автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка и исследование адаптивной системы управления производством (на примере металлообрабатывающего производства)

Введение.,

1. Описание участка основного металлообрабатывающего производства и способы управления ям

1.1. Существующая производственная структура технологического процесса.

1.2. Анализ алгоритмов планирования производственного процесса.

1.3. Обоснование критериев и схемы управления участком металлообрабатывающего производства

1.4. Анализ существующих имитационных моделей для исследования производственных систем дискретно-непрерывного типа.

1.5. Выводы по первой главе.

2. Имитационная модель основного производства

2.1. Основные принципы формализации функционирования прессового производства.

2.2. Математическая модель объекта.

2.3. Воспроизведение случайных величин в модели

2.4. Выводы по второй главе.

3. Методология построения адаптивной системы управления производством.

3.1. Выбор и построение моделирующего алгоритма

3.2. Описание параметров и переменных модели.

3.3. Описание отдельных блоков модели.

3.4. Программная реализация модели.

3.5. Адаптивная система управления участком металлообрабатывающего производства.

3.6. Выводы по третьей главе

4. Экспериментальное исследование участка металлообрабатывающего производства на имитационной модели.

4.1. Проверка правильности модели и ее корректировка

4.2. Планирование машинных экспериментов и их реализация.

4.3. Расчет экономической эффективности имитационного моделирования.

