автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса

На правах рукописи

Чертовской Владимир Дмитриевич

МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ В УСЛОВИЯХ БЫСТРО ИЗМЕНЯЮЩЕГОСЯ СПРОСА

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург - 2003

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

Научный консультант -

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки и техники РФ Советов Б.Я.

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Фомин Б.Ф. доктор технических наук, профессор Игнатьев М.Б. доктор технических наук, профессор Попов С. А.

Ведущая организация - «Государственный научно-технический комплекс по автоматизированным системам и программным средствам «Ленэлектронмаш»

сертаг, , , . жого государственного

электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376 Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

час. на заседании дис-

Ученый секретарь диссертационного совета

Яшин А.И.

AW6-V

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы- Автоматизированное управление, как один из способов повышения эффективности промышленного производства, используется с 70-х годов XX века.

Наиболее значительные результаты в этой области представлены в работах Арефьева И.Б, Буркова В.Н., Бусленко Н.П., Вавилова A.A., Воронова A.A., Емельянова C.B., Заикина O.A., Игнатьева М.Б., Имаева Д.Х., Кульбы В.В., Малышева НГ, Мамиконова А Г., Моисеева Н.Н, Нелепина P.A., Ппескунина В.И., Поспелова Г.С , Поспелова Д.А, Скурихина В.И., Советова Б.Я., Фомина Б.Ф., Цвиркуна А Д., Цуркова В И., Яковлева В.Б., зарубежных авторов Гроумпоса П.П., Джамшиди М., Икеда М., Калмана Р., Каста Д., Каплан P.C., Месаровича М.Д., Озпонера Ю., Сингха М.Г , Такахара Я., Финдейзена В., Хассана М.Е., Шеера А.-В., Шильяка Д.Д.

Первоначально модели процессов автоматизированного управления производством разрабатывались в предположении практически стабильного спроса потребителей, что было особенно характерно для плановой экономики. В подавляющем большинстве публикаций рассматривались процессы учета, планирования, контроля (статический режим). Однако вскоре стало ясно, что наличие многочисленных возмущений (срыв поставок, дефицит материалов, сбои в работе оборудования) требует рассмотрения динамического режима работы автоматизированных систем.

Учет динамики стал насущной необходимостью после перехода России к рыночной экономике, в рамках которой промышленные производства стали высокодинамичными в силу резко возросшей индивидуализации, быстрой и существенной изменчивости спроса потребителей (размещение, изменение, отмена заказов, потребность в новом виде продукции).

Главной целью производств в этих условиях является получение существенного конкурентного преимущества путем сокращения цикла производства и максимизации прибыли.

Особый интерес в этом плане вызывает автоматизация управления производств серийного типа прежде всего в легкой промышленности, машино- и приборостроении, полиграфии, позволяющая сближать интересы производителя и потребителя.

Современный производитель должен для повышения конкурентоспособности продукции приспосабливаться не только к быстрому количественному, но и к быстрому ассортиментному изменению спроса путем оперативного перехода на выпуск новой продукции Применяемые стандарты управления MRPD/ERP используют компьютерные информационные системы для ускорения расчетов и своевременной подачи информации руководителям, однако имеют существенные ограничения на область применения.

Итеративный характер расчетов не позволяет отслеживать динамику быстрого изменения спроса в реальном масштабе времени Учет только ограничений на ресурсы не дает возможности использовать их лучшим образом даже при стабильном спросе Метод синхронизированного планирования и оптимизации (Advanced Planning and Scheduling -APS) при локальной оптимизации на уровне использования оборудования не дает ожидаемого эффекта Неучет связей стратегического и оперативного управления не обеспечивает производству должную перспективу.

В таких условиях актуальной является проблема создания математических основ автоматизированного управления промышленным производством, учитывающих динамику спроса, что обеспечивает повышение качества и расширения сферы применения автоматизированных систем.

Решению этой проблемы посвящена данная диссертационная работа.

J РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ

БИБЛИОТЕКА ) С.Летгрбург

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка системы моделей для автоматизации управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса потребителей.

Для достижения данной цели в работе поставлены следующие подлежащие решению задачи:

1) анализ автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса;

2) формализация процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством с учетом динамики изменения спроса;

3) создание комплекса моделей процесса автоматизированного планирования промышленного производства при быстром изменении номенклатуры и ассортимента спроса;

4) разработка комплекса моделей процесса автоматизированного управления промышленным производством при переходе на выпуск новой продукции.

Объектом исследования являются автоматизированные системы управления серийным дискретным многономенклатурными производствами с оперативным переходом на выпуск новой продукции. Предметом исследования служат процессы автоматизированного управления промышленным производством на уровнях «руководитель производства - диспетчер - начальники производственных подразделений» в условиях быстрого изменения спроса.

Методы исследования. В работе использовался функционально-целевой (системный) подход. Предложенная системная модель автоматизированной системы управления производством декомпозируется на частные модели, для описания которых используются: теория графов, целочисленное программирование, эвристические методы кластеризации — для исследования структуры системы; методы исследования операций (квадратичное и линейное динамическое программирование), векторная оптимизация — для разработки моделей процесса планирования; методы имитационного моделирования и оптимального управления — для создании моделей процесса управления.

Научная новизна. Предложена система моделей автоматизированного управления промышленным производством, включающая в себя комплекс моделей процессов планирования и управления промышленным производством, отличающаяся учетом изменения вектора цели управления и структурных связей, что позволяет производству оперативно приспосабливаться к быстро изменяющейся номенклатуре спроса потребителей.

Принципиальный вклад в развитие исследований в области моделирования организационно-экономических систем управления вносят следующие полученные автором новые научные результаты.

1. Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка, отличающийся от ВИР-стандарта оперативным учетом влияния динамики рыночного спроса на характеристики производства, позволяющий быстро реагировать на изменение конъюнктуры рынка.

2. Обобщенная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса, включающая интегрированное описание моделей процессов планирования и управления производством, отличающаяся от ЕКР-стандарта системным учетом влияния изменения спроса на цели и структурные связи промышленного производства, что позволяет представить промышленное производство более адекватно

3. Математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и

ассортименте рыночного спроса, отличающееся единым подходом к описанию процессов, что позволяет получать и оценивать в едином нормативном базисе варианты перехода на выпуск новой продукции.

4. Комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе, отличающийся от ЕЯР-стандарта процедурами направленного перебора исходного множества альтернатив, что позволяет существенно сократить время расчета и осуществлять адаптивное планирование производства с меньшим запаздыванием.

5 Комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления при переходе на выпуск новой продукции, отличающаяся учетом изменения целей и структурных связей производства с помощью динамического векторного свойства, позволяющая оценить затраты на управление и выбрать благоприятную динамику перехода к новому плану, лучим образом согласованным с конъюнктурой рынка.

Практическая ценность. Предложенная в диссертации подход к построению системы моделей и совокупность комплексов процессов автоматизированного управления производством послужили основой для создания четырех отраслевых инженерных методик (методических материалов и рекомендаций) для класса автоматизированных адаптивных систем управления в машиностроении.

Реализация результатов работы. Разработаны алгоритмы и построенные на их основе комплексы программ, два из которых сданы в отраслевой фонд алгоритмов и программ в НИИ технологии машиностроения (г Москва) и один передан в Минское швейное производственное объединение в процессе выполнения под руководством и при участии автора четырех плановых НИР по проблемам 0.80.02 и 0.16.10 ГКНТ. Подтвержденный экономический эффект от работ, выполненных только в 1985 — 1986 гг., составил 3640 тыс. руб в современных ценах, эффективность других работ зафиксирована в актах заказчиков об использовании и внедрении НИР

Отдельные положения диссертации использованы на предприятии ЗАО «СПб Образцовая типография», г. Санкт-Петербург и на Санкт-Петербургском картонно-полиграфическом комбинате.

Часть научных результатов вошла в курсы лекций, методические и учебные пособия по дисциплинам "Автоматизированные системы управления предприятием", "Теория принятия решений", "Интеллектуальные системы", "Базы данных", «Теоретические основы автоматизированного управления» (Белорусская государственная политехническая академия, Северо-западный институт печати).

Научные положения, выносимые на защиту.

1 Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка.

2 Обобщенная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса

3 Математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса.

4 Комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе

5. Комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертации докладывались и обсуждались на УШ Всесоюзном совещании по проблемам управления

(Таллинн, 1980), Ш Всесоюзном симпозиуме по системотехнике (Ленинград, 1976), Всесоюзном совещании по теории и методам управления (Куйбышев, 1978), Всесоюзном семинаре "Анализ экономико-математических методов планирования и управления АСУ различных уровней" (Москва, 1978), Всесоюзном семинаре по методам синтеза и планирования развития сложных структур (Москва, 1979; Саратов, 1980), Всесоюзном совещании "Синтез и проектирование многоуровневых систем управления производством" (Барнаул, 1980), Всесоюзном семинаре "Проблемы создания ОГАС" (Москва, 1980), Всесоюзном совещании "Оптимизационные задачи в АСУ" (Нальчик, 1981), Всесоюзной конференции "Анализ эффективности и качества проектирования и функционирования АСУ в народном хозяйстве" (Москва, 1983), семинаре по активным методам обучения (Ленинград, 1977, 1979, 1981; Рига, 1983), межотраслевых конференциях (Москва, 1985 — 1989), на международных конференциях Академии наук Белоруссии (Минск, 1995, 1996), "Региональная информатика" (С.-Петербург, 1998, 2000, 2002), "Современные технологии обучения" (С.-Петербург, 1999, 2000, 2001), Международного банковского института (С.-Петербург, 2000,2001).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 52 научные работы, из них -3 монографии, 19 учебных пособий, 12 депонированных рукописей, 7 статей, из которых 3 - из перечня периодических изданий, рекомендованных ВАК, тезисы к 12 докладам на республиканских, межреспубликанских, межотраслевых, всесоюзных и международных научно-технических конференциях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, одного приложения и списка литературы, включающего 191 наименование. Основная часть диссертации изложена на 176 страницах машинописного текста. Работа содержит 37 рисунков и 6 таблиц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении показана актуальность темы, сформулирована цель работы, изложены научная новизна, практическая значимость и научные положения, выносимые на защиту, приведены результаты апробации и внедрения в производство и учебный процесс.

В главе 1 выполнен анализ состояния моделирования динамических многоуровневых систем управления производством.

Отмечено, что переход России к рынку означает направленность товарных отношений на приоритет потребителей, основными опосредствованными новыми требованиями которых, наряду с минимальной стоимостью продукции, является малая инерционность производства. Автоматизированные системы управления для сильно инерционных производств с практически стабильным спросом подробно изучены в процессе создания традиционных АСУ. Для таких производств упор сделан на статический режим, определяемый операциями планирования и учета в процессе управления, в то время как динамические процессы, вызванные действующими на систему управления многочисленными возмущениями, изучены слабо.

Отмечено, что при рыночной экономике превалирующим для большинства видов продукции машино-, приборостроения, радиоэлектроники и целого ряда других отраслей становится существенно и быстро меняющийся спрос.

Определено понятие «быстро изменяющийся спрос» в виде двух случаев. 1. Быстрое количественное изменение спроса Я^) на старую продукцию (в том числе - внеочередные выгодные для предприятия заказы)

Я/О = + Л^ 1(1 - в),

где 11/(0 прежний спрос; Д^ - количественное изменение спроса; 0 - момент изменения спроса; I - время; 1(9) - единичная функция.

2. Появление быстро изменяющегося спроса на новую продукцию

а 1-1

где ^„0,(1) - величина спроса на новую продукцию вида]; 0J - момент изменения спроса.

Быстрое изменение спроса обусловлено технологическим факторами и высокой конкуренцией и требует анализа стратегических характеристик. Показано, что оперативная реакция на быстрое изменение спроса наиболее характерна для серийного типа производств Отмечено, что широко используемые ЕЯР-системы не позволяют оперативно реагировать на быстрое изменение конъюнктуры рынка. Выявлен, таким образом, новый класс задач целенаправленных автоматизированных систем управления, которому присуща не только высокая динамичность, но и изменение компенсирующих структурных связей - адаптация.

Под адаптацией понимается процесс изменения структуры, параметров и алгоритмов системы на основе дополнительной информации, получаемой в процессе управления, с целью достижения оптимального состояния или поведения системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы во взаимодействии с внешней средой.

Установлено, что приспособление системы к изменению (состава вектора) цели функционирования возможно путем изменения структуры как совокупности элементов и их связей.

Для организационно-экономических систем управления введение (удаление) новых структурных элементов связано с серьезными затратами. В связи с этим компенсация качественного изменения цели осуществляется изменением состава векторов плана и управляющих воздействий, те. изменением структурных связей системы и, возможно, весов отдельных составляющих целевых функций.

В данном рассмотрении под изменением структуры подразумевается, таким образом, изменение связей при фиксированных элементах. Этому соответствует понятие гибкость - способность системы изменять цели функционирования за счет изменения структурных связей без существенных затрат (перевооружения производства). Гибкость, таким образом, определяет частный случай процедуры адаптации.

Указанный класс задач систем управления является предметом исследования данной работы.

Показано, что высокий динамизм накладывает отпечаток на ряд характеристик подобных систем:

1) целенаправленность функционирования высокоразмерной системы, подверженной целевым воздействиям и структурным изменениям ее элементов;

2) многоуровневый характер бизнес-процессов планирования и управления (рис 1) с изменением масштабов описания процессов по координатам и времени на границах уровней;

3) неопределенность в получении данных (об управляющей части) для моделирования;

4) потребность в согласовании (векторных) интересов целенаправленных элементов;

5) совместная оценка экономических и управленческих свойств;

Рис. 1. Бизнес-процессы планирования и управления.

6) адаптация системы к быстрому изменению спроса;

7) значительная доля неформальных процедур;

8) связь процедур стратегического и оперативного управления.

Новый класс задач систем вызывает необходимость системного исследования вопросов проектирования и эксплуатации, функционирования и адаптации многоуровневых процессов с согласованием интересов их элементов по вертикали и горизонтали при фиксированных и изменяющихся структурных связях.

В качестве подхода для исследований автором предложено структурно-алгоритмическое моделирование определяемое следующей системой принципов.

Создание системы.

I. Первичность цели и структуры модели объекта управления по отношению к структуре модели управляющей части.

П. Комплексное проектирование моделей функционирования и развития

Ш. Интеграция исследований динамических процессов и процессов изменения

связей.

