Модели, методы и средства управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли

Горькавый, Михаил Александрович

Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели, методы и средства управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли

кандидата технических наук: Горькавый, Михаил Александрович
город: Комсомольск-на-Амуре
год: 2010
специальность ВАК РФ: 05.13.06

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Модели, методы и средства управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли»

Автореферат диссертации по теме "Модели, методы и средства управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли"

На правах рукописи

Горькавын Михаил Александрович

МОДОЙ, МЕТОДЫ И СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ И ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖИ! ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ПРЕДПРИЯТИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 9 ЛЕН ?Л?0

Комсомольск-на-Амуре 2010

004617132

Работа выполнена в ГОУВПО «Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет»

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессор Соловьев Вячеслав Алексеевич Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Еремин Евгений Леонидович кандидат технических наук, доцент, Арсентьев Олег Васильевич

Ведущая организация - ГОУВПО «Дальневосточный государственный технический университет»

Защита диссертации состоится /<£- 2010 года в УГ- часов на

заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций ДМ 212.092.04 Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета по адресу: 681013, Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина, 27.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан«^ 2010 г.

Ученый секретарь

совета по защите докторских и

кандидатских диссертаций

Суздорф В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На современном этапе инновационного развития и модернизации промышленных предприятий ставятся задачи поиска и реализации методов повышения эффективности основных производственных процессов для обеспечения требуемого уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции и положительной динамики роста ключевых производственных н экономических показателей предприятия. Эффективность процесса определяется уровнем его автоматизации, достигаемым посредствам разработки и внедрения новых и модернизации имеющихся АСУ.

Для фондоемких предприятий с непрерывным производственным циклом задача обеспечения качества и автоматизации управления процессом технического обслуживания и ремонта (ТОиР) и модернизации оборудования является приоритетной. Большой вклад в развитие эффективных методов ТОиР внесли ученые А.И. Ящура, В.Я. Седуш, Н.А. Афанасьев, М.А. Юсипов и др.

Несмотря на то, что в настоящее время предложены эффективные методики организации процесса ТОиР и модернизации оборудования, на рынке программных продуктов широко представлены готовые решения АСУ ТОиР, реализованные как в виде отдельных специализированных систем класса ЕАМ (Enterprise Asset Management - система управления основными фондами), так и в виде функциональных модулей, интегрированных в ERP (Enterprise Resources Planning - система планирования ресурсов предприятия) систему, автоматизация процесса ТОиР и модернизации оборудования на российских промышленных предприятиях остается на низком уровне.

Сложность внедрения систем обусловлено уникальной спецификой конкретного предприятия. Процедура адаптации АСУ в связи с отсутствием обобщенного формализованного описания процессов ТОиР и модернизация оборудования, большим числом взаимосвязей и значительной долей нечетких данных требует высоких временных и финансовых затрат. Более того, качество процесса ТОиР и модернизации оборудования зависит от компетентности технического персонала, задействованного в этом процессе, и качества функционирования АСУ класса HRM (Human Resources Management - система управления персоналом). Таким образом, проектирование и внедрение системы ЕАМ должно осуществляться интегрирование с системой HRM посредством комплексного системного подхода, обеспечивающего возможность синтеза адекватных моделей процессов управления ТОиР и модернизации оборудования и управления персоналом в частности и повышения качества управления человеко-машинной системой в целом (результаты фундаментальных исследований в области представления знаний в человеко-машинных системах представлены в работах Г.С. Поспелова, Д.А. Поспелова, JI. Заде, В.Ф. Хорошевского и др.). Прямая зависимость качества процесса ТОиР и модернизации оборудования от компетентности технического персонала обусловливает необходимость синтеза в информационных системах классов ЕАМ и HRM дополнительных модулей, решающих задачи оценки и формирования компетентности сотрудников.

Поэтому задачи математического описания, синтеза моделей рассматриваемых производственных процессов, а также проектирования и реализации систем интегрированной информационной поддержки управления данными процессами являются актуальными.

Цель диссертационной работы: разработка в рамках АСУП моделей, методов и средств управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли для пбвышения эффективности, надежности и оперативности управленческих решений.

В диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Сравнительный анализ существующих АСУП и АСУПП и разработка предложений по повышению эффективности базовых производственных процессов промышленного предприятия, в частности ТОиР и модернизации оборудования и управления персоналом.

2. Разработка метода синтеза нечетких моделей компетенций в составе системы оценки и формирования компетентности (СОФК) технического персонала промышленного предприятия.

3. Разработка и исследование инструментария автоматизированного и автоматического синтеза основных подсистем экспертного модуля в СОФК для уменьшения требуемых временных и финансовых затрат.

4. Разработка нечеткого подхода к представлению оценок примитивных компетенций (ПК) и организации вывода в экспертной системе без промежуточных операций дефазификации, обеспечивающего значительное увеличение информационной емкости экспертной оценки и повышение качества и объективности экспертного заключения.

Методы исследования. Основные теоретические и прикладные результаты исследования базируются на методах системного анализа, функционального и информационного моделирования, теории нечетких множеств, теории автомагического управления, методах анализа и синтеза сложных систем, методах объектно-ориентированного проектирования. Реализация решений осуществлялась в среде МАТТАВ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм оценки и формирования компетентности технического персонала, обеспечивающий интегрированную информационную поддержку процесса ТОиР и модернизации оборудования.

2. Метод синтеза нечетких моделей компетенций.

3. Средства автоматизированного и автоматического синтеза нечетких подсистем, их реализация.

4. Нечеткий подход к представлению оценок примитивных компетенций и организации вывода в экспертной системе без промежуточных операций дефазификации.

Научная новизна:

1. Предложена интегрированная информационная система оценки и формирования компетентности технического персонала, которая позволила значительно повысить качество я управляемость процесса ТОиР и модернизации оборудования путем обеспечения максимальной эффективности ассоциации «сотрудник - техническая система».

2. Разработан метод синтеза моделей компетенций (МК) на основе математического аппарата нечетких множеств, позволяющий обобщить и формализовать (в понятном для пользователя виде) разнородный опыт отдельных экспертов - специалистов в своей области, и организовать процедуру вывода по МК, исключающую негативные факторы субъективизма и предвзятости. Нали-

чие альтернатив реализации дает возможность синтезировать специализированные для каждого класса сотрудников МК.

3. Разработаны средства автоматизированного синтеза нечетких подсистем, в частности идентификаторы нелинейных зависимостей нечеткими базами знаний З^щепо и МапиЗаш, а также автоматические конструкторы распределенных систем и дискретных классификаторов надежности решения, образующие полный комплекс инструментария для реализации классовых и объектных МК.

4. Предложен и реализован принципиально новый подход (основанный на теории мягких вычислений) к оценке ПК и организации вывода по МК на всех этапах оценки и разработки решения, исключающий операции с четкими значениями.

Степень обоснованности и достоверности полученных научных результатов. Обоснованность и достоверность научных результатов диссертационной работы вытекает из применения ранее разработанных методов исследования, доказанных и не вызывающих сомнения, правомерности исходных теоретических положений; подтверждается результатами тестирования элементов системы, построенных на основе полученных в ходе исследования выводах.

Практическая значимость:

1. Разработанные алгоритмы оценки и формирования компетентности технического персонала позволяют значительно повысить оперативность отклика и объективность системы аттестации персонала, что, в свою очередь, обеспечит рост эффективности производственного процесса, в котором задействован аттестуемый персонал.

2. Предложенные решения отображения требований к компетентности сотрудников в виде нечетких классовых и объектных МК и метода синтеза моделей позволяют автоматизировать сложные процессы системы аттестации персонала и определения «совместимости» сотрудника и технической системы.

3. Разработанный инструментарий синтеза нечетких систем позволяет значительно сократить временные и трудовые затраты на построение классовых и объектных МК.

4. Формирование экспертных оценок аттестуемого в виде нечетких термов на универсальном множестве лингвистической переменной повышает информационную емкость оценок и объективность экспертного заключения.

Реализация и внедрение результатов исследования. Результаты исследования внедрены в АСУП ОАО «Амурметалл» и в учебный процесс ГОУВПО «КнАГТУ», о чем имеются соответствующие акты внедрения. Практическая реализация результатов подтверждается двумя свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались и получили положительную оценку на следующих конференциях:

1. XVII Международная научно-методическая конференция «Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке», Санкт-Петербург, февраль 2010 г.

2. XIV Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении», Санкт-Петербург, июнь 2010 г.

3. I, II Международные научно-практические конференции «Объектные системы - 2010», Ростов-на-Дону, 2010 г.

4. Международная научно-практическая конференция «Электротехнические системы и комплексы», Комсомольск-на-Амуре, октябрь 2010 г.

5. II Всероссийская научно-практическая конференция «Управление инновациями: теория, инструменты, кадры», Санкт-Петербург, июнь 2009 г.

6. XIV Всероссийская конференция «Фундаментальные исследования и инновации в национальных исследовательских университетах», Санкт-Петербург, май 2010 г.

7. Всероссийская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2010», Томск, май 2010 г.

8. 38-я, 39-я, 40-я научно-технические конференции студентов и аспирантов КнАГТУ, Комсомольск-на-Амуре, 2008 - 2010 гг.

Публикации. Основные теоретические и практические результаты диссертации отражены в 18 публикациях, в том числе в 4-х статьях, среди которых 2 опубликованы в рецензируемых изданиях, входящих в действующий перечень ВАК, в 2-х свидетельствах о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 158 страницах машинописного текста, иллюстрированных 41 рисунком и 23 таблицами, списка литературы из 139 наименований и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, определена область исследований, сформулированы основные положения, отражающие научную новизну диссертации, показана их практическая значимость, приведены сведения о реализации работы и основных публикациях автора.

В первой главе рассматриваются современные автоматизированные системы управления предприятием и производственными процессами, произведен анализ полноты функциональных модулей.

Показано, что наряду с такими факторами, влияющими на эффективность, качество и управляемость процессов верхних уровней в иерархической системе управления предприятием, как степень автоматизации, своевременность модернизации технологического оборудования, адекватное приложение конкретных информационных решений, важную роль играет уровень компетентности персонала, задействованного в производственных процессах и человеко-машинных системах управления ими.

