автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Научно-методические основы моделирования информационных процессов для обеспечения подготовки специалистов по управлению многоуровневыми производственными системами

На правах рукописи

МИХЕЕВ Евгений Александрович

НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО УПРАВЛЕНИЮ МНОГОУРОВНЕВЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СИСТЕМАМИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (образование)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

I

I

Москва-2005

Работа выполнена в Институте инженерной физики РФ

Научный руководитель; доктор технических наук, профессор

БЕЗРОДНЫЙ Борис Федорович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

ДАНИЛЮК Сергей Григорьевич кандидат технических наук ЖЕБРАК Леонид Михайлович

Ведущая организация: Государственное унитарное предприятие

Российский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт

информатизации, автоматизации и связи (ВНИИАС МПС России)

Зашита состоится «18» ноября 2005 г. в 15 ч. на заседании диссертационного совета К 008.004.01 в Институте информатизации образования Российской академии образования по адресу: 119121, г. Москва, ул. Погодинская, д. 8.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Институте информатизации образования Российской академии образования

Автореферат разослан «15» октября 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук, старший научный сотрудник

В.С.ЛЫСОГОРСКИЙ

М-ч

ЧЬЗб

■ Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Современные производства наукоемкой и высокотехнологичной продукции представляют собой сложные системы, включающие подсистему автоматизации планирования и управления, управленческую информационную подсистему, а также интегрированную подсистему автоматизированного проектирования и технологической подготовки производства. Подобные сложные производственные системы далее будем именовать интегрированными производственными комплексами (ИПК).

Комплексный характер функционирования интегрированного производственного комплекса на основе использования разнообразных прикладных программ и современных компьютерных технологий требует привлечения на всех этапах жизненного цикла продукции квалифицированных инженерных и управленческих решений. Указанный фактор определяет актуальность единого подхода к организации управления ИПК. Такой подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования. 1ехнологической подготовки производства, выпуска продукции, распределения ресурсов. Это не возможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления ИПК, без реализации качественно новых производственных проектов путем автоматизации выработки управленческих решений. В связи с этим актуальной является задача совершенствования системы поддержки принятия решения (СППР) в условиях высокой степени неопределенности на основе научно-обоснованного методического и аппаратного обеспечения. Закономерно, что поиск ее решения в настоящих условиях целесообразно осуществлять на основе создания автоматизированной системы управления производством (АСУП) с применением современных информационных технологий. Однако такой подход предполагает в качестве основополагающей базы четкую организацию подготовки высококвалифицированных специалистов как лиц, принимающих управленческие решения на различных уровнях иерархии производственного процесса.

Таким образом, необходимость повышения эффективности управления современным производством и его технологическими процессами путем организации подготовки высококвалифицированных специатистов, обладающих глубоким пониманием закономерностей протекания информационных процессов в многоуровневых производственных системах управления, при отсутствии обоснованного научно-методического аппарата применения в процессе указанной подготовки информационных и коммуникационных технологий (ИК'1) определяет основное противоречие и высокую актуальность темы данной диссертационной работы.

РОС. "д I. - ».ЛЬНА*

РА •> ' ( КА I С ¡Н-тербург *РК

С учетом вышеизложенного цель исследования может быть определена как повышение эффективности управления технологическими процессами производства на основе компьютерных технологий.

Исходя из сформулированной выше общей цели исследования, решаемая в диссертационной работе научная задача может быть сформулирована как задача разработки научно-методических положений и рекомендаций по формированию стратегии подготовки высококвалифицированных управленческих специалистов на базе разработанного научно-методического аппарата применения информационных технологий в управлении производственными процессами.

Объектом исследования являются интегрированные комплексы производства наукоемких и высокотехнологичных сложных технических систем.

Предметом исследования являются методы моделирования информационных процессов многоуровневых производственных систем управления ИГЖ

Основными результатами, полученными автором в ходе решения сформулированной научной задачи и выносимыми на зашиту являются'

1. Семиотическая модель динамических объектов управления

2. Индуктивный метод компьютерного ситуационного моделирования процессов

управления.

3. Алгоритм подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах

производства

Научная новизна результатов диссертационной работы определяется тем, что с единых позиций концептуального подхода рассмотрена и решена научная задача создания информационной интегрированной среды управления сложными производственными комплексами, основанная на единой системе моделей, различных по структуре и используемым методам, и заключается в том, что:

1) разработаны концептуальные иерархические модели, >читывающие специфику информационных процессов управления современным многоуровневым производством;

2) при разработке методов ситуационного и имитационного моделирования техноло! ических процессов интегрированного производственного комплекса учтены факторы, определяющие характеристики специалистов по его управлению;

3) при разработке лингвистической модели учтены требования к формированию базы данных и знаний реструктурированной системы обучения лиц, принимающих управленческие решения;

4) разработка алгоритма подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах производства, осуществлена с учетом конечной цели по повышению эффективности и оперативности управления производственным процессом ИПК.

Научная значимость диссертационной работы состоит в том, что в ней разработан комплекс моделей и алгоритмов, позволяющий обоснованно формировать облик многоуровневых производственных систем управления на основе моделирования протекающих в них информационных процессов.

Практическая значимость диссертационной работы определяется тем, что в ней разработано научно-методическое обеспечение компьютерного моделирования информационных процессов многоуровневой производственной системы управления ИПК и подготовки контингента органов управления, которое приводит к повышению эффективности управления производством.

Достоверность основных научных результатов, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, обусловлена обоснованностью исходных данных и принятых ограничений; корректной постановки научной задачи исследования и выбором апробированных методов ее решения, включающих современные методы кибернетики, системного анализа, линейного программирования, и отвечающих сущности исследуемых процессов, а также сходимостью результатов, полученных в процессе проведения научно-исследовательских экспертных игр. с результатами математического моделирования.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Межведомственных конференциях «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» (г. Серпухов, 2001 - 2003), «Качество инженерного образования» (г. Брянск, 2002 -2004).

Основные результаты диссертационной работы реализованы в виде программных систем и математического моделирования технологического процесса функционирования интегрированных производственных комплексов на основе информационных технологий, синтеза обучающей системы, а также создания комплекса автоматизации технологической подготовки «Технолог», которые внедрены на заводе «Звезда» (г. Сергиев - Посад), ОАО «КБ Деталь» (г. Каменск-Уральский), ПО «Эра» (г. Пенза), ИнИС ВВТ (г Москва), а также в учебный процесс кафедры КиПРА ПГУ.

По теме диссертационной работы опубликовано 9 работ общим объемом 3,6 п.л.

Структура и содержание диссертации

Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения и списка использованной литературы. Объем работы 125 листов, включая 29 листов таблиц и рисунков.

Во введении дается анализ состояния предметной области исследований, обосновывается актуальность темы диссертации, формулируется противоречие, составляющее существо проблемной ситуации, исходя из которого, затем определяется

цель исследований и научная задача. Здесь же приводятся данные, подтверждающие новизну, достоверность, научную и практическую значимость полученных научных результатов, а также сведения об их реализации, апробации и публикациях.

В первом разделе проведен анализ методов компьютерного моделирования информационных производственных систем. Определено, что моделирование технологических процессов носит многоуровневый характер. Это обусловлено следующими факторами:

интегрированный производственный комплекс представляет собой многоуровневую иерархическую систему управления: от рабочего места до высшего звена;

предметная область производства представляет собой совокупность динамических процессов управления, состояние которых может меняться со временем в зависимости от условий среды;

информационная область производства представляется как совокупность информационных процессов, выражающих связи и отношения между динамическими объектами управления различного уровня иерархии;

управленческая область (область принятия решения в рамках ситуационного управления) оперирует с ситуациями рамичнрй степени сложности и масштаба;

обучающая система основана на принципе обучения от простого к сложному, от общего к конкретному лиц различного управленческого уровня.

