автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Влияние параметров заказа продукции на идентификацию и интеллектуальный выбор процессов подготовки производства

На правах рукописи

Голубева Анна Олеговна

ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЗАКАЗА ПРОДУКЦИИ НА ИДЕНТИФИКАЦИЮ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ВЫБОР ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 9 АВГ 2013

Кострома-2013

005532304

Работа выполнена на кафедре «Информационные технологии» Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования (ФГБОУ ВПО) «Костромской государственный технологический университет».

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

кандидат технических наук, доцент, ВИНОГРАДОВА Галина Леонидовна, профессор кафедры «Информационные технологии» ФГБОУ ВПО «Костромской государственный технологический университет» (КГТУ), г. Кострома.

доктор технических наук, профессор, СЫСОЕВ Сергей Николаевич, профессор кафедры «Автоматизация технологических процессов» ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» (ВлГУ), г.Владимир; кандидат технических наук, доцент, ДУБЕНЕЦКИЙ Владислав Алексеевич, доцент кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления» ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И.Ульянова (Ленина)» (СПБГЭТУ), г.Санкт-Петербург.

ФГУП «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия» («СТАНДАР-ТИНФОРМ»), г. Москва

Защита диссертации состоится «25» сентября 2013 г. в 15 часов 30 мин на заседании диссертационного совета Д212.025.01 при ВлГУ по адресу: г. Владимир, ул. Горького, 87, корпус 1, ауд. 335-1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ВлГУ.

Автореферат диссертации разослан «22» августа 2013 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, направлять по адресу совета университета: 600000, г.Владимир, ул. Горького, 87, ВлГУ, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.025.01.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н., доцент

Давыдов Н.Н

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Современное предприятие находится в динамической внешней среде, которая постоянно влияет на его функционирование. Не учитывать этот фактор означает потерять на рынке потребителей своей продукции и уступить конкурентные преимущества другим производителям. Как правило, это внешнее влияние ставит новые задачи и требования непосредственно к системе управления, организационным структурам и процессам, в том числе и процессам подготовки производства Большое количество отечественных промышленных предприятий, созданных при плановой экономике, продолжают применять устаревшие методы управления и организационные формы, не позволяющие гибко реагировать на изменения внешней среды, адаптироваться к рыночным условиям. Это иерархические структуры управления с ключевой функцией - подготовкой производства продукции, которые обладают низким уровнем адаптивных возможностей. Отсутствие гибкости процессов и быстрой настройки их под заказы ведут к нежелательному увеличению затрат на производство продукции. Проблема рационализации структур управления, процессов подготовки производства и производственных процессов является одной из ключевых, определяющей основные тенденции организационных изменений предприятия. Она стимулирует развитие рыночных отношений в отечественной промышленности. Такая ситуация формирует задачу поиска новых эффективных структур и процессов, которые отличаются гибкостью и разнообразием, а также разработки методик перехода к ним.

Вопросами перестройки процессов и структур занимались такие зарубежные ученые, как Б.Андерсен, В.Легри, Д.Харрингтон, Р.Коллеретт и др. Различные подходы к реорганизации процессов предприятия исследованы в трудах таких отечественных ученых как С.В. Василевская, Л.Д. Гительман, П.В.Забелин, В.П.Ивлев, М.А. Каменнова, В.В.Кондратьев, В.Ф.Кравченко, И.И. Мазур, H.H. Тренев, А.К. Тутунджян, A.B. Костров, Д.В. Александров и др. Задачи автоматизации технологических процессов в различных отраслях промышленности исследовали такие ученые как Ю.Л. Арзуманов, В.И. Денисенко, И.Н. Егоров, В.Ф. Коростелев, Р.И. Макаров и др.

Реструктуризация организационных структур и процессов связана с высокой степенью риска для предприятия, такие мероприятия требуют больших затрат ресурсов - временных, финансовых, трудовых, однако результаты перестройки не всегда совпадают с запланированными, что может привести предприятие к ещё большим проблемам.

Повышение гибкости при проектировании процессов подготовки производства без существенной перестройки структуры управления можно достичь путём разработки механизма идентификации процессов, основное содержание которого заключается в возможности быстрой настройки процессов подготовки производства, протекающих в системе управления, под характеристики заказываемой продукции. Такой подход позволит рационализировать процессы путём устранения избыточных функций и связей, делегирования полномочий, что существенно снизит временные и финансовые издержки при производстве продукции. Решить столь сложную задачу можно с использованием человеко-

машинных систем управления. Решение такой задачи в источниках, посвящён-ных проблемам реструктуризации процессов подготовки производства с целью формирования их гибкой настройки под заказываемую продукцию с использованием информационных технологий, отсутствует.

Поэтому разработка подходов к метода идентификации процессов подготовки производства в соответствии с показателями заказа на продукцию в человеко-машинной системе управления является актуальной.

Цель работы - повышение эффективности организационно-технологических решений в эргатической системе управления процессами подготовки среднесерийного типа производства продукции.

Поставленная в работе цель достигнута за счет решения следующих задач:

1. Исследование влияния параметров заказа продукции на состав функций процессов подготовки её производств.

2. Разработка системы классификации и кодирования показателей заказа продукции.

3. Решение задачи интеллектуального выбора процессов подготовки производства при помощи кластерного анализа и её автоматизация.

4. Разработка метода идентификации процессов подготовки производства в соответствии с характеристиками заказа продукции в эргатической системе управления.

5. Разработка рекомендаций к оценке экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов подготовки производства продукции под показатели заказа.

Объект исследования - промышленное предприятие среднесерийного типа производства.

Предмет исследования — процессы подготовки производства продукции. Методы исследования. В исследовании использовались теория множеств, теория управления, метод экспертных оценок данных, методы интеллектуального анализа данных, методы математической статистики. Исследование, анализ и статистическая обработка результатов экспериментальных исследований проводилась с помощью прикладных программ MS Excel 2007, MathCAD, STATISTICA, ПК «COBRA++», Corel iGrafx Enterprise, ШМ Rational Rose Enterprise Edition.