Обоснованы ключевая роль процесса ТОиР и модернизации оборудования и управления этим процессом в задачах обеспечения устойчивого инновационного развития производства фондоемких предприятий, а также важность формирования методов повышения эффективности, в частности путем обеспечения максимального (требуемого) соответствия связки «сотрудник - техническая система».

Задачи оценки и формирования компетентности технического персонала могут быть в какой-то мере решены посредством системы аттестации предприятия, однако вследствие высоких трудовых затрат, применения единого обобщенного подхода к аттестации всего многообразия принципиально различных между собой классов сотрудников, а также отсутствия методов контроля, обес-

печения достоверности и надежности экспертных решений, процедура является дорогостоящей и малоэффективной.

Отсутствие автоматизированных систем сбора и обработки данных, интеллектуальных систем поддержки принятия решения в системе аттестации предприятия обуславливает высокие временные затраты на разработку и принятие экспертного заключения, что не позволяет использовать полученные результаты в оперативном и тактическом управлении организационно-технологическими системами. Обеспечить достаточный уровень автоматизации рассматриваемых процессов посредством существующих инструментов готовь« информационных систем, в частности класса БАМ, НИМ, не представляется возможным вследствие их функциональной ограниченности.

Таким образом, возникает проблема разработки и исследования новых методов оценки и формирования компетентности технических сотрудников для повышения эффективности производственных процессов и обеспечения максимального соответствия «сотрудник - техническая система», а также средств интеллектуализации и автоматизации данных процессов в рамках дополнительных модулей, расширяющих функциональные возможности стандартных АСУПП класса ЕАМ и Н1Ш.

Вторая глава посвящена разработке алгоритма оценки и формирования компетентности технических сотрудников, обеспечивающего интегрированную информационную поддержку процессов ТОиР, модернизации оборудования и управления персоналом металлургического предприятия в целях повышения эффективности, качества и управляемости рассматриваемых процессов.

Система оценки и формирования компетентности призвана выявить и устранить несоответствие между требуемым уровнем компетентности, необходимым для качественного выполнения работ по эксплуатации, техническому обслуживанию, ремонту и модернизации технологических комплексов, агрегатов и отдельного оборудования, и фактической компетентностью сотрудников.

Архитектуру СОФК предлагается строить по модульному принципу с учетом возможности интеграции системы с существующими автоматизированными системами одного с СОФК уровня и системами верхнего уровня иерархии в АСУП. Интеграция необходима д ля повышения эффективности разработанных в СОФК управленческих решений за счет полного или частичного их использования в смежных автоматизированных системах и модулях (например, ЕАМ, НИМ).

Дня определения места интеграции СОФК в АСУП было выполнено позиционирование системы на семантической сети базовых подсистем и ключевых процессов ОАО «Амурметалл». Процесс организации вывода и принятия решений в СОФК предлагается интеллектуализировать посредством разработки экспертной системы (ЭС), основанной на интегрированных знаниях компетентных специалистов и прогрессивных механизмах вывода и являющейся ядром СОФК.

Использование ЭС позволит повысить объективность и надежность разрабатываемых в СОФК решений за счет наличия обширной базы знаний, значительно превосходящей по полноте и достоверности индивидуальные знания отдельного эксперта (специалиста), а также устранения в процессе вывода факторов субъективизма и предвзятости. Кроме того, автоматизация процесса вывода позволит значительно повысить оперативность разработки управленческих решений, что, в свою очередь, позволит использовать их в квазидинамических орга-

низационно-технологических системах, например MES (Manufacturing Execution System - производственная исполнительная система).

Процедуру оценки и формирования компетентности предлагается организовывать согласно разработанном)' алгоритму, представленному на рисунке 1. Алгоритм включает в себя 25 этапов, из которых этапы 8, 9, 11 - 15, 17 - 20 выполняются в автоматизированном режиме посредством ЭС, а этапы 5, 7, 10, 16 частично автоматизированы. Оценка компетентности технического персонала проводится в два «захода» - на основе классовой МК и на основе объектной МК.

Наиболее трудоемким этапом разработки СОФК является процедура извлечения знаний. Для формализации процедуры синтеза предлагается источник теоретических и эмпирических данных (ОАО «Амурметалл») согласно фундаментальной теории системологии Дж. Клира определить в виде исходной системы или системы объекта в виде:

О = ({(в„ А,)\ i, к = 1.2...П }, {{brBl)\у,/ = 1,2...т }, S»)

Здесь О — система объекта, через я, и А; обозначены соответственно свойство объекта и множество его проявлений; bj и Bj - база и множество ее элементов; 5Д' - множество влияний между а„ измеряемой в базе bj, и ак, измеряемой в базе А/.

Необходимо отметить, что в случае разработки СОФК нет необходимости оперировать со всей исходной системой, достаточно определить ту ее часть, которая является значимой для решаемых в СОФК задач. В таком случае множество свойств, баз и влияний редуцированной исходной системы необходимо формировать посредством инструментов системного и объектно-ориентированиого анализа, в частности функциональной декомпозиции и декомпозиции по подсистемам ключевых для СОФК процессов (например, таких, как организация технического обслуживания и ремонта, разработка регламентов эксплуатации и схем ППР, формирование постоянных и аварийных ремонтовостановительных бригад, определение износа оборудования, агрегатов и технологических комплексов, допуск технического персонала к работам и др.) и базовых подсистем (например, таких, как производственные цеха - ЭСПЦ, СПЦ, ЛПЦ, и т.д., АСУ ключевых производственных процессов - ЕАМ, HRM, MES, модули ERP, сопровождающие и обслуживающие АСУ).

Свойства и базы в исходной системе, представляющие собой понятия высокого уровня абстракции, являются не интерпретируемыми для СОФК без задания конкретных процедур их измерения и наблюдения. Для решения задач интерпретации был разработан метод синтеза образа объекта.

В рамках метода для каждого свойства задаются конкретные процедуры измерения и наблюдения. В результате, формируется набор переменных, каждая из которых является образом (отображением) соответствующего свойства. По аналогии формируется операционное представление баз в виде параметров. Схема синтеза образа объекта представлена на рисунке 2.

Помимо определения переменных и параметров в процессе синтеза формируется математическое описание зависимостей между переменными, кроме того устанавливается направленность системы за счет задания входных и выходных переменных.

Для синтеза редуцированной исходной системы и ее образа в целях конструирования баз знаний в СОФК были проведены системный и объектно-

ориентированный анализ существующего на данных момент технологического оборудования основных производственных цехов ОАО «Амурметалл» (ЭСПЦ, ЛПЦ, СПЦ), а также планируемого к вводу в эксплуатацию.

I Опрме.жиме «прудадшвв

__Г____-

Вигозпобыс эмдиий кслертмоЬ

Опрса&кяне ^ I «АЛ)жишсм<А |

> ". ..

р-

Л-;.

дмижлой

ярнмттноЯ

.(ПК)

6 I

.НЕ

л' >

Овроасдеммг -*-

еогюсоегннасп* 1 ЭК по ьажэой ПК I

Пргкри . . «осоточнестм Юпккомя коетм мнений •-лкажаайПК

УстряивкиГ""

I «с*

1>Ор«кр»МИ1№ ( 12 ;

Фирмнрмвнке' объективного -

икс*«* ЭК помждоАГОС

| Нет

■ форм>фоммм« 1 23 1 решета» о регпщми Г'' | или ¡гвоямении ) | еструаичц |

Проверка ка претишеим! /' *<»*скы»*м«»о установленного "'^.»«•«еин» «е<огл»«1в»ни«« оое<кж.. ^ ПК • лрсзепп МК ^

П^имтм реккмкц ■. оспособзч '

4>ОрЧ|фОВЯИ1«

кОчАггеитнйстя

ТОУруямикЛ

Ор'-мчплци» / ¿5 у

-г-'

сотру»*.«» I

I Оореяежт*, '

итр-т* кссинироым «омкргтый

Г ОЙрСДМСКИе , ~

«лассовой МК

кеикргтного

(формпросамяе

сдвиг* вькаЗИО*

верлтемкой)

Прмери» „,'

фактичеешб •

--.гргбевам*»«*.

обучение вмбо

сотрудник» на яругой технический объект »прелая»? класса

Рисунок 1 - Алгоритм процедуры оценки и формирования компетентности

Для предупреждения стандартных проблем, возникающих в процессе интеграции нового модуля в существующую АСУП (например, необходимости

доработки и/или отладки модуля), проектирование элементов СОФК осуществлялось в объектно-ориентированном стиле.

На основе результатов анализа были выделены четыре ключевые абстракции, вытекающие из задач СОФК: сотрудник, экспертная комиссия, техническая система, модель компетенций. Распределение ролей ключевых абстракций выглядит следующим образом: сотрудник выступает в роли оцениваемого, экспертная комиссия выступает в роли оценщика, МК является эталоном оценивания, техническая система наряд}' с абстракцией «сотрудник» определяет МК. Для каждой из четырех решаемых в СОФК задач были разработаны четыре ключевых механизма: формирование МК, формирование экспертной комиссии, сбор оценок примитивных компетенций, оценка компетентности сотрудников и организация вывода.

Система объекта О

Блок формирования методов измерения и наблюдения

Блок: создания образа системы объекта

Формирование переменных и множества состояний Формирование параметров и параметрического множества Определение входных и выходных переменных Математическое описание зависимостей между переменными

Образ объекта /

Блок анализа Группа управления

оптимальности СОФК

образа

Рисунок 2 - Схема создания образа системы объекта для СОФК Важным моментом при разработке МК является понятие типа ассоциаций между классами «сотрудник» и «техническая система». На основе проведенного анализа предлагается выделить 6 типов ассоциаций: модернизация, ремонт, утилизация, обслуживание, эксплуатация технической системы и один тип ассоциации, характеризует косвенную связь между сотрудником и технической системой, т.е. руководство сотрудником, который каким-либо образом (из шести указанных типов ассоциаций) ассоциирован с технической системой.

На основе проведенного анализа была разработана концептуальная схема отношений между двумя ключевыми абстрактными классами «сотрудник» и «техническая система» (рисунок 3). Эффективность отношения между технической системой и сотрудником, каким-либо образом из 6 ассоциированным с ней, определяется его компетентностью. Таким образом, задачи повышения эффективности производственного процесса, в том числе ТОиР и модернизации обо-

рудования, могут быть решены путем обеспечения максимальной эффективности всех отдельно взятых элементарных человеко-машинных систем, агрегируемых данным производственным процессом, за счет оценки и формирования компетентности сотрудников средствами СОФК.