С целью реализации единого подхода к управлению ИПК разработана концептуальная модель современного производства, базирующаяся на следующих компонентах:

формализации информации о предметной области;

формировании множества типов отношений между предметными и информационными объектами, а также множества атрибутов отношений иерархии;

формализации разрешимости концептуальных моделей, стр\ ктур и алгоритмов их целостности;

формировании представления знаний, методики перехода к алгоритмической модели, а также инструментальной реализации концептуальной модели.

В основу информационных компьютерных технологий процесса управления и обработки информации положено представление производственного процесса как некоторой технологической процедуры перевода с одного языка программирования на другой Как мнемонический образ управляемого объекта, информационная модель априорно может содержать как числовые, так и графические данные, а также гелеизо-бражения В связи с этим задача сводится к формированию базы знаний и данных как их составной части. В основу этого процесса положена предпосылка, что знания делятся на три категории:

предметное (фактуальное) знание - это наборы количественных и качественных характеристик объектов, которые составляют базу данных;

процедурное (алгоритмическое) знание - это методы, способы, алгоритмы и программы выполнения действий, приводящих к требуемому результату;

понятийное (концептуальное) знание - это совокупность терминов, которые используются в некоторой сфере деятельности и отражают кроющиеся за ним понятия, свойства и взаимосвязи понятий.

В итоге построена архитектура базы знаний, в которой выделяются две аналогичных по структуре базы: о предметной области исследования и знаний о самой системе ИПК, соответствующей принципам функционально-целевого подхода.

Раздел завершается постановкой научной задачи исследования, которая формализуется следующим критерием эффективности:

и* ell: max Э^ (1)

НбГ/, R<KV

Физический смысл данного кртерия заключается в следующем: оптимальной стратегией управления и , принадлежащей всем стратег иям управления U, является гакая. которая обеспечивает максимум положительного экономического эффекта Э^

при ограничениях на имеющиеся ресурсы производства R.

Второй раздел посвящен разработке математических моделей системы управления и обработки информации о производственных процессах.

Так как но своей природе объекты предметной области производства носят динамический характер, то для воспроизведения их функционирования применен метод семиотического моделирования, который лежит в основе ситуационною управления технологическими процессами.

В основе семиотической модели лежит формальная (в логическом смысле) модель. Формализация семиотической модели динамических объектов управления проводится способом последовательного приближения к полному ее представлению. Формальной моделью называется кортеж четвертой степени: М = {T,P,A.ll), (2)

где Т множество базовых элементов; Р - синтаксические правила; А - система аксиом; П - семантические правила

Множество Т есть набор начальных, простейших понятий, из которых строятся все остальные элементы формальной модели На элементы формальной системы не накладывается никаких ограничений, но любые два элемента из Т должны быть отличны друг от друга Иными словами, должна существовать такая конструктивная процедура

Пх, что ее применение к элементам Т дает ответ на вопрос- одинаковы ли два сравниваемых элемента или нет.

Кроме того, должна существовать консгруктивная процедура Пь которая дает ответ на вопрос: принадлежит данный элемент к Т или нет.

Синтаксические правила Р используются для того, чтобы из базовых элементов строить такие их совокупности, которые в рамках данной формальной системы считаются синтаксически правильными. На множество синтаксических правил нет особых ограничений. Требуется только конструктивная процедура которая давала бы однозначный ответ на вопрос: является ли данная совокупность базовых элементов синтаксически правильной или нет.

Систему аксиом А образует любое множество синтаксически правильных аксиом.

Наконец, семантические правила П расширяют множество аксиом А способом добавления к ним новых (в смысловом значении) синтаксически правильных совокупностей.

Формальную модель, для которой существуют все процедуры П ¡, П2.17- называется конструктивной формальной моделью'

Л/кф =(Л/, Я,ПЯ2ПЯ3). (3)

Конструктивная формальная модель, для которой существует конструктивная процедура Я4, дающая однозначный ответ на вопрос: принадлежит ли данная синтаксически правильная совокупность множеству семантически правильных совокупностей, называется разрешимой формальной моделью,

М„ф = (Мкф,Я4). (4)

Введем модель вида:

¿ = (2, Д Н,У), (5)

где 7,- множество интерпретируемых понятий; й - правила отображения 2 на Г; Н -множество правил отображения, которыми задаются реализации множества 7. V -правила интерпретации, которые позволяют приписывать любой синтаксически правильной совокупности базовых элементов некоторое интерпретирующее значение всех базовых элементов из множест ва Т.

Формальная модель, для которой задана модель называется интерпретируемой формальной моделью, то есть

Миф:(Мф,£). (6)

Семиотическая модель имеет вид

где дг7 и хР - правила, меняющие синтаксис базовых элементов Г и их совокупностей; Хц, и хп - правила, меняющие семантику и прагматику множества Н

Основное достоинство семиотической модели заключается в следующем. Если в формальных моделях элементы множества Т обладают жестким синтаксисом, задаваемой процедурой Я3; жесткой семантикой, задаваемой процедурой /74 и жесткой прагматикой (процедуры Я), то в семиок ической модели все эти свойства элементов из Т становятся доступными для изменения. Но именно такой особенностью обладают знаки элементы знаковых или семиотических систем.

В каждый текущий момент времени некоторые утверждения об объекте, его состоянии. а также состоянии органа управления и всей системы управления в целом, являются истинными, адекватными, правдивыми. Эти знания можно выразить в виде набора аксиом. Можно считать, что все составляющие в /-й момент времени принятия решения описания полной ситуации Л', - есть набор аксиом. Они служат источником вывода о том решении Uk, которое надо принимать в данном случае. Однако в другой момент времени эти знания будут уже другими. Эти изменения можно записать в виде:

s,-QJ-Jh-^Qn (8)

где /, изменения, которые необходимо внести в описание S, полной ситуации при состоянии Q, объекта к j-му моменту времени принятия Uk -го решения.

Изменения синтаксических правил могут свидетельствовать о том, что описания ситуаций на объекте управления, полные знания о нем и процедурах управления оказались недостаточными, и необходимо ввести новые способы образования функций, отношений, типовых сообщений. Функции такого изменения выполняют правила хА. Правила хт добавляют в список исходных понятий, отношений или функций новые элементы или исключают из нею тс, которые оказались ненужными для целей управления.

Таким образом, первая особенноаь задач формирования понятий и классификации в ситуационном управлении - это поиск прагматических признаков классификации. способных обеспечить нахождение таких обобщенных описаний ситуаций, ко-юрые позволяли бы успешно peuiaib задачу поиска решения по управлению объектом.

Второй особенностью задачи формирования понятий и обобщения ситуаций это наличие процедур обобщения, основанных на струюуре отношений между объектами, присутствующей в описании ситуаций. Она основана на том, что именно признаки выступают в качестве параметров обобщенных понятий и их классификации.

В языках описания ситуаций, типичных для методов управления, опирающихся на семиотические модели, основную роль играют не признаки объектов, а структуры отношений между ними, то есть признаки информационных объектов.

Третьей особенностью обсуждаемых процедур для систем, работающих со знаниями, - это возможность работы с именами, присваиваемыми отдельным понятиям и ситуациям.

Эти особенности заставляют разрабатывать специальные процедуры формирования понятий и их классификации, ориентированные на решение задач ситуационного управления.