Научная новизна.

1. Разработан метод идентификации процессов подготовки производства продукции в эргатической системе управления, учитывающий взаимосвязь между параметрами заказа продукции и составом функций процессов.

2. Предложен подход к кластеризации процессов подготовки производства с учетом зависимости состава функциональных этапов процессов от ключевых показателей заказа продукции для автоматизированного построения их прототипов в человеко-машинной системе управления.

3. Разработана методика создания системы классификации и кодирования показателей заказа продукции с учётом его ключевых характеристик, позволяющая идентифицировать процесс подготовки производства продукции в автоматизированном режиме.

Практическая реализация.

Разработана технология создания эргатической системы управления процессами подготовки производства продукции с использованием информационной технологии адаптивно-визуального программирования, позволяющая идентифицировать процессы подготовки производства под характеристики продукции, проводить мониторинг их реализации в режиме реального времени. Разработаны рекомендации к оценке экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов подготовки производства под показатели заказа продукции, позволяющие принимать решение о целесообразности его использования.

Внедрение результатов работы.

Основные результаты работы внедрены на предприятиях ЗАО «Регул», Санкт-Петербург, ООО «Древремстрой», г. Кострома.

Апробация и реализация результатов исследования.

Основные положения диссертационной работы изложены в докладах на научно-практических конференциях: всероссийской научно-технической конференции «Промышленная безопасность» (Йошкар-Ола, 2011); всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие России в XXI веке» (Иваново, 2011); семинаре «Системный анализ, управление и обработка информации» при кафедре информационных технологий Ki ТУ (24.11.2011); VIII Международной научно-практической конференции «Дни науки - 2013» (Прага, 2013).

Основные положепия. выносимые на защиту:

1. Метод идентификации процессов подготовки производства продукции в эргатической системе управления, повышающий эффективность организационно-технологических решений подготовки производства, обеспечивая сокращение сроков производства продукции. Зависимость между параметрами заказа продукции и составом функций процессов подготовки производства.

2. Вариант использования кластеризации процессов подготовки производства, обеспечивающий их интеллектуальный выбор в человеко-машинной системе управления и автоматизированное построение прототипов процессов.

3. Методика создания системы классификации и кодирования показателей заказа продукции, позволяющая автоматизировано идентифицировать процесс подготовки её производства с учётом зависимости между параметрами заказа продукции и составом функций процессов.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 8 статей, включая 3 в изданиях по перечню ВАК.

Объем и структура диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Содержит 114 страниц основного текста, 28 рисунков, 8 таблиц, список литературы составляет 122 наименования.

II. КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цели и задачи исследования.

В первой главе «Предпосылки к разработке метода идентификации процессов подготовки производства в соответствии с характеристиками заказа продукции в эргатической системе управления» дан понятийный аппарат структуры системы и процессов промышленного предприятия; рассмотрены различные виды оргструктур; рассмотрены подходы к определению идентификации процессов в соответствии к различным ситуациям, показателям, продукции и т.д.

Выполнен анализ иерархических структур системы управления промышленным предприятием и процессов подготовки производства, протекающих в них. Рассмотрен состав функций в процессах, организация их взаимосвязей, исследована возможность их преобразований под изменения внешней среды. На основе выполненного анализа сформулирован вывод о низкой степени гибкости процессов подготовки производства в таких структурах промышленного предприятия.

Анализ подходов к определению и существующим подходам к идентификации процессов в соответствии с показателями продукции позволил установить недостаточность разработок по решению проблемы идентификации как настройки производственных систем, процессов и систем управления под меняющиеся условия и потребности заказчиков.

Рассмотрена технология адаптивно-визуального программирования, реализация которой выполнена в ПК «СоЬга++». Исследованы её особенности и принципы, на основании чего сделан вывод о возможности её использования при решении задачи исследования.

Выполнен анализ работ, в которых исследуются вопросы преобразования процессов и структур, таких учёных, как Б.Андерсен, С.Василевская, Л.Д.Гительман, Э.М.Голдрат, К.С. Мышенков, Б.М. Рапопорт, П.В.Забелин, В.П.Ивлев, М.А.Каменнова, В.В.Кондратьев и др. Анализ трудов показал недостаточность работ по исследованию и созданию подходов к идентификации процессов, в том числе и процессов подготовки производства, без резкого изменения структуры предприятия. Кроме того, недостаточно работ, в которых преобразования процессов основаны на под держке информационных технологий.

На основании проведённых обзоров и анализа сформулированы задачи исследования.

Во второй главе «Метод идентификации процессов подготовки производства в соответствии с характеристиками заказа продукции» дано описание содержания метода идентификации процессов подготовки производства продукции в соответствии с характеристиками заказа; теоретико-множественное представление процесса подготовки производства; исследованы характеристики заказа на примере продукции лёгкой промышленности, выполнен отбор наиболее значимых из них с использованием метода экспертных оценок; выявлена зависимости набора функций процессов от характеристик заказываемой продукции и построена модель их функциональных отношений; разработан метод создания

системы классификации и кодирования показателей заказа на продукцию; предложен подход к кластеризации процессов подготовки производства.

Основным содержанием метода идентификации процессов является возможность автоматизированного выбора рационального процесса подготовки производства под определенный заказ, когда набор функциональных этапов процесса строго соответствует набору характеристик заказа.

Формальное представление процесса подготовки производства продукции промышленного предприятия можно записать в виде

ВР =< S, EMP, IR, OR, F, АВР >, (1)

где S - множество потоков данных в процессе, S = {í,} ; EMP - множество исполнителей, EMP = {етр,}; IR- множество входных ресурсов, IR = {¿>(}; OR -множество выходных ресурсов, Oñ = {orJ; F - множество функций, реализуемых в процессе, F = {f¡ | j = 1, J}; J - количество функций; АВР - множество атрибутов процесса, АВР =< T,P,FR >; Т-время реализации процесса, Т = {/,}; Р -стоимость, P = {p,};ER- фрагментарность процесса, FR = {fr¡}.

