автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.22, диссертация на тему:Методы и модели оптимизации организационного управления производством, ориентированным на динамический портфель заказов

На правах рукописи УДК 658.52.011.56.012.3:621

ЗАФИРОВ ЭВКЛИД ГЕРАСИМОВИЧ

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ, ОРИЕНТИРОВАННЫМ НА ДИНАМИЧЕСКИЙ ПОРТФЕЛЬ ЗАКАЗОВ

Специальность: 05.02.22 - Организация производства (машиностроение)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2005

Работа выполнена в Московском государственном техническом университете им. Н.Э.Баумана

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор В.В.Емельянов

Официальные оппоненты: Заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор Курейчик В.М.

кандидат технических наук, доцент Овсянников М.В.

Ведущая организация (предприятие) - Российский НИИ информационных технологий и систем автоматизированного проектирования

Защита диссертации состоится «/^ » А7СиртС( 2005 г. в_часов

на заседании диссертационного совета Д212.141.05 в Московском государственном техническом университете им. Н.Э.Баумана по адресу: 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Ваш отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим высылать по указанному адресу. Телефон для справок: 267-09-63

Автореферат разослан СРР,к> Р/Х-Л. Я 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук,

доцент ^— Силаева Л.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность: Динамика рынка резинотехнических изделий (РТИ) характеризуется резким увеличением номенклатуры выпускаемых изделий с одновременным уменьшением объемов партий выпуска и требованием быстрейшего выполнения заказов. Производство должно обеспечить эффективный выпуск разнообразного и постоянно увеличивающегося ассортимента (в настоящее время около 40000 наименований) изделий с применением множества разнообразных резиновых смесей. В этих условиях значительно усложняются вопросы организационно-экономического управления производством, призванного обеспечить эффективное использование оборудования, рабочей силы и уменьшить энергозатраты на выпуск продукции. Для рассматриваемых производств выпуск формовых РТИ характеризуется наибольшей трудоемкостью, сложностью организации и механизации. Анализ уровня производства формовых РТИ показывает, что наряду с новыми заводами с самыми современными процессами и оборудованием для производства формовых изделий все еще имеются цехи с низким уровнем механизации на подготовительных и, особенно, заключительных операциях. К подготовительным операциям в производстве формовых РТИ относятся: изготовление резиновых или резино-тканевых заготовок, подготовка арматуры при изготовлении резино-армированных изделий и подготовка форм. На этих операциях занято примерно 15-25% рабочих. Уровень автоматизации на предприятиях отрасли в настоящее время невысок. Особенно низок уровень автоматизации проектирования пресс-форм и организационно-экономического управления.

Как утверждают специалисты, в рассматриваемой отрасли практически невозможна экономически оправданная комплексная автоматизация и механизация производства без его специализации и укрупнения партий изделий. Однако, последнее противоречит современным тенденциям развития всего машиностроения и производства РТИ в частности, которые становятся все более ориентированными на заказчика. Как показывают исследования, основной резерв лежит в одновременном учете как экономических и организационных, так и технологических факторов производства. Человек-оператор в сложившихся условиях уже не в состоянии отслеживать весь портфель заказов, текущее состояние производства и принимать эффективные решения. На первое место выходят методы, тесно связанные с передовыми информационными технологиями. Это, прежде всего, методы поддержки принятия решений в условиях неопределенности, методы имитационного моделирования, методы оптимизации и др.

В связи с вышеизложенным, требуется разработать метод организационного управления и соответствующее информационное и программное обеспечение, повышающие эффективность производства за счет совершенствования системы организационно-экономического управления.

Целью работы является повышение эффективности деятельности предприятий, выпускающих РТИ, за счет разработки и исследования методов и средств оптимизации организационного управления с учетом особенностей технологических процессов в условиях быстро и постоянно изменяющегося портфеля заказов, а также создание на их основе методики и системы организационно-экономического управления.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи.

1. Разработка методов организации производства, обеспечивающих его эффективное функционирование в рыночных условиях.

2. Создание гибкой имитационной модели, позволяющей легко варьировать структуру и состав оборудования, изменять закрепление рабочих за оборудованием, генерировать типовой портфель заказов, проводить имитацию работы участка со сбором выходной статистической информации.

3. Разработка системы сменно-суточного планирования, учитывающей как особенности портфеля заказов, так и особенности технологических процессов.

4. Создание программной среды с дружественным интерфейсом пользователя, обеспечивающей решение задач организационно-экономического управления.

Методы исследования. При выполнении диссертации использованы методы имитационного моделирования, генетические оптимизационные алгоритмы, теория множеств, эвристические методы. Результаты экспериментов обрабатывались с помощью методов математической статистики.

Научная новизна работы определяется в первую очередь разработкой гибридной системы организационно-экономического управления на основе интеллектуального имитационного моделирования, генетических оптимизационных алгоритмов, эвристических приоритетных правил, базы данных и гибкого интерфейса оператора. Предложен и разработан метод, обеспечивающий эффективную загрузку оборудования при минимизации числа рабочих. Одновременный учет при планировании особенностей технологических процессов предприятий отрасли, позволяет повысить качество принятия организационных решений в быстроизменяющихся условиях производства. Разработан оригинальный метод групповой обработки изделий на прессах, включающий подбор групп изделий на обработку и оптимизацию укладки пресс-форм на плиту пресса. Предложен подход к разработке планов при постоянно обновляемом портфеле заказов (отражающий концепцию предприятия, управляемого заказчиком) с выходом на интеграцию с системой технологической подготовки производства.

Практическая ценность. Предложенные методы и алгоритмы реализованы в виде программ на ЭВМ. Разработанное программное обеспечение позволяет в условиях постоянно изменяющегося портфеля заказов осуществлять планирование производства и материальных поставок, поддержи-

вать базу данных планового отдела предприятия, разрабатывать производственные программы и осуществлять сменно-суточное планирование. Программное обеспечение имеет гибкий интерфейс оператора-диспетчера. Оно может использоваться в локальной информационной сети малых и средних предприятий отрасли.

Внедрение и реализация результатов.

Результаты исследований, проведенных диссертационной работе, были внедрены на «ОАО Коломенский завод РТИ». Кроме того, результаты работы кашли применение в учебном процессе кафедры «Компьютерные системы автоматизации производства» МГТУ им. Н.Э.Баумана и кафедры САПР Таганрогского государственного радиотехнического университета.

Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, применялись при выполнении хоздоговорной тематики Отдела «Компьютерные системы автоматизации» НУК РК МГТУ им. Н.Э. Баумана. Результаты диссертации также использованы при выполнении работ по грантам Российского фонда фундаментальных исследований (гранты 99-01-01136 и 01-01-00207).

Достоверность полученных результатов обусловлена использованием методов имитационного моделирования и математической статистики, а также успешным внедрением методов и систем, разработанных в диссертации, на предприятии «ОАО Коломенский завод РТИ», что подтверждено соответствующим актом.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на IV-м Международном конгрессе «Конструкторско-технологическая ин-форматика-2000» (Москва, 2000 г.), VII-й Национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ-2000 (Переславль-Залесский, 2000 г.), Научной сессии МИФИ (Москва, 2001-2003 г.), Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 2001 г.), 5-й Российской научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий» (РБП-2001, Москва, 2001 г.), Международном научно-практического семинаре «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна,2001 г.), 6-й Российской научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (РБП-СУЗ-2002, Москва, 2002 г.), П-м Международном научно-практическом семинаре «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна, 2003 г.), V-й Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара,2003 г.), Международных научно-технических конференциях IEEE AIS'03 и CAD-2003 (Дивноморское, 2003 г.), ряде научно-технических семинаров МГТУ им. Н.Э.Баумана в период 2000-2004 г.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 11 работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, списка литературы и приложения. Объем основного текста работы 159 страниц, в том числе 43 рисунка и 5 таблиц. Список литературы содержит 107 библиографических наименований. Полный объем диссертации 218 страниц.

На защиту выносятся:

1. Комплексная методика организации и планирования производства РТИ в условиях постоянно пополняемого портфеля заказов и ограниченности времени на принятие решений.

2. Гибридная система организационно-экономического управления производством РТИ.

3. Имитационная модель производственной системы.

4. Метод организации групповой обработки изделий на прессах и соответствующие алгоритмы

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертации, указаны цель исследования, основные научные положения, выносимые на защиту, приведены сведения о практической ценности, реализации и внедрении.

Первая глава «Состояние вопроса и постановка задачи исследования» посвящена обзору рассматриваемой проблемы и обоснованию задач исследования.

Рассмотрены условия функционирования типового предприятия, выпускающего резинотехнические изделия. Здесь РТИ представляют собой продукцию, выпускаемую на прессовом оборудовании и состоящую из резиновой части и металлической арматуры, пружин и т.п. Основные технологические операции осуществляются на прессах в пресс-формах под определенным давлением и при определенной температуре, задаваемых технологом. Рассматриваемые производства характеризуется большей трудоемкостью, сложностью организации и механизации. До недавнего времени считалось, что комплексная автоматизация и механизация выпуска РТИ экономически не оправданы без специализации производства и укрупнения партий изделий. Однако современные тенденции развития рынка РТИ связаны с постоянным увеличением номенклатуры при уменьшении объемов отдельных заказов, при этом требуется выпускать продукцию в кратчайшие сроки и с высоким качеством. Постоянное изменение рынков сбыта и потребностей клиентов определяют непрерывный процесс организационной перестройки предприятий, изменения их стратегии и тактики. Предприятие постепенно становится ориентированным на клиента (неявно управляемым клиентом).

В связи с внедрением на предприятиях процессного подхода важнейшими становятся задачи выделения и описания бизнес-процессов в дея-

тельности предприятий. Описание бизнес-процессов производится путем построения моделей, которые должны удовлетворять ряду требований, определяемых целями моделирования. Модель должна отображать все аспекты деятельности предприятия: структуру бизнес-процессов (функции, операции и их взаимосвязи), исполнителей (их роли и место в организационной структуре), ресурсы, необходимые для осуществления деятельности, документы и их потоки. Таким образом, модель является средством интеграции всех аспектов деятельности, обеспечивающим системный взгляд на процессы, протекающие па предприятии.

Рассмотрена и формализована функциональная структура системы организационного управления, выполнена ее декомпозиция. Представленные функциональные диаграммы ориентированы на новую организацию управления производством с использованием имитационных моделей и оптимизационных процедур, т.е. они отражают состояние предприятия «как должно быть», а не «как есть».

Типовое предприятие отрасли функционирует в условиях, когда заказы на производимые им изделия поступают постоянно в случайные моменты времени и от различных, часто заранее неизвестных, заказчиков. При этом, как уже отмечалось, растет число позиций номенклатуры РТИ. Имеются также изделия, выпускаемые постоянно из месяца в месяц. Такие производственные условия создают ситуацию, в которой человеку-диспетчеру очень сложно осуществлять текущее планирование производства и при этом контролировать его эффективность, а также обеспечивать максимальную загрузку оборудования при минимальном числе обслуживающих его рабочих.

Поэтому сегодня стоит задача создания такой системы организационного управления, которая в автоматизированном режиме осуществляла бы планирование производства, учитывая организационные и технологические ограничения, обеспечивала бы максимальную загрузку оборудования и определяла бы минимально-необходимую численность обслуживающего персонала под составляемый план. При этом необходимо учитывать постоянно изменяющийся стохастический портфель заказов.

Для решения задач поддержки принятия решений и оптимального планирования разработано достаточно много математических методов. Здесь можно упомянуть работы таких ученых как Ахьюджа X., Вагнер Г., Гвишиани Д.М., Конвей Р.В., Кофман А., Колобов А.А., Ларичев О.И., Митрофанов В.Г., Омельченко И.Н., Первозванский А.А., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А, Смоляр Л.И., Сосонкин В.Л., Шкурба В.В., Элмаграби С. Однако, большинство из разработанных методов ориентированы на решение статических задач, когда исходная информация заранее полностью известна и не меняется в течение достаточно длительного интервала времени. Кроме того, в работах указанных авторов, как правило, никак не учитываются особенности производственных и технологических процессов,

для повышения эффективности которых собственно и решается задача управления. Анализ показывает, что учет особенностей технологических и производственных процессов является важным резервом управления, использование которого может обеспечить повышение эффективности производства без больших дополнительных затрат.

По результатам проведенного анализа сформулирована цель работы, выделены основные задачи и определен методический план выполнения работы.

Во второй главе «Постановка и метод решения задачи организационного управления» проведены исследование и формализация производственного процесса и сформулирована задача организационного управления предприятием РТИ.