Этот процесс представляет собой содержательную и объемную последовательность операций и приемов и подробно рассмотрен в диссертационной работе Мы же ограничимся лишь общей постановкой задачи обобщения и классификации понятий и ситуаций. На множестве конкретных текущих ситуаций {£>,} требуется найти такое

их разбиение на классы, при котором каждый класс @ имел бы в рамках данной модели управления некоторую «разумную» интерпретацию процесса управления ситуацией. На множестве полных ситуаций {5,} необходимо выделить такое множество

классов что каждый из них допускал бм «разумную» интерпретацию для процедуры поиска решения по управлению объектом В частности, классификация 5" по некоторому основанию должна быть согласована с классификацией на множестве воздействий управления {$,}, то есть |у}=> {1!к}

В отношении решения поставленной задачи отметим лишь то, что оно разбивается на два этапа: обобщение текущих ситуаций и обобщения полных ситуаций Текущие ситуации связаны только с самим объектом управления, с особенностями протекающих в нем процессов. Поэтому классам ()' отвечают обобщенные описания данного объекта. Они базируются на признаках и структурах отношений, характерных для объекта управления и важных для сжатия информации об объекте протекающих в нем процессов Классы же полных ситуаций 5' формируются на базе тех признаков и структур отношений, которые связаны с процессом управления объектом, они используют как априорные, задолго известные знания об объекте и методах управления им, так и реальною, ближайшую предысторию, накопленную в процессе функционирования системы управления.

В процессе обобщения ситуаций и появления классов ситуаций 5' возникает иерархия описаний ситуаций, определяемая вхождением одних классов в другие Так как прагматическая классификация основана на стремлении так сформировать классы полных ситуаций, что они должны быть согласованы с иерархией воздействий

(управлений) следующим образом- если S' с 57 и для 5" характерны управления из множества решений V, а для .V' - из множества V, то

6" =>¿7'(9)

Таким образом, семиотическая модепь представляет собой инструментарий, удобный для использования компьютерных технологий в процессе ситуационного управления производством.

Важное место в компьютерном моделировании управленческих процессов занимает так называемый метод индуктивных рассуждений Д.С. Милля (ДСМ - метод). По своему характеру задачи ситуационного моделирования процессов управления сложных производственных систем, с одной стороны, тождественны традиционным задачам распознавания образов, а с дру| ой - задачам, рассматриваемым в индуктивной логике как способа рассуждения от частных факторов, понятий к общим выводам.

В связи с чтим рассмотрим порядок выдвижения гипотез и построения закономерностей в виде процедур компьютерных технологий, в основе которых лежат схемы индуктивной логики. Эти схемы имеют следующий вил

Метод сходства. Если из рассуждений а, Ь, с следует рассуждение а1: (а, Ь, с=>йу. а, е, / => й? , а, /г =>г/; ... а, I, т => й, то из а =>(I.

Метод различия. Если из а,Ь,с=эс1; а, е, / а,1,т^><1,

Ь, с ^ е, / => (I, то из /, т^ с1 и из а => с1.

Метод остатков. Если из в, Ь. с => </, е, /; а =>(1; Ь=>е, то из е => /.

Метод соответствующих изменении. Пусть имеются два множества/1 и В, то если а,, с =>(я, б А, / = 1, /л); а2, с=>Ь2 (Ь2е В); с? А; ... ; ат, с =>6т, то из/1=>висё"5.

Перейдем к описанию ДСМ-метода как специального метода формирования гипотез на основе анализа факторов, определяющих ту или иную ситуацию и подтверждающих или отрицающих гипотезу (положительные и отрицательные факторы).

Введем два множества: множество причин С = {с,. с2. . с „, } и множество следствий А = {а[.а2, . а„, }. Гипотезой будем называть выражение вида -С(с(:=>+ где -С ' специальный квантификатор оценки обоснованности (достоверности) гипотезы о том, что с, есть причина а, Тогда .1т=>~ а,}. Эти гипотезы формируются в ДСМ-методе независимо Поэтому оценки гипотез и .1*т могут быть одновременно высокими или одновременно низкими, или одна из них можег быть высокой, а другая - низкой Оценки и Jm могут принимать рациональные

значения, то есть принадлежат множеству £> - рациональных чисел. Для удобства интерпретации Jm будем считать, что некоторая гипотеза имеет оценку обоснованности,

равную т. Значения J* и образуют две прямоугольные матрицы на пересечении

Правила в ДСМ-методе бывают двух типов: правила выделения закономерностей (индуктивные правила Милля) и правила распространения найденных закономерностей на те процессы, для которых признаки тех или иных закономерностей, присущих их протеканию, еще не определены. Процедура ДГМ - метода заканчивается, ести новые гипотезы не порождаются или не происходит изменения оценок обоснованности ранее найденных гипотез.

В процессе принятия решения осуществляется выбор рациональной альтернативы. При этом выполняются следующие логические процедуры' классификация, стратификация и ранжирование альтернатив.

Компьютерная поддержка процесса принятия решений основана на формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемых лицом, принимающим решение (ЛПР), и амортизации самого процесса выработки решения.

Человеко-машинная процедура принятия решений с помощью СППР представляет собой итеративный процесс взаимодействия ЛПР и компьютера. Основные задачи СППР в этом процессе заключаются в следующем-генерация возможных вариантов решений: оценивание этих вариантов и выбор наилучшего из них:

организация обмена информацией между ЛПР о принимаемых ими решениях и помощь в согласовании групповых решений;

моделирование последствий принимаемых решений, когда это возможно: оценивание соответствия выполнения принятых решений намеченным целям Для оценивания математической модели предметной области предлагается та к называемая рекуррентная имитационная модель В отношении этой модели отметим лишь ее общий вид:

где у% - выход объекта в момент 5; и4 - входное воздействие на объект; {а,}, {Ь,} - параметры, зависящие от дискретного времени у; К] и Кг - целочисленные параметры, определяющие ход процесса и количество входных воздействий на объект Математическая модель считается построенной, если известны порядки К1 и К2. а

также параметры а,' заданы.

1-й строки и у-го столбца которых стоят оценки Ут и ,)т.

(10)

Ввиду того, что параметры исследуемой системы являются нестационарными (непостоянными), для получения положительных результатов следует применить настраиваемую модель, уравнение которой имеет вид:

где у% - выход (оценка) настраиваемой модели; ы' - входное воздействие наобъ-

Таким образом, проведено семиотическое моделирование динамических объектов, в основе которого загажено ситуационное управление прои тводством, где логически представлены конструктивная, разрешимая и интерпретируемая формальная модели, на основе которых обоснован алгоритм семиотического моделирования с приложением ДСМ - метода компьютерных технологий в организации и осуществлении процесса управления производством. Разработан инструментарий совершенства методики для создания программ технологического процесса управления, который не зависит от уровня 1ехнических средств.

В третьем разделе обоснован алгоритм подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах производства Квалификация данного контингента органов управления различного уровня иерархической структуры ИПК безусловно оказывает влияние на эффективность управления производством и. соответственно, на конечный результат его деятельности - достижение положительного экономического эффекта

Создание обучающей системы на основе компьютерных технологий начинается с формирования системы знаний, необходимых для подготовки специалистов управчения высокой квалификации

Представление знаний - это создание специализированных моделей и языков, а также программных и аппаратных средств для их преобразования (пополнения, логической обработки и т.д.).

Появление знаний как информационных объектов для обработки на ЭВМ, определило переход от базы данных к базам знаний. Системы управления базами знаний (СУБЗ) являются развитием систем управления базами данных (СУБД). СУБЗ представляют пользователю более мощные обслуживающие процедуры, чем СУБД, они автомагически обеспечивают с ни ¡ь между структурами пользователя и струтсп-рами. хранимыми в БЗ Причем, БД и БЗ рассматриваются как разные уровни представления информации, хранящейся в интеллектуальном банке информации

(11)

ект; ¡7* - измеряемый выход объекта; {а,}, {Ь,} - опенки параметров.

Полное значение языкового выражения это комплекс синтаксических, синтагматических и прагматических значений знаний данных.

