автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка экономико-консалтинговой системы управления материальными и энергетическими потоками

На правах рукописи

ТАРАСОВ Максим Николаевич

РАЗРАБОТКА ЭКОНОМИКО-КОНСАЛТИНГОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫМИ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ ПОТОКАМИ (НА ПРИМЕРЕ СПИРТОВОГО ПРОИЗВОДСТВА)

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

(пищевая и химическая промышленность) 05.13.06 - Автоматизированные системы управления технологическими процессами и производствами

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж 2004

Работа выполнена в Воронежской государственной технологической академии (ВГТА) на кафедре информационных и

управляющих систем.

Научный руководитель: заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Битюков Виталий Ксенофонтович

Научный консультант: кандидат технических наук, доцент

Приходай Владимир Андреевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ведущая организация: Тамбовский государственный

технический университет, г. Тамбов

Защита диссертации состоится " 23 " сентября 2004 г. в 14— ч на заседании Диссертационного совета Д 212.035.02 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Воронежской государственной технологической академии в ауд. 3Л (конференц-зал) по адресу: 394000, г. Воронеж, проспект Революции, 19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВГТА. Автореферат разослан " 16 " августа 2004 г.

Колодёжнов Владимир Николаевич

кандидат технических наук Родных Юрий Васильевич

Ученый секретарь диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В период перехода к рыночной экономике наблюдается ужесточение конкурентной борьбы предприятий за рынки сырья и сбыта. В связи с этим эффективное управление производством становится задачей первостепенной важности.

Множество взаимосвязанных противоречивых факторов создает ряд проблем производственной деятельности. Отсутствуют средства автоматизированного обмена информационными потоками между уровнями управления, которые фактически, являются разными системами. Так АСУП автоматизируют экономическую и бухгалтерскую деятельность предприятия, а также позволяют контролировать его запасы, материальные и трудовые ресурсы. Но эти системы не имеют возможности напрямую влиять на оперативное управление, это превращает их лишь в хороший инструмент для накопления статистических данных. В тоже время АСУТП позволяют снизить степень участия человека в управлении технологическими процессами. Контролировать значения технологических параметров и режимы работы оборудования. Однако, возможности этих систем в плане оценки деятельности предприятия, ограничены.

Передача информационных потоков с нижнего уровня управления на верхний совершается вручную, что сказывается на качестве управления производством. Это приводит к применению разрозненных критериев оценок, несогласованности параметров, форм и размерностей представления входной и выходной информации и т. п.

Для устранения указанных недостатков необходимо - осознание проблем предприятия на пути создания, внедрения и сопровождения интегрированных систем автоматизации.

Разработанная консалтинговая система управления обеспечивает устранение существующих информационных барьеров между АСУТП и АСУП, одновременно с этим интегрируя в себе основные функции этих систем, и способствует созданию интеллектуального, информационно прозрачного производственного пространства. ________-

ГСС. НАЦИОНАЛЬНАЯ ЕГ-ПЛИОТЕКА

Актуальность диссертационной работы состоит в разработке системного подхода к оценке уровней функционирования исследуемого производства, с технической и экономической точек зрения. Построение алгоритмов формирования диагностических решений на основе набора логических отношений (правил) и формализованных знаний о производстве. Возможности универсализации и адаптации полученных моделей и программного продукта для пищевых и химических производств любого типа.

Цель работы. Разработка подхода к анализу производственной информации, ее систематизации и построению математических моделей информационных, материальных и энергетических потоков с управлением выходными параметрами по иерархии уровней функционирования. Для создания на их основе инструментальных средств поддержки принятия решений в виде экономико-консалтинговой системы управления (ЭКСУ) производством, обеспечивающей эффективный обмен информацией между АСУТП и АСУП, а также получение рекомендаций в зависимости от производственной ситуации.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1. Разработка системного подхода к устранению информационных барьеров между АСУТП и АСУП.

2. Формализация производственной информации.

3. Разработка системы алгоритмизации формирования множества рекомендаций с установленным в нём набором отношений.

4. Получение моделей идентификации текущих состояний технологических процессов.

5. Разработка моделей управления информационными ресурсами предприятия.

6. Построение информационного и программного обеспечения в виде экспертной экономико-консалтинговой системы управления на примере спиртового производства.

7. Внедрение результатов исследований на спиртовом производстве.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы применялись системный анализ, теория фреймов, теория

принятия решений, методы математического моделирования, структурного синтеза, нелинейного программирования, реляционных баз данных.

Научная новизна работы заключается в:

- разработке системного подхода к формализации знаний на основе анализа взаимосвязи информационных ресурсов с учетом структуры производства, его балансов и иерархических связей;

- разработке моделей прямого и обратного продуктовых расчетов получения этилового спирта, обеспечивающие возможность определения максимальной экономической эффективности работы предприятия;

- синтезе алгоритмов идентификации состояний структурных единиц производства, его технологических процессов, по предложенным критериям оценки и прогнозирования их влияния на процессы получения готовой продукции;

- построении базы знаний, на основе продукционной модели с реализацией базы данных в виде сети фреймов;

- получении математических моделей формирования множества рекомендаций на основе анализа комбинаций возможных прогнозов с установленным в нём набором отношений (правил).