В качестве основного инструмента оценю! компетентности предложено использовать классовую и объектную МК. Модели компетенций включают в себя: знания (или метазнания) о знаниях, умениях, навыках и личностных характеристиках, которыми должен обладать сотрудник для эффективного функционирования человеко-машинной системы, в которую он включен; методы определения степени соответствия оценки фактической компетентности сотрудника эталонным требованиям, регламентируемым моделью компетенций; средства организации вывода рекомендации по устранению рассогласования.

Рисунок 3 - Схема отношения сотрудника и технической системы (на рисунке цифрами обозначены следующие типы ассоциаций: 1 - модернизация, 2 - ремонт, 3 - утилизации, 4 - обслуживание, 5 - эксплуатация, 6 - руководство сотрудниками, каким-либо образом из шести типов ассоциированных с технической системой)

Классовая МК отражает требования к компетентности конкретного класса сотрудников (например, наладчик микропроцессорного оборудования). Исходными данными для ее формирования служит образ технической системы, объединяющий в себе знания о статической структуре, поведении и значениях статических свойств конкретного класса(ов) технических систем (например, микроконтроллера № S7 — 300 фирмы Siemens), с учетом ограничений, накладываемых типом (типами) ассоциаций между конкретными классами «сотрудник» и «техническая система» а также должностными функциями, свойственными классу сотрудников.

Поскольку классовая МК разрабатывается только на основе знаний о классе сотрудников и классах ассоциированных с ним технических систем, то в ней не учитываются специфические особенности конкретных объектов, которые также оказывают значительное влияние на эффективность человеко-машинной системы. Такими особенностями, например, могут быть условия функционирования технических систем, интенсивность работ, значимость и важность технологического участка в производственном процессе и т.д.

Для учета специфических особенностей конкретной технической системы при оценке и формировании компетентности конкретного ассоциированного с ней сотрудника предлагается использовать объектную МК. В основе построения объектной МК лежат те же принципы, что и в классовой МК, но кроме того формируются метазнания, учитывающие влияние значений динамических

свойств конкретной технической системы (объекта) при формировании требований к компетентности.

Математическое описание динамических свойств технических систем в работе предлагается выполнять посредством определения набора надежностных и технико-экономических показателей групп: надежности, ремонтопригодности, безотказности, сохраняемости, долговечности, важности, значимости и др. Для некоторых показателей в главе приведены методы расчета, для части разработано программное обеспечение, автоматизирующее расчет значений. Группы показателей и методы их расчета предложены с учетом специфики технологического оборудования производственных цехов ОАО «Амурметалл».

Таким образом, сформированные в главе предложения по повышению общей эффективности производственных процессов за счет обеспечения максимальной эффективности всех агрегируемых человеко-машинных систем путем оценки и формирования требуемой компетентности технического персонала могут быть реализованы на основе разработанного алгоритма СОФК. Процедуру оценки и формирования компетентности предложено выполнять в два этапа - относительно классовой и объектной МК.

В третьей главе решаются задачи разработки метода синтеза МК и средств, автоматизирующих процесс синтеза, а также предлагается нечеткий подход к оценке компетенций.

Для уменьшения сложности СОФК, обусловленной высокой размерностью решаемых в системе задач, структуру МК предлагается строить на основе принципов иерархии (рисунок 4). По примитивным компетенциям (ПК) производится оценка. Инициализированная интегральная компетенция отражает компетентность сотрудника.

Интегральная компетенция

Рисунок 4 - Многоуровневая иерархическая структура МК

В главе представлено разработанное математическое описание компетенции, в основе которого лежит фундаментальное понятие лингвистической переменной теории нечетких множеств Л. Заде. Выбор математического аппарата нечетких множеств в качестве базового для построения МК обоснован доказанной в работах авторов Л. Заде, С. Штобвы, Д.А. Поспелова, Р. Беллмана, А.П. Ротштейна высокой эффективностью нечетких систем в задачах разработки и принятия решения в расплывчатых условиях.

Каждая компетенция характеризуется набором: (Х,Т(Х),{/, G,M)

где X - название лингвистической переменной (компетенции); Т(Х) - терм-множество лингвистической переменной (компетенции), т.е. множество названий лингвистических значений переменной X, причем каждое из таких значений является нечеткой переменной Х\ U универсальное множество лингвистической переменной (компетенции); G - синтаксическое правило, порождающее названия Означений переменной X (компетенции); М-семантическое правило, ставящее каждой нечеткой переменной X ее смысл М(Х).

Использование лингвистических переменных для описания компетенций позволяет формализовать знания ЭС. Модель компетенций, построенная на основе математического аппарата нечетких множеств по аналогии с понятиями «нечеткие системы», «нечеткий подход», «нечеткие условия», введенных в работах Заде и Мамдани, будет определяться как «нечеткая МК».

В ходе исследования для синтеза нечетких МК и оценки по ним сотрудников был разработан метод, систематизированная совокупность действий которого представлена на рисунке 5 в виде структурно-функциональной схемы.

Центральными блоками схемы являются: система объекта (объединяющая в себе подсистемы PQ, Т и IP); редуцированный образ объекта I (синтезируемый посредством инструментов блока AIFB); блок формирования списка имен лингвистических переменных (отражающих соответствующие компетенции); экспертная команда (ЕС) во главе с руководителем (PMD); блок инструментов автоматического синтеза M К (МСАВ); блок нечеткой МК (FCM), являющимся элементом экспертной системы, выполняющего функции организации вывода в режиме оценки.

Метод предусматривает два варианта синтеза нечеткой МК: 1 — разработка МК ведется силами экспертной команды в «ручном» режиме; 2 - синтез МК ведется в автоматическом режиме посредством идентификации нелинейной зависимости заданной исходной статистической информации.

Семантику лингвистических переменных в нечеткой МК, синтезируемой по варианту 1, предлагается определять методом количественного парного сравнения степеней принадлежности. В качестве базиса понятий и их интерпретации предлагается использовать модернизированную шкалу Саати. Поскольку данный метод допускает формирование знаний на основе мнения только одного эксперта, представляется возможным снизить необходимые временные и финансовые затраты процесса извлечения знаний.

Реализацию вывода по МК предлагается осуществлять посредством экспертной системы. Экспертная система (ЭС) представляет собой иерархическую нечеткую систему, где каждая нечеткая подсистема является отражением элементарной структуры МК. Для программной реализации ЭС предлагается использовать среду MATLAB и пакет Fuzzy Logic Toolbox. Обоснование выбора приведено в настоящей главе.

Экспертная система строится по модульному принципу. Каждый модуль ЭС реализуется в виде подсистемы нечеткого вывода (FIS - Fuzzy Inference System) с n - входами и одним выходом. Выходная переменная подсистемы является входной переменной для вышестоящей системы.

База знаний нечеткой подсистемы составляется экспертами и представляется в виде продукций вида:

(*1 = 41 0] *2 = 0.2,1 0] - 0> хп = ЙП.;) У = = В ЭС используются алгоритмы нечеткого логического вывода Mamdani и Sugeno. Методы дефазификации, агрегации, импликации и логических операций определяются для каждой подсистемы индивидуально.

В настоящей главе рассмотрен пример синтеза части МК для инженера-наладчика Управления информационных технологий ОАО «Амурметалл».

"Тук!":

А1РВ

т;

MCAB

FL'

PQ-

ЕС

-М

ТВ

"TÏ

т ■ FCM T ..

К ?

Fl PQ T

PMD

SSD 1 FD

t|. Ф

Рисунок 5 - Функциональная схема процесса синтеза нечеткой модели компетенций и оценки компетентности персонала:

MCAB (Model Creating Automatic Block) -блок автоматического создания модели; MS (Model Storage) — блок хранения нечетких моделей компетенций;

a (aims) - цели;

AIFB (A priori Information Forming Block) -блок формирования начальных условий; AL (Appointment List) - список существующих на предприятии должностей; ЕС (Expert Command) - экспертная команда (комиссия);

f (functions) - функции; FCM (Fuzzy Competence Model) - нечеткая модель компетенций; FD (Functional Decomposition) — функциональная декомпозиция; FL (Formal Limits) - множество формальных ограничений системы объекта; FL' - редуцированный вектор формальных ограничений; I (Image) - образ; i (instruments) - инструменты; IP (Inside Personnel) - внутренний персонал (работающий на предприятии); LVNL (Linguistic Variables Names List) - список имен лингвистических переменных;

OP (Outside Personnel) - внешний персонал (желающий работать на предприятии); PMD (Person Making Decision) - лицо, принимающее решение; PQ (Personal Qualities) - множество свойств (личностных качеств) социальной подсистемы объекта;

PQ' — редуцированный вектор личностных качеств;

SI (Statistic Information) - статистическая информация;

SSD (Subsystem Decomposition) - декомпозиция по подсистемам; t (tasks) - задачи;

Т (Technic) - множество свойств технической подсистемы объекта Т' - редуцированный вектор технических свойств;

ТВ (Testing Block) - блок тестирования

М (Mask) - маска;

Визуализация зависимости входных и выходной переменных для части синтезированной по варианту 1 нечеткой МК представлена на рисунке 6. Значение лингвистической переменной MN отражает оценку интегральной компетенции, переменные Tu, PQ12 и PQ22 - компетенции второго уровня, в котором Тц является кластером для компетенций третьего уровня, выраженных переменными Т'ц и Т2ц. Результаты тестирования синтезированных МК подтверждают их адекватность.

Для сокращения требуемых' ресурсов на этапе создания МК были разработаны и реализованы в среде MATLAB (в пакетах Fuzzy Logic Toolbox, Optimiza-

tion Toolbox) средства, автоматизирующие процесс построения моделей. Исходной информацией для синтеза нечеткой подсистемы в автоматизированном режиме служит таблица размерности (п+1) * т, содержащая экспертную информацию, где п - число входных переменных, т - объем экспертной информации.

