа производства. Разнообразие номенклатуры выпускаемой продукции, ее частая смена, повышенные требования к качеству, срокам изготовления определяют жесткие ограничения при построении системы производственного планирования, основной задачей которой является рациональное планирование загрузки основного оборудования с учетом технико-экономических показателей.

Основными признаками мелкосерийного производства холодной штамповки являются большая номенклатура выпускаемой продукции по отношению к парку оборудования; значительное число переналадок штампов в смену; нестабильность номенклатуры продукции; превышение в несколько раз стойкости штампа времени обработки партии детали. Для одного и того же изделия, изготавливаемого штамповкой, может существовать несколько вариантов технологических маршрутов, отличающихся по ряду показателей, например, стоимости, длительности процесса изготовления и т.д.

Задачу календарного планирования призваны решать системы уровня ERP на основе производственных расписаний, составляемых MES-системами. Основным недостатком систем класса MES, существующих сегодня на рынке корпоративных информационных систем, является то, что они обеспечивают выбор безальтернативного решения на всех промежуточных этапах, предлагая конечному потребителю только одно расписание, не всегда являющееся оптимальным с точки зрения комплекса технико-экономических показателей.

Одной из задач построения производственного расписания является выбор оптимального по комплексу производственно-экономических показателей технологического маршрута. Высокая трудоемкость ее решения обусловлена необходимостью анализа большого количества вариантов с выбором оптимального, что возможно только в автоматическом режиме. Для решения подобных задач широко применяются комбинаторные методы, основанные на упорядоченном переборе наиболее перспективных вариантов. Однако и в этом случае количество вариантов, подлежащие рассмотрению, остается большим, что предъявляет к нахождению решения высокие требования по временным и ресурсным затратам. Таким образом, наиболее эффективным решением при управлении технологическими маршрутами холодной штамповки в автоматическом режиме является создание системы поддержки принятия решений на основе базы прецедентов. Проблемой представления прецедента в базе является проблема нахождения соответствующей структуры для описания содержания прецедента и выбора способа организации и индексирования базы знаний прецедентов для эффективного поиска и многократного использования. В данной работе принято под прецедентом понимать правило для принятия решения по выбору технологического маршрута в ситуации, характеризуемой определенными условиями.

Решение задач, направленных на повышение эффективности автоматического управления технологическими маршрутами и расписаниями в производстве холодной штамповки за счет применения современных методов поддержки принятия решений, является крайне актуальным.

Объектом исследования является производство поковок холодной штамповки.

Предметом исследования является автоматизация процесса управления технологическими маршрутами холодной штамповки иа этапе подготовки производства.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления технологическими маршрутами холодной штамповки на этапе подготовки производства за счет разработки интеллектуальной системы поддержки процесса управления технологическими маршрутами на основе базы прецедентов.

Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследовать современные методы формирования технологических маршрутов и производственных расписаний.

2. Разработать структуру и правила иерархической базы прецедентов.

3. Разработать методику построения производственных расписаний для штамповочного производства на основе современных подходов к построению интеллектуальных систем.

4. Разработать комплексный критерий оценки оптимальности технологических маршрутов штамповочного производства.

5. Разработать алгоритм обработки прецедентов для повышения эффективности их поиска.

6. Разработать методику формирования оптимальных технологических маршрутов по комплексу критериев с учетом базы прецедентов.

7. Разработать алгоритм кластеризации оборудования штамповочного производства в рабочие центры.

8. Разработать динамическую модель построения производственного расписания.

Методы исследования. При решении поставленных в работе задач

использовались методы системного анализа, организации производства, исследования операций, анализа иерархий, кластерного анализа, динамического программирования, математического и имитационного моделирования, а также элементы теории принятий решений, сетей фреймов, проектирования информационных систем.

Положения, обладающие научной новизной:

1. Методика формирования базы прецедентов системы поддержки процесса управления технологическими маршрутами холодной штамповки на этапе подготовки производства в виде иерархических фреймов на основе объектно-ориентированного подхода в рамках МЕ8-системы. Методика отличается тем, что она содержит формализованное представление технологических процессов в целом и их компонентов в частности в виде классов, позволяет использовать информацию о прецедентах при анализе новых технологических процессов схожей структуры, а также повышает гибкость представления исходных данных для логического вывода.

2. Методика системного подхода к формированию прецедентов технологических маршрутов на основе иерархического представления технологического процесса холодной штамповки и алгоритма (ХОРЕ, позволяющего обеспечить однозначное определение схожести прецедентов, включающих в себя элементы с комплексом критериев технологического маршрута.

3. Комплексный критерий оценки эффективности вариантов технологических маршрутов холодной штамповки для выбора оптимального, на основе метода анализа иерархий. Данный комплексный критерий отличается тем, что учитывает особенности штамповочного производства по производственно-экономическим показателям.

Критерий позволяет повысить эффективность оценки вариантов технологических маршрутов и производственных расписаний.

4. Методика кластеризации оборудования штамповочного производства в рабочие центры на основе алгоритма кластеризации CLOPE и системы ограничений на обработку для альтернативности вариантов технологических маршрутов на этапе технологической подготовки и оперативного управления производства.

5. Методика формирования производственного расписания штамповочного производства с учетом базы прецедентов, основанная на методе динамического программирования, и последующего выбора оптимального варианта по комплексному критерию.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты позволили оперативно формировать и корректировать производственное расписание в автоматическом режиме за счет разработки:

- структуры базы прецедентов по технологическим маршрутам и производственному расписанию;

- алгоритмов оценки вариантов технологических маршрутов и производственных расписаний по комплексному критерию оптимальности;

- алгоритмов формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов штамповочного производства;

- алгоритмов построения оптимальных производственных расписаний штамповочного производства;

- реализации базы прецедентов и методик в виде программного обеспечения.

Реализация н внедрение результатов работы осуществлены на ПО «Начало»

(г. Набережные Челны) при формировании технологических маршрутов на этапе подготовки и планирования производственных процессов. Основные положения диссертации используются в учебном процессе в Камской государственной инженерно-экономической академии.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались на VII Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям МВТ СО РАН (Красноярск, 2006), VIII Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям ИВТ СО РАН (Новосибирск, 2007), Межрегиональной НПК «Студенческая наука в России на современном этапе» (Набережные Челны, 2008), Межрегиональной НПК «Камские чтения» (Набережные Челны, 2009), на научных семинарах в Камской государственной инженерно-экономической академии (2004-2009).

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 10 статьях и тезисах докладов конференций. Две статьи опубликованы в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, основных выводов, списка литературы и приложений. Работа изложена на III страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 77 таблиц, список литературы включает ¡14 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении даётся общая характеристика работы, отмечается ее актуальность, научная новизна и практическая ценность. Рассматривается структура диссертации и взаимосвязь отдельных глав.

В первой главе анализируются современные подходы к управлению производственными системами и построению производственных расписаний, разработкам информационных систем поддержки принятия решений, рассматривается технология штамповочного производства, проводится обзор автоматизированных систем управления производством MES класса с выявлением их особенностей.

При исследованиях использованы труды отечественных и зарубежных ученых: в вопросах повышения эффективности производства поковок — Аксенова Л.Б., Аверкиева А.Ю., А, Богоявленского К.Н., Головина В.А., Исаченкова Е.И., Колмогорова B.JI., Малова А.Н., Морозова Е.В., Навродского А.Г., Овчинникова А.Г., Я.М. Охрименко, Е.А. Попова, Семенова Е.И., Сторожева М.В., Шибакова В.Г., Мулюкова Р.И. и др.; в вопросах автоматизации технологической подготовки и управления производственными системами — Соломенцева Ю.М., Митрофанова В.Г., Горнева В.Ф., Коновала Д.Г., Схиртладзе А.Г., Каяшева А.И., Сиразетдинова Т.К., Султан-заде Н.М. и др.; в области информационных технологий — Норенкова В.П., Куликова Г.Г., Речкалова A.B., Горанского Г.К., Барабанова В.В., Судова Е.В., Берникова Г.В, Дмитрова В.И. и др.; в вопросах организации информационных систем поддержки принятия решений — Элти Дж., Кумбса М., Таунсенда К., Фохта Д., Рома М., Полищука Ю.М., Евгенева Г.Б., Гавриловой Т.А., Хорошевского В.Ф., Поспелова Д.А. и др.; в вопросах проектирования систем управления производством — Загидуллина P.P., Фролова Е.Б. и д.р.

Для оперативной корректировки производственных планов в автоматическом режиме необходима непрерывная генерация предварительных производственных расписаний. Традиционные подходы, использующиеся в штамповочном производстве, являются устаревшими и нуждаются в пересмотре для реализации указанной задачи.

