автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методологические основы автоматизированного управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения

На правах рукописи

Стоянова Ольга Владимировна

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКОЙ ПРОИЗВОДСТВА НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ МАШИНОСТРОЕНИЯ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

5 ФЕЗ 2015

Тверь - 2014

005558546

Работа выполнена в филиале ФГБОУВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Научный консультант:

Дли Максим Иосифович, доктор технических наук, профессор, заместитель директора по научной работе филиала ФГБОУВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Официальные оппоненты:

Костров Алексеи Владимирович, заслуженный деятель науки Российской Федерации, профессор, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные системы и программная инженерия» ФГБОУВПО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Гришина Татьяна Геннадьевна, профессор, доктор технических наук, профессор кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления» ФГБОУВПО «Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»

Голоскоков Константин Петрович, доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Информационные системы в экономике» ФГБОУВПО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»

Ведущая организация:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ)»

Защита состоится «17» апреля 2015 г. в 15-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.262.04 при Тверском государственном техническом университете по адресу: 170026, г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного технического университета по адресу: 170024, г. Тверь, пр. Ленина, 25, зональная научная библиотека (ХТ-101).

Автореферат размещен на сайте ТвГГУ по адресу: http://www.tstu.tver.ru/

Автореферат разослан » ¡Я 2015 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.262.04 д.ф.-м.н., профессор

С.М. Дзюба

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

По уровню производства и экспорта наукоемком промышленной продукции Россия отстает от мировых лидеров, таких как Китай, США. Япония и страны Евросоюза. По данным организации объединенных нации по промышленному развитию (UNIDO) доля наукоемкой промышленной продукции в РФ в 2013 году составила всего 17% от суммарного объема промышленной продукции. В решении задачи увеличения выпуска наукоемкой продукции важная роль отводится повышению инновационной активности машиностроения, в том числе в связи с влиянием машиностроительной продукции на формирование технологического уровня других видов промышленного производства.

Несмотря на наметившиеся успехи в некоторых видах машиностроительного производства (производство летательных аппаратов, станков, оборудования для химии и нефтехимии), общий уровень наукоемкости отечественного машиностроения остается недостаточно высоким. Сложившаяся ситуация в значительной степени вызвана высокой длительностью проектов по созданию новой наукоемкой продукции и неопределенностью информации, необходимой для управления производственной системой машиностроительного предприятия при реализации подобных проектов.

Методологические основы управления производством исследованы в работах таких ученых, как В.В. Бойцов, В.Н. Васильев, Д. Вумек, Т.А. Егорова, В.А. Елисеев, В. Дж. Стивенсон, Г. Тагучи, Б. Твисс, Р. Уотермен и др. В данных работах показано, что автоматизация управления производством позволяет снизить сроки вывода на рынок новых образцов промышленной продукции с наименьшими затратами.

Особенности управления наукоемким производством исследованы В.М. Бежикиным, В. А. Бажановым, К. В. Денисовой, С.Ю. Зуевым, A.A. Колобовым, A.B. Костровым, Е.В. Макеевой, И. П. Норенковым и др. В работах указанных авторов отмечается сильное влияние на весь производственный процесс результатов, получаемых на предпроизводственных стадиях жизненного цикла наукоемких изделий, в том числе стадии технической подготовки производства.

Под технической подготовкой производства новых наукоемких изделий (ТППН) в работе понимается комплекс научно-исследовательских, проектно-конструкторских, технологических, производственных и организационных работ по созданию и освоению новой продукции и внедрению новых технологий. Для наукоемких изделий характерным является то, что на этапе технического задания (ТЗ) не вполне понятны подходы к проектированию изделия и его технологической реализации, а на этапе изготовления - соответствие параметров изделий в опытной партии (опытного образца изделия) требованиям (ТЗ). Все это предопределяет необходимость выполнения при ТППН значительного объема НИОКР и испытательных работ и реализации итерационного подхода.

Методы построения систем автоматизированного управления производством в целом раскрыты в работах В. В. Александрова, В. В. Балагипа, Т.Г. Гришиной, Б.С. Дмитриевского, JI. А. Игнатовой, Б. Я. Советова, А.Э. Софиева, В. А. Титоренко, Э.А.Третьяка, В.В. Цехановского, подготовкой производства - трудах A.B. Аверченкова, М.И. Бухалкова, С.Н. Быкова, М.И. Ипатова, К.П. Голоскоко-ва, А.Р. Денисова и др.

Анализ предлагаемых методов автоматизированного управления производственными системами показал, что они не в полной мере пригодны для управления подготовкой производства наукоемкой продукции. Главными их ограничениями является направленность па решение отдельных задач управления (оптимизация распределения ресурсов, ответственности, составление расписаний и др.), тогда как для рассматриваемых процессов характерно наличие множественных структурных взаимосвязей между элементами, которые необходимо учитывать при выборе управляющих воздействий, и как результат - длительность технической подготовки производства.

Еще одной чертой процессов ТПГ1Н является высокая доля работ, результат которых является интеллектуальным продуктом. Для таких работ характерна сложность планирования и оценки результативности, что не всегда обеспечивает необходимое качество изделия. В большинстве случаев эти задачи решаются с использованием экспертных оценок, повышение достоверности которых за счет применения интеллектуальных процедур обработки данных является необходимым условием повышения качества управления.

Методы моделирования организационно-технологических систем и интеллектуальной поддержки процессов управления рассмотрены в работах В.В. Борисова, В.В. Круглова, Дж.Ф. Лгогера, A.C. Позняка, JI.A. Тулупьева, A.C. Федуло-ва, К. С. Byoung, 1С. Donghun, методы временного моделирования управляемых процессов - работах В.Н. Вагина, А.П. Еремеева, j. f. Allen, j.A. Koomen, А. К. Zaidi и др. Большинство предлагаемых методов либо не позволяют учесть особенности, характерные для задач управления ТППН, либо являются достаточно трудоемкими, что ограничивает возможности их использования на отечественных машиностроительных предприятиях.

Одним из существенных вопросов, связанных с выбором того или иного подхода к интеллектуализации процедур, реализуемых в автоматизированных системах управления, является вопрос учета информационной неопределенности, исследованный в работах таких авторов как А. С. Нариньяни, А.И. Орлов, B.g! Bruce, С. W. R. Chau, D. Clark, D. Dubois, P. Krause, P. Lingras, H. Prade, G. Shafer, E. H. Shortliffe, Z. Wang, S. K. M.Wong. Предлагаемые перечисленными авторами методы не в полной мере адаптированы к задачам управления процессами ТППН.

Сказанное подтверждает актуальность выбранной темы, обусловленную, с одной стороны, существующим противоречием между потребностями российского промышленного комплекса в быстром освоении и увеличении доли производства высокотехнологичной наукоемкой продукции, с другой стороны, длительными сроками и непредсказуемым качеством технической подготовки производства вследствие отсутствия эффективных методов и инструментов автоматизированного управления ТППН, адаптированных к особенностям отечественных машиностроительных предприятий.

Для устранения существующего противоречия необходимо решить научно-техническую проблему повышения эффективности проектов по созданию наукоемких промышленных изделий путем применения автоматизированных систем управления технической подготовкой производства (АСУ ТППН).

В рамках данной научно-технической проблемы выделим научную проблему - разработка методологии систем автоматизированного управления техни-

ческой подготовкой производства наукоемкой продукции в услоимнх динамичных производственных систем машиностроения.

Цель диссертационного исследования - повышение качества п сокращение сроков технической подготовки производства наукоемкой машиностроительном продукции на основе использования новых методов автоматизированного управления. Данная цель определила необходимость решения следующих задач.

1. Анализ особенностей процессов ТППИ машиностроительной продукции и возможностей использования существующих методов для автоматизированного управления данными процессами.

2. Исследование принципов построения АСУ ТППН машиностроительной продукции, разработка теоретико-множественной модели АСУ 1111111 и логико-временной модели принятия решений по управлению ТППН.

3. Обоснование требований к информационному обеспечению АСУ ТППН и разработка метода построения адаптивной модели процесса ТППИ.

4. Исследование и разработка методов оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях вариативности параметров и структуры процесса ТППН, а также методов формирования системы критериальных показателей, используемых в АСУ ТППН машиностроительной продукции.

5. Разработка методики применения АСУ ТППН для поддержки принятия решений в процессе ТППН на отечественных предприятиях машиностроения.

Объект исследования: процессы технической подготовки производства наукоемкой промышленной продукции. Предмет исследования: методы автоматизированного управления процессами технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции.

Научная новизна диссертации.

1. Сформулированы принципы построения АСУ ТППН, с учетом которых разработаны теоретико-множественная модель системы и логико-временная модель принятия решений на различных этапах подготовки производства, отражающие особенности производственных процессов машиностроительных предприятий и реализуемых ими проектов по созданию наукоемкой продукции и позволяющие перейти к управлению процессами ТППН с учетом влияния принимаемых решений на всю производственную систему, что обеспечивает высокую степень адаптации АСУ ТППН как компоненты автоматизированной системы управления производством (АСУП) к изменениям.

2. Разработан метод построения комплексной адаптивной модели процессов ТППН в организационно-технологических системах машиностроения, который, в отличие от существующих, основан на эволюционном наращивании сложности модели путем учета новых элементов и декомпозиции уже используемых посредством преобразования формализованного графового описания пространства состояний производственной системы машиностроительного предприятия через пространство событий в пространство целей. Граф событий включает расширенный набор типов логико-временных отношений между отдельными узлами, что позволяет учитывать сложные структурные взаимосвязи в процессе подготовки производства. Граф целей отражает пе только иерархическую подчиненность в системе целен, но и распределение отдельных элементов этой системы но времени, что обеспечивает возможности координации целей и работ.

3. Разработай экепертпо-аиалитический метод оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, использующий для учета информационной неопределенности факторы уверенности экспертом в возможности получения заданных целевых значений показателей функционирования производственной системы при применении АСУ ТППН как компоненты АСУП в условиях параметрической изменчивости процесса ТППН. В отличие от известных, метод позволяет учитывать количественные оценки влияния фактических значений критериальных показателей в произвольный момент времени на все последующие стадии процесса ТППН и производственные процессы предприятия в целом.