Классификация основных средств построения БЗ показана на рис. 1.

Рис. 1. Структура формирования системы знаний Под процессом обучения понимается процесс накопления основных понятий обучаемого, который заканчивается при совпадении множества основных понятий обучаемого и обучающею Его можно представить как преобразование множества Р знаний обучаемого во множество В новых знаний - ^ Р -> В На рис. 2 представлена общая структура декомпозиции понятия «обучение в предметной области».

Рис. 2. Фрагмент дерева декомпозиции задачи об> чения

Отметим, что процесс обучения носит циклический характер и заканчивается освоением знаний в полном объеме программы.

Далее определяется последовательность реструктурированной обучающей системы, которая включает-

1. Выполнение операции «замкну гость»-

8: I, = 2 в ¿,ч , (ш)). (12)

(13)

(АН)

Тогда определяются операции выполнения атомарных действий а, и а2:

(Щ,а2еА)(За3=(а,®а:)еА). (14)

(?а„а2еЛ)(За3=(а]еа2)еЛ). (15)

2 Выполнение операции «ассоциа! ивноегь».

(Уд,, а2, аг е А):^ <8>(о2 ®йз) = (ч, ® а2)® д3, (16)

(Уа,,аг,а3 е ф(а2 Ф а-,)- (а, ©а2)®а3 (17)

3 Выполнение операции «коммутивность».

(За,,а2 е /4): ® а2 * д2 ® С8)

Определение «единичного элемента»:

(\/аеА):а®А = Л®а. (19)

4. Определение «нулевого элемента»: «нулевым элементом» является цепочка о, производящая блокировку действий элемента макроструктуры; выполнение действий «о» «нулевого элемента» приводит к блокировке процесса выполнения всей цепочки (а) Параллельное выполнение «нулевого элемента» одновременно с цепочкой (а) не влияет на ее выполнение.

5. Определение «обратных элементов». Для операции ® не существует такой цепочки а:. последовательное выполнение которой после цепочки а, давало бы в результате «нулевой элемент» рассматриваемой алгебры ло> ики (атом блокировки действий).

Следовательно алгебра логики А является «полукольцом», поскольку проявляет полугрупповые свойства операции конъюнкции ® и полугрупповые свойства операции дизъюнкции ©, а также выполняется свойство дистрибутивности а2, а} е А):а, ®(а: Фа,)=(я, ®а2)ф(а1 <8>а3).

В итоге разработан алгоритм подготовки контингента органов управления ИПК

© СИТУАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ

Формирование семиотической модели динамических объектов ПО: ■ формальная модель мф - (Т, Р, А, Л); ■ конструктивная формальная модель мкф - , пх Ппг Пяг • разрешимая формальная модель Л/рф = [м^, пх П пг П пъ П лА у, • интерпретируемая формальная модель Д//нф = (л/рф, 2, Д Н, У^; • собственно семиотическая модель Мс - ^А/Иф, X1, X}>, XА, Хп )

Моделирование индуктивного метода компьютерной реализации производственных процессов: J+ :(с,=>+оД Г :(с,=>~я,)

Формирование рекуррентной модели имитации ситуаций управленческого процесса / V. к-. \ Г к, \

производства у х = 1 /=1 ы ) V, /=1 )

© ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ЗНАНИЙ

Формирование П-описаний предметных и информационных объектов /^-Е=> {(£', /"<)}

Формирование алгебраической модели по: А = (<2, Я)

Формирование обучающей стратегии {свз и о4п и олв Ц оло и {с; и ) ~> опз и {о;, слм} ->

Формирование множества функциональных операций: ¿~ М хП х 8

(I) ФОРМИРОВАНИЕ РЕСТРУКТУРИРОВАННОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ

Выполнение операции «замкнутость»:

Выполнение операции «ассоциативность»: (\/аиа2, аъ еА}\ах ®{а2 ®а3) = (д| ®я2)®а3, <Ущ,а2, а3 еЛ):«! ®(а2 ©а3)=(а, ®а2)®а3

Выполнение операции «коммутивноспъ»: (За,, а2 е А): д, ® а2 ф а2 ® ах

Выполнение операции определения «единичного элемента»: (\/а е А): а® А = Х®а

Выполнение операции «обратных элементов»:

® МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА 3) = Сп + СП( + Спг +■ СК + Си

Рис. 3. Алгоритм подготовки высококвалифицированных специалистов управления

производством

Модель определения экономического эффекта производства имеет вид: спп = Стпкт + СтКлр 4 См0 + СЭГГ, (21)

где Спп - стоимость промышленной продукции; Стп - стоимость образца как научно-технической продукции; К1 количество комплексов продукции, которое предполагается выпустить за время 7СП ее серийного производства; Сиз - себестоимость материальных затрат на производство; Кпр - коэффициент затрат, учитывающий текущее

значение материальных затрат по отношению к другим составляющим себестоимости продукции, таких как затраты на оплату труда, отчисления на социальные нужды, амортизация основных фондов и прочие затраты, Смо - стоимость монтажа продукции на объекте заказчика; С, - стоимость эксплуатации за единицу времени гарантийного срока эксплуатации; Г, - продолжительность гарантийного срока эксплуатации. Стоимость материальных затрат на изготовление образца равна'

(22)

где Л'Г31 - количество типовых элементов, подлежащих замене; Сто - стоимость одного элемента, подлежащего замене: - стоимость конструкции изделия: Спо -стоимость подсистем обеспечения.

Стоимость эксплуатации, приходящейся на один образец С3 = Спс + С™ + Спр +С„+Сс, (23)

где Спс - среднегодовые затраты на содержание персонала; Сгн - среднегодовые затраты на гарантийный надзор; Спр - среднегодовые затраты на поддержание работоспособности образца; Ги - среднегодовая стоимость электрообеспечения; Сс -среднегодовая стоимость амортизации и содержания сооружений, обеспечивающих охранение.

В качестве примера приведем порядок рационального использования инвестиционных вложений для поэтапного обновления производственного процесса. Вводшся функция х(/) «отложенной выгоды»:

х1{1) = а0+(а,-а0)е-"«1 , (24)

где Ь0 - интенсивность сокращения «старого» производства. а0 - предельное значение объема «старого» производства в единицу времени, если на фирме оставить только М0 мест и на этом прекратить реорганизацию; а, - объем производства в единицу времени до начала реорганизации

х2(/) = (в2-вь)[ 1-е"*1']. (25)

где Ь| - интенсивность наращивания «нового» производства: а2 - объем «нового» производства в единицу времени за счет созданных новых мест

Вид функции х(г) процесса реализации инвестиционного проекта следующий'

Рис. 4. Функция процесса реализации инвестиционного проекта

£ = £|ТОЛ ^ОТЛ '

где £пол - полученная выгода; £отл - «отложенная» выгода.

(26)

(27)

где

ции.

1р - период проведения работ по реорганизации производства; I - шаг итера-

Графические зависимости итерационною процесса определения параметров инвестиционного проекта и его рентабельности показаны на рисунках 5 а, б.

£ = Я = 1-в,/л, (28)

где /? - степень риска вложения инвестиций (й=[0,1)); gr - количество витков ю-дографа (£г = gг(u)); п - количество «охватов» начала координат при движении точки по годографу против часовой стрелки.

■ ах = Нт *((),

(29)

где ах - финансовый результат от вложения инвестиций; х(1) - функция выгоды

грет, 1,0

J реет. ДОЛЛ/ДСНЬ

0.75

0.5

0,24

0

\ ^

1

4 $нм1, >/е

% С

2 3

а) б)

Рис. 5. а) зависимость риска Рг от суммы инвестиционных вложений 5ВНВ; б) зависимость рентабельности Jpcm инвестиционного проекта от суммы 5ИИ11

В итоге разработан алгоритм полготовки высококвалифицированного контингента органов управления производственными комплексами и обоснована модель экономического эффекта, основанная на учете устойчивости инвестиционного процесса.