4.4. Выводы по четвертой главе

"На ХКУ1 съезде КПСС подчеркивалось: наше дальнейшее движение вперед все в большей мере будет зависеть от умелого и э^)ективного использования всех имеющихся ресурсов - труда, основных ^юндов, топлива и сырья..." / I /.Решение ввдвигаемых технико-экономических задач, использование имеющихся возможностей, во многом зависят от уровня планирования и управления. "Следует вообще заметить, что совершенствование организационных структур управления не терпит косности.Нельзя приспосабливать живой, развивающийся организм управления хозяйством к устоявшимся, привычным формам. Наоборот, формы должны приводиться в соответствие с изменяющимися хозяйственными задачами. Только так может ставиться вопрос" / I /.Немалые резервы повышения эффективности производства содержатся в оптимизации планов и управления на всех уровнях народного хозяйства. В основе интенси^мкации этих резервов лежит переход от принятия разрозненных решений к их системе за счет комплексного охвата управлением всех компонентов производства. Реализация комплексного управления возможна на базе построения экономико-математических моделей, а также за счет обеспечения более эффективного функционирования этих моделей. "Однако оптимизация хозяйственных решений и основа ее - моделирование процессов управления, все еще остаются наиболее труднодоступными областями для практической реализации, научного и методического обобщения" / 2 /. Это утвервдение особенно справедливо для сложных систем, связанных с организацией планирования и управления в масштабах производственных объединений, предприятий. "Не менее важно повысить роль машинного эксперимента и методов имитационного моделирования для предварительной оценки предполагаемых реальных изменений обоснования программ хозяйственных экспериментов" / 64 /. И нельзя не согласиться с утверждением В.И.Ленина, который говорил о трудностях так: "... Чтобы управлять, нужно быть компетентным, нужно полностью и до точности знать все условия производства, нужно знать технику этого производства на ее современной высоте, нулшо иметь известное научное образование" /9/.В HacTOflEjee время темпы совершенствования процессов управления, на основе оптимизации, сдерживаются специфичностью этих процессов в экономике производства, которое является большой и сложной системой. То есть необходима разработка теоретических и прикладных подходов к решению проблем управления сложными и большими системами. Существенным тормозом в оптимизации управления экономическими системами является дисгармония уровня развития структуры и формы организации производства: малый уровень специализации, неслаженность вспомогательных и обслуживающих основное производство цехов и подразделений и т.д.Такие обстоятельства приводят к усложнению функций управления, к усложнению ее внутренней организации, а как результат нeэф5Jeктивнoe применение точного математического аппарата.Усилиями известных авторов / 3 , 4, 5, 6, 7, 8 / удалось выделить, а затем описать и, впоследствии разработать математические модели, реализовать их в виде программ для целого ряда характерных задач оперативного управления производством. На практике же даже множество реализуемых задач оперативного управления, решаемых изолированно, особо крупного успеха не имеют. То есть встает задача решить проблему моделирования процессов производства для всех этапов принятия решения комплексно, в целом.Порядок актов принятия управленческих решений должен быть строго определен, связи между ними доказаны, критерии управления согласованы. Ясно, что решение изолированных задач способствовало исследованию этих проблем, но в жизни на большую часть вопросов нужно искать ответ заново / 2 /.Эволюция развития задачи календарного планирования привела к целесообразности использования не только строго оптимальных решений, но и квазиоптимальных решений, а также и имитационных, использующих эвристические правила предпочтения и неформальные описания. В этом случае удачны были бы типовые алгоритмы автоматизации управления производством, способные рассчитать рациональный размер партии изделий при формировании месячных программ, распределить ресурсы в процессе объемно-калевдарного планирования производства. Однако, как уже упоминалось ранее, все это можно сделать до определенного момента. Как только вопрос касается специфики объекта, а в особенности алгоритмизации и программной реализации, так несущественные, на первый взглдц, отклонения приведут к дорогостоящей переделке алгоритмов и программ. Отечественная и зарубежная практика не дает ответа на вопрос о том как необходимо сочетать формальные и неформальные описания, как следует решать задачу унификации и типизации алгоритмов и программ управления. Следовательно, во всей полноте встает задача разработки комплекса математических моделей, способных в режиме автоматизации оптимально и оперативно управлять основным металлообрабатывающим производством. В дальнейшем изложении оптимальное и оперативное управление основным производством выродится в процесс принятия управленческих решений.Методологически решить проблемы моделирования процессов принятия решений в управлении производством очень сложно. Здесь встают две части одного вопроса. С одной стороны механизм принятия может быть определен на качественном, неформальном уровне, а с дрзггой - составлением модели процесса, для описания которой потребуются количественные данные. Для выхода из создавшегося положения необходимо, чтобы неформальные предположения предшествовали формальным решениям на модели и в завершащей стадии окончательно принимались человеком. Сочетание в данном случае качественного описания объекта с адекватно построенной моделью позволит оптимизировать комплексные последовательности решений.Как было отмечено ранее, среди задач, решаекшх в процессе управления металлообрабатывающим производством, наиболее широкий класс относится к задачам оперативного управления. Причем, будем понимать под оперативным управлением и процесс планирования, заключающийся в принятии решений относительно состояния производства, которое наступит в ближайшее время, а процесс регулирования как процесс принятия решений по адаптации производства к его планируемому состоянию. В любом случае при распределении ресурсов во времени для определения последовательности выполнения работ по рабочим местам встает проблема как это сделать в связи с ограниченностью ресурсов, воздействием случайных факторов и т.д.