Рисунок 6 - Результаты моделирования нечеткой часта модели: а - подсистема 1; б - подсистема 2 при фиксированной входной переменной PQ22 ~ 9; в—подсистема 2 при PQ j2 = 5; г-подсистема 2 при Tn = 18

Предлагается два варианта идентификации нелинейной зависимости нечеткими базами знаний. Критерием качества в обоих вариантах является минимизация невязки на обучающей выборке (RMSE - Root Mean Square Error):

RMSE = J±Zr=w(yr-HP. W,Xr)y min, (1)

где (Xr,yr),r = 1, М - обучающая выборка из М пар экспериментальных данных, связывающих входы Xr = (хг1,хг 2,..., хгп) с выходом у в г-ой паре обу-чакшхей выборки; F(P, W,X) - результат вывода по нечеткой базе знаний с параметрами (Р, W) при значении входов Xr\ Р - вектор параметров функций принадлежности термов входных и выходной переменных; W - вектор весовых коэффициентов правил базы знаний.

В первом варианте идентификация нелинейной зависимости производится нечеткими базами знаний Sugeno, посредствам стандартных функций genfisl, gen-ßs2, anfis . Оптимизация параметров базы знаний подсистемы осуществляется методом обратного распространения ошибки, или гибридным алгоритмом. Для устранения проблем, связанных с переобучением системы и недостаточной репрезентативностью обучающей выборки, предусмотрена проверка адекватности подсистемы на тестовой выборке, критерий качества (1).

Результаты автоматической идентификации нелинейной зависимости (отражающей элементарную структуру в МК инженера по АСУП ОАО «Амурме-талл») базами знаний Sugeno представлены на рисунке 7. Невязка на обучающей

выборке находится в допустимых для данной МК пределах и составляет 0,033. Проверка на тестовой выборке подтверждает адекватность элементарной МК.

Помимо большого числа достоинств нечетких систем типа Бгщепо таких, как высокое качество по критерию (см. формулу (1)), низкие временные затраты на оптимизацию, высокая размерность решаемых задач и т.д., им присущи также и недостатки, одним из которых является сложность интерпретации организации вывода дчя пользователя, мало знакомого с нечеткими системами.

Рисунок 7 - Результаты автоматического синтеза нечеткой системы: а - исходная экспертная информация; б - визуализация идентифицированной нелинейной зависимости инструментами Anfis-редактора

Для устранения данного недостатка при синтезе МК был разработан второй вариант, реализующий идентификацию нелинейной зависимости в автоматизированном режиме системой нечеткого вывода типа Mamdani. Для реализации этого варианта было разработано программное обеспечение GenfisM [12], расширяющее пакет Fuzzy Logic Toolbox и решающее задачу синтеза нечеткой подсистемы (МК) с последующим ее обучением (оптимизацией параметров по критерию (1)). Ядром программного обеспечения GenfisM является функция fmincon, решающая задачу поиска минимума нелинейной задачи с ограничениями:

min f{x)

при условии что:

с(х) < 0, ceq(x) = 0, А- х <b, Aeq ■ х = beq, lb < х < ub.

Здесь f(x) - функция, возвращающая скаляр; х, b, beq, lb, ub - векторы; A, Aeq - матрицы; с(х), ceq(x) - функции;

Результаты автоматической идентификации базами знаний Mamdani для исходной экспертной информации (см. рисунок 7) представлены на рисунке 8. Невязка на обучающей выборке находится в допустимых для данной МК пределах и составляет 0,032. Проверка на тестовой выборке подтверждает адекватность элементарной МК.

Дня обеспечения высокой объективности синтезированных МК и повышения их надежности как на этапах эксплуатации, так и на этапах их разработки был разработан метод синтеза распределенных нечетких систем с классификацией надежности решения и средства их автоматизированного синтеза. В качестве меры надежности нечеткой подсистемы предлагается использовать степень согласованности мотивированных заключений членов экспертной комиссии, участвующих в разработке модели. Необходимость разработки данного метода вызвана специфи-

кой предприятия ОАО «Амурметалл», определяющей разнородный состав экспертной комиссии и необходимость разработки решения в рамках единого для всех базиса. Поэтому задачи оперативного определения рассогласования мнений в рамках синтеза МК и его устранения являются приоритетными.

Рисунок 8 - Результаты автоматического синтеза нечеткой системы: а - исходная экспертная информация; б - визуализация идентифицированной

нелинейной зависимости функцией ^еиДуМ Структурная схема распределенной системы представлена на рисунке 9. Каждая из г подсистем отражает субъективное мнение определенного эксперта -члена экспертной комиссии. Вывод системы организуется как по каждой подсистеме в отдельности, так и виде консолидированного значения, отражающего все мнения экспертной комиссии.

Рисунок 9 - Схема вывода по распределенной системе

Класс надежности определяется дискретным классификатором, представляющим собой систему нечеткого логического вида Бгщепо. Организация дискретного вывода сводится к процедуре отыскания выходного лингвистического терма в правиле с максимальной степенью выполнения. Входными переменными является количество экспертов и нормированное среднеквадратическое отклонение точек в координате выходной переменной, определяемое по формуле:

5погт1 ~ тах(оШ^)-тт (ой?!)' ^

На основе классификации формируются зоны, характеризующие степень согласованности мнений экспертов, и в случае недостаточной степени согласованности, требующие принятия определенных мер, направленных на устране-

ния рассогласования в части МК, ограниченной координатами зоны с низкой степенью согласованности.

Для автоматического синтеза распределенной системы и организации по ней вывода были разработаны функции GenfisD и EvalfisD ¡11], расширяющие пакет Fuzzy Logic Toolbox.

Рисунок 10 - результаты моделирования распределенной системы: а - д - подсистемы 1-5 соответственно; е — график распределения стандартного отклонения Пример результатов вывода по синтезированной распределенной системе, представлен на рисунках 10 и 11 в координатах входных и выходной переменных. Невязка на обучающей выборке для всех подсистем находится в допустимых для данной МК пределах и не превышает 0,039. а)

Рисунок 11 - результаты моделирования распределенной системы: а - исходная экспертная информация Out)1; о - Outi2; * - Outi3; 0 - Out(4; а - Outi5); б - поверхность распределения интегрированного среднего значения с классификацией по зонам надежности (1 -й класс - синий цвет; 2-й класс - желтый цвет; 3-й класс - красный цвет) Наличие зоны 3-го класса надежности требует оперативного пересмотра структуры экспертной информации (для повышения согласованности экспертного заключения в этой зоне) и повторного конструирования МК.

Для устранения основных недостатков имеющихся на сегодняшний день систем оценки аттестуемых сотрудников (в частности, применения количествен-

ных балльных шкал для оценки качественных показателей) и предупреждения наличия погрешности в СОФК в ходе исследования был разработан новый подход к представлению оценок компетенций сотрудников.

Ключевой идеей подхода является отказ от четкого количественного представления оценок и балльной шкалы. Весь процесс определения компетентности сотрудника по классовой и объектной МК, начиная от момента оценки и заканчивая получением мотивированного заключения, предлагается организовать посредством мягких вычислений (Л. Заде).

лингвистической переменной «Поведение в напряженной ситуации» в ходе оценки сотрудника 1 пятью экспертами (1 - 5): а - функция принадлежности терма А] в дискретном виде (обозначено точками), в непрерывном виде (линейная интерполяция - пунктирная линия, кубическая интерполяция - сплошная линия); б - функции принадлежности термов А1 - А$ и А; в - множества пересечения (Р) и среднеквадратичного отклонения по точкам (Э) термов А| - А5; г-множество объединения термов А| -А5

Представление оценки сотрудника экспертом предлагается осуществлять посредством формирования экспертом нечеткого значения (терма) на пустом терм-множестве лингвистической переменной, соответствующей определенной компетенции. Пример формирования оценки представлен на рисунке 12, а. На рисунке 12, б. представлены нечеткие оценки, выполненные остальными членами экспертной комиссии. Формирование консолидированной нечеткой оценки возможно только после проверки на достаточность согласованности мнений. Задачи определения и анализа согласованности субъективных мнений экспертов предлагается возложить на отдельную подсистему. Выходной переменной системы является лингвистическая переменная «согласованность», входными являются высота пересечения нечетких субъективных термов «1к1ф1(Р)» (рисунок 12, в) и интеграл функции принадлежности, полученной путем определения среднеквадратичного отклонения точек функций принадлежности субъективных термов на всем универсальном множестве Vлингвистической переменной «Бит(Б)» (рисунок 12, в).

Разработаны критерии максимизации степени согласованности:

1) height(P) = sup рР(и) -> max,

иеи

где Р = Ai П А2 П ... П Ап - множество пересечения субъективных нечетких множествУ^! ...Ai, п — количество экспертов; U — универсальное множество; и — элемент универсального множества;

2) ¡is(uk) = ZJ»el лО^Ю-ДМ2 - min,

где то - количество элементов дискретного универсального множества, п — количество экспертов, р.(ик) =

В подсистеме реализована возможность вывода в одном из трех форматах:

1) в виде четкого числового значения (элемента из универсального множества выходной переменной), отражающего уровень или степень согласованности мнений;

2) в виде качественной характеристики - терма из терм-множества выходной лингвистической переменной;

3) в виде нечеткого множества, образуемого на универсальном множестве выходной лингвистической переменной в результате нечеткого вывода по базе знаний подсистемы и без проведения итоговой дефазификации.

Реализация дискретного вывода (формат 2) организуется посредством выбора терма, порядковый номер которого в терм-множестве выходной лингвистической переменной равен консеквенту правила, в результате вывода по которому было получено нечеткое множество с максимальной мощностью среди других нечетких множеств, сформированных по остальным правилам базы знаний подсистемы:

"со — ordination" = fis. output (l). mf(nummf). name, где fis - имя структуры нечеткой подсистемы, nummf - порядковый номер терма выходной лингвистической переменной, такой что:

nummf = fis. rule(rmax). consequent, гДе rmax - порядковый номер правила в базе знаний подсистемы, такой что:

A'wCtii) = moxfë^! lin («;). -1" 1 f*rk(Ui). - ИгпСщ)}, где (¿rk(ui) ~ функция принадлежности нечеткого множества, сформированного в результате вывода по гк правилу; к = 1, п - порядковый номер правила в базе знаний подсистемы.