4. Разработан метод оценки сроков достижения целей проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, основанный на использовании событийной проекции комплексной модели ТППН, который, в отличие от известных, позволяет учитывать нестрогие временные и логические зависимости между событиями, что обеспечивает получение интервальных оценок сроков реализации этапов ТППН в условиях невозможности использования вероятностных оценок длительностей и условных вероятностей различных сценариев процесса ТППН. Применение метода обеспечивает возможность адаптации АСУ ТППН к вариативности структуры процесса ТППН, а также частичного совмещения этапов данного процесса во времени.

5. Разработан метод учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, который, в отличие от вероятностных методов, позволяет осуществлять оценку совместного влияния на процесс ТППН внешних событий в условиях недостатка статистической информации, основываясь на экспертных данных, отражающих независимое влияние каждого события на отдельные цели, что обеспечивает возможность оперативной адаптации решений по управлению ТППН при структурных изменениях производственных процессов машиностроительного предприятия.

<5. Предложен метод формирования информационного обеспечения АСУ ТППН, который включает классификацию применяемых в процессе ТППН критериальных (целевых) показателей производственной системы машиностроительного предприятия по сформулированным в работе классификационным признакам и, в отличие от известных, предусматривает проведение количественного анализа достоверности и согласованности данных показателей. Для оценки согласованности показателей производственной системы применяются когнитивные модели, характеризующие различные задачи управления ТППН при функционировании АСУ ТППН и АСУП в целом.

7. Разработан метод проверки достоверности оценок критериальных показателей процесса ТППН, основанный на использовании предложенных нечетко-логических моделей, в которых, в отличие от известных, при построении базы правил системы нечетко-логического вывода учитываются погрешности, вносимые различными элементами информационных каналов в АСУП, включая источники данных и блоки их преобразования.

Практическая значимость результатов исследования.

1. Применение предложенного метода построения модели процесса ТППН обеспечивает сокращение сроков и снижение затрат на моделирование за счет возможности постепенного наращивания сложности моделей, а также повышение

адаптивности данном модели в условиях параметрической н структурном изменчивости процесса ТППП.

2. Методы оценки прогнозной результативности процесса ТППП. в том числе, с учетом возможных влияний внешней среды, позволят повысить обоснованность принимаемых управленческих решений, включая решения о целесообразности организации производства данного вида продукции, необходимости проведения дополнительных работ, выборе необходимых мероприятии но защите от рисков, вызванных наступлением нежелательных событий, и ряда других.

3. Разработанная система критериальных показателей ТППП и показателей оценки качества управления, отличающаяся новой многомерной структурой взаимосвязанных классов, отражающей особенности, обусловленные иаукоемко-стыо продукции и требованиями оптимизации производственного процесса, может использоваться на машиностроительных предприятиях в составе информационного обеспечения АСУ ТППН, что обеспечит повышение ее эффективности.

4. Предложенные проектные решения АСУ ТППН, включающие информационные модели процессов ТППН и описание процедур обработки информации при использовании технологий семантической СКЮ, реализованной с помощью сервисов объектно-реляционных СУБД, обеспечивают возможность объединения территориально распределенных данных машиностроительных комплексов в единое виртуальное кластерное пространство, при этом гарантируется высокая производительность АСУП и необходимый уровень информационной безопасности.

5. Применение разработанной методики использования АСУ ТППП для поддержки принятия решений позволяет сократить сроки подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции за счет повышения гибкости структуры процессов в условиях воздействия различных факторов, приводящих к отклонениям в ходе реализации проектов по разработке и выпуску данной продукции.

Методология и методы исследования. В основу исследования положена методология системного анализа. В ходе работы использованы методы исследования и проектирования автоматизированных систем управления производственными процессами, методы теории графов, математического моделирования, построения экспертных систем, искусственного интеллекта и принятия решений.

На защиту выносятся следующие научные положения.

1. Принципы построения и теоретико-множественная модель АСУ ТППН, разработанная на основе данных принципов, а также логико-временная модель принятия решений на различных этапах подготовки производства, которые отражают особенности процессов ТППН в машиностроении и позволяют автоматизировано управлять данными процессами с учетом влияния принимаемых решений на уровне АСУП машиностроительного предприятия.

2. Метод построения комплексной адаптивной модели процесса ТППН, включающей графовые подмодели состояний, событий и целей, взаимосвязанные в единой структуре данных объектно-реляционной среды АСУП машиностроительного предприятия.

3. Экспертно-аналптический метод оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, предусматривающий автоматизированный расчет достижимости целей данных проектов на основе факторов исходной уверенности экспертов в возможности получения за-

данных целевых значении показателей производственной системы машинострои-тс:п,пого предприятия п фактических значении данных показателей на различных этапах ТППН.

4. Метод оценки сроков достижения целей с использованием событийной проекции комплексной модели ТППН, который обеспечивает возможность автоматизированного расчета интервальных показателей сроков этапов ТППН без использования вероятностных оценок их длительностей и условных вероятностей возможных сценариев реализации процесса ТППН за счет введения правил определения временных параметров для нестрогих временных и логических зависимостей между событиями.

5. Метод учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, использующий экспертные знания положительных и отрицательных влияний каждого события на показатели производственной системы машиностроительного предприятия для автоматизированного расчета их совместного влияния на процесс ТППН на основании анализа логики взаимосвязей указанных событий и их временной соотнесенности с целями проекта.

6. Метод формирования информационного обеспечения АСУ ТППН, предусматривающий динамическое определение классов критериальных показателей ТППН в рамках решаемых задач автоматизированного управления производственной системой машиностроительного предприятия, а также количественную оценку согласованности и анализ достоверности данных показателей.

7. Метод оценки достоверности оценок критериальных показателей ТППН, основанный на использовании разработанных нечетко-логических моделей, которые позволяют учесть погрешности элементов информационных каналов в АСУП машиностроительных предприятий.

Обоснованность теоретических разработок определяется корректным использованием системного подхода при разработке методов автоматизированного управления АСУ ТППН, подтверждается вычислительными экспериментами по проверке устойчивости созданных в рамках методов моделей и достоверности получаемых с их помощью результатов, а также апробацией данных методов на машиностроительных предприятиях, занимающихся созданием наукоемкой продукции.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы представлены в докладах автора на ряде международных конференций: II и III конф. но организации производства «Чарновские чтения» (Москва, 2012, 2013), II конф. «Информатика, математическое моделирование, экономика» (Смоленск, 2012); XIX, XX, XXIII, XXIV конф. «Математические методы в технике и технологиях» (Воронеж, 2006; Ярославль, 2007; Смоленск, 2010; Саратов, 2011); XII нац. конф. по искусственному интеллекту с межд. уч. КИИ-2010 (Тверь, 2011), XV и XVII конф. «Системный анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2009, 2011), III конф. «Проблемы управления, обработки и передачи информации» (Саратов, 2013), конф. «Энергетика, информатика, инновации» (Смоленск, 2011-2014), VII - VIII конф. «Системы компьютерной математики и их приложения» (Смоленск, 2006, 2007); а также обсуждались на научно-практических семинарах в филиале ФГБОУВПО «НИУ «МЭИ» в г. Смоленске.

Реализация работы. Разработанная АСУ TI II II I прошла тестовую -жеилуа-тацшо в ОАО «РУСЭЛПРОМ». ОАО «Смоленским завод радиодеталей», ОАО «НИИ машиностроения» и ООО «Промтехэкспо». Результаты диссертационного исследования использованы при подготовке учебных курсов но дисциплинам «Автоматизированные системы управления». «Управление IT-проектами». «Программная инженерия», «Администрирование промышленных СУБД» для студентов филиала ФГБОУ ВПО НИУ «МЭИ» в г. Смоленске.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 62 печатные работы, общим объемом 64,1 п.л., из них 23 в изданиях перечня ВАК и 3 монографии. Лично соискателю принадлежит 55,2 п.л. Также получено 4 свидетельства о регистрации программных средств.

Структура и объем работы. Диссертация содержит 353 стр. основного текста, 115 рисунков, 77 таблиц и состоит из введения, шести глав, заключения, словаря терминов, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы из 243 наименований и 5 приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе проведен анализ современного состояния исследований и практических разработок в области автоматизированного управления наукоемкими производствами.

В современных условиях эффективность функционирования промышленного предприятия определяется скоростью и качеством принимаемых решений, что в свою очередь невозможно без сбора, обработки и анализа информации обо всех подсистемах предприятия и особенностях его производственного процесса. Сказанное определяет целесообразность использования систем автоматизированного управления на всех уровнях производственной системы. Функционирование систем нижнего уровня (АСУ ТП, SCADA) определяется особенностями технологических процессов, в то время как системы уровней управления производством (АСУ П, MES) и предприятием (АСУП, ERP) выполняют свои задачи в соответствие с принятыми в организации методами и стандартами управления.

На отечественных предприятиях широкое распространение получил стандарт ISO 9001, методы «бережливого производства» (lean), метод «шесть сигм» (Six Sigma). Однако данные методы носят универсальный характер, т.е. не учитывают особенности производимой продукции. В тоже время разработка и производство наукоемкой продукции имеет существенные отличия, связанные с высокой долей работ по НИОКР, отличающихся слабой формализованностыо и нечеткостью критериев оценки результатов.

В настоящее время в работах отечественных и зарубежных авторов, российских и международных стандартах нет единого понятия, используемого для обозначения совокупности предпроизводственных стадий. В ГОСТ 15.201-2000 они определяются понятием «разработка и постановка продукции на производство». Многие авторы вводят понятие «технической подготовки производства». Проведенный анализ показал, что наибольшие расхождения в точках зрения на понятие технической подготовки производства встречаются по вопросу включения в данный процесс этапа НИР. На наш взгляд, при разработке наукоемкой машиностроительной продукции научные исследования, конструкторское и технологическое проектирование образуют логико-временное единство, которое необходимо анализировать как комплексное системное явление.