Развитие современных систем управления производством характеризуется появлением в их составе интеллектуальных подсистем, таких как системы поддержки принятия решений (СППР), базы знаний, а также базы прецедентов, позволяющих использовать накопленный опыт для повышения качества принимаемых решений. В связи с отсутствием базы прецедентов ответственность за принятие решений на каждом этапе выбора вариантов реализации лежит на конкретном специалисте. Подобный подход значительно ограничивает количество рассматриваемых вариантов. Для построения производственного расписания для каждого технологического процесса выбирается только один локально-оптимальный маршрут, не всегда являющийся оптимальным в рамках производства.

Внедрение в существующие подходы компонентов СППР, таких как база прецедентов, повысит вариативность выбора технологического маршрута на этапах подготовки и управления производством, что, в свою очередь, позволит повысить качество принимаемых решений. Разработка подобных подсистем является трудоемкой задачей, так как требует создания сложных информационных и математических моделей производства.

Анализ существующих MES-систем показал, что автоматическое формирование альтернативных вариантов технологических маршрутов и их последующее ранжирование в них не реализуется. Следовательно, построение производственных

4

расписаний, основанное па некорректируемых технологических маршрутах, не имеет альтернатив, что снижает качество принимаемых решений.

Оценка оптимальности технологических маршрутов и производственных расписаний основана на каком-либо одном критерии, чаще всего на временном или стоимостном показателе. Однако существуют подходы, например, метод Саати, позволяющие при оценке учесть набор показателей на основе комплексного критерия.

На основе анализа систем управления производством класса ERP и MES было выяснено, что для решения задач распределения производственных мощностей применяется логическая группировка оборудования в рабочие центры. В соответствии с методологией ERP, рабочий центр представляет собой группу взаимозаменяемого оборудования, территориально расположенного на локальном производственном участке. Группировка оборудования в современных производственных системах управления осуществляется вручную.

Для устранения упомянутых недостатков необходима методика формирования производственных расписаний.

В результате анализа технологических объектов штамповочного производства было сформировано их формализованное представление, основанное на работах Шибакова В.Г. и Мулюкова Р.И.. Были выявлены факторы штамповочного производства, влияющие на эффективность построения производственного расписания, сформулирована цель, определены задачи и пути их решения.

Вторая глава посвящена разработке методики формирования базы прецедентов системы поддержки процесса управления технологическими маршрутами холодной штамповки на этапе подготовки производства.

На основе анализа систем оперативного планирования и штамповочного производства была разработана общая структура информационной системы

Предлагаемая структура информационной системы состоит из трех основных блоков:

1. Блок формирования множества технологических маршрутов на этапе технологической подготовки производства (ТПП).

2. Блок формирования множества производственных расписаний на этапе управления производством (Оперативное планирование).

3. Блок «база прецедентов» для поддержки обоих этапов управления технологическими маршрутами (СППР).

Исходными данными для корректировки календарных производственных планов является план-график реализации продукции предприятия, содержащий перечень изделий, сроки по выполнению заказов на изготовление изделии и размеры партий.

Каждому изделию соответствует определенный технологический процесс (ТП) на изготовление. На этапе технологической подготовки производства (ТПП) для каждого техпроцесса формируются альтернативные технологические маршруты (ТМ). На этапе оперативного планирования из альтернативных маршрутов формируются варианты производственных расписаний, наиболее оптимальный из которых является основой для корректировки календарного плана.

С целью повышения эффективности нахождения оптимальных вариантов на указанных уровнях осуществляется поддержка принятия решений на основе базы знаний по прецедентам. Внедрение базы знаний в любую современную систему управления производством позволит повысить качество формируемых технологических маршрутов и производственных расписаний за счет выбора оптимальных вариантов по каждой задаче. База знаний системы включает в себя базу прецедентов по технологическим маршрутам и производственным расписаниям.

Наполнение базы прецедентов выполняется в соответствии с разработанной методикой формирования ранжированного по комплексному критерию списка технологических маршрутов производства холодной штамповки. Полученное решение определяется как прецедент, в таблицу условий прецедента помещаются данные матрицы исходных данных, в таблицу решений — полученный список ранжированных маршрутов с экспертными оценками. Представление структуры базы прецедентов в соответствии с объектно-ориентированным подходом имеет вид, представленный на рисунке 2.

Рисунок 2 — Представление структуры базы прецедентов для формирования технологических маршрутов в автоматическом режиме

На рисунке 3 представлен процесс использования базы прецедентов в виде

Рисунок 3 — Процесс использования базы прецедентов

По значению матрицы исходных данных нового технологического процесса осуществляется поиск похожего прецедента в базе. В случае отсутствия полного совпадения по таблице условий из базы выбирается максимально близкий прецедент. В зависимости от степени близости таблицы условий прецедента и описания нового техпроцесса производится адаптация прецедента, т.е. создание нового прецедента на основе существующего и характеристик разрабатываемого техпроцесса. Производственные показатели, по которым производится ранжирование альтернативных маршрутов, являются динамическими, и таблица решений выбранного прецедента требует корректировки в соответствии с актуальными значениями показателей технологических маршрутов. Скорректированный прецедент сохраняется в базе.

Использование комплексного подхода, основанного на накоплении знаний о прецедентах, позволит повысить эффективность нахождения оптимального варианта реализации технологических процессов в штамповочном производстве.

Для повышения эффективности поиска прецедентов в базе было предложено их кластерное разбиение. Среди исходных данных технологического процесса большая часть относится к типу категорийных данных. Задача кластеризации больших массивов категорийных данных весьма актуальна для систем анализа данных. Применять для кластеризации объектов с категорийными признаками традиционные алгоритмы неэффективно, а часто - невозможно. Для решения задачи кластеризации прецедентов был использован алгоритм СЬОРЕ, основанный на оптимизации глобального критерия. Вычисление глобального критерия повышает быстродействие алгоритма кластеризации в сравнении с использованием локального критерия при парном сравнении объектов.

Каждый прецедент характеризуется набором уникальных показателей, значения которых представлены в таблице 1. Под кластером понимается множество прецедентов, имеющих схожий набор показателей. Характеристика Осф,С) определяется количеством вхождений показателя г в набор кластера С. Мера схожести прецедентов определяется функцией оценки вхождения прецедента в кластер.

Таблица 1 — Значения показателей прецедента

Показатели: Код Значение показателя

1 2 3 4 5

Масса заготовки (1 "г «3 Я4 "б

Тип заготовки ь <1 К Ь>

Размер 1 с сг <'з С, с5

Размер 2 (1 ¿3 ¿4

Характер операции / Л л /з — - -

Тип операции о 4 -

Тип операции ) А к Л Л - —

Тип операции /3 к К *3 - - -

В соответствии с методикой графическое изображение кластера и его расчетные характеристики представляются в виде гистограммы: по оси ОХ откладываются значения показателей в порядке убывания величины Осс(г,С), а сама величина ОссЦ,С.) — по оси ОУ (рис. 4).

Чем больше значение высоты гистограммы Н, тем большее сходство между прецедентами кластера. Алгоритм выбирает такое разбиение множества прецедентов на кластеры, которое максимизирует Н.

Использование подхода, основанного на накоплении знаний о прецедентах, позволит повысить эффективность нахождения оптимального варианта технологического маршрута в штамповочном производстве за счет сокращения за счет сокращения времени.

В третьей главе рассматриваются методика системного подхода к формализации прецедентов технологических маршрутов на основе иерархического представления технологического процесса холодной штамповки, комплексный критерий оценки эффективности технологических маршрутов, а также методика кластеризации оборудования штамповочного производства в рабочие центры.

В современных условиях производственное предприятие должно непрерывно обновлять номенклатуру продукции и осваивать новые изделия. Для эффективного решения этой задачи на этапе технологической подготовки необходимо проанализировать все возможные варианты альтернативных маршрутов, что возможно при использовании методики формирования комплексной оценки технологического маршрута при отборе оптимального варианта на этапе подготовки производства холодной штамповки. Разработанная методика на базе методологии управления предприятием класса ЕЯР позволяет сократить количество вариантов выбора при определении оптимального технологического маршрута, временные и материальные затраты на реализацию технологических процессов, оперативно вводить корректировки в процессе автоматизированного проектирования.

Методика позволяет формировать альтернативные технологические маршруты (ТМ) по комплексу критериев в автоматическом виде с последующим выбором оптимального маршрута для заданного набора оборудования с учетом экономических и технологических показателей (рис. 5).

в =10

1 1

| 3< У? 1>1 а, аг объект

| W = 5 |

Рисунок 4 — Гистограмма кластера

Рисунок- 5 — Последовательность формирования альтернативных технологических

маршрутов

Исходными данными на данном этапе являются характеристики и структура технологического процесса, а также характеристики оборудования штамповочного производства.

Выбор альтернативных вариантов технологического маршрута производится путем сравнения соответствующих исходных данных с ограничениями. Составляются пара матриц: матрица ограничений, описывающая оборудование, и соответствующая ей матрица исходных данных, описывающая технологический процесс.