Эксплуатация системы.

IY. Взаимодействие стратегического и оперативного управления.

Y. Построение метода математического описания процессов планирования и управления с использованием составного критерия, учитывающего экономические и управленческие свойства системы.

YI. Последовательный переход от имитационного к оптимизационному описанию системы.

YII Оптимизация (с помощью модели) структурных и динамических характеристик системы.

YEtt. Горизонтальное и вертикальное согласование интересов.

Реализация системы.

IX. Современный подход к построению системы управления.

X. Ориентация на использование динамических распределенных баз данных.

Система принципов позволила разработать обобщенную формализованную модель

В структурно-алгоритмическом моделировании отмечено, что производство всегда

должно иметь перспективу, т.е. учитывать и стратегические характеристики.

Такой учет осуществлен использованием подхода Balanced Scorecard (BSC) и построением стратегической BSC-карты. Она позволила сделать вывод, что цели стратегического управления достигаются оперативными мероприятиями, а для улучшения бизнеса в условиях быстро изменяющегося спроса необходимо совершенствование не только внутренних бизнес-процессов, но и информационной системы, базирующейся на системе моделей процесса управления.

На основе структурно-алгоритмического моделирования с использованием понятия "ранг неопределенности" г модели М(г), г = 0, 3 автором построен граф G системного проектирования моделей функционирования и адаптации (рис. 2), который может быть представлен схемой переходов

М(а, 0) М(0) М(а, 1) М(1) М(2) М(3),

где М(а, 0), М(0) - теоретико-множественный, М(а, 1) - абстрактно-алгебраический, М(1) - топологический, М(2) - структурный, М(3) - параметрический уровни абстракции описания.

Многоуровневая целенаправленная система в общем случае имеет h = 1, 8 уровней управляющей части с количеством Kh целенаправленных элементов на каждом уровне и

Ко = Ki элементов объекта управления (уровень h = 0).

Предложено - в силу сложности описания и анализа такой структуры с содержательной и методической точек зрения - представлять эту структуру в виде "троек" уровней управляющей структуры совместно со структурой объекта управления на нижнем, технологическом уровне При этом на верхнем h = 3 и среднем h = 2 уровнях Кз = К2 = 1, на нижнем (h =1) уровне число элементов К, > 1, а Ко = К].

Элементарный интервал времени на уровнях h = 0, 1,2 составляет [t,] = [t] = const, i = 1, m; на уровне h = 3 элементарный интервал [Т] = m*[t] или [t] = Ц*[Т], fi = 1/m На уровне h = 2 увеличивается - по сравнению с уровнем h = 1 - размерность по координатам, а на уровне h = 3 осуществляется агрегация по времени и координатам по сравнению с уровнем h = 2.

Отмечено, что целенаправленность элементов k|,eKh) h = 1, 3 проявляется в виде интереса (целевой функции Фц,). Полагаем при этом, что цель Ф системы в целом совпадает с целью Фз элемента Кз, с которой должны быть согласованы цели элементов kh,h#3.

Такая система - в терминах АСУП - есть совокупность взаимодействующих подсистем технико-экономического планирования и оперативного управления основным производством, при этом предполагается, чт^ маркетинговые исследования проведены и их результаты известны.

Определено, что синтез целенаправленной системы заключается в выборе такого пути ц* е М на графе G, что (рис. 2)

Ф(ц*) max. (1)

Эффект проектирования (1) определяется:

1) выбранными дугами маршрута ц, определяющими "затратную" часть эффекта при проектировании;

2) принятыми узлами маршрута ц, т.е. выбранными при проектировании моделями, используемыми при эксплуатации и характеризующими "доходную" часть эффекта

При прочих равных условиях проектирования более высокий эффект получается при максимизации эффекта в узлах маршрута

ф= фФ + ф"-» шах, (2)

где Ф* и Фр - эффекты от эксплуатации моделей процедур функционирования и адаптации. В соответствии с поставленными задачами

ф» = Ф'(Ф'Ь Ф\ ф'з) шах, (3)

где s = ф или р; Ф| ,Фг, Фз - составляющие эффекта, связанные с выбором структурных связей, синтезом процессов планирования и управления.

В свою очередь

Ф5, = ®!,(S) -» max, (4) Ф'г = Ф5г(Р) max, (5)

Ф'з = Ф'3(е, и) min, (б)

где S - связи между элементами системы, е — вектор отклонения вектор-выхода от

Рис. 2. Процедура проектирования А - изменения (возмущения) есть.

< г

Модель функционирования

Нет

. А=?

Да

вектор-плана Р; u — вектор управления; <I>si(S) = <J>!i(S„, Sy); S„, Sy - структуры процессов планирования и управления.

Таким образом, речь идет о выборе моделей, обеспечивающих условия (4) - (6) и учитывающих ограничения (статические - на ресурсы и динамические - на процессы в объекте управления), и порядок (технологию) моделирования

Создана - на основе рассмотренных предпосылок позволили автор обобщенная модель (ОМ) системы (рис. 3), под которой понимается модель М(1).

Предложенная ОМ, как общая постановка задачи для решаемой автором проблемы, имеет вид следующих связанных формализованных задач для процедур функционирования и адаптации.

ПРОЦЕДУРА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ. Ф1.1. Построение топологии (структуры) выбрать элементы Э выражения

M,uh'(l) = {3mh+2(u, th+2) * 3kh+l(u, th+1) * * 3,h(u, th) * 3,h(y, th) * ЭДу, th)}, 1 = l,Kh, h = 0,9, (7)

таким образом, чтобы

0*,(S) max, (8)

где 3kh+'(u, th+l), 3|h(u, th ), 3ih(y, th ) - k-e У 1-е элементы соответствующих уровней управляющей части и объекта управления; и, у - векторы управления и выхода; th - отсчет времени на уровне h; * - оператор замыкания, учитывающий обратные связи; Kh — количество элементов на уровне h; 0 - количество уровней системы; S - связи между элементами Э; 1 е C(k), С(к) = {1: ГЭкь+| = ЭЛ |С(к)| = N,, к = 1, Khtl, 1 = 1, К„; j е С(1), С(1)

{j: ГЭ," = Э," }, |С(1)| = Nj, j = 1, N,; С(г) = {г: 3rh = Г'Э^1}, |С(г)| = Nr; Г - прямая связь двух смежных элементов.

Из выражения (7) определено, что такая структура исчерпывает возможные изменения масштабов по координатам и по времени на границах уровней и определяет простейшую (минимальную) базовую трехуровневую (9 = 3) топологию (рис. 3). При 9 > 3 базовая структура может "скользить" по структуре реальной системы.

Ф1.2. Идентификация структуры, на которой делается акцент в дальнейшем определить вид структуры (7) для действующей многоуровневой системы в соответствии с выбранной целью Ц исследования.

Ф2. Процесс планирования: определить оптимальный план P|h(th), исходя из ограничений

МП^й) = n{Pmh+2(tht2), Pkh+1(th+1), x,(th), b,h(th), <Л F|\ P,h(th), P/\th)} (9)

и целевой функции

tf^lPiV)} max, (10)

где P|b(th) - вектор плана; хЛ b|h - векторы входа и запасов ресурсов; <j|h - матрица норм расходов; m, к - определяются как в (7) и (8); П - оператор планирования; F|h - критерий Показано, что при использовании в системе диалогового режима выражения (9) и

управления.

(10) получат вид

(х,(1Л), 6,41"), р,Т), рД'а"*1). <т,\ р,У); ркУ), р,У), рг.Ум РшпгУ), (11)

где Р|И, Рг^, Р1ЛПР*1 - векторы машинного решения-совета, приоритета и решения ЛПР.

Целенаправленная система (выражения (9), (10)) имеет потребность в вертикальном и горизонтальном согласовании интересов элементов р' в процессе планирования (и управления, кстати, то же). Полагаем, что интересы системы Ф2* и верхнего уровня И!0 совпадают.

Вертикальное согласование в формальном виде можно представить следующим образом.

1. Пусть задача (9), (10) имеет решение РкУ) для топологии эД'СР, ^ Ф Э|Ь(Р, Iй) и решение РДУ) ЧРы"1^'1), 1 = 1. N1} для топологии ЭД'СР, г1"1) © {Э^Р, 1") © ЭДР. с11)} при замене Ь на (11-1). Компромиссное решение

Р^У) = А^ ех1г Б,'

Рк' = Рк'{РкУ), РЛУ), Р'Д^)}, (12)

где Р/ — целевая функция компромисса. В этом случае на границе уровней меняются масштабы как по координатам, так и по времени.

Диалоговая формам процедуры согласования (12) имеет вид системы итераций в

{Рипр'«; х(0, Ь(0, Р(1); Р'с(с)) % р-(1)

Ь=2

лпр

рг

{Р'к (I); Д1ч (0; ДРк (0, Р'шпрО)} Рклпр«, (13)

Ъ=2

где Рцлпр. Р(1) = {Рц(0, к = 1, К } - вектор-столбцы решений ЛПР уровней Ь = 1 и Ъ = 2; Р'с, Р'лпр - вектор-столбцы решений уровня 11= 2; Рк (I), Рк (I) - компенсация и потери за счет неоптимальных решений в к-м элементе; Рг - приоритет.

2. Пусть задача (9), (10) имеет решение РкУ) для топологии ЭД'(Р, 1ь+|) © Э|Ь(Р, 1Ь) и решение РДУ) = {РкЛУ), 1 = 1, N1} для топологии эД^Р, О Ф (Э^Р, 1") Ф Э^(Р, 1ь)} при замене Ь на (Ь-1). Компромиссное решение

Р'кУ) = Агёех1гР,' Рк' = Рк'{РкУ), РДУ), Р'кУ)}, (14)

где Р|' — целевая функция компромисса. В этом случае на границе уровней меняются масштабы как по координатам, так и по времени.

Пусть при горизонтальном согласовании задача (9), (10) для топологии ЭД'(Р, 1|1+|) Ф Э^Р, 6 имеет решение Р,У), а для топологии ЭД'(Р, 1ь+|) Ф {Э,"(Р, г") © ЭДР, г")} -решение Р^У) и эти решения не совпадают. Тогда компромиссное (согласованное) решение

Р',Ч(,,) = АгёехегР|' И,' = Р,'{Р,У), Г'гУ1), Р,У)}, (15)

где Рд' - целевая функция компромисса.

Отмечено, что случаи (12), (14) исчерпывают возможные варианты изменения масштабов на границах уровней процесса и определяют, как указывалось ранее, простейшую (минимальную) базовую трехуровневую структуру, учитывающую такие изменения.

ФЗ. Процесс управления' определить оптимальное управление щУ). исходя из ограничений

му Л1)=у {ить+2(^2), икь+1аь+|), е,У),

2,У), 2/(1"), и,У), и,У), &У), у,У), фЛ ¡г (16)

для структуры вида (7) и целевой функции

Фзф{е,У), и,У гшп (17)

при е,У) = {Р,У) - уУ)}, где е,У), z,h(th), С,У) - векторы отклонений, состояния и возмущений; ф/1, - матрицы коэффициентов при описании объекта управления и управляющей части; ^ - целевая функция; у - оператор управления.

Выявлено, что иерархическая структура расчета плана и управляющего воздействия может как совпадать со структурой процесса управления, так и иметь на один уровень больше при большой размерности элемента структуры.

Установлено, что для целенаправленного многоуровневого процесса управления необходимо согласование интересов и в процессе управления.

Относительно 11Ь и Фз* можно повторить то, что сказано о Р]11 и Фг*. В частности, процесс координации решений может быть представлен горизонтальной и вертикальной составляющими.

Вертикальное согласование в формальном виде можно представить в виде двух случаев.

1. Пусть задача (16), (17) имеет решение и^'У) для топологии {ЭДи, 1ь) * Э|Ь(у, с")} при замене Ь на (Ь —1) и и,н(гь), {1 = 1, N } для топологии {Э,\и, 1") * Э,ь(у, 1К) * ЭДу, I11)}. Тогда компромиссное решение

и'ЛУ^ А^ех1г.1,'

Т.'^.К'УЭ.и.У), и'ЛУжаз)

где — целевая функция компромисса.

В этом случае меняется масштаб по координатам на границах уровней, тогда как масштаб по времени сохраняется

2 Пусть задача (17), (18) имеет решение икУ) для топологии Э,ь(и, ^ * Э,"(у, ^ и решение иЛУ"') = КЛУ), I = 1, Н} для топологии Э,и(и, 1") * {Э.Чу, б * Э/у, 1")} при замене Ь на (Ь-1) Компромиссное решение

u'At") = Arg extr J|' Ik* = Jk'(ukh(th), иЛЧГ'), u'kh(th)l, (19)

где Jj' — целевая функция компромисса. В этом случае на границе уровней меняются масштабы как по координатам, так и по времени.

Пусть при горизонтальном согласовании задача (17), (18) для топологии 3ih(u, th) * 3|h(y, th) имеет решение u,b(th), а для топологии 3b(u, th) * {3,h(y, 6 * ЭДу, t")} - решение u",h(tb) и эти решения не совпадают. Тогда компромиссное (согласованное) решение

iTiV) = Arg extr Jih*

Ii = J,'tuib(th>, u"Ht\ ui(tk)}, (20)

где J|" — целевая функция компромисса.

В общем случае топология следящей трехуровневой системы управления имеет вид

Mkh(l) = МЛЧФМЛП * 3h2(s, th"2) * 3h(s, th).

При использовании неформального диалогового режима в принятии управленческих решений выражения (17), (18) получают вид

{e,h(th), z,h(th), г,У), ukh+'(tb), y,h(tb); ufch(th). Pr,h(th)} UmnpV), (21)

где uich(th) - решения-советы, u^npb(fb) - решения ЛПР.

Заметим, что решения диалогов вида (13) возможно использовать для двух целей 1. Осуществлять текущий учет индивидуального "человеческого фактора" путем прогноза на компьютере последствий решений (13), т.е. выполнять компьютерную поддержку решений ЛПР Одновременно может проводиться процедура идентификации (изучения действий ЛПР) системы

2 Выполнять процесс диалогового согласования индивидуальных решений ЛПР (коллективного решения) в виде последовательности шагов.

ПРОЦЕДУРА АДАПТАЦИИ Выявлено, что при переходе на выпуск новой продукции все перечисленные координаты sb(tK) меняются на s'V), при этом

|s'h(th)| = |s,,(th)| + |sbH(t',)!-|shc(th)|,

где |sh„(tl,)| и |shc(th)| характеризуют новую и снимаемую (полностью) продукцию, 11 -размерность вектора. Изменяются, таким образом, структурные связи системы и функция g(sh„(t), she(th)) определяет новое входное воздействие, которое системе необходимо отработать.