Результаты вывода нечеткой подсистемы для субъективных множеств Ai ...А5 (см. рисунок 12, б) представлены на рисунке 13: в формате 1 - в виде четкого числового значения - точка с координатой z, равной 0,538 (рисунок 13, а) и точка с координатой х, равной 0,538 (рисунок 13, б); в формате 2 - в виде имени терма «Enough co-ordinated», визуализация дискретизации вывода представлена (см. рисунок 13, а) в виде трех зон (выделенных разными цветами), терму «Enough co-ordinated» в случае дискретного вывода соответствует средняя зона, выделенная желтым цветом; в формате 3 - в виде нечеткого выпуклого субнормального множества С (см. рисунок 13, б). Визуализация осуществлялась с помощью разработанного сценария coord.

При достаточной степени согласованности объективный терм предлагается определять как нечеткое среднее субъективных термов на основе -уровневого принципа обобщения:

где

А = и„б[0;1](^а).

Ак = Иаф;Ц(К,Аак);

п - количество экспертов.

Для реализации арифметических операций с нечеткими числами была разработана функция п$_}иг2у_С№. Результаты определения объективного терма для Ах ... /1п представлены на рисунке 12, б (пунктирная линия). В случае недостаточной степени согласованности предусмотрены следующие действия: 1 -система выдает предупреждение оператору о несогласованности мнений, который совместно с председателем экспертной комиссии должен определить и устранить причину несогласованности; 2 — если предупреждение системы игнорируется в силу различных причин, то система определяет объективный терм по исключительному алгоритму.

а)

со-ог4та1'юп

6) ^««пДдаюдй^

Ье'чЬЦР)

Ляя®

0.538 исо-ог&тИоп

Рисунок 13 - Визуализация результатов вывода подсистемы определения согласованности мнений экспертов: а - в координатах универсальных множеств входных и выходной лингвистических переменных; б - на универсальном множестве выходной лингвистической переменной Алгоритм определяется для каждой МК с учетом минимизации негативного влияния последствий, возникших в результате ошибки формирования объективного терма, связанной с необходимостью принятия решения на основе несогласованных исходных данных. Количество инициализированных на основе несогласованных исходных данных компетенций в рамках одной МК ограничивается в соответствии с определенными критериями качества.

При разработке нечеткого подхода была также учтена и реализована возможность определения степени постоянства проявления поведения определенного сотрудника. Для определения постоянства степени проявления поведения предлагается использовать размах (К) ядра нечеткого множества, полученного сечением нечеткого множества

(} =л1ил2и...ил„

на а-уровне (рисунок 12, г).

В четвертой главе выполнено технико-экономическое обоснование внедрение системы СОФК в СПЦ ОАО «Амурметалл». Сравнительная характеристика стоимости и продолжительности процедуры аттестации классической и с ис-

пользованием СОФК демонстрирует значительное превосходство процедуры с СОФК, так в зависимости от способа оценки компетентности стоимость процедуры сокращается на 20 - 50 %, а продолжительность на 17 - 55 %.

12000000 10000000 - - «ДО 8000000 -■— «IPV 6000000

руб <000000 2000000

—4

-L-1-l-f:

. ',|401009S.SS|

.3854192.1' /

'-г-г-f^-r;

мес/год

Рисунок 14 - Финансовый профиль проекта В ходе исследования был разработан график основных этапов по разработке СОФК и рассчитана смета затрат, позволяющие определить сумму необходимых первоначальных инвестиций и продолжительность процесса разработки и внедрения прототипа системы.

Таблица 1 - Значения показателей инвестиционной привлекательности проекта

Наименование показателя Расчетное значение

Ставка дисконтирования, % 39,3

Кумулятивный денежный поток (КДП), руб. 9809962,5

Чистая текущая стоимость (NPV), руб. 4010095,5

Индекс прибыльности (PI) 4,31

Внутренняя норма эффективности (IRR) 2,208

Период окупаемости (РР), месяцы 17

Дисконтированный период окупаемости (РРД месяцы 18

Максимальный отток денежных средств (F), руб. 2061450,5

Максимальный отток денежных средств с учетом дисконтирования (ГД руб. 1757052,2

Ожидаемый эффект от внедрения СОФК в СПЦ ОАО «Амурметалл» выражается в сокращении времени ППР на 16%; сокращении времени внепланового простоя на 24,5 % и сокращении затрат на оборудование, материалы и комплектующие, необходимые для восстановления работоспособности технических комплексов, поврежденных в результате аварий, на 26 %.

Результаты анализа инвестиционной привлекательности проекта по разработке и внедрению СОФК, (рисунок 14 и таблица 1), подтверждают экономическую обоснованность его реализации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты научных исследований, проведенных в диссертационной работе, заключаются в следующих положениях.

1. Разработан алгоритм интегрированной информационной поддержки, позволяющий значительно повысить качество и управляемость процесса ТОиР и модернизации оборудования путем обеспечения максимальной эффективности ассоциации «сотрудник — техническая система», посредством СОФК технического персонала промышленного предприятия.

2. Разработан метод синтеза МК на основе математического аппарата нечетких множеств, позволяющий обобщить и формализовать (в понятном для пользователя виде) разнородный опыт отдельных экспертов, и организовать процедуру вывода по МК, исключающую негативные факторы субъективизма и предвзятости. Наличие альтернатив реализации дает возможность синтезировать специализированные для каждого класса сотрудников МК.

3. Разработаны средства автоматизированного синтеза нечетких подсистем, в частности идентификаторы нелинейных зависимостей нечеткими базами знаний Sugeno и Mamdani, а также автоматические конструкторы распределенных систем и дискретных классификаторов надежности решения, образующие полный комплекс инструментария для реализации классовых и объектных МК и значительно сокращающие временные и трудовые затрата на разработку и внедрение СОФК.

4. Предложен и реализован принципиально новый подход к оценке ПК и организации вывода по МК, на всех этапах оценки и разработки решения, исключающий операции с четкими значениями. Применение нечеткого подхода значительно повышает качество разрабатываемых в СОФК решений.

5. Проведены теоретические и практические исследования, подтверждающие техническую и экономическую обоснованность разработки и внедрения СОФК для ОАО «Амурметалл».

ПУБЛИКАЦИИ

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России:

1. Горькавын, М.А. Синтез нечеткой модели компетенций технического персонала промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Информатика и системы управления.-2010. - № 1 (23).

2. Горькавын, М.А. Нечеткий подход к оценке компетентности технического персонала промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Вестник ТОГУ. -2010.-№3.

Другие публикации:

3. Горькавый, М.А. К вопросу создания автоматизированной экспертной системы прогнозирования инновационных изменений на предприятиях металлургического комплекса / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Электротехнические системы и комплексы: Межвузовский сб. науч. тр. Вып 17. - Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2009.

4. Горькавын, М.А. Автоматизация синтеза нечетких подсистем экспертной системы промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Ученые записки Ком-сомольского-на-Амуре государственного технического университета. - 2010. - № 1.

5. Горькавый, М.А. Модели, методы и средства управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Электротехнические системы и комплексы: Материалы Международ, научно-практ. конф. - Комсомольск-на-Амуре, 2010.

6. Горькавын, М.А. Объектно-ориентированный анализ и проектирование системы оценки и формирования компетентности технического персонала промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Объектные системы - 2010: Материалы I Международ. научно-практ. конф. - Ростов-на-Дону, 2010.

7. Горькавын, М.А. Разработка классовых и объектных моделей компетенций для повышения эффективности производственных процессов / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Объектные системы - 2010: Материалы II Международ, научно-практ. конф. - Ростов-на-Дону, 2010.

8. Горькавын, М.А. Системный анализ в проектировании экспертного модуля АСУП / М.А. Горькавый // Системный анализ в проектировании и управлении: Материалы XIV Международ, научно-практ. конф. Ч. 2. - СПб, 2010.

9. ГорькавыП М.А. Интеллектуальные технологии в организации дополнительного профессионального образования / М.А. Горькавый, А.И. Горькавый // Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке: Материалы XVII Международ, на-учно-метод. конф. Т. 1. - СПб, 2010.

10. Горькавый М.А. Технология оценки компетентности обучающихся на основе экспертной системы / М.А. Горькавый, А.Р. Куделько // Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке: Материалы XVII Международ, научно-метод. конф. Т. 2.-СПб, 2010.

11. Свидетельство об официальной регистрации программы «GenfisD» для ЭВМ №2010615628. Заявка № 2010615094 / М.А. Горькавый. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31.08.2010.

12. Свидетельство об официальной регистрации программы «GenfisM» для ЭВМ №2010615629. Заявка № 2010615095. / М.А. Горькавый. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31.08.2010.

13. Горькавый М.А. К вопросу оценки компетентности персонала металлургического предприятия в условиях инновационных изменений / М.А. Горькавый // Управления инновациями: теория, инструменты, кадры: Материалы 2-й Всеросс. научно-практ. конф. - СПб, 2009. -С 84-85.

14. ГорькавыП, М.А. Экспертный модуль в системе аттестации персонала предприятия / МЛ. Горьхавый, В.А. Соловьев // Фундаментальные исследования и инновации в национальных исследовательских университетах: Материалы XIV Всеросс. конф. Санкт-Петербург. Т. 2. - СПб, 2010.

15. Горькавый, М.А. Разработка экспертного модуля в системе управления основными фондами промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Научная сессия ТУСУР - 2010: Материалы Всеросс. иаучно-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. - Томск: В-Спектр, 2010. -Ч. 1.

16. Горькавый, М.А. Системно-логический подход повышения эффективности управления промышленным предприятием / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Научно-техническое творчество аспирантов и студентов: Материалы 39-Й научно-техн. конф. аспирантов и студентов (г. Комсомольск-на-Амуре, 2009 г.). В 3 ч. Ч. I. - Комсомольск-на-Амуре, 2009.

17. Горькавый, М.А. Возможности использования экспертной системы в управлении промышленным предприятием /М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Научно-техническое творчество аспирантов и студентов: Материалы 38-й научно-техн. конф. аспирантов и студентов (г. Комсомольск-на-Амуре, 3-17 апреля 2008 г.): В 4 ч. Ч. 1. - Комсомольск-на-Амуре, 2008.