В заключении сформулированы основные результаты исследований по решению теоретических и практических задач, поставленных в работе. Указываются возможные пути дальнейшего развития исследований по проблеме повышения эффективности многоуровневых производственных систем управления на основе компьютерных технологий.

Основные результаты

Настоящая диссертационная работа посвящена решению актуальной научной задачи, заключающейся в разработке научно-методических положений и рекомендаций по формированию стратегии подготовки высококвалифицированных управленческих специалистов на базе разработанного научно-методического аппарата применения информационных технологий в управлении производственными процессами

Основными научными результатами, полученными лично автором, являются следующие:

1. Разработана семиотическая математическая модель динамических объектов производства.

2. Предложен индуктивный метод компьютерного ситуационного моделирования технологического процесса производства.

3. Определена последовательность реструктурированной обучающей системы, которая является компьютерной реализацией синтезированной циклической системы обучения.

4. Разработан алгоритм подготовки лиц, принимающих управленческие решения с использованием компьютерных технологий.

Полученные в работе результаты могут являться теоретической базой для дальнейшего совершенствования системы управления технологическими производственными процессами на основе компьютерных технологий.

Основные публикации по теме диссертации

I Михеев Е.А. Многоуровневые структуры моделирования информационных процессов. НТС СВИ РВ. - Серпухов. 2002. - С. 88 - 92.

2. Михеев Е.А. Концептуальный подход к моделированию современною производства. ИТС СВИ РВ. - Серпухов, 2003. - С. 95 - 98.

3. Михеев Е.А. Иерархическая модель процесса подготовки производства НТС СВИ РВ. - Серпухов, 2003. - С. 99 - 100.

4. Михеев Е.А. Компьютерные технологии моделирования процесса управления и обработки информации. НТС СВИ РВ. - Серпухов, 2004. - С. 103 - 105.

5. Михеев Е.А. Семиотический подход к моделированию сложных производственных систем. НТС СВИ РВ. - Серпухов, 2004. - С 106 -109

6. Михеев Е.А. Индуктивный подход к моделированию производственных процессов управления на основе компьютерных технологий НТС СВИ РВ. - Серпухов, 2004.-С. 110- 112.

7. Михеев Е.А. Иерархическая модель управленческих процессов интегрированных производственных комплексов. НТС СВИ РВ - Серпухов, 2004 - С 113 -115.

8 Михеев Е.А. Рекуррентная модель процессов имитационного управления производственными процессами. НТС СВИ РВ. - Серпухов, 2004. - С. 116 - 118

9 Михеев Е.А. Структура системы обучения лиц, принимающих решения в процессе производства. НТС СВИ PR - Серпухов, 2004. - С 119-121.

Отпечатано: ИП А. А. Куланов, г. Серпухов, ул. Володарского, д. 25/38, тел.: 35-25-64 Тираж 100 экз.

Of*

Pm Русский фонд

20074

4336

uto 1

We

¡31 ЙЙ& Ш

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Раздел 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ

СИСТЕМ.

1.1. Структура системы многоуровневого моделирования информационных процессов.

1.2. Концептуальные модели современного производства.

1.3. Информационные компьютерные технологии процесса управления и обработки информации.

1.4. Моделирование распределения ресурсов на основе геоинформационных технологий.

1.5. Постановка научной задачи.

Выводы по первому разделу.

Раздел 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И

ОБРАБОТКИ И11ФОРМАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕ! II1ЫХ ПРОЦЕССОВ.

2.1. Иерархическая модель процесса технологической подготовки производства.

2.2. Семиотическое моделирование динамических объектов управления.

2.3. Индуктивный метод компьютерного ситуационного моделирования процессов управления.

2.4. Формализованная рекуррентная модель многоуровневой системы управления

Выводы по второму разделу.

Раздел 3. МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ ЛИЦ, ПРИНИМАЮЩИХ РЕШЕНИЕ В

УПРАВЛЕНЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ ПРОИЗВОДСТВА.

3.1. Формирование системы знаний с использованием компьютерных технологий

3.2. Последовательность реструктурирования обучающей системы ^ подготовки специалистов управления производством.

3.3. Алгоритм методики подготовки высококвалифицированного контингента органов управления производственными комплексами.

Выводы по третьему разделу.

Современные производства наукоемкой и высокотехнологической продукции представляет собой сложные системы, включающие подсистему автоматизации планирования и управления, управленческую информационную подсистему, а также интегрированную подсистему автоматизированного проектирования и технологической подготовки производства (САПР/АСТПП). Подобные сложные производственные системы далее будем именовать интегрированными научно-производственными комплексами, для удобства — просто интегрированными производственными комплексами (ИПК).

Комплексный характер функционирования ИПК на основе использования разнообразных прикладных программ, с привлечением на всех этапах жизненного цикла продукции больших инженерных и управленческих коллективов, определяет актуальность единого подхода к организации управления им.

Такой подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования, технологической подготовки производства (ТПП), выпуска продукции и распределения ресурсов, что не возможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления ИПК, без реализации качественно новых производственных проектов путем адаптации и автоматизации выработки управленческих решений.

Принятие решений является составной частью (компонентом) процесса управления производством, носящего ситуационных характер. Ситуации управления представляются как альтернативы, то есть формируют некоторое альтернативное пространство. Это определяет противоречивость процесса принятия решения как чувственного, эмоционального, волевого акта в условиях риска как возможной опасности принять не достаточно эффективное управленческое решение. В связи с этим, актуальным является еще и совершенствование системы поддержки принятия решения (СППР) в обстановке высокой степени неопределенности на основе научно-обоснованного методического и аппаратного обеспечения. В современных условиях это возможно лишь путем создания автоматизированной системы управления производством (АСУП) на основе совершенствованных, наукоемких компьютерных технологий.

В настоящей работе описание и классификация информационных потоков, протекающих в управленческих процессах, в иерархическом виде за счет декомпозиции, их разложения на составные части от комплексов работ до элементарных операций. Следует отметить, что процессу декомпозиции предшествует формирование многоуровневой интегрированной концептуальной модели производственного комплекса на основе анализа его предметной и информационной областей, являющихся материальной основой процесса создания и совершенствования управления ИПК.

Применение современных компьютерных технологий позволяет создать так называемых электронных макетов ИПК, применение которых открывает принципиально новые возможности по управлению разработкой и производством машинных средств проектирования производства, а также по поддержке жизненного цикла продукции на всех этапах ее эксплуатации. Всему процессу создания наукоемких и высокотехнологичных сложных систем сопутствует процесс управления ТПП, производства и постпроизводства и, в связи с этим, также требует научно обоснованных компьютерных технологий поддержки принятия решения [59].

Научная обоснованность таких технологий полагает разработку логических, семиотических, математических и других методов ситуационного моделирования, а также методов имитационного моделирования, корректным представлением которого является формализованная рекуррентная модель. Кроме этого, требуется создание некоторого метода управления компьютерными технологиями проектирования производства, как совокупности предметной и информационной областей. В качестве такого, на наш взгляд достаточно эффективного метода, может выступать так называемый метод индуктивных рассуждений на ДСМ - метод, названный так в честь выдающегося ученого 19 века в области теории логики, логистики и т.д. Д.С. Милля.

Актуальной проблемой является организация подготовки высококвалифицированных специалистов как лиц, принимающих управленческие решения (ЛПР) на различных уровнях иерархии производственного комплекса (процесса). Ее цивилизованное, эффективное решение также невозможно без применения современных компьютерных технологий. Для их научно-обоснованной поддержки в диссертационной работе предлагается совокупность адекватных математических и лингвистических моделей, которые совместно с указанными выше моделями позволяют разработать алгоритм методики подготовки контингента органов управления производством.