Машиностроение принято рассматривать в качестве отрасли со средне-высоким уровнем наукоемкости. Среди направлений повышения наукоемкое™ и технологичности машиностроительных производств следует отметить: увеличение в составе изделий доли интеллектуальных компонентов, использование композиционных материалов, внедрение технологий энергосбережения.

В ходе диссертационного исследования был проведен комплексный анализ задач автоматизированного управления ТППН на машиностроительных предприятиях и их классификация по степени структурированности и типу знаний, используемых для поддержки принятия решений. Показано, что большинство задач является слабоструктурированными и относятся к классам задач прогнозирования показателей деятельности и оптимизации. Среди них выделены задачи прогнозирования результативности ТППН и временного планирования данного процесса и проведена оценка возможностей использования существующих методов для решения указанных задач.

Для многих российских машиностроительных предприятий производство наукоемкой промышленной продукции является единичным или мелкосерийным, что обуславливает большие временные затраты на сбор информации в процессе ТППН и ее высокую неопределенность, учет которой требует использования методов искусственного интеллекта для получения прогнозных оценок результативности процесса ТППН. Проведенный в работе анализ показал, что в наибольшей степени задачам прогнозирования результативности ТППН соответствуют методы, реализующие эволюционный подход. В соответствие с ним, максимально простое формализованное описание решаемой задачи постепенно усложняется, уточняется и совершенствуется в процессе поступления новых данных. Существующие методы, основанные на данном подходе, в том числе метод группового учета аргументов, методы роевого интеллекта и методы, реализующие генетические алгоритмы, требуют наличия некоторого объема статистических данных, которые для проектов по созданию наукоемкой продукции часто отсутствуют и заменяются экспертными знаниями, формализация которых является одной из задач, решаемых в работе.

Жесткие требования к срокам создания наукоемкой продукции, в том числе, срокам ТППН обуславливают необходимость использования методов моделирования временных параметров процессов, таких как метод критического пути (СРМ) и метод оценки и пересмотра планов (PERT), основанных на построении сетевых моделей предшествования с фиксированной последовательностью этапов и работ. Вместе с тем, процессы ТППН характеризуются переменной структурой и возможностью частичного пересечения этапов во времени. Вариативность структуры процесса позволяет учесть метод графической оценки и анализа (GERT), предусматривающий введение в логико-временную модель точек ветвления, описываемых вероятностными оценками альтернатив. Возможность частичного совмещения этапов процесса во времени позволяют описать темпорально-логические модели, например, с использованием логики Аллена.

Таким образом, ни один из рассмотренных в работе методов оценки результативности процессов и моделирования временных параметров не позволяет комплексно учесть все особенности отечественных машиностроительных предприятий, что определяет целесообразность разработки новых методов автоматизированного управления ТППН.

Во второй главе рассмотрены методологические основы построения АСУ ТППН в машиностроении.

Представлены результаты анализа взаимосвязей отдельных этапов стадии ТППН с другими стадиями жизненного цикла (ЖЦ) наукоемкой машиностроительной продукции. В процессе ЖЦ выделены четыре стадии: разработка технического задания (ТЗ) на новую продукцию, подготовка производства, изготовление и техническое сопровождение изделий. Последняя стадия включает этапы поставки продукции, ее установки и наладки, гарантийного и пост- гарантийного технического обслуживания.

На рисунке 1 представлена модель процесса ТППП, в которой присутствует три обратных связи типа «выход-управление».

Рисунок 1 -Диаграмма процесса ТППН Связь «Оценка технологичности конструкций и деталей» (ОС,) характеризует влияние результатов этапа технологической подготовки производства на этап конструкторской подготовки и приводит к увеличению продолжительности ТППН. Наличие связи «Результаты контроля качества и испытаний» (ОС2) также приводит к увеличению длительности ТППН за счет появления дополнительных работ на этапах конструкторской и технологической подготовки производства. Третья обратная связь «Показатели качества изделия» (ОС\) используется для управления на стадии подготовки производства в ЖЦ вновь создаваемой наукоемкой продукции в объеме, обусловленном степенью преемственности с уже производимыми изделиями.

С учетом обратных связей суммарная продолжительность ТППН /тш определяется как

«, II- "1

'тппн ='ниг +'клп +ХЛлл, +]ЕХ'к™„ +'г<пп„)+Х('нш'.. Мшп„ +'г,ЛП„) + '».| +1пп > (1)

/,=1 /. = 1 * " 1,=!

где 1Н1„._,1КП[, ,1Г,ПП_ - начальные длительности этапов, ,/„,„__, ,!кпп^ ,/,„„,. ,

<г,пл " Длительность работ на соответствующих этапах прп переходах по ОС в

циклах //, /':, ¡3 соответственно количество переходов по ОС|, /ь - количество переходов по ОС2, /¡.»-количество переходов по ОС3.

Проведенный анализ построенных структурно-функциональных моделей процесса ТППН позволил получить следующие выводы.

1. Роль ТППП в структуре ЖЦ наукоемких изделий машиностроения определяет то, что:

- длительность ТППН, как правило, значительно превышает длительность процессов изготовления, установки и наладки, поэтому при современных требованиях к сокращению сроков выпуска машиностроительной продукции, оптимизация длительности данной стадии является одной из приоритетных задач автоматизированного управления промышленным предприятием;

- результаты, полученные на стадии ТППН, определяют эффективность всех последующих стадий ЖЦ, в связи с чем, возникает задача повышения качества данных результатов, которую можно решить за счет совершенствования функций автоматизированного управления процессом ТППН;

- помимо результатов, необходимых в ЖЦ текущего изделия, на стадии ТППН часто получают дополнительные результаты (в т.ч. объекты интеллектуальной собственности), которые могут использоваться в дальнейшей деятельности участников производственного процесса;

- для повышения результативности ТППН необходима обратная связь (ОС) с процессами ЖЦ ранее выпущенных изделий, причем эффективность использования результатов данной ОС зависит от степени преемственности нового изделия и от возможности объективной оценки влияния показателей качества изделий на ключевые показатели деятельности машиностроительного предприятия.

2. Длительность процесса ТППН машиностроительной продукции может варьироваться не только вследствие изменчивости внутренней и внешней среды предприятия, но и в зависимости от организации данного процесса и способности системы управления учитывать различные виды информационной неопределенности и адаптироваться к возможным изменениям.

3. Длительностью процесса ТППН можно управлять, изменяя количество возвратов по обратным связям между функциональными элементами процесса (стадиями, этапами и работами), а также характер связей работ, относящихся к одному или различным функциональным элементам (параллельное или последовательное выполнение, строгое или нестрогое следование и др.).

4. В процессе управления необходим комплексный учет взаимосвязей всех функциональных элементов ТППН на уровне объектных и информационных потоков, потоков управления и используемых механизмов, а также влияния данных взаимосвязей на результаты каждого элемента.

В работе показано, что для оценки указанных взаимосвязей целесообразно использование формализованного описания (модели) процесса ТППН, позволяющего получить оценки последствий управленческих воздействий, направленных на одну из составляющих процесса на все остальные его элементы. Методы и алгоритмы построения и использования данной модели должны обеспечивать возможность ее быстрой адаптации к изменениям.

На основании данных выводов и выделенных особенностей ТППН в машиностроении сформулированы следующие принципы построения АСУ ТППН.

1. Пргтцип соответствия этапов ТППН наукоемкой продукции этапам жизненного никла изделия. Указанный принцип направлен на обеспечение логического н семантического соответствия процедур создания образца наукоемкой

продукции примятым в организациях типовым процедурам проектных конструкторских, технологических и управленческих работ и обеспечивает поддержку АСУ ТГТПН посредством OfLS-Texiiononifi.

2. Принцип итерационного принятия решений. Поскольку '11 II III осуществляется в условиях информационной неопределенности, одношатвое получение решения, близкого к оптимальному, затруднительно. Эту задачу следует решать итерационно, обеспечивая эволюционное повышение сложности формализованных моделей, служащих основой поддержки принятия решений.

3. Принцип иерархичности системы. АСУ ТППН должна позволять осуществлять информационное взаимодействие на всех уровнях управления предприятием.

4. Принцип определенности функционирования системы. ТЗ на изготовление наукоёмкой машиностроительной продукции должно включать разделы, соответствующие этапам ТППН. Критериальные показатели, содержащиеся в данных разделах, должны позволять однозначно оценить завершенность работ по каждому этапу или необходимость их продолжения.

5. Принцип наличия элементов искусственного интеллекта. Несмотря на то, что АСУ ТППН создается как человеко-машинная система, для повышения обоснованности ряда решений целесообразно применение методов и моделей знаний искусственного интеллекта.

6. Принцип совмещения выполнения работ этапов во времени. Для начала работ на последующем этапе ТППН нет необходимости в наличии всей информации, получаемой (выявляемой) на предыдущем.

7. Принцип произвольности критериев от технического задания и от ожидаемых показателей промышленного выпуска продукции. Критерии оценки решений на этапах ТППН должны быть логически и количественно увязаны с ТЗ для каждого из этапов и учитывать ожидаемые показатели функционирования предприятия при промышленном выпуске продукции.

8. Принцип многовариантности решений определяет необходимость обеспечения вариантности результатов работ при автоматизированном управлении ТППН.

9. Принципы формирования критериев оценки на этапах ТППН.

а. Большая часть критериев должна носить интервальный характер и быть сформирована на основании экспертных оценок.

б. При оценке решений важное значение имеют критерии, учитывающие соотношение показателей.

в. Общая оценка ТППН должна выполняться комплексными критериями, производными от критериев, применяемых на каждом этапе.

Перечисленные принципы легли в основу разработки теоретико-множественной модели АСУ ТППН, схема которой представлена на рисунке 2. Модель является иерархической и включает 4 уровня.

Первый - уровень АСУП, которая задает целевую функцию для АСУ ТППН, включающую множество A={A -J критериев оценки выполнения отдельных этапов ТППН (множество целей)

A,=F(Kd, (2)

где Кмножество критериальных показателей i -го этапа ТППН, К,• <zK, К - множество показателей деятельности машиностроительного предприятия, F - целевая

функция критерия. Указанные критерии отражаются в техническом задании С для совок^'нносп^пр^и^ссо^^управляемых АСУ ТППН.