Малая оперативность и недостаточная эффективность ручного решения задач календарного планирования и оперативного управления в современных условиях производства приводит к значительным потерям. Важность решения этих задач в мелкосерийном, позаказном производстве с ощутимым влиянием случайных факторов на основах автоматизации обусловили выбор темы диссертации и ее содержание.Объектом исследования является один из основных участков металлообрабатывающего производства по выпуску изделий из алюглиниевых сплавов, обладающего всеми признаками мелкосерийного, позаказного, многономенклатурного производства с наличием в составе производственных агрегатов дискретно-непрерывного типа.Предметом исследования является: I. Имитационное моделирование основного металлообрабатьшагощего производства. 2. Создание на основе имитационной модели адаптивной системы управления цехами металлообрабатывающего производства. 3. Использование адаптивной системы и имитационной модели для календарного планирования и оперативного управления.Конечная цель исследования заключается в разработке и исследовании адаптивной системы управления участком основного металлообрабатывающего производства на этапах календарного планирования и управления, ориентированной на использование в своей структуре имитационной модели функционирования производства, звена ее адаптивной ддентификации, подсистемы принятия решений и обеспечивающей повышение роста объемов производства.Исходя из поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи: 1. Разработка способа формализованного описания процессов ^ункционррования производства, основалного на теории графов, отражающего особенности и функции управленческого персонала в производстве, 2. Разработка способа логико-временного имитационного моделирования на дШ процессов функционирования производства с учетом отказов и переналадок оборудования, директивных распоряжений, многовариантнон технологии, регулирования уровня запасов незавершенного производства.3. Разработка эффективного метода решения задач планирования и управления сложным производством дискретно-непрерывного типа с вариантной технологией и обратными связями по материальным потокам и на его основе обеспечение автоматизированного пути получения плана производства, отвечающего текущей производственной ситуации.4. Разработка программного обеспечения, реализующего возможности решения задач календарного планирования и оперативного управления на имитационной модели с использованием оптимизационных методов в режиме работы с подсистемой принятия решений.5. Проведение экспериментальной проверки на адекватность имитационной модели реально функционирующему производству.6. Планирование и реализация машинных экспериментов, позволяющих оценить эффективность адаптивной системы управления производством путем выбора и учета правил предпочтения при загрузке мощностей.Методика исследования базируется на методах технической кибернетики (теории вероятностей и математической статистике, системном анализе и теории моделирования), теории графов, концепциях построения оптимизационных моделей и идентификации объектов управления.Научная новизна проведенного исследования состоит в следующем: 1. Предложено формализованное описание сложного производства дискретно-непрерывного типа во взаимосвязи его пространственно-временной деятельности и процессов управления.2. Для оценки качества планирования, управления, экспериментирования и функционирования производственной системы разработана вероятностная логико-временная имитационная модель, учитыважщая случайные возмущащие воздействия на протекание производственных процессов.3. Разработана и исследована адаптивная система управления сложным производством, ориентированная на использование в своем контуре имитационной модели и звена адаптивной идентификации, звена принятия решений, работающего в режимах прогноза, оперативного управления на базе проведения машинных экспериментов.4. Разработаны алгоритмы решения на имитационной модели задачи оптимального календарного планирования на различные сроки и задач оперативного управления при изменяюпрссся условиях производства, и выделении в разрдд операции пролеживание партий изделий в незавершенном производстве.5. Создано программное обеспечение имитационной модели, позволяющее проводить идентификацию параметров модели, а в режиме диалога с подсистемой принятия решений организовать вычисления по прогнозированию хода производства, его планирование и управление с использованием оптшлизационных методов.Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в следующем: 1. Разработанная имитационная модель и на ее основе адаптивная система управления дискретно-непрерывным производством позволяют получать в оптимальном варианте равномерную загрузку оборудования, повысить ритмичность производства, обеспечить необходимый и достаточный уровень незавершенного производства.2. Предложенные приближенные методы решения оптимизационных задач, в отличие от использования точных методов решения, позволяют эффективно решать реальные производственные задачи планирования и оперативного управления.3. Созданные алгориталы, реализующие компоненты адаптивной системы управления участком металлообрабатывающего производства, доведены до програь/мной реализации и позволяют автоматизировать трудоемкий процесс получения план-графиков работы производства, обосновать с научной и практической точек зрения принятие управленческих решений.Реализация в промышленности. На основании научных результатов, полученных в диссертационной работе, проводимой в соответствии с Координационныгл планом хоздоговорных научно-исследоII вательских работ на Куйбышевском металлургическом заводе им.В.И.' Ленина создан комплекс прикладных программ для использования в планировании и управлении участком основного металлообрабатывающего производства. Кроме того, полученные в диссертационной работе результаты используются при проведении научно-исследовательских работ по автоматизации производства на Ступинском металлургическом комбинате.Решение указанных задач позволило получить значительный экономический эф^вкт за счет повышения производительности труда, увеличения загрузки оборудования, экономии электроэнергии, снижения себестоимости продукции.Годовой прирост прибыли от внедрения результатов диссертационной работы составляет 96 тысяч рублей.Результаты внедрения и приемки комплекса прикладных программ в промышленную эксплуатацию подтверадаются соответствзгющими актами.