Комплексная методика формирования ранжированного по комплексному критерию набора технологических маршрутов на основе кластеризации оборудования в рабочие центры позволит произвести наполнение базы прецедентов для этапа технологической подготовки производства.

Анализ систем управления производством класса ERP и MES показал, что для решения задач распределения производственных мощностей необходима кластеризация оборудования в рабочие центры. Методика формирования рабочих центров на основе алгоритма кластеризации CLOPE позволяет производить группировку в автоматическом виде.

В результате проведенного анализа оборудования производства холодной штамповки были выделены признаки, представленные в таблице 2.

В соответствии с условиями формирования РЦ, в один кластер группируется оборудование только с равными значениями признаков. В основе метода лежит алгоритм кластеризации CLOPE. Основным отличием использования алгоритма для формирования РЦ от кластеризации прецедентов является условие вхождения оборудования в кластер — максимально возможное значение высоты H кластера, что характеризуется идентичностью всех признаков оборудования в кластере. Кластером в данной методике является рабочий центр.

Таблица 2 — Показатели кластеризации

Признаки Код Возможные значения

Тех.!гическая специализация обору далаш* С1 £7| —порезка, С1г —мелкая, а, —крупная штамповка, а4 —пробивка, ав —резка и Т.Д.

Тип машин Ъ — прессы, ¿2 — автоматические линии, Ьъ — ножницы, Ь4 — зачистные машины и Т.д.

Ном. усилие, т. с С, —до 63 т., С2 —до 100 т., С3 —до 250т., с4 —до500т.ит.д.

Размеры раб. пространства, мм (1 </, — до 270, с1г — до 300, — до 340, ¿/4 — 1000 на 1000, ¿/5 — 1250 на 1250 и т.д.

В математическом виде функция глобального критерия имеет вид:

Еще,.)

С(С) = —к-->1 (1)

ж

1-1

где |С;| — количество оборудования в /-м кластере, к — количество кластеров, Я (С,) — высота ¡'-го кластера.

Таким образом, все оборудование распределяется по кластерам, представляющим собой рабочие центры. Каждый РЦ описывается матрицей исходных данных и содержит все показатели, необходимые для последующего отбора (таблица 3).

Разработанная методика позволит в автоматическом виде производить группировку оборудования в рабочие центры в соответствии с требованиями ЕЯР-систем.

Таблица 3 — Матрица исходных данных

Рабочие центры Объект обработки Комплекс средств технического оснащения Характеристики процесса обработки

РЦ 1 Размеры рабочего пространства Техническая специализация оборудования. Тип машин Номинальное усилие

РЦл Размеры рабочего пространства Техническая специализация оборудования. Тип машин Номинальное усилие

Для формирования технологического маршрута в автоматическом режиме на этапе технологической подготовки штамповочного производства существует необходимость преобразования его в систематизированный вид. В соответствии с представлением в штамповочном производстве основным структурным уровнем технологического процесса при выборе оборудования является уровень операции. Матрица ограничений представлена в таблице 4.

Таблица 4 — Матрица ограничений

Операции ТП Объект обработки Комплекс средств технического оснащения Характеристики процесса обработки

ОП 1 Габариты заготовки Характер операции, тип операции Требуемое усилие пресса

ОП т Габароты заготовки Характер операции, тип операции Требуемое усилие пресса

В соответствии с методикой формирования альтернативных вариантов маршрутов для механического и литейного производства предложена ее адаптация к холодной штамповке. Расчет осуществляется путем сравнения содержимого ячеек матрицы

исходных данных (по РЦ) с содержимым соответствующих ячеек матрицы ограничений (по технологическому оборудованию). Результатом отбора являются множества РЦ, отобранных для каждой операции нового технологического процесса.

Системное представление элементов технологического оборудования и содержания процесса обработки позволяет осуществить отбор альтернативных вариантов на этапе технологической подготовки производства.

Следующим этапом методики является разгруппировка РЦ на рабочие места (РМ) и составление из них цепочек в соответствии с последовательностью технологического процесса

Для выбора оптимального маршрута из альтернатив необходимо провести комплексную оценку каждого варианта. Для решения данной задачи предложена методика оценки технологического маршрута по комплексному критерию на основе метода анализа иерархий (МАИ), разработанного американским ученым Т. Саати. Для комплексной оценки используются независимые показатели вариантов и весовые коэффициенты, учитывающие степень взаимного влияния показателей.

В результате анализа производства холодной штамповки были выбраны следующие показатели, характеризующие время выполнения (£,), себестоимость (к2), надежность (£,), качество (к,), условия труда (к5) и экодогичность (£6) варианта технологического маршрута.

Далее, в соответствии с МАИ, формируются весовые коэффициенты. Для этого экспертной группой формируется матрица попарных сравнений коэффициентов. Степень важности критериев относительно друг друга может отличаться при различных условиях производства, что повышает гибкость принятия решения при выборе оптимального варианта маршрута. Результатом вычислений является вектор приоритетов («[... (у6), представляющий собой набор весовых коэффициентов.

Комплексный критерий оптимизации маршрута основан на линейном объединении всех частных показателей: б

К = -к, ->тш, (У, >0 (2)

1=1

Использование МАИ позволяет решить задачу оценки альтернативных вариантов технологических маршрутов по комплексному критерию. Возможность изменения вектора приоритетов в зависимости от рыночных и производственных условий увеличивает гибкость нахождения оптимального варианта маршрута.

После оценки варианты маршрутов ранжируются по значению комплексного показателя, и выбирается оптимальный технологический маршрут. Результат расчетов представляется в виде прецедента. В таблицу условий записываются характеристики технологического процесса, в таблицу решений — альтернативные варианты маршрутов.

При возникновении необходимости расчета оптимального маршрута по обработанному технологическому процессу производится поиск схожего прецедента. После его нахождения пересчитываются комплексные оценки маршрутов и варианты ранжируются. Повторный расчет комплексных оценок связан с непостоянством показателей, которые со временем могут менять свое значение, чаще всего в худшую сторону, что объясняется устареванием оборудования.

Четвертая глава посвящена методике формирования производственного расписания с учетом базы прецедентов на основе метода динамического программирования.

Для корректировки производственных планов необходимо формировать производственные расписания. Большое количество исходных данных и, соответственно, еще большее количество возможных альтернатив делает невозможным построение эффективного расписания в ручном режиме. Разработанная методика построения производственного расписания в автоматизированном режиме позволяет повысить эффективность решения данной задачи за счет использования базы прецедентов.

За основу базы прецедентов по производственным расписаниям было взято иерархическое представление связей технологического процесса, технологических маршрутов и рабочих центров. Каждый уровень характеризуется определенным набором признаков.

Таким образом, общая структура базы прецедентов представляет собой древовидную иерархию, в основании которой находится набор прецедентов. Каждый прецедент определяется двумя основными классами — технологическими процессами 1 и 2, которые входят в конфликтный домен, когда технологические маршруты могут иметь претензии на одновременное использование одних и тех же рабочих центров. Каждый класс в иерархии содержит набор атрибутов, определяющих этот класс.

В соответствии с методикой, на первом этапе для нахождения оптимального расписания вводятся исходные данные по всем технологическим процессам, варианты технологических маршрутов по каждому ТП и параметры всех ТМ. Для обозначения исходных данных был введен локальный термин «задание». Каждое задание представляет собой производственный заказ на изготовление какой-либо детали, характеризующийся технологическим процессом, альтернативными вариантами технологических маршрутов и сроком отгрузки - временем, когда задание должно быть завершено. С точки зрения системы, заданиями являются как новые заказы, так и еще не завершенные на момент составления расписания. Для реализации каждого технологического процесса существует набор рациональных технологических маршрутов.

Из набора маршрутов по всем заданиям формируются всевозможные комбинации, формирующие кластеры-расписания. Каждый кластер-расписание представляет собой набор технологических маршрутов по каждому заданию. Комбинации элементов кластеров представляют собой варианты производственных расписаний (рис. 6). Каждый вариант оценивается по комплексному критерию, затем формируется ранжированный список, на верхней позиции которого находится оптимальное производственное расписание.

На основании анализа пар технологических маршрутов осуществляется поиск в базе прецедентов и отсев бесперспективных кластеров-расписаний.

Для решения задачи построения расписания была разработана соответствующая модель на основе метода динамического программирования.

Технологические маршруты в кластере ранжируются по приоритету «срок отгрузки» и разбиваются на блоки — операции, характеризующиеся постоянством рабочего места. Время каждого блока рассчитывается исходя из основного времени и размера партии (/„хл), а также вспомогательного времени — время на переналадку и транспортные операции. Из блоков маршрутов формируется очередь В следующим образом: выбирается технологический маршрут с минимальным временем завершения, его последняя операция первой заносится в очередь В = {Ь,}. Выбирается следующий маршрут с минимальным временем завершения из оставшихся, и его последняя операция заносится в очередь В = {Ь^Ьг) и т.д. В результате формируется очередь В = {Ь],Ь1,..,,Ьг}, представляющая собой набор всех операций всех технологических маршрутов. Последний элемент Ьг представляет собой первую операцию маршрута с наибольшим временем завершения.