Кроме того, следует отметить и необходимость компьютерной поддержки оптимизации процесса распределения ресурсов, как важного фактора достижения положительного экономического эффекта от изменения компьютерных технологий вообще. Так технологии получили название геоинформационных систем - технологий (ГИС - технологий).

И, наконец, лишь перечислим способы методов оценивания компьютерных систем моделирования производственных процессов. К ним относятся такие как: CALS — технологии концепции создания, поддержки и применения единой «информационной модели» на всех этапах жизненного цикла продукции; сложные CAD/CAM/CAE системы обучения ЛПР; системы управления проектами МР, TL, РЕ, РР, PS, CA-SP, ТРР, STRM и т.д. [61].

Таким образом, необходимость повышения эффективности управления современным производством и его технологическими процессами путем организации подготовки высококвалифицированных специалистов, обладающих глубоким пониманием закономерностей протекания информационных процессов в многоуровневых производственных системах управления, при отсутствии \ обоснованного научно-методического аппарата применения в процессе указанной подготовки информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) определяет основное противоречие и высокую актуальность темы данной диссертационной работы.

С учетом вышеизложенного цель исследования может быть определена как повышение эффективности управления технологическими процессами производства на основе компьютерных технологий.

Исходя из сформулированной выше общей цели исследования, решаемая в диссертационной работе научная задача может быть сформулирована как задача разработки научно-методических положений и рекомендаций по формированию стратегии подготовки высококвалифицированных управленческих специалистов на базе разработанного научно-методического аппарата применения информационных технологий в управлении производственными процессами.

Объектом исследования являются интегрированные комплексы производства наукоемких и высокотехнологичных сложных технических систем.

Предметом исследования являются методы моделирования информационных процессов многоуровневых производственных систем управления ИПК.

Основными результатами, полученными автором в ходе решения сформулированной научной задачи и выносимыми на защиту являются:

1. Семиотическая модель динамических объектов управления.

2. Индуктивный метод компьютерного ситуационного моделирования процессов управления.

3. Алгоритм подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах производства.

Научная новизна результатов диссертационной работы определяется тем, что с единых позиций концептуального подхода рассмотрена и решена научная задача создания информационной интегрированной среды управления сложными производственными комплексами, основанная на единой системе моделей, различных по структуре и используемым методам, и заключается в том, что:

1) разработаны концептуальные иерархические модели, учитывающие специфику информационных процессов управления современным многоуровневым производством;

2) при разработке методов ситуационного и имитационного моделирования технологических процессов интегрированного производственного комплекса учтены факторы, определяющие характеристики специалистов по его управлению;

3) при разработке лингвистической модели учтены требования к формированию базы данных и знаний реструктурированной системы обучения лиц, принимающих управленческие решения;

4) разработка алгоритма подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах производства, осуществлена с учетом конечной цели по повышению эффективности и оперативности управления производственным процессом ИПК.

Научная значимость диссертационной работы состоит в том, что в ней разработан комплекс моделей и алгоритмов, позволяющий обоснованно формировать облик многоуровневых производственных систем управления на основе моделирования протекающих в них информационных процессов.

Практическая значимость диссертационной работы определяется тем, что в ней разработано научно-методическое обеспечение компьютерного моделирования информационных процессов многоуровневой производственной системы управления ИПК и подготовки контингента органов управления, которое приводит к повышению эффективности управления производством.

Достоверность основных научных результатов, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, обоснованностью исходных данных и принятых ограничений; корректной постановки научной задачи исследования и выбором апробированных методов ее решения, включающих современные методы кибернетики, системного анализа, линейного программирования, и отвечающих сущности исследуемых процессов, а также сходимостью результатов, полученных в процессе проведения научно-исследовательских экспертных игр, с результатами математического моделирования.

Апробация результатов работы. Основные резульатты работы докладывались и обсуждались на Межведомственных конференциях «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» (г. Серпухов, 2001 - 2003), МНМК «Качество инженерного образования» (г. Брянск, 2002 - 2004).

Реализация результатов диссертационной работы в виде комплекса математических моделей технологического процесса функционирования ИПК, методики подготовки ЛПР в управленческих процессах производства (ВНИИ-АС МПС России), системы управления и организации работы по охране и безопасности труда, научно-методических материалов для обучения требований охраны труда руководителей (ФГУ «ВЦОТ»), при сетевом планировании и организации комплексных поставок ИБАП для объектов железнодорожного транспорта (ООО «АБИТЕХ»), а также в учебный процессе кафедры Серпуховского военного института.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения и списка использованной литературы. Объем работы 125 листов, включая 29 листов таблиц и рисунков.

Выводы по третьему разделу

Таким образом, в разделе рассмотрен процесс создания обучающей системы ЛПР с применением компьютерных технологий решены следующие частные задачи:

Осуществлено формулирование системы знаний, которая представляет собой циклический, повторяющийся процесс обучения специалистов органов управления производством.

Предложена последовательность реструктурирования обучающей системы, которая включает операции замкнутости, ассоциативности, коммутативности, единого, нулевого и обратного элементов. Их формализация осуществлена на основе алгебры логики.

Разработан алгоритм методики подготовки высококвалифицированных специалистов управления производством.

Представлена методика определения экономического эффекта, основанная на учете устойчивости инвестиционного процесса. Получены соответствующие зависимости, позволяющие оценить риск при реализации инвестиционных вложений и рентабельность инвестиционного проекта.

В решении вышеизложенных процедур заложена собственно методика подготовки лиц принимающих решение в управленческих процессах ИПК.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей диссертационной работе представлены материалы решения поставленной научной задачи разработки научно-методических положений и рекомендаций по формированию стратегии подготовки высококвалифицированных управленческих специалистов на базе разработанного научно-методического аппарата применения информационных технологий в управлении производственными процессами.

В результате проведенного системного анализа предметной области производственных процессов на базе компьютерного моделирования информационных производственных систем сформированы концептуальные модели современного производства. В них нашли свое отражение следующие формаль-ноопределенные объекты и этапы: формализация концептуальной модели предметной области исследования; формализация концептуальной информационной области; формирование множества атрибутов отношений иерархии; формирования множества типов отношений между предметными и информационными объектами и внутри их; формирование методики перехода к алгоритмической модели; инструментальная реализация концептуальной модели. Это модели являются сложными многоуровневыми иерархическими.

Проведен системный анализ предметной и информационной областей производственных комплексов и процессов как предмета концептуального моделирования.

Представлена технология синтаксического и семантического подходов отображения данных об объекте управления и ситуаций его функционирования.

Сформулирована структура и архитектура базы данных структурно-логической организации управления производством, где внедряются две аналогичные по структуре БЗ о ПО исследований и знаний о самой системе ИПК, соответствующей принципам функционально-целевого подхода.

Проведен синтез методов моделирования сложных управленческих систем в различных условиях альтернативного принятия решений.

На основе геоинформационных технологий проведено моделирование распределения ресурсов для динамических процессов функционирования систем в географическом пространстве и времени, в основе которого лежит метод планирования рационального распределения ресурсов между организациями заказчика и подразделениями поставляющими продукцию для обеспечения производственного процесса ИПК. В основе этого метода лежит модель линейного программирования.

В результате проведенного исследования были определены обоснованные положения, которые легли в основу постановки научной задачи исследования.

В результате математического моделирования системы управления и обработки информации производственных процессов получен ряд следующих научных положений.