PI. Модернизация структуры: выбрать элементы выражения

М'ЛО = (3mh+2(u\ th+2) * Э'ЛУ, th+1) * * 3'|h(u', tb) * ЭДу', th) * Э'Ду', tb)).

Фр,(8') min, (22)

Р2. Процесс планирования, характеризующий процедуру адаптации системы автоматизированного управления, описывается выражениями вида (9), (10), в которых координаты sh(th) заменены на s'V'), а надстрочный индекс «ф» - на индекс «р».

Заметим, что здесь имеет место переходный план Pih(th) P'¡h(t'h), th < t'h, в сильной мере определяемый неформальными факторами. При неформальной постановке задачи получаем: определить функцию f

f

p,\th) f,v), (23)

чтобы

ДФ2 = фгр _ ф2* max. (24)

Выражение (24) может служить критерием при определении целесообразности и момента времени перехода на выпуск новой продукции. Пересчет плана возможен при заказе ресурсов, в начале запуска продукции в производство и крайне нежелателен на последующих этапах изготовления прдукции.

РЗ. Процесс управления, описывающий процедуру адаптации, определяется выражениями (16), (17), в которых по-прежнему координаты sh(th) заменены на s,h(th), а надстрочный индекс «ф» - на индекс «р».

При этом ¡;'ih(th) = E,'icCrh(th) + ¡;'iccrh(th), где ¡^«Л ?i<*rh — сигнальные и "структурные" (обязанные изменению структурных связей) возмущения.

В системе имеет место специфический структурный переходный процесс, который, видимо, следует сделать минимальным по времени.

Очевидно, что процедура управления может выполняться и в диалоговом режиме, который описывается так же, как и в процессе планирования.

Из процедур Р2 и РЗ следует, что процедура адаптации может исследоваться приемами, характерными для процедуры функционирования.

Из описанной структуры системы видно, что данные должны быть организованы в виде многоуровневой распределенной динамической базы данных

Выражения (1) - (24) представляют собой обобщенную модель процессов автоматизированного адаптивного управления производством, которая дает агрегированный перечень этапов моделирования. Необходима их декомпозиция и упорядочение, что достигается с помощью обобщенной технологии (ОТ), под которой понимается упорядоченная последовательность этапов моделирования без учета специфики применяемых формальных методов.

В идентификации системы (рис. 1) выделены следующие стадии.

И1. Формирование цели Ц исследования.

И2. Определение по выбранной цели моделирования модели М(0): перечня элементов, числа уровней в, количества Кь элементов на каждом уровне.

ИЗ. Построение топологии вида. Если число уровней более трех - выделение базовой трехуровневой "скользящей" топологии и переход к ее изучению.

И4. Определение на документальной основе алгоритмов планирования, описание алгоритмов объекта управления, формирование алгоритмов управляющей части возможно, с использованием знаний ЛПР.

И5. Определение числовых значений параметров полученного описания.

И6. Выявление адекватности модели исходной системе.

В бизнес-процессе планирования выделено два режима: нестационарный Пл1 и стационарный ПлО.

Пл1. Планирование при оперативном переходе на выпуск новой продукции (нестационарный режим), те. отражение адаптации системы. Адаптация предполагает изменение структурных связей в соответствии с быстрым изменением состава вектора цели (спроса на новую продукцию) и выработку нового плана.

В стационарном режиме ПлО бизнес-процесса планирования (рис 1) возможно выделить следующие стадии.

П1. Учет векторного критерия с определением чувствительности решения.

П2. Проверка ресурсного обеспечения для выпуска продукции.

ПЗ. Выделение (классификация) сильно связных множеств, определяющих соответствующие компоненты.

П4. Декомпозиционное определение оптимальных планов.

П5. Согласование работы элементов и уровней.

В бизнес-процессе управления по-прежнему имеет место два режима-нестационарный Ул1 и стационарный УлО.

УЛ1. Управление в условиях быстрого изменения спроса и оперативного изменения структурных связей.

Отмечено, что начальными условиями для нестационарного режима служат конечные условия старого стационарного режима, а конечные условия нестационарного режима - начальными условиями нового (при новых фиксированных структурных связях) стационарного режима.

В нестационарном режиме необходимы правила перевода целевых изменений и изменений структурных связей в сигнальные дополнительные, после чего возможно пользоваться технологией стационарного режима.

В процессе управления УлО выделены такие стадии.

У1. Изучение свойств элементов и компонент. По свойствам осуществляется синтез динамических характеристик системы. Выбор управления (решения) следует проводить по векторному свойству, включающему совокупность экономических и управленческих характеристик (затраты на управление, устойчивость, ошибки и качество управления).

У2. Выделение компонент.

УЗ. Использование декомпозиции.

У4. Координация управления элементами и уровнями.

ОМ и ОТ решают проблему построения автоматизированных на высоком уровне абстракции. Для получения конкретных конструктивных результатов следует перейти к прикладным формальным моделям менее высокого уровня абстракция.

Глава 2 посвящена процедуре идентификации автоматизированной системы и созданию аппарата математического описания процессов планирования и управления в системе.

Предложена новая процедура идентификации. Ее отличительными особенностями - по сравнению с идентификацией систем автоматического управления - являются:

1) числовая информация получается из документов, а не подачей тестовых сигналов или построением моделей идентификации;

2) неопределенность в числовой информации об управляющей части, поскольку лишь незначительная доля решений фиксируется документально;

3) замена отсутствующей числовой информации логической информацией в виде последовательности действий ЛПР в условиях, когда состояние системы отклоняется от планового.

Исследуется базовая трехуровневая структура.

Показано, что с учетом экономического и математического аспектов в критерии единое математическое описание взаимосвязанных процессов планирования и управления

возможно осуществить сочетанием методов динамического линейного программирования (ДЛП) и оптимального управления. В этом случае возникают некоторые затруднения с экономической трактовкой составного критерия, однако создаются широкие возможности учитывать, исследовать динамические свойства элементов системы и координировать их работу как при фиксированных, так и при изменяющихся структурных связях. Тогда описание объекта управления (ОУ) получает вид

¿(1) = Аг(г) + ВиСО, у(0 = С2(1),

НО(р(1),и(1))<;Ь(1). (25)

Для управляющей части справедливо

е(1) = р(1)-у(1),

т т т

I = - /<С3, V(ty> ¿1 + 1{<Сь е(0> + <С2) и(1)>} <11 +\ {ет(0 д £(1) + 0 0 о

+ит(0 Я иф} ск пип, (26)

где р, г, и, у, е - векторы плана, состояния, управления, выхода, отклонения; А, В, С, Н -матрицы, характеризующие динамику; в - функция; Сз, - стоимостная оценка плана (например, прибыль); Сь С2 - потери за счет отклонения от плана и потребности в дополнительных ресурсах для управления; <3, Я - симметричные матрицы, характеризующие процесс управления.

Этот аппарат удовлетворяет всем требованиям, предъявляемым к формальным методам.

1 Легко учитывается понятие "интерес" в виде целевой функции.

2 Не вызывает сложности описание иерархической структуры, при этом органична процедура согласования интересов структурных элементов системы.

3. Частным случаем описания является описание процедуры планирования с учетом инерционности производства, что сводится к динамическому линейному программированию, рассмотренному в работах Р. Габасова, А.И. Пропоя, А.И. Егорова. Этот случай характерен и для оперативного изменения плана при переходе на выпуск новой продукции.

4. В свою очередь, автором показано, что задача динамического линейного программирования может быть в ряде случаев сведена к задаче линейного программирования, для решения которой разработано множество алгоритмов и программных продуктов.

Результаты маркетинговых исследований рыночного спроса на продукцию в данной работе считаются заданными. Рыночный спрос является в общем случае вероятностным процессом, подверженным влиянию множества факторов. В силу этого для его математического описания чаще всего используют нормальный закон распределения спроса.

Возможны два случая представления результатов маркетинговых исследований.

1 В практике часто ориентируются на математическое ожидание спроса при его нормальном распределении. Тогда детерминированная величина спроса в задаче

линейного программирования заменяется на функцию, зависящую от математического ожидания и среднеквадратическоного отклонения.

2. Использование стохастического программирования в виде Р- и М-моделей. Чарнс А и Купер В. показали, что такие задачи сводятся к эквивалентным задачам линейного программирования с другими числовыми параметрами.

Таким образом, задача линейного программирования может бьггь использована и для описания рыночной экономики.

Показано, что - не снижая общности - задачу можно использовать для описания иерархической структуры.

Рк[т]Ыи[т],к-0,к-К,

АкРк[т]<Ры[т],к = 0,К,

ГП> к = О,

М= J

Е <СИ, РкМ> max, 1 = 1, Lk, если к = 1, К

<Coi, Ро[х]> max, 1 = 1, L0, к = О,

(27)

где Рк, Rk — вектор-столбцы плана и спроса; А*, Си, Coi — матрицы; k = 1, К — подразделения предприятия; 1 — текущие целевые функции; [t], [Т] (при Т = m*t, m — целое число) — интервалы отсчета времени, <.,.> - скалярное произведение.

Показано, что выражения (25) и (26) полностью удовлетворяют требованиям, предъявляемым к методам описания процесса управления.

Выделены два случая: осуществляется слежение за заранее рассчитанным планом (при наличии достаточного количества дополнительных ресурсов) в стационарном режиме при фиксированных структурных связях; изменяется рассчитанный план в стационарном режиме (при недостатке ресурсов с последующим выходом на начальный план) или в нестационарном режиме при переходе на выпуск новой продукции

Показано, что такок описание дает возможность учесть иерархичность структуры системы.

В общем виде описание объекта управления имеет вид к

Zk(t) = AkZk(t) + Bkuk(t) + ZAkjz,(t)+ B0kU0(t) + wk(t), k = 0, K, Boo= B0,

Zk(0) = Zko, yk(t) = CkZk(t), UkWifc-o = Uo(t) (28)

или

к

HZt<T) = AkZk(T) + BkUk(T) +1 Akjz,(T) + BokUo(T) + wk(t), k = 0, К

при

Zk(0) = zko,yt(T) = CkZk(T)

(29)

В к =

Вк, к = 1, К,

О, к = 0,

И =

О, к = О,

И, к= 1, К,

где ик, Ук, — вектор-столбцы состояний, управления, выхода, возмущений; Ак, Вк, А^, В0к, В0, Ск - матрицы подходящей размерности; [1] = ц*[Т], ц = 1/25, ц — малый параметр, учитывающий изменение масштаба по времени; К - число элементов системы Отсчет по времени I называют быстрым, а по Т - медленным. Описание управляющей части имеет вид

где ек — вектор-столбец отклонений; (Зи, 11и —■ положительно полуопределенная и определенная матрицы; матрица вц определяет конечные условия; 1ы — целевая функция; Ц — число целевых функций; а дискретный план заменен на непрерывный р^СР).

Отмечено, что оптимизационное описание позволяет определить предельные возможности системы, провести учет и согласование интересов, дать аналитически обозримое решение, однако может оказаться недостаточно адекватным из-за неопределенности описания управляющей части.

В силу этого возникает потребность в построении имитационной (приближенной ) модели. В ней описание объекта управления может быть приведено к виду (25), а критерий (26) заменяется системой ограничений. При этом становится возможным учесть алгоритм работы ЛПР, компенсируя в некоторой мере недостаток числовой информации об управляющей части реальной автоматизированной системы.

В то же время имитационные модели рассматривают частные числовые случаи и не обладают обобщающей обозримостью результатов.

В связи с этим предложено рассмотрение имитационных моделей ("как есть"), составленных с помощью ЛПР, с последующим их улучшением ("как должно бьггь") путем перехода к оптимизационным моделям с выдачей решений - советов

В главах 3 и 4 предложенные модели бизнес-процессов планирования и управления производством детализируются

В главе 3 рассмотрена модель бизнес-процесса планирования сначала при изменяющихся структурных связях (нестационарный режим), а затем - при фиксированных структурных связях (стационарный режим).

Расчет нового плана в условиях изменения структурных связей предложено проводить по отклонениям от старого плана, что позволяет резко сократить размерность задачи и свести задачу нестационарного режима к задаче стационарного режима.

Пусть в момент времени ф = (т — 1) возникает необходимость в оперативном переходе на выпуск новой продукции Р4к[т] = {Р^кМ, ] £ 1, ^к}- При этом старая продукция Рзк[т] из Рк[т] снимается с производства полностью (Р'зк[т] = 0) или частично

ек(Р) = рк(Р) — Ук(Р), Р = I или Р = Т, ¡и = 1/2екТ(г)8к.ек(У) + 1/2]{ект(р)Ок1ек(р) + икт(Р)Кк|ик(р)}с1Р

--> тт,

1 = 1,1*, у = Тилиу = т,

к

(30)

к=1

(Р'экМ < Рзк [т]). Виды продукции рл[т] и Рзк[т], Рзк[т] и Ргк[т] имеют (попарно) общие ресурсы и не имеют общих ресурсов с продукцией Рц[т].

Тогда новый план можно рассчитать с использованием ограничений

А«к, 0 А«, Ащ О А,2к

Р'зкМ - РзкМ Р4к[х]

Ь'2к(т— 1) Ь'зк(т—1) Ь4к(т—1)

Одновременно возникает возможность выявить лучший вариант перехода на выпуск новой продукции.

В стационарном режиме возможно выделить две разновидности решений:

1) в рамках структуры описания (решение задачи целиком);

2) при решении задачи по частям, когда в структуру решения добавляется дополнительный уровень по сравнению с исходной структурой описания.

Описание процесса планирования в общем случае базируется на задаче динамического линейного программирования, которая, как показано автором, может быть сведена к Т-задаче (выражение (27)).

Для уровня Ь-2 такая замена имеет вид

Ак1 Рк[1,])<£ Рк.,М.

1 = Г+ 1 I -г+ I

где А - матрица норм расхода ресурсов; Р - вектор плана; к = 1, К - номер подразделения

Рассмотрены особенности решения Т-задачи целиком для отдельных элементов. Показано, что решение математической задачи связано с множеством неформальных моментов. Прежде всего, задача в прикладном плане должна обязательно иметь решение. В то же время при большой размерности задачи она, как правило, не имеет решения из-за недостатка ресурсов. В связи с этим ставится и решается новая оптимизационная задача нахождения минимального количества дополнительных ресурсов, которое позволяет получить решение исходной задачи.