На основании очереди В формируется граф возможных связей между операциями (рис. 7). Построение графа основано на нескольких правилах: переход к операции невозможен, пока не были закончены предыдущие операции того же технологического процесса, повторное прохождение операции недопустимо. На графе представлено п этапов, Ь0 и Ь„ — представляют собой соответственно конец и начало расписания и не являются реальными операциями.

Последовательность прохождения графа определяется функцией, в терминологии динамического программирования называемой функцией условного дохода:

А, А,>--А.,>> = шп^ + +

+ К-ьЖ А,,^г*;,,»,V,, + «и. А, А,, V-К, »>•••>и» + А, А -ь„г,..., ,

которая минимизирует время достижения позиции 6, .

Блоки размещаются на графике работ в соответствии с последовательностью прохождения графа. Для визуализации графика работ используется диаграмма Ганта. Для учета планово-ремонтных работ при формировании расписания они включаются в очередь В как самостоятельные задания.

Если возникает ситуация, когда очередной блок выходит за границы графика, то производится возвращение к ближайшей развилке графа и выбирается следующее по приоритету значение функции дохода. Процедуру принятия решения можно представить в виде дерева, где узлы — точки выбора альтернатив, а ребра — альтернативные решения.

Рисунок 6 — Иерархия производственного расписания

Рисунок 7 — Графическое представление последовательности операции

Левая ветвь любого узла обозначает выбор первым самого приоритетного варианта. Каждая следующая ветвь при движении вправо — альтернатива, в которой первым блоком рассматривается менее приоритетный вариант. В случае если при всех вариантах в узле нарушаются границы графика, следует возвратиться на узел верхнего

На рисунке 8 представлен пример, когда выбор менее приоритетной операции

позволит удовлетворить

условиям построения графика. Два задания А и Б разделены на две операции каждый. Задание А имеет больший приоритет, так как его срок отгрузки раньше, блоки А выбираются первыми. В этом случае задание Б выходит за границы графика работ, что является недопустимым. Альтернативный вариант, при котором блок Б1 выбирается раньше чем А1, является успешным.

Если во всем дереве нет варианта, при котором границы графика не нарушались бы, то формируется вывод о невозможности реализации данного кластера-расписания.

Для оценки вариантов расписаний используется методика формирования комплексного критерия на основе метода анализа иерархий, предложенная для оценки технологических маршрутов. Отличием является добавление показателя, характеризующего коэффициент загрузки оборудования. Общая загрузка оборудования по расписанию рассчитывается как суммарная загрузка по всем используемым рабочим местам. Конечный пользователь имеет возможность выбирать варианты с максимальной или равномерной загрузкой оборудования.

I. И*л1й.'1|,№ваиче Солсс ирторнгеш^го партнгта

1 в: >ч \ шцппч А Чч Окогфуи

г«.....

А 1

13"' 14"- 15'" 1><" 17й'

2.1 К'гмльтпант; «(-"нес лрипркуегсюш наришпи

--Срок^Р'.

1 рг- V \ :иииш А

« « ч V Срокппру Киши г.

1 А1 1

13'" 1<Г 15"' 1б"° I?"'

Рисунок 8 — Пример применения альтернативы

Результатом методики является ранжированный список расписаний, верхнюю позицию которого занимает оптимальный вариант по значению комплексного критерия. На основании информации о вариантах с худшими оценками и кластеров, чья реализация невозможна, формируются прецеденты.

Разработанная методика на основе базы прецедентов позволит автоматизировать и оптимизировать решение трудоемкой задачи построения вариантов производственных расписаний с последующим выбором оптимального.

В пятой главе приводится апробация разработанных методик.

В качестве примера был рассмотрен процесс проектирования технологического маршрута для изготовления детали «Диск сцепления ведомый 2108» в штамповочном цехе ПО «Начало». Штамповочный цех насчитывает 70 единиц оборудования. В результате проведения методикой кластеризации оборудования было сформировано 17 рабочих центров. Завершающей стадией преобразования данных по оборудованию является представление информации по рабочим центрам в виде матрицы исходных данных (рис. 9, а).

Рисунок 9. а — матрица исходных данных, б — матрица ограничений

I ' '''1

* "Т111 ■1 стя

I [Новое № г 'Кшмество огамша-;

ГС»Р!ЯГ!|}ате»ю/ю™ческого{*)<1цесса~ Операнд 1----— -—-----,—

| Тип операции; |моп ш

"31

Характер операции: [отдёлоччГ"

Тип операции: | Зачистк в торцов

| Характер операции: ¡г^^беткл 3 |

| Тип операции, р »| |

0лврацкя5~.............г—------------------_--------г-----г—|

¡.Характероперации:¡Формоизменяющая |

| Тип операции: ¡Пробивка

"3!

. Характеристики объект* обработки' Т«1 мготов*и-|писг

' Г РаэМВСЫ заготовки------------

Шир*« ¡а»ей>ге > Дгмиа '

1ведоге знамени

Характер операции: |П<йготовитеяемвя ! Тип операции: ¡Режа мерных элгогово* |

^ Опершие 2 ------—-;———.....—-.......-г:-----1 I

Характер о'перации:)'рормоизме»«аюшая Т] ' .1

; Т »г дета/ж

"Щтуаве время-Огирашя 1:. | Операция 2: [.Операат 3.

Операция*: ' Операция 5.

¡Диск

|0.133

ЦПГ

|0.4807

Рисунок 10 — Добавление центров формируются

нового техпроцесса маршруты. В позициях

Следующим этапом методики является систематизация исходных данных по технологическому процессу в виде матрицы ограничений. Техпроцесс диска сцепления ведомого включает пять операций: резка заготовок, мелкая штамповка, зачистка поверхности, термообработка, пробивка

отверстия. Процедура добавления нового технологического процесса представлена на рисунке 10. Матрица ограничений

представлена на рисунке 9, б.

На следующем этапе осуществляется наложение

матрицы ограничений на матрицу исходных данных, результатом является набор рабочих центров по каждой операции

технологического процесса.

При разгруппировке рабочих рабочих мест указаны

; |ТП1 1 БОН 33 Ли« ве

"3

: мвехируое ■

-;Упмел»«е рту/ъ««

идентификационные номера оборудований. Общее количество возможных маршрутов в соответствии с методикой равно 60.

Для выбора оптимального маршрута в соответствии с методикой необходимо провести ранжирование по комплексной оценке. Помимо основных характеристик каждое оборудование имеет уникальные технико-экономические эксплуатационные показатели. Для упрощения примера был выбран набор из четырех показателей, характеризующих время выполнения, себестоимость, условия труда и экологичность маршрута (к,.к2,к,,к,).

В соответствии с методикой был сформирован вектор приоритетов на основании матрицы попарных оценок: (3,94; 2,01; 0.35; 0,35).

После нормализации значений показателей оборудования была проведена комплексная оценка всех вариантов маршрутов (рис. 11).

Таким образом, при указанных производственных условиях и технико-

экономических показателях оборудования оптимальным по комплексной оценке технологическим маршрутом является маршрут ТМЗ. С помощью разработанной методики было проанализировано и полностью оценено 60 вариантов маршрутов.

Для дальнейшего использования полученных результатов необходимо сформировать прецедент в соответствии с методикой, представленной во второй

"выбрмь "ввоо кригегиео - -

* ¡Набср1.Пс*«жгет-е

!Ё

л

¡Огер*ц«1 • |0пср»дия2 [Операцк? | 4

3.г323'05Б2 1706157207

Ч!

ТМ60 ГМ.15

г Прстокодусевш» рассчстав "

10.02201197 10.4 3560161 10.6337305 10.6806408 11.02199865

гСОЭ/ОЗ^'Г * ОЗ; Пречмечгсе -е »«¿вето ЭТОЭ/0Эу"4 114 031 Рлхчег си«т» маршрутов ?ЭРЭ/0^11« 0Э| Рдлшфое»*« маршюгев 2009/09/2*114.031 Вьем рег^тлия

~3;

Рисунок 11 — Результаты расчетов

главе.

Таблица решений содержит результаты расчетов по выбору оптимального маршрута. В рассматриваемом примере было проанализировано 60 вариантов, в ходе отработки методики были рассмотрены варианты процессов, насчитывающие несколько сотен и тысяч вариантов маршрутов. Логично было бы предположить, что для накопления опыта по технологическому процессу нет необходимости хранить такие большие объемы ненужной информации. Количество сохраняемых маршрутов определяется эмпирически. В данном примере в таблицу решений будет помещено первые восемь результатов (рис. 12).