Рисунок 2 - Структура операторов теоретико-множественной модели АСУ ТППН

Второй - уровень АСУ ТППН, который представлен операторами О0 и Е0. Оператор (блок задания) формирует множество технических заданий ТЗ = /Т, Т2,...,Т5} для каждого из этапов процесса ТППН. Оператор 1{0 управляет работой на всех этапах создания образца наукоемкой машиностроительной продукции.

Третий - уровень реализации основных этапов ТППН, представленный следующими операторами: Р, - выполнение работ НИР, предусмотренных заданием '' " выполнение работ по КПП, предусмотренных заданием Т2; Р3 - выполнение работ по ТхПП, предусмотренных заданием Г,; Р4 - планирование производства (ПП); Р5 - испытания образца наукоемкой продукции.

Четвертый уровень АСУ ТП представлен операторами: - изготовление опытного образца наукоемкого изделия, контроль деталей, узлов и изделий целиком.

Выявлены и сформированы функции всех операторов с позиций теоретико-множественного подхода. Например, одну из функций оператора Я0, отражающую координацию управления с АСУП можно представить в виде:

Например, одну из функций оператора Я0, отражающую координацию управления с АСУП можно представить в виде:

% (3)

где X, - Х5 - множества параметров, характеризующих результаты выполнения работ на этапах ТППН,{АК,}={ДК,.....АК,}-множество отклонений фактических значений критериальных показателей ТППН от заданных целевых значений.

Построенная теоретико-множественная модель явилась основой разработки временной структуры работы АСУ ТППН и правил обработки информации в ней.

В третьей главе исследованы и разработаны методы автоматизированного управления процессом ТППН машиностроительной продукции.

Метод построения комплексной адаптивной модели процесса ТППН предполагает следующую формализованную постановку задачи.

Пусть S - множество состояний, в которых может находиться производственная система машиностроительного предприятия в процессе TillII!; lies - множество используемых ресурсов; Х-множество параметров, характеризующих результаты ТППН; К - множество показателей деятельности Maniniiocipoiiгельпого предприятия; Е- множество возможных событий в процессе Т11Г111; Л - множество целей ТППН. Необходимо построить модель М, отражающую взаимосвязи между элементами указанных множеств:

M=<S, Res, X, К, Е, А>. (4)

Предлагаемый метод основывается на следующих принципах:

- поэтапное, эволюционное наращивание формализованного описания за счет учета новых элементов и последовательной декомпозиции уже созданных;

- формирование единой структуры взаимосвязей всех частных модельных описаний;

- обеспечение возможности получения различных проекций модели для решения отдельных задач управления.

Построение модели М в соответствие с данным методом осуществляется путем последовательной реализации следующих этапов.

7. Построение схемы смены состояний производственной системы.

Процесс ТППН может быть описан моделью смены состояний {S¡}cS, г=1,..л, где число п определяется степенью декомпозиции модели. Начальный вариант модели включает агрегированные последовательные состояния.

2. Определение функций переходов между состояниями.

Процесс с последовательной сменой состояний может быть описан как

Ргос = Res?, ResT', f., <р[к„К^ ))), (5)

где Res'" , Res%, - множества входных ресурсов для состояний S¡ и S¡n соответственно, Res'"' - множество выходных ресурсов состояния S¡,f¡ - функция преобразования ресурсов в состоянии S¡, KR""' - множество показателей, характеризующих ресурсы Res'/l,, <р\к„К*"")- функция перехода между состояниями.

С учетом особенностей ТППН область значений Е(<р)= [0,1], где промежуточные значения отражают переход из состояния в состояние в условиях дефицита необходимых ресурсов и неполном достижении предшествующих целей.

С помощью описания (5) строится граф состояний Gs

3. Формирование многоуровневой структуры событий процесса ТППН.

Получение на этапе ТППН результата, характеризующегося параметрами

x¡sEX¡, можно связать с некоторым событием Ef(Tf- время наступления события), g - номер события, g=\..m, {E¡g} = E¡ - множество внутренних событий связанных с получением результатов в состоянии S¡. В работе выделены также внешние события (£*), характеризующие научно-производственную среду машиностроительного предприятия. По временной соотнесенности внешние события могут быть связаны (£,■) или не связанны (свободные события) с определенным состоянием S¡. Внутренние и внешние связанные события проецируются на граф состоянии Gs (рисунок 3). Множественное влияние свободных событий при реализации автоматизированного управления процессом ТППН будет рассмотрено далее.

Е,

(ЖЩки

Рисунок 3

1 Ен,^"1 г- Кц.

К?

-Проекция ключевых событий ТППН на граф состояний производственной системы

На основе представленной проекции строится многоуровневая структура событий. } ¥

4. Построение модели взаимосвязи событий процесса ТППН.

Иерархическая структура событий служит основной построения графа событии

<?£=<£, ЕС, Е1{>, (б)

где £=(£,11 Е1 }- множество событий процесса ТППН (узлов графа), ЕС- множество связей между узлами графа, ЕЯ - множество логических операторов характеризующих связи (Я, ИЛИ, Приоритетное И, Исключающее ИЛИ). Возможные виды связей ЕС: «точка-точка», при которой события сменяют друг друга мгновенно (длительностью перехода можно пренебречь - ТЕС= 0); «границы интервала», при которой события разделены временным интервалом и могут рассматриваться в качестве его границ (Гяс„ Т?- Т[-~').

5. Определение структуры модели целей ТППН.

Структура логико-временных взаимосвязей между целями может быть представлена в виде графа СА\

л_ Оа=<{А,(Ъ, [ТШп, ТШах})}^>, (7)

А - (Л„ - множество целей ТППН, К, -множество критериальных (целевых) показателей, получение которых характеризует завершение определенной стадии процесса ТППН, свидетельствуя о достижении цели А/, [7}„,„, 7},„„] - интервальная оценка планируемого срока достижения цели Аь У - множество логико-временных отношений между целями.

В простейшем случае Стл является результатом изоморфного отображения графа событий СЕ:

ЧЕ* сЕлЕЯш(ЕП * 0 ЭЦ сАлК,= ()к* ,

(8)

гДе - множество логических операторов на выходе события £Д К? -

множество показателей, характеризующих событие Е[\ таких, что К? сК,.

6. Построение модели перспективных целей машиностроительного предприятия с использованием метода иерархической декомпозиции.

7. Определение связей между целями ТППН и целями предприятия.

Осуществляется на основании анализа показателей целей различных уровней, которые считаются связанными при наличии общих показателей.

В результате построенная комплексная модель М представляет собой взаимосвязанное описание элементов процесса ТПГП1. где связь осуществляется с помощью временных параметров и критериальных показателей. Модель имеет проекции в виде графов G„GE,GA, причем каждая из проекций может использоваться для решения отдельных задач автоматизированного управления 1ППН.

В соответствие с предлагаемым в работе подходом, для принятия решений по управлению ТППН используются оценки прогнозной результативности, которые рассчитываются в АСУ ТПП на основе комплексной модели М с использованием разработанных и рассмотренных далее методов.

Под прогнозной результативностью понимается возможность достижения поставленных целей, идентифицируемых с помощью критериальных показателей отдельных этапов и работ процесса ТППН, в заданные сроки в условиях его параметрической вариативности и структурной изменчивости. Комплексный показатель прогнозной результативности включает временные параметры и степень достижимости целей, которая определяется как оценка возможности достижения заданных значений критериальных показателей ТППН.

Расчет временных параметров выполняется при восходящем проходе графа событий Ge с помощью разработанного метода оценки сроков. Временной интервал достижения цели A¡ - [T¡„„■„, Г,,п„] определяется как минимальный и максимальный элементы упорядоченного массива:

III II п

arrayT, = jort(Qmin[max(7^, + + , (9)

где array T¡- массив показателей сроков событий {£/*), sort - операция сортировки массива по возрастанию, 7^, - сроки событии, предшествующих Ef и связанных

логикой И или Приоритетное И, h=l..na, п„ - число таких событий, - сроки событий, предшествующих EJ и связанных логикой ИЛИ или Исключающее ИЛИ. 1=1..¡га, 71,(7-,,Т;*) - длительность интервала между Л-ым и g-ым событиями. Указанные длительности могут быть заданы (если они определяются характером производственных процессов), либо рассчитываются в результате последовательности процедур восходящего и нисходящего вывода на графе GE

Метод оценки показателей достижимости целей A¡- VrV(A¡) предусматривает учет степени неопределенности исходных данных, используемых при реализации расчетных процедур на графе GA.

Показано, что среди подходов к учету информационной неопределенности (классические и байесовские вероятности, теории Демпстера-Шефера, Дюбуа-Прада) сформулированным требованиям удобства использования и отражения природы оцениваемых параметров в наибольшей степени соответствует подход, основанный на применении факторов уверенности (Buchanan, Shortlijfe). Первоначально от экспертов требуется указать только одно легко интерпретируемое значение в виде фактора уверенности CF(A¡)=V¡ (CFc[-l,l]) в достижении целей А-„ таких что, степень входа вершины Л,-(число ребер графа GA инцидентных вершине А,) - IDfA¡)=0.

При 0<ID(A¡)<3 выражение для расчета показателя достижимости:

К(4) =

^|Л;-та.\(0,1/).},/£>(4) = 1

114,1,) пц.\) 11ЦА,)

X I V,)- П ^ тах(0^^п(П ^ ЩА) = 2

и>\ 4 \

ПМХ)

тт(0,л&»1 П С;»

где И;- оценки узлов А,-, смежных с Л,по входу, у=1.. Я)(Л,); V, ¡Ау - уверенность •эксперта в достижимости цели А1 при условии достижения А'¡.

