Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ организации процесса обеспечения производства систем автоматики ресурсами 14
1.1 Анализ системы обеспечения ресурсами производства систем автоматики 14
1.2 Факторы, влияющие на своевременность обеспечения ресурсами производства 22
1.3 Анализ существующих методов и моделей, применяемых для мониторинга обеспеченности ресурсами производства 26
1.4 Обоснование необходимости применения математического аппарата теории нечетких множеств для решения задачи интеллектуальной поддержки оперативного мониторинга 32
1.5 Анализ особенностей моделей интеллектуальной обработки информации 37
1.6 Выводы по главе 1.
Постановка задачи на исследование 43
2 Разработка моделей обработки информации для интеллекту альной поддержки оперативного мониторинга обеспеченности ресурсами производства 46
2.1 Математическая модель обработки слабоструктурированной информации о состоянии обеспеченности производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы 46
2.2 Математическая модель оперативного мониторинга обеспеченности производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы 63
2.3 Логико-лингвистическая модель количественной оценки обеспеченности производства систем автоматики. 68
2.4 Математическая модель коррекции функций принадлежности формализованного понятия «Наличие ресурса»... 73
2.5 Выводы по главе 2 80
3 Разработка алгоритмов интеллектуальной поддержки опера тивного мониторинга обеспеченности ресурсами производства и предложений по их реализации 82
3.1 Структура, состав и функции системы оперативного мониторинга обеспеченности ресурсами производства систем автоматики 82
3.2 Разработка алгоритмов, реализующих нечеткий подход к обработке экспертной информации в системе оперативного мониторинга 86
3.3. Совершенствование организации обеспечения производства электронной компонентной базой систем автоматики 97
3.4 Оценка эффективности применения разработанных моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки оперативного мониторинга обеспеченности производства систем автоматики 104
3.5 Выводы по главе 3 113
Заключение 116
Список литературы
- Анализ существующих методов и моделей, применяемых для мониторинга обеспеченности ресурсами производства
- Анализ особенностей моделей интеллектуальной обработки информации
- Математическая модель оперативного мониторинга обеспеченности производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы
- Разработка алгоритмов, реализующих нечеткий подход к обработке экспертной информации в системе оперативного мониторинга
Анализ существующих методов и моделей, применяемых для мониторинга обеспеченности ресурсами производства
Рассмотрим решение отмеченных задач на примере управления качеством производства САТ. С точки зрения системного подхода (рисунок 1.2) [13, 23, 53, 82, 89] решение задачи управления качеством систем автоматики является одной из основных. В рамках решения этой задачи, формулируется и решается задача обеспечения процесса производства элементами электронной компонентной базой в необходимом объеме и с требуемым качеством. Если эта задача решается на основе системного подхода в интересах управления качеством производства САТ на каждом этапе жизненного цикла с применением вычислительных и информационно-аналитических систем, то целесообразно говорить о наличии автоматизированной системы управления качеством [18, 28, 47, 59, 74].
Обеспечение мелкосерийного производства САТ качественной электронной компонентной базой (ЭКБ), как показано во введении, является актуальной практической задачей. Ее решение, наряду с другими задачами, позволит достичь основной цели системы управления качеством производства САТ.
Одной из существенных трудностей создания системы обеспечения производства САТ элементами ЭКБ, отвечающими предъявляемым требованиям, является необходимость оценки не только большого количества параметров, характеризующих обеспеченность производства ресурсами, но и качество элементов ЭКБ. Оперативный контроль этих параметров позволяет обеспечить не только непрерывность производства, но и снизить риски, обусловленные не знанием изменения объема страхового запаса ресурсов. Это м. б. достигнуто в рамках построенной системы оперативного мониторинга, обеспечивающей «фиксацию» колебаний производства в интересах своевременного изменения объема страхового запаса ресурса на очень коротких интервалах времени.
Под мониторингом, согласно [134, 136, 137] будем понимать непрерывный процесс наблюдения и регистрации параметров объекта, в сравнении с заданными критериями, реазизуемый системой сбора, регистрации, хранения и анализа параметров, характеризующих состояние системы или процесса для принятия решений о состоянии обеспеченности производства.
Принято различать [28, 133, 135] мониторинг состояния и параментров. Мониторинг состояния – наблюдение за состоянием объекта для определения и предсказания момента перехода в предельное состояние. Результат мониторинга состояния объекта представляет собой совокупность диагнозов составляющих его субъектов, получаемых на неразрывно примыкающих друг к другу интервалах времени, в течение которых состояние объекта существенно не изменяется. Принципиальным отличием мониторинга состояния от мониторинга параметров является наличие интерпретатора измеренных параметров в терминах состояния – экспертной системы поддержки принятия решений о состоянии объекта и дальнейшем управлении.