При возникновении необходимости разработки маршрута для нового технологического процесса будет произведен поиск в базе прецедентов. После нахождения подобного прецедента производится корректировка значений показателей маршрута и перерасчет комплексной оценки. После повторного ранжирования значения показателей в базе прецедентов актуализируются.

7 г*, Л.'

г Название прецедента — I (Ноььи прецедент 1

г" Таб/»«а услоеш "

Js.il

Наименование параметра Значение ■

Структура технологического промесса 5 Подготовите пьмая Реэка заготовок Формскзменясщ'м

Количество операции:

Характер операции 1:

Тип операции 1: .'

Характер операции 2:

Тип операции 2: Мелкая штамповка Завершавшая Очистка поверхности Формоизменяющая

Характер операции 3'

Тип операции 3:

Характер операции 5:

Г Управление-;—г - • Сохраи/тъ

" Го5<1мца реик«(й ........

)Нашснсва|ч< [Операция! [0гер«1ня2'. [ОгерацмяЗ )0перациа4. ' |Кс*т оценка |

1МЭ ею 610 2001 301 9.232370562 ■—1

2 ТмГ 610 610 ................ЛЮ1 " 103 ..........9.706157207

э"

тмэ ею 610 2001 301

ГМ1 610 610 2001 103

ТМ2 610 610 2001 .108

ТМ6 611 611 ¡2001 301

ТМ4 611 61! .2X11 103

ТМ5 611 611 .2001 108

ТМ60 .301 301 2001 301

ТМ15 902 301 2001 301

т. 1. л -л. ллги лп<

10.02201437 10.49500161 ,10.6537305 "" 10.6806403 1 №493835

Рисунок 12 — Добавление прецедента

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате выполнения диссертационной работы решены задачи, имеющие существенное значение.

1. Методика формирования базы прецедентов основана на иерархическом представлении элементов технологического процесса. Они представлены в виде классов, что позволяет использовать информацию о прецедентах при анализе новых технологических процессов схожей структуры. Таблица условий заполняется на основании матрицы исходных данных, таблица решений представляет собой ранжированный по комплексному критерию список альтернативных технологических маршрутов.

2. Разработанная методика кластеризации прецедентов на основе алгоритма (ХОРЕ повышает эффективность работы с базой прецедентов и, в отличие от других методов кластеризации, позволяет работать с большими объемами категорийных данных.

3. Разработанная методика формирования технологических маршрутов в рамках МЕ8-системы позволяет сократить количество вариантов выбора при определении оптимального технологического маршрута, временные и материальные затраты на реализацию технологических процессов, оперативно вводить корректировки в процессе автоматизированного проектирования.

4. Использование комплексного подхода к формированию технологических маршрутов, основанного на накоплении знаний о прецедентах, повышает эффективность нахождения оптимального варианта маршрута в штамповочном производстве.

5. Методика формирования рабочих центров на основе алгоритма кластеризации CLOPE позволяет выбрать оборудование в автоматическом режиме с учетом определенных условий технологического процесса, возможностей производства.

6. Методика оценки технологических маршрутов на основе метода анализа иерархий позволяет решить задачу оценки альтернативных маршрутов по комплексному критерию. Весовые коэффициенты критерия могут отличаться при различных условиях производства. Изменение вектора коэффициентов повышает гибкость принятия решения при выборе оптимального варианта маршрута.

7. Разработанная методика построения производственного расписания в автоматизированном режиме повышает эффективность решения данной задачи за счет использования базы прецедентов.

8. Для построения производственного расписания холодной штамповки внутри цеха в соответствии с ранжированными технологическими маршрутами разработана математическая модель, основанная на методе динамического программирования.

9. Апробация разработанных методик и алгоритмов была проведена на конкретных примерах в условиях ПО «Начало» (г. Набережные Челны) и показала, что можно сократить сроки подготовки производства в 7... 15 раз, а также повысить точность отбора технологического маршрута по комплексу критериев.

Основное содержание работы отражено в следующих публикациях:

Научные статьи, опубликованные в журналах, рекомендованных ВАК:

1. Хамадеев Ш.А. Методика выбора технологических маршрутов по комплексу критериев/ Хамадеев III.A., Симонова Л.А., Костюк И.В. // «Кузнечно-штамповочное производство — Обработка металла давлением». Научно-технический и производственный журнал — М. — 2007. Вып №11 — с. 38-45.

2. Хамадеев Ш.А. База прецедентов технологических маршрутов в рамках MES-систем/ Хамадеев Ш.А., Симонова Л.А., Илюхин А.К. // «Кузнечно-штамповочное производство — Обработка металла давлением». Научно-технический и производственный журнал — М. — 2009. Вып №8 — с. 29-35.

Научные статьи и материалы докладов:

3. Хамадеев Ш.А. Методика формирования систем исходных данных и ограничений в кузнечно-штзмповочном производстве / Хамадеев Ш.А., Симонова Л.А., Галимов P.P. // «Социально-экономические и технические системы», http:// kampi.ru/sets. — 2006. — №7 — 5 с.

4. Хамадеев Ш.А. Построение модели структуры и модели содержания технологического процесса объемной штамповки / Хамадеев Ш.А., Симонова Л.А., Галимов P.P. // «Социально-экономические и технические системы», http:// kampi.ru/sets. — 2006. — №9 — 6 с.

5. Хамадеев Ш.А. Формирование альтернативных маршрутов технологических процессов обработки металлов давлением // «VII Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям. Материалы Всероссийской конференции». — Красноярск: Изд-во ИВТ СО РАН. — 2006. — с. 98.

6. Хамадеев Ш.А. Использование кластерного анализа при формировании рабочих центров / Хамадеев Ш.А., Симонова Л.А. // «Проектирование и исследование техн. систем». Межвуз. научн.сб. — Наб.Челны: Изд-во КамПИ. —2007. Вып. №10. — с. 116— 122.

7. Хамадеев Ш.А. Календарное планирование на этапе технологической подготовки производства / Хамадеев Ш.А., Костюк И.В. // «VIII Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям. Материалы Всероссийской конференции». — Новосибирск: Изд-во ИВТ СО РАН. — 2007. — с. 112-113.

8. Хамадеев Ш.А. Выбор оптимального технологического маршрута на этапе технологической подготовки производства / Хамадеев Ш.А., Каримов Т.Н. // «Студенческая наука в России на современном этапе. Материалы межвузовской конференции». Наб. Челны: Изд-во КамПИ.— 2008. с. 129-131.

9. Хамадеев Ш.А. Разработка методики комплексной оценки альтернативных вариантов технологических маршрутов объемной штамповки на основе МАИ // Камские чтения. Сборник материалов межрегиональной научно-практической конференции. Набережные Челны. 2009. №1. Часть 3. С. 155-160.

10. Хамадеев. Ш.А. Разработка структуры базы прецедентов комплексной оценки технологических маршрутов в кузнечно-штамповочном производстве. // «Проектирование и исследование техи. систем». Межвуз. научн.сб. — Наб.Челны: Изд-во КамПИ. —2009. Вып. №13. — с.77-84.

t

Хамадеев Шамиль Актасович

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ МАРШРУТАМИ ХОЛОДНОЙ ШТАМПОВКИ НА ЭТАПЕ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА

Специальность: 05.13.06 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (машиностроение)»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ЛР N 020342 от 7.02.97 г. ЛР№0137 от 2.10.98г. Подписано в печать 26.10.09 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная Печать ризографическая Уч.-изд.л 1,2 Усл.-печ.л. 1,2 Тираж 100 экз.

Заказ

Издательско-полиграфический центр Камской государственной инженерно-экономической академии

423810, г. Набережные Челны, Новый город, проспект Мира, 68/19 тел./факс (8552) 39-66-27 e-mail: ic;g;kampi.ru

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ПЛАНИРОВАНИЯ ШТАМПОВОЧНОГО ПРОИЗВОДСТВА В АВТОМАТИЧЕСКОМ РЕЖИМЕ.

1.1 Анализ проблем и особенностей штамповочного производства.

1.1.1 Структурное представление технологических процессов холодной штамповки.

1.1.2 Структурное представление штамповочного оборудования.

1.2 Анализ проблемы формирования планов производственных расписаний в автоматическом режиме.

1.2.1 Оперативное планирование и диспетчеризация процессов.

1.2.2 Оперативная корректировка планов с учетом реального текущего состояния производства в автоматическом режиме.

1.2.3 Сравнительный анализ существуюгцих MES-систем.

1.3 Ранжирование альтернативных вариантов технологических маршрутов на основе комплексной оценки.

1.4 Применение интеллектуальных систем на этапах управления и планирования производством в автоматическом режиме.

1.5 Выводы.

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО МАРШРУТА НА ОСНОВЕ ПРЕЦЕДЕНТОВ.

2.1 Разработка структуры базы прецедентов в рамках информационной системы технологической подготовки и планирования штамповочного производства.

2.2 формирование системы исходных данных по структурным элементам технологического процесса производства холодной штамповки.

