автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система оперативного распределения ресурсов при управлении проектами создания и эксплуатации образцов новой техники и ее применение на предприятии аэрокосмической отрасли

На правах рукописи

КЛЕЙМЕНОВА Елена Михайловна

СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ СОЗДАНИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБРАЗЦОВ НОВОЙ ТЕХНИКИ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ НА ПРЕДПРИЯТИИ АЭРОКОСМИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ

05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 4 НОЯ ¿013 005538224

Самара -2013

005538224

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном учреждении науки «Институт проблем управления сложными системами РАН».

Научный руководитель: Скобелев Петр Олегович,

доктор технических наук Официальные оппоненты: Кузнецов Павел Константинович,

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет», директор НИИ проблем надежности механических систем

Кременецкая Марина Евгеньевпа,

кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет)», кафедра конструкции и проектирования летательных аппаратов, доцент

Ведущая организация: федеральное государственное бюджетное

учреждение науки Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, (ИЛУ РАН), г. Москва

Защита состоится « 4 »_декабря_2013 года в _1300_часов

на заседании диссертационного совета Д 212.217.03

ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет»

по адресу: г. Самара, ул. Галактионовская, 141, корпус № 6, ауд. 33.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет» по адресу: ул. Первомайская, 18.

Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах, заверенные печатью, просим направлять на имя ученого секретаря диссертационного совета Д 212.217.03 по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244, ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет», Главный корпус. Факс (846) 278-44-00. , , ,

Автореферат разослан « 1 » 11_2013 года

Ученый секретарь ,

диссертационного совета Д 212.217.03 ¡^^^Ут^л^ ;ЗотеевВ.Е.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Настоящая работа посвящена решению проблемы повышения эффективности использования ресурсов при оперативном управлении проектами создания и эксплуатации образцов новой техники за счет поддержки перехода от традиционных иерархических структур управления - к современным сетевым структурам.

Данная проблема для российских предприятий становится особенно актуальной и значимой в связи с обострением конкуренции в аэрокосмической отрасли, где все больший объем рынка получают предприятия США и Европы, Китая и других стран. Для комплексных проектов эксплуатации сложных изделий, как, например, Международная космическая станция, управление проектами представляет большую сложность, поскольку отличается уникальностью изделий, большим числом поставщиков, высокими требованиями к надежности и т.д.

Кроме того, важнейшей особенностью таких проектов является динамика, связанная с непредвиденными событиями, изменяющими планы, к числу которых могут относиться запуск нового проекта, замены в команде специалистов, пересмотр требований, поступление данных испытаний и т.д. Эти события приводят к необходимости оперативно вовлекать новые или перераспределять имеющиеся ресурсы, что усложняет и затрудняет принятие решений и требует применения специальных подходов, методов и средств для согласованного перераспределения ресурсов в проектах.

Теоретические исследования в этой области начинались с методов исследования операций, а сегодня включают в себя теорию выбора, методы принятия решений, теорию активных систем. Следует отметить работы в этом направлении ученых Р.В. Гутча, В.И. Воропаева, В.Д. Шапиро, B.JI. Гуревича, В.Н. Буркова, Д.А. Новикова, Н.А. Коргина, В.И. Городецкого, В.А. Виттиха и других. В этом ряду выделяются труды проф. В.Н.Буркова по теории активных систем, в которых в традиционные математические модели расчета и оптимизации ресурсов впервые удалось ввести «человеческий фактор» (например, завышение сроков и т.д.).

Вместе с тем, в классической постановке задачи управления проектами до сих пор доминирует иерархический подход и всем участникам предписывается «оптимальный» план действий «сверху», но сами участники команды проекта «снизу», со своими индивидуальными мнениями, предпочтениями и ограничениями, оказываются вне рассмотрения. Также предполагается, что все задачи и ресурсы априори известны и не меняются с течением времени, хотя реально приходится постоянно иметь дело с непредвиденными событиями, нарушающими планы, которые требуют немедленной реакции в реальном времени для возврата к заданным срокам.

В существующих на сегодняшний день системах для управления проектами (Microsoft Project, PrimaVera, Windchill и многие другие) методы и

средства для согласованного оперативного распределения задач по ресурсам в реальном времени отсутствуют в принципе, поскольку эти системы работают в пакетном режиме и задачи автоматически назначаются сотрудникам без какого-либо диалога и согласования.

В этой связи предлагаемая в диссертации разработка, позволяющая оперативно распределять ресурсы при управлении проектами, представляет собой актуальную и значимую задачу для современной аэрокосмической и других отраслей промышленности.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности работы предприятий аэрокосмической отрасли за счет разработки методов и средств поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах разработки и эксплуатации образцов новой техники.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1) провести системный анализ методов и средств распределения ресурсов при управлении проектами на типовом промышленном предприятии;

2) разработать принципы построения мультиагентной системы поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах разработки и эксплуатации образцов новой техники;

3) разработать онтологию распределения ресурсов при управлении проектами для учета особенности задач и компетенций исполнителей;

4) развить метод сопряженных взаимодействий для оперативного планирования задач проектов и согласования планов с участниками;

5) разработать и реализовать архитектуру системы, модель данных, алгоритмы и программное обеспечение мультиагентной системы распределения ресурсов в проектах в реальном времени;

6) разработать и исследовать модель оценки рисков для системы, не требующей значительных вычислительных ресурсов.

Методы исследования. В качестве методологической основы решения указанных задач в диссертационной работе использовался метод сопряженных взаимодействий в сетях потребностей и возможностей (ПВ-сетях), метод системного анализа, методы управления проектами, методы представления и использования онтологий предметной области. Для подтверждения полученных теоретических результатов применялись методы экспериментальных исследований совместно с методами математического и имитационного моделирования.

Достоверность результатов обеспечивается использованием выводов и рекомендаций теории интерсубъективного управления, применением апробированной концепции ПВ-сетей и метода сопряженных взаимодействий, сравнением результатов исследований соискателя с результатами планирования проектов ОАО «РКК «Энергия» при использовании традиционных методов и средств, проведением деловых игр специалистов по адаптивному управленшо проектами, а также

использованием разработанной ранее мультиагентной платформы для управления ресурсами.