4.4. Выводы по четвертой главе

1. В главе дан анализ проверки адекватности модели реальному объекту. Первоначально проверка производилась путем сравнения откликов модели и выхода реальной системы на заданном интервале времени. Далее проверка качества работы модели проводилась на основе методов дисперсионного анализа, давшего положительные результаты.

2. Длительная промышленная эксплуатация комплекса программ показала правильность заложенных в адаптивную систему управления принципов. На этом этапе многократно проводилась адаптивная идентификация параметров модели.

3. Показана возможность использования имитационного комплекса как элемента адаптивной системы управления производством в режиме реализации плана экспериментов.

4. Показан путь реализации адаптивной системы управления производством в режимах прогноза и оперативного управления. Запаздывание во времени между принятием решения, проигрывания его на модели, выдачей управляющего воздействия на объект управления сочетается с длительностью обработки партий изделий и накоплением информации об объекте управления.

5. Использование адаптивной системы управления производством в режиме оптимизации показал существенное улучшение работы объекта, за счет увеличения выпуска готовой продукции на 3,5-5$.

6. Обоснование экономической эффективности от внедрения первой очереди адаптивной системы управления производством в размере 96000 руб годового прироста прибыли подтверждает актуальность поставленной задачи.

151

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненная работа показала сложность и подтвердила актуальность решаемых в диссертации задач. Основными результатами диссертационной работы являются следующие:

1. Решена задача исследования и проектирования адаптивной системы управления участком основного производства металлургического предприятия. Обоснованы и выбраны критерии управления, в качестве которых выбраны следующие три: I. Максимизация вероятности выполнения плана. 2. Минимизация затрат суммарных ресурсов. 3. Минимизация времени выполнения заданного объема выпуска. Разработана структурная схема системы управления, которая позволяет осуществить два основных режима работы системы -режима прогноза и режима оперативного управления. Основными звеньями системы являются статистическая имитационная модель объекта управления, звено адаптивной идентификации имитационной модели, подсистема принятия решений.

2. В качестве математической модели объекта использована математическая схема агрегата Н.П.Бусленко. Применен модульный принцип и регистровый метод моделирования. Намечены пути автоматизации построения статистических моделей объектов исследуемого класса.

3. Система управления способна к адаптации, что обеспечивается ее структурой и технической реализацией. В качестве адаптивного звена системы выступает человек-оператор, который включен в подсистему принятия решений. Роль человека-оператора заключается в периодической оценке идентифицируемых параметров на основе невязки отклика модели и выхода объекта.

4. В адаптивной системе управления реализована подсистема принятия решений. Она обеспечивает выбор управляющих воздействий и восстанавливает необходимый ход производственного процесса в условиях нарушения его нормального протекания. Осуществляет адаптивную идентификацию параметров модели за счет уменьшения значения невязки выхода модели и объекта.

5. Проведена формализация функционирования системы дискретно-непрерывного производства на основе логико-временных схем описания технологических операций, функций распределения партий изделий по операциям, формирования очередей к ним и комплектование садок партий на операции термообработки. Выполнено описание технологических операций на основе входных и выходных множеств, правил и условий обработки. Определены основные возмущающие воздействия, точки их приложения и законы распределения.

6. Разработана формализованная схема решения задачи управления производственной системой среднего уровня. Выполнена постановка задачи управления участком дискретно-непрерывного производства на основании использования комплексной имитационной модели. Реализован двухэтапный принцип оптимального решения задач оперативно-производственного планирования. На первом этапе прогнозируется область оптимальных значений параметров, а на втором уточняется их оптимальное значение.