На первом этапе решалась задача определения характеристик заказов, влияющих на состав функций в процессе подготовки производства. В качестве объекта исследования выбрано предприятие по пошиву одежды со среднесерийным типом производства. Для данной отрасли выявлены следующие признаки заказа продукции: величина объема, частота заказов (постоянные, периодические, разовые), тип (государственный, коммерческий), сезонность, потребительская категория (детская, мужская или женская), целевая ориентация (на рынок, на заказ), возобновляемость модели (серийность), уровень модернизации (новый, типовой, модернизированный), отношение к размерному ряду (стандартный, уникальный), требования к качеству.

Для реализации автоматизированной идентификации процессов подготовки производства продукции другой отраслевой принадлежности набор признаков заказов должен уточняться.

Система признаков заказов (Рг) представлена в виде

Рг = {рг(} (2)

Для отрасли, на примере которой решалась задача, система признаков имеет следующий ввд

VP = {vp,},FO = {fo,},TC = {tc¡}, SN = {sn,}, CS = {cs¡},AO = {a0¡},SER = {.ser,},

LM = {lm,}, SL = (i/,-}, RQ = {rq,}, i e /, / = , (3)

где VP - величина объема, FO - частота заказов, ТС - тип, SN — сезонность, CS -потребительская категория, АО - целевая ориентация, SER - возобновляемость модели* LM- уровень модернизации, SL - размерный ряду, RQ - требованиям к качеству.

Соответствие между вышеперечисленными признаками можно представить в виде множества

О с К х FO x.TCx.SNxCSx АО хSER хLM х SLP х RQ , (4)

где О - множество, определяющее правило, по которому вычисляется соответствие, перечисляющее все участвующие в сопоставлении элементы входящих множеств.

На следующем этапе разработки метода идентификации процессов под заказ выявляются наиболее значимые показатели заказа на производство продукции с использованием метода экспертных оценок. Для продукции лёгкой промышленности такими признаками являются: уровень модернизации, отношение к размерному ряду и требования к качеству. Тип заказа (ТО) определяется через множество

ТО с LM xSLxRQ (5)

Декартово произведение (5) порождает различные комбинации значений параметров заказа, а каждая комбинация порождает различный набор функций в процессе. Таким образом, модель функциональных отношений можно представить как

RF: ТО -> F

Time .ВРх-ТО -*Т, (6)

где RF - отображение типа заказа во множество функций, Time - отображение множества процессов подготовки производства и их длительность в зависимости от типа заказа. Зависимость состава функций в процессе от типа заказа в ви-

* - процесс с максимальным набором функций

----♦ - процесс со средним набором функций

------I» - процесс с минимальным набором функций

Рисуыок 1 - Схема зависимости набора функций в процессе подготовки производства от типа заказа

Схема позволяет отобразить формирование набора функциональных этапов процесса подготовки производства в зависимости от конкретного заказа, который, в свою очередь, обладает соответствующим набором характеристик.

На следующем этапе исследования разработана методика создания системы классификации и кодирования показателей продукции, позволяющая проектировать рациональные процессы подготовки её производства под характеристики заказа. Анализ особенностей существующих классификационных систем позволил установить, что наиболее эффективным решение поставленной задачи может быть на основе использования фасетной системы классификации данных. При разработке кода с использованием фасетной системы применяется параллельное кодирование.

Методика создания системы классификации и кодирования параметров заказа продукции, включает следующие этапы:

1. определение для каждого параметра заказа всех возможных значений;

2. индексирование каждого параметра р1, начиная с нуля;

где у' = 0,л-1 п - число параметров (параметр заказа будет являться отдельным фасетом в системе классификации);

3. построение матрицы, в которой столбцами являются параметры, а строками - номера значений (т>). В матрице при пересечении строк и столбцов находятся значения параметров Уу (индекс столбца отражает номер параметра, строки - номер значения)

/ = 0,71—1, где и - число параметров,

1 = 0,т-1, где т - число значений, т = тaxki, к - количество значенийу'-го

параметра;

4. наложение условий ограничения на количество значений у'-го параметра (количество не должно быть более 10, в противном случае необходима декомпозиция у'-го параметра);

5. определение числа возможных комбинаций (ЫС)

6. создание кода для каждой комбинации, множество возможных комбинаций хранится во множестве ТО = {toi}, где i=l,NC. Множество всех кодов хранится во множестве CD={cdj}, где i=l,NC.

Если к-е значение /-го параметра есть в заказе, то соответствующему элементу матрицы присваивается 1, в противном случае - 0. В виду того, что в отдельном заказе у каждого параметра может быть только одно значение, ву'-ом столбце может быть только одна единица. Элемент cdt (код заказа) множества CD рассчитывается по формуле

Количество комбинаций, порождаемых показателями заказа, может быть различным, что создаёт проблему количественного анализа функций процесса и создание для каждой комбинации функций его модель. Задача решена путем выделения групп схожих процессов, анализа необходимых характеристик заказа и построение для каждой группы модели путем выделения прототипа процесса подготовки производства. Эффективным подходом к решению задачи является применение метода кластеризации. Разбиение выборки на группы позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принимать решения по каждому кластеру.

На первом этапе решения задачи проведена выборка для кластеризации данных и определено множество переменных с целью оценки объектов в выборке.