При /£>(А,)=3 оценка достижимости определяется выражением-

'»«н /»-ч,-,

¿'1" 1 1 11 <(ЫВП(Г, ((^ ■ тах(0. ^/7(1', - Г ))>}]+ П П С'' ''.)))

|'( |)- ~ " '-' ------------ ' """" ' 11 V,^^

ннл. I №41-1

1-гат([Г(р-шш(0,тш(Я{п ]"[

При (Я)(А,)>3) процедура расчета показателя достижимости предусматривает проведение итерационных вычислений в соответствие с выражением (10) на первой итерации и (11) на всех последующих.

Полученные оценки достижимости целей ТППН используются для анализа влияния ТППН текущего проекта по созданию наукоемкой продукции на деятельность машиностроительного предприятия в целом, при этом учитывается взаимосвязь критериальных показателей процесса ТППН и показателей деятельности предприятия. Оценочное выражение для процедуры попарного учета данных взаимосвязей имеет вид:

Е

Я><С,> /осе,)

( П П Ю)

Щс'' п , , Ю(С„)

1-тт(-^- У )■ »•=1

-, (12)

», "г,

где пг - число целей С,. (/-=1.. /гг) сопряженных с целями АГ,(АГ}<=А, таких что Я?(СГ)=1; пгс - число элементов множества К0Г\КГ\ КСг - множество критериальных показателей цели Сг; Кг - множество критериальных показателей цели Аг; пСг-число элементов множества КСг; пр - число целей С), (р=\.. пг) сопряженных с с целями Ар, {Ар}с.А, таких что Ю(С„)Ф 1; /г„с - число элементов множества КСрПКт КСр - множество критериальных показателей цели Ср, К- множество критериальных показателей цели А,,, пСр - число элементов множества КСр.

В общем случае фактор уверенности в достижимости цели А1 не является независимой величиной и может изменяться под воздействием событий {£/} (й=1../гг), возможных на временном интервале (0,7}). В диссертации разработан метод учета влияния данных событий, предусматривающий расчет мер доверия и недоверия {Ер}) к гипотезе о достижимости цели А) при ус-

ловии свершения событий {£"•}.

При п%= 1 мера доверия определяется выражением:

X У, = 1

МВ(А,.Е\) = -

тах(^. \Е],У.)-У! 1-У,

У.Ф 1

(13)

мера недоверия:

il, К=0

MD(A,.E') =

K-min(^|(/?;() , (И)

где Vi\E¡ - заданное экспертом значение фактора уверенности (CF-фактора) в том, что цель A¡ будет достигнута, если произошло событие E¡'.

При n¿t 1, когда на достижение цели A¡ могут повлиять несколько событий, расчетные формулы преобразуются с учетом типа логической взаимосвязи событий. Выражения для случая воздействия трех событий связанных логикой И (л) и ИЛИ (У) (если V& 1и У{Ф 0) имеют вид:

¿тахС^^ЬПтахС^.Ю-!

MB(Ai,E]iaE?VE>) = max((£!-^--(15)

Я; лЕ; v£>) = min((l - —-^-), . (16)

Итоговое значение степени достижимости цели Л, с учетом событий:

У, =max(r-l,(¡nin[l,Vl+MB(.Aí,{E^})]-MD^Al,{E¡!}y)'), (17) где MB(A¡,{Ef}) и MD(A¡,{£/}) итоговые рассчитанные значения мер доверия и недоверия на множестве всех событий {Eg}.

Переоцененные значения показателей достижимости целей используются для анализа чувствительноста,лроцесса ТППН к воздействию внешних событий и поиска критических целей. Критическими считаются цели, для которых влияние внешних воздействий приводит к наибольшему увеличению меры недоверия. Такие цели требуют более тщательного планирования, поэтому рекомендуется дальнейшая детализация фрагментов модели, связанных с данными целями.

Предложена модификация рассмотренного метода для случая коллективной экспертизы, в соответствие с которой для целей A¡ каждым экспертом Э„ дается оценка достижимости в виде <V¡¡„ Р„в, Ри°>, где Рив- множество факторов доверия, Ри° -множество факторов недоверия. Интегральная оценка достижимости цели Л,-определяется следующим образом:

К(Д.) = шах(—l,(min[l,—-+MB(A„f\Pf)]-MD(Al,f\P,!'))), (18)

и„ ,,-! ,,-i

где Viu- оценка V(A¡) экспертом Э„, и=1..пи, п„ - число участников экспертизы. Если A¡ близко к нулю (с заданной мерой близости), то проводится процедура проверки согласованности мнений экспертов.

Проведенные вычислительные эксперименты свидетельствуют об устойчивости результатов моделирования к изменению параметров модели и чувствительности предложенных моделей к изменениям исходных данных. Для обеспечения максимальной устойчивости результатов необходимо учитывать рекомендации, полученные в ходе экспериментов: ID{A¡)>3 (эмпирическое значение критерия Фишера для гипотезы о равенстве дисперсий DÀ для /£)(/4,)=3 и ID(A¡)=4: Л,,„=3,73<Г=4,28 для уровня доверия <7=0,05 и степени свободы Ь=6), /г=16-20.

В процессе ТГТПН значения достижимости целей изменяются в соответствии с фактически полученными результатами, измеряемыми с помощью критериальных показателей. Выражение для скорректированной оценки показателя достижимости в момент времени /Л. имеет вид:

к\,=

■L.

л-1 - KZ„

Е

АГГ

(19)

где .КГ*" - фактическое значение /7-ого количественного показателя в момент ¡х, К'" - фактическое значение Я-ого интервального показателя в момент I -фактическое значение ю-ого качественного показателя в момент л,;„- число количественных показателей, п-т, - число интервальных показателей, псг - число качественных показателей.

В четвертой главе разработаны методы формирования информационного обеспечения АСУ ТППН.

Важнейшей составляющей информационного обеспечения АСУ ТППН является система критериальных показателей процесса ТППН. Метод формирования достоверной, полной и непротиворечивой системы данных показателей включает этапы классификации в соответствие с предложенными в работе признаками оценки качественных атрибутов, проверки достоверности и согласованности (рисунок 4).

Итоговая система показателей: (сС-КсС;.. if can(KJ > сп and dis(Kr) < du' '

(SB, АСУГГ) <ГППН

Рисунок 4 - Формирование системы критериальных показателей ТППН

Итогом работы метода, проиллюстрированного рисунком 4, является множество К, полученное в результате операций разбиения, сокращения н объединения на исходном множестве Кц.

Разработанный в диссертации метод оценки достоверности критериальных показателей используется в процессе формирования множества К и включает следующие этапы.

1. Построение модели информационного канала АСУП для полу чения оценки критериального показателя ТППН.

2. Оценка источников информации, необходимой определения значения критериального показателя.

Качество источников О,'3 характеризуется параметрами актуальности (д/5) представленной информации, удобства ее поиска и обработки (д.<Б), а также достоверности (д/5) источника. Для оценки данных параметрами в работе предложены шкалы и описаны терм-множества лингвистических переменных.

3. Ог/енка алгоритмов получения критериальных показателей.

На основании построенной на первом шаге модели проводится оценка ()1С каждого блока обработки данных. Причинами снижения достоверности могут являться: ошибки округления (<7//с); погрешности перевода из одной шкалы измерения в другую (я2 У, неактуальность данных (д/с); неполнота данных (за счет их отсутствия в источнике или задержки поступления) (д4'с). В работе выделено два типа блоков: узлы преобразования 1С/ и расчетные узлы 1С2.

Интегральное значение достоверности данных на выходе расчетного узла определяется в соответствие с выражением:

о?=^(0[тю((<(9,'с),^;(^ ),/<£(?,■/!;■]), (го>

/>=1

где ¿/иг - операция дефазификации, функции принадлежности пе-

ременных в р-ом правиле базы правил системы нечетко-логического

вывода для оценки узлов, рг: - количество правил в системе, - функция принадлежности выхода в р-ом правиле.

Значения д'с и (7./с задаются экспертно, д/с и д/сопределяются с помощью базы правил системы нечетко-логического вывода по алгоритму Ьапеп:

Р> I

д[с ^(пИ^^)].^)), (21)

д=1

д'4с = (22)

где д"./^,/«,",/^ - функции принадлежности переменных д?'.я?'.я?'-я?' в /1-ом правиле базы правил системы нечетко-логического вывода для оценки узлов, рг1 - количество правил в базе правил системы нечетко-логического вывода для оценки д/с и д4с, шд- количество источников данных, ц - оценка достоверности источника й*,,.

4. Расчет интегральной достоверности критериального показателя.

Интегральное значение достоверности критериального показателя рассчитывается с помощью выражения:

где ni- - количество расчетных узлов, q'f ,qf ,q'í .чТ " значения параметров для i-го узла.

Для проверки согласованности критериальных показателей в работе предложено использовать когнитивные модели, отражающие взаимосвязи между показателями внутри функциональных групп Kft (рисунок 4).

В пятой главе предложены проектные решения АСУ ТППН машиностроительной продукции.

Информация, используемая для принятия решений в АСУ ТПП, хранится в территориально распределённых источниках, отличающихся форматами представления данных и применяемыми программно-аппаратными средствами для их хранения и обработки. Указанная особенность обуславливает целесообразность использования GRID технологий, позволяющих создать территориально распределенные вычислительные структуры для объединения неоднородных вычислительных и информационных ресурсов и обеспечения возможности коллективного доступа к этим ресурсам. Для построения АСУП наибольший интерес представляют технологии семантической GRID, обеспечивающие доступ к хранящейся в различных БД информации, и GRID для интенсивней обработки данных.

Практическая реализация семантической <5ДЯ)-инфраструктуры возможна с использованием различных программных средств. В качестве альтернатив рассматривалось использование иерархических (пример - Information Management System, Google App Engine), сетевых (CronosPRO), реляционных (MS SQL Server, InterBase), объектно-ориентированных (ObjectStoré) и объектно-реляционных СУБД (Oracle Database, PostgressSQL, EnterpriseDB) и связанных с ними дополнительных инструментов.

Результаты сравнения анализируемых решений по удобству организации структуры модели, скорости обработки запросов, максимальному объему хранимых данных и уровню информационной безопасности показали целесообразность использования объектно-реляционных СУБД (ОРСУБД).