Неточность в исходной информации учитывается определением чувствительности результатов решения к параметрам.

Отмечено, что решение т-интервальной (по времени) Т-задачи может быть сведено к решению (т - 1) двухинтервальных задач линейного программирования

АР[Тр]<Ь(Тг),Ь(1о) = Ь(0),

ИЧТр] > Р[Тр] > К+[ТР],

Р,(Р[Тр]) = <С,, Р[Тр]> шах, 1 = 1, Ц

где Р, Ь, Я - вектор-столбцы искомого плана, ресурсов, спроса; А - матрица норм расходов; С| - вектор-строка цен на готовую продукцию; Ь - количество разновидностей целевых функций; (Тг) - момент времени; [Тг], [Тр] - ретроспективный и перспективный интервалы времени.

С помощью Т-задачи автором построен ранее не рассматривавшийся важный случай возможности замены ресурсов и выбора маршрутов (У-задача)

Верхний уровень Ь = 3 в случае возможности замен ресурсов имеет описание

АРМ - V[t,l < 0, i = 1, ш,

ш

R"[T] < X P[ti] S R+[T]. »i

m

Q V[t,] < z(t, -1), I z(t, - 1) < b(tm -1), b(to) = b(0), 1=1

m

F,(P[t,]) = I <C|, P[t,]> max, 1 = 1, L, i-i

m

Г <Q, z(t, -1)> min, i-i

где j (j = 1, J), у - виды выпускаемой продукции и потребляемых ресурсов; Р = {PjT[tJ, j = 1, J}, R[T] = {RjT[T]}T, b(t,) = {Ь/, V = 1, *F}T - вектор-столбцы исходных планов, спроса и наличия ресурсов; V[t,] = {Vr[t,], г = 1, R) - вектор-столбец конструкции (совокупности взаимозаменяемых ресурсов); z(t, ), b(tm -1) - вектор-столбцы ресурсов; Q = {qvr) -матрица, определяющая долю ресурсов \ff в конструкции г; <, > - скалярное произведение;

Q = {q*}.q* = 2qvr= 1;. » -1

Указано, что в задаче линейного программирования целесообразно применять векторный критерий. Учет его составляющих осуществляется переходом к однокритериальной задаче с критерием

l l

F(P*[Tp]) = la, 1F, (Р*[Тр]) ->max,lai=l,al>0, i-i i-i

где Fi - (абсолютная) целевая функция; oti - веса, определяющие неформальный характер постановки многокритериальной задачи.

На основании проведенного автором анализа методов решения таких задач сделан вывод о предпочтительности использования методов с определением весов txi в процессе решения задачи. Из всех методов этой группы специфике автоматизированной системы в наибольшей мере, по нашему мнению, удовлетворяют метод идеальной точки и особенно - метод минимальных потерь от всех критериев, имеющий вид

АР[Тр] S Ь(ТГ),

zr>g,(P[Tp])(31)

zi' min.

где

&(Р[Тр])=1-Р,(Р*[Тр))/Р1пш,

Рншх- максимальное значение 1-ой целевой функции.

Большая размерность векторов решения Р и Рк может привести к необходимости решения задач для отдельных элементов структуры с помощью декомпозиции (по частям), при этом структура решения имеет на один уровень больше, чем структура описания.

Декомпозиционное решение предполагает кластеризацию (классификацию), для проведения которой, как показано автором, предпочтительно использование известных эвристических алгоритмов.

Возможно применение и алгоритмов выделения сильно связных множеств, например, с помощью решения известной целочисленной нелинейной задачи, оперирующей с очень большим количеством переменных и ограничений. В связи с этим автором выбран последовательный эвристический метод, оперирующий каждый раз с двумя классами, и для него предложены варианты алгоритмов, позволяющих упростить решение задачи кластеризации элемента структуры на компоненты (классы).

После кластеризации предложено использовать известный сходящийся алгоритм решения задачи по частям.

Выявлено при этом, что - в силу специфики постановки задачи - интересы компонент согласованы между собой и с интересом структурного элемента.

Решения задач планирования, полученные для отдельных элементов, следует согласовать. Рассмотрены горизонтальное и вертикальное согласование.

В горизонтальном согласовании автором выделены два варианта

1. Локальные ограничения (А2кРк[Тр] < Ь2к(Т,), к = 1, К) не влияют на решение.

2. Локальные ограничения оказывают влияние на решение.

В первом варианте предложен новый метод согласования. Оптимизационная задача решается дважды: при заданном плане (Р'к[Тр]) и при заданных ресурсах (Р2]с[Тр)).

Результаты двух решений позволяют выявить прибыль (потери) ДРк отдельных к-ых элементов структуры. Автором выделены два случая.

Показано, что в случае, когда величины ЛРк имеют одинаковые знаки, интересы оказываются согласованными и возможно использовать стандартные методы решения задачи. В случае, когда знаки величин не совпадают, автором предложено использовать для решения игровой подход или векторную оптимизацию.

При использовании в первом варианте игрового подхода общая (положительная) прибыль перераспределяется в соответствии с весами |ДЯк|. Компромиссный план Р' определяется из выражений

Г Рк(Р'к[Тр]) + Я5*, к = 1, п,

Рк(Р'к[Тр])= -I

I Рк(Р'к[Тр]) - 8Рк, к = п + 1, К.

к к

8Рк = (ВД 1ДРк|)/Х|ДРк.

г = я + 1 к = 1

При применении векторной оптимизации целесообразно использовать метод идеальной точки.

Показано, что во втором варианте необходимо определить потребность в

минимальных дополнительных ресурсах Если ресурсов все же недостаточно, следует определить уточненный план Р"к[Тр] < Рк[Тр], где Рк[Тр] - план, соответствующий спросу. В дальнейшем при получении необходимого количества ресурсов следует компенсировать плановые потери.

Выявлено, что при вертикальном согласовании интересы (целевые функции) уровней Ь = 1 и Ь = 2 согласованы.

Интересы уровней Ь = 2 и Ь = 3 оказываются согласованными, если локальные ограничения уровня Ь = 2 не влияют на решения.

Глава 4 посвящена описанию преложенной модели бизнес-процесса управления в целенаправленной системе для нестационарного и стационарного режимов.

Представлена математическая модель процесса управления (с использованием аппарата оптимального управления) при изменении структурных связей (нестационарный режим). Показана возможность определения и изучения "структурной" составляющей переходного процесса в нестационарном режиме с помощью алгоритмов, используемых в стационарном режиме.

При изменении цели могут исчезать старые или появляться новые координаты у^); исчезать старые или появляться новые связи; меняться интенсивность связей, что учитывается матрицей Ек/О = {е^14^)} с элементами 0 < вк/4 (0 5 1. Возможно учитывать появление новых и удаление старых структурных элементов ^ = 1, Р).

Обозначим старые координаты и матрицы надстрочным индексом (в), а новые — индексом (п). Новые связи получат двухиндексные обозначения (например, (я1)). Примем, что 7к(1)(0_) = гк(Т), а гк(п)(0_) = 0).

Дополнительные структурные возмущения, приведенные к эквивалентной «сигнальной форме», позволяющей использовать модель стационарного режима, получают вид

*к("(1) = Х{[1- ЕкЛ^АОгЛО + 1 = 1,)*к

к + р

+ 2{Ек/т)(0Ак/я,)г/п,(1),

И

*г<°>(1) = I {^<ю>(0Аа(м)}г/5)(1) +

+х{Ег/",а)Аг/'1))2/п)(о, 1

где I — матрица с нулевой диагональю и остальными единичными элементами.

Показано, что предложенный автором математический аппарат может быть использован для случаев изменения структурных элементов и построения новой структуры системы.

Для стационарного режима выявлено, что ряд требований, предъявляемых к технологии и методам изучения процедуры управления, являются противоречивыми. В частности, имеются противоречия:

1) между возможностями использования имитационной и оптимизационной моделей;

2) между критериями устойчивости элементов (системы), понятными ЛПР, и специфическими характеристиками устойчивости, используемыми в ТАУ.

Первое противоречие разрешается с помощью предложенной автором технологии, которая включает первоначальное построение имитационной модели, в которой учитывается алгоритм "ручного" управления ЛПР, с последующим переходом к оптимизационной модели, позволяющей учитывать и согласовывать интересы отдельных элементов структуры автоматизированной системы. Приводится технология построения имитационной модели.

Отмечено, что имитационные модели позволяют учитывать нелинейные связи, однако не могут гарантировать оптимальность процесса управления. Затруднена и процедура учета и согласования интересов элементов управляющей части.

От перечисленных недостатков свободны оптимизационные модели. Показаны возможность, условия и порядок перехода к оптимизационной многоуровневой модели, которая позволяет оценить асимптотическое поведение системы.

Для разрешения второго противоречия в критериях устойчивости и качества управления оптимизационной модели выделены такие свойства, которые были бы понятны ЛПР и задавались им.

В качестве такого свойства автором предложено использовать степень устойчивости а, которая определяет длительность переходного процесса и позволяет обеспечить экспоненциальную устойчивость элементов и системы в целом. Тогда описание (28) - (30) получает вид

z(t) = Az(t) + Bu(t), z(to) = zo, y(t) = Cz(t), e(t) = p(t)-y(t),

T

J= l/2e2<B£T(T)S£(T) + l/2Íe2<B (eT(t)Qe(t) + uT(t)Ru(t)}dt min. о

На его основе сформировано векторное свойство, в состав которого входят управляемость (наблюдаемость), интегральный квадратичный критерий качества управления (30), гарантирующий устойчивость по Ляпунову с минимумом ошибки слежения и с минимизацией (при учете масштаба) стоимости, чувствительность, уравнения для которой аналогичны выражениям (28) - (30) для оценки грубости системы.

В технологии моделирования динамических свойств возможны два случая

1. Структура решений совпадает со структурой описания (изучение целиком).

2. Структура решений имеет на один уровень больше, чем структура описания (изучение по частям с помощью декомпозиции).

Во втором случае необходима классификация элементов, которая усложняется наличием в них обратных связей.

Показано, что для классификации возможно использовать следующие алгоритмы:

1) выделение максимально сильно связных компонент;

2) формирование сильно связных множеств;

3) децентрализация по входам и выходам.

Использованы предложенные автором модификации известных алгоритмов, реализованных на компьютере.

Сформулированы условия, при соблюдении которых для элемента в целом количественно сохраняются значения перечисленных составляющих векторного свойства, если они имеют место для отдельных компонент. Для этого предложено использовать

известные алгоритмы.

Так, устойчивость (со степенью а) элемента может быть гарантирована, если все компоненты устойчивы (с той же степенью а) и соблюдается условие

rnin{Xm(Pr)} > 2ушах{Хм(Кг) + 26max{XM(Kr)}

г г г

R R

где у = X^mÎ^A™) = 2 S у,«; Хм( ). Хт(.) максимальное и минимальное

Г = I (НЕ I

собственные значения соответствующих матриц: Pr = C,TQ,Cr + Kr Br Rr" 'В,ТК,, 5 =

r

^•1/2м(НштНгш) = Х5™; D(t) = w(t) + R" 'BTg(t); E - единичная матрица; B(t) = - (A - B(t) =

r = 1

= - (A -BR- 'BTK){CT(CCT)'' }P(t) = H{CT(CCT)"' }P(t) = AP(t).

Элемент при последовательных связях компонент управляем, если соблюдаются условия вида

А,- x,re 0 0 0 0 В,

АЯ А2 - X,RE 0 .0 0 в2

Аз, А32 АЗ - X,RE 0 0 Вз R

= Znt= n

AR. 1.1 AR-UAR.IJ AR-.-VE 0 BR. 1 г=1

Ац,1 AR,2 AR,3 AR,R-I AR X,RE BR

где X,r - собственные значения матриц А,, п, - размерность r-ой компоненты

После изучения свойств отдельных элементов осуществляется координация их работы.

Показано, что при горизонтальной координация трансформация степени устойчивости а, управляемости, чувствительности та же, что и при декомпозиционном изучении свойств элементов

В изменении точности слежения возможны два случая.

1. Целевые функции (интересы) согласованы, если

J(Ji.....Jk-i.Jk.Jk«!.....Jk) < J(J.. • •., Jk- ь h, .........Jk), (32)

при Jk < Jk, где Jk (k = 1, К) - целевые функции отдельных элементов Частным случаем этого условия является зависимость

J = ZJk(t).(33)

k= I

2. Потребность децентрализованной координации равноправных элементов, если условие (32) не соблюдается.

Во втором случае автором предложено использовать равновесие по Нэшу (игровой подход), требующее информацию от других элементов и характеризующееся итеративностью процесса решения, и многокритеририальную оптимизацию, которой отдается некоторое предпочтение.

В последнем случае предположим, не снижая общности, что для первых п

элементов (к = 1, п) оптимальными управлениями являются uk*(t), а для элементов к = п + 1, К оптимальными управлениями служат uk*(t). Тогда согласованное решение ищется из описания объекта управления вида (28) и целевой функции (St = 0)

п Т

J =1/2 2 í{[yw'(t) - yk(t)]TQk[yk'(t) - yk(t)] + [uk'(t) - uk(t)]TRk[u/(t) -k= i o

-uk(t)]}dt+l/2 Z í{[yk*(t)-yk(t)]TQk[yk,(t)-yk(t)] +

k = n + 1 0

+ [uk*(t) - utWfRkíu11*© - Uk(t)]}dt min.

При вертикальной координации уровней h = 1 и h = 2 для таких свойств, как управляемость, интегральный квадратичный критерий качества управления, чувствительность системы используются приемы горизонтальной координации В точности слежения возможны два случая:

1) целевые функции скоординированы, если соблюдается условие (33);

2) в противном случае целевые функции требуется скоординировать

Для второго случая автором предложено использовать векторную оптимизацию

Координация интересов уровней h = 2 и h =3 усложняется разными масштабами отсчета по времени. Это учитывается при описании введением малого параметра ц. Для получения решения использован метод сингулярно возмущенных систем с выделением быстрой и медленной составляющих. Для исследования трансформации управляемости использовано свойство рангов матриц

rank(B3 А0Вз... Ао"1 ~'В3) = n^ ni =n¡, rank(B4 AB4... А"2"'В4) = nf, n2 = nf,

где nf, ns характеризуют быструю и медленную составляющие, Вз =(В], Вг), В4 = (В, Во')

Для оценки устойчивости применены скалярная и векторная функции Ляпунова. Изучение точности слежения осуществляется отдельно для медленной и быстрой составляющих с использованием квадратичного критерия.