В каждый момент времени I в производственной системе имеется множество заказов, образующих текущий портфель заказов:

- число заказов в момент времени

Каждый 1-й заказ из портфеля содержит изделия одного

наименования и характеризуется следующими атрибутами:

Атрибуты заказа - это: габариты пресс-формы число пресс-

форм, имеющихся на производстве число изделий, изготавливаемых одновременно в одной пресс-форме число изделий в заказе множество технологических условий производства изделий (температура вулканизации давление на пресс-форму, время вулканизац^йвспо-могательное время ^ и др.); время поступления заказа в систему плановый срок выпуска

На производстве имеется оборудование различных типов. В определенный момент времени оно представляет собой конечное множество:

- число различных типов оборудования; - число единиц оборудования одного типа.

Отдельная к -я единица оборудования у -го типа 0]к (<) характеризуется набором определенных параметров.

Вариант закрепления изделия за оборудованием задается матрицей инцидентности а вариант обслуживания оборудования рабочими может быть задан матрицей инцидентности

В качестве основного критерия для выбора варианта плановых заданий будем использовать величину времени на выполнение всего текущего портфеля заказов Т . Это время необходимо минимизировать.

7)" - время окончания выполнения »-го заказа, которое в общем случае отличается от планового срока выпуска Т, в ту или иную сторону.

В общем виде задача сменно-суточного планирования выпуска РТИ для типовых условий отрасли может быть сформулирована следующим образом:

Для каждой единицы оборудования из определить вариант закрепления изделия за оборудованием вариант обслуживания оборудования рабочими Fe, а также последовательность

запуска изделий из имеющегося портфеля заказов в производство, обеспечивающих минимизацию времени выполнения всей производственной программы

При этом необходимо обеспечить выполнение следующих ограничений и требований:

1. Обеспечить максимальное использование прессов (/„-»шах, применяя имеющиеся пресс-формы и учитывая возможность одновременного изготовления изделий на оборудовании изделий различных наименований. Пресс-формы должны иметь одинаковую высоту, а изделия - одинаковые технологические условия изготовления. Раскладка пресс-форм не должна превышать размеры платформы пресса.

2. Минимизировать число рабочих Np(t), обслуживающих оборудование, т.е. решить оптимизационную задачу

3. Обеспечить требуемые технологические условия выпуска изделий.

Решение подобных задач требует выработки комплексных подходов,

объединяющих в себе как строгие математические модели и методы, так и решения, предлагаемые человеком на основе его жизненного опыта и интуиции (эвристики), методы имитационного моделирования, статистические подходы, информационные технологии, численные методы и т.п.

Таким образом, имеет место соотношение:

где Ф - некоторая модель рассматриваемой производственной системы, которая должна быть разработана для дальнейшего использования в системе управления.

Далее формулируется задача организации одновременной групповой обработки различного типа изделий на одной единице оборудования. Задача ставится как оптимизационная. Критерием, по которому осуществляется группирование изделий, может служить коэффициент заполнения площади плиты пресса. Данный критерий необходимо максимизировать для каждой единицы оборудования:

О

->гаах, где

= х - площадь пресс-форм; ¡"ф - число пресс-форм каждого наименования; = х ь] - размеры плиты пресса.

Предлагается следующий эвристический алгоритм решения, состоящий из трех основных этапов (рис.1) и использующий сложное приоритетное правило для вычисления приоритета заказа, согласно значению которого осуществляется включение заказа в план-график производства, Для г ГО заказа приоритет будем определять по формуле:

Рис. 1. Схема организационного управления.

priori = a,X{/; + a2xF, + a3Xt'yjul + a4x¡¡°дг, где

at - весовой коэффициент,

Vt- срочность /-го заказа, определяемая его плановым сроком выпуска

V, - объем партии выпуска,

- основное операционное время,

- подготовительное время.

Предложено для определения оптимальных (или близких к ним) укладок пресс-форм на плиту пресса применить генетический оптимизационный алгоритм (ГА). Для оптимального выбора значений коэффициентов сложного приоритетного правила также используется ГА. Это создает предпосылки для унификации процедур принятия решений при организационном управлении. Для использования ГА необходимо найти способ кодирования бинарными строками решений, определить способ получения значений функции пригодности, подобрать параметры ГА.

В третьей главе диссертации «Модели и система организационного управления» система организационного управления разрабатывается как гибридная система (ГС), состоящая из разнородных подсистем, функционирующих совместно в едином информационном пространстве. Для принятия решений в ГС обычно используют сложное сочетание математических, статистических, оптимизационных, вычислительных, эвристических методов. При этом на практике всегда имеет место приоритет решаемой задачи над используемыми методами. Для поставленных в настоящей работе целей необходимо разработать ГС, включающую в свой состав в качестве подсистем такие разнородные элементы как блоки оптимизации, расчетные блоки, блоки поддержки информационной базы и т.д.

В настоящее время существует единственный способ для построения адекватной модели любой системы или ее части с любой степенью точности и детализации - имитационное моделирование. Только имитация позволяет получить оценку качества функционирования моделируемой сложной системы с учетом ее динамики и достаточной точностью. Поэтому в ГС объединяются имитационная модель и блоки оптимизации, использующие ГА; кроме них в ГС входят расчетные блоки. Общая структура разработанной ГС приведена на рис.2.

Для реализации подсистем ГС используется среда интеллектуального имитационного моделирования, основанная на методе РДО (Ресурсы-Действия-Операции). Она представляет собой интегрированное многофункциональное средство для разработки интеллектуальных систем моделирования и принятия решений. В третьей главе приведено краткое описание среды РДО.

Заказы

Раснет численности персонала Блок расчетов

Рис 2 Структура гибридной системы

Для решения поставленных задач в среде РДО было разработано две имитационных модели, отличающиеся целями, для которых они создавались, и, соответственно, степенью подробности моделирования различных аспектов производственных бизнес-процессов: модель для анализа пропускной способности системы; модель для подбора коэффициентов приоритетного правила. Указанные РДО модели состоят из баз данных и знаний с ярко выраженной модульной структурой, поэтому они могут легко адаптироваться к изменению условий моделируемых производственных систем и

ПППТТРГГПП ТТППТР1ГЯТЛГТТИУ н иМV

Также в среде РДО разработана программа оптимизационного генетического алгоритма. Для использования ГА при нахождении значений коэффициентов приоритетного правила, предложена схема кодирования решений (рис.3) и рассмотрены генетические операторы воспроизведения, скрещивания и мутации простого ГА.

Нмргпажшя

Рис.3. Схема кодирования коэффициентов приоритетного правила.