Практическая значимость. Заключается в том, что результаты работы (теоретические положения, прикладные разработки и выводы) обеспечивают создание системы поддержки принятия решений на производстве и, как следствие повышение эффективности работы предприятия.

Практическое значение имеет структуризация знаний, построение морфологического пространства утверждений и правил логического вывода, определенных на множестве объектов, заданных своими свойствами, дающие возможность представления знаний о производстве в виде унифицированных фреймов. Программный модуль «Расчет модели спиртового производства», позволяющий осуществить прямой и обратный продуктовые расчеты получения этанола, экономическую оценку работы спиртового производства в целом; реализующий возможности прогно-

зирования качества и количества сырья и продукта, выдачи оптимальных рекомендаций и справочной информации, в зависимости от поставленной задачи, для любого спиртового завода.

Разработанное программное обеспечение использовано в проекте модернизации автоматизированной системы управления (АСУ) на АООТ спиртзавод «Ромодановский».

Апробация работы. Основные результаты по теме диссертационной работы доложены на II Всероссийской конференции «Теория конфликта и её приложения» (г. Воронеж) в 2002 году, отраслевых конференциях по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности, в 2002 и 2003 годах (г. Воронеж), а также на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГТА, в 20022004 годах.

Публикации. Опубликовано 11 работ, из них 5 статей и 4 работы тезисного характера; 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 162 страницах, включает 24 таблицы и 38 рисунков; состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 129 наименований и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи. Раскрыта научная новизна и практическая ценность, приведены результаты апробации и реализации теоретических и практических исследований, дана общая характеристика диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ современных средств АСУП и АСУТП на примере спиртового производства, их характеристик, достоинств и недостатков. Исследована возможность применения экспертных систем. Рассмотрены существующие технологические схемы спиртового производства, методы их моделирования. Определены средства, методы обработки и оценки результатов, основные направления исследований. Обоснована необходимость интеграции информационного обеспечения различных уровней автоматизированного управления и разработки

Рис. 1. Интеграция функции АСУТП и АСУП в экономико-консалтинговой системе управления. Во второй главе представлена системная модель экономико-консалтинговой системы управления, описаны составляющие части ЭКСУ (рис. 2) и их назначение.

БСНУ - блок связи с нижним уровнем; БД - база данных; СУБД - система управления базой данных;

БКЗ — блок корректировки знаний; ИМ - имитационная модель;

БЗ - база знаний; БР - блок рекомендаций; управление; информационные

Рис. 2. Структурная схема ЭКСУ татот.

Построена структура базы данных системы. Где система производственной информации - и взаимосвязь её структурных компонентов (функциональные подсистемы) определяется как:

(1)

(-1

где ш - количество подсистем.

В функциональных подсистемах информации Б,11 (г = 1, т) присутствуют подмножества неформализованных текстовых документов на естественном языке 0,пГ (рекомендации, справочная информация, ГОСТы и т. п.) и формализованных документов Ц6" (массивы чисел, экономические и технологические показатели).

На базе свойств и с учетом многофункциональности информации, содержащейся в подсистемах , обоснована необходимость их совместного рассмотрения при создании информационной базы ЭКСУ.

где - множество данных, составляющих базу данных ЭКСУ.

В состав БД ЭКСУ входят следующие основные категории информации (рис. 3)

Рис. 3. Общая структура базы данных ЭКСУ

Выполнена формализация состояний автоматизируемого производства. Прогнозы могут принимать значения, как меньше, так и больше 1. Этот коэффициент - безразмерная величина, полученная отношением расчетного значения диагностируемого параметра на его нормативное значение. В зависимости от значений прогнозов предлагаются четыре класса состояния:

- нормальное состояние. В этом случае предлагается производить только текущее наблюдение за производством;

- предконфликтная ситуация. Предлагается организовать вывод предупреждающего сообщения и результаты краткосрочного прогноза;

- состояние технологического конфликта. Предложено квалифицировать как технологический конфликт, вызванный ухудшением контролируемых технологических параметров и требующий вмешательства в функционирование производства.

- невозможность контроля. Грубое нарушение технологического регламента, срыв технологического процесса. Предложено квалифицировать это состояние как аварийное, требующее немедленного вмешательства. Организуется вывод предупреждающего сообщения;

Сформулирован перечень функций ЭКСУ и алгоритмы их реализации (рис. 4).

Рис. 4. Укрупненная схема работы ЭКСУ

Таким образом, ЭКСУ представляет собой экспертную систему, моделирующую весь производственный комплекс предприятия.

В третьей главе определена типовая структура основных компонент экономике - консалтинговой системы управления, разработаны алгоритмы, методы формирования и поддержания в актуальном состоянии информационного обеспечения создаваемой системы. Основной структурной единицей базы знаний определен фрейм.

Все фреймы взаимосвязаны и образуют сеть, представляющую собой базу знаний производства (рис. 5).

Рис. 5. Структура фреймов свойств компонентов производства

Универсальная структура рекомендаций, использующихся в системе, представлена следующим фреймом (табл. 1). Все рекомендации распределены по четырем иерархически связанным типам фреймов, принадлежащим к блоку рекомендаций. Каждый из этих фреймов соответствует своему уровню детализации производства.