Научная новшна результатов работы состоит в следующем:

1) впервые предложены ориентированные на поддержку командной работы и он-лайн коммуникацию с исполнителями принципы построения мультиагентной системы поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах на промышленных предприятиях;

2) разработана модификация метода сопряженных взаимодействий на основе концепции ПВ-сетей, позволяющая, в отличие от известных методов, адаптивно перепланировать задачи проектов по событиям в реальном времени;

3) создана онтология распределения ресурсов для управления проектами, позволяющая учитывать индивидуальные особенности задач и ресурсов;

4) разработана мультиагентная система оперативного управления ресурсов в проектах, отличающаяся от известных систем управления проектами (Microsoft Project, PrimaVera и др.) наличием средств адаптивного перераспределения ресурсов по проектам;

5) получены аналитические оценки рисков при управлении проектами для использования в разработанном методе, позволяющие оценивать и снижать риски без значительных вычислительных затрат.

Практическая значимость:

1) разработанная система повышает эффективность за счет оперативности, согласованности и гибкости в распределении ресурсов предприятия;

2) за счет использования онтологий система позволяет учитывать индивидуальные особенности проектов, задач и компетенций и т.д.;

3) онтологический подход позволяет расширить область применения системы от аэрокосмической отрасли — на другие отрасли промышленности;

4) результаты эксплуатации системы в двух отделах ОАО «РКК «Энергия» показывают прирост на 12-15% эффективности использования ресурсов.

Положения, выносимые на защиту:

1) модифицированный метод сопряженных взаимодействий для оперативного распределения задач на ресурсы в проектах НИОКР, обеспечивающий согласованную, гибкую и эффективную он-лайн работу членов команды;

2) мультиагентная система для поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах, интегрируемая с существующими автоматизированными системами поддержки жизненного цикла изделий (Windchili);

3) онтология распределения ресурсов при управлении проектами НИОКР, позволяющая сформировать базу знаний для построения моделей ситуаций в проектах и настройки на специфику работы промышленных предприятий;

4) аналитические оценки рисков проектов, позволяющие оперативно реагировать на события и сокращать риски без трудоемких вычислений.

Реализация результатов работы. Диссертация выполнена в соответствии с основными заданиями Программы фундаментальных научных исследований государственных академий наук на 2008-2012 гг., п.п. 24 и 25, проект «Онтологические модели ситуаций в процессах коллективного принятия решений» и Программы ОЭММПУ РАН по проектам 2010-2012гг.

Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2013615222 от 30 мая 2013 года и имеется акт внедрения в ОАО «РКК «Энергия», результаты работы используются в учебном процессе ФГОБУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» в лекционном курсе и лабораторном практикуме по дисциплине «Мультиагентные системы» специальности 220400.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на XIV Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, 22-25 июня 2012 г., 4-й Международной конференции по теории эволюционных вычислений и ее применениям, Барселона, Испания, 5-7 октября 2012 г. (4th International Conference on Evolutionary Computation Theory and Applications (ECTA'2012), October 5-7, 2012, Barcelona, Spain), 6-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления (МКПУ 2013), Геленджик, Дивноморское, 30 сентября-5 октября 2013 г.

Основные публикации. Результаты диссертации опубликованы в 9 работах, из них 5 публикаций в журналах, рекомендованных ВАК, 3 работы в трудах международных и всероссийских конференций. Получено 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад соискателя. В публикациях, выполненных в соавторстве, лично автору принадлежат следующие результаты: [1] -постановка задачи и развитие метода адаптивного планирования для управления проектами НИОКР на основе ПВ-сетей; [2] - разработка архитектуры мультиагентной системы поддержки принятия решений по управлению ресурсами в проектах НИОКР; [3] - разработка математической модели оценки рисков проектов и примеров его применения; [4] - разработка онтологии управления проектной деятельностью предприятия; [5] -разработка структур данных и алгоритмов работы компонент мультиагентной системы по адаптивному планированию проектов; [6] - сравнение традиционных и предлагаемых методов и средств управления проектами НИОКР на промышленном предприятии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 118 источников. Текст занимает 168 страниц основной части, содержит 64 рисунка, 5 таблиц и 4 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность и значимость темы диссертационной работы, определены цель и задачи исследований, охарактеризована научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведены сведения по апробации и реализации работы, а также сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрена проблема оперативного распределения ресурсов при управлении проектами в аэрокосмической промышленности, выделены основные особенности этого процесса.

Показывается, что одной из причин разрыва между ожидаемыми и фактическими результатами проектов являются ограничения классических подходов к управлению предприятиями и предлагаются новые принципы холонической (сетевой) организации, ориентированные на поддержку командной работы при управлении проектами. Рассматриваются задачи, необходимые для согласованного принятия решений в сетевой организации, где каждый сотрудник может принимать участие в ряде проектов. Показывается высокая трудоемкость этого процесса, уточняются требования к системам оперативного распределения ресурсов в реальном времени.

Формулируется математическая постановка задачи распределения ресурсов при управлении проектами, каждый из которых может иметь собственные критерии (например, уровень вовлекаемых специалистов, сроки, себестоимость, риск и другие), причем их важность может изменяться в ходе выполнения проекта.

Для повышения эффективности управления проектами предлагается использовать мультиагентные технологии, позволяющие автоматизировать процессы разрешения конфликтов и нахождения балансов интересов по использованию ресурсов.

Пусть каждый _/-й проект имеет несколько частных критериев х, например, стоимость, прибыль, опоздание, качество, и предполагаемые идеальные значения этих критериев дг,/*. У каждого агента проекта j подсчитьшается оценочная функция (ценность)по компоненте /". Для каждого проекта определяется свертка оценочных функций с заданными весовыми коэффициентами а,у>0.

Надлежащим выбором знаков и вида функций можно свести задачу каждого агента к задаче максимизации ценности проекта у.

где V/ весовые коэффициенты нормируются: ац — 1.

Для всей мультиагентной системы оперативного распределения ресурсов по проектам аналогично может быть сформулирована задача

нахождения значений частных критериев (состояний агентов проектов j), максимизирующих суммарную ценность проектов:

у=2>-*=1>1 аи ■ fn(xi - хЮ> п.

j j i >

у* - max (у),

х-

где р, - вес проекта, позволяющий устанавливать и динамически менять приоритеты.

Дается обзор методов распределения и планирования ресурсов и показаны их недостатки, связанные с работой в пакетном режиме, применением комбинаторной оптимизации, жесткой фиксацией задач на ресурсы, отсутствием согласованного принятия решений и другие.

Рассмотрены распределенные методы решения задач планирования с ограничениями, примененяющие мультиагентные технологии - Distributed Constraint Optimization Problem (DCOP); методы, учитывающие сетевую структуру задачи - Asynchronous Distributed Constraint Optimization (ADOPT), Optimal Asynchronous Partial Overlay (OptAPO), Distributed pseudo-tree optimization (DPOP), Asynchronous Backtracking (АВТ); методы роевой оптимизации, основанные на применении метафоры «роя» агентов (Particle Swarm Optimization) и некоторые другие.