Разработан алгоритм, осуществляющий решение задачи групповой обработки изделий с оптимальной укладкой пресс-форм на плиту пресса. Его схема приведена на рис.4. В качестве оптимизационной процедуры здесь также применяется ГА

Рис.4. Алгоритм подбора групп изделий для обработки

Показано, что производственные условия выпуска РТИ допускают использование одновременно на одном прессе либо пресс-форм одного типа (одного изделия), либо двух типов. Для использования ГА в обоих случаях предложены способы кодирования решения. Для кодирования варианта укладки пресс-форм одного типа оказалось достаточным представить укладку в виде совокупности трех зон. Зоной здесь считается прямоугольная часть области размещения, в которой пресс-формы ориентированы одинаковым образом (рис.5а). В случае использования групповой обработки -

укладка пресс-форм двух типов, кодирование имеет вид, представленный на рис. 5.б.

Рис.5а,б. Схемы кодирования укладок пресс-форм

В четвертой главе «Исследование системы организационного управления» представлены результаты исследований, функционирования ГС, разработанной в главе 3. Выполнена имитация работы системы сменно-суточного планирования с целью определения значений коэффициентов правила назначения приоритетов заказам, обеспечивающих эффективность планирования. Исследования выполнены на различных портфелях заказов (программах выпуска), которые генерировались на имитационной модели с использованием статистических данных о программах выпуска участка «ОАО Коломенский завод РТИ».

На графиках (рис.6) приведены результаты работы оптимизационного ГА, который минимизирует выбранный критерий эффективности Ттр = max^™}-» min для одного из портфелей заказов.

o-l------

0 1 2 3 4 5 6

Поколения

Рис.6. Изменение ФП по поколениям.

Здесь представлены изменения функции пригодности особей (критерия эффективности) по поколениям. Приведены значения для максимальной, минимальной (наилучшей) особей и среднее значение по поколению. Видно, что алгоритм последовательно улучшает решение.

Результаты исследования шести различных портфелей заказов показали, что предложенные алгоритмы обеспечивают эффективное планирование работы участка. За пять первых поколений значение функции пригодности улучшается на 6-15%. Расшифровка наилучшей особи позволила найти значения коэффициентов приоритетного правила, при которых система организационного управления наиболее эффективна:

prior, = 0,1333 XI/,. + 0,1176 X V.t + 0,2118 х t?"« + 0,8157 х t™".

Выбраны значения параметров самого ГА: число особей в популяции ^=20; вероятность скрещивания рс=0,7; вероятность мутации рт = 0,06. Данные значения оказались достаточно хорошими и для всех портфелей обеспечивают последовательное улучшение значения критерия эффективности.

В целом можно сделать вывод, что предложенный подход, базирующийся на простом ГА, осуществляет поиск решения за приемлемое время. Алгоритм обеспечивает достаточно хорошую точность получаемых показателей.

Исследования алгоритма укладки пресс-форм на плиту пресса показали, что он обеспечивает достаточно высокое значение показателя эффективности на всем диапазоне изменения отношения длины к ширине пресс-формы. Наихудшие варианты укладок имеют место для квадратных пресс-форм и для пресс-форм с отношением длины к ширине равным 0,5.

В пятой главе «Апробация результатов исследования в производственных условиях» приводится описание программной среды и интерфейса диспетчера, реализующих подходы и методы организационного управления, разработанные в диссертационной работе. Среда позволяет составлять и поддерживать в актуальном состоянии производственную программу и осуществлять сменно-суточное планирование с закреплением рабочих. Предварительно описаны условия функционирования участка предприятия. Приведен пример группирования изделий предприятия для совместной обработки на прессах для реальных данных предприятия «ОАО Коломенский завод РТИ». Полученные результаты подтверждают эффективность выполненных исследований. Экономический эффект от внедрения разработок на предприятии «ОАО Коломенский завод РТИ» составил около 250000 рублей в год.

В Приложении 1 приведен текст объектов имитационной модели участка по выпуску РТИ, а в Приложении 2 содержится текст объектов имитационной модели для оптимизации коэффициентов приоритетного правила.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Главным путем повышения эффективности производства отрасли следует считать совершенствование системы организационного управления, которое позволяет получить выигрыш от 6 до 15% на изготовлении основных изделий отрасли.

2. Впервые поставлена и решена задача оптимального планирования с учетом организационно-технологических особенностей и возможности группирования пресс-форм при обработке. Использование групповой обработки обеспечивает повышение эффективности на 6-7 %.

3. Применение гибридных систем, использующих для поиска решений разнородные компоненты, является эффективным в условиях быстроменяющегося портфеля заказов и большой неопределенности и стохастич-ности организационных и технологических процессов.

4. Для оценки эффективности решений и настройки системы планирования необходимо применять имитационное моделирование, как аппарат, позволяющий с наибольшей адекватностью описать производственный процесс с учетом его динамики и вероятностного характера.

5. Применение простейшего генетического алгоритма к качестве метода оптимизации позволяет получать эффективные решения как при планировании, так и при укладке пресс-форм за приемлемое для оперативного управления время.

6. Разработана программная система, позволяющая осуществлять составление производственной программы, ее коррекцию в реальном масштабе времени и сменно-суточное планирование. Система снабжена удобным интерфейсом пользователя.

7. Внедрение результатов исследования на участке по выпуску резинотехнических изделий предприятия «ОАО Коломенский завод РТИ» показало правильность предложенных решений и обеспечило повышение эффективности на 10-12%, что для типового предприятия отрасли составляет около 250000 рублей в год.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Емельянов В.В., Зафиров Э.Г. Гибридная система планирования позаказного производства // Конструкторско-технологическая информати-ка-2000: Труды ]У-го международного конгресса. - М., 2000. - Т.1. -С.182-184.

2. Емельянов В.В., Зафиров Э.Г. Гибридные системы на базе генетических оптимизационных алгоритмов и интеллектуального имитационного моделирования // Труды 7-й национальная конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2000. - Переславль-Залесский, 2000. - Т.2. - С.780-788.

3. Emelyanov V. V., Zafirov E.G. Hybrid systems on the basis of genetic optimization algorithms and intelligent simulation // Труды 7-й национальная конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2000. - Переславль-Залесский, 2000. - Т.2. - С.904.

4. Зафиров Э.Г. Гибридная система краткосрочного планирования // Труды 7-й международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика».- М, 2001. -Т.1.-С. 255-256.

5. Емельянов В.В., Зафиров Э.Г. Гибридная система планирования выполнения заказов на малом предприятии // Научная сессия МИФИ-2001: Сборник научных трудов. В 14 томах. - М., 2001. - Т.З. - С.64-65.

6. Емельянов В.В., Зафиров Э.Г. Гибридная система планирования малого предприятия с позаказным производством // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий: Труды 5-й Российской научно-практической конференции РБП-2001. - М., 2001. -С.85-89.