При анализе группы алгоритмов кластеризации в ходе исследований сделан выбор в пользу неиерархических алгоритмов. Сложность иерархических алгоритмов заключается в том, что они негибки в разрезе полученной классификации и ограничивают набор данных. Неиерархические алгоритмы более устойчивы к шумам и выбросам, к включению незначимых переменных в набор. В

л

NC = Ukj ■

>0

(7)

m п

cdj = V Y v.. *(/ + !) *10"~J

(8)

качестве алгоритма кластеризации выбран £М-алгоритм, который обладает мощной статистической основой и позволяет построить желаемое число кластеров. В отличие от алгоритма к-теапя, применённый алгоритм учитывает фактор перекрываемости кластеров. На начальном этапе кластеризации выявлена степень корреляции данных в выборке. ¿ГМ-алгоритм является основным методом, определены оценки максимального правдоподобия параметра, лежащего в основе распределений из множества данных. Алгоритм ЕМ- кластеризации не основан на расстоянии, вместо этого, вычисляется вероятность принадлежности каждого наблюдения к каждому кластеру, основанную на выбранном распределении (по умолчанию - нормальное распределение). Конечная цель алгоритма ЕМ- кластеризации - нахождение для кластеров решений, которые максимизируют полную вероятность данных, задаваемых конечным решением кластера. Отсюда, в ЕМ-кластеризации любая разница в масштабе или интервале переменной, выбранной для анализа, не будет влиять на результат.

Кластеризация процессов подготовки производства выполнена на примере процессов швейного предприятия

где х1 — уровень модернизации, х2 — размерный ряд, х3 — требуемое качество, х4 — количество функциональных этапов в процессе. Каждая из этих переменных принимает следующие значения:

В ходе анализа было выявлено, что коэффициент корреляции переменных находится в диапазоне (0,1..0,5), что считается слабой или умеренной связью. При проведении кластеризации £'А/-алгоритмом было задано три кластера. Это обусловлено «идеологическим» подходом по разделению процессов на «максимальный», «средний» и «минимальный» по степени сложности. При этом переменным XI, Х2 присвоен категориальный тип, а Хз, х4 - числовой (по умолчанию тип распределения - нормальный). Далее использовалась кросс-проверка (для нахождения или подтверждения) оптимального числа кластеров. Результат V-кросс-проверки с графиком функции ошибки представлен на рисунке 2, из которого очевидно, что оптимальное количество кластеров - 3.

КВР = {кЬР1,..,кЬРп}, №>р1 = ,х2,х3,х4},

(9)

(10)

Рисунок 2 - График последовательности потерь

При оценке полученных кластеров использовался коэффициент сложности процесса, определяемый как отношение количества уровней декомпозиции модели процесса к сумме работ процесса. Первый кластер характеризуется либо новым уровнем модернизации и стандартным размерным рядом, либо типовым уровнем модернизации и уникальным размерным рядом, и обладает средней сложностью среди выявленных кластеров (коэффициент сложности = 0.19). Второй кластер характеризуется стандартным размерным рядом, уровнем модернизации типовым или модернизированным, наименьшей сложностью (коэффициент сложности = 0.27). Третий кластер характеризуется уникальным размерным рядом, уровнем модернизации новым или модернизированным, наибольшей сложностью (коэффициент сложности = 0.15).

Таким образом, предложен метод идентификации процессов подготовки производства продукции под характеристики заказа из некоторого набора моделей процессов. Установлена зависимость между параметрами заказа продукции и составом функций процессов подготовки производства. Разработанная система показателей заказов позволяет осуществлять разграничение функций, прав и полномочий в процессах. Расчёт кода заказов реализуется при автоматизированном выборе модели процесса подготовки производства и исполнения заказа. Подход к кластеризации процессов промышленного предприятия позволяет выявлять прототипы для каждого кластера процессов промышленного предприятия, что существенно сокращает время анализа характеристик процессов и их реализацию.

В третьей главе «Автоматизация метода идентификации процессов подготовки производства в соответствии с характеристиками заказа продукции в ПК «СоЬга++»» рассмотрены варианты решений и обоснован выбор программного обеспечения для создания человеко-машинных систем управления процессами подготовки производственного процесса, позволяющая автоматизировано идентифицировать процесс в соответствии с набором показателей заказа про-

дукции, и спроектирована АСУ подготовки производства на базе ПК «СоЬга++».

Программная реализация идентификации процессов подготовки производства в человеко-машинной системе носит вариативный характер: от интеграции комплекса стандартных ПП до разработки специализированного ПО.

В настоящем исследовании человеко-машинная система для реализации автоматизированного выбора процессов подготовки производства создана с использованием ПК «СоЬга-н-», основными критериями выбора которой являются: наличие возможности адаптивно-визуального программирования, позволяющее проектировать АСУ класса ВРМ, проектировать модели процессов без САБЕ-средств, анализировать показатели процессов и ресурсов.

На основе разработанного метода идентификации процессов подготовки производства под характеристики заказа и возможностей ПК «СоЬга++» предложена технология реализации автоматизированного выбора рационального процесса в зависимости от параметров заказа продукции. Разработаны модели процессов подготовки производства на примере швейного предприятия, соответствующие каждой группе заказов в зависимости от их параметров, являющиеся прототипами процессов, сформированных при кластеризации.

Разработаны объекты предметной области: «клиент», «тип изделия», «основные», «рекомендации» (с вложенными объектами «тип процесса», «код»), «дополнительные» (с вложенными объектами «частота заказов», «тип», «потребительская категория», «целевая ориентация», «серийность» и «сезонность»), «рабочий», «операция», «заказ». Объект «Клиент» необходим для хранения информации о заказчике; объекты «основные» и «дополнительные» содержать в себе информацию о характеристиках заказа, более значимых и менее значимых у ОНИ соответственно; объекты «рабочий» и «операция»

ф-Ы 1 ¡1] Основные служат для описания деятельности отдельно взятого

Й-СК 1 И Номер КД модели _ - ,

:.....г [1] номер кд модели сотрудника; объект «заказ» содержит в себе инфор-

в!т! 1 га номер к др. ряда мацию о заказе клиента и объект «рекомендация»

[ 2 [1 ¡НомерКД р.ряда

4} 1 [4] номер тд моде™ необходим для хранения номера прототипа процесса | г и] номер тд мшели в зависимости от кода заказа, получаемого при в

Б €1 1 0 Номер ТДр.ряда " „

I '—г п]номертдр.ряд« процессе расчёте. Объект «Заказ» показан на рисунке

ЕНЦ1 1 [6] Операция ^

: -А П1 Название операции

й-й 1 [71 Рабочий На базе разработанных объектов спроектированы формы, необходимые для реализации процессов. В

¿-■Си 1 и Рабочим поля форм исполнителями вводятся данные о клиен-

С| ид™'^^ тах и 0 характеристиках заказа. На рисунке 4 пред-

|«А и пояснение ставлены формы, в которые заносятся основные

■ А^э'п^^з (значимые) и дополнительные показатели заказа на

-А и пояс«»« 4 продукцию. Ввод данных в АСУ 1111 осуществляется

.....2 (71 Контроль!