Обоснована иерархическая модель процесса технологической подготовки производства: обоснованы формы, способы формирования массива содержания ПО, базы данных, обеспечивающих простую эксплуатацию и высокую степень адаптации, возможность ее многократного использования и унификацию формы записи этих данных в памяти ЭВМ; разработанные программы проектирования могут «перекраиваться» пользователем в зависимости от изменения политико-экономической обстановки; разработан алгоритм, позволяющий определить процедуры для представления модели процесса управления производством, где представляется возможность использования одного предметного содержания (базы данных, инструмента или материала) для различных ПО, а также разработки методики для создания и совершенства программ технологического процесса управления производством.

Проведено семиотическое моделирование динамических объектов, в основе которого заложено ситуационное управление производством, где логически представлены конструктивная, разрешаемая и интегрированная формальная модели, на основе которых обоснован алгоритм семиотического моделирования с приложением ДСМ-метода компьютерных технологий в организации и осуществлении процесса управления производством. Разработан инструментарий совершенства методики для создания программ технологического процесса управления, который не зависит от уровня технических средств.

Построена рекуррентная модель многоуровневой ИГЖ, позволяющая формировать процесс проектирования, сводя последний к выполнению некоторого набора различных примитивов, что дает возможность определить множество функциональных воздействий на комплексы производственной структуры для достижения поставленной цели управления. На ее основе разработан рекуррентный алгоритм оценивания параметров устойчивости систем, позволяющий получить оценки приемлемой точности.

Таким образом, в разделе рассмотрен процесс создания обучающей системы ЛПР с применением компьютерных технологий решены следующие частные задачи:

Осуществлено формулирование системы знаний, которая представляет собой циклический, повторяющийся процесс обучения специалистов органов управления производством.

Предложена последовательность реструктурирования обучающей системы, которая включает операции замкнутости, ассоциативности, коммутативности, единого, нулевого и обратного элементов. Их формализация осуществлена на основе алгебры логики.

Разработан алгоритм методики подготовки высококвалифицированных специалистов управления производством.

Представлена методика определения экономического эффекта, основанная на учете устойчивости инвестиционного процесса. Получены соответствующие зависимости, позволяющие оценить риск при реализации инвестиционных вложений и рентабельность инвестиционного проекта.

В решении вышеизложенных процедур заложена собственно методика подготовки лиц принимающих решение в управленческих процессах ИПК.

1. Абезгауз Г.Г. и др. Справочник по вероятностным расчетам. М.: Воениздат, 1970. - 536 с.

2. Абнер Д.Э, Юрков Н.К. Робастная устойчивость автоматических систем управления технологическим процессом производства. Труды междун. симпоз. «Надежность и качество 2000». Пенза. Издательство ПТУ, 2000. — С. 342 -344.

3. Абчук В.А. и др. Справочник по исследованию операций. — М.: Воениздат, 1979. 368 с.

4. Авен О.И., Ловецкий С.Е., Столярова Е.М. Оптимизация транспортных потоков. Монография. М.: Наука, 1985. - 168 с.

5. Автоматизация информационного обеспечения научных исследований /Стонгий A.A., Каширин Ю.П. и др. — Киев: Наукова думка, 1990. 296 с.

6. Адаптивная АСУ производством: (АСУ «Сигма» /Марчук Г.И., Аган-бегян А.Г., Бобко И.М. и др. М.: Статистика, 1981. - 176 с.

7. Адаптивные системы и их приложения. Отв. ред. Медведев A.B. Новосибирск: Наука, 1978.-217 с.

8. Анискин Л.Г. Виды транспорта и их взаимодействие: Конспект лекций. Челябинск: Издательство ЮУрГУ, 1998. — 150 с.

9. Амбарцумян A.A. Логическое управление технологическими процессами на основе обратной связи по отклонению //Информационные технологии в проектировании и производстве, 2001. — № 4. С. 5 - 11.

10. Андреев А.Н., Блинов A.B. Концептуальный подход к внедрению информационных технологий в области моделирования. М.: Измерительная техника, 1999. - С. 7 - 11.

11. Андреев А.Н., Блинов A.B. Концепция развития исследований в области моделирования изделий и процессов. Пенза: Издательство ПГУ, 1998. -С. 169-173.

12. Андреев А.Н., Блинов A.B., Юрков Н.К. Модели организации автоматизированного обучения. М.: Измерительная техника, 2000. — С. 28 - 31.

13. Андреев А.Н., Блинов A.B. Новые информационные технологии в области моделирования. М.: Измерительная техника, 1999. - С. 40 — 43.

14. Андреев А.Н., Блинов A.B. Система дистанционной подготовки специалистов высшей школы. — М.: Измерительная техника, 1999. С. 26 — 28.

15. Андреев И.И., Татаренко А.Е. Применение математических методов в военном деле. М.: Воениздат, 1967. — 244 с.

16. Андреев И.И. и др. Автоматизация управления войсками (методологические проблемы) /Под общей ред. Бондаренко В.М. М.: Воениздат, 1977. — 301 с.

17. Анфилатов B.C. Вычислительные системы. С.-Пб.: Издательство ВУС, 1998.-278 с.

18. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2002. — 367 с.

19. Баннов В.Я., Блинов A.B., Юрков Н.К. Система организационно-управленческой подготовки специалистов в области сервиса электронной аппаратуры. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС. Пенза; Издательство ПГУ, 2000. - С. 85 - 86.

20. Бармас С.М. Диссертация на соискание ученой степени доктора военных наук. М.: МО СССР, 1979. - 385 с.

21. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990. 249 с.

22. Блинов A.B., Трусов В.А., Юрков Н.К. Концепция применения информационных технологий в подготовке специалистов высшей квалификации. Брянск: Издательство МНМК, 2000. С. 58 - 61.

23. Борисов Е.М. Диссертация на соискание ученой степени доктора военных наук. Серпухов, 1997. - 376 с.

24. Бржезовский A.B., Жаков В.И., Фильчаков В.В. CASE — технология разработки пакетов прикладных программ //Вычислительный эксперимент и моделирование в системах «Технологические процессы природные комплексы». - С.Пб: Издательство ЛИАП, 1991. - 78 с.

25. Бржезовский A.B., Фильчаков В.В. Концептуальный анализ вычислительных систем. С.Пб.: Издательство ЛИАП, 1991. 88 с.

26. Бауман B.C., Дорофеюк A.A. Моделирование поведения и интеллекта. М: Автоматика и телемеханика, 1982. - С. 95 - 105.

27. Буч Г.Д. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Киев: Диалектика, 1992. - 520 с.

28. Вендров A.M. CA ^¿'-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. — 176 с.

29. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1988. - 377 с.

30. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. — М.: Сов.радио, 1964.-388 с.

31. Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории сситем и системного анализа. С.-Пб.: Издательство СБГТУ, 2002. 510 с.

32. Волков И.К., Загоруйко Е.А. Исследование операций. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 435 с.

33. Волочихин В.И., Блинов A.B. Гибкий программно-методический комплекс технологического проектирования. Пенза: Ихздательство ПГУ, 1998. С. 183-184.

34. Гвозд И.И. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Серпухов, 1992. - 165 с.

35. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. — М.: Знание, 1979.-342 с.

36. Гейн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М.: Эйтекс, 1992. - 274 с.

37. Госал А. Прикладная кибернетика и ее связь с исследованием операций.-М.: Высшая школа, 1982.- 120 с.

38. Дегтярев Ю.И. Системны й анализ и исследование операций. М.: Высшая школа, 1996. -335 с.

39. Аксенков В.Е. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Серпухов, 1985. - 286 с.

40. Дрибас В.П. Реляционные модели данных. Минск: Издательство БУ, 1982.-182 с.

41. Деруссо П., Ройн Р., Клоусс М. Пространство состояний в теории управления. М.: Наука, 1970. - 620 с.

42. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999. — 176 с.