7. Емельянов В.В., Зафиров Э.Г., Штаутмайстер Т. Генетические алгоритмы в гибридных интеллектуальных системах // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте: Труды международного научно-практического семинара. - М., 2001. - С.77-82.

8. Емельянов В.В., Зафиров Э.Г., Штаутмайстер Т. Поддержка реинжиниринга позаказного производства // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями: Труды 6-й Российской научно-практической конференции РБП-СУЗ-2002. - М., 2002. - С. 118-122.

9. Емельянов В.В., Зафиров Э.Г. Гибридные модели поддержки принятия решений при реинжиниринге // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте: Труды П-го международного научно-практического семинара. - М., 2003. - С.34-40.

Ю.Емельянов В.В., Зафиров Э.Г. Гибридные модели в реинжиниринге производства // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды V-й Международной конференции / Под. ред.: В.П. Мяснико-ва, Н.А. Кузнецова, ВА. Виттиха. - Самара, 2003. - С. 168-175.

11.Зафиров Э.Г. Реинжиниринг позаказного производства // Сборник трудов Международных научно-технических конференций ШЕЕ AIS'03 и CAD-2003. - М., 2003. -Т.2. - С.181-190.

Подписано к печати 14.02.05

З.к.з № 28

Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Типография МГТУ им. Н.Э.Баумана

L'f). C>b

Введение

Глава 1. Состояние вопроса и постановка задачи исследования

1.1. Условия функционирования типового малого предприятия отрасли

1.2. Направления перестройки организационной структуры предприятия

1.3. Функции системы организационного управления

1.4. Постановка задачи исследования 31 Выводы главы

Глава 2. Постановка и метод решения задачи организационного управления

2.1. Формирование портфеля заказов и его динамика

2.2. Выбор критерия оптимизации

2.3. Постановка задачи сменно-суточного планирования

2.4. Организация групповой обработки изделий

2.5. Метод решения задачи сменно-суточного планирования

2.6. Метод решения с учетом группирования 56 Выводы главы

Глава 3. Модели и система организационного управления 61 3.1. Структура гибридной системы 61 3.2 Среда моделирования РДО

3.3. Оптимизационный генетический алгоритм

3.4. Алгоритм назначения приоритетов заказам

3.6. Имитационная модель участка производства РТИ

3.7. Реализация генетического алгоритма в РДО Выводы главы

Глава 4. Исследование алгоритмов организационного управления

4.1. Исследование подсистемы назначения приоритетов

4.2. Характеристики простого генетического алгоритма

4.3. Исследование алгоритма укладки пресс-форм Выводы главы

Глава 5. Апробация результатов исследования в производственных условиях

5.1. Условия функционирования участка предприятия

5.2. Группирование пресс-форм

5.3. Программный комплекс «Участок РТИ» Выводы главы

Динамика рынка резинотехнических изделий (РТИ) характеризуется резким увеличением номенклатуры выпускаемых изделий с одновременным уменьшением объемов партий выпуска и требованием быстрейшего выполнения заказов с высоким качеством. Вопросы технологии производства резинотехнических изделий в настоящее время достаточно хорошо изучены и здесь уже нельзя получить значительной эффективности от их дальнейшего совершенствования. Как показывают исследования, основной резерв повышения эффективности лежит в одновременном учете организационных, технологических, а также экономических факторов при организации и управлении производством [1,10,56]. Развитие экономики предъявляет жесткие требования к эффективности решения задач организационного управления на любых предприятиях. Это в полной мере относится и к предприятиям резинотехнической отрасли, имеющих свою специфику технологических процессов, накладывающую определенные ограничения на условия, в которых решаются задачи организационного управления, и в первую очередь задачи планирования и диспет-чирования.

Проблема повышения эффективности рассматриваемого типа производств усложняется за счет того, что они представляют собой сложные динамические системы с вероятностным характером поведения [3,16,35]. Номенклатура выпускаемых изделий постоянно изменяется, изделия усложняются, число заказчиков растет, одновременно уменьшаются объемы заказов, часто возникают непредвиденные срочные заказы, при этом удовлетворять заказчиков необходимо в кратчайшие сроки и с высоким качеством изделий. В таких условиях резко возрастает необходимость автоматизации процесса организационного управления производством, с ориентацией на получение оптимальных решений.

Другой особенностью рассматриваемых процессов является возможность повышения эффективности за счет использования в каждом акте принятия решения конструкторско-технологической информации о заказах, об изделиях и технологии их изготовления, оборудовании и оснастке. Однако большой объем указанной информации и ее быстрое обновление в процессе производства значительно усложняет разработку эффективных систем принятия решений. То есть данный резерв повышения эффективности производства не может быть использован без широкой комплексной автоматизации.

Анализ деятельности промышленных предприятий показывает, что эффективность их производственной деятельности может быть охарактеризована большим числом показателей, среди которых такие как: стоимостные, объемные, использования производственных ресурсов, качества продукции, обеспечения потребительского спроса, устойчивости функционирования предприятия в условиях рыночной среды и др. [5,55,75].

В новых экономических условиях значительно усложняются вопросы управления (и в частности) планирования производства обеспечивающего эффективное использование оборудования, уменьшающего энергозатраты и сохраняющего экологию окружающей среды при возрастающем объеме выпуска продукции. Конкурентоспособное функционирование предприятия становится невозможным без решения задач реорганизации его бизнес-процессов [20,22,54].

Реорганизация связана с решением целого комплекса задач, среди которых задачи реорганизации организационно-управленческой деятельности занимают одно из важнейших мест [74]. Человек-оператор в новых условиях производства уже не в состоянии отслеживать весь портфель заказов, текущее состояние производства и принимать эффективные решения по обслуживанию клиентов. На первое место выходят методы, по своей сути являющиеся информационными технологиями. Это, прежде всего, методы формализации деятельности предприятия, разработки моделей, упорядочения информационных потоков, математического моделирования и методы поддержки принятия решений в условиях неполноты информации и неопределенности [47,58,81,89].

До настоящего времени проблемам принятия решений в отрасли уделялось недостаточное внимание. Если технологическое оборудование и оснастка доведены до высокого технического уровня, существуют системы автоматизированной подготовки производства, которые проектируются, исследуются и производятся многими фирмами, хотя пока и не обеспечивают получение всей требуемой технологической информации с необходимой оперативностью и надежностью, то существующие системы организационного управления реализуют только простейшие функции управления [28,80]. В условиях действующего производства принятие организационных решений практически полностью возлагается на человека-оператора, на использование его опыта и интуиции.