Таблица 1

Фрейм рекомендаций

Код При- Последствия Пути Результат решения • При-

чина Описание Численная характеристика решения Описание Численная характеристика мем

Наличие в базе знаний подобных фреймов позволяет сохранять и накапливать в ней приобретенный диагностический опыт, что создает основу для организации поиска рассчитанных состояний и «фильтрации» исследованных.

Процесс прогнозирования отражается с помощью определенной совокупности рекомендаций.

где - общая рекомендация, - количество рекомендаций по заводу в целом.

Для получения основной рекомендации .1юб0 необходимо синтезировать совокупность частных рекомендаций

(5)

где ъ - количество рекомендаций Зщ по параметрам отдельного аппарата;

1 - количество рекомендаций 1|„|2 по отдельным аппаратам цеха;

V - количество рекомендаций по цехам завода.

- рекомендации (третьего порядка), принятые для получения основной рекомендации

Рекомендации, полученные на более низком уровне иерархии, формализуются на последующих уровнях. Таким образом, каждая производная рекомендация более низкого порядка обусловливает появление рекомендации высшего порядка

(6)

¿ЮВ = У1и\п = !> ^ = ии = 1,2}

■чл^

3 ? 3 1

•"ш! ■'т >

ич которой непосредственно вытекает основная рекомендация •Тюб •

В общем случае множество рекомендаций Д q -го порядка, порождает рекомендацию (ц + 1)-го порядка

где q - количество уровней рекомендаций.

Рассмотренная модель является иерархической моделью прогнозирования состояний производства с использованием последовательной композиции и синтеза этого решения при его движении с нижнего уровня через промежуточные на верхний уровень ЭКСУ.

Пример получения частной рекомендации в процессе эксплуатации системы представлен на рис. 6

Автоматизированная обработка предполагает предварительную формализацию вводимой информации. При этом любые входные данные (обозначим их через - количество

таких данных) представляются в следующем виде:

Д = (8).

где Б) - формализованная часть входной информации Ц;

N1 - неформализованная часть входной информации О; на естественном языке.

Для описания входной информации удобно использовать два информационных языка (ИЯ).

{«, (9)

где - фасетная конструкция, представляющая все признаки информации;

- часть, описывающая входную информацию средствами дескрипторного ИЯ. Как фасетная конструкция может быть представлена-формулой

£ = й, й-, и, (Ю)

где ^ - фасет, характеризующий j-йреквизит-признак;

- порядковый номер фасета в т - количество фасетов в конструкции Для каждого фасета ^ разрабатываются словари значений ^ ={2]ь £¡2, •••> — > ^¡к}, (11)

где Ър ( / = 1Д ) - значения, принимаемые фасетом к - количество значений в словаре Ъу

Часть Л состоит

из совокупности дескрипторов

(_/ = 1, и , п - количество дескрипторов) Таким образом,

Из формулы (8) следует, что формализованная часть информации, выражена следующей формулой:

Е = = Ъ,-, 0.1» 1,2, '.3..... ¡и)]. (12)

Формальная структура входной информации подсистем формализованной и неформализованной информации аналогична. Однако, их содержание во многом отличается. В подсистеме не-

формализованной информации необходима разработка своих словарей

где г/и - словарь значений фасета

^ 0=ГХ) - значения, которые может принимать фасет ^

при индексировании. Формула структуры входной информации универсальна в рамках подсистемы информационного обеспечения (если входная информация - количество видов). Для описа-

ния любого вида информации, обрабатываемой в системе информационного обеспечения, использована формула:

.....Гьпх*>]. (14)

Интерфейс пользователя является наиболее функционально насыщенной подсистемой ЭКСУ. Требования к интерфейсу можно характеризовать четырьмя группами параметров:

- направлением поиска информации критерием отбора информации^;

- алгоритмом обработки отобранных данных

- формой представления полученных результатов

Такой подход позволил представить в виде кортежа любую возможность интерфейса пользователя:

^ _ (^НП» ^д, ^р), (15)

каждый элемент, которого является элементом соответствующего множества вариантов значений групп параметров, т. е. {ъ} = Б ИЛИ Ъ 6 Б;.

Выражение (15) обеспечивает выбор необходимых возможностей интерфейса пользователя ^ на множестве их всевозможных комбинаций 8С:

^с_ 5НП х Буо х 80д х Брр, (16)

Анализ взаимосвязей между параметрами позволяет определить на множестве Бе ряд отношений

0уо> 0од> ^од^-З^пр* (^нгъ 1уо>

Граф (рис. 7) отображает связи между группами параметров интерфейса, образующими его структуру.

Рис. 7. Граф зависимостей вариантов свойств интерфейса.

Интерфейс представляет иерархическую систему экранов (рис. 8).

Уровень 3 - уровень аппаратов

Рис. 8 Иерархическая структура интерфейса

В четвертой главе разработаны и описаны математические модели технологических процессов и аппаратов спиртового производства (СП). Рассмотрены, обоснованы и выбраны методы и подходы к математическому описанию получения этанола. В основу моделей положены уравнения материальных и тепловых балансов потоков. В главе приведены модели отделений спиртового предприятия, позволяющие решить задачи прогнозирования состояний производства при быстроменяющихся условиях функционирования.