В качестве наиболее перспективного направления выбран подход на основе виртуального рынка (Virtual Market), получающий все большее распространение в мультнагентных системах планирования, в котором агенты заказов и ресурсов посредством обмена сообщениями участвуют в торгах на основе модификаций Contract-net протоколов, в результате которых строится расписание, выгодное участникам.

Показывается, что мультиагентные системы, применяющие «рыночный» подход, обладают наибольшим потенциалом для управления проектами НИОКР в режиме реального времени, когда ни число заказов, ни число ресурсов заранее не известно и может меняться в ходе проекта.

Предложены принципы построения мультиагентной системы для оперативного распределения ресурсов в проектах, позволяющей в рамках директивных планов графиков (ДПГ) выполнять согласованное планирование задач и ресурсов «снизу», давая творческий простор исполнителям для поиска альтернативных вариантов реализации (рис. 1). Поясняется, что руководители подразделений не будут терять при этом «рычаги» управления, а наоборот, получат большие возможности в опережающем прогнозировании и разрешении проблемных ситуаций.

Онтомодель

Реальная сигуадаи

Измененный план проекта и предложения по новым задачам сотрудников дл я согласования

Исполнитель I

Проект !

ликт!

Задача 2.4

Инженер по знаниям

Онтология управления проектами в предметной

Онтомодель подразделения 2

Онтомодель подразделения N

подразделения

Система поддержки принятая решений по оперативному распределению ресурсов

Онтологическая модель текущей ситуации (сцена мира как «зеркало реальности») и план распределения ресурсов

Решения по вводу новых проектов и задач, назначение нераспределенных задач на сотрудников, изменению профилей компетенций и др.

Решения по предпочтениям и 'граничениям, выбору задач, подтверждению прогресса, встречным предложениям, событиям выполнения, задержек н т д

Рисунок 1 Структура системы и основные виды решений при распределении ресурсов

Во второй главе рассматриваются мультиагентные технологии, концепция сетей потребностей и возможностей (ПВ-сетей) и предлагается развитие метода сопряженных взаимодействий для распределения ресурсов в проектах в реальном времени.

В создаваемой мультиагентной системе предлагается все множество текущих заказов, проектов, задач, изделий и ресурсов предприятия представлять ПВ-сетью, представляющей собой самоорганизующийся план распределения ресурсов по задачам. Возникновение любого нового события может запускать адаптивную перестройку связей агентов потребностей и возможностей, которая заканчивается нахождением консенсуса агентов и ни один агент не может более улучшить ситуацию. Тогда решение может быть выдано пользователям для согласования, окончательного принятия или доработки, что требует создания информационно-коммуникационной компоненты для поддержки он-лайн взаимодействия с командами проектов.

В развитие указанного метода расширен перечень классов агентов и протоколов их взаимодействия, разработаны агенты заказа, проекта, подразделения, задачи, исполнителя и некоторые другие.

Предложенная модификация метода сопряженных взаимодействий состоит в следующем.

Пусть имеется К подразделений, располагающих своими ресурсами (исполнителями) к = 1, К В заранее не известные моменты времени в

подразделения поступают N проектов {Р/}, / = 1,АГ. Каждый проект состоит из собственных подмножеств задач {7^}, ] = 1, М, каждая из которых может

быть выполнена, по крайней мере, одним из исполнителей, принадлежащих подразделению. Исполнитель характеризуется набором компетенций и опытом. С каждым проектом связан кортеж <С, СО, S, Е, D>, где С -стоимость, СО - величина прибыли, S - время начала, Е - время окончания, D - предельный срок выполнения проекта. С каждой задачей Т проекта связан кортеж <СТ, ST, Ет, Рт>, где Ст - стоимость задачи, ST - время начала, Ег -время окончания, Рт - продолжительность выполнения задачи на ресурсе. Каждая задача имеет связи, показывающие ее принадлежность проекту, а также указание на предшествующую и последующую задачи.

Целью планирования является определение в итерационном процессе моментов времени начала и окончания каждой подзадачи каждого проекта на множестве ресурсов, так чтобы максимизировать функцию ценности всей системы (1). Планирование должно быть произведено на заданном горизонте Я, динамически определяемом по времени завершения последней задачи самого длительного проекта.

Предложенный метод включает фазы начального бесконфликтного и дальнейшего проактивного перепланирования задач (с конца или от начала), последовательно улучшающего результаты на каждой итерации.

Фаза 1. Бесконфликтное планирование

На первой фазе бесконфликтного планирования из множества незапланированных проектов выбирается текущий Р' с минимальным предельным временем, Р '=Р( D„„,,=mi n[ Р (£))}).

В системе уже запланировано ip проектов, 0<ip< N, из множества {Рр} (в начальный момент оно пустое).

1. Если множество запланированных проектов пустое, то агент последней задачи Т\, выбирает ресурс из множества допустимых ресурсов, и на ресурсе Resk генерируется слот (интервал времени) = te-ts, где te - момент окончания выполнения задачи, ts - момент старта выполнения задачи. Слот добавляется в множество запланированных слотов {Wesj(fK)}.

Предельное время выполнения проекта на ресурсе le m=D, где m - номер задачи в проекте, убывающий от максимального М до 1: 1< тпй М.

Далее для всех незапланированных подзадач проекта Р'{Т\ТМ] процедура повторяется, причем очередное время окончания равно времени старта на предыдущем шаге, te Соответствующее время начала

вычисляется по длительности на ресурсе с номером т-1: „м= 1е т.\-рт-ь Таким образом формируется система занятых проектом Р' слотов на ресурсах

{Ям*}.

2. Если множество запланированных проектов не пустое, то есть имеется {Рр}с {Р}, то на каждом ресурсе Resk существует множество непересекающихся отрезков от всех запланированных подзадач проектов Рр. В таком случае, агент очередной задачи текущего проекта Р' для каждой своей подзадачи, начиная с последней т, запрашивает у соответствующего

задаче агента ресурса Re$k множество свободных слотов {tk етр0}, полученных пресечением интервала горизонта (О,Н) с множеством уже использованных интервалов (/«}: {tk empty

3. Из данного множества свободных слотов агент очередной незапланированной подзадачи (начиная с последней) выбирает свободный, минимально уклоняющийся по времени от предельного срока D исполнения проекта (min|£>-/e|) и удовлетворяющий длительности и времени начала следующей подзадачи т, а его длина должна быть больше или равна длительности выполнения задачи рт, te-ts <рт. Времена начала и окончания задачи лежат внутри интервала и определяются по запланированной на предыдущей итерации последующей по порядку задаче в проекте:

'sh-I = Um-\—Pm-1-

Каждый агент проекта вычисляет свою целевую функцию и значения хранятся в переменной стоимости кортежа проекта.