В связи со сказанным, необходимо разработать методы эффективного организационного управления производством и соответствующие методики, информационное и программное обеспечение, учитывающие специфику рассматриваемых производств, и позволяющие повысить их эффективность.

Как показывает анализ, для решения задач поддержки принятия решений и оптимального планирования разработано достаточно много математических методов, здесь можно назвать работы таких ученых как Ахьюджа X., Вагнер Г., Гвишиани Д.М., Конвей Р.В., Кофман А., Колобов A.A., Ларичев О.И., Митрофанов В.Г., Омельченко И.Н., Первозванский A.A., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А, Смоляр Л.И., Сосонкин В.Л., Шкурба В.В., Элмаграби С. [4,12,14,32,37,44,64,65,72,79]. Однако большинство из этих методов ориентированы на решение статических задач, когда исходная информация заранее полностью известна и не меняется. Кроме того, они никак не учитывают особенности производственного процесса, для которого собственно и решается задача, и за счет которых может быть обеспечена его эффективность.

Сложность и непредсказуемость производственного процесса обуславливает необходимость применения имитационного моделирования для оперативного управления, отработки стратегий и алгоритмов управления. Имитационное моделирование развивается с момента появления вычислительной техники и прошло достаточно большой путь от простейших моделей, написанных на универсальных языках до интеллектуальных систем таких как ReThink+G2, РДО, ARENA. Здесь можно указать работы А. Прицкера, К.Шеннона, Дж. Клейнена, В.Н. Бусленко, Д.Хилла и других авторов, работающих в области ИМ [24,31,52,66,86,102].

Имитационное моделирование должно использоваться в сочетании с оптимизационными процедурами и современными информационными технологиями. Такое использование различных подходов в одной системе приводит к идее создания гибридных систем принятия решений. Гибридная как бы система аккумулирует достоинства различных подходов и тем самым обеспечивает получение новых, несвойственных ее отдельным подсистемам свойств. Теория гибридных систем разрабатывается в настоящее время Артибой А., Вендой В.Н., Осиповым Г.С. и рядом других ученых [17,19,29,90,97].

Эффективность производства РТИ может быть повышена за счет получения и использования более точной и оперативной информации об объектах производства (портфеле заказов), принятия оптимальных решений при планировании, использования возможностей новой организации производства изделий большой номенклатуры, передачи функции принятия решения ЭВМ [27,28,44].

Информационные технологии являются одним из инструментов интеграции решения производственных задач, связанных с процессами проектирования и производства. Методическую основу совершенствования деятельности предприятия составляет информационная поддержка жизненного цикла продукции - CALS-технологии (Continuous Acquisition and Life-Cycle Support) [83]. В основе этого подхода лежит использование единого информационного пространства (интегрированной информационной среды), обеспечивающего единообразные способы информационного взаимодействия всех участников жизненного цикла продукции: заказчиков, поставщиков, проектировщиков, производителей, ремонтников и др.

В настоящей работе изложены результаты исследования производства РТИ, разработки и исследования методов поддержки принятия решений и на их основе системы организационного управления применительно к рассматриваемым условиям предприятий отрасли.

Новыми научными результатами диссертации можно считать следующие: В работе впервые сформулирована и решена задача оптимального планирования производства, в условиях постоянно изменяющегося портфеля заказов, с учетом производственно-технологических особенностей изготовления РТИ. Разработаны метод и средства оперативного планирования на основе получения информации от системы технологической подготовки производства и ее машинной обработки. Исследованы и предложены методы группирования РТИ для совместной обработки на прессах, обеспечивающие высокую загрузку оборудования. Предложены и исследованы алгоритмы оптимизации и выбраны оптимальные параметры этих алгоритмов. Впервые для решения задачи организационного управления применена гибридная система, сочетающая генетический оптимизационный алгоритм, имитационное моделирование и многомо-дельность для поддержки принятия решений. Исследована эффективность алгоритмов оптимизации.

Разработка алгоритмов управления и оптимизации, а также имитационное моделирование проведены в единой информационно-программной среде РДО, созданной в МГТУ им.Н.Э.Баумана и реализующей подходы искусственного интеллекта для целей моделирования [24,92].

На защиту выносятся гибридная система оперативного планирования производства, алгоритмы решения оптимизационной задачи группирования изделий и результаты их анализа, имитационная модель производственной системы, результаты исследования эффективности алгоритмов планирования, методы построения системы поддержки принятия решений.

В результате выполненных исследований созданы комплексная методика оптимального планирования производства РТИ в условиях постоянно пополняемого портфеля заказов и ограниченности времени на принятие решений. Разработано аппаратное и программное обеспечение гибридной системы организационного управления. Выполненные разработки позволяют повысить коэффициент использования оборудования при одновременном расчете минимального потребного числа рабочих, обеспечивают своевременность выполнения заказов, автоматизируют работу человека-оператора, снимая с него сложную задачу принятия решений при большом числе альтернатив. В результате повышается оперативность работы с заказчиками, возрастает конкурентоспособность предприятия.

Результаты работы внедрены на Коломенском заводе резинотехнических изделий. Внедрение показало правильность выбранного методического подхода и эффективность получаемых в результате его применения результатов.

Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, использованы при выполнении хоздоговорной тематики Отдела компьютерных систем автоматизации производства НУ К РК МГТУ им.Н.Э. Баумана. Материалы диссертации вошли в разработки, выполняемые по грантам Российского фонда фундаментальных исследований (гранты 99-01-01136, 01-01-00207 и 03-07-90012).

Кроме того, результаты работы нашли применение в учебном процессе кафедры «Компьютерные системы автоматизации производства» МГТУ им.Н.Э.Баумана и кафедры «САПР» Таганрогского государственного радиотехнического университета.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

В настоящей главе рассмотрены условия, в которых функционирует типовое предприятие отрасли и его взаимодействие с рынком. Анализируются пути повышения эффективности производства. Рассмотрены функции организационного управления при работе в условиях быстрого изменения рынка. Ставится основная задача исследования и формируется план выполнения работы.

Основные выводы и результаты.

1. Основным путем повышения эффективности производства отрасли следует считать совершенствование системы организационного управления, которое позволяет получить выигрыш от 6 до 15% на изготовлении основных изделий отрасли.

2. Впервые поставлена и решена задача оптимального планирования с учетом технологических особенностей и возможности группирования пресс-форм при обработке. Использование групповой обработки обеспечивает повышение эффективности на 6 - 7 %.