В главе 5 рассмотрены вопросы реализации и внедрения предложенной автором системы моделей на основе технологии баз данных.

Автором предложена структура технических средств, разработаны концептуальная и логическая модели базы данных.

Проведена реализация и анализ возможностей двух вариантов-

1) с использованием стандартных программных продуктов (LINDO, MatLab); ;

2) с применением специальных, разработанных автором (на основе СУБД) программных продуктов.

Для первого варианта разработаны дополнительные средства взаимодействия стандартных программных продуктов с СУБД (InterBase), поскольку данные в современных реальных производствах чаще всего хранятся в базах данных

Для второго варианта реализованы - в рамках СУБД Access и InterBase - алгоритмы задач линейного программирования, имитационного моделирования, оптимального управления. Проведен эксперимент, достоверность результатов которого проверялась на контрольных примерах.

По материалам диссертации были созданы и переданы заказчику четыре отраслевых методики для машиностроительных производств.

Прошли программную апробацию предложенные комплексы программ ПЛАНИРОВАНИЕ, УПРАВЛЕНИЕ и МОДЕЛЬ (имитационная модель).

Комплекс программ ПЛАНИРОВАНИЕ, снабженный локальной базой данных, предъявлен в ОФАП отрасли. Комплекс программ МОДЕЛЬ, как реализация описанной в главе 4 имитационной модели и построенной с учетом формализованного опроса ЛПР, передан швейному объединению и послужил основой для машинных деловых игр.

Теоретические и современные прикладные результаты диссертации могут быть использованны в полиграфической отрасли (ЗАО «СПб Образцовая типография», г. Санкт-Петербург; Санкт-Петербургский картонно-полиграфический комбинат).

Результаты диссертации использованы в учебном процессе в дисциплинах «Автоматизированные системы управления предприятием», «Управление предприятием», «Теоретические основы автоматизированного управления», «Базы данных» в форме лекций, лабораторных работ, учебных пособий и деловых игр, зарегистрированных в каталогах СССР.

В заключении приведены основные результаты, полученные в диссертационной работе.

В приложении приводятся математические положения и алгоритмы, использованные в основной части работы, и документы, подтверждающие внедрение результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенных автором исследований по методам моделирования процессов автоматизированного управления промышленным производством, использованных для решения крупной хозяйственной проблемы создания математических основ автоматизированного управления промышленным производством, учитывающих динамику спроса, осуществлено теоретическое обобщение методов описания, проектирования и эксплуатации автоматизированных систем в условиях быстрого изменения спроса потребителей.

Разработанная система моделей и методов позволяет за счет быстрого и высококачественного моделирования повысить эффективность функционирования производственных систем, сократить сроки выпуска продукции. Результаты работы позволяют с единых позиций и во взаимосвязи описать процедуры создания и функционирования многоуровневых систем управления в условиях быстрого изменения рыночного спроса, определяют перспективные пути повышения качества автоматизированных систем, развития методов автоматизированного проектирования адаптивных систем на базе системного формализованного описания.

В диссертационной работе получены следующие конкретные научные результаты и выводы.

1. Выявлена необходимость в решении нового класса задач систем управления промышленным производством, характеризующихся возможностью автоматизировать процесс оперативного перехода на выпуск новой продукции и существенно сократить время отклика на быстрое изменение спроса потребителей

2. Предложен подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка.

3 Построена обобщенная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса.

4. Создано математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса.

5. Разработан комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе.

6. Предложен комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции.

7. Проведена компьютерная программно-аппаратная реализация системы прикладных моделей автоматизированного управления промышленным производством на основе предложенной структуры технических средств, проведен эксперимент, позволивший подтвердить справедливость теоретических положений диссертации.

8. Осуществлено и подтверждено актами внедрение полученных в диссертации результатов - теоретических положений и прикладных моделей - в производство в швейной, машиностроительной и полиграфической отраслях с подтвержденным ' экономическим эффектом только от работ 1985-86 гг. в 3640 тыс. руб в современных

ценах.

9. Результаты диссертации использованы в учебном процессе в дисциплинах «Автоматизированные системы управления предприятием», «Управление предприятием» в Белорусской государственной политехнической академии, «Базы данных», «Теоретические основы автоматизированного управления» в Северо-Западном институте печати форме лекций, лабораторных работ, учебных пособий и деловых игр, зарегистрированных в каталогах СССР.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Введение в теорию интегрированных САПР гибких технологий производств /Ю М. Соломенцев, В.Я. Полыскапин, В.Д. Чертовской и др.; Под общ. ред. Ю М. Соломенцева и др. М.: Машиностроение, 1991. 592 с.

2. Системное проектирование интегрированных АСУ ГПС машиностроения /Ю.М. Соломенцев, В.Я. Полыскалин, В.Д. Чертовской и др.; Под общ. ред. Ю.М. Соломенцева и др. М.: Машиностроение, 1988. 488 с.

3. Советов Б.Я., Чертовской В.Д. Автоматизированное адаптивное управление производством. СПб.- Лань, 2003.176 с.

4. Чертовской В.Д. Машинные деловые игры в процессе управления1 В 2-х ч Мн: БПИ, 1984. 176 с.

5. Чертовской В.Д., Черезова H.H. Оценка вариантов организационных структур систем оперативного управления производством с помощью ЭВМ. Мн: БелНИИНТИ, 1982. 48 с.

6. Чертовской В.Д, Биончик А.Н., Лазарев A.C. Алгоритмы имитации процессов совершенствования управления народнохозяйственными объектами. Мн: БелНИИНТИ, > 1980. 51 с.

7. Анализ функционирования предприятий с помощью динамических имитационных моделей /В.Д. Чертовской, С.М. Зверюго, В А. Свидельский, A.C. Лазарев. Мн БелНИИНТИ, 1979. 55 с.

8. Применение имитационного моделирования для совершенствования управления народнохозяйственными объектами /С.М. Зверюго, В.А. Свидельский, В.Д Чертовской Мн БелНИИНТИ, 1978. 54 с.

9. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Системный анализ структур //Комплексный анализ и моделирование гибкого производства. М.: Наука, 1990. С. 44 - 63.

10. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я Технология проектирования процессов интегрированного планирования //Там же. С. 103 - 114

11. Чертовской В.Д. Вопросы построения моделей процессов управления ИАСУ A3 /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1991. 22 с. Деп.в ВИНИТИ. N гос. per. 2694-В.91.

12. Чертовской В.Д. Моделирование процесса управления в ИАСУ ГПС и КИП /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1990. 59 с. Деп. в ВИНИТИ. N гос. per. 5073-В.90.

13. Чертовской В.Д., Лазарев A.C. Объемное календарное планирование на предприятиях с помощью ЭВМ /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1981. 17 с. Деп. в ВИНИТИ, N4120-81 Деп.

14. Чертовской В.Д., Егоров К.С. Формализованное описание процедуры построения имитационно-оптимизационной модели системы управления производством /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1981. 20 с. Деп. в ВИНИТИ, N 4758-81 Деп.

15. Чертовской В Д. Методические указания по выполнению Деловой ИГры МАшинной ДИГМА по распределению ресурсов. Мн.: БПИ, 1983. 36 с.

16. Чертовской В.Д. Автоматизация оперативного управления основным производством. Мн.: БПИ, 1982. 31 с.

17. Чертовской В.Д. Имитационное моделирование динамики организационных систем управления //Тр. УШ Всесоюз. совещ. по проблемам управления. Ч 1, октябрь

1980. Таллинн: 1980. С. 181 -183.

18. Вавилов A.A., Чертовской В.Д. Система автоматического управления с самонастраивающимся по частотным характеристикам регулятором //Изв. АН СССР Техн. кибернетика, 1968, N 6. С. 139 -147.

19. Сергеев Э.В., Чертовской В.Д. Исследование динамики самонастраивающихся систем управления с ПИ-регулятором при скачкообразном изменении параметров //Изв. ЛЭТИ, 1979, вып. 90. С. 60 - 66.

20. Применение ЭВМ для оптимального текущего планирования на предприятиях / В.Д. Чертовской, A.C. Лазарев, З.Г. Сырова и др. /БФ ВНИИПОУ. М.: 1980. 13 с. Деп. в ВИНИТИ. N 2190-80 Деп.

21. Чертовской В.Д., Лазарев A.C. Оптимальные задачи в текущем и календарном планировании АСУП //Тр. Всесоюз совещ. "Оптимизационные задачи в АСУ", октябрь

1981. Нальчик: 1981. С. 76 - 78.

22. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Технология исследования процессов планирования и управления в ГПС // Технология. Сер ГПС (ВИМИ). 1988. Вып 1. С 122 -135.

23. Чертовской В.Д., Мелюшин П.В., Полыскалин В.Я. Опыт проектирования локальной информационно-вычислительной системы организационного управления ГПС на персональных ЭВМ // Технология .Сер. ГПС и робототехника (ВИМИ) 1989 Вып. 1 С 52-56.

24. Полыскалин В.Я., Чертовской В.Д. Структурный синтез систем управления ГПС механообработки резанием // Технология. Сер ГПС и робототехника (ВИМИ). 1989. Вып. 1. С. 10- 19.

25. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Пакеты программ интегрированного планирования компьютеризированных производственных систем //Технология. Сер ГПС и робототехника, 1990, N 1. С. 55 - 60.

26. Чертовской В.Д. Состояние и проблемы разработки ИАСУ КИП /Белорус политехи, ин-т. М.: 1991. 94 с. Деп. в ВИНИТИ. N гос. per. 991-В.91.

27. Методические материалы по системной разработке ИАСУ ГПС машиностроения. 4.1. М.: Поиск, 1985.146 с.

28. Методические материалы по системной разработке ИАСУ ГПС

машиностроения. 4.2. М.: Поиск, 1985. 250 с.

29. Методические рекомендации по системному проектированию диалоговой САПР процесса планирования и управления: В 3-х ч. М.: Поиск, 1988. 330 с.

30. Системные макромодели КИП. Методические материалы /В Я Полыскалин, В.Д. Чертовской, П.В. Мелюшин и др. М.: ГКНТ. 1991. 54 с.

31. Чертовской В.Д. Архитектурный подход к моделированию систем управления с варьируемой структурой /Белорус, государ, политехи, академ. М.: 1993. - 50 с. Деп в ВИНИТИ. N гос. per. 360-В.93.

32. Чертовской В.Д. Основы теории систем управления с изменяющейся структурой /Белорус, политехи академ. М • 1993. 38 с. Деп. в ВИНИТИ. N гос. per. 1559-В.93.

33. Горобец П.Д., Кудашов В.И., Чертовской В.Д. Технологические аспекты организации и проведения НИОКР /Белорус политехи, академ. М.: 1993. 38 с. Деп. в ВИНИТИ. N гос. per. 2271-В.93.

34. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Моделирование компьютерных технологий процессов управления в ИАСУ ГАЗ: обобщенная постановка задачи //Управляющие системы и машины. 1993. N 5. С.79 - 85.

35. Чертовской В.Д. Основы топологической теории многоуровневых систем управления с варьируемой структурой /Белорус государ, политехи, академ. М.: 1994. 217 с. Деп. в ВИНИТИ. N гос. per. 1702-В.94.

36. Чертовской В.Д, Скобликова О.В. Пакет ПРОЛОГ-программ для компьютерной поддержки решений систем управления с варьируемой структурой /Белорус, государ, политехи, академ. М.: 1994. 57 с. Деп. в ВИНИТИ N гос. per. 2629-В.94.

37. Чертовской В.Д. Прикладные вопросы построения систем управления с варьируемой структурой /Белорус, государ, политехи, академ. М.- 1994. 84 с. Деп. в ВИНИТИ. N гос. per. 2835-В.94.

38. Чертовской В.Д. Компьютерное управление предприятием Мн.: 1995. 208 с.

39. Чертовской В.Д. Интеллектуальные системы поддержки решений Мн.: 1995.

93 с.

40. Чертовской В Д. Управление предприятием. Мн.: Университетское, 1996.263 с.

41. Tshertowskoj W.D., Doudkin A.A System engineering of support of a decision making Труды международной конференции "New Information Technologies in Education", Минск-Щецин, 1996. С. 293 -297.

42. Чертовской В Д Компьютерные издательские производства. Труды международной конференции "Региональная информатика", РИ-98 т. 3, СПб: 1998. С. 140 -141.

43. Чертовской В.Д. Стратегический менеджмент. СПб.: 1998 116 с.

44. Чертовской В.Д., Шеховцов О.И., Шифрин Б.М. Интеллектуальные средства поддержки принятия решений. СПб.: ЛЭТИ, 200. 60 с.

45. Чертовской В.Д. Многоуровневая система управления издательско-полиграфическими фирмами //Тр. межд. конфер. "Региональная информатика РИ-2000". Ч. 2. СПб.: 2000. С. 123 - 124.

46. Чертовской В.Д. Компьютерные издательские производства. Труды международной конференции "Региональная информатика", РИ-98 т. 3. СПб.: 1998 С. 171.

47. Чертовской В.Д. Базы и банки данных. М.: Изд-во МГУП, 2001. 288 с.

48. Чертовской В.Д., Шеховцов О.И.. Объектно-ориентированный подход в построении баз данных. М.: МГУП, 2001. 88 с.

49. Чертовской В.Д. Базы данных- современный подход. СПб.: Петербургский

институт печати, 2003. 212 с.

50. Советов Б.Я , Чертовской В.Д. Модель адаптивного управления производством //Тр. конф. «Управление и информационные технологии», т. 1. СПб.: СПбГЭТУ, 2003. С. 177-181.

51. Чертовской В.Д. Адаптивное планирование в автоматизированных системах управления производством. //Вестник СПбГУТД, 2003, N 8. С. 17 - 23.

52. Чертовской В.Д., Гыгьбов Б.Г. Самонастраивающаяся система с настройкой по двум параметрам //Изв. вузов. Приборостроение, 1971, N 8. С. 19 - 25.

ЛР № 020617 от 24. 06. 98

Подписано в печать 17.10.03 Формат 60*84 1/16. Бумага офсетная Печать офсетная Уел печ. л 2,0. _Тираж 100 экз. Заказ 140._

Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии Издательства СПбГЭТУ «ЛЭТИ» 197376, С -Петербург, ул Проф. Попова, 5

V

РНБ Русский фонд

2006-4 37381

Введение.