18. Горькавый, М.А. Экспертная система как модуль АСУП в вопросах технического обслуживания, ремонта и модернизации оборудования промышленного предприятия / МЛ. Горькавый, В.А. Соловьев // Научно-техническое творчество аспирантов и студентов: Материалы 40-й научно-техн. конф. аспирантов и студентов (г. Комсомольск-на-Амуре, 3 -17 апреля 2010 г.): В 4 ч. Ч. 1. - Комсомольск-на-Амуре, 2010.

Подписано в печать 11.11.2010. Формат 60 х 84 1/16. Бумага писчая. Ризограф FR3950EP-a. Усл. печ. л. 1,4. Уч.-изд. л. 1,35, Тираж 100. Заказ 23633.

Отпечатано в полиграфической лаборатории Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет» 681013, Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина, 27.

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Горькавый, Михаил Александрович

Введение.

1 Анализ существующих классов АСУП и АСУПП и разработка путей их совершенствования.

1.1 Иерархическая структура АСУП.

1.2 Обзор информационных систем управления предприятием и производственными процессами.

1.2.1 Системы управления основными фондами предприятия (ЕАМ).

1.2.2 Системы управления персоналом (НКМ/НШМБ).

1.2.3 Системы оперативного управления производством/ ремонтами (МЕ5).

1.3 Информационная характеристика процессов технического обслуживания, ремонта и модернизации оборудования.

1.4 Математическое описание человеко-машинной системы управления производственным процессом.

1.4.1 Четкий и нечеткий канал управления.

1.4.2 Повышение эффективности и качества управления производственным процессом на основе системы оценки и формирования компетентности сотрудников.

2 Разработка способов интегрированной информационной поддержки процесса ТОиР и модернизации оборудования металлургического предприятия (на примере ОАО «Амурметалл»).

2.1 Позиционирование СОФК на семантической сети базовых подсистем и ключевых процессов ОАО «Амурметалл».

2.2 Разработка алгоритма процедуры оценки и формирования компетентности сотрудников на основе классовой и объектной моделей компетенций.

2.3 Исходная система. Синтез образа исходной системы.

2.4 Проектирование концептов классовой и объектной МК на основе системного анализа производственных подсистем предприятия.

2.4.1 Функциональная декомпозиция и декомпозиция по подсистемам оборудования основных производственных цехов ОАО «Амурметалл».

2.4.2 Объектно-ориентированный анализ и проектирование модулей СОФК.

2.4.3 Отображение статической структуры и динамических свойств технической системы в классовой и объектной модели компетенций.

2.5 Формирование надежностных и технико-экономических показателей, характеризующих основные динамические свойства технических систем. Разработка методов расчета показателей.

2.5.1 Показатели надежности технических систем.

2.5.2 Показатели важности технических систем.

3 Проектирование и реализация базовых модулей СОФК.

3.1 Синтез и реализация классовой модели компетенций с использованием аппарата нечеткой логики.

3.1.1 Структура модели компетенций.

3.1.2 Математическое описание компетенции.

3.1.3 Метод синтеза нечеткой модели компетенций.

3.1.4 Определение семантики лингвистических переменных на основе экспертного анализа.

3.1.5 Реализация вывода по МК на основе иерархической нечеткой системы инструментами среды MATLAB.

3.1.6 Пример синтеза нечеткой МК.

3.2 Автоматизация синтеза нечетких подсистем ЭС.

3.2.1 Разработка принципа автоматизации процесса построения нечеткой

3.2.2 Идентификация нелинейной зависимости нечеткой базой знаний Sugeno.

3.2.2 Идентификация нелинейной зависимости нечеткой базой знаний Mamdani.

3.2.3 Сравнительная характеристика способов автоматической идентификации базами знаний Mamdani и Sugeno при синтезе МК.

3.3 Метод синтеза распределенной нечеткой системы с классификацией надежности решения.

3.4 Автоматизация синтеза распределенной нечеткой системы с классификацией надежности решения.

3.5 Нечеткий подход к представлению оценок примитивных компетенций и организации вывода без промежуточных операций дефазификации.

4 Оценка экономического эффекта от внедрения СОФК.

4.1 Определение стоимости процедуры оценки компетентности сотрудников.

4.1.1 Определение стоимости классической процедуры оценки компетентности сотрудников и процедуры оценки компетентности с использованием СОФК: тестирование.

4.1.2 Определение стоимости классической процедуры оценки компетентности сотрудников и процедуры оценки компетентности с использованием СОФК: собеседование.

4.1.3 Определение стоимости классической процедуры оценки компетентности сотрудников и процедуры оценки компетентности с использованием СОФК: наблюдение.

4.1.4 Определение стоимости классической процедуры оценки компетентности сотрудников и процедуры оценки компетентности с использованием СОФК: имитация.

4.2 Определение стоимости и времени мероприятий по разработке и внедрению СОФК в СПЦ ОАО «Амурметалл».

4.3 Анализ инвестиционной привлекательности проекта по разработке и внедрению СОФК в СПЦ ОАО «Амурметалл».

4.3.1 Ориентировочный план проведения процедур оценки и формирования компетентности сотрудников СПЦ.

4.3.2 Прогнозируемый эффект от внедрения СОФК в СПЦ ОАО «Амурметалл».

4.3.3 Расчет таблицы Cash-Flow и основных показателей инвестиционной привлекательности проекта.

Введение 2010 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Горькавый, Михаил Александрович

Актуальность темы. На современном этапе инновационного развития и модернизации промышленных предприятий ставятся задачи поиска и реализации методов повышения эффективности основных производственных процессов для обеспечения требуемого уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции и положительной динамики роста ключевых производственных и экономических показателей предприятия. Эффективность процесса определяется уровнем его автоматизации, достигаемым посредствам разработки и внедрения новых и модернизации имеющихся АСУ.

Для фондоемких предприятий с непрерывным производственным циклом задача обеспечения качества и автоматизации управления процессом технического обслуживания и ремонта (ТОиР) и модернизации оборудования является приоритетной. Большой вклад в развитие эффективных методов ТОиР внесли ученые А.И. Ящура, В .Я. Седуш, Н.А. Афанасьев, М.А. Юсипов и др [112,139,20, 77].

Сложность внедрения систем обусловлено уникальной спецификой конкретного предприятия. Процедура адаптации АСУ в связи с отсутствием обобщенного формализованного описания процессов ТОиР и модернизации оборудования, большим числом взаимосвязей и значительной долей нечетких данных требует высоких временных и финансовых затрат. Более того, качество процесса ТОиР и модернизации оборудования зависит от компетентности технического персонала, задействованного в этом процессе, и качества функционирования АСУ класса HRM (Human Resources Management -система управления персоналом). Таким образом, проектирование и внедрение системы БАМ должно осуществляться интегрированно с системой HRM посредством комплексного системного подхода, обеспечивающего возможность синтеза адекватных моделей процессов управления ТОиР и модернизации оборудования и управления персоналом в частности и повышения качества управления человеко-машинной системой в целом (результаты фундаментальных исследований в области представления знаний в человеко-машинных системах представлены в работах авторов Г.С. Поспелова, Д.А. Поспелова, J1. Заде, В.Ф. Хорошевского [101 - 104, 96, 64]). Прямая зависимость качества процесса ТОиР и модернизации оборудования от компетентности технического персонала обусловливает необходимость синтеза в информационных системах классов БАМ и HRM дополнительных модулей, решающих задачи оценки и формирования компетентности сотрудников.

Цель диссертационной работы: разработка в рамках АСУП моделей, методов и средств управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли для повышения эффективности, надежности и оперативности управленческих решений.

В диссертационной работе решаются следующие задачи:

Методы исследования. Основные теоретические и прикладные результаты исследования базируются на методах системного анализа, функционального и информационного моделирования, теории нечетких множеств, теории автоматического управления, методах анализа и синтеза сложных систем, методах объектно-ориентированного проектирования. Реализация решений осуществлялась в среде МАТЪАВ.

Основные положения, выносимые на защиту:

2. Метод синтеза нечетких моделей компетенций.

3. Средства автоматизированного и автоматического синтеза нечетких подсистем, их реализация.

Научная новизна:

1. Предложена интегрированная информационная система оценки и формирования компетентности технического персонала, которая позволила значительно повысить качество и управляемость процесса ТОиР и модернизации оборудования путем обеспечения максимальной эффективности ассоциации «сотрудник — техническая система».

3. Разработаны средства автоматизированного синтеза нечетких подсистем, в частности идентификаторы нелинейных зависимостей нечеткими базами знаний 8и§епо и Матс1аш, а также автоматические конструкторы распределенных систем и дискретных классификаторов надежности решения, образующие полный комплекс инструментария для реализации классовых и объектных МК.

Практическая значимость:

3. I, II Международные научно-практические конференции «Объектные системы — 2010», Ростов-на-Дону, 2010 г.

5. IIs Всероссийская научно-практическая конференция «Управление инновациями: теория, инструменты, кадры», Санкт-Петербург, июнь 2009 г.

6. XIV Всероссийская конференция «Фундаментальные исследования и инновации в национальных исследовательских университетах», Санкт-Петербург, май2010Т.

8. 38-я, 39-я, 40-я научно-технические конференции студентов И" аспирантов КнАГТУ, Комсомольск-на-Амуре, 2008-2010 гг.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа* состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 158 страницах машинописного текста; иллюстрированных 41 рисунком и 23 таблицами, списка литературы из 139 наименований и приложений.

Заключение диссертация на тему "Модели, методы и средства управления и интегрированной информационной поддержки производственных процессов предприятия металлургической отрасли"

1. Разработан алгоритм интегрированной информационной поддержки, позволяющий значительно повысить качество и управляемость процесса ТОиР и модернизации оборудования путем обеспечения максимальной эффективности ассоциации «сотрудник - техническая система», посредством СОФК технического персонала промышленного предприятия.

3. Разработаны средства автоматизированного синтеза нечетких подсистем, в частности, идентификаторы нелинейных зависимостей нечеткими базами знаний 81щепо и Матёаш, а также автоматические конструкторы распределенных систем и дискретных классификаторов"надежности ре-" шения, образующие полный комплекс инструментария для реализации классовых и объектных МК и значительно сокращающие временные и трудовые затрата на разработку и внедрение СОФК.