Особенности функционирования семантической GÄ/D-инфраструктуры, построенной с применением ОРСУБД, в следующем. На первом этапе исходные данные, хранящиеся в различных источниках, объединяются в единое виртуальное информационное пространство, структура которого описывается на уровне метаданных. Процесс построения такой структуры включает стадии: идентификация источников данных, сбор данных с помощью программы-граббера, задание формул отбора информации для программы-парсера, определение объемов поверхностей распределения (кластерных сеток) для кластеров данных.

Построение кластерной сетки осуществляет механизм ядра ОРСУБД, переводящий отношения в кластеры, столбцы в потоки, а поля - в сущности. При передаче данных из разных источников кластерные множества накладываются друг на друга в трехмерном GÄ/ö-пространстве. Затем происходит формирование ро-ботоплатформы, содержащей правила оперирования данными в GRID-пространстве. Доступ к данным осуществляется с помощью запросов, отражающих потребности пользователей в тех или иных данных, характеризующих ТППН.

Логика обработки данных задается на уровне клиентской части и па уровне запросов соответствующих исходным форматам данных. С помощью планировщика запросов они преобразуются в шаблоны запросов, позволяющих извлекать данные из структуры GRID. Запросы оптимизируются таким образом, чтобы время их выполнения было минимальным. В процессе оптимизации запросов учитывается их частотность, а также производится индивидуализация. Под индивидуализацией понимается учет программно-аппаратных возможностей различных пользователей, путем создания для них отдельных экземпляров запроса на основании общего шаблона. Данный подход позволяет повысить производительность системы.

Запросы вызываются из клиентской части АСУ ТППН, программные модули которой разработаны в ходе диссертационного исследования, путем выбора задачи, которую требуется решить на данном этапе управления. Пример экранной формы разработанного приложения представлен на рисунке 5.

Рисунок 5 - Интерфейс клиентской части АСУ ТППН Построение АСУ ТППН на бЛЮ-платформе обеспечивает возможность любому пользователю, имеющему соответствующие права доступа, получить интересующую его информацию по процессу подготовки производства максимально быстро. При этом следует отметить высокий уровень информационной безопасности, обеспечиваемый ДЛ/С-инфраструктурой, что имеет важнейшее значение в процессе функционирования АСУ ТППН.

В шестой главе разработана методика использования АСУ ТППН, рассмотрен пример практического применения результатов диссертационного исследования и оценка эффективности.

АСУ ТППН как компонента АСУП может использоваться для решения множества задач управления ТППН как на этапе инициализации проекта по созданию новой наукоемкой продукции машиностроения, так и в процессе его реализации. К указанным задачам относятся: целеполагание, в том числе выбор целевых показателей; начальное планирование ТППН, принятие решения о целесообразности реализации проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции; выбор концептуального решения новой продукции на множестве альтернативных вариантов; выбор конструкторских и технологических решений в соответствие с текущими условиями и учетом влияния на последующие стадии ТППН; планирование последовательности работ и распределения ресурсов в условиях изменений среды машиностроительного предприятия.

Для каждой задачи выделены результаты работы АСУ ТППН: начальная комплексная модель процесса ТППН; базовый сценарий процесса в виде декомпозиции начальной комплексной модели до уровня, позволяющего получить экспертные оценки уверенности в достижимости целей ТППН; оценки показателей прогнозной результативности проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, отличающиеся методом расчета и набором параметров в зависимости от решаемой задачи.

Предлагаемая методика использования АСУ ТППН предусматривает реализацию этапов формирования набора критериальных показателей ТППН, определения состава информационных источников, оценки достоверности данных показателей и их согласованности, построения комплексной модели процесса ТППН, расчета оценок сроков и достижимости целей, анализа влияния внешних событий, принятия решений с использованием полученных оценок, изменения модели ТППН для адаптации с внешним и внутренним воздействиям и повторного проведения расчетов. При этом порядок и содержание'этапов может варьироваться в зависимости от стадии процесса ТППН и решаемой задачи автоматизированного управления.

В работе показано, что оценка эффективности АСУ ТППН может быть выполнена с использованием двух подходов. В соответствие с первым получены аналитические выражения для расчета длительности и потерь из-за допущенных ошибок на каждой итерации процесса ТППН. Второй подход состоит в анализе влияния показателей качества процесса ТППН на риски, связанные с созданием наукоемкой машиностроительной продукции.

Приведены результаты практического использования АСУ ТППН на ОАО «Сафоновский электромашиностроительный завод (СЭЗ)», входящем в Концерн «РУСЭЛПРОМ». Одним из перспективных направлений научных разработок Концерна являются установки гибридного привода транспортных средств, обеспечивающие экономию топлива на 20-30%, в несколько раз уменьшающие объем выбросов, позволяющие использовать двигатели внутреннего сгорания (ДВС) меньшей мощности и др. В проекте по созданию комплекта тягового электрооборудования (КТЭО) гибридного привода транспортных средств (ТС) помимо ОАО «СЭЗ» задействованы различные подразделения концерна, в т.ч. научно-исследовательские организации ОАО «НИПТИЭМ» и ООО «Русэлпром-Э лектропривод».

В соответствие с предложенной методикой с помощью разработанных методов формирования информационного обеспечения АСУ ТППН сформирована система показателей ТППН для проекта создания КТЭО гибридного привода ТС. Пример графического представления модели информационного канала для показателя «Удельные расходы на топливо гибридным транспортным средством» приведен на рисунке б.

В рассмотренном примере (таблица 1) значение достоверности составляет 0.3472 и принадлежит к терму «значительные нарушения достоверности», в связи с чем, использование показателя в АСУ ТППН в составе интегральной оценки соответствия продукции аналогам не целесообразно.

С использованием АСУ ТППН выполнено моделирование процесса подготовки производства: построена модель базового сценария процесса ТППН (рисунок 7) и проведена оценка показателей прогнозной результативности.

1-Источник-

I информации (?5|)

^ Поиск информации от модели ДВС (/С,'

л)

Источник информации (/5^)

Е

Источник I информации (/5;))

Поиск результатов сравнения потребления гибридном и негибридной моделью ('Cj')

"да"" Модель

ДВС двс

Определение типа топлива (Юг1)

Поиск данных о расходе топлива негибридным

Solaris Urbino 18 (/Cj1)

Т

Скорость и расстояние

Данные о гиЬридном " автобусе Solaris Urbino 18 Hybrid

Тип топлива :_I

-1

Удельное потребление топлива гибридом

Модель ДВС и тип - топпиаа

- скорость движения

• пройденное расстояние

• потребление топлива

Удельное потребление топлива гибридом

[Данные о негиоридном автобусе Solaris Urbino 18

Удельное потребление топлива дизелем

Разница в потреблении топлива

Формулы И данные для расчета

Расчет потребления топлива гибридной моделью автобуса (1С,г)

с

Источник информации (/Б*) |

Процентная разнима в

.потреблении_

топлива

Определение цены на | топлива [1С,') I

Формулы и данные для расчета

Расчет удельных расходов _на топливо {Юг)_

Цена на топливо

Значение показателя

Таблица I - Результаты расчета достоверности показателя

1С IS if e"

1С,' is, 0.8 0.6872

1С,1 IS, 0.4 0.3247

1С,1 IS, 0.2 0.1155

1С,' 'S, 0.8 0.6872

ГС,' IS, 1 0.8339

1С,' i/c=o,3 f//c=0,7 0.4837

1С,1 ?/C=0,3 q,,C- о 0.3472

Сг(К) 0.3472

Рисунок 6 - Пример схемы информационного канала АСУП

Проведенные расчеты показали, что цели А2 - проектирования наукоемкой продукции с учетом ее планируемой' конкурентно!? позиции по техническим (мощность, максимальный крутящий момент, массо-габаритные показатели), эксплуатационным (потребление углеводородного топлива ДВС, потребление электроэнергии электродвигателем и др. компонентами КТЭО, объем выбросов ДВС, время работы на отказ и др.) и экономическим характеристикам (производственная себестоимость, стоимость технического обслуживания и ремонтов) и Аз - выбора концепции разработки, позволяющей"обеспечить требуемые характеристики, имеют низкие значения показателей* достижимости в планируемые сроки при выделенных ресурсах (первые значения над узлами целей на рисунке 7).

Анализ внешних событий показал сильное отрицательное влияние большинства из них, приведшее к получению отрицательных оценок показателей достижимости (вторые значения над узлами целей на рисунке 7).

Для повышения прогнозной результативности рассматриваемого проекта были разработаны предложения Д по совершенствованию процесса ТППН, включая реализацию комплекса мероприятий, направленных на повышение точности и устойчивости планирования; применение формализованных процедур проведения экспертизы и обработки экспертных оценок в процессе ТППН; введение дополнительных процедур контроля качества проектной" документации; внедрение автоматизированной системы управления версиями для КД И ТД; организация в АСУП оперативного учета качества продукции, ранее выпущенной" предприятием.

Расчеты показали увеличение показателей достижимости целей предприятия с уровня «цель возможно будет достигнута» (интервал (+0,2;+0,6)) до уровня «цель скорее всего будет достигнута» ([+0,6;+1]). По результатам оценки анализа чувствительности модели процесса ТППН к предлагаемым изменениям и дополнительных затрат, связанных с ним, было принято решение о реализации меро-. приятнй по внедрению автоматизированной системы управления версиями конструкторской и технологической документации (КД и ТД).

Рисунок 7 - Графовая модель ТППН по созданию КТЭО установок гибридного привода Оценка эффективности в соответствие с первым из рассмотренных подходов, где в качестве исходных данных использовались результаты применения АСУ ТППН на ОАО «СЭЗ», ООО «Промтехэкспо», ОАО «НИИ Машиностроения» и ОАО «Смоленский завод радиодеталей», показала сокращение длительности ТППН на 20% и снижения потерь от ошибок проектирования на 33%.

На основании экспертных оценок показателей качества процессов ТППН при использовании АСУ ТППН были рассчитаны изменения вероятностных оценок рисков и снижение величины возможных потерь (таблица 2).