Под термином «оперативный мониторинг» понимается контроль динамики изменения процесса, в частности обеспеченности производства САТ элементами ЭКБ. Проведение оперативного (дежурного) мониторинга организуется с использованием данных базового и периодического мониторинга, а полученные результаты хранятся в базах и банках данных соответствующей автоматизированной информационной системы.
Обобщенная структурная модель существующей системы контроля качества производства САТ представлена на рисунке 1.2. Такая организация модели системы мониторинга качества реализует следующие условия:
С учетом этого система обеспечения производства САТ качественной ЭКБ, удовлетворяющая этим условиям, включает: подсистему обеспечения ЭКБ; контроля качества ЭКБ; подсистему мониторинга наличия требуемого объема ЭКБ, обеспечивающего производство САТ. Анализ представленной модели показал, что входящие в нее подсистемы взаимосвязаны и взаимозависимы.
Анализ литературы [39, 52, 54, 63, 64] позволил сделать вывод о том, что обеспечением качества производства обеспечивается выбором технологического оборудования, режимов технологического процесса и материалов, обеспечивающими требования, определенные нормативно-технической документацией (НТД), их качество. Поэтому, подсистему обеспечения качества целесообразно представить в виде: входа X (необходимые для выпуска продукции НТД: обслуживающий персонал, производственные помещения, орудия труда и ресурсы); процесса Y (технологии производства, процессы по 18 ступления, хранения и использования различных ресурсов) и выхода Z (результаты производства, прошедшие контроль качества).
Требование длительной надежной эксплуатации САТ налагает на применяемую для ее изготовления ЭКБ жесткие требования по надежности и безотказности работы (интенсивность отказов не ниже 510"9 1/ч) [61, 63, 81]. Поэтому, высокий уровень качества поставляемых элементов ЭКБ, является залогом обеспечения требуемой надежности САТ. Это условие позволяет заключить, что требования к надежности и безотказности элементов ЭКБ для САТ является основным при определении предприятия-поставщика.
Поскольку результат производства во многом определяется качеством ресурса, в частности, качеством элементов ЭКБ, то в процессе исследования был проведен анализ качества поставляемы на производство САТ элементов, т.е. соответствия их характеристик требованиям нормативно-технической документации (НТД). Подробно эти результаты представлены в приложении А. Анализ этих результатов показал, что выбраковка элементов на входном контроле производителя составила 0,005 %, что подтверждает достаточно высокое качество элементов ЭКБ выпуска 80-90-х годов.
Изложенные выше подходы к решению задачи обеспечения производства САТ элементами ЭКБ требуемого качества успешно действовали в условиях командно-административной системы управления производством. В современных условиях, относительной свободы, как предприятий госсектора, так и частных, в выборе сферы деятельности существующая система обеспечения производства САТ качественными элементами ЭКБ не эффективна.
В этих условиях поиск решений, направленных на обеспечение производства САТ в достаточном объеме высоконадежными элементами ЭКБ привел к признанию необходимым принять следующие организационные меры (рисунки 1.3 и 1.4): организовать создание системы, независимых от изготовителя и потребителя, испытательных технических центров (ИТЦ);
Анализ особенностей моделей интеллектуальной обработки информации
Необходимо отметить, что множество типов ресурсов Msr фактически представляет собой номенклатуру (типы) элементов ЭКБ, которые используются на предприятии (объекте) 77, вообще, обеспечивая возможность реализации любой из функций (операций) ff є Msf. При этом объем имеющегося типа ресурса г j определяется характеристикой vSj. Таким образом, rSj -наименование ресурса в номенклатуре используемых ресурсов на предприятии (объекте) IJS, а Vs, - численное выражение его имеющегося количества. Очевидно, что для реализации функции ff необходима не вся номенклатура, использующего на предприятии IJS ресурса, а только некоторое ее подмножество. Таким образом, можно утверждать, что существует отображение множества функций (операций) Msr в множество типов ресурсов Msr .