7. Поставлена и решена задача планирования имитационного эксперимента. Предложена схема многофакторного эксперимента. В качестве исследуемых факторов используются: во-первых, правила предпочтения, во-вторых, математические ожидания длительности простоев оборудования. Факторы исследованы на трех уровнях.

8. Проверена адекватность функционирования модели реальному объекту методом сравнения результатов моделирования с результатами работы цеха на определенном интервале времени. Более качественная проверка модели осуществлялась средствами дисперсионного анализа, подтвердившего ее адекватность реальному объекту.

9. Рассмотрены концепции сложной системы с точки зрения моделирования и управления. Показано, что имеются как общие черты, так и различия этих концепций. Показано, что производственная система исследуемого класса низшего и среднего уровня подчинения является системой дискретно-непрерывного типа (ДНТ). Предложено определение системы ДНТ, которое справедливо для всех систем исследуемого класса.

10. Годовой прирост прибыли от внедрения первой очереди адаптивной системы управления участком основного производства металлургического предприятия составляет 96000 рублей.

В настоящее время работа по внедрению и дальнейшему совершенствованию статистического моделирования и управления системами исследуемого класса продолжается в направлении автоматизации статистического моделирования и оптимизации алгоритмов управления.

154

1. КПСС. Съезд. 26-й. Москва, 1982. Материалы 26 съезда КПСС. -М.: Политиздат, 1982. - 223 с.

2. Шубкина И.П. Моделирование механизма принятия решений (управление производством). М.: Наука, 1976. - 275 с.

3. Снапелев Ю.М., Старосельский В.А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Советское радио, 1974. - 264 с.

4. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний: Пер. с англ. М.: Наука, 1975. - 359 с.

5. Семенов А.И., Португал В.М. Задачи теории расписаний в календарном планировании мелкосерийного производства. М.: Наука, 1972. - 183 с.

6. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. М.: Наука, 1975. - 256 с.

7. Мироноседкий Н.Б. Экономико-математические методы календарного планирования. Новосибирск: Наука, 1980. - 237 с.

8. Багриновский К.А., Егорова Н.Е. Имитационные системы в планировании экономических объектов. М.: Наука, 1980. - 237 с.

9. Ленин В.й. Речь на Ш Всероссийском съезде рабочих водного транспорта 15 марта 1920 г. Полн. собр. соч., т.40, с.215.

10. Голенко Д.М. Статистические модели в управлении производством. М.: Статистика, 1973. - 368 с.

11. Вир С. Наука управления: Пер. с англ. М.: Энергия, 1971. -112 с.

12. Кривоносов Н.П. Адаптивная система управления основным производством металлургического предприятия. В кн.: Автоматизация информационных и технологических процессов. Куйбышев, 1983, с.56-61.

13. Адаптивное управление точностью прокатки труб / Под ред.

14. Ф.А.Данилова и Н.С.Райбмана. М.: Металлургия, 1973. -224 с.

15. Алексавдровский Н.М., Егоров G.B., Кузин Р.Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. М.: Энергия, 1973. - 270 с.

16. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. М.: Энергия, 1975. - 375 с.

17. Райбман H.G., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления. М.: Советское радио, 1966. - 159 с.

18. Растригин Л.А., Маджаров Н.Г. Введение в идентификацию объектов управления. М.: Энергия, 1977. - 216 с.

19. Портной Д.С., Камелина JI.C. Математические модели одномоди-фнкационной конвейерной системы и некоторые результаты ее исследования. В кн.: Труды / НИИ управляющих машин и систем. М., 1973, вып.7, с.45-52.

20. Слатова И.Г. Алгоритм моделирования участка плавок металлургического комбината. Автоматика и телемеханика, 1976, № II, с.9.

21. Вальденберг Ю.С., БелостоцкиЙ А.А. Статистическое моделирование работы участка металлургического комбината. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1964, № 6, с.38-46.

22. Фридрих И. Один из алгоритмов моделирования сложных систем. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1968, № 4, с. 12-24.

23. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. - 240 с.