Математическая модель системы охватывает собой всю последовательность технологических процессов. Она включает в себя несколько групп уравнений объединенных в соответствии с логикой и регламентом производства. Число групп соответствует количеству цехов предприятия.

Используемые уравнения показаны на примере смесителя-предразварника (рис. 9),

Сзвх»

0ВЕ

¿х

Оп8

О-

Сзв

где

Рис.

8X8

ОвВХ8 - масса воды на смешивание, кг, Сп* - общие потери по

9. Схема входных и выходных потоков с мес ителя - предразварни ка - масса измельченного зерна на смешивание, кг,

п вых8

аппарату, кг, из - масса полученного замеса, кг. Уравнения материального баланса:

п ВЫХ8 _ /-> ВХ8 1 у-1 ВХ8 п 8 Ьз - и3 + Ов - ип ,

ВХ8 _ /-> ВЫХПА Сг3 - 03 ,

где <з3ВЫХПА

(18) (19)

Сп8 = 03иА8-кпв,

ВХ8 .

- масса зерна на выходе из предыдущего аппарата.

(20)

где кп - коэффициент потерь смесителя-предразварника.

/-ч ВХ8 _ р. ВХ8 I 8 ....

Ов -из ксоот (21)

где - коэффициент соотношения «вода : зерно»

Уравнение теплового баланса:

1змв = (СзВХ8 • с3 • 13" + ОвИА9 • СВ • О / [Сзм • ( СзВЛ5 + ОвВА8)]

вх8

вх8

вх8\

(22)

где tjM8 - температура замеса, °С,

tj8 - температура зерна, °С, tB8 - температура воды, °С, Сзм - удельная теплоемкость замеса, кДж/(кг • °С), сзм = с3 • 0,25 + св х 0,75, (23)

где Сз - удельная теплоемкость зерна, кДж/(кг • 0С), Св - удельная теплоемкость воды, кДж/(кг • °С).

В пятой главе приведены результаты практической реализации разработанных теоретических положений, моделей и алгоритмов прогнозирования и классификации состояний производства. Описано использование комплекса разработанных информационных технологий, а также программная реализация ЭКСУ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Предложен системный подход к построению инструментальных средств управления производством, устраняющих информационные разрывы между уровнями управления технологическими процессами и производством.

2. Разработана системная модель экономико - консалтинговой системы управления материальными и энергетическими потоками на основе структуризации знаний и построения морфологического пространства утверждений и правил логического вывода, определенных на множестве объектов, заданных своими свойствами.

3. Разработаны информационно-логическая и параметрическая модели информационного обеспечения экспертной системы прогнозирования и классификации состояний производства с использованием элементов искусственного интеллекта, обеспечивающих возможность представления знаний в виде структур унифицированных фреймов.

4. Разработаны математические модели прямого и обратного расчетов основных выходных параметров (продуктовых, энергетических, экономических) при получении этанола, автоматизированная база знаний спиртового производства, обеспечивающие возможность оценки эффективности работы СП.

5. Предложена совокупность алгоритмов интерактивного формирования и выбора прогнозов состояний производства, pea-

лизованных в виде экспертной экономико-консалтинговой системы управления и поддержки принятия решений.

6. Ориентировочный эффект экономии при использовании

ЭКСУ в производстве этилового спирта - около 4 млн. руб.

Основное содержание диссертации отражено в работах:

1. Битюков В. К. Экономико-консалтинговая система управления материальными и энергетическими потоками спиртового производства / В.К. Битюков, С.В. Востриков, М.Н. Тарасов // Материалы XL юбилейной отчетной научной конференции за 2001 г. / ВГТА. - Воронеж, 2002 - С. 128-129;

2. М. Tarasov Development economic-consulting control systems material and power streams spirit production // Актуальные проблемы научно-практических исследований и методологий: Материалы научно-практической конф. аспирантов и соиск. ВГТА на ин. яз. / Воронеж. гос. технол. акад. - Воронеж, 2002 -С. 32.;

3. Битюков В. К. Экономико-консалтинговая система управления материальными и энергетическими потоками спиртового предприятия как инструмент решения противоречий производства / В.К. Битюков, С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Материалы II Всероссийской научно-технической конференции / Воронеж. гос. технол. акад. - Воронеж, 2002 -С 253-254.;

4. Битюков В. К. Проблемы и пути интеграции АСУТП и АСУП в современных условиях производства / В.К. Битюков, СВ. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Труды отраслевой конф. по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности / ВГТА. - Воронеж, 2002 - С. 6267;

5. Востриков С.В. Структура и принципы работы экономико-консалтинговой системы управления спиртовым производством / С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Материалы отчетной научной конф. за 2002 г. / ВГТА. - Воронеж, 2003 - С 86-89;

6. Битюков В. К. Экономико-консалтинговая система управления спиртовым производством / В.К. Битюков, СВ. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Производство спирта и лике-роводочных изделий. - М.: ООО «Пищепромиздат», 2003. - № 2-С. 12-13;

7. Востриков С. В. Структура и принципы работы экономико-консалтинговой системы управления спиртовым производством / С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Труды отраслевой конф. по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности / ВГТА. - Воронеж, 2003-С 59-63;

8. Битюков В. К. Структура подсистемы информационного обеспечения экономико-консалтинговой системы (ЭКСУ) управления спиртового производства. / В.К. Битюков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Труды отраслевой конф. по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности / ВГТА. - Воронеж, 2003 - С. 102-105;

9. Битюков В. К. Методы и модели синтеза рекомендаций экономико - консалтинговой системы управления (ЭКСУ) спиртовым производством / В.К. Битюков, С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // 9-я республиканская открытая научная конф. Современные проблемы информатизации. - Воронеж, 2003 - С. 7.