3. Использование гибридных систем, использующих для поиска решений разнородные компоненты является эффективным в условиях быстроменяющегося портфеля заказов и большой неопределенности и стохастичности всех процессов.

4. Для оценки эффективности решений и настройки системы планирования не5обходимо применять имитационное моделирование, как аппарат, позволяющий к наибольшей адекватностью описать производственный процесс с учетом его динамики и вероятностного характера.

5. Применение простейшего генетического алгоритма к качестве метода оптимизации позволяет получать эффективные решения как при планировании так и при укладке пресс-форм за приемлемое для оперативного управления время.

6. Разработана программная система, позволяющая осуществлять составление производственной программы, ее коррекцию в реальном масштабе времени и сменно-суточное планирование. Система снабжена удобным интерфейсом пользователя.

7. Внедрение результатов исследования на участке по выпуску резинотехнических изделий предприятия "ОАО Коломенский завод РТИ" показало правильность предложенных решений и обеспечило повышение эффективности на 10 - 12%, что для типового предприятия отрасли составляет около 250000 рублей в год.

1. Адамов В.Е. и др. Экономика и статистика фирм. -М.: Финансы и статистика, 1997. -302 с.

2. Александров Д.В., Костров A.B. Распределенные информационные системы. CASE-технологии реинжиниринга. -Владимир: ВлГУ, 2001. -136 с.

3. Анализ и моделирование производственных систем / Б.Г.Тамм, М.Э.Пуусепп, Р.Р.Таваст и др.; Под ред. Б.Г.Тамма. -М.: Финансы и статистика, 1987.-191 с.

4. Ахьюджа X. Сетевые методы управления в проектировании и производстве. -М.: Мир, 1979. -640 с.

5. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. -М.: Финансы и статистика, 1999. -406 с.

6. Барсков Д.М. Машины и аппараты резинового производства. -М.: Химия, 1977.-198 с.

7. Батищев Д. И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. -Нижний Новгород: Из-во ННГУ, 1995. -64 с.

8. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования / Пер. с англ. -М.: Academia, 1999. -956 с.

9. Берзинь Н.Э. Экономика фирмы. -М.: Институт международного права и экономики, 1997. -364 с.

10. Ю.Блехерман М.Х. Гибкие производственные системы: (Организационно-экономические аспекты). -М.: Экономика, 1988. -221 с.

11. Буч Г. Объектно-ориентированное программирование. -М.: ИВК, 1994. -456 с.

12. Вагнер Г. Основы исследования операций: В 3 т. -М.: Мир, 1972-1973. -Т. 2,3.

13. Валькман Ю.Р. Интеллектуальные технологии исследовательского проектирования: формальные системы и семиотические модели. -Киев: Port-Royal, 1998.-250 с.

14. Венцель Е.С. Исследование операций. -М.: Советское радио, 1972. -552 с.

15. Гвишиани Д.М. Организация и управление. Изд. 3-е перераб. -М.: Изд-во МГТУ им.Н.Э.Баумана, 1998. -332 с.

16. Горнев В.Ф., Емельянов В.В., Овсянников М.В. Оперативное управление в ГПС. -М.: Машиностроение, 1990. -256 с.

17. П.Емельянов В.В., Зафиров Э.Г. Гибридная система планирования позаказного производства // Конструкторско-технологическая информатика-2000: Труды конгресса. В 2-х т. Т.1 / IV международный конгресс. -М.: Из-во Станкин, 2000. -С. 182-184.

18. Емельянов В.В., Штаутмайстер Т. Оперативное управление раскроем материала на лесоперерабатывающем предприятии. -М.: АНВИК, 1999. -174 с.

19. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. -М.: АНВИК, 1998. -427 с.

20. Еремкин А. Б. Применение генетического алгоритма для решения задач укладки и раскроя // Научная сессия МИФИ-2002. Сборник научных трудов. В 14 т. Т.З. Интеллектуальные системы и технологии. -М.: МИФИ, 2002. —С. 180181.

21. Жандаров A.M. Автоматизированные системы поддержки управленческих решений. -М.: Интерэксперт, 1991. -105 с.28.3авгородний В.К. Механизация и автоматизация переработки пластических масс. -М.: Машиностроение, 1970. -268 с.

22. Зафиров Э.Г. Гибридная система краткосрочного планирования // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Труды седьмой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов. -М.: МЭИ (ТУ). -2001. -Т. 1. -С. 255-256.

23. Ивлев В.А., Попова Т.В. Реорганизация деятельности предприятий: от структурной к процессной организации. -М.: Научтехлитиздат, 2001. —282 с.

24. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э.Кьюсиака; Пер. с англ. А.П.Фомина; Под ред. А.И.Дащенко, Е.В.Левнера. -М.: Наука, 1991. —544 с.

25. Исследование операций: В 2 т. / Под ред. Дж. Моудера, С.Элмаграби; Пер. с англ. -М.: Мир, 1981. -Т. 2: Модели и применение. -677 с.

26. Калянов Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов. -М.: СИНТЕГ, 2000. -212 с.

27. Карпов В.Н. Оборудование предприятий резиновой промышленности. — М.:Химия, 1979.-260 с.

28. Касти Дж. Большие системы. -М.: Мир, 1982. -216 с.

29. Кисель Е.Б., Шинкарев М.Б., Кондрашова E.H. Опыт применения средств искусственного интеллекта в моделировании бизнесс-процессов // Новости искусственного интеллекта. -1996. -№4. -С.85-120.

30. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер JI.B. Теория расписаний. -М.: Наука, 1975.-358 с.

31. Котлер Ф. Основы маркетинга. -М.: Ростинтер, 1996 -736 с.

32. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. -М.: Наука, 1975. -480 с.

33. Кузин JI.T. Основы кибернетики: В 2 т. -М.: Энергия, 1973-1979. —Т.2: Основы кибернетических моделей. -584 с.

34. Кулебанова В.В. Маркетинг: сервисная деятельность. -СПб.: Питер, 2000, -240 с.

35. Курейчик В.В. Эволюционные методы решения оптимизационных задач. —Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. -95 с.

36. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998.-242 с.

37. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. -М.: Логос, 2000. -296 с.

38. Лебедев О.Б. Размещение на основе генетических процедур // Известия ТРТУ. -1996. -№3. -С.35-41.

39. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. -М.: Наука, 1975. -432 с.

40. Матвеев Л.А. Информационные системы поддержки принятия решений -СПб., СПбУЭФ, 1996. -241 с.