2 ¡а] контрольг при реализации процесса, затем система на основе

введенных данных формирует рекомендацию по Рисунок 3 - Объект идентификации процесса - номер прототипа процес-«Заказ» (фрагмент) са. полученного в ходе кластерного анализа. Руководитель инициирует запуск выбранного процесса, система автоматически осуществляет рассылку задач и форм для реализации функций процесса и

¿131 т 1 ■ *'•" 1МШ а 5

ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

¡112000123-СЛТиРН 3 _

Сиядарпшй-^ У1|мк«пы1ы*-2 Еел-1 Ь»г-0

ГОШШЙЁШШ дьшж-^н^ашяаМ-

ДОПОЛНИтепЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ Иктмральный показатель

Вепя«ина оЙ1л»а (мт)

|5

5=-3±1

Потребительская категория Целевая ориентация

'Ирсия Сезонность

В рам« мгдао< Ш)И578 к

Рисунок 4 - Формы ввода показателей заказа осуществляет мониторинг процесса подготовки производства в режиме реального времени. Пример одного из прототипов процесса подготовки производства представлен на рисунке 5.

Рисунок 5 - Прототип процесса с максимальным количеством функциональных

этапов

Организационная структура предприятия, спроектированная в ПК «СоЬга++», показана на рисунке 6.

Рисунок 6 - Организационная структура системы подготовки производства

Таким образом, метод идентификации процессов подготовки производства под показатели заказа продукции реализован в автоматизированном режиме. Разработана технология создания АСУ процессов подготовки производства продукции с использованием информационной технологии адаптивно-визуального программирования, позволяющая проводить мониторинг их реализации в режиме реального времени, на базе ПК «СоЬга++».

В четвертой главе «Оценка экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов подготовки производства в соответствии с показателями заказа продукции» приведены рекомендации к оценке экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов под показатели продукции, позволяющие принимать решение о целесообразности его использования.

Для оценки эффективности и успешности предложенного метода идентификации процессов подготовки производства в автоматизированной среде необходимо определить его экономическую эффективность. Для оценки выбраны модели процессов: базовый и три прототипа, полученные в результате кластеризации. В качестве инструментов рассмотрены следующие нотации: методология ARIS, семейство IDEF и стандарты OMG. При рассмотрении методологии ARIS выявлены такие недостатхси, как сложность и чрезмерная детализированность, что требует достаточного долгого времени на изучение сложной системы обозначений. При рассмотрении семейства LDEF выявлен недостаток, связанный с ограничением количества объектов на одной диаграмме (не более 8), что обусловлено направленностью данных нотаций на верхний уровень проектирования. Среди стандартов OMG выделяют UML (диаграмма активности) и BPMN. Безусловно, к положительным моментам UML относятся интуитивно понятные обозначения, схожие с блок-схемами. Однако выбор сделан в пользу BPMN, обладающей рядом преимуществом по сравнению со стандартом UML: отображение таймеров, работа с бизнес-исключениями и возможность не только выделять пользователями «плавающие дорожки», но и объединять их в пулы. Кроме того, в BPMN существует возможность отображения объекта данных и базы данных.

Для работы с диаграммами BPMN существует более 70 программных продуктов, среди которых Oracle ВРМ Suite, IBM Web Sphere Business Modeler Advanced и др. Для решения задачи исследования выбран ПП Corel iGrafx Enterprise, предназначенный для анализа и имитации процессов. Продукт обладает интуитивно-понятными средствами анализа и генерации отчетов, мощным функционалом, но весьма «дружественным» интерфейсом.

В ПП построены четыре процесса: базовый и три прототипа. На рисунке 7 приведена модель прототипа 2-го кластера («минимальный» процесс), построенный в нотации BPMN с помощью ПП IGrafx.

к= -»)По««КД»6Д

-3- БП<*им» —J.---- ...............< ! J........... 1

К£ g™ мо номж.ка

; Uli "I [

т„„ V 1

'«Г* 1 -: Picto« «••■

»... i I

Ксктраая H : * Пцмрт» '..... О

Рисунок 7 - Модель «минимального» процесса в нотации BPMN

При построении модели процесса каждой из работ назначался определенный временной промежуток или временная константа. В модели базового процесса вводился элемент «субпроцесс» для работы с конструкторской и технологической документацией. При определении «человеческих» ресурсов учитывались стоимостные затраты. После построения моделей процессов для каждого из них сформирован отчет, содержащий информацию о временных, стоимостных и «человеческих» затратах. Анализ четырех отчетов позволил получить следующие статистические данные. При сравнении базового процесса подготовки производства и трех прототипов (максимальный, средний, минимальный) получены следующие результаты: финансовые затраты сокращаются на 75, 59 и 33 % соответственно, временные затраты сокращаются на 70, 56 и 35 % . Пакет iGrafx Enterprise сгенерировать продукт данные в табличном виде; данные распределяются по трем направлениям: транзакции, ресурсы, объекты. Пользователь может легко получить сведения о времени цикла, времени работы, времени ожидания ресурса и многое другое. К тому же пакет позволяет производить операции импорта-экспорта с приложениями Microsoft Office.

Таким образом, разработаны рекомендации к оценке экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов подготовки производства под характеристики заказываемой продукции. Применение подхода к оценке с использованием методологии BPMN на базе ПП Corel iGrafx Enterprise подтвердило целесообразность использования предложенного подхода с положительной экономической эффективностью.