10. Битюков В.К. Программный модуль «Расчет модели производства этилового спирта» / В.К. Битюков, СВ. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов / ВНТИЦ; Инвентарный номер 50200400099. - М., 2004

11. Экономико-консалтинговая система управления материальными и энергетическими потоками спиртового производства: Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004611195 РФ / М.Н. Тарасов, В.К. Битюков, СВ. Востриков, В.А. Приходай (ЯИ). - заявка № 2004610996 от 29.04.2004; зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 17.05.2004.

04"1

Подписано в печать /8, 0& 2004 г. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Гарнитура Таймс. Ризография Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 28/ Воронежская государственная технологическая академия (ВГТА) Участок оперативной полиграфии ВГТА Адрес академии и участка оперативной полиграфии 394000, г. Воронеж, пр. Революции, 19

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ.

1.1. Анализ автоматизированных систем управления производством.

1.1.1. Автоматизированные системы управления технологическими процессами.

1.1.2. Автоматизированные системы управления экономической деятельностью предприятия.

1.2. Обзор методов моделирования информационных технологий.

1.2.1. Классификация информационных технологий.

1.2.2. Применение экспертных систем.

1.2.3. Виды и формы представления знаний.

1.2.4. Существующие методы извлечения знаний.

1.3. Анализ математических описаний технологических процессов спиртового производства.

1.3.1. Специфика автоматизации спиртового производства.

1.3.2. Модели объектов головных участков производства.

1.3.3. Модели микробиологических процессов.

1.3.4. Модель тарельчатой колонны ректификации.

1.4. Выводы.

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ

ПОДСИСТЕМЫ ЭКОНОМИКО - КОНСАЛТИНГОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ.

2.1. Структура и функции ЭКСУ.

2.2. Разработка базы данных системы.

2.3. Разработка модели процесса автоматизированного извлечения и усвоения знаний о производстве.

2.3.1. Классификация состояний производства.

2.3.2. Методы и модели правил принятия решений и вывода рекомендаций.

2.3.3. Формализация структуры знаний о производстве.

2.3.4. Структура представления входной информации ЭКСУ.

2.4. Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИКО -КОНСАЛТИНГОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.

3.1. Структура основных компонент ЭКСУ.

3.2. Структура процедур синтеза рекомендаций.

3.3. Моделирование интерфейса пользователя.

3.3.1. Интерфейс пользователя.

3.3.2. Главное меню. Ввод и вывод информации.

3.4. Основные рабочие алгоритмы.

3.4.1. Алгоритмы расчета математических моделей.

3.4.2. Алгоритмы использования знаний.

3.5. Выводы.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

СЛОЖНОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА

ПРИМЕРЕ СПИРТОВОГО ЗАВОДА.

4.1. Модели головных участков производства.

4.2. Модели микробиологических процессов.

4.3. Выводы.

ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И

ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ЭКСУ.

5.1. Выбор и обоснование объекта исследования.

5.2. Формирование прогнозов состояний исследуемого производства.

5.3. Описание информационного обеспечения ЭКСУ.

5.4. Экономическая эффективность внедрения разработки.

5.5. Выводы.

В период перехода к рыночной экономике наблюдается ужесточение конкурентной борьбы предприятий за рынки сырья и сбыта. В связи с этим эффективное управление производством становится задачей первостепенной важности.

Множество взаимосвязанных противоречивых факторов создает ряд проблем производственной деятельности. Отсутствуют средства автоматизированного обмена информационными потоками между уровнями управления, которые фактически, являются разными системами. Так АСУП автоматизируют экономическую и бухгалтерскую деятельность предприятия, а также позволяют контролировать его запасы, материальные и трудовые ресурсы. Но эти системы не имеют возможности напрямую влиять на оперативное управление, это превращает их лишь в хороший инструмент для накопления статистических данных. В тоже время АСУТП позволяют снизить степень участия человека в управлении технологическими процессами. Контролировать значения технологических параметров и режимы работы оборудования. Однако, возможности этих систем в плане оценки деятельности предприятия, ограничены.

Передача информационных потоков с нижнего уровня управления на верхний совершается вручную, что сказывается на качестве управления производством. Это приводит к применению разрозненных критериев оценок, несогласованности параметров, форм и размерностей представления входной и выходной информации и т. п.

Для устранения указанных недостатков необходимо - осознание проблем предприятия на пути создания, внедрения и сопровождения интегрированных систем автоматизации.