Потери без АСУ ТППН, тыс.руб. Потери с АСУ ТППН тыс.руб. Эффект, тыс. руб.

Потери от невыполнения заказа 1140 950 190

Потери от нарушения предельных сроков проекта 600 432 168

Потери от перерасхода человеческих ресурсов 12 4,8 7,2

Потерн от перерасхода материальных ресурсов 480 240 240

Потери от ошибок в КД и ТД 432 38,88 393,12

Потери от производственного брака 163,2 134,4 28,8

Потери в случае неполной востребованности продукции 25,35 8,45 16,9

Совокупный эффект от внедрения АСУ ТППН' 1044,02

Из таблицы 2 видно, что суммарный эффект от использования АСУ ТППН -I 044,02 тыс. руб., что составляет около 10% от стоимости проекта.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ДАЛЬНЕЙШИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

1. Выделены особенности проектов по созданию наукоемкой продукции машиностроения и процессов технической подготовки производства такой продукции, обосновывающие целесообразность разработки новых принципов построения АСУ ТППН и интеллектуализации используемых в ней методов поддержки принятия решений.

2. Сформулированы методологические принципы построения АСУ ТППН, обеспечивающие возможности учета информации об организационно-технологической системе машиностроительного предприятия для принятия решений по управлению ТППН и анализа влияния данных решений на производственные процессы в различной временной перспективе.

3. Разработан метод построения комплексной адаптивной модели процесса ТППН наукоемкой машиностроительной продукции, который позволяет сократить затраты на моделирование за счет постепенного наращивания сложности и возможности учета новых знаний.

4. Разработан метод оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, основанный на использовании различных подходов к учету неопределенности данных при моделировании системы целей, характеризующих завершение отдельных работ ТППН, что позволяет повысить обоснованность автоматизированного выбора альтернатив на множестве концептуальных, конструкторских, технологических и других решений.

5. Разработан метод оценки сроков достижения целей, основанный на использовании событийной проекции комплексной модели ТППН, использование которого дает возможность адаптации АСУ ТППН к вариативности структуры процесса ТППН и учета частичного совмещения этапов процесса во времени.

6. Разработан метод учета событий в процессе ТПНН машиностроительной продукции, который позволяет осуществлять оценку совместного влияния на проект по созданию наукоемкой продукции внешних событий, основываясь на экспертных представлениях о возможных положительных и отрицательных последствиях каждого события для различных целей, что увеличивает адаптивность АСУ ТППН к возмущающим воздействиям внешней среды.

7. Разработан метод формирования системы критериальных показателей процесса ТППН, основанный на многоэтапной классификации показателей и проведении количественного анализа достоверности и внутригрупповой согласованности. Использование сформированной таким образом системы позволит минимизировать число параметров, контролируемых в процессе управления процессом ТППН на машиностроительных предприятиях.

8. Предложены проектные решения АСУ ТППН на основе семантической GRID, реализованной с помощью сервисов объектно-реляционных СУБД, обеспечивающей достоверность и безопасность обработки информации и повышающей оперативность принятия решений по управлению ТППН.

9. Разработана методика использования АСУ ТППН для поддержки принятия решений в наукоемком машиностроении, позволяющая осуществлять выбор методов, реализуемых в АСУ ТППН, адекватных решаемой управленческой задаче, текущей стадии процесса ТППН и условиям функционирования производственной системы.

По полученным результатам выполненная работа соответствует фундаментальным направлениям исследований и развития автоматизированных систем проектирования и управления, предназначенных для различных отраслей промышленности. В качестве возможностей ее развития выделим следующие.

1. Разработка автоматизированных систем управления процессами жизненного цикла наукоемких изделий машиностроения на стадиях перепроектирования, САПР ТП, производства и эксплуатации, совместимых с АСУ ТППН по анализируемым показателям, структуре их представления и алгоритмам обработки.

2. Уточнение известных и выявление новых критериев оценки решений, анализируемых с помощью АСУ ТППН с целью повышения уровня интеллектуализации проектных процедур и процедур принятия решений.

3. Учитывая, что критерии оценки качества решений на различных этапах ЖЦ имеют разное смысловое значение, целесообразным представляется выявление ряда интегральных критериев качества, позволяющих обеспечить вариабельность получения результатов при функционировании АСУ ТППН по соотношениям «интегральное качество - затраты», либо «интегральное качество - время».

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ

Журналы перечня ВАК

1. Meshalkin V.P., Stoyanova O.V. Procedure for Constructing Model of Innovative Projects in the Field of Nanoindustry//Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2014. Vol. 48. №1. P. 82-89.

2. Sarkisov P.D., Stoyanova O.V., Dli M.I. Principies of Project Management in the Field of Nanoindustry // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2013 Vol. 47. №. l.P. 31-35.

3. Meshalkin V.P., Stoyanova O.V., Dli M.I. Project management in the nano-technology industry: specifics and possibilities of takitig them into account // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2012. V.46. №1. P.50-54.

4. Стоянова O.B. Метод прогнозирования результативности технической подготовки производства наукоемкой продукции машиностроения// Научное обозрение. 2014. №12. С. 275-285.

5. Бурдо Г.Б., Стоянова О.В. Автоматизированная система управления процессами создания наукоемких машиностроительных изделий // Программные продукты и системы. 2014. №2. С. 164-170.

6. Стоянова О.В. Метод учета событий в процессе технической подготовки производства наукоемкой продукции машиностроения// Научное обозрение. 2014 №12. С. 286-295.

7. Стоянова О.В., Дружинина Н.А. Оценка качества показателей, используемых в процессе подготовки производства в машиностроении // Научное обозрение. 2014. №3. С.287-293.

8. Стоянова О.В. Управление проектами наноиндустрии на основе комплексной адаптирующейся модели //Прикладная информатика. 2013. №3(45). С.36-41.

9. Стоянова О.В. Организация экспертных процедур оценки показателей проектов наноиндустрии // Научное обозрение. 2013. №6. С.216-219.

10. Стоянова О.В. Оценка соответствия существующих информационных систем управления проектами особенностям проектного управления в наноиндустрии// Программные продукты и системы. 2013. №6. С.193-199.

11. Стоянова О.В. Комплексная система показателей для управления проек-

тами нанонидустрни // В мире научных открытий. 2013. №8.2(44). С.122-135.

12. Стоянова О.В., Иванова И.В., Багузова О.В. Интеллектуальная поддержка принятия решений по управлению сложными проектами // Вестник Российской академии естественных наук. 2012. №1 (16). С.88-90.

13. Стоянова О.В., Дли М.И., Васицына А.И. Анализ современных подходов к решению задачи построения моделей сложных проектов // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2012. Т.1. №2с. С.374-378.

14. Стоянова О.В., Васицына А.И. Метод учета нестацпонарпости в темпо-рально-логической модели проекта//Прикладная информатика.2012.№5(41). С.22-29.

15. Стоянова О.В., Васицына А.И. Метод поддержки принятия решений по управлению временными аспектами проектов на промышленных предприятиях// Программные продукты и системы. 2012. №3. С.179-186.

16. Мешалкин В.П., Стоянова О.В., Дли М.И. Исследование искусственных нейронных сетей, используемых для моделирования свойств создаваемых композиционных наноматериалов // Известия Вузов. Химия и химическая технология. 2011. Том 54. Выпуск 5. С.124-127.

17. Стоянова О.В., Дли М.И., Васицына А.И. Возможности использования временных логик для управления сложными проектами // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2011. № 8. С.48-53.

18. Стоянова О.В., Дли М.И., Васицына А.И. Управление интеллектуальными ресурсами проектов в сфере нанотехнологий // Программные продукты и системы. 2011. № 3. С. 178-182.

19. Стоянова О.В., Куксин Р.П., Багузова О.В. Модификация аппарата растущих пирамидальных сетей для диагностики инновационого потенциала металлургического предприятия // Вестник Российской академии естественных наук. 2010. №4. С. 34-38.

20. Стоянова О.В. Зайцев О.В., Дли М.И., Абраменкова И.В. Система поддержки принятия решений по управлению информационными ресурсами электроэнергетического предприятия // Программные продукты и системы. 2010. №4. С. 117-121.

21. Стоянова О.В, Зайцев О.В. Метод «дерева целей» для оценки эффективности использования информационных ресурсов // Программные продукты и системы. 2009. №3. С. 14-17.

22. Клименко А.Н., Стоянова О.В, Дли М.И., Бояринов Ю.Г. Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов // Прикладная информатика. 2007. № 3(9). С.119-127.

23. Дли М.И., Стоянова О.В. Технология динамического контроллинга в промышленности //Прикладная информатика. 2006. №1. С. 59-64.

Монографин

24. Стоянова О.В. Методологические основы автоматизированного управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения - Смоленск: Универсум, 2014. -324 с.

25. Стоянова О.В. Графово-аналитическне методы организации производства наукоемкой промышленной продукции. - Смоленск: Универсум, 2013. -250 с.

26. Боярннов Ю.Г., Стоянова О.В., Дли М.И. Непро-нечеткпй метод группового учета аргументов для поддержки принятия решений по управлению региональными социально-экономическими системами - М.: Фнзматлит, 2006. -160 с. .

Другие издания

27. Стоянова О.В.. Дружинина H.A. Оценка экономической эффективности методики информационного обеспечения подготовки производства, основанная па анализе рисков // Сб. тр. «Энергетика, информатика, инновации - 2014». Т.2. -Смоленск: Универсум, 2014. С.144-149.

28. Стоянова О.В. Модели для управления единичным и мелкосерийным производством наукоемкой продукции // Третьи Чарновские чтения. Сб. тр. Ш межд. науч. конф. - М.: НП «Объединение контроллеров», 2013. С.140-143.

29. Стоянова О.В., Черновалова М.В. Управление сложными производственными проектами с использованием методов искусственного интеллекта // Сб. тр. межд. науч.-техн. конф. «Энергетика, информатика, инновации - 2013». Т.2. -Смоленск: Филиал МЭИ в г. Смоленске, 2013. С.95-99.