Ш. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В результате проведенного исследования решена научно-техническая задача, заключающаяся в разработке метода идентификации и интеллектуального выбора процесса подготовки производства под заказ продукции в эргатической системе управления промышленным предприятием на примере лёгкой промышленности. .= -

Получены следующие основные результаты:

1. Предложен метод идентификации процессов в соответствии с характеристиками заказа продукции в эргатической системе управления, учитывающий взаимосвязь между параметрами заказа продукции и составом функций процессов и позволяющий повысить эффективность организационно-технологических решений подготовки производства.

2. Разработана система показателей заказа промышленного предприятия на примере легкой промышленности, методом экспертных оценок выбраны наиболее значимые показатели для реализации идентификации процессов подготовки производства под характеристики заказа.

3. Установлена зависимость и разработаны модели функциональных отношений межу параметрами заказа и множеством функций процессов, между множеством процессов и их длительности в зависимости от типа заказа.

4. Разработана методика создания системы классификации и кодирования показателей заказа продукции с учётом его ключевых характеристик, позволяющая идентифицировать процесс подготовки производства продукции в автоматизированном режиме. Предложенный подход позволяет спроектировать рациональный процесс под конкретный заказ, исключающий избыточные функции и связи, в кратчайшие сроки.

5. Предложен подход к кластеризации процессов подготовки производства, обеспечивающий возможность их интеллектуального выбора в человеко-машинной системе управления и автоматизированное построение прототипов процессов.

6. Разработана технология реализации АСУПП на базе ПК «Cobra-н-», осуществляющая автоматизированную идентификацию процесса из набора прототипов процесса подготовки производства на основе данных о заказе, управление данными о клиентах, заказах и продукции, реализацию и мониторинг процесса.

7. Разработаны рекомендации к оценке экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов подготовки производства под показатели заказа продукции. Применение метода позволило установить существенное снижение времени и затрат при подготовке производства продукции. Оценка эффективности с использованием методологии BPMN на основе ПО Corel iGrafx Enterprise подтвердило целесообразность предложенного метода с положительной экономической эффективностью.

IV. СПИСОК РАБОТ, В КОТОРЫХ ОПУБЛИКОВАНЫ ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ В изданиях из перечня ВАК:

1. Голубева, А.О. Кластеризация процессов промышленного предприятия в методе их адаптации под заказ [Электронный ресурс] /Г.Л.Виноградова, А.О,Голубева // «Инженерный Вестник Дона».-2012.- №2,-Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/arcliive/n2y2012/829 (соискатель - 50%).

2. Голубева, АО. Алгоритм автоматического выбора процесса при подготовке производства продукции / Г.ЛВиноградова, А.О.Голубева // «Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика - 2012 - №2 - С.57-60 (соискатель - 50%).

3. Голубева, А. О. Методика оценки эффективности механизма адаптации процессов организации в автоматизированной системе управления // А.О. Голубева «Научно-технический вестник Поволжья»,- 2013 - №1 — С.155-159.

В прочих изданиях:

4. Голубева, А.О. Мониторинг заказов промышленного предприятия при переходе к адаптивным системам управления/А.О. Голубева // «Сборник статей по материалам Всероссийской научно-технической конференции «Промышленная безопасность»,- 2011- С.100-102.

5. Голубева, А.О. Система показателей заказов промышленного предприятия. / А.О. Голубева // Молодые ученые КГТУ,- 2011.- С. 122-124.

6. Голубева, А.О. Методика ранжирования показателей заказов при разработке адаптивных структур управления предприятием / Г.Л.Виноградова, А.О. Голубева//Сборник статей по материалам всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие России в XXI веке».- 2011- С.23-25 (соискатель - 50%).

7. Голубева, А.О. Методика кодирования показателей заказа продукции для автоматической генерации модели процесса подготовки производства / А.О.Голубева // Информационно-телекоммуникационные системы и управление: материалы Всероссийской научной школ».- 2011- С.247-250.

8. Голубева, А.О. Использование методологии BPMN для определения экономической эффективности механизма адаптации процессов под заказ в системе управления предприятием/А.О.Голубева // Materialy IX mezinarodni vdecko - prakticka konference «Dny vdy - 2013».- 2013. -C.32-35.

Голубева Анна Олеговна

ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЗАКАЗА ПРОДУКЦИИ НА ИДЕНТИФИКАЦИЮ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ВЫБОР ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 19.08.2013. Печ. л. 1,06. Заказ 342. Тираж 100. РИО КГТУ, Кострома, ул. Дзержинского, 17

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КОСТРОМСКОЙ ГОСУДАРТСВЕННЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи 04201362600 »ЖвШ^-

Голубева Анна Олеговна

ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЗАКАЗА ПРОДУКЦИИ НА ИДЕНТИФИКАЦИЮ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ВЫБОР ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА

Специальность: 05Л 3.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (промышленность)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель к.т.н, профессор Виноградова Г.Л.

Кострома - 2013

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ....................................................................................4

ГЛАВА 1. ПРЕДПОСЫЛКИ К РАЗРАБОТКЕ МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА В СООТВЕТСТВИИ С ХАРАКТЕРИСТИКАМИ ЗАКАЗА ПРОДУКЦИИ В ЭРГАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ.................................................................9

1.1 Понятийный аппарат структуры системы и процессов промышленного предприятия....................................................................................9

1.2 Понятие идентификации. Подходы к определению..............................12

1.3 Идентификация организационных структур.......................................13

1.4 Визуально-адаптивное программирование..........................................25

1.5 Преобразование процессов и структур...............................................27

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1......................................................................28

ГЛАВА 2 МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА В СООТВЕТСТВИИ С ХАРАКТЕРИСТИКАМИ ЗАКАЗА ПРОДУКЦИИ.................................................................................29

2.1 Процесс подготовки производства как объект управления.....................29

2.2 Формирование системы показателей заказа промышленного предприятия на примере легкой промышленности........................................................31

2.3 Формирование ключевых показателей с помощью метода экспертных оценок............................................................................................33

2.4 Формирование моделей функциональных отношений...........................38

2.5 Разработка системы классификации и кодирования..............................40