41. Методология динамического моделирования ГОЕР/СРЫЛУРА. —М.: МетаТехнология, 1995. -334 с.

42. Моделирование бизнеса. Методология АЮБ / М.С. Каменова, А.В. Громов, М.М. Ферапонтов и др.; Под ред. М.С. Каменовой. -М.: Изд-во Серебрянные нити, 2001.-327 с.

43. Моисеева Н.К., Анискин Ю.П. Кронкурентоспособность, маркетинг, обновление.-М.: Внешторгиздат, 1993.-221 с.

44. Мухачева Э.А. Рациональный раскрой промышленных материалов. -М.: Машиностроение, 1987. -224 с.

45. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем. -М.: Мир, 1975. -500 с.

46. Пападимитриу X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. -М.: Мир, 1985. -510 с.

47. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством. -М.: Наука, 1975. -615 с.

48. Песотская Е.В. Маркетинг услуг. -СПб.: Питер, 2000. -160 с.

49. Пешкова Е.П. Маркетинговый анализ в деятельности фирмы. -М.: Ось-89, 1999.-380 с.61 .Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / К. Хартман, Э. Лецкий, В. Шефер и др. -М.: Мир, 1977. -552 с.

50. Попов Э.В., Шапот М.Д. Реинжиниринг бизнесс-процессов и информационные технологии // Открытые системы. -1996. -№1. -С.10-15.

51. Попов Э.В., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. -М.: Наука, 1976. -400 с.

52. Поспелов Г.С., Ириков В.А. Программно-целевое планирование и управление. -М.: Советское радио, 1976. -440 с.

53. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука, 1986. -296 с.

54. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык CJIAM И. -М.: Мир, 1987.-644 с.

55. Растригин J1.A. Современные принципы управления сложными объектами. -М.: Сов.радио, 1980. -232 с.

56. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. -М.: Финансы и статистика, 1989. -286 с.

57. Саати Т., Керкс К. Аналитическое планирование. Организация систем. -М.: Радио и связь, 1991. -224 с.

58. Смирнова Г.Н., Сорокин A.A., Тельнов Ю.Ф. Проектирование экономических систем. -М.: Финансы и статистика, 2000. -258 с.

59. Смоляр JI. И. Оперативно-календарное планирование (модели и методы). -М.: Экономика, 1979. -135 с.

60. Стаханов В.Н., Стаханов Д.В. Маркетинг сферы услуг. -М.: Экспертное бюро, 2001.-160 с.

61. Стивенсон В.Дж. Управление производством / Пер. с англ. -М.: БИНОМ, 1998.-452 с.

62. СОФТПРОГРЕСС 99/2000: Справочник по российскому и зарубежному программному обеспечению. —М.: Центр интеллектуальных систем Метод, 1999.-144 с.

63. Тарасов В.Б. Новые стратегии реорганизации и автоматизации предприятий: на пути к интеллектуальным предприятиям // Новости искусственного интеллекта. —1996. —№4. -С.40-85.

64. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. —М.: Эдиториал УРСС, 2002. -352 с.

65. Теория расписаний и вычислительные машины / Под ред. Э.Г. Коффмана. -М.: Наука, 1984. -334 с.

66. Торнер Р.В. Основные процессы переработки полимеров. -М.: Химия, 1972.-310 с.81 .Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998. -376 с.

67. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структур сложных систем. -М.: Наука, 1982.-200 с.

68. Управление жизненным циклом продукции / А.Ф. Колчин, М.В. Овсянников, А.Ф. Стрекалов и др. -М.: Анахарсис, 2002. -304 с.

69. Шварц А.И. Механизация и автоматизация производства резиновых технических изделий. -М.: Химия, 1979. -240 с.

70. Шеннон Р. Имитационное моделирование искусство и наука. -М.: Мир, 1978.-418 с.

71. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. -Киев: Диалектика, 1993. -240 с.

72. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. -М.: Финансы и статистика, 1987. -192 с.

73. Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. -М.: СИНТЕГ, 2001.-112 с.

74. Ясиновский С.И. Логический вывод в гибридных системах // Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение. -1994. -№1. -С.88-99.

75. Almeida A., Ramos C., Silva S. Dynamic Scheduling of Manufacturing Orders: A Decision Support System Approach // International Conference on Industrial Engineering and Production Management. Book 2. Glasgow -July 12-15, 1999. -P.309-322.

76. Artiba A., Emelyanov V.V., Iassinovski S.I. Introduction to Intelligent Simulation: The RAO Language. Kluwer Academic Publishers. Boston/Dordrecht/London. 1998.

77. Bitran G., Haas E., Hax A. Hierarhical Integration of Production Planning: A Single Stage System. Operation Research. 1981, Vol.29, №4, -P.717-743.

78. DeMarco D., McGoman C. SADT: Structured analysis and design technique. MeGraw Hill, 1988. -325 p.

79. Design/IDEF. Users Manual for the IBM PC and Close Compatibles. Meta Software, 1992. -257 p.

80. Emelyanov V.V., Yasinovsky S.I., Kryuchkov M.Yu. A dynamic optimal method for cutting out material using a genetic algorithm// Proc. of First Int. Confr. on Evolutionary Computation and Its Applications. EvCA'96. Moscow, June 24-27, 1996.-P.212-221.

81. Ferber J. Multi-Agent Systems. An Introduction to distributed artificial intelligence. Addison-Wesley Publishing Company, England, 1999. -520 p.

82. Fisher A.S. CASE: Using Software Development Tools. -New York: J.Wiley&Sons Inc., 1988. -289 p.

83. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wessley Publishing Company, Inc., 1989. -386 p.

84. Haupt R.L., Haupt S.E. Practical genetic algorithms. N.Y.: John Wiley & Sons, 1998.-286 p.

85. Holland J. H. Adaptive algorithms for discovering and using general patterns in groving knowledge-bases // Int. Journ. of Policy Analysis and Information Systems, -1980. -P.217-240.

86. Stockon D.J., Quinn L. Aggregate Production Planning Using Genetic Algorithm // Proc. Instn. Mech. Engrs. -1997. -Vol. 209. -P.201-209.

87. Vicens E., Alemany M.E., Andres C., Guarch J.J. A Hierarchical Production Planning Decision Support System // International Conference on Industrial Engineering and Production Management. Book 2. Glasgow, -1999. -P.34-47.

88. Qiu M.M., Burch E.E. Hierarchical Production Planning and Scheduling in a Multi-Product Multi-Machine Environment. // Int. J. Prod. Res. -1986. -Vol.35, -№11. -P.3023-3042.