Глава 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ В

УСЛОВИЯХ БЫСТРО ИЗМЕНЯЮЩЕГОСЯ СПРОСА.

1.1 Производство с оперативным переходом на выпуск новой продукции.

1.2. Подход к построению системы моделей процессов li автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка.

1.3. Взаимосвязь оперативного и стратегического управления.

1.4. Обобщенная формализованная модель процессов > автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса.

Выводы по главе 1.

Глава 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ

ПРОЦЕССОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ

С УЧЕТОМ ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЯ СПРОСА.

2.1. Идентификация системы управления.

2.2. Математическое описание процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса.

2.3. Особенности математического описания процессов планирования и управления.

Выводы по главе 2.

Глава 3. СОЗДАНИЕ КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ ПЕРЕРАСЧЕТА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПЛАНА ВЫПУСКА ПРОДУКЦИИ ПРИ БЫСТРО

ИЗМЕНЯЮЩЕМСЯ РЫНОЧНОМ СПРОСЕ.

3.1. Описание процесса автоматизированного планирования при переходе на выпуск новой продукции.

3.2. Перерасчет экономических показателей плана выпуска продукции при быстром изменении рыночной номенклатуры и ассортимента спроса.

3.3. Согласование интересов элементов процесса планирования.

Выводы по главе 3.

Глава 4. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕХОДОМ НА ВЫПУСК НОВОЙ ПРОДУКЦИИ.

4.1. Управление при изменяющихся векторе цели и структурных связях.

4.2. Векторное свойство элементов и технология его изучения.

4.3. Исследование векторного свойства элементов на основе декомпозиции.

4.4. Координация работы элементов процесса

Выводы по главе 4.

Глава 5. КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ, РЕЗУЛЬТАТЫ

ЭКСПЕРИМЕНТА И ВНЕДРЕНИЯ.

5.1. Структура технических средств систем управления производством.

5.2. Интеграция базы данных со стандартными программными приложениями.

5.3. Интеграция базы данных со специальными программными средствами.

5.4. Результаты реализации и внедрения.

Выводы по главе 5.

Актуальность проблемы. Автоматизированное управление, как один из способов повышения эффективности промышленного производства, используется с 70-х годов XX века.

Наиболее значительные результаты в этой области представлены в работах Арефьева И.Б, Буркова В.Н., Бусленко Н.П., Вавилова А.А., Воронова

A.А., Емельянова С.В., Заикина О.А., Игнатьева М.Б., Имаева Д.Х., Кульбы

B.В., Малышева Н.Г., Мамиконова А.Г., Моисеева Н.Н., Нелепина Р.А., Плескунина В.И., Поспелова Г.С., Поспелова Д.А, Скурихина В.И., Советова Б.Я., Фомина Б.Ф., Цвиркуна А.Д., Цуркова В.И., Яковлева В.Б., зарубежных авторов Гроумпоса П.П., Джамшиди М., Икеда М., Калмана Р., Касти Д., Каплан Р.С., Месаровича М.Д., Озгюнера Ю., Сингха М.Г., Такахара Я., Финдейзена В., Хассана М.Е., Шеера А.-В., Шильяка Д.Д.

Первоначально модели процессов автоматизированного управления производством разрабатывались в предположении практически стабильного спроса потребителей, что было особенно характерно для плановой экономики. В подавляющем большинстве публикаций рассматривались процессы учета, планирования, контроля (статический режим). Однако вскоре стало ясно, что наличие многочисленных возмущений (срыв поставок, дефицит материалов, сбои в работе оборудования) требует рассмотрения динамического режима работы автоматизированных систем.

Учет динамики стал насущной необходимостью после перехода России к рыночной экономике, в рамках которой промышленные производства стали высокодинамичными в силу резко возросшей индивидуализации, быстрой и существенной изменчивости спроса потребителей (размещение, изменение, отмена заказов, потребность в новом виде продукции).

Главной целью производств в этих условиях является получение существенного конкурентного преимущества путем сокращения цикла производства и максимизации прибыли.

Особый интерес в этом плане вызывает автоматизация управления производств серийного типа прежде всего в легкой промышленности, машино-и приборостроении, полиграфии, позволяющая сближать интересы производителя и потребителя.

Современный производитель должен для повышения конкурентоспособности продукции приспосабливаться не только к быстрому количественному, но и к быстрому ассортиментному изменению спроса путем оперативного перехода на выпуск новой продукции. Применяемые стандарты управления MRPII/ERP используют компьютерные информационные системы для ускорения расчетов и своевременной подачи информации руководителям различных рангов, однако имеют существенные ограничения на область применения.

Итеративный характер расчетов не позволяет отслеживать динамику быстрого изменения спроса в реальном масштабе времени. Учет только ограничений на ресурсы не дает возможности использовать их лучшим образом даже при стабильном спросе. Метод синхронизированного планирования и оптимизации (СПО) или Advanced Planning and Scheduling -APS представляет собой [36] «технологию анализа и планирования материальных потоков и производства для оптимизации или моделирования составления плана». APS осуществляет локальную оптимизацию на уровне использования оборудования не дает ожидаемого эффекта. Отсутствие связей стратегического и оперативного управления не обеспечивает производству должную перспективу.

В таких условиях актуальной является проблема создания математических основ автоматизированного управления промышленным производством, учитывающих динамику спроса, что обеспечивает повышение качества и расширения сферы применения автоматизированных систем.

Решению этой проблемы посвящена данная диссертационная работа.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка системы моделей для автоматизации управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса потребителей.

Для достижения данной цели в работе поставлены следующие подлежащие решению задачи:

1) анализ автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстро изменяющегося спроса;

2) формализация процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством с учетом динамики изменения спроса;

3) создание комплекса моделей процесса автоматизированного планирования промышленного производства при быстром изменении номенклатуры и ассортимента спроса;

4) разработка комплекса моделей процесса автоматизированного управления промышленным производством при переходе на выпуск новой продукции.

Объектом исследования являются автоматизированные системы управления серийным дискретным многономенклатурными производствами с оперативным переходом на выпуск новой продукции, а предметом исследования служат процессы автоматизированного управления промышленным производством на уровнях «руководитель производства — диспетчер - начальники производственных подразделений» в условиях быстрого изменения спроса.

Метод исследования. В работе использовался функционально-целевой (системный) подход. Предложенная системная модель автоматизированной системы управления производством декомпозируется на частные модели, для описания которых используются: теория графов, целочисленное программирование, эвристические методы кластеризации — для исследования структуры системы; методы исследования операций (квадратичное и линейное динамическое программирование), векторная оптимизация — для разработки моделей процесса планирования; методы имитационного моделирования и оптимального управления — для создании моделей процесса управления.

Научная новизна. Предложена система моделей автоматизированного управления промышленным производством, включающая в себя комплекс моделей процессов планирования и управления промышленным производством, отличающаяся учетом изменения вектора цели управления и структурных связей, позволяющая производству оперативно приспосабливаться к быстро изменяющейся номенклатуре спроса потребителей.

Принципиальный вклад в развитие исследований в области моделирования организационно-экономических систем управления вносят следующие полученные автором новые научные результаты.

1. Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка, отличающийся от ERP-стандарта оперативным учетом влияния динамики рыночного спроса на характеристики производства, позволяющий быстро реагировать на изменение конъюнктуры рынка.

2. Обобщенная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса, включающая интегрированное описание моделей процессов планирования и управления производством, отличающаяся от ERP-стандарта системным учетом влияния изменения спроса на цели и структурные связи промышленного производства, что позволяет представить промышленное производство более адекватно.

3. Математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса, отличающееся единым подходом к описанию процессов, что позволяет получать и оценивать в едином нормативном базисе варианты перехода на выпуск новой продукции.

4. Комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе, отличающийся от ERP-стандарта процедурами направленного перебора исходного множества альтернатив, что позволяет существенно сократить время расчета и осуществлять адаптивное планирование производства с меньшим запаздыванием.

5. Комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции, отличающаяся учетом изменения целей и структурных связей производства с помощью динамического векторного свойства, позволяющая оценить затраты на управление и выбрать благоприятную динамику перехода к новому плану, лучим образом согласованным с конъюнктурой рынка.

Практическая ценность. Предложенная в диссертации подход к построению системы моделей и совокупность комплексов процессов автоматизированного управления производством послужили основой для создания четырех отраслевых инженерных методик (методических материалов и рекомендаций) для класса автоматизированных адаптивных систем управления в машиностроении.

Реализация результатов работы. Разработаны алгоритмы и построенные на их основе комплексы программ, два из которых сданы в отраслевой фонд алгоритмов и программ в НИИ технологии машиностроения (г. Москва) и один передан в Минское швейное производственное объединение в процессе выполнения под руководством и при участии автора четырех плановых НИР по проблемам 0.80.02 и 0.16.10 ГКНТ. Подтвержденный экономический эффект от работ, выполненных только в 1985 — 1986 гг., составил 3640 тыс. руб. в современных ценах, эффективность других работ зафиксирована в актах заказчиков об использовании и внедрении НИР.

Отдельные положения диссертации использованы на предприятиях ЗАО «СПб Образцовая типография», г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургском картонно-полиграфическом комбинате.

Часть научных результатов вошла в курсы лекций, методические и учебные пособия по дисциплинам "Автоматизированные системы управления предприятием", "Теория принятия решений", "Интеллектуальные системы", "Базы данных", «Теоретические основы автоматизированного управления» (Белорусская государственная политехническая академия, Северо-западный институт печати).

Научные положения, выносимые на защиту.

1. Подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка.

2. Обобщенная формализованная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса.

3. Математическое описание бизнес-процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса.

4. Комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе

5. Комплекс моделей бизнес-процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции.

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертации докладывались и обсуждались на YIII Всесоюзном совещании по проблемам управления (Таллинн, 1980), III Всесоюзном симпозиуме по системотехнике (Ленинград, 1976), Всесоюзном совещании по теории и методам управления (Куйбышев, 1978), Всесоюзном семинаре "Анализ экономико-математических методов планирования и управления АСУ различных уровней" (Москва, 1978), Всесоюзном семинаре по методам синтеза и планирования развития сложных структур (Москва, 1979; Саратов, 1980), Всесоюзном совещании "Синтез и проектирование многоуровневых систем управления производством" (Барнаул, 1980), Всесоюзном семинаре "Проблемы создания ОГАС" (Москва, 1980), Всесоюзном совещании "Оптимизационные задачи в АСУ" (Нальчик, 1981), Всесоюзной конференции "Анализ эффективности и качества проектирования и функционирования АСУ в народном хозяйстве" (Москва, 1983), семинаре по активным методам обучения (Ленинград, 1977, 1979, 1981; Рига, 1983), межотраслевых конференциях (Москва, 1985 — 1989), на международных конференциях Академии наук Белоруссии (Минск, 1995, 1996), "Региональная информатика" (С.-Петербург, 1998, 2000, 2002), "Современные технологии обучения" (С.-Петербург, 1999, 2000, 2001), Международного банковского института (С.-Петербург, 2000, 2001).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 52 научные работы, из них - 3 монографии, 19 учебных пособий, 12 депонированных рукописей, 7 статей, из которых 3 - из перечня периодических изданий, рекомендованных ВАК, тезисы к 12 докладам на республиканских, межреспубликанских, межотраслевых, всесоюзных и международных научно-технических конференциях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, одного приложения и списка литературы, включающего 191 наименование. Основная часть диссертации изложена на 176 страницах машинописного текста. Работа содержит 37 рисунков и 6 таблиц.

Выводы по главе 5.

1. Проведена компьютерная программно-аппаратная реализация системы прикладных моделей автоматизированного управления промышленным производством на основе предложенной структуры технических средств с использованием технологии баз данных, проведен эксперимент, позволивший подтвердить справедливость теоретических положений диссертации.

2. Построены и апробированы два варианта программной реализации, которые базируются на распределенной базе данных и позволили оценить и выбрать наиболее подходящий вариант в соответствии с конкретными техническими требованиями к прикладному проектированию.

3. Разработаны и реализованы в виде программных продуктов алгоритмы моделей процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством на основе методов линейного программирования, имитационного моделирования и оптимального управления, которые отличаются компьютерной выработкой решений советов и позволили подтвердить теоретические положения. Два программных продукта сданы в отраслевой фонд алгоритмов и программ НИИ технологии машиностроения, один - передан непосредственно в производство.

4. Разработаны в рамках выполнения проблемы 0.16.10 ГКНТ четыре отраслевых методики для класса автоматизированных адаптивных систем управления машиностроительными производствами.

5. Осуществлено и подтверждено актами внедрение в производство теоретических положений и прикладных моделей в швейную, машиностроительную и полиграфическую отрасли с подтвержденным экономическим эффектом только от работ 1985-86 гг. в 3640 тыс. руб. в современных ценах

6. Результаты диссертации использованы в учебном процессе в дисциплинах «Автоматизированные системы управления предприятием», «Управление предприятием» в Белорусской государственной политехнической академии, «Базы данных», «Теоретические основы автоматизированного управления» в Северо-Западном институте печати форме лекций, лабораторных работ, учебных пособий и деловых игр, зарегистрированных в каталогах СССР.

207

Заключение

В результате проведенных автором исследований по методам моделирования процессов автоматизированного управления промышленным производством, использованных для решения крупной хозяйственной проблемы создания математических основ автоматизированного управления промышленным производством, учитывающих динамику спроса, осуществлено теоретическое обобщение методов описания, проектирования и эксплуатации автоматизированных систем в условиях быстрого изменения спроса потребителей.

Разработанная система моделей и методов позволяет за счет быстрого и высококачественного моделирования повысить эффективность функционирования производственных систем, сократить сроки выпуска продукции. Результаты работы позволяют с единых позиций и во взаимосвязи описать процедуры создания и функционирования многоуровневых систем управления в условиях быстрого изменения рыночного спроса, определяют перспективные пути повышения качества автоматизированных систем, развития методов автоматизированного проектирования адаптивных систем на базе системного формализованного описания.

В диссертационной работе получены следующие конкретные научные результаты и выводы.

1. Выявлена необходимость в решении нового класса задач систем управления промышленным производством, характеризующихся возможностью автоматизировать процесс оперативного перехода на выпуск новой продукции и существенно сократить время отклика на быстрое изменение спроса потребителей.

2. Предложен подход к построению системы моделей процессов автоматизированного управления промышленным производством в условиях быстрого изменения конъюнктуры рынка.