Разработанная консалтинговая система управления обеспечивает устранение существующих информационных барьеров между АСУТП и АСУП, одновременно с этим интегрируя в себе основные функции этих систем, и способствует созданию интеллектуального, информационно прозрачного производственного пространства.

Сущность использования информации состоит в том, что приведение в действие больших масс вещества и процессов передачи и преобразования больших количеств энергии могут направляться и контролироваться при помощи небольших масс энергии, несущих информацию — «слепок» с физического состояния технологических систем. Для его реального отображения, необходимо иметь адекватный инструмент работы с информационными ресурсами.

Исходя из вышесказанного, сформулирована цель диссертационной работы: разработка подхода к анализу производственной информации, ее систематизации и построению математических моделей информационных, материальных и энергетических потоков с управлением выходными параметрами по иерархии уровней функционирования. Для создания на их основе инструментальных средств поддержки принятия решений в виде экономико-консалтинговой системы управления (ЭКСУ) производством, обеспечивающей эффективный обмен информацией между АСУТП и АСУП, а также получение рекомендаций в зависимости от производственной ситуации.

Научная новизна диссертационной работы заключается в:

- разработке системного подхода к формализации знаний на основе анализа взаимосвязи информационных ресурсов с учетом структуры производства, его балансов и иерархических связей;

- разработке моделей прямого и обратного продуктовых расчетов получения этилового спирта, обеспечивающие возможность определения максимальной экономической эффективности работы предприятия;

- синтезе алгоритмов идентификации состояний структурных единиц производства, его технологических процессов, по предложенным критериям оценки и прогнозирования их влияния на процессы получения готовой продукции;

- построении базы знаний, на основе продукционной модели с реализацией базы данных в виде сети фреймов;

- получении математических моделей формирования множества рекомендаций на основе анализа комбинаций возможных прогнозов с установленным в нём набором отношений (правил).

Актуальность работы Актуальность диссертационной работы состоит в разработке системного подхода к оценке уровней функционирования исследуемого производства, с технической и экономической точек зрения. Построение алгоритмов формирования диагностических решений на основе набора логических отношений (правил) и формализованных знаний о производстве. Возможности универсализации и адаптации полученных моделей и программного продукта для пищевых и химических производств любого типа.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы применялись системный анализ, теории фреймов, принятия решений, методы математического моделирования, структурного синтеза, нелинейного программирования, реляционных баз данных.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что результаты работы (теоретические положения, прикладные разработки и выводы) могут быть использованы для повышения эффективности работы предприятия. А также, в создании системы поддержки принятия решений.

Практическое значение имеет структуризация знаний, построение морфологического пространства утверждений и правил логического вывода, определенных на множестве объектов, заданных своими свойствами, дающие возможность представления знаний о производстве в виде унифицированных фреймов. Программный модуль «Расчет модели спиртового производства», позволяющий осуществить прямой и обратный продуктовые расчеты получения этанола, экономическую оценку работы спиртового производства в целом; реализующий возможности прогнозирования качества и ко-^ личества сырья и продукта, выдачи оптимальных рекомендаций и справочной информации, в зависимости от поставленной задачи, для любого спиртового завода.

Разработанное программное обеспечение использовано в проекте модернизации автоматизированной системы управления (АСУ) на АООТ «ЛЮКС» Аннинский спиртовый завод.

Апробация работы. Основные результаты по теме диссертационной работы доложены на II Всероссийской конференции «Теория конфликта и её Ш приложения» (г. Воронеж) в 2002 году, отраслевых конференциях по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности, в 2002 и 2003 годах (г. Воронеж), а также на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГТА, в 20022004 годах.

Публикации. Опубликовано 11 работ, из них 5 статей и 4 работы те-ф зисного характера; 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Содержание диссертационной работы. Работа состоит из введения, пяти глав с выводами, заключения, библиографического списка и приложений.

5.5. Выводы

1. Возможность использования для одноименных объектов с изменяющимися условиями функционирования одних и тех же методов ИТ обеспечивается единой системной моделью ИТ.

2. Апробация разработанных моделей прогнозирования состояний СП показала, что полученные в работе математические модели и формализованные методы могут служить основой для разработки инструментальных средств создания математического, программного и информационного обеспечения экспертной системы поддержки принятия решений, что отвечает цели исследования.

3. Достоверность и полнота результатов исследования обеспечивается и подтверждается созданием и внедрением в промышленное производство экономико - консалтинговой системы управления спиртовым производством, использующую модели, основанные на формализации знаний.

4. Основанием для подтверждения новизны полученных результатов исследования является свидетельство о регистрации программного продукта [22].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным итогом диссертационной работы следует считать разработку подхода к прогнозированию производственных ситуаций, что позволяет решить актуальную проблему - устранение информационных разрывов между уровнями управления технологическими процессами, имеющую важное производственное значение.

Ключевые результаты работы можно обобщить в виде следующих выводов.

1. Предложен системный подход к построению инструментальных средств управления производством, устраняющих информационные разрывы между уровнями управления технологическими процессами и производством.

2. Разработана системная модель экономико - консалтинговой системы управления материальными и энергетическими потоками на основе структуризации знаний и построения морфологического пространства утверждений и правил логического вывода, определенных на множестве объектов, заданных своими свойствами.