43. Дуглас Л.Д. Анализ рисков операций с облигациями на рынке ценных бумаг. М.: Филинь, 1998. - 376 с.

44. Живогядов В.П. Адаптация в автоматизированных системах управления технологическими процессами управления. Фрунзе: ИЛИМ, 1994. - 197 с.

45. Живогядов В.П., Медведев A.B. Непараметрические алгоритмы адаптации. Фрунзе: ИЛИМ, 1974. - 264 с.

46. Игнатьев М.Б., Путилов В.А., Смольков Г.Я. Модели и системы управления комплексными экспериментальными исследованиями. М.: Наука, 1986.-232 с.

47. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. - 264 с.

48. Кахро М.И., Калья А.П.,Тыугу Э.Х. Инструментальная система программирования ЕС ЭВМ («ПРИЗ»). М.: Финансы и статистика, 1988. - 181 с.

49. Казимир В.В., Демшевская Н.В. Формальный объектно-ориентированный подход к моделированию сложных систем. Киев: Кибернетический центр HAH Украины, 1998. - 598 с.

50. Калинский В.Н., Резников Б.А. и др. Теория систем оптимального управления. М.: Наука, 1980. - 117 с.

51. Кендалл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М.: Наука, 1976.-511 с.

52. Емельянов A.A. Иммитационное моделирование в управлении рисками. С.-Пб.: Инжексон, 2000. - 376 с.

53. Клейнер Г.Б. Тамбовцев B.JL, Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Финансы и статистика, 1994. - 268 с.

54. Клейменов С.А., Павленко А.И., Рябов С.Н. Основы проектирования автоматизированных технических комплексов производства элементов РЭА. — М.: Высш. шк., 1984. 120 с.

55. Кини PJL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. - 235 с.

56. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. — М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

57. Концептуальное моделирование информационных систем /Под ред. В.В. Фильчакова. СПб: СПВУРЭ ПВО, 1998. - 356 с.

58. Котов A.A. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Серпухов, 1980. - 136 с.

59. Кузьмин A.B. Информационная технология ретроспективного анализа экосистем: Методы и процедуры. — Апатиты: Издательство КНЦ АН СССР, 1990.-230 с.

60. Кузьмин И.А., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Распределенная обработка информации в научных исследованиях. — JL: Наука, 1991. -304 с.

61. Книгин J1.A. Кадры управления и менеджмента. М.: высшая школа, 2003.- 119 с.

62. Кукушкин A.A. Теоретические основы автоматизированного управления. 4.1. Орел: Издательство ВИПС, 1998. - 254 с.

63. Кукушкин A.A. Теоретические основы автоматизированного управления. 4.2. Орел: Издательство ВИПС, 1999. - 209 с.

64. Кор Ч., Ходь Ч. Количественные методы принятия решения в управлении и экономике. М.: МИР, 1966. - 464 с.

65. Курносов В.Е. Блинов A.B., Юрков Н.К. Новые информационные в области моделивования. М.: 1999, - 432 с.

66. Злобин В.И. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Серпухов, 1987.-377 с.

67. Лагоша Б.А., Емельянов A.A. Основы системного анализа. — М.: МЭ-СИ, 1998.- 106 с.

68. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1997.-227 с.

69. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. - 182 с.

70. Лорьер Ж.-Л. Системы научного интеллекта: Пер. с франц. М.: МИР, 1991.-558 с.

71. Месаревич М., Такахара Я. Общая теория систем: Математические основы. М.: МИР, 1978. - 311 с.

72. Ли Э.Б., Марус Л. Основы теории оптимального управления. М. Наука, 1972.-574.

73. Кричевский Р.Л. Если вы руководитель. - М.: Дело, 1996. - 381 с.

74. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. — 352 с.

75. Молчанов A.A. Моделирование и проектирование сложных систем. -Киев: Высш. шк. 1989. - 234 с.

76. Мясников В.А., Игнатьев М.Б., Покровский A.M. Программное управление оборудованием. Л.: Машиностроение, 1984. -427 с.

77. Мордовчинков. Пособие для менеждера. — Н.Новгород: НИЭУ, 2001.136 с.

78. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления. Математическое обеспечение. Л.: Машиностроение, 1984. -427 с.

79. Осуга С. Обработка знаний. М.: МИР, 1989. - 293 с.

80. Парасюк И.Н., Сергиенко И.В. Пакеты программ анализа данных: технология разработки. М.: Финансы и статистика, 1988. - 179 с.

81. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.-288 с.

82. Петухов Г.Б. Основы теории целенаправленных процессов. М.: Воениздат, 1989. - 660 с.

83. Михеев Е.А. Инновационные технологии в информационном пространстве. М.: Наука, 1993. — 273 с.

84. Промыслов Б.Д. Жученко И.А. Логистические основы управления материальными и денежными потоками. — М.: Нефть и газ, 1994. — 103 с.

85. Михеев Е.А. Многоуровневые структуры моделирования информационных процессов. НТС СВИ РВ. Серпухов, 2002. - С. 88-92.

86. Михеев Е.А. Концептуальный подход к моделированию современного производства. НТС СВИ РВ. Серпухов, 2003. - С. 95 - 98.

87. Михеев Е.А. Иерархическая модель процесса подготовки производства. НТС СВИ РВ. Серпухов, 2003. - С. 99 - 100.

88. Михеев ЕА. Компьютерные технологии моделирования процесса управления и обработки информации. НТС СВИ РВ. Серпухов, 2004. - С. 103 -105.

89. Михеев Е.А. Семиотический подход к моделированию сложных производственных систем. НТС СВИ РВ. Серпухов, 2004. - С. 106 - 109.

90. Михеев Е.А. Индуктивный подход к моделированию производственнх процессов управления на основе компьютерных технологий. НТС СВИ РВ. — Серпухов, 2004. С. 110 - 112.

91. Михеев Е.А. Иерархическая модель управленческих процессов интегрированных производственных комплексов. НТС СВИ РВ. — Серпухов, 2004. -С. 113-115.

92. Михеев Е.А. Рекуррентная модель процессов имитационного управления производственными процессами. НТС СВИ РВ. Серпухов, 2004. - С. 116-118.

93. Михеев Е.А. Структура системы обучения лиц, принимающих решения в процессе производства. НТС СВИ РВ. Серпухов, 2004. - С. 119-121.

94. Научно-исследовательская работа «Транспорт 2003»: Отчет о НИР. С.-Пб.: Hayка, 2003. С. 127 - 131.

95. Научно-исследовательская работа «Технология»: Отчет о НИР. С.-Пб.: Наука, 2004. С. 119 123.

96. Резепов Е.В. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Серпухов, 1989. - 192 с.

97. Романенко Ю.А. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Серпухов, 1997. - 237 с.

98. Сарридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. М.: Наука, 1980. - 117 с.

99. Крючков Ю.В., Кузнецов В.М. Исследование эффективности вооружения. — М.: В А им. Ф.Э. Дзержинского, 1980. 167 с.

100. Советская военная энциклопедия. М.: Ордена Трудового Красного Знамени военное издательство МО СССР, 1980. - 564 с.

101. Философская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия, 1964. —487 с.

102. Хохлов В.Ф. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Серпухов, 1996. - 143 с.

103. Энциклопедия кибернетики. Т.1; Т.2. Киев: АН УССР, 1975 - 607 е.: 639 с.

104. Шадриков В.Д. Познавательный процесс и способности в обучении. Т. 1; Т.2 М.: Наука, 1990. - 215 с.

105. Резников Б.А. Теория систем и оптимального управления. Ч.З. Принятие решений в условиях неопределенности и адаптация. М.: Воениздат, 1988. -140 с.

106. Башева A.B. Инвестиционное направление реструктуризации предприятий при формировании производственных комплексов. — М.: Наука, 2004. 127 с.