4. Предложен и реализован принципиально новый подход к оценке ПК и организации вывода по МК, на всех этапах оценки и разработки решения, исключающий операции с четкими значениями и обеспечивающий высокую степень объективности интегральной оценки технических сотрудников.

Заключение

Библиография Горькавый, Михаил Александрович, диссертация по теме Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

1. Container Terminal Management System // Tadviser. 2010 -http://www.tadviser.ru/index.php.

2. Costa, E. Visual Prolog 7.2 for Tyros 2007 / E. Costa // WWII & The us, 2007.

3. Cox, B. Object-oriented Programming: An Evolutionary Approach. Reading/В. Cox. MA: Addison-Wesley, 1986.

4. Documentation for Math Works Products, R2009b. Access: -http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/helpdesk.html

5. HRM-системы // Tadviser. 2010. - http://www.tadviser.ru/index.php.

6. Page-Jones, M. The Practical Guide to Structured Systems Design. En-glewood Cliffs / M. Page-Jones. New Jersey: Yourdon Press, 1988.

7. Stepp, R. Conceptual Clustering of Structured Objects: A Goal-Oriented Approach / R. Stepp, R. Michalski // Artificial Intelligence. 1986. - Vol. 28( 1). - P. 53.

8. Stroustrup, B. The С++ Programming Language, Second Edition. Reading / B. Stroustrup. MA: Addison-Wesley, 1991.

9. Strub, J. EAM Versus CMMS: What's Right for Your Company? / J. Strub, P.J. Jakovljevic // Technology Evolution Centers 2004. - http:// www.technologyevaluation.com.

10. Zadeh, L.A. Fuzzy sets / L.A. Zadeh // Information and Control. -1965. Vol. 8. - № 3. - Pp. 338 - 353.

11. Абросимова, А. Технологии и люди. Сложности внедрения ERP-систем / А. Абросимова // Управление человеческим потенциалом. 2006. - № 1.

12. Аналитический обзор: Системы HRM // Tadviser. 2009 // http://www.tadviser.ru/index.php.

13. Андреев, Д.А. Совершенствование методов расчета эксплуатационной надежности электрооборудования электростанций и подстанций: автореферат / Д.А. Андреев. — Иваново, 2006.

14. Андриевский, Б.Р. Избранные главы теории автоматического управления / Б.Р. Андриевский, A.JI. Фрадков. СПб.: Наука, 1999. - 467 с.

15. Антоненко, И.Н. Информационная поддержка эксплуатации энергооборудования / И.Н. Антоненко // ИСУП. 2007. - № 1(13).

16. Антоненко, И.Н. Программное обеспечение для ТОиР: особенности выбора / И.Н. Антоненко // Промышленная автоматизация в России // http://www.industrialauto.ru/modules/myarticles/article.php?itemid=299.

17. Аныпин, В.М. Инновационный менеджмент: концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития / В.М. Аныпин, A.A. Дагаев. -М.: Дело, 2007.

18. Афанасьев, А. Как оценить инвестиции в персонал / А. Афанасьев // Финансовый директор. 2004. - № 6.

19. Афанасьев, H.A. Система технического обслуживания и ремонта оборудования энергохозяйства промышленных предприятий / H.A. Афанасьев, М.А. Юсипов. -М.: Энергоатомиздат, 1989.

20. Баринов, А. Техобслуживание и ремонты оборудования: России есть к чему стремиться / А. Баринов // Металлоснабжение и сбыт. 2009. - № 10.

21. Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Беллман, JI. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.-С. 172-215.

22. Блюмин C.JI. Модели и методы принятия решения в условиях неопределенности / C.JL Блюмин, И.А. Шуйкова. Липецк: ЛЭГИ, 2001. - 138 с.

23. Богачева, Т.Г. 1С:Торговля и Склад в вопросах и ответах / Т.Г. Бо-гачева. -М.: 1С-Паблишинг, 2003.

24. Бондаренко, Л. ERP в металлургии ищем конечного потребителя / Л. Бондаренко // Металлоснабжение и сбыт. - 2008. - № 10.

25. Борисова, Е. Компетенция и критерии оценки / Е. Борисова // Служба кадров и персонал. — 2006. № 2.

26. БОСС Кадровик. Система управления персоналом // АйТи — http://www.it.ru/common/img/uploaded/pdf/%5BBrochure%5DBOSS-KadrovikSistyemaupravlyeniyapersonalom20030904.pdf.

27. Бочаров, Е.П. Интегрированные корпоративные информационные системы: Принципы построения / Е.П. Бочаров, А.И. Колдина. М.: Финансы и статистика, 2005.

28. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ / Г. Буч. СПб.: Невский диалект, 1998.

29. Власов, А. Реализация MES-системы Factelligence на российском предприятии пищевой промышленности / А. Власов // ИСУП. 2007. - № 1(13).

30. Гаазе-Рапопорт М.Г. От амебы до робота: модели поведения / М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. М.: - Наука Гл. ред. физ. мат. лит., 1987.

31. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гав-рилова, В.Ф. Хорошевский. СПб.: Питер, 2000. — 384 с.

32. Гартвич, A.B. Планирование закупок, производства и продаж в 1С предприятие 8 / A.B. Гартвич. СПб.: Питер, 2008.

33. Годовой отчет ОАО «Амурметалл» за 2009 год // Официальный сайт ОАО «Амурметалл» http://www.amurmetal.ru/ru/investorrelations/-results/annualreports/.

34. Горькавый, М.А. Автоматизация синтеза нечетких подсистем экспертной системы промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2010. — № 1.

35. Горькавый, М.А. Нечеткий подход к оценке компетентности технического персонала промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев II Вестник ТОГУ. 2010. - № 3.

36. Горькавый, М.А. Разработка классовых и объектных моделей компетенций для повышения эффективности производственных процессов / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Объектные системы 2010: Материалы II Международ, научно-практ. конф. - Ростов-на-Дону, 2010.

37. Горькавый, М.А. Синтез нечеткой модели компетенций технического персонала промышленного предприятия / М.А. Горькавый, В.А. Соловьев // Информатика и системы управления. 2010. — № 1 (23).

38. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия., Термины определения. М.: Госстандарт России: Изд-во стандартов, 1989.

39. Дафт, Р.Л. Менеджмент / P.JI. Дафт. CI16.: Питер, 2000.

40. Дебальчук; Hi Автоматизация управления ITR / Hi Дебальчук // Служба кадров и персонал. 2008. - № 6.

41. Декханов, Д. Специальный обзор: Информационные технологии в металлургии / Д. Дехканов // Мёталлоснабжение и сбыт. — 2006. № 10.

42. Добрынину А. Автоматизация управления персоналом в металлургии / А. Добрынин // REMagazine. 2007. - № 5.

43. Домбровская; И. Возможности HR-систем: мифы: и реальность / И^Домбровская//Управление персоналом:,-2005.— № 9;

44. Евстафьев, И.Н; Организация сбора данных для выбора оптимальной стратегии управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования / И.Н; Евстафьев // Металлург. 2009. - № 3.

45. Ефремов; Av/WMS фундамент эффективного:,склада / А. Ефремов, Е. Поляков // Современный склад. - 2008. -№ 1.

46. Забаров, Д. WMS как инструмент повышения эффективности складской логистики / Д. Забаров // iTeam.— http ://www.iteam.ru/publications/-logistics/section75/article2715/

47. Загидуллин, P.P. Оперативно-календарное планирование в гибких производственных системах / Р.Р; Загидуллин. -М.: Изд-во МАИ, 2004. 208 с.

48. Загидуллин, P.P. Оперативно-календарное планирование и диспет-чирование в MES-системах. Часть II / P.P. Загидуллин, Е.Б. Фролов // ERPNEWS http://erpnews.ru/doc2937.html

49. Загидуллин, Р.Р. Управление машиностроительным производством с помощью MES-систем / Р.Р. Загидуллин, Е.Б. Фролов. М.: СТИН, 2007.

50. Заде, JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / JI.A. Заде // Математика сегодня.- М.: Знание, 1974.-С. 5-49.

51. Заде, JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. М.: Мир, 1976.

52. Заде, JI.A. Тени нечетких множеств / JI.A. Заде // Проблемы передачи информации. — 1966. — Т. II. Вып. 1. С. 37 — 44.

53. Информационное обеспечение, поддержка и сопровождение жизненного цикла изделия / В.В. Бакаев и др.. М.: Машиностроение-1,2005. 624 с.

54. Кадыков, М.В. Роль CRM-систем в повышении эффективности деятельности компании / М.В. Кадыков // Monitor CRM, 2007. — http://www.monitor-crm.ru/aboutcrm/aboutcrmll/

55. Казанский, Д.Л. Системы управления основными фондами — прогрессивные методы в техобслуживании / Д.Л. Казанский, Е.В. Леонтьева // ИСУП.-2006.-№3(11).

56. Караулова, A.A. Управление персоналом и расчет зарплаты в «1С:Управление производственным предприятием 8»: практ. пособие / A.A. Караулова, Е.М. Савченко. -М.: 1С-Паблишинг, 2008.

57. Карпова, H.H. Основные принципы аттестации / H.H. Карпова // Справочник по управлению персоналом. 2004. — № 4.

58. Качанова, Т.Л. Информационные технология решения стратегических проблем / Т.Л. Качанова, Б.Ф. Фомин. СПб.: Политехника, 2002. - 76 с.

59. Классификация HRM-систем и описание их стандартных функций // Tadviser. http://www.tadviser.ru/articles/18173/

60. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: пер. с англ. / Дж. Клир. М.: Радио и связь, 1990. - 544 с.

61. Ковалев, А.П. Оценка стоимости машин, оборудования и транспортных средств / А.П. Ковалев. М.: Интерреклама, 2003. - 488 с.

62. Кожухар, В.М. Практикум по экономической оценке инвестиций: учеб. пособие / В.М. Кожухар. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2007. - 148 с.

63. Колесников, С.Н. Планирование деятельности производственного предприятия. От промфинтехпланирования к MRP II и дальше / С.Н. Колесников. -М.: 1С-Паблишинг, 2007.