24. Карцев B.C. Планирование и оперативное управление процессами функционирования некоторого класса агрегативных систем: Автореф. дие. . канд. физ.-мат. наук. М., 1972. - 22 с.

25. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции потеории сложных систем. М.: Советское радио, 1973. - 439 с.

26. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. - 399 с.

27. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании: Пер. о англ. М.: Статистика, 1978. T.I. - 223 с.

28. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании: Пер. с англ. М.: Статистика, 1978. Т.2. - 335 с.

29. Нейлор Т. Машинная имитация эксперимента с моделями экономических систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 500 с.

30. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством / Н.А.Саломатин, Г.В.Беляев, В.Ф.Петитченко, Н.В. Прошлякова. М.: Машиностроение, 1984. - 208 с.

31. Клыков Ю.й. Ситуационное управление большими системами. -М.: Энергия, 1974. 135 с.

32. Корявов П.П., Сушков Б.Г. Имитация динамических процессов. М.: Знание, 1973. - 60 с.

33. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятий (индустриальная динамика): Пер. с англ. М.: Прогресс, 1971. - 340 с.

34. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. - 526 с.

35. Яковлев В.й. Машинная имитация. М.: Наука, 1975. - 158 с.

36. ПерЕОзванский А.А. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975. - 615 с.

37. Аоки М. Введение в методы оптимизации. (Основы и приложения нелинейного программирования): Пер. с англ. М.: Наука, 1977. - 343 с.

38. Система моделей оптимального планирования / Под ред. Н.П. Федоренко. М.: Наука, 1975. - 376 с.

39. Кривоносов H.II. Имитационное моделирование сложной производственной системы. В кн.: Совершенствование управленияи планирования промышленным производством в условиях АСУ / КГУ. Куйбышев, 1984, с.155-161.

40. РСейслер Г., Ч.Чен. Теория моделей: Пер. с англ. / Под ред. Ю.Л.Ершова и А.Д.Тайманова. М.: Мир, 1977. - 614 с.

41. Чумаченко Н.Г., Савченко А.П., Коренев В.Г. Принятие решений в управлении производством. Киев: Техника, 1978. - 191 с.

42. Комаров В.Ф. Управленческие имитационные игры в АСУ. Новосибирск: Наука, 1979. - 256 с.

43. Дудорин В.И. Моделирование в задачах управления производством. М.: Статистика, 1980. - 232 с.

44. Шаракшане А. С., Железнов Й.Г., Ивницкий В. А. Сложные системы. М.: Высшая школа, 1977. - 247 с.

45. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука: Пер. с англ. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

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

47. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления: Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 683 с.

48. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем. (Математические основы): Пер. с англ. М.: Мир, 1978. - 311 с.

49. Портутал В.М., Семенов А.И. Модели планирования на предприятии. М.: Наука, 1978. - 269 с.

50. Додников Е.Е., Цодиков Ю.М. Типовые задачи оперативного управления непрерывным производством. М.: Энергия, 1979.272 с.

51. Советов Б.Я. Основы построения АСУ. Л.: йзд-во Ленингр. ун-та, 1975. - 133 с.

52. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование при поиске оптимальных условий. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Наука, 1976. - 279 с.

53. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. - 207 с.

54. Налимов В.В., Голикова Т.И. Логические основания планирования эксперимента. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Металлургия, 1981. - 151 с.

55. Горский В.Г., Адлер iO.II., Талалай A.M. Планирование промышленных экспериментов (модели динамики). М.: Металлургия, 1978. - 112 с.

56. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981. - 384 с.

57. Интегрированное проектирование металлургических комплексов / С.А.Власов, С.А.Малый, В.С.Томашевская, А.И.Тропкина. М.: Металлургия, 1983. - 144 с.

58. Применение ЭВМ третьего поколения для имитационного моделирования / Н.П.Кривоносов, Э.М.Димов, В.Й.Дмитренок, Л.П.Кириллов. В кн.: Автоматизация управления производством на базе ЭШ третьего поколения. Куйбышев, 1979, с.44-45.