2.6 Кластерный анализ процессов подготовки производства........................46

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2......................................................................55

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ И ИНТЕЛЛЕКТУЛЬНОГО ВЫБОРА ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ

ПРОИЗВОДСТВА НА БАЗЕ ПК «СОВКА++»..........................................57

3.1 Обзор автоматизированных систем управления предприятием..................57

3.2 Описание программного комплекса «Cobra++»....................................64

3.3 Создание объектов в ПК «Cobra++»..................................................67

3.4 Создание форм в ПК «COBRA++»....................................................69

3.5 Организационная структура швейного предприятия...........................75

3.6 Создание процессов для автоматизации метода идентификации процессов

подготовки производства и их интеллектуального выбора..........................76

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.....................................................................83

ГЛАВА 4 ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ ПОД ПОКАЗАТЕЛИ ПРОДУКЦИИ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ЕЁ ПРОИЗВОДСТВА.............................................................................84

4.1 Обзор методологий моделирования процессов......................................84

4.2 Использование методологии BPMN для оценки экономической

эффективности метода адаптации процессов под заказ продукции.................90

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.....................................................................101

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...............................................................................102

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ........................................104

ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты апробации и внедрения результатов исследования. ..115

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Современное предприятие находится в динамической внешней среде, которая постоянно влияет на его функционирование. Не учитывать этот фактор означает потерять на рынке потребителей своей продукции и уступить конкурентные преимущества другим производителям. Как правило, это внешнее влияние ставит новые задачи и требования непосредственно к системе управления, организационным структурам и процессам, в том числе и процессам подготовки производства. Большое количество отечественных промышленных предприятий, созданных при плановой экономике, продолжают применять устаревшие методы управления и организационные формы, не позволяющие гибко реагировать на изменения внешней среды, адаптироваться к рыночным условиям. Это иерархические структуры управления с ключевой функцией -подготовкой производства продукции, которые обладают низким уровнем адаптивных возможностей. Отсутствие гибкости процессов и быстрой настройки их под заказы ведут к нежелательному увеличению затрат на производство продукции. Проблема рационализации структур управления, процессов подготовки производства и производственных процессов является одной из ключевых, определяющей основные тенденции организационных изменений предприятия. Она стимулирует развитие рыночных отношений в отечественной промышленности. Такая ситуация формирует задачу поиска новых эффективных структур и процессов, которые отличаются гибкостью и разнообразием, а также разработки методик перехода к ним.

Вопросами перестройки процессов и структур занимались такие зарубежные ученые, как Б.Андерсен, В.Легри, Д.Харрингтон, Р.Коллеретт и др. Различные подходы к реорганизации процессов предприятия исследованы в трудах таких отечественных ученых как C.B. Василевская, Л.Д. Гительман, П.В.Забелин, В.П.Ивлев, М.А. Каменнова, В.В.Кондратьев, В.Ф.Кравченко, И.И. Мазур, H.H. Тренев, А.К. Тутунджян, A.B. Костров, Д.В. Александров и др.

[4,16,19,20,22,43,46,54,69,74,81,82,84,89,90]. Задачи автоматизации

технологических процессов в различных отраслях промышленности исследовали такие ученые как Ю.Л. Арзуманов, В.И. Денисенко, И.Н. Егоров, В.Ф. Коростелев, Р.И. Макаров и др. [61,115-122]

Реструктуризация организационных структур и процессов связана с высокой степенью риска для предприятия, такие мероприятия требуют больших затрат ресурсов - временных, финансовых, трудовых, однако результаты перестройки не всегда совпадают с запланированными, что может привести предприятие к ещё большим проблемам.

Повышение гибкости при проектировании процессов подготовки производства без существенной перестройки структуры управления можно достичь путём разработки механизма идентификации процессов, основное содержание которого заключается в возможности быстрой настройки процессов подготовки производства, протекающих в системе управления, под характеристики заказываемой продукции. Такой подход позволит рационализировать процессы путём устранения избыточных функций и связей, делегирования полномочий, что существенно снизит временные и финансовые издержки при производстве продукции. Решить столь сложную задачу можно с использованием человеко-машинных систем управления. Решение такой задачи в источниках, посвящённых проблемам реструктуризации процессов подготовки производства с целью формирования их гибкой настройки под заказываемую продукцию с использованием информационных технологий, отсутствует.

Поэтому разработка подходов к метода идентификации процессов подготовки производства в соответствии с показателями заказа на продукцию в человеко-машинной системе управления является актуальной.

Цель работы - повышение эффективности организационно-технологических решений в эргатической системе управления процессами подготовки среднесерийного типа производства продукции.

Поставленная в работе цель достигнута за счет решения следующих задач:

1. Исследование влияния параметров заказа продукции на состав функций процессов подготовки её производств.

2. Разработка системы классификации и кодирования показателей заказа продукции.

3. Решение задачи интеллектуального выбора процессов подготовки производства при помощи кластерного анализа и её автоматизация.

4. Разработка метода идентификации процессов подготовки производства в соответствии с характеристиками заказа продукции в эргатической системе управления.

5. Разработка рекомендаций к оценке экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов подготовки производства продукции под показатели заказа.

Объект исследования - промышленное предприятие среднесерийного типа производства.

Предмет исследования - процессы подготовки производства продукции.

Методы исследования. В исследовании использовались теория множеств, теория управления, метод экспертных оценок данных, методы интеллектуального анализа данных, методы математической статистики. Исследование, анализ и статистическая обработка результатов экспериментальных исследований проводилась с помощью прикладных программ MS Excel 2007, MathCAD, STATISTICA, ПК «COBRA++», Corel iGrafx Enterprise, IBM Rational Rose Enterprise Edition.

Научная новизна.

1. Разработан метод идентификации процессов подготовки производства продукции в эргатической системе управления, учитывающий взаимосвязь между параметрами заказа продукции и составом функций процессов.