При реализации функции ff в ряде случаев (при определенных условиях) различные типы ресурсов (различные номенклатуры). Так, например, при производстве САТ используются элементы ЭКБ одного типа, но разных поставщиков или элементы ЭКБ аналогичных типов или вариантов исполнения. Использование аналога при производстве САТ приводит либо к изменению ее свойств, т.е. качества, либо ведет к изменению стоимости производства. С учетом изложенного выше введено нечеткое отображение вида где ju% - нечеткое отображение, устанавливающее соответствие между элементами ff и И для процесса производства, реализуемого на предприятии (объекте)ns, sє 1,S.
Введем обозначение Ps. , Я = 1,JS для множеств типов ресурсов, до пустимых для обеспечения реализации функции ff. Здесь At число множеств типов ресурсов, которые могут использоваться для реализации функции ff. Тогда имеет место следующее строгое соотношение: является множеством типов ресурсов, наилучшим образом обеспечивающих реализацию функций ff, i = 1,Is, которые предусмотрены целевым функционированием предприятия (объекта) П5. Условие (2.10) не предусматривает варианты с использованием аналогов, т.е. вариантов вида „s
Необходимо отметить, что рассматривается организация производства, при которой тип ресурса rsi 2 выступает как аналог при обеспечении функ ции ff, но как основной rs.n=1 при обеспечении функции ff при этом juLдоп. - нижняя степень соответствия подмножества Ps типов ре сурсов, которые допускаются при производстве для реализации функции (операции) ff на предприятии (объекте) 77,. Будем исходить из того, что нечеткая степень соответствия ju( определяется как минимальная на множестве типов ресурсов использованных для обеспечения собой нечеткую характеристику типов ресурсов, обеспечивающих реализацию функции (операции) ff на предприятии (объекте) 77,. Очевидно, что актуальными при производстве для реализации функции (операции) ff на предприятии (объекте) IJS являются такие подмножества Ps типов ресурсов, для которых га (р ) ju{. (2.15) Выполннение условия (2.11) позволяет утверждать, что эксперт-технолог «хорошо» определил допустимость использования подмножеств Ps типов ресурсов для реализации функций (операции) ff на предприятии при этом //2доп – нижняя граница степени уверенности, что имеющегося объема vs h ресурса типа rs достаточно для обеспечения реализации функ ции (операции) на предприятии (объекте) 77, в течение промежутка времени, необходимого для его восполнения (до очередной поставки). Степень уверенности (нечеткость) в формуле (2.18) учитывает неопределенность присущую задаче поставок ресурса заданного типа. Эта неопределенность обусловлена случайностью потребности ресурса другими пред приятиями 77z, z Ф s, z = 1, S. Принимая во внимание изложенное выше, выражение (2.17) представлено в следующем виде:
Выражение (2.23) имеет смысл критерия для принятия управляющих решений по поддержанию ресурса типа И, в объеме, гарантирующем выполнение всех необходимых функций, реализуемых на предприятии IJS, в том числе и с учетом использования ресурса этого типа в качестве аналогов при обеспечении функций, для которых он не является основным типом ре sh
Из выражения (2.23) следует, что при // = 1 на предприятии IJS имеется запас типа ресурса И в объеме, превышающем требуемый уровень гарантированного обеспечения процесса производства v vsJдоп. , при ju = 0 он на предприятии IJS отсутствует (v = 0), что автоматически означает невозможность реализации функции f/ (см. выражение (2.6)), для которой а также невозможность ис-k данный тип ресурса является основным (г. л 1), пользования его в качестве аналогов для обеспечения реализации других функций, где это допустимо. Снижение /їуу до значения 0,5 является основанием (признаком) для организации работ по возобновлению ресурса типа г до объема v Уудоп , гарантирующего обеспечение процесса производства. Введем обозначение для множеств объемов ресурсов, обеспечивающих выполнение только функции ff в ходе процесса производства на предприятии IJS - Ps. Тогда с учетом всего изложенного выше можно утверждать, что Ps есть результат отображения М имеющихся на предприятии П5 объемов ресурсов по типам при отображении ju%
Математическая модель оперативного мониторинга обеспеченности производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы
Анализ гистограмм показывает, что применение разработанных моделей позволяет снизить страховой запас элементов ЭКБ на производстве на 9 %
Результаты вычислительного эксперимена не протииворечат экспертными оценками эффективности от внедрения разработанных алгоритмов и программ в формируемую в соответсвии с новыми реалиями практику обеспечения производства САТ электронными компонентами требуемой надежности, соответсвующую принятой в ОАО «РЖД» методологии управления ресурсами и рисками на основе анализа надежности технических средств. Внедрение разработанных моделей и алгоритмов в виде научно методического обеспечения в рамках реализации методологии управления ресурсами и рисками на основе анализа надежности технических средств, позволило улучшить систему оперативной поставки ЭКБ гарантированного качества ПКТБ ЦШ и добиться снижения запасов электронных компонентов при производстве аппаратуры ЖАТ на 12 % (акт внедрения).