59. Лисичкин В.А., Голынкер Е.И. Принятие решений на основе прогнозирования в условиях АСУ. М.: Финансы и статистика, 1981. - 50 с.

60. Типовая методика определения экономической эффективности капитальных вложений. М.: Экономика, 1980. - 38 с.

61. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ. ред. чл.-кор. АН СССР А.А.Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. - 416 с.

62. Пригожин А. Управленческие нововведения и хозяйственные эксперименты. Коммунист, 1984, № 7.

63. Олейников В.А. Оптимальное управление технологическими процессами в нефтяной и газовой промышленности. Л.: Недра, 1982. - 216 с.

64. Советов Б.Я., Стах В.М. Построение адаптивных систем передачи информации для автоматизированного управления. JL: Энергоиздат, 1982. - 120 с.

65. Куйбышевский плановый институт ул.Сов.Армии 141, Счет I4I8Q7 в Советском отд. г/бнаименование высшего учебного заведения и его реквизиты)

66. Металлургический завод им. В.И.Ленина Счет 263132 в Кировском отд. г/б . .наименование заказчика и его реквизиты)1. АКТ ПРИЕМКИ-СДАЧИ

67. Научно-исследовательской работы по теме: НИР 1-78 НИС "Экспериментальное исследование функционирования основного производства Куйбышевского металлургического завода имени В.И.Ленина на имитационные моделях"

68. Результатом 1фоведенноЙ работы является: Комплекс программ имитационных моделей прутково-профильного производства.I

69. Результаты НИР внедрены на предприятии в следующем виде: Приняты для использования в работе цеха Куйбышевского металлургического завода им.В.И.Лешна с целью составления план-графиков Пруткова профильного производства средствами вычислительной техники.

70. Замечания по работе: . . V. .:. ,

71. За выполненную научно-исследовательскую работу в окончательный расчет с учетом перечисленных авансов исполнителю в соответствии со сметной стоимостью работы причитается 6250 (шесть тысяч двести пятьдесят рублей).

72. Предлагается продолжение работ по указанной тематике и включение в план вуза на I98I-I985 гг. работы:

73. Разработка оптимальных алгоритмов функционирования и управления отдельными подразделениями завода.

74. УТВЕРЖДАЮТ {. ' ) Руководитель предптАтмя• "УТВЕРЖДАЮ:пп торгами:tgf*-,. 1 ; • Проректор -ю научцой работе1980 г. комиссия в составе представителей предприятий организации.начальник отдела АСУП А,П. Кирилловадолжность, фамилии, и., о. П| едставителей)

75. Экономическая эффективность, полученная от пнедрения мероприятий в тыс. руб.б. ^асчет экономической э^ективности прилагается . ' :сумма) к и А

76. Предложения о дальнейшем внедрении работы и другие замечания: ■ .'■ .работанняю'■модель рекомендуется внедрить на других металлург™^-.Iv -их заводах.

77. Работу по внедрению считать законченной в полном объеме, предусмотренном техни-«ми условиями.и планом работ. .v 7, '

78. Представители ^рсЦЦриярм (организации)1. Представители КПИо произв* 3У

79. Ьирйллов Л.Hi. • Московцев Б.В.ст/н.с.НИСа-руководитель те^ыкономическо^о;1.&^ Захаров В.И. Кривоносов Н»П.-'. мл.н.сНИСа --ответственный, >, • < • исполните ль теш

80. J-~6 Банова А.П.' ' /у. / ' w ": г '•■':" Мак арен ков а Л .Веха N13 >-/ Усов А.П. ведущий инженер НЙСа •^ "jp^c ^ У г 7 программист■>> . ;.:.". > Быкова И. Л.: ' .■ . - Инженер НйСа,-программисто ,4

81. Куйбышевская обл., Сергиевская • типография. Заказ Л"» 27СС—150 2D-7-S0 г. ,