2.3 Методика формирования прецедентов.

2.4 Методика обработки прецедентов на основе масштабируемого алгоритма кластеризации CLOPE.

2.5 Выводы.

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ РАНЖИРОВАННОГО ПО КОМПЛЕКСНОМУ КРИТЕРИЮ СПИСКА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАРШРУТОВ ПРОИЗВОДСТВА ХОЛОДНОЙ ШТАМПОВКИ.

3.1 Разработка методики формирования технологических маршрутов.

3.2 Методика кластеризации оборудования в рабочие центры.

3.3 Система отбора РЦ для реализации операций технологического процесса.

3.4 Методика комплексной оценки эффективности технологических маршрутов штамповочного производства.

3.5 Выводы.

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РАСПИСАНИЯ С

УЧЕТОМ БАЗЫ ПРЕЦЕДЕНТОВ В РАМКАХ MES-CHCTEMbI.

4.1 Структура прецедента при формировании производственного расписания.

4.2 Методика формирования производственного расписания на основе декомпозиции.

4.3 Разработка динамической модели процесса построения производственного расписания на основе кластеров.

4.4 Выводы.

ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕДСТАВЛЕННЫХ МЕТОДИК В РАЗРАБОТКЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО МАРШРУТА ДЕТАЛИ В АВТОМАТИЧЕСКОМ РЕЖИМЕ

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

В современных рыночных условиях совершенствование автоматизированной системы производственного планирования является одной из важнейших задач повышения эффективности управления, как на крупных машиностроительных предприятиях, так и на предприятиях единичного и мелкосерийного типа производства. Разнообразие номенклатуры выпускаемой продукции, ее частая смена, повышенные требования к качеству, срокам изготовления определяют жесткие ограничения при построении системы производственного планирования, основной задачей которой является рациональное планирование загрузки основного оборудования с учетом технико-экономических показателей [90].

Основными признаками мелкосерийного производства холодной штамповки являются большая номенклатура выпускаемой продукции по отношению к парку оборудования; значительное число переналадок штампов в смену; нестабильность номенклатуры продукции; превышение в несколько раз стойкости штампа времени обработки партии детали. Для одного и того же изделия, изготавливаемого штамповкой, может существовать несколько вариантов технологических маршрутов, отличающихся по ряду показателей, например, стоимость, длительность процесса изготовления и т.д. [8].

Задачу календарного планирования призваны решать системы уровня ERP на основе производственных расписаний, составляемых MES-системами [23]. Основным недостатком систем класса MES, существующих сегодня на рынке корпоративных информационных систем, является то, что они обеспечивают выбор безальтернативного решения на всех промежуточных этапах, предлагая конечному потребителю только одно расписание, не всегда являющееся оптимальным с точки зрения комплекса технико-экономических показателей.

Одной из задач построения производственного расписания является выбор оптимального по комплексу производственно-экономических показателей технологического маршрута. Высокая трудоемкость ее решения обусловлена необходимостью анализа большого количества вариантов с выбором оптимального, что возможно только в автоматическом режиме. Для решения подобных задач широко применяются комбинаторные методы, основанные на упорядоченном переборе наиболее перспективных вариантов. Однако и в этом случае количество вариантов, подлежащие рассмотрению, остается большим, что предъявляет к нахождению решения высокие требования по временным и ресурсным затратам. Таким образом, наиболее эффективным решением при управлении технологическими маршрутами холодной штамповки в автоматическом режиме является создание системы поддержки принятия решений на основе базы прецедентов. Проблемой представления прецедента в базе является проблема нахождения соответствующей структуры для описания содержания прецедента и выбора способа организации и индексирования базы знаний прецедентов для эффективного поиска и многократного использования. В данной работе принято под прецедентом понимать правило для принятия решения по выбору технологического маршрута в ситуации, характеризуемой определенными условиями.

Решение задач, направленных на повышение эффективности автоматического управления технологическими маршрутами и расписаниями в производстве холодной штамповки за счет применения современных методов поддержки принятия решений, является крайне актуальной.

Объектом исследования является производство поковок холодной штамповки.

Предметом исследования является автоматизация процесса управления технологическими маршрутами холодной штамповки на этапе подготовки производства.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления технологическими маршрутами холодной штамповки на этапе подготовки производства за счет разработки интеллектуальной системы поддержки процесса управления технологическими маршрутами на основе базы прецедентов.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Исследовать современные методы формирования производственных расписаний.

2. Разработать структуру и правила иерархической базы прецедентов.

3. Разработать методику построения производственных расписаний для штамповочного производства на основе современных подходов к построению интеллектуальных систем.

4. Разработать комплексный критерий оценки оптимальности технологических маршрутов штамповочного производства.

5. Разработать алгоритм обработки прецедентов для повышения эффективности их поиска.

6. Разработать методику формирования оптимальных технологических маршрутов по комплексу критериев с учетом базы прецедентов.

7. Разработать алгоритм кластеризации оборудования штамповочного производства в рабочие центры.

8. Разработать динамическую модель построения производственного расписания.

Методы исследования. При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, организации производства, исследования операций, анализа иерархий, кластерного анализа, динамического программирования, математического и имитационного моделирования, а также элементы теории принятий решений, сетей фреймов, проектирования информационных систем.

Научной новизной обладают следующие положения диссертации:

1. Методика формирования базы прецедентов системы поддержки процесса управления технологическими маршрутами холодной штамповки на этапе подготовки производства в виде иерархических фреймов на основе объектно-ориентированного подхода в рамках MES-системы. Методика отличается тем, что она содержит формализованное представление технологических процессов в целом и их компонентов в частности в виде классов, позволяет использовать информацию о прецедентах при анализе новых технологических процессов схожей структуры, а также повышает гибкость представления исходных данных для логического вывода.

2. Методика системного подхода к формированию прецедентов технологических маршрутов на основе иерархического представления технологического процесса холодной штамповки и алгоритма CLOPE, позволяющего обеспечить однозначное определение схожести прецедентов, включающих в себя элементы с комплексом критериев технологического маршрута.

3. Комплексный критерий оценки эффективности вариантов технологических маршрутов холодной штамповки для выбора оптимального, на основе метода анализа иерархий. Данный комплексный критерий отличается тем, что учитывает особенности штамповочного производства по производственно-экономическим показателям. Критерий позволяет повысить эффективность оценки вариантов технологических маршрутов и производственных расписаний.

4. Методика кластеризации оборудования штамповочного производства в рабочие центры на основе алгоритма кластеризации CLOPE и системы ограничений на обработку для альтернативности вариантов технологических маршрутов на этапе технологической подготовки и оперативного управления производства.

5. Методика формирования производственного расписания штамповочного производства с учетом базы прецедентов, основанная на методе динамического программирования, и последующего выбора оптимального варианта по комплексному критерию.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты позволили оперативно формировать и корректировать производственное расписание в автоматическом режиме за счет разработки:

- структуры базы прецедентов по технологическим маршрутам и производственному расписанию;

- алгоритмов оценки вариантов технологических маршрутов и производственных расписаний по комплексному критерию оптимальности;

- алгоритмов формирования альтернативных вариантов технологических маршрутов штамповочного производства;

- алгоритмов построения оптимальных производственных расписаний штамповочного производства;

- реализации базы прецедентов и методик в виде программного обеспечения.

На защиту выносятся следующие научные положения и выводы:

1. Методика формирования базы прецедентов для поддержки процесса управления технологическими маршрутами холодной штамповки в виде иерархических фреймов на основе объектно-ориентированного подхода, позволяющая использовать информацию о прецедентах при анализе новых технологических процессов схожей структуры, а также повысить гибкость представления исходных данных для логического вывода.

2. Комплексный критерий оценки эффективности вариантов реализации технологических маршрутов для выбора оптимального на основе метода анализа иерархий. Данный комплексный критерий позволяет повысить эффективность оценки вариантов технологических маршрутов и производственных расписаний.

3. Методика и правила формирования рабочих центров из аналогичного по ряду признаков оборудования штамповочного производства на основе кластерного анализа и ограничений на обработку для обеспечения альтернативности вариантов технологических маршрутов на этапе технологической подготовки производства и оперативного управления технологическими маршрутами.

4. Методика формирования производственного расписания штамповочного производства с учетом базы прецедентов, основанная на методе динамического программирования, и последующего выбора оптимального варианта по комплексному критерию.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, основных выводов, списка литературы и приложений. Работа изложена на 114 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 17 таблиц, список литературы включает 114 наименований.

Основные результаты работы

В результате выполнения диссертационной работы решены задачи, имеющие существенное значение:

1. Методика формирования базы прецедентов основана на иерархическом представлении элементов технологического процесса. Они представлены в виде классов, что позволяет использовать информацию о прецедентах при анализе новых технологических процессов схожей структуры. Таблица условий заполняется на основании матрицы исходных данных, таблица решений представляет собой ранжированный по комплексному критерию список альтернативных технологических маршрутов.