Таким образом, итерируется все множество незапланированных проектов, и заполнены данные о времени начала и окончания задач каждого проекта. Далее, каждый агент проекта имеет оценку суммарной стоимости проекта по значению целевой функции, связанной с текущим расписанием, и список (таблицу), показывающую для каждой задачи наличие конфликта с уже размещенными задачами (что привело к «обтеканию» задач) и степень ее отклонения от идеального желаемого размещения.

Фаза 2. Проактивное перепланирование

Дальнейшие фазы проактивности планирования, которые могут чередоваться с бесконфликтными, выполняются следующим образом (рис. 2):

1. Из множества запланированных проектов {Рр} на основании значений целевой функции выбирается проект P'=P(Cmin=mm{P(C)}) с наименьшим значением целевой функции. Поскольку целевая функция определяется через штрафы от отклонения запланированного времени окончания от предельного времени окончания Д то перепланирование может улучшить величину общей целевой функции, то есть улучшить расписание в смысле уменьшения максимальной продолжительности проектов.

2. Агентом проекта выбирается задача проекта, которая является наиболее проблемной, т.е., например, при размещении слева направо имеет первый максимальный конфликт с задачей, уже размещенной на ресурсе, сопоставимый с общей задержкой проекта.

3. Определяется слот времени на ресурсе выполнения выбранной задачи данного проекта, и по нему определяется и запрашивается проект Р* е {Рр}, задача которого препятствует уменьшению разницы между временем окончания проекта Р' и его предельным сроком D.

4. Агент проекта, с которым обнаружен конфликт, должен решить, готов ли он разрешить своей задаче начать двигаться по запросу запрашивающей задачи, исходя из наличия запаса времени.

5. Определяется множество слотов проектов, конфликтующих по пресечению интервалов слотов на каждом ресурсе и препятствующих необходимому смещению задач проекта Р* на величину Д по времени для последнего слота проекта Р*. Конфликтующие проекты до порядка 5 вложенности добавляются в конфликтное множество проектов {Р*} рекурсивно.

6. Для определения возможного смещения по времени для разрешения конфликтов каждого проекта из конфликтного множества используется оценка изменения величины целевой функции последовательных смещений Д у каждой задачи проекта Р*.

7. Если новое значение целевой функции /(Р) проактивного проекта Р' и величина прибыли СО позволяют компенсировать ухудшения целевой функции проекта Р* из конфликтного множества, то проект Р* получает компенсацию C*=f {Рг)>тг -/ при условии, что С*<С0 и fiP)^ -f {P\ew > f (P%id - f (P\id, где индексы old и new указывают на текущее и возможное значения целевой функции.

В таком случае, проект Р* планируется с ухудшением состояния, что компенсируется новым проектом, однако, при условии, что суммарная ценность системы увеличивается, т.е. локальные улучшения превышают локальные ухудшения.

Процесс продолжается по всем элементам конфликтного множества, или до условия, когда компенсации не хватает, тогда перепланирование и изменение времени начала и окончания не производится.

8. Выбирается новый проактивный проект (аналогично п.1).

9. Процесс останавливается, если при очередной итерации не произошло изменений целевой функции агентов проектов, то есть не были изменены слоты времени на множестве ресурсов {i?es}, или исчерпано время на принятие решения или изменения не выходят за пределы заданного диапазона, или были прерваны пользователем.

Для построения формализованных моделей К подразделений и учета специфики задач по проектам предложена онтология - модель знаний предметной области распределения ресурсов при управлении проектами, описывающая основные концепты и отношения между ними, используемые системой при распределении ресурсов по задачам (рис. 3).

На основе данной онтологии могут быть описаны исполнители подразделений и задачи проектов любого предприятия.

{ Начало стадии проэктвнота

Рисунок 2. Проактивная фаза перераспределения ресурсов для проекта

Рисунок 3. Базовая онтология распределения ресурсов при планировании проектов Для оценки эффективности разработанного метода адаптивного планирования было проведено экспериментальное исследование зависимости времени обработки событий от числа событий, а также влияния адаптивности планирования на сокращение сроков выполнения проектов.

В проведенной первой серии экспериментов задавалось до 100 проектов, включающих до 5 основных задач (рис. 4).

Среднее время обработки события планирования

'.200 г

3 150

о и

| 100

о ю

Й 50

1

г — к( • 1 \с4 ч. ->

1 / О'-»/-

200 300 400 500

Число задач в плане

5 ресурсов

• — * 30 ресурсов

15 ресурсов

Рисунок 4. Результаты экспериментальных исследований скорости распределения ресурсов Число ресурсов варьировалось от 5 до 15 с шагом в 5 ресурсов. Полученные зависимости времени выполнения проекта от количества задач показали, что с увеличением плотности плана работ время обработки нового

события возрастает до определенного предела, после которого все последующие события обрабатывается быстрее, что связано с сокращением возможных конфликтных вариантов планирования. В результате, задачи размещались на ресурсе не в предпочитаемое для них время.

Во второй серии экспериментов (20 ресурсов по 140 задач) адаптивный алгоритм планирования показал почти 15% преимущество над неадаптивньш, использующим бесконфликтное планирование задач в порядке поступления. Зависимости, полученные в результате экспериментов, могут учитываться агентом подразделения, который оценивает ситуацию и может менять стратегии агентов для повышения качества или скорости планирования.

Даны рекомендации по расширению состава критериев в методе и управлению проактивностью агентов для повышения качества и сокращения времени обработки событий.

В третьей главе для реализации предложенного метода разработана архитектура мультиагентной системы оперативного распределения ресурсов.

Система построена по принципу трехзвенной архитектуры, в которой адаптивный планировщик ресурсов и база данных могут быть расположены на отдельном сервере, а автоматизированные рабочие места (АРМы) пользователей размещаются на персональных компьютерах. Данные, используемые в системе, хранятся в реляционной базе данных. Центральным компонентом системы является сервер приложений, который обеспечивает взаимодействие всех подсистем, производит обработку данных и управляет правами доступа пользователей. Интерфейс пользователя выполнен на базе Windows 8. В процессе обработки данных в системе возникают различные события, обрабатываемые подсистемой планирования в реальном времени.