2. Предложен подход к кластеризации процессов подготовки производства с учетом зависимости состава функциональных этапов процессов от ключевых

показателей заказа продукции для автоматизированного построения их прототипов в человеко-машинной системе управления. 3. Разработана методика создания системы классификации и кодирования показателей заказа продукции с учётом его ключевых характеристик, позволяющая идентифицировать процесс подготовки производства продукции в автоматизированном режиме.

Практическая реализация.

Разработана технология создания эргатической системы управления процессами подготовки производства продукции с использованием информационной технологии адаптивно-визуального программирования, позволяющая идентифицировать процессы подготовки производства под характеристики продукции, проводить мониторинг их реализации в режиме реального времени. Разработаны рекомендации к оценке экономической эффективности автоматизированной идентификации процессов подготовки производства под показатели заказа продукции, позволяющие принимать решение о целесообразности его использования.

Внедрение результатов работы.

Основные результаты работы внедрены на предприятиях ЗАО «Регул», Санкт-Петербург, ООО «Древремстрой», г. Кострома.

Апробация и реализация результатов исследования.

Основные положения диссертационной работы изложены в докладах на научно-практических конференциях: всероссийской научно-технической конференции «Промышленная безопасность» (Йошкар-Ола, 2011); всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие России в XXI веке» (Иваново, 2011); семинаре «Системный анализ, управление и обработка информации» при кафедре информационных технологий КГТУ (24.11.2011); VIII Международной научно-практической конференции «Дни науки -2013» (Прага, 2013).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод идентификации процессов подготовки производства продукции в эргатической системе управления, повышающий эффективность организационно-технологических решений подготовки производства, обеспечивая сокращение сроков производства продукции. Зависимость между параметрами заказа продукции и составом функций процессов подготовки производства.

2. Вариант использования кластеризации процессов подготовки производства, обеспечивающий их интеллектуальный выбор в человеко-машинной системе управления и автоматизированное построение прототипов процессов.

3. Методика создания системы классификации и кодирования показателей заказа продукции, позволяющая автоматизировано идентифицировать процесс подготовки её производства с учётом зависимости между параметрами заказа продукции и составом функций процессов.

ГЛАВА 1. ПРЕДПОСЫЛКИ К РАЗРАБОТКЕ МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА В СООТВЕТСТВИИ С ХАРАКТЕРИСТИКАМИ ЗАКАЗА ПРОДУКЦИИ В ЭРГАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Понятийный аппарат структуры системы и процессов промышленного предприятия

Предприятие - это коммерческая или государственная, производственная или торгово-сбытовая, административная или финансовая структура. Структура предприятия - это его внутреннее строение, характеризующее состав подразделений и систему связи, подчиненность и взаимодействие между ними. Различают понятия производственной, общей и организационной структур управления. Совокупность производственных подразделений (цехов, участков, обслуживающих хозяйств и служб) прямо или косвенно участвующих в производственном процессе, их количество и состав определяют производственную структуру предприятия. Общую структуру предприятия представляет совокупность всех производственных, непроизводственных (по обслуживанию работников и членов их семей) и управленческий подразделений предприятия. Организационная структура управления - это система управления, которая определяет состав, взаимодействие и подчиненность ее элементов. [83,100]

Совокупность всех действий людей и орудий труда, осуществляемых на предприятии для изготовления конкретных видов продукции, называется производственным процессом. Основной частью производственного процесса являются технологические процессы, которые содержат целенаправленные действия по изменению и определению состояния предметов труда. В ходе реализации технологических процессов происходит изменение геометрических форм, размеров и физико-химических свойств предметов труда.

Единичный технологический процесс разрабатывается для изготовления или ремонта изделия одного наименования, независимо от типа производства.

Типовой технологический процесс разрабатывается для изготовления группы изделий с общими конструктивными и технологическими признаками. Групповой технологический процесс разрабатывается для изготовления группы изделий с разными конструктивными признаками, но общими технологическими признаками.

Технологические процессы изготовления изделий, деталей и заготовок при их разработке и в производственных условиях могут быть делимы на следующие структурные составляющие: технологическая операция, установка, технологический переход, вспомогательный переход, рабочий ход, позиция, прием.

Организация производственных процессов состоит в объединении людей, орудий и предметов труда в единый процесс производства материальных благ, а также в обеспечении рационального сочетания в пространстве и во времени основных, вспомогательных и обслуживающих процессов. [75,83]

Техническая подготовки производства, состоит из конструкторской и технологической подготовки производства.

Конструкторская подготовка производства охватывает весь комплекс работ по проектированию новых и совершенствованию существующих конструкций машин и оборудования: исследование машин и оборудования в процессе их производственной эксплуатации; разработку эскизного и технического проектов; составление рабочего проекта; изготовление опытного образца (опытной или установочной партии) и всесторонние испытания; доработка конструкций изделий по результатам испытаний; внесение конструкторских изменений в процессе наладки и отработки новых изделий [97].

Технологическая подготовка производства включает следующий комплекс работ: проектирование и внедрение новых и совершенствование действующих технологических процессов; проектирование и изготовление технологической оснастки; выбор оборудования; установление прогрессивных нормативов использования труда, оборудования, сырья,

материалов и т.д.; выверку и наладку запроектированных технологических

процессов и оснастки при изготовлении установочной партии. Таким образом, техническая подготовка производства представляет собой единый процесс выполнения замкнутого цикла работ в определенной последовательности и взаимосвязи, объединенных единой целью и назначением. Управление этим процессом (объектом управления) и определяет содержание действий подсистемы управления технической подготовкой производства.

Целью подсистемы управления технической подготовкой производства является проведение комплексной подготовки производства к освоению и выпуску новых или модернизируемых изделий, а также повышение качества решения задач, технической подготовки производства за счет проведения технических и экономических обоснований получаемых результатов; снижение стоимости цикла действующей технической подготовки производства, уменьшение времени и стоимости решений технической подготовки производства, выработку нормативных данных для подсистем АСУП. Таким образом, основной задачей подсистемы является организация определенных воздействий на объект управления с целью достижения максимального сокращения сроков освоения промышленного производства новых (или модернизируемых) машин и обо