2. Разработанная методика кластеризации прецедентов на основе алгоритма CLOPE повышает эффективность работы с базой прецедентов и, в отличие от других методов кластеризации, позволяет работать с большими объемами категорийных данных.

3. Разработанная методика формирования технологических маршрутов в рамках MES-системы позволяет сократить количество вариантов выбора при определении оптимального технологического маршрута, временные и материальные затраты на реализацию технологических процессов, оперативно вводить корректировки в процессе автоматизированного проектирования.

4. Использование комплексного подхода к формированию технологических маршрутов, основанного на накоплении знаний о прецедентах, повышает эффективность нахождения оптимального варианта маршрута в штамповочном производстве.

5. Методика формирования рабочих центров на основе алгоритма кластеризации CLOPE позволяет выбрать оборудование в автоматическом режиме с учетом определенных условий технологического процесса, возможностей производства.

6. Методика оценки технологических маршрутов на основе метода анализа иерархий позволяет решить задачу оценки альтернативных маршрутов по комплексному критерию. Весовые коэффициенты критерия могут отличаться при различных условиях производства. Изменение вектора коэффициентов повышает гибкость принятия решения при выборе оптимального варианта маршрута.

7. Разработанная методика построения производственного расписания в автоматизированном режиме повышает эффективность решения данной задачи за счет использования базы прецедентов.

8. Для построения производственного расписания холодной штамповки внутри цеха в соответствии с ранжированными технологическими маршрутами разработана математическая модель, основанная на методе динамического программирования.

9. Апробация разработанных методик и алгоритмов была проведена на конкретных примерах в условиях ПО «Начало» (г. Набережные Челны) и показала, что можно сократить сроки подготовки производства в 7. 15 раз, а также повысить точность отбора технологического маршрута по комплексу критериев.

1. Аверкиев, А.Ю. Технология холодной штамповки: Учебн. для вузов. — М.: Машиностроение, 1989. — 304 с.

2. Акаро, И.Л. Классификация поковок и технологических переходов горячей штамповки кузнечно-штамповочного производства. — М.: Машиностроение, 1988.

3. Аксенов, Л.Б. Системное проектирование процессов штамповки. — Д.: Машиностроение, Ленингр. отделение, 1990. — 240 с.

4. Аксенов, Л.Б., Богоявленский, К.Н. Современные методы проектирования технологических процессов горячей объемной штамповки. — Л.: ЛПИ, 1982. — 92с.

5. Беллман, Р. Дрейфус, С. Прикладные задачи динамического программирования. — М.: Наука, 1965.

6. Будник, Р.А, Куминов, В. MES-системы в дискретном производстве // PCWeek — 2003 — №46.

7. Будник. Р.А. MES системы: задачи и решения Электронный ресурс. // MESA — Системы оперативного управления производством: [сайт]. [2003] URL: http://www.mesa.ru/?p=:600013 (дата обращения: 26.10.2009).

8. Вайнтрауб, Д.А., Клепиков, Ю.М. Холодная штамповка в мелкосерийном производстве. Справочное пособие. — Л.: Машиностроение, 1975.

9. Вендров, A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: учебник. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 544 с.

10. Гаврилова, Т.А., Червинская, К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. — М.: Радио и связь, 1992. — 199 с.

11. Гараева, Ю., Загидуллин, Р.Р, Сун Кай Цинн. Российские MES-системы или Как вернуть производству оптимизм // САПР и графика — 2005 — №11.

12. Головин, В.А., Митькин, А.И., Резников, Л.Г. Технология холодной штамповки выдавливанием. — М.: Машиностроение, 1970.

13. Горнев, В.Ф. Оперативное управление в ГПС / В.Ф. Горнев, В.В. Емельянов, М.В. Овсянников. — М.: Машиностроение, 1990. — 256 с.

14. Горячева, О.Е. Управление развитием кузнечно-штамповочного производства предприятия на основе минимизации затрат: автореферат канд. экон. наук: 08.00.05 / Горячева Ольга Евгеньевна. — Челябинск, 2005.

15. Гусев, А.Н. Устройство и наладка холодноштамповочного оборудования. Учебное пособие / А.Н. Гусев, В.П. Линц — М.: Высш. школа, 1983.

16. Гэри, М., Джонсон, Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. — М.: Мир. — 1982. — 416 с.

17. Дмитриевский, Б.С. Автоматизированные информационные системы управления инновационным наукоемким предприятием. — М.: «Издательство Машиностроение-1», 2006. — 156 с.

18. Евгенев, Г.Б. Системология инженерных знаний: учеб. пособие для вузов. — М. МГТУ им Н.Э. Баумана, 2001. — 376 с.

19. Еленев, С.А. Холодная штамповка — М.: Высшая школа, 1988.

20. Еремеев, А.П., Варшавский, П.Р. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Журнал "Искусственный интеллект и принятие решений". — № 2. — 2009.

21. Еремеев, А.П., Варшавский, П.Р. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержкипринятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. №1.С.97—109.

22. Загидуллин, P.P. Оперативно-календарное планирование в гибких производственных системах. — М.: Изд-во МАИ, 2004.

23. ЗАО «СПРУТ-Технология» Электронный ресурс. URL: http://www.sprut.ru (дата обращения: 30.10.2009).

24. Исаченков, Е.И., Морозова, Е.В. Основы обработки металлов давлением: Учеб. пособие. В 2-х ч. / Е. И. Исаченков, Е. В. Морозова; Под ред. В. Г. Бовина. — М.: Изд-во МАИ, 1980.

25. Калинина, В.М., Соловьев, В.И. Введение в многомерный статистический анализ: учебное пособие. / В.М Калинина, В.И Соловьев. — М.: ГУУ, 2003.

26. Капустин, Н.М. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: Учеб. для втузов / Н.М. Капустин, П.М. Кузнецов, А.Г. Схиртладзе и др.; Под ред. Н.М. Капустина. — М.: Высш. шк., 2004. —415 с.

27. Карп, P.M. Сводимость комбинаторных проблем. — Кибернетический сборник, новая серия. — 1975. — Вып. 12. — С. 16-3 8.

28. Карпов, Ю. Теория автоматов. — Спб.: Питер, 2002.

29. Каяшев, А.И. Методы адаптации при управлении автоматизированными станочными системами / А.И. Каяшев, В.Г. Митрофанов, А.Г. Схиртладзе. — М.: Машиностроение, 1995. — 239 с.

30. Кобец, Е. А. Планирование на предприятии. Учебное пособие. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006.

31. Колмогоров, B.JI. Механика обработки металлов давлением. — Екатеринбург: Уральский государственный технический университет (УПИ), 2001. — 836 с.

32. Коновал, Д.Г. Технология и проектирование автоматизированных станочных систем / Д.Г. Коновал, А.И. Каяшев, В.Г. Митрофанов, Ю.М. Соломенцев, А.Г. Схиртладзе. — М.: Станкин, 1998. — 254 с.

33. Кук, С.А. Сложность процедур вывода теорем. — Кибернетический сборник, новая серия. — 1975. — Вып.12. — С.5-15.

34. Левин, Л.А. Универсальные задачи перебора. — Проблемы передачи информации. — 1973. — Т.9, N 3. — С. 115-116.

35. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. — Спб.: БХВ — Петербург, 2005.

36. Малов, А.Н. Технология холодной штамповки. — М: Машиностроение, 1969. — 568 с.

37. Мандель, И. Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

38. Мауэргауз, Ю.Е. Автоматизация оперативного планирования в машиностроительном производстве. — М.: Экономика, 2007 — 287с.

39. Митрофанов, В.Г. Групповая технология машиностроительного производства: в 2 т. Т 1. Организация группового производства. — М.: Машиностроение, 1983. — 407 с.

40. Митрофанов, В.Г. САПР в технологии машиностроения / Митрофанов В.Г., Калачев О.Н., Схиртладзе А.Г. и др. — Ярославль: ЯГТУ, 1995. — 265 с.

41. Мулюков, Р.И. Системная модель для автоматизации технологической подготовки производства поковок объемной штамповкой: дис. канд. тех. наук: 05.13.06: защищена : утв. / Мулюков Рустем Ирекович. — Набережные Челны, 2002. — 165 с. — Библиогр.: с. 155-165.

42. Мушик, Э., Мюллер, П. Методы принятия технических решений. — М.: Мир, 1990.

43. Навродский, А.Г. Холодная объемная штамповка. Справочник под ред. А. Г. Навродского. —М.: Машиностроение, 1979.

44. Нейский, И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации. // Выпуск 8. — М.: Элике +, 2008. — c.l 11-122.

45. Овчинников, А.Г. Основы теории штамповки выдавливанием на прессах. — М.: Машиностроение, 1983. — 200 с.