В базовой системе предусмотрено два АРМ: руководителя и исполнителя. Каждый АРМ есть клиентское приложение, позволяющее в интерактивном режиме взаимодействовать с пользователем. АРМ руководителя предназначен для поддержки формирования команд, ввода задач на планирование, мониторинга и контроля результатов, принудительного распределения исполнителей на задачи в критических случаях, редактирования справочных объектов системы и т.д. АРМ исполнителя предоставляет возможность буферировать приходящие задачи, выбирать наиболее важные, разбивать задачи, отмечать прогресс выполнения, давать оценки времени работы по задачам, инициировать перепланирование, задавать предпочтения и выполнять другие функции для согласования решений.

Для отображения задач и их взаимозависимости во времени используется комбинированная Гант-Перт диаграмма. Управление задачами осуществляется через «бизнес-радар», позволяющий пользователю оперативно получить необходимую информацию за счет группировки, фильтрации и сортировки данных по любому количеству полей.

Рассмотрена задача исследования возможностей по управлению рисками при перераспределении ресурсов по проектам в реальном времени.

Рассматривается множество проектов Projects = {Projectj},j = 1,и, и -количество проектов. Проект состоит из множества подзадач Subproblems = {Siibproblenij}, i = hm, m - количество подзадач в проекте. Обозначим Q -запланированный срок выполнения проекта j, d} - предельный срок выполнения проекта, Xj - реальный срок выполнения проекта, рц -длительность выполнения подзадачи / в проекте./.

Под риском tj в задаче проектного планирования будем понимать вероятность выхода за предельный срок dj реального времени выполнения последней задачи х, данного проекта j: rj = P(Cj>dj),j=\,n.

С целью упрощения рассматривается один проект (/=1) в предположении, что каждая подзадача проекта выполняется на отдельном ресурсе (исполнителе) /', множество исполнителей Performers = (Performer,), i = 1т. Здесь время х; является случайной величиной, которая подчиняется нормальному закону, который описывается гауссовой функцией распределения.

Неопределенность времени окончания подзадачи за счет «хвостов» гауссовой функции вправо от каждой подзадачи оценивается величиной, 6(pf/)~ay, CTjy - стандартное отклонение, i - номер ресурса, j - номер проекта. Время выполнения каждой подзадачи описывается, кроме длительности pi}, величиной неопределенности б(р,7). Для упрощения вычислений гауссово распределение аппроксимируется с помощью треугольного.

При наложении неопределенностей времени окончания подзадач на последующие задачи суммарная неопределенность будет накапливаться (по теореме сложения дисперсий) и время окончания последней задачи может выйти за предельный срок (рис. 5).

Например, для проекта, состоящего из двух подзадач, результирующая неопределенность 5S цепочки подзадач равна Ss = te1 + 8г — ts2,

где tei - время окончания первой подзадачи, ts2 - время старта второй подзадачи, 5i - неопределенность первой подзадачи.

Согласно рис. 5, где рассматривается единственный проект (/=1), вероятность P(X>d) выхода за предельный срок окончания проекта, состоящего из двух подзадач, равна площади закрашенного прямоугольного треугольника, одну из сторон которого образует плотность вероятности/(У = At + В. Здесь А и В - коэффициенты, определяемые из условия прохождения графика f(t) через точку (0, te + 8S)

A(te + 5S) + В = 0, (2)

и условия нормировки

с t,+S.

р = 1 = /;;+0v(£)rft = /;;5(/.t+syt=\ s&t, + ад+BSs.

Оценка риска задержки подзадачи 2

(3)

мация результирующей деленности времени чания под>«дачи 2 /

Подзадача 1

Ч

Подзадача 2

Рисунок 5. Схема нахождения итогового аппроксимированного распределения времени завершения подзадач проекта

Из (2) и (3) получаем значения коэффициентов А = —^ и В =

2 5

+ б5). Вычисляя на их основе плотность вероятности, получим, что

вероятность Р(Х>с1) выхода срока выполнения проекта за предельный срок равна

/■'«+£« / И — г \2

Р(г>ю = 1 /Ю* = ( 1--^).

Таким образом, риск выхода времени выполнения проекта за предельный срок определяется выражением:

Г 1, Л < и-, (4)

г= С1"2?)2'

I о, ге + 85<й. Среднее время окончания проекта определяется из соотношения

J-te+Os fte+<>s Sj

t ■ f(t)dt = 0At2 + Bt)dt = te+-(.

te ]t. 3

Дается оценка нижней границы риска /•(Project) каждого проекта упрощенным способом, учитывая максимум из двух значений результирующей неопределенности b(Performer) по ресурсу (исполнителю) и результирующей неопределенности b(Subproblems) по подзадачам проекта. На том ресурсе, где находится финальная подзадача данного проекта, последовательно суммируются перекрытия распределений времени выполнения всех подзадач, которые стоят до финальной подзадачи:

all intersected

5 (Performer) = £ S[ +

iEPerformer

где biusl - неопределенность последней подзадачи, 8", - область перекрытия неопределенности предыдущей подзадачи со временем выполнения следующей подзадачи по исполнителю. Аналогично подсчитывается неопределенность по последовательности подзадач в данном проекте

all intersected

5(Subproblems) = ^ 5j' + SIast,

je.Project

где 5¡as, - неопределенность последней подзадачи, 8" — область перекрытия неопределенности предыдущей подзадачи со временем выполнения следующей подзадачи по проекту.

Далее на основании 5(Performer) и 6{Subproblems) с использованием (4) вычисляется риск r(Performer) по исполнителю и риск r(Subpoblems) по цепочке подзадач проекта, после чего определяется риск проекта r(Project) = тах( r(Performer), r{Subproblems) ).

По результатам оценивания риска система может выбирать стратегии его парирования, например, предлагать вводить более опытных или дополнительных исполнителей на наиболее рискованные работы.

В четвертой главе рассматриваются результаты внедрения системы в ОАО «РКК «Энергия», интегрированной с PLM/PDM/PM-системой Windchill и ERP-системой предприятия. Из системы Windchill поступают данные об имеющихся задачах, проектах и сроках их выполнения; из ERP-системы загружаются данные о подразделениях предприятия, сотрудниках, их графиках работ и должностных инструкциях; база знаний содержит сведения о компетенциях сотрудников, классификациях выполняемых ими типовых работ, объектах планирования и отношениях между ними, а также бизнес-процессах проектирования изделий.

Интеграция системы Windchill (РМ-модуль ProjectLink) и оперативных планировщиков производится путем формирования и передачи .xml и .xls файлов с данными о проектах в формате MS Project. Файл соответствующего формата формируется в системе Windchill, после чего загружается в разработанную систему, где задачи планируются в соответствии с указанными приоритетами, компетенциями исполнителей, сроками. После построения планов работ система передает сведения о датах начала и окончания работ и назначенных исполнителях обратно в систему Windchill, что позволяет поддержать единую информационную среду управления предприятием.