3. Разработаны информационно-логическая и параметрическая модели информационного обеспечения экспертной системы прогнозирования и классификации состояний производства с использованием элементов искусственного интеллекта, обеспечивающих возможность представления знаний в виде структур унифицированных фреймов.

4. Разработаны математические модели прямого и обратного расчетов основных выходных параметров (продуктовых, энергетических, экономических) при получении этанола, автоматизированная база знаний спиртового производства, обеспечивающие возможность оценки эффективности работы СП.

5. Предложена совокупность алгоритмов интерактивного формирования и выбора прогнозов состояний производства, реализованных в виде экспертной экономико-консалтинговой системы управления и поддержки принятия решений.

6. Обоснованность и достоверность полученных результатов исследования обеспечивалась применением методов математической логики, элементов теории множеств, выбора и принятия решений, и подтверждается созданием и внедрением в производство программного продукта.

7. Программное обеспечение зарегистрировано во Всероссийском научно-техническом центре. Суммарный эффект экономии от использования системы составит более 3 млн р./год. Время окупаемости, ЭКСУ около 1,5 месяцев для спиртового завода производительностью 2000 дал/сут.

1. Автоматизированная справочно информационная система ОАСУ - Мол-дпищепром. Косташ И. В., Коптарь И. JL, 1984, выпуск 3, 1-16.

2. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. М.: Наука, 1990.-240 с.

3. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Сов. радио, 1974. -273 с.

4. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.: Радио и связь, 1990. — 264 с.

5. Алиев Р.А., Либерзон М.И. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления. М.: Радио и связь, 1987. — 208 с.

6. Алиев Р.А., Ульянов С.В. Нечеткие алгоритмы и системы управления. -М.: Знание, 1990

7. Алиев Р.А., Церковный А.З. «Разумная» производственная система управления для нефтеперерабатывающего предприятия // Известия Академии Наук СССР. Техническая кибернетика. 1988. №6.

8. Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. М.: Моск. рабочий, 1973. - 296 с.

9. Андрейчиков А.В. Экспертная система для начальных стадий проектирования технических систем // Программные продукты и системы, 1989, N2

10. Андрейчиков А.В., Дворянкин A.M., Половинкин А.И. Об использовании экспертных систем в автоматизированном банке инженерных знаний для поискового проектирования и конструирования // Изв. АН СССР. Тех. кибернетика, 1989, N1

11. Архангельский А.Я. Программирование в С++ Builder 6. — М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2002 г. 1152 е.: ил.

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

13. Бирюков В.В., Кантере В.А. Оптимизация периодических процессов микробиологического синтеза. М.: Наука, 1985. - 296 с.

14. Битюков В. К. Экономико-консалтинговая система управления материальными и энергетическими потоками спиртового предприятия как инструмент решения противоречий производства / В.К. Битюков, С.В. Востриков,

15. B.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Материалы II Всероссийской научно-технической конференции / Воронеж, гос. технол. акад. Воронеж, 2002 г.1. C. 253-254.

16. Битюков В. К. Экономико-консалтинговая система управления спиртовым производством / В.К. Битюков, С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Производство спирта и ликероводочных изделий / ООО «Пищепро-миздат», Москва, 2003, №2 С. 12-13

17. Битюков В.К. Программный модуль «Расчет модели производства этилового спирта». / В.К. Битюков, С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Инвентарный номер ВНТИЦ 50200400099, код ВНТИЦ 0203026270330, 2004.

18. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1989. - 351 с.

19. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. Вып. 1.

20. Будущее искусственного интеллекта / Под ред. К.Е. Ливитина и Д.А. Поспелова. -М.: Наука, 1991.

21. Вавилов А.А. Структурный и параметрический синтез сложных систем. Л., 1979. -94с.

22. Васильев Н.Н., Амбросов В.А., Складнев А.А. Моделирование процессов микробиологического синтеза.-М.: Лесная пром-сть. 1975. 340 с.

23. Вердиев С.Г. Математическое описание периодического процесса брожения сусла. Кировобад: Азерб. технол. ин-т, 1986. - Деп. в АзНИИНТИ 09.10.86, №593 - Аз.

24. Воропаева Т.В., Рудзицкий Б.М. Принципы построения распределенных банков данных в управлении. В кн.: Проблемы создания распределенных автоматизированных банков данных. М.: НПО АСУ "Москва", 1985. - С. 34.

25. Востриков С. В. Структура и принципы работы экономико-консалтинговой системы управления спиртовым производством / С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов // Материалы отчетной научной конференции за 2002 г. / ВГТА, Воронеж, 2003 г. С. 86-89;

26. Галушкин А.И. О работах по нейрокомпьютерам в Научном центре нейрокомпьютеров Российской Академии наук // Новости искусственного интеллекта. 1992. № 4.

27. Герасименко В.А. Информатика, информатизация и индустриализация управления // Деп. в ВИНИТИ, N7753-B89. 388 с.

28. Грановский Я.Д., Гулякова Г.В. Контроль и автоматизация производства хлебопекарных дрожжей. -М.: Легкая и пищ. пром-ть. 1984. - 104 с.