46. Официальный сайт MES-системы «PolyPlan» Электронный ресурс. URL: http://www.polvplan.ru/ (дата обращения: 30.10.2009).

47. Официальный сайт компании «Omega Production» Электронный ресурс. URL: http://www.omegasoftware.ru/ (дата обращения: 30.10.2009).

48. Официальный сайт компании «ФОБОС» Электронный ресурс. URL: http://www.fobos-mes.ru/ (дата обращения: 30.10.2009).

49. Официальный сайт системы календарного планирования и диспетчерского контроля «Zenith SPPS (Зенит СППС)» Электронный ресурс. URL: http://www.zspps.com/ (дата обращения: 30.10.2009).

50. Паклин, Н. Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining Электронный ресурс. // BaseGroup Labs — Технологии анализа данных: [сайт] [2004] URL: http://www.basegroup.ru/clusterization/datamining.htm (дата обращения: 30.10.2009).

51. Паклин, Н. Кластеризация категорийных данных: масштабируемый алгоритм CLOPE. Электронный ресурс. // BaseGroup Labs — Технологии анализа данных: [сайт] [2004] URL: http://www.basegroup.ru/clusterization/clope.htm (дата обращения: 30.10.2009).

52. Полищук, Ю.М., Хон, В.Б. Теория автоматизированных банков информации. — М.: Высшая школа, 1989.

53. Попов, Е.А. Основы теории листовой штамповки. — М.: Машиностроение, 1977. — 278 с.

54. Попов, Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. — М.: Наука, 1987. — 283с.

55. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М., 1989.

56. Ром, М. Интеллектуальный автомат: компьютер в качестве эксперта. Пер. с нем. — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 80 с.

57. Романовский, В. П. Справочник по холодной штамповке. — Л.: Машиностроение. Ленингр. отделение, 1979.

58. Рыжов, А.П. Элементы теории нечетких множеств и их приложений.1. М.: Диалог-МГУ, 1998.

59. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. / Пер. с англ.1. М.: Радио и связь, 1993.

60. Семендий, В.И., Акаров, И.Л., Волосов, Н.Н Прогрессивные технологии, оборудование и автоматизация кузнечно-штамповочного производства КамАЗ. — М.: Машиностроение, 1989.

61. Семенов, Е.И. Ковка и объемная штамповка. — М.: Высшая школа, 1972. —352 с.

62. Семенов, Е.И. Ковка и штамповка. Справочник в 4-х т. // Ред. совет: Е.И. Семенов и др. — Т.2. Горячая штамповка / Под ред. Е.И. Семенова. — М.: Машиностроение, 1986. — 592 с.

63. Симонова, JI.A., Руднев, М.П. Интегрированное информационное обеспечение процесса управления технологическими маршрутами в рамках ERP-системы. ■—• М.: Academia, 2005.

64. Симонова, JI.A., Хамадеев, Ш.А., Костюк, И.В. Методика выбора технологического маршрута по комплексу критериев // Кузнечно-штамповочное производство — обработка материалов давлением. 2007. №7. С. 38-45.

65. Сиразетдинов, Т. К. Оптимизация систем с распределенными параметрами. — М.: Наука, 1977г. — 480 с.

66. Соломенцев, Ю. М. Основы автоматизации машиностроительного производства / Ю. М. Соломенцев, В.Г. Митрофанов, .Н.М. Султан-заде и др. — М.: Высшая школа, 1999. — 312 с.

67. Соломенцев, Ю.М. Автоматизированная разработка структуры оборудования технологических систем / Соломенцев Ю.М., Прохоров А.Ф., Калинин В.В. // Вестник машиностроения. — 1984.10. —С.46-48.

68. Соломенцев, Ю.М., Максин, Ю.А, Позднеев, В.М. Интеграция конструкторско-технологического проектирования на основе экспертной системы машиностроительных технологий // Проблемы интеграции образования и науки М.: ВНИИТЭМР. 1990. — с. 3-4.

69. Сторожев, М.В., Попов, Е.А. Теория обработки металлов давлением.

70. М.: Машиностроение, 1977. — 423 с.

71. Сюч, Э.О. MES — эффективное управление производством в металлургии Электронный ресурс. // ИНДАСОФТ Промышленнаяавтоматизация: сайт. [2007]. URL:http://www.indusoft.ru/articles.php?id^381 (дата обращения: 30.10.2009).

72. Таунсенд, К., Фохт, Д. Проектирование и реализация экспертных систем на персональных электронных вычислительных машинах / Пер. с англ. В.А. Кондратенко, С.В. Трубицына: предисл. Т.С. Осипова. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 318 с.

73. Таунсенд, К., Фохт, Д. Проектирование и реализация экспертных систем на ПЭВМ. — М.: Финансы и статистика, 1991.

74. Технологии принятия решений: метод анализа иерархий. Электронное издание. // CIT Forum: [сайт]. [2004] URL: http://www.citforum.ru/consulting/BI/resolution/ (дата обращения: 30.10.2009).

75. Трофимов, И.В. Значимый контекст рассуждений в задаче планирования. //Труды Первой международной конференции «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2005: В 2-х томах. — М.: КомКнига, 2005.

76. Унтила, Т.Н. Структура базы знаний для СППР по выбору оптимального ТП из альтернатив // Современные проблемы машиностроения труды III Международной научно-практической конференции. —Томск: Изд-во ТПУ, 2006.

77. Фалевич, Б.Я. Теория алгоритмов. — М.: Машиностроение, 2004.

78. Федотов, А.В. Автоматизация управления в производственных системах: Учеб. пособие. — Омск: Изд-во ОмГТУ, 2001. — 368 с.

79. Фролов, Е.Б. Отличия MES систем от ERP Электронный ресурс. // MESA — Системы оперативного управления производством: [сайт]. [2003] URL: http://www.mesa.ru/?p=l 006 (дата обращения: 30.10.2009).

80. Фролов, Е.Б., Загидуллин, Р.З. MES-системы, как они есть или эволюция систем планирования производства Электронный ресурс.109

81. ERP News: сайт. [2007] URL: http://erpnews.ru/doc2592.html/ (дата обращения: 30.10.2009).

82. Хамадеев, Ш.А., Симонова, JI.A. Использование кластерного анализа при формировании рабочих центров // «Проектирование и исследование техн. систем». Межвуз. научн.сб. — Наб.Челны: Изд-во КамПИ. 2007. Вып. №10. - с. 116-122.

83. Хопкрофт, Д., Мотвани, Р., Ульман, Д. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений — Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. — M.: «Вильяме», 2002. — С. 528.

84. Хорошевский, В.Ф., Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник. — СПб.: Питер, 2001. — 284 с.

85. Черемных, С.В. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум. / Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин B.C. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 192 е.: ил.

86. Черноморов, Г.А. Теория принятия решений: Учебное пособие / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т. — Новочеркасск: Ред. журн. «Изв. вузов. Электромеханика», 2002 — 276 с.

87. Шашенкова, Е. Интеллектуальное оснащение промышленного производства // Computerworld Россия — 2006 — №39.

88. Шибаков, В.Г., Мулюков, Р.И. Обработка металлов давлением как техническая система // Онлайновый научно-технический журнал

89. Информационные и социально — экономические аспекты создания современных технологий» — 1999 г. — № 1 — с. 7-17.

90. Шишмарев, В.Ю. Автоматизация технологических процессов: Учеб. пособие для студ. сред. проф. образования. — М.: Издательский центр «Академия», 2005. — 352 с.

91. Элти, Дж., Кумбс, М. Экспертные системы: концепции и примеры. Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1987.

92. Bradley, P., Fayyad, U., Reina, С. Scaling Clustering Algorithms to Large Databases, Proc. 4th Int'l Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, AAA! Press, Menlo Park, Calif., 1998.

93. Carbonell J.G. Learning by Analogy: Formulating and Generalizing Plans from Past Experience // Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach. V.l. Tioga; Palo Alto, 1983. P. 137—161.

94. Gentner D. The mechanisms of analogical learning // Knowledge acquisition and learning. L., 1993. P.673—694.

95. Long D., Garigliano R. Reasoning by analogy and causality: a model and application // Ellis Horwood Series in Artificial Intelligence. 1994.

96. Ramalingham S. Expert System for Manufacturing: example of tools to access manufacturability.-Proceedings of 13'th North American Manufacturing Research Conference, ASM, Dearborn, USA, 1985, p. 411-417.

97. Tang J., Oh S. Altan T. The Application of expert system to automatic forging.—Proceedings of 13'th North American Manufacturing Research Conference, ASM, Dearborn, USA, 1985, p. 449-455.

98. Wang, K., Xu, C. Liu, B. Clustering transactions using large items. // Proc. CIKM'99, Kansas, Missouri, 1999.

99. Yang, Y., Guan, H., You. J. CLOPE: a fast and effective clustering algorithm for transactional data // Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, Edmonton, Alberta, Canada. 2002. p. 682 687.