3 Построена обобщенная модель процессов автоматизированного управления в условиях быстрого изменения спроса.

4. Создано математическое описание процессов автоматизированного планирования и управления промышленным производством при быстро изменяющихся номенклатуре и ассортименте рыночного спроса.

5. Разработан комплекс моделей перерасчета экономических показателей плана выпуска продукции при быстро изменяющемся рыночном спросе

6. Предложен комплекс моделей процесса автоматизированного управления переходом на выпуск новой продукции.

7. Проведена компьютерная программно-аппаратная реализация системы прикладных моделей автоматизированного управления промышленным производством на основе предложенной структуры технических средств, проведен эксперимент, позволивший подтвердить справедливость теоретических положений диссертации.

8. Осуществлено и подтверждено актами внедрение полученных в диссертации результатов - теоретических положений и прикладных моделей - в производство в швейной, машиностроительной и полиграфической отраслях с подтвержденным экономическим эффектом только от работ 1985-86 гг. в 3640 тыс. руб. в современных ценах.

9. Результаты диссертации использованы в учебном процессе в дисциплинах «Автоматизированные системы управления предприятием», «Управление предприятием» в Белорусской государственной политехнической академии, «Базы данных», «Теоретические основы автоматизированного управления» в Северо-Западном институте печати форме лекций, лабораторных работ, учебных пособий и деловых игр, зарегистрированных в каталогах СССР.

В подавляющем большинстве совместных публикаций автором предложена идея, выполнена постановка задачи, определены пути, методика и методы решения с подключением соавторов преимущественно на стадии выбора, обсуждения и компьютерной реализации предложенных алгоритмов.

Дальнейшее развитие настоящей работы видится на пути расширения возможностей и упрощения математического описания бизнес-процессов адаптивного планирования и управления с апробированием методов динамического линейного программирования, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов.

210

1. Абдуллаев А.А., Рзаев Т.Г. Оптимизация оперативного и календарного планирования в ИАСУП. Баку: Элм, 1983. 235 с.

2. Арефьев И.Б., Кезлинг Г.Б., Кукор Б.Л. Интегрированные АСУ в машиностроении. Л.: Машиностроение, 1987. 160 с.

3. Евдокимов В.В., Рейнер В.А. Машинный синтез АСУП. М.: Статистика, 1980. 222 с,

4. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических систем: Пер. с англ, М.: Мир, 1973. 344 с.

5. Методы анализа и синтеза структур управляющих систем //Б.Г. Волик, Б.Б. Буянов, Н.В. Дубков и др. М.: Энергоатомиздат, 1988. 296 с.

6. Общеотраслевые методические рекомендации по созданию автоматизированных систем управления гибкими производственными системами. М.: ГКНТ, 1989. 278 с.

7. Общеотраслевые методические рекомендации по созданию ИАСУ производственными системами управлениями (предприятиями). М.: ГКНТ, 1986.160 с.

8. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 2001. 343 с.

9. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982. 200 с.

10. Введение в теорию интегрированных САПР гибких технологий производств /Ю.М. Соломенцев, В.Я. Полыскалин, В.Д. Чертовской и др.; Под общ. ред. Ю.М. Соломенцева и др. М.: Машиностроение, 1991. 592 с.

11. Системное проектирование интегрированных АСУ ГПС машиностроения /Ю.М. Соломенцев, В.Я. Полыскалин, В.Д. Чертовской и др.; Под общей ред. Ю.М. Соломенцева и др. М.: Машиностроение, 1988. 488 с.

12. Чертовской В.Д. Управление предприятием. Мн.: Университетское, 1996.263 с.

13. Единая концепция создания автоматизированных заводов машиностроения. Кн. 1. М.: Машиностроение, 1988. 99 с.

14. Заводы будущего. Общее представление. Проект ICAM. Пер. N 383/88. М.: 1988.29 с.

15. Design rules for a CIM systems /Ed. by R.W. Yeomans, A. Choudry, P.J.W. Ten Hagen. Amsterdam: North Holland, 1986.454 p.

16. Якобсон Б.М., Розинкин A.E. Автоматизированные системы управления предприятиями. М.: Сов. радио, 1971. 184 с.

17. Kaplan R.S., Norton D.P. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. N.Y.: Harvard School, 1991.198 p.

18. Современный бизнес. M.: Республика, 1995. 479 с.

19. Управление организацией. М.: ИНФРА-М, 1999. 669 с.

20. Кравченко В.Ф., Кравченко Е.Ф. и др. Организационный реинжиниринг. М.: ПРИОР, 1999. 256 с.

21. Черняк JI.C. На пути к предприятию, управляемому в реальном времени. //Открытые системы, 2002, N12. С. 35 40.

22. Rauscher J. Real-Time Enterprise. // www.sunopsis.com/corporate/us/products/sunopsisv3/default.htm.

23. Горский и др. Динамическая модель производства, хранения и сбыта товаров повседневного спроса //Теория и системы управления, 1998, N 1. С. 144 -149.

24. Чертовской В.Д. Компьютерное управление предприятием. Мн.: 1995.208 с.

25. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Системный анализ структур ИАСУ ГАП //Сб. тр. ВНИИСИ, 1990. С. 44 63.

26. Дранев Я.А. Модель принятия решений в динамической двухуровневой системе //Автоматика и телемеханика, 1982, N 1. С. 94 -102.

27. Имитационное моделирование производственных систем /А.А. Вавилов, Д.Х Имаев, Б.Ф. Фомин и др.; Под общей ред. А.А. Вавилов. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. 416 с.

28. Колесников С. H. Из истории автоматизации методологий управления предприятием //Открытые системы, 1994, N 4. С. 44 48.

29. Соколов Н. ERP-система для Internet //Открытые системы, 2000, N 1-2. С. 33-41.

30. Groumpos P.P., Leros А.Р. A structural approach to modeling and control problem of large scale systems //Contr. Theor. And Adv. Technol., 1987, 3, N 3. P. 217-237.

31. Korovin S.K., Mamedov I.G. Estimations of a small parameter ensuring asymptotic stability of singularly perturbed systems //Problems of Control and Information Theory, 1987,16, N 4. P. 243 257.

32. Large-scale systems, modeling and control /By M. Jamshidi. Amsterdam: North Holland, 1983. 523 p.

33. Mishel A.N. On the status of stability of interconnected systems //IEEE Trans. Circuit and Systems, 1983, CAS-30, N6. P. 326 340.

34. Singh M.G. Dynamical hierarchical control. Amsterdam: North Holland, 1977.576 р.

35. Питеркин C.B., Осадов H.A., Исаев Д.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP. М.: Альпина Паблишер, 2002.368 с.

36. Колесников С.Н. Инструментарий бизнеса: современные модели управления предприятием. М.: Статус Кво97, 2001. 336 с.

37. Гайфуллин Б.Н. Автоматизированные системы управления предприятиями стандарта ERP/MRP. М.: Богородский печатник, 2000.104 с.

38. Стандарты в проектировании современных информационных систем. М.: Стандарты, 2002. 400 с.

39. Муравьев В. Технология решения в управлении предприятием //Корпоративные системы, 2000, N 4. С. 57 62.

40. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов. М.: Аудит, 1997. 224 с.

41. Модель интегрированной информационной системы на полиграфическом предприятии //Полиграфия, 2000, N 5. С 28 31.

42. Современные системы управления на полиграфических предприятиях //Полиграфия, 2000, N 6. С 43-44.

43. SIMATIC Process System новейшая система управления от фирмы Siemens //Современные технологии автоматизации, 1998, N 4. С . 24 - 25.45. //www.cip4.org.

44. Системы автоматизации и управления в издательстве и полиграфии //Компьюарт, 2002, N 4. С. 20 26.

45. Колесников С.Н. Стратегия бизнеса: управление ресурсами и заказами. М.: Статус Кво97, 1997. 224 с.

46. Биончик А.Н., Лазарев А.С., Чертовской В.Д. Алгоритм имитации процессов совершенствования управления народнохозяйственными объектами. Мн.: БелНИИНТИ, 1980. 51 с.

47. Turbide D.A. APS and ERP. A White Paper about Advanced Planning and Scheduling's Integration with Enterprise Resource Planning. N.Y.: Product Solution Inc. 1998.

48. Зверюго C.M., Чертовской В.Д., Свидельский B.A., Лазарев А.С. Анализ функционирования предприятий с помощью динамических имитационных моделей. Мн: БелНИИНТИ, 1979. 55 с.

49. Чертовской В.Д. Машинные деловые игры в процессе управления: В 2-х ч. 4.1. Мн: БПИ, 1984. 88 с.

50. Чертовской В.Д. Машинные деловые игры в процессе управления: В 2-х ч. 4.2. Мн: БПИ, 1984. 88 с.

51. Чертовской В.Д., Черезова Н.Н. Оценка вариантов организационных структур систем оперативного управления производством с помощью ЭВМ. Мн: БелНИИНТИ, 1982. 48 с.

52. Васильев В.И., Гусев Ю.М., Ефанов В.Н. Многоуровневое управление динамическими объектами. М.: Наука, 1987. 176 с.

53. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Земляков С.Д. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами. М.: Наука, 1980. 244 с.

54. Подвальный С.А., Бурковский B.JI. Имитационное управление объектами с гибкой структурой. Воронеж: ВГУ, 1988. 168 с.

55. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектуальному управлению //Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001, N 1. С. 5 22; N 2. С. 5 - 21.

56. Васильев С.Н. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 200. 352 с.

57. Степанов М.Ю. Интеллектуальные самоорганизующиеся системы автоматического управления триада «теория автоматического управления — информационные технологии - искусственный интеллект» //Информационные технологии, 2001, N 11. С. 24 - 29.

58. Интеллектуальные системы автоматического управления /Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001. 575 с.

59. Li Yihua. Анализ устойчивости АСУ //J. Chanhsha Univ. Tlec. Powers, 1997,12, N4. С. 408-411.

60. Глушков В.М. Основы безбумажной информации. М.: Наука, 1982.552 с.

61. Управление ГПС: модели и алгоритмы /Е.Д. Воронина, В.И Плескунин, Б.Ф. Фомин; Под общ. ред. С.В. Емельянова. М.: Машиностроение, 1987. 368 с.

62. Адаптивная АСУ производством /И.М. Бобко, Г.И. Марчук, А.Г. Аганбегян; Под ред. Г.И. Марчука. М.: Статистика, 1981. 384 с.

63. Мамиконов А.Г., Цвиркун А.Д., Кульба В.В. Автоматизация проектирования АСУ. М.: Энергоиздат, 1981. 328 с.

64. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1985. 176 с.

65. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. и др. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

66. Португал В.М., Павленко М.Н. Автоматизация годового планирования машиностроительного производства. М.: Машиностроение, 1987. 134 с.

67. Уланов Г.М. Алиев Р.А., Кривошеев В.П. Методы разработки интегрированных АСУ промышленных предприятий. М.: Энергоатомиздат, 1983.319 с.

68. Шихаев К.Н., Пантелеев В.Н., Репьев Ю.М. Процессы интеграции в АСУ. М.: Финансы и статистика, 1982. 224.

69. Теория управления /Алексеев А.А., Имаев Д.Х., Кузьмин Н.Н., Яковлев В.Б. СПб.: Высш. шк., 1999. 434 с.

70. Жук К.Д., Тимченко А.А. Автоматизация проектирования логико-динамических систем. К.: Наукова думка, 1981. 240 с.

71. Воронов А.А. Введение в динамику сложных управляемых систем.1. М.: Наука, 1985. 352 с.

72. Первозванский А.А., Гайцгори В.Г. Декомпозиция: агрегация и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979. 342 с.

73. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, А.А. Вавилов, С.В. Емельянов и др.; Под ред. С.В. Емельянова и др.; М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1988. 520 с.

74. Фаткин Ю.М. Оптимальное управление в иерархических структурах //ДАН АН СССР, 1972, т. 202. N 1. С. 59 61.

75. Ozguner U. Near optimal control of composite systems the multitime scale approach //IEEE Trans. Autom Contr., 1979, AC-24, N 4. P. 652 656.

76. Tran M.T., Savan M.E. Nash strategies for discrete time systems with slow and fast modes//Int. J. Syst. Sci., 1983,14, N 12. P. 1335 1374.• 81. Голенко-Гинзбург Д., Кац В., Синяковский С., Ицкович Э.Л.

77. Управление трехуровневой производственной системой типа «человек-машина» //Автоматика и телемеханика, 2000, N 5. С. 166 184.

78. Глумов В.М, Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами: некоторые результаты и направления //Автоматика и телемеханика, 1999, N 6. С. 100-116.

79. Арбиб М.А., Мейнс Э.Д. Основания теории систем: разложимые системы //Математические методы в теории систем. М.: Мир, 1979. С. 7 48.

80. Скурихин В.И. Математическое моделирование. К.: Техника, 1983.270 с.

81. Андреев Ю.Н. Управление конечномерными линейными объектами. М.: Наука, 1976. 424 с.

82. Булычев А.Д., Семенов В.Н. Формализация структурных решений в системе автоматизации управления проектированием //Автоматизированное проектирование радиоэлектронной аппаратуры и средств вычислительной техники. Свердловск: 1986. С. 3 7.

83. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Наука, 1971. 506 с.

84. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход: Пер. с англ. М.: Мир, 1978. 432 с.

85. Медетов М.М., Раимбеков Р.Д., Сагынгалиев К.С. Синтез согласованной производственной структуры //Автоматика и телемеханика, 1987, N4. С. 75 -83.

86. Мезенцев А.В., Никольский М.С. Задача управления составными системами с фиксированным моментом окончания //Прикладные методы нелинейного анализа и управления. М.: МГУ. 1987. С. 64 72.

87. Скибенко И.Т., Аникин А.Н. Автоматизация проектирования состава подсистем гибких производств //АСУ и приборы автоматики, 1987, N 81. С. 111 -117.

88. Уонем М. Линейные многомерные системы управления: геометрический подход: Пер. с англ. М.: Наука, 1980. 376 с.

89. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчеты и риск. М.: Инфра, 1994. 191 с.

90. Романов Г.В. Задача оптимизации в технологическом проектировании гибких производственных систем //Проблемы интегральной автоматизации производства. Л.: Наука, 1988. С. 12 -18.

91. Малышев Н.Г., Суворов А.В. Методы автоматизации проектирования технологических структур промышленных систем. Ростов н/Д, изд-во Ростов, ун-та, 1986.216 с.