29. Дворянкин A.M., Половинкин А.И., Соболев А.Н. Методы синтеза технических решений. М.: Наука, 1977. - 103 с.

30. Денинг В., Эссиг Г., Маас С. Диалоговые системы "Человек-ЭВМ". Адаптация к требованиям пользователя. М.: Мир, 1984. - 112 с.

31. Денисов В.И. Математическое обеспечение системы ЭВМ-экспериментатор (регрессионный и дисперсионный анализ). М.: Наука, 1977.-251 с.

32. Джонс Дж. К. Методы проектирования: Пер. с англ., 2-е изд., доп. М.: Мир, 1986. - 326 с.

33. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995. - 208 с.

34. Динамическая теория биологических популяций / под. ред. Р. А. Полуэк-това. М.: Наука, 1974. - 456 с.

35. Еремеев А.П. Методы и инструментальные средства проектирования систем поддержки принятия решений продукционного типа // Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. — М., 1994.

36. Заде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1994. — С. 5-49.

37. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. Н.И. Ринго; под ред. Н.Н. Моисеева и С.А. Орловского. М.: Мир, 1976. - 165 с.

38. Захаров В.Н., Поспелов Д.А., Харецкий В.Е. Системы управления. — М.: Энергия, 1977.-424 с.

39. Зудин Д.В., Кантере В.М., Угодчиков Г.А. Автоматизация биотехнологических исследований. М.: Высшая школа, 1987.-111 с.

40. История создания системы «Галактика» и технологические основы её реализации. ОАО «ТОП СОФТ»: М. 1998, 86с.

41. К теории управления процессами культивирования микроорганизмов / В. М. Кантере, Ю. М. Крылов, И. А. Баснакьян и др. Микробиологическая промышленность, №6,1970, с. 6-14

42. Кантере В.М. Теоретические основы технологии микробиологических производств. М.: Агропромиздат, 1990. - 271 с.

43. Касимов Н.С., Перельман А.И. Геохимические принципы эколого-географической систематики городов // Вестн. Моск. ун-та. Сер. география, 1993, N3.-С. 16-21.

44. Кафаров В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. -М.: Химия, 1971 -496 с.

45. Кафаров В. В., Ветохин В. Н. Основы построения операционных систем в химической технологии. М: Наука, 1980. с. 229-231, 383-388

46. Кафаров В. В., Винаров А.Ю., Гордеев JI. С. Моделирование химических реакторов. М.: Лесная пром-сть, 1979

47. Кафаров В.В., Глебов М.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств. -М.: Высш. шк., 1991. -399с.

48. Комков Н.И. Модели управления научными исследованиями и разработками. М.: Наука, 1978. - 343 с.

49. Комплексная автоматизация управления. Решения корпорации ПАРУС, ЗАО «Корп. ПАРУС»: М. 2001, 104с.

50. Корыстин С.И. Организация автоматизированной информационно-справочной системы для целей эколого-медицинского мониторинга / Корыстин С.И., Востриков С.В., Власов А.В. // Материалы XXXIII научной конференции за 1993 г. Воронеж, 1994. - С.76.

51. Ларин Г. Распределенные вычислительные системы / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1984. - 296 с.

52. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. — 568 с.

53. Малышев Н.Г., Берштейн Л.О. Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 136 с.

54. Мандельштейн М.Л. Автоматические системы управления технологическим процессом брагоректификации, 1975

55. Матвеев М.Г. Классификация ситуаций и организационное управление перерабатывающим предприятием // Проблемы информатизации в распределенных системах управления и проектирования. — Воронеж: ВГТУ, 1994. — С. 116-119.

56. Матвеев М.Г. Синтез метамодели для распределенной информационной системы бухгалтерского учета / Матвеев М.Г., Арбузов С.П. // Информационные технологии и системы: Сб. науч. трудов. Воронеж: ВГТА, 1996. - №1. - С. 83-86.,

57. Матвеев М.Г. Концепция информационных технологий управления перерабатывающими производствами / Матвеев М.Г., Сысоев В.В. // Информационная бионика и моделирование М.: ГОСИФТП РАН, 1995. - С. 25-31.

58. Менский Б.М. Принцип инвариантности в автоматическом регулировании и управлении. М., 1972. -248с.

59. Мещеряков А.Я. Алгоритм идентификации модели стохастического объекта в замкнутом контуре управления // Труды Государственного научно-исследовательского и проектного института основной химии. М., 1986. -С. 84 -93.

60. Мякишев В.В., Тарасов В.В. Использование методов искусственного интеллекта в САПР. Анализ отечественного и зарубежного опыта // Техническая кибернетика, 1991, N1.-с. 164-176

61. Нахманович Б.М., Яровенко B.JL, Левчик А.П. Кинетика осахаривания и непрерывного спиртового брожения крахмалистых сред. — Ферментная и спиртовая пром-сть, №2, 1972, с. 9-12

62. Нечеткие множества в задачах управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Наука, 1986.

63. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. P.P. Янга. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

64. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. -М.: Радио и связь, 1989.

65. Овчаров Л.А., Селетков С.Н. Автоматизированные банки данных. М.: Финансы и статистика, 1982. - 262 с.73