Приводятся результаты имитационного моделирования и деловой игры специалистов по управлению проектами, а также примеры планирования реальных работ подразделений ОАО «РКК «Энергия». Даются рекомендации по дальнейшему развитию возможностей разработанной системы, включая передачу знаний от опытных специалистов к начинающим, использование индивидуальных траекторий наращивания компетенций специалистов и другие.

В заключении диссертации подводятся итоги проведенного и завершенного в рамках поставленных задач диссертационного исследования и формулируются основные результаты работы.

Основные результаты

1. Выявлены системные особенности выполнения проектов НИОКР на типовом предприятии аэрокосмической отрасли и разработаны принципы создания мультиагентной системы для поддержки принятия решений по оперативному управлению ресурсами в проектах, характеризуемых высокой сложностью, неопределенностью и динамикой изменений.

2. Проведен анализ существующих методов и средств распределения ресурсов и показаны присущие им ограничения, не позволяющие адаптивно строить и согласовывать планы по событиям в реальном времени.

3. Модифицирован метод сопряженных взаимодействий на основе мультиагентных технологий, позволяющий находить решение по распределению ресурсов в консенсусе интересов заказов и проектов, подразделений и исполнителей.

4. Предложена онтология управления проектами, позволяющая при распределении ресурсов использовать онтологические модели ситуаций, а также настраивать систему на новые применения.

5. Разработана модель данных для представления ситуаций, классы агентов ПВ-сети при управлении проектами, алгоритмы и программное обеспечение мультиагентной системы оперативного распределения ресурсов по проектам в реальном масштабе времени.

6. Предложена модель оценки рисков, позволяющая выделять наиболее рискованные задачи и перепланировать их на других исполнителей.

7. Разработанная система интегрирована с PLM/PDM/PM-системой управления жизненным циклом создания продукции Windchill, являющейся стандартом для аэрокосмических предприятий.

Опубликованные работы по теме диссертации

Публикации в рецензируемых изданиях из перечня ВАК:

1. Клейменова Е.М. Мультиагентная технология адаптивного планирования для управления проектами НИР и ОКР в аэрокосмических приложениях / Е.М. Клейменова, П.О. Скобелев, В.Б. Ларюхин, И.В. Майоров, Д.С. Косов, Е.В. Симонова, A.B. Царев, AJT. Феоктистов, Е.В. Полончук // Мехатроника, автоматизация, управление. -2013.-№5. - С. 58-63.

2. Клейменова Е.М. Интеллектуальная система «Smart Projects» для оперативного управления ресурсами в проектах НИР и ОКР в реальном времени / Е.М. Клейменова, П.О. Скобелев, В.Б. Ларюхин, И.В. Майоров, Д.С. Косов, Е.В. Симонова, A.B. Царев, AJI. Феоктистов, Е.В. Полончук II Информационные технологии. - 2013. - №6. - С. 27-36.

3. Клейменова Е.М. Метод оценки рисков в мультиагентной системе управления проектами НИР и ОКР в реальном времени / Е.М. Клейменова, П.О. Скобелев, В.Б. Ларюхин, И.В. Майоров, Е.В. Симонова, Е.В. Полончук / Информационно-управляющие системы. - 2013. — №2 (63). - С. 29-37.

19

4. Клейменова Е.М. Разработка и использование онтологии интеллектуальной системы управления проектами НИР и ОКР / Е.М. Клейменова, П.О. Скобелев, В.Б. Ларюхин, Д.С. Косов, Е.В. Симонова // Вестник Самаре, госуд. техн. университета. Серия: Технические науки. - 2013. -№2(38).-С. 18-25.

5. Е.М. Клейменова. Обзор систем адаптивного планирования производства / И.О. Скобелев, Е.В. Симонова, С.С. Кожевников, И.В. Майоров, АЛ. Феоктистов, Е.М. Клейменова, Е.В. Полончук // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2013. - № 11. - С. 29-35.

Публикации в других изданиях:

6. Клейменова Е.М. Разработка принципов построения многоуровневой мультиагентной системы для управления проектами НИР и ОКР РКК «Энергия» / A.JI. Феоктистов, Е.М. Клейменова, П.О. Скобелев, В.Б. Ларюхин, A.B. Царев, Е.В. Симонова // «Проблемы управления и моделирования в сложных системах»: Труды XIV Международной конференции. Самара, 22-25 июня 2012 / ИПУСС РАН. - Самара: СНЦ РАН, 2012. - С. 718-723.

7. Elena Kleimenova. Multi-agent solution for '8 QUEENS' puzzle / Ivan Babanin, Ivan Pustovoj, Elena Kleimenova, Sergey Kozhevnikov, Elena Simonova, Petr Skobelev, Alexander Tsarev // «Evolutionary Computation Theory and Applications (ECTA'2012)»: Proceedings of the 4th International Conference. Barcelona, Spain, October 5-7, 2012 / SciTePress, 2012. - Pp. 278-281.

8. Клейменова Е.М. Оперативное распределение ресурсов при управлении проектами НИОКР на промышленном предприятии. // Материалы 6-й мультиконференции по проблемам управления МКПУ-2013, 30 сентября-5 октября 2013 г., с.Дивноморское, Геленджик, Россия. Т.З. - Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2013. — С. 104-109.

9. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2013615222 от 30 мая 2013 года, Рос. Федерация. Интеллектуальная система управления проектами в реальном времени: «Smart Enterprise» / В.Б. Ларюхин (РФ), A.C. Карпов (РФ), Е.М. Клейменова (РФ), Д.С. Косов (РФ), (РФ), Е.С. Лукьянова (РФ), А.М. Мугинов (РФ), П.О. Скобелев (РФ), A.B. Царев (РФ). -Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 15.12.2012. Заявка №2011619647, 15.12.2012.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д 212.217.03 ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет» (протокол № 17 от «22» октября 2013г.)

Заказ №989. Формат 60*84Vi6. Усл.печ.л. 1,0. ТиражЮОэкз.

Отпечатано в типографии. ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет» Отдел типографии и оперативной печати

443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ РАН

На правах рукописи

04201450647

КЛЕЙМЕНОВА Елена Михайловна

СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ СОЗДАНИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБРАЗЦОВ НОВОЙ ТЕХНИКИ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ НА ПРЕДПРИЯТИИ АЭРОКОСМИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: д.т.н. Скобелев П.О.