64. Колпачков, В. И. Система технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования промышленных предприятий / В.И. Колпачков, А.И. Ящура. М.: ГИГХС, 1994

65. Кочетков, И. Проекты внедрения ERP-систем на платформе «1С:Предприятие» в металлургии и металлоемких отраслях / И. Кочетков // Металлоснабжение и сбыт. 2008. - № 10.

66. Кудрякова, Н.В. Оценка экономической эффективности инвестиций в систему профессионального образования / Н.В. Кудрякова, Б.В. Смирнов. Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2010. - 143 с.

67. Куропаткин, П.В. Оптимальные и адаптивные системы: учеб. пособие / П.В. Куропаткин. М.: Высш. школа, 1980. - 287 с.

68. Леевик, Г. Е. Аттестация персонала по международным стандартам качества / Г.Е. Леевик. БПА, 2007.

69. Лобанова, Т.Н. Оценка инвестиций в персонал «за» и «против» / Т.Н. Лобанова // Управление персоналом. - 2004. - № 11.

70. Макаров, С. ЕСМ: информация и процессы / С. Макаров // Открытые системы. — 2004. — № 8.

71. Малышев, Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Н.Г. Малышев, A.B. Берштейн, A.B. Боженюк. -М.: Энергоатомиздат, 1991.

72. Марселлус, Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: пер. с англ./ Д. Марселусс; предисл. С.В. Трубицына. М.: Финансы и статистика, 1994. — 256 с

73. Матюшин, В.А. Автоматизации управления техническим обслуживанием и ремонтами на металлургическом предприятии / В.А. Матюшин, И.Н. Антоненко // Автоматизация в промышленности. — 2007. № 9.

74. Матюшин, В.А. Особенности внедрения информационных систем управления ТОиР / В.А. Матюшин, И.Н. Антоненко // Техническое обслуживание и ремонт. 2010. — № 1.

75. Мельник, О. Автоматизация ТОРО: персонал воспринимает внедрение положительно, но встречает в штыки / О. Мельник // Intelligent enterprise. 2007. - № 9(165). - С. 36 - 37.

76. Мокров, А.В. Развитие корпоративных маркетинговых информационных систем (МИС) / А.В. Мокров, С.В. Масленников // Маркетинговые коммуникации. 2001. - № 1 (7).

77. Надежность технических систем: справочник / под ред. И.А. Ушакова. -М.: Радио и связь, 1985.

78. О состоянии промышленного производства и розничной-торговли в январе-июне 2010 года: металлургическое производство // Министерство промышленности и торговли России. http://www.iriinprom.gov.rU/activity/avia/stat/29/0.

79. Отчет: ERP в энергетике и ЖКХ: 139 проектов и 50 интеграторов // Tadviser. http://www.tadviser.ru/index.php/ERP.

80. Первозванский, А.А. Курс теории автоматического управления : учеб. пособие / А.А. Первозванский. — М.: Наука, 1980. — 611 с.

81. Питеркин, С.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем / С.В. Питеркин, Н.А. Оладов, Д.В. Исаев. 2-е. изд. - М.: Аль-пина Паблишер, 2003 - 368 с.

82. Платонова, Т. Экспертная оценка как элемент управления персоналом в ОАО «УАЗ» / Т. Платонова // Служба кадров и персонал. — 2006.—№ 8.

83. Поспелов, Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект / Г.С. Поспелов. М.: ВЦ АН СССР, 1980.

84. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах t управления / Д.А. Поспелов. М.: Энергоиздат,.1981. — 232 с.

85. Поспелов, Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов / Д.А. Поспелов. — М. Радио и связь, 1989. - 184 с.

86. Поспелов, Д.А: Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Д.А. Поспелов. — М.: — Наука — Гл. ред. физ. мат. лит., 1986.-312 с.

87. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. М.: Наука - Гл. ред. физ-мат. лит., 1986. - 286 с.

88. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том А. Фундаментальные исследования в области представления знаний / под ред. Д.А. Поспелова. М.:ВИНИТИ, 1984. - 261 с.

89. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том В. Инструментальные средства разработки систем, ориентированных на знания / под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. М.: ВИНИТИ, 1984.-236 с.

90. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том С. Прикладные человеко-машинные системы, ориентированные на знания / под ред. Г.С. Поспелова, В.Ф. Хорошевского. М.:ВИНИТИ, 1984. - 380 с.

91. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том D. Фундаментальные и прикладные исследования в области робототехнических систем / под ред. И. Пландера, А. Платонова. М.: ВИНИТИ, 1984.-291 с.

92. Прогнозные значения показателя темпа роста инфляции // Министерство экономического развития Российской федерации. — http://www.-economy.gov.ru/minec/main.

93. Развитие информационных технологий на ОАО «Амурметалл», создание единой информационной среды (АСУТП, АСУП, 1С) // Материалы X международ, научно-практ. конф. «ИТ Бизнес - Металл» (ИБМ-2007) -http ://www.i-b-m.ru/annzavody2007.php?print= 1.

94. Репин, С.В. Методология совершенствования системы технической эксплуатации строительных машин: автореферат / С.В. Репин. — СПб, 2008.

95. Ротштейн, А.П. Нечеткая надежность алгоритмических процессов / А.П. Ротштейн, С.Д. Штовба. Винница: Континент-ПРИМ; 1997. - 142 с.

96. Рощин, Ю. Объединенная металлургическая КИС / Ю. Рощин // Металлоснабжение и сбыт. 2010. — № 4.

97. Свидетельство об официальной регистрации программы «GenfisD» для ЭВМ № 2010615628. Заявка № 2010615094 / М.А. Горькавый. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31.08.2010.

98. Свидетельство об официальной регистрации программы «GenfisM» для ЭВМ № 2010615629. Заявка №» 2010615095. / М.А. Горькавый. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31.08.2010.

99. Седуш, В .Я. Организация технического обслуживания металлургического оборудования / В.Я. Седуш, Г.В. Сопилкин, В.З. Вдовин и др. — К., 1986:-l2Tä

100. Синенко, О. Об интеграции АСУП и АСУТП в единую систему управления предприятием / О. Синенко, Н. Куцевич, В. Леныпин // Промышленные контроллеры и АСУ. 2000. - № 10.

101. Система управления персоналом Oracle HRMS // Oracle CIS -http://www.oracle.com/global/ru/applications/ebs/hr.html.

102. Скворцов, Д.' Автоматизация ТОиР. Хроника внедрений / Д. Скворцов, О. Данилов, О. Свистула // Информационный портал Надежность оборудования. - http://www.prostoev.net/modules/myai1icIes/articIe.php?storyid=l 73.

103. Стратегии Oracle для управления персоналом (PDF) // Oracle CIS -http://www.oracle.com/global/ru/applications/ebs/hr.html.

104. Стратегия развития металлургической промышленности России на период до 2020 года // Министерство промышленности и торговли России. -http://www.minprom.gov.rU/activity/metal/strateg/2.

105. ТИ 446811395-ЭС-34-2007 Непрерывная- разливка стали на MHJI3* № 1 ЭСПЦ № 2 ОАО «Амурметалл».

106. ТИ 44681395-ЛПЦ-46-2007 Производство толстолистовой и тонколистовой стали на стане 2300/1700 листопрокатного цеха ОАО «Амурметалл».

107. ТИ 44681395-СПЦ-14-2004 Технологический процессе производства сортового проката на мелкосортно-проволочном стане 320/150 ОАО «Амурметалл».

108. ТИ 44681395-СПЦ-23-2007 Нагрев металла и правила работы на участке нагревательной печи с шагающим подом стана 320/150 ОАО «Амурметалл».

109. ТИ 44681395-СПЦ-З5-2004 Производство проволоки на волочильном стане ОАО «Амурметалл».

110. ТИ 44681395-ЦПЛ-ЭС2-10-2008 Выплавка полупродукта в ДСП 125 № 2 ЭСПЦ № 2 ОАО «Амурметалл».

111. ТИ 44681395-ЭС2-16-2006 Технология внепечной обработки металла на агрегате «КОВШ-ПЕЧЬ» ОАО «Амурметалл».

112. Трофимов, Е.Ф. Модель формирования компетенций персонала в системе ДПО с учетом требований предприятия-заказчика / Е.Ф. Трофимов, В.А. Голкина // Дополнительное профессиональное образование. 2007. -№ 2. — С. 14-31.

113. Туккель, И.Л. Инновационные процессы: цикличность и управляемость / И.Л. Туккель // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2008: -№ 3: Инноватика. - С. 7 - 9.

114. Турчин, С. Скованные одной цепью / С. Турчин // Компьютерное обозрение. -2001. — № 1.

115. Тысячная, В. Ключевые аспекты управления персоналом при слиянии компаний / В. Тысячная // Менеджер по персоналу. 2010. - № 3.

116. Уйдет, С. Руководством компетенциям / С. Уйдет, С. Холлифорд. -Hippo, 2003.

117. Фридман, A.JI. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем / A.JT. Фридман. М.: Финансы и статистика, 2000.

118. Фролов, Е.Б. MES-системы. MES-системы, как они есть или эволюция систем планирования производства. Ч. II / Е.Б. Фролов, P.P. Загидул-лин //ERPNEWS. http://www.erpnews.ru/doc2593.htmL

119. Фролов, Е.Б. MES-системы. Вид «сверху», взгляд изнутри / Е.Б. Фролов, Р.Р. Защдуллин // ERPNEWS http://www^news.riVdoc2689.html.

120. Чаинский, В. Эффективность компании и построение корпоративной системы / В. Чаинский // Корпоративные системы. 2008. - № 3.

121. Частиков, А.П. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / А.П. Частиков, Т.А. Гаврилова, Д.Л. Белов. СПб.: БХВ-Петербург, 2003.

122. Шабалин, А.Н. Инвестиционное проектирование / А.Н. Шабалин. -М.: Московская финансово-промышленная академия, 2004. 139 с.

123. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба. М.: Горячая линия-Телеком, 2007.

124. Эдельман, В.И. Надежность технических систем: экономическая оценка / В.И. Эдельман. М.: Экономика, 1989.

125. Якименко, А. Автоматизированные системы технического обслуживания и ремонтов / А. Якименко // ИСУП. 2005. - № 1(5).

126. Ящура, А.И. Система технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования / А.И. Ящура. М.: Изд-во НЦЭНАС, 2006. - 504 с.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00