30. Стоянова О.В., Даниленкова Е.С. Задачи организации производства наукоемкой промышленной продукции и математические методы их решения // Сб. тр. межд. науч.-техн. конф. «Энергетика, информатика, инновации - 2013». Т.2. -Смоленск: Филиал МЭИ в г. Смоленске, 2013. С.86-90.

31. Стоянова О.В. Метод оценки перспективных направлений развития проектов наноиндустрии // Математическая морфология. Эл. жур. Т. 12. Вып.2. 2013. -http://www.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/N-38-html/stoyanova/stoyanova.htm.

32. Стоянова О.В. Метод прогнозного графа для оценки выполнимости инновационных производственных проектов // Вторые Чарновские чтения. Сб. материалов II межд. науч. конф. -М.: НП «Объединение контроллеров». 2013. С.147-156.

33. Стоянова О.В. Использование grid-технологий при управлении проектами наноиндустрии // Сб. тр. II межд. науч.-практ. конф. «Информационные технологии в жизни современного человека». - Саратов, 2013. С.103-105.

34. Стоянова О.В. Формализованное описание проекта наноиндустрии как сложного объекта управления // III межд. научн. конф. «Проблемы управления, обработки и передачи информации (АТМ-2013)» - Саратов, 2013. С.263-268.

35. Стоянова О.В., Дружинина H.A. Концепция «Системы систем» для управления комплексом проектов в сфере электромашиностроения // Сб. тр. межд. науч.-техн. конф. «Энергетика, информатика, инновации - 2013». Т.2. -Смоленск: Филиал МЭИ в г. Смоленске, 2013. С.91-94.

36. Стоянова О.В. Учет развивающегося характера проектов наноиндустрии на этапе планирования //Путеводитель предпринимателя, 2013. вып. XIX. С.242-247.

37. Стоянова О.В. Особенности формирования системы целей для проектов в сфере наноиндустрии // Ученые записки Российской академии предпринимательства 2013. вып. XXXVI. С.94-97.

38. Стоянова О.В., Багузова О.В., Иванова И.В. Разработка математического аппарата для организации интеллектуальной поддержки процессов проектного управления // Сб. тр. Х-й межд. науч. конф. «Актуальные вопросы современной экономической науки» - Липецк: Изд. «Гравис», 2012. С. 218-219.

39. Стоянова О.В. Дружинина H.A. Метод управления мультипроектами в сфере нанотехнологин на основе ситуационного исчисления // Сб. тр. II межд. конф. «Информатика, математическое моделирование, экономика». Т. 2 - Смоленск: Смоленский филиал «РУК», 2012. С.19-29.

40. Стоянова О.В. Использование метода анализа ассоциаций в проектном управлении // Сб. тр. XVII межд. конф. «Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей». - СПб.: Изд-во Политех, ун-та, 2012. С.374-376.

41. Стоянова O.B. Оценка выполнимости проектов в процессе организации инновационных производств // Вторые Чарновекие чтения. Сб. тр. II межд. науч. конф. по орг. произв.- М.: МП «Объединение контроллеров», 2012. С. 152-156.

42. Стоянова О.В. Реализация принципа учета потенциала при управлении проектами в наноиндустрнп// Сб. тр. межд. конф. «Энергетика, информатика, инновации». Т.2. - Смоленск: Филиал МЭИ в г. Смоленске, 2012. С.169-173.

43. Стоянова О.В. Дружинина H.A. Когнитивное моделирование проекта по созданию инновационной промышленной площадки // Сб. тр. межд. конф. «Энергетика, информатика, инновации». Т.2. - Смоленск: Филиал МЭИ, 2012. С.263-268.

44. Стоянова О.В. Толстенкова Т.Н. Пример практического использования темпорально-логического метода управления проектами // Сб. тр. межд. науч.-практ. конф. (-(-Энергетика, информатика, инновации». Т.2. - Смоленск: Филиал МЭИ в г. Смоленске, 2012. С.174-177.

45. Стоянова О.В. Дружинина H.A. Особенности нейросетевых моделей в исследовании наноматериалов // Сб. мат. всерос. молод, науч. шк. «Химия и технология полимерных и композиционных материалов». - М: ИМЕТ РАН, 2012. С.282.

46. Стоянова О.В. Васицына А.И. Метод временного моделирования нестационарных производственных проектов на этапе мониторинга // Сб. тр. XV межд. науч.-практ. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении». - Спб.: СпбГТУ, 2011. С.59-61.

47. Стоянова О.В. Васицына А.И. Управление временными ресурсами нестационарных производственных проектов // Сб. тр. конф. «Инновационность и многоуровневый менеджмент в современном Российском обществе» - М.: ООО «Планета», 2011. С.91-94.

48. Стоянова О.В. Дли М.И. Организационно-экономические особенности управления проектами в наноиндустрии // Сб. тр. XIX Менделеевского съезда по общей и прикладной химии, 2011. т.З. С.187.

49. Стоянова О.В. Дли М.И., Васицына А.И. Перспективные методы временного моделирования сложных проектов // Сб. тр. XXIV межд. конф. «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24». - Саратов: СГТУ, 2011. С. 131-132.

50. Стоянова О.В., Васицына А.И. Временные модели сложных нестационарных проектов: требования, методы построения // Сб. тр. межд. научи.-практ. конф. «Энергетика, информатика, инновации». - Смоленск: Филиал МЭИ, 2011. С.187-191.

51. Стоянова О.В. Багузова О.В. Модифицированный аппарат растущих пирамидальных сетей для экспертно-диагностических систем // Сб. тр. XXIII межд. науч. конф. "Математические методы в технике и технологиях».- Смоленск: РИО филиала ГОУВПО «МЭИ (ТУ)» в г.Смоленске, 2010. т.12. С. 121-122.

52. Стоянова О.В. Абраменкова И.В., Зайцев О.В. Алгоритм поддержки принятия решений по управлению информационными ресурсами и примеры его работы // Сб. тр. XIX конф. «КИИ-2010». Т.З. -М.: Физматлит, 2010. С.193-200.

53. Стоянова О.В. Багузова О.В., Иванова И.В., Васицына А.И. Интеллектуальные темпорально-логические методы временного моделирования сложных проектов, реализуемых в нестационарных условиях // Конкурс молодых ученых: Сб. тр. - Смоленск: ВА ВПВО ВС РФ, 2010. С.222-226.

54. Стоянова О.В. Зайцев О.В. Система информационных ресурсов промышленного предприятия как объект управления // Сб. тр. XIII межд. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении» - Спб.: СпбГТУ, 2009. С.92-96.

:о. Стоянова O.B. Зайцев O.B. Оценка эффективности использования информационных ресурсов предприятия // Мат. IV межд. науч.-практ. конф. «Тен-депцпн развития современных информационных технологий, моделей экономических. правовых и управленческих систем» - Рязань: РФ МЭСИ, 2009. С.67-71.

56. Стоянова О.В., Малинов В.М., Бирюков С.И. Подходы к интеграции традиционных приложений баз данных и специализированных математических инструментов // Сб. тр. VÍÍ1 межд. конф. «Системы компьютерной математики и их приложения». - Смоленск: Изд-во СГПУ, 2007. С. 101-103.

57. Стоянова О.В., Бояринов Ю.Г. Повышение эффективности использования математических моделей при управлении сложными техническими и социально-экономическими системами // Сб. тр. межд. конф. «Современные информационные технологии в экономике и управлении». - Смоленск, 2006. С. 92-95.

58. Стоянова О.В. Бояринов Ю.Г. Метод учета качества информации в процессе управления сложными социально-экономическими системами // Сб. тр. V межд. конф. «Проблемы экономики, организации и управления предприятиями, отраслями, комплексами» - Новочеркаск: ООО НПО «Темп», 2006. С.75-79.

59. Стоянова О.В. Дудорова И.К. Технология построения информационных систем производственного планирования и управления для промышленных предприятий // Сб. тр. межд. науч.-практ. конф. «Современные информационные технологии в экономике, управлении и образовании»,- Смоленск, 2006. С. 97-101.

60. Стоянова О.В., Бояринов Ю.Г. Решение недоопределенных задач моделирования на основе принципа самоорганизации моделей // Сб. тр. VII межд. конф. «Системы компьютерной математики и их приложения» - Смоленск: СГПУ, 2006. С.56-61.

61. Стоянова О.В. Дли М.И. Динамическая система показателей как инструмент управления промышленным предприятием // Сб. тр. XIX межд. науч.-практ. конф. «ММТТ-19». Т.7-Воронеж: Воронежская гос. технол. акад., 2006. С. 75-80.

62. Стоянова О.В. Особенности промышленного предприятия как объекта управления в автоматизированных информационных системах // Актуальные проблемы математического моделирования и информационных технологий: сборник научных статей. - Смоленск: Универсум, 2005. С. 79-82.

Свидетельства на программные продукты

63. Стоянова О.В., Бояринов Ю.Г. Программа математического моделирования региональных социально-экономических систем «PrognozNF-1.0» Свидетельство на разработку №6963 от 27.09.2006.

64. Дли М.И., Мешалкин В.П., Стоянова О.В. Иванова И.В., Васицына А.И. Информационно-аналитическая система временного моделирования сложных проектов на основе темпоральной логики и аппарата нечетких байесовских сетей «TMP 1.0». Свидетельство о регистрации электронного ресурса №17505 от 18.10.11.

65. Стоянова О.В., Дружинина H.A. Информационная система поддержки принятия решений по управлению замыслом и содержанием проектов с использованием методов прогнозного графа и когнитивного моделирования «ProGraf_KognModel 1.0». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013613994 от 22.04.2013.

66. Стоянова О.В., Гадалова Д.Е., Мешалкин В.П. Информационная система оценки возможности реализации проектов с использованием метода FT А и роевых алгоритмов оптимизации «CountFTA 1.0». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013661124 от 28.11.2013.

Подписано в печать 23.01.2015 г. Формат 60x84'/,6. Тираж 200 экз. Печ. л. 2,0

Отпечатано в издательском секторе филиала МЭИ в г. Смоленске 214013 г. Смоленск, Энергетический проезд, 1