Самара - 2013

ВВЕДЕНИЕ..................................................................................................................................6

1 ЗАДАЧА, МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ В ПРОЕКТАХ НИОКР НА АЭРОКОСМИЧЕСКОМ ПРЕДПРИЯТИИ. 15

1.1 Особенности управления проектами ОАО «РКК «Энергия»................................15

1.2. Новые подходы к организации предприятий и управлению проектами...................17

1.3. Математическая постановка задачи распределения ресурсов при управлении проектами......................................................................................................................................20

1.4 Классические методы и средства поддержки принятия решений...............................21

1.5 Мультиагентный подход к управлению ресурсами......................................................25

1.5.1 DCOP алгоритмы.................................................,.........................................................25

1.5.2 Роевая оптимизация в задачах планирования............................................................26

1.5.3 Рыночный подход..........................................................................................................27

1.6. Требования к системе.....................................................................................................28

ВЫВОДЫ...................................................................................................................................30

2 МЕТОД АДАПТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ РЕСУРСОВ В ПРОЕКТАХ РАЗРАБОТКИ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБРАЗЦОВ НОВОЙ ТЕХНИКИ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ...................................................................................32

2.1 Кратко о мультиагентных технологиях.........................................................................32

2.2 Обзор систем производственного планирования..........................................................33

2.3 Концепция ПВ-сетей и метод сопряженных взаимодействий для планирования задач НИОКР................................................................................................................................35

2.4 Метод адаптивного планирования для оперативного распределения ресурсов при управлении проектами НИОКР..................................................................................................38

2.4.1 Протокол взаимодействия агентов в методе адаптивного планирования...............40

2.4.2 Формализованное описание метода оперативного распределения ресурсов при управлении проектами.................................................................................................................45

2.5 Использование онтологий для описания особенностей предметной области...........53

2.5.1 Подход к построению онтологий на основе модели мира Аристотеля...................55

2.5.2 Инструментальные средства для построения онтологий..........................................56

2.5.3 Онтология управления проектной деятельностью предприятия..............................57

2.5.4 Применение онтологического подхода для управления проектной деятельностью..............................................................................................................................63

2.5.5 Применение онтологии для задач управления персоналом......................................67

2.6 Пример работы метода адаптивного планирования для оперативного распределения ресурсов при управлении проектами НИОКР................................................72

2.7 Оценка эффективности метода адаптивного планирования........................................76

2.7.1 Исследование зависимости времени обработки событий от числа событий..........76

2.7.2 Исследование влияния адаптивности планирования на реальные сроки выполнения проектов..................................................................................................................78

ВЫВОДЫ...................................................................................................................................81

3 МУЛЬТИАГЕНТНАЯ СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ...............83

3.1 Разработка мультиагентной системы оперативного распределения ресурсов при управлении проектами в реальном времени.............................................................................83

3.1.1 Функциональные возможности мультиагентной системы оперативного распределения ресурсов при управлении проектами в реальном времени............................83

3.1.2 Архитектура системы и функции компонент.............................................................85

3.1.3 Интерфейс пользователя..............................................................................................89

3.1.4 Последовательность работы пользователей с системой...........................................96

3.2 Метод оценки рисков в мультиагенной системе оперативного распределения ресурсов при управлении проектами НИОКР...........................................................................98

3.2.1 Общая постановка и основные подходы к решению задачи..................................100

3.2.2 Обзор методов учета рисков......................................................................................102

3.2.3 Предлагаемый подход к оценке рисков....................................................................104

3.2.4 Математическая модель оценки риска незавершения в срок для одного проекта105

3.2.5 Математическая модель оценки риска незавершения в срок для нескольких проектов......................................................................................................................................110

3.3 Пример применения предлагаемого метода оценки рисков......................................113

ВЫВОДЫ.................................................................................................................................117

4 ИНТЕГРАЦИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ В ИНФОРМАЦИОННУЮ СРЕДУ ПРЕДПРИЯТИЯ..............................................................119

4.1 Задача интеграции мультиагентной системы в информационную среду ОАО «РКК «Энергия»...................................................................................................................................119

4.2 Планирование проектов в интегрированной информационной среде ОАО «РКК «Энергия»...................................................................................................................................121

4.3 Организация взаимодействия между подразделениями предприятия по планированию проектов в интегрированной информационной среде ОАО «РКК «Энергия»...................................................................................................................................128

4.4 Пример работы системы на основе деловой игры......................................................130

4.5 Пример применения системы для планирования работ специалистов НТЦ-1Ц ОАО «РКК «Энергия» по формированию заявки на доставку грузов.................................136

ВЫВОДЫ.................................................................................................................................151

ЗАКЛЮЧЕНИЕ......................................................................................................................153

ЛИТЕРАТУРА........................................................................................................................155

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРИМЕР ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ...........................169

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АДАПТИВНОГО ПЛАНИРОВЩИКА И СТАНДАРТНОГО ОПТИМИЗАТОРА MICROSOFT SOLVER........................................181

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ В ОАО «РКК «ЭНЕРГИЯ».......................................................................................................................187

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ В ФГОБУ ВПО «ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ»................................................................188

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

НИОКР - научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы ПВ-сеть - сеть потребностей и возможностей MAC - мультиагентная система МАТ - мультиагентные технологии

MAC ОУР - мультиагентная система оперативного управления ресурсами проектов в реальном времени БД - база данных

ЛПР - лицо, принимающее решения

ДПГ - директивный план-график

ГПГ - генеральный план-график

АРМ - автоматизированное рабочее место

ERP-система - Enterprise Resource Planning

МКС - Международная космическая станция

KPI - Key Performance Indicator

ВВЕДЕНИЕ

Настоящая работа посвящена решению проблемы повышения эффективности использования ресурсов при оперативном управлении проектами создания и эксплуатации образцов новой техники за счет поддержки перехода от традиционных иерархических структур управления - к современным сетевым структурам.

Данная проблема для Российских предприятий становится особенно актуальной и значимой в связи с обострением конкуренции в аэрокосмической отрасли, где все больший объем рынка получают предприятия США и Европы, Китая и других стран. Для комплексных проектов эксплуатации сложных изделий, как, например, Международная космическая станция, управление проектами представляет большую сложность, поскольку отличается уникальностью изделий, большим числом поставщиков, высокими требованиями к надежности и т.д. [1].

Кроме того, важнейшей особенностью таких проектов является высокая динамика, связанная с непредвиденными событиями, изменяющими планы, к числу которых могут относиться запуск нового проекта, замены в команде специалистов, пересмотр требований, поступление данных испытаний и т.д. Эти события приводят к необходимости оперативно вовлекать новые или перераспределять имеющиеся ресурсы, что усложняет и затрудняет принятие решений и требует применения специальных подходов, методов и средств для согласованного перераспределения ресурсов в проектах.