92. Тетерин Г.П., Авербах С.А. Математические модели и методы решения задач оптимальной технологии проектирования механических цехов //Экономика и математические методы, 1988, N 1. С. 82 93.

93. Ашимов А.А., Соколова С.П. Введение в теорию систем автоматического управления с изменяющейся конфигурацией. Алмааты: Галам, 1993. 176 с.

94. Вавилов А.А., Чертовской В.Д. Система автоматического управления с самонастраивающимся по частотным характеристикам регулятором //Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1968. N 6. С. 139 -147.

95. Сергеев Э.В., Чертовской В.Д. Исследование динамики самонастраивающихся систем управления с ПИ-регулятором при скачкообразном изменении параметров //Изв. ЛЭТИ, 1979, вып. 90. С. 60 66.

96. Чертовской В.Д. Расчет самонастраивающихся систем с настройкой по частотным характеристикам //Новые элементы автоматики, телемеханики и вычислительной техники. Мн.: 1973. С. 28 35.

97. Глумов В.М, Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. О некоторых алгоритмах управления нестационарными динамическими системами //Изв. РАН. Теория и системы управления, 1998, N 2. С. 102 — 107.

98. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. М.: Наука, 1983. 88 с.

99. Путов В.В. Адаптивное управление динамическими объектами: беспоисковые системы с эталонной моделью. СПб.: СПбГЭТУ, 2001. 92 с.

100. Красовский А.А. Избранные труды. М.: Мысль, 2001. 389 с.

101. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высш. шк., 1989. 208 с.

102. Системное проектирование радиоэлектронных предприятий с гибкой автоматизированной технологией. М.: Радио и связь, 1990. 296 с.

103. Румянцев B.C., Желтенков А.В. Автоматизация систем управления основным цехом машиностроительного предприятия в условиях использованиясовременных вычислительных средств //Механизация и автоматизация производства, 1990, N 1. С. 31 33.

104. Розин Г.В., Котюков В.И., Ягольницер М.А. Экономико-статистические модели с переменной структурой. Н.: Наука, 1984. 242 с.

105. Davis W.J., Jones А.Т. A functional approach to designing architectures //IEEE Trans., Systems, Man and Cybern., 1989, SMC-19, N 2. P. 165 173.

106. Советов Б.Я., Чертовской В.Д. Автоматизированное адаптивное управление производством. СПб.: Лань, 2003. 176 с.

107. Мазур И.И. и др. Реструктуризация предприятий и компаний. М.: Высш. шк., 2000. 587 с.

108. Тренев В.Н. и др. Реформирование и реструктуризация предприятия. М.: Приор, 2001.320 с.

109. Советов Б.Я., Чертовской В.Д. Модель адаптивного управления производством. //Тр. конф. «Управление и информационные технологии», т. 1. СПб.: СПбГЭТУ, 2003. С. 177 181.

110. Чертовской В.Д. Адаптивное планирование в автоматизированных системах управления производством. //Вестник СПбГУТД, 2003, N 8. С. 17 -23.

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

112. Чертовской В.Д., Петров Е.В. Стратегическое управление. СПб.: СПИМГУП, 1998.114 с.

113. Ансоф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. 520 с.

114. Качанова Т.Н., Фомин Б.Ф. COMOD. Инструментальная база системных реконструкций. СПб.: СПбГЭТУ, 1998.60 с.

115. Качанова Т.Л., Фомин Б.Ф. Информационные технологии решения стратегических проблем. СПб.: ГЭТУ, вып. 1. 2002. 76 с.

116. Сазонова Г.А. Корпоративные информационные системы управления промышленными предприятиями. М.: Финансы и статистика, 1999. 192 с.

117. Бакаев А.А., Костина Н.И., Яровицкий Н.В. Имитационные модели в экономике. К.: Наукова думка, 1978. 240 с.

118. Хоботов Е.Н. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем //Автоматика и телемеханика, 1999, N 9. С. 154-161.

119. Чертовской В.Д. Базы данных: современный подход. СПб.: СЗИП, 2003. 212 с.

120. Freund R.M. Postoptimal analysis of linear programming under simultaneous changes in matrix coefficients //Math. Progr. Study, 1985,24. P. 1 -13.

121. Зверюго C.M., Свидельский B.A., Чертовской В.Д. Применение имитационного моделирования для совершенствования управления народнохозяйственными объектами. Мн: БелНИИНТИ, 1978. 54 с.

122. Чертовской В.Д. Автоматизация оперативного управления основным производством. Мн.: БПИ, 1982. 31 с.

123. Beretter S.K, Miller S.M. A field based study of troubleshooting in computer controlled manufacturing systems //IEEE Trans., Systems, Man, and Cybern., 1989, SMC-19, N2. P. 205 218.

124. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику: Пер. с франц. /Под ред. Б.А. Севостьянова. М.: Наука, 1975. 479 с.

125. Карпухин E.JI. Диалоговая система автоматизации имитационного моделирования //Управляющие системы и машины, 1982, N 6. С. 116 119.

126. Купершток В.Д., Миркин Б.Г. Упорядочение взаимосвязанных объектов //Автоматика и телемеханика, 1971, N 6, с. 77 83; N 7, с. 91 - 97.

127. Пропой А.И. Задачи и методы динамического линейного программирования//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1983, N 1. С. 127 142.

128. Егоров А.И. Оптимальное управление линейными системами. К.: Вищашк., 1988. 278 с.

129. Габасов Р. и др. Конструктивные методы оптимизации. Мн.: Университетское, 1984. 380 с.

130. Балашевич Н.В., Габасов Р., Кириллова Ф.М. Оптимальное позиционное подвижное управление линейными динамическими объектами //Изв. РАН. Теория и системы управления, 1998, N 3. С. 40 47.

131. Миркин Б.М. Декомпозиционно-координационная оптимизация динамических систем //Автоматика и телемеханика, 2001, N 7. С. 148- 157.

132. Findeisen et al. Control and coordination in hierarchical systems. N.Y.: Wiley, 1980.467 p.

133. Черненко E.M., Шейхетов Б.М. Диалоговая имитационная система планирования и анализ на предприятии //Оптимизация, 1983, N 33 (50). С. 131 -149.

134. Чертовской В.Д., Лазарев А.С. Оптимальные задачи в текущем и календарном планировании АСУП //Тр. Всесоюз. совещ. "Оптимизационные задачи в АСУ", октябрь 1981. Нальчик: 1981. С. 76 78.

135. Применение ЭВМ для оптимального текущего планирования на предприятиях / В.Д. Чертовской, А.С. Лазарев, З.Г. Сырова и др. /БФ ВНИИПОУ. М.: 1980. 13 с. Деп. в ВИНИТИ. N 2190-80 Деп.

136. Чертовской В.Д., Лазарев А.С. Объемное календарное планирование на предприятиях с помощью ЭВМ /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1981. 17 с. Деп. в ВИНИТИ, N4120-81.

137. Юдин Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования. М.: Сов. радио, 1979. 392 с.

138. Архипенков С.М. О динамической многокритериальной модели текущего плана производства на машиностроительном предприятии //Экономико-математические методы в управлении промышленными предприятиями. Новосибирск: 1984. С. 3 16.

139. Рабинович М.Г. Многокритериальные модели и методы оптимизации в текущем планировании производства. Л.: Изд-во ЛГУ, 1988. 188 с.

140. Чертовской В.Д. Моделирование процесса управления в ИАСУ ГПС и КИП /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1990. 59 с. Деп. в ВИНИТИ. N гос. per. 5073-В.90.

141. Чертовской В.Д. Базы и банки данных. СПб.: СПИ МГУП, 2000. 71 с.

142. Чертовской В.Д. Опыт применения деловых машинных игр в учебном процессе //Применение АМО в учебном процессе. Рига: 1983. С. 129 -130.

143. Зверев Ю.В. Автоматизированный синтез функциональной, организационной и технической структур систем управления //Тр./МВТУ, 1987, N486. С. 4-19.

144. Ширяев В.И., Ширяев Е.В., Головин И.Л., Смолин В.В. Теория и алгоритмы для идентификации, адаптации и управления фирмой в условиях изменения ситуации на рынке //Информационные технологии, 2002, N 4. Приложение. 25 с.

145. Чертовской В.Д. Имитационное моделирование динамики организационных систем управления //Тр. YIII Всесоюз. совещ. по проблемам управления. 4.1, октябрь 1980. Таллинн: 1980. С. 181 -183.

146. Чертовской В.Д. Линейная многоуровневая модель советующего типа //Методы решения задач оперативного управления в АСУ отраслевого и межотраслевого уровней. М.: 1984. С. 215 216.

147. Системы управления гибким автоматизированным производством /А.А. Краснопрошина, В.В. Кржижановский и др. К.: Вища шк., 1987. 384 с.

148. Чертовской В.Д. Методические указания по выполнению Деловой ИГры МАшинной ДИГМА по распределению ресурсов с использованием видеотерминалов. Мн.: БПИ, 1983. 36 с.

149. Чертовской В.Д. Состояние и проблемы разработки ИАСУ КИП /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1991. 94 с. Деп.в BHHHTH.N гос. per. 991-В.91.

150. Чертовской В.Д. Интеллектуальные системы поддержки решений. Мн.: БГПА, 1995. 93 с.

151. Гринберг А.С. Основы построения систем проектирования АСУП. М.: Машиностроение, 1983. 272 с.

152. Чертовской В.Д. Компьютерные издательские производства //Тр. международ, семинара "Региональная информатика 98". СПб.: Т. 4. С. 148 -149.

153. Чертовской В.Д., Егоров К.С. Формализованное описание процедуры построения имитационно-оптимизационной модели системы управления производством /Белорус, политехи, ин-т. М.: 1981. 20 с. Деп. в ВИНИТИ, N 4758-81 Деп.

154. Чертовской В.Д., Зверюго С.М. Имитационная модель системы управления предприятием //Тр. Всес. совещ. по теории и методам управления, сентябрь 1978. М.: 1978. С. 61 62.

155. Чертовской В.Д., Кузнецов Ф.Ф., Зверюго С.М. Применение динамических имитационных моделей для совершенствования управления промышленным производством //Проблемы совершенствования управления производством. Донецк, 1978. С. 62 66.

156. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Системный анализ структур //Комплексный анализ и моделирование гибкого производства. М.: Наука, 1990. С. 44 63.

157. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Пакеты программ интегрированного планирования компьютеризированных производственных систем //Технология. Сер. ГПС и робототехника, 1990, N 1. С. 55 60.

158. Полыскалин В.Я., Чертовской В.Д. Структурный синтез систем управления ГПС механообработки резанием // Технология. Сер. ГПС и робототехника, 1990, N 1. С. 10 -19.

159. Чертовской В.Д., Полыскалин В.Я. Технология исследования процессов планирования и управления в ГПС //Технология. Сер. ГПС (ВИМИ). 1988. Вып. 1.С. 122- 135.

160. Чертовской В.Д., Черезова Н.Н. Оценка вариантов организационных структур систем оперативного управления производством с помощью ЭВМ. Мн: БелНИИНТИ, 1982. 48 с.

161. Tshertowskoj W.D., Doudkin А.А. System engineering of support of a decision making //Труды международ, конф. "New Information Technologies in Education", Минск-Щецин, 1996. С. 293 -297.

162. Чертовской В.Д. Самонастраивающиеся системы с применением RC-цепей на фоторезисторах //Изв. вузов.Приборостроение, 1968, N 3. С. 28-35.

163. Чертовской В.Д., Гълъбов Б.Г. Самонастраивающаяся система с настройкой по двум параметрам //Изв. вузов. Приборостроение, 1971, N 8. С. 19 -25.

164. Антюфьев Г.В., Елтаренко Е.А. Технология оценки объектов по многим критериям с расчетом ошибок результатов //Информационные технологии, 2001, N 3. С. 49 55.

165. Мандрыкин А. В., Непышневский А.В. Информационные системы управления предприятием. Воронеж: ВГТУ, 2000.54 с.

166. Гайфуллин Б.Н. Автоматизированные системы управления предприятиями стандарта ERP/MRP. М.: Богородский печатник, 2000.104 с.

167. Игнатьев М.Б. Активные методы обеспечения надежности алгоритмов и программ. СПб: Политехника, 1992. 288 с.

168. Ф> 174. Кульба В.В. Теоретические основы проектирования оптимальныхструктур распределенных баз данных. М.: Синтег, 1999. 660 с.

169. Яшин А.И., Пирог В.П. и др. Решение линейных оптимальных задач средствами ППП «МикроЭВМ».СПб.: ТЭТУ, 1998. 67 с.

170. Попов С.А. Архитектура и методология транспортных систем. СПб.: ин-т проблем транспорта, РАН, 2000, 248 с.

171. Терехов В.А., Ефимов Д.В. и др. Нейросетевые системы управления. СПб.: СпбГУ, 1999.265 с.

172. Малышева JI.A. Бизнес-реинжиниринг на современном предприятии.

173. Екатеринбург,: УГТУ, 2001.214 с.

174. Калянов Т.Н. CASE-технологии: консалтинг в автоматизации бизнес-процессов. М.: Горячая линия Телеком, 2002.320 с.

175. Ивлев В.А., Попова Т.В. Реорганизация деятельности предприятия: от структурной к процессной реализации. М.: Научтехлитиздат, 2000. 271 с.

176. Шеер А.-В. Моделирование бизнес-процессов. М.: Серебряные нити, 2000. 205 с.

177. Шеер А.-В. Бизнес-процесс. Основные понятия, теория, методы. М.: Просветитель, 1999. 152 с.

178. Арефьев И.Б. Теория управления. СПб.: СЗПИ, 2000. 148 с.

179. Батищев В.И. Многомерный выбор с учетом индивидуальных предпочтений. Воронеж: ВГУ, 1994. 416 с.

180. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.

181. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технология системного проектирования. М.: ЦИТ, 1996. 128 с.

182. Заикин О.И., Рахимов Советов Б.Я. Основы построения АСУ. Уткивучи, 1984. 228 с.

183. Ананькина Е.А. и др. Контроллинг как инструмент управления предприятием. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. 279 с.

184. Ременников В.Б. Разработка управленческих решений. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 140 с.

185. Титовский И.Н., Калянов Г.Н. Автоматизация предприятия. М.: ИНФРА-М, 2000. 369 с.

186. Каменнова М.С., Громов А.Н. и др. Моделирование бизнеса: методология ARIS. М.: Серебряные нити, 2001. 167 с.227