Теоретические исследования в этой области начинались с методов исследования операций, а сегодня включают в себя теорию выбора и методы принятия решений, теорию активных систем и ряд других направлений. Следует отметить работы в этом направлении ученых Р.В. Гутча, В.И. Воропаева, В.Д. Шапиро, B.J1. Гуревича, В.Н. Буркова, Д.А. Новикова, H.A.

Коргина, В.И. Городецкого, В.А. Виттиха и других [2-10]. В этом ряду выделяются труды проф. В.Н.Буркова по теории активных систем, в которых в традиционные математические модели расчета и оптимизации ресурсов впервые удалось ввести «человеческий фактор» (например, завышение сроков и т.д.).

Вместе с тем, в классической постановке задачи управления проектами до сих пор доминирует иерархический подход и всем участникам предписывается «оптимальный» план действий «сверху», но сами участники команды проекта «снизу», со своими индивидуальными мнениями, предпочтениями и ограничениями, оказываются вне рассмотрения. Также предполагается, что все задачи и ресурсы априори известны и не меняются с течением времени, хотя реально приходится постоянно иметь дело с непредвиденными событиями, нарушающими планы, которые требуют немедленной реакции в реальном времени для возврата к заданным срокам.

В существующих на сегодняшний день системах для управления проектами (Microsoft Project, PrimaVera, Windchill и многие другие) методы и средства для согласованного оперативного распределения задач по ресурсам в реальном времени отсутствуют в принципе, поскольку эти системы работают в пакетном режиме и задачи автоматически назначаются сотрудникам без какого-либо диалога и согласования.

В этой связи предлагаемая разработка, позволяющая оперативно распределять ресурсы при управлении проектами, представляет собой актуальную и значимую задачу для современной аэрокосмической и других отраслей промышленности.

Цели и задачи исследования. Целью работы является повышение эффективности работы предприятий аэрокосмической отрасли за счет разработки методов и средств поддержки принятия решений по оперативному

распределению ресурсов в проектах разработки и эксплуатации образцов новой техники.

Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи:

1) провести системный анализ методов и средств распределения ресурсов при управлении проектами на типовом промышленном предприятии;

2) разработать принципы построения мультиагентной системы поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах разработки и эксплуатации образцов новой техники;

3) разработать онтологию распределения ресурсов при управлении проектами для учета особенности задач и компетенций исполнителей;

4) развить метод сопряженных взаимодействий для оперативного планирования задач проектов и согласования планов с участниками;

5) разработать и реализовать архитектуру системы, модель данных, алгоритмы и программное обеспечение мультиагентной системы распределения ресурсов в проектах в реальном времени;

6) разработать и исследовать модель оценки рисков для системы, не требующую значительных вычислительных ресурсов.

Объект и предмет исследования. Объектами исследования являются мультиагентные системы поддержки принятия решений. Предметами исследований являются методы и средства оперативного распределения ресурсов при управлении проектами на промышленном предприятии.

Методы исследования. В качестве методологической основы решения указанных задач в диссертационной работе использовался метод сопряженных взаимодействий в сетях потребностей и возможностей (ПВ-сетях) [11, 12], метод системного анализа, методы управления проектами, методы представления и использования знаний (онтологий) предметной области. Для подтверждения полученных теоретических результатов применялись методы

экспериментальных исследований совместно с методами математического и имитационного моделирования.

Достоверность результатов исследования обеспечивается использованием выводов и рекомендаций теории интерсубъективного управления, применением апробированной концепции ПВ-сетей и метода сопряженных взаимодействий, сравнением результатов исследований диссертанта с результатами планирования проектов ОАО «РКК «Энергия» при использовании традиционных методов и средств, проведением деловых игр специалистов по адаптивному управлению проектами, а также использованием разработанной ранее мультиагентной платформы для управления ресурсами.

Научная новизна результатов работы состоит в следующем:

1) впервые предложены ориентированные на поддержку командной работы и он-лайн коммуникацию с исполнителями принципы построения мультиагентной системы поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах на промышленных предприятиях;

2) разработана модификация метода сопряженных взаимодействий на основе концепции ПВ-сетей, позволяющая, в отличие от известных методов, адаптивно перепланировать задачи проектов по событиям в реальном времени;

3) создана онтология распределения ресурсов для управления проектами, позволяющая учитывать индивидуальные особенности задач и ресурсов;

4) разработана мультиагентная система оперативного управления ресурсов в проектах, отличающаяся от известных систем управления проектами (Microsoft Project, PrimaVera и др.) наличием средств адаптивного перераспределения ресурсов по проектам;

5) получены аналитические оценки рисков при управлении проектами для использования в разработанном методе, позволяющие оценивать и снижать риски без значительных вычислительных затрат.

Практическая значимость работы:

1) разработанная система повышает эффективность за счет оперативности, согласованности и гибкости в распределении ресурсов предприятия;

2) за счет использования онтологий система позволяет учитывать индивидуальные особенности проектов, задач и компетенций и т.д.;

3) онтологический подход позволяет расширить область применения системы от аэрокосмической отрасли - на другие отрасли промышленности;

4) результаты эксплуатации системы в двух отделах ОАО «РКК «Энергия» показывают прирост на 12-15% эффективности использования ресурсов.

Основные научные результаты и положения, выносимые на защиту:

1) модифицированный метод сопряженных взаимодействий для оперативного распределения задач на ресурсы в проектах НИОКР, обеспечивающий согласованную, гибкую и эффективную он-лайн работу членов команды;

2) мультиагентная система для поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах, интегрируемая с существующими автоматизированными системами поддержки жизненного цикла изделий (Windchili.);

3) онтология распределения ресурсов при управлении проектами НИОКР, позволяющая сформировать базу знаний для построения моделей ситуаций в проектах и настройки на специфику работы промышленных предприятий;

4) аналитические оценки рисков проектов, позволяющие оперативно реагировать на события и сокращать риски без трудоемких вычислений.

Научная значимость исследований заключается в развитии концепции ПВ-сетей за счет реализации метода адаптивного перепланирования задач проектов в реальном времени на основе мультиагентных технологий.

Личный вклад автора состоит в:

- развитии концепции ПВ-сетей и модификации метода сопряженных взаимодействий для адаптивного планирования ресурсов проектов на аэрокосмическом предприятии;

- разработке MAC для поддержки принятия решений по оперативному распределению ресурсов в проектах НИОКР на промышленном предприятии;

- разработке онтологического описания проектной деятельности предприятия аэрокосмической отрасли:

- разработке математической модели риска