Кроме того, использование полученных результатов при технико-экономическом обосновании инвестиционного проекта модернизации системы оперативного мониторинга сектора управления поставками ОАО «Объединенные электротехнические заводы», позволило сократить технологический отсев некачественных элементов ЭКБ при производстве систем и устройств автоматики и телемеханики, в частности аппаратуры тональных рельсовых цепей, на 12-15 % (акт внедрения).
В результате исследований, представленных в данной главе получены алгоритмы, реализующие разработанные во второй главе модели. Показана , возможность их применения для совершенствования управления качеством систем автоматики, организации поставки электронной компонентной базы для их производства.
Предложена структура системы оперативного мониторинга обеспеченности ресурсами производства систем автоматики, определены ее состав и функции.
Основной отличительной особенностью предлагаемой системы оперативного мониторинга обеспеченности производства САТ элементами ЭКБ является наличие в ее составе механизмов фомирования формализованного представления существенных состояний процесса мониторинга на основании нечеткой информации – соответсвующей экспертной системы поддержки принятия решений, реализующей нечеткий подход к обработке слабоструктурированной информации.
Разработан алгоритм оперативного мониторинга обеспеченности производства САТ элементами ЭКБ, реализующий основные положения математической модели оперативного мониторинга обеспеченности производства, Этот алгоритм является неотъемлемой частью процесса опреративного мониторинга наличия достаточного объема ресурсов, обеспечивающих производство.
Разработан алгоритм построения функций принадлежности нечетких множеств, формализующих лингвистические переменные состояния обеспеченности производства САТ элементами ЭКБ, реализующий метод групповых интервальных экспертных оценок, позволяющий экспертам выразить свое мнение о формализуемых понятиях, указав соответсвующий ему диапазон (интервал) изменения базовой переменной. Представленный алгоритм является циклическим с заданным числом вложенных циклов. Глубина вложенности и размерность циклов определяется структурой соответствующей лингвистической переменной.
Разработан обобщенный алгоритм коррекции нечетких множеств, предусматривающий использование вновь поступающей информации для уточнения разработанных моделей, в частности, для коррекции нечетких множеств, формализующих понятия (термы) терм-множества соответствующей лингвистической переменной. Последовательность этапов реализации этого механизма предствлена обобщенным алгоритмом коррекции нечетких множеств на основании информации о реализации процесса обеспечения производства САТ элементами ЭКБ. Детально представлены алгоритмы, входящие в обобщенный алгоритм.
На основании исследования разработанных алгоритмов разработаны предложения по совершенствованию: управления обеспеченностью предприятия ресурсами заданных типов; организации обеспечения электронной компонентной базой производства систем автоматики.
Внедрение разработанных моделей и алгоритмов в виде научно методического обеспечения в рамках реализации методологии управления ресурсами и рисками на основе анализа надежности технических средств, позволило улучшить систему оперативной поставки ЭКБ гарантированного качества ПКТБ ЦШ и добиться снижения запасов электронных компонентов при производстве аппаратуры ЖАТ на 12 %.
Кроме того, использование полученных результатов при технико-экономическом обосновании инвестиционного проекта модернизации системы оперативного мониторинга сектора управления поставками ОАО «Объединенные электротехнические заводы», позволило сократить технологический отсев некачественных элементов ЭКБ при производстве систем и устройств автоматики и телемеханики, в частности аппаратуры тональных рельсовых цепей, на 12-15 %.
Разработка алгоритмов, реализующих нечеткий подход к обработке экспертной информации в системе оперативного мониторинга
Внедрение разработанных моделей и алгоритмов в виде научно методического обеспечения в рамках реализации методологии управления ресурсами и рисками на основе анализа надежности технических средств, позволило улучшить систему оперативной поставки ЭКБ гарантированного качества ПКТБ ЦШ и добиться снижения запасов электронных компонентов при производстве аппаратуры ЖАТ на 12 %.
Кроме того, использование полученных результатов при технико-экономическом обосновании инвестиционного проекта модернизации системы оперативного мониторинга сектора управления поставками ОАО «Объединенные электротехнические заводы», позволило сократить технологический отсев некачественных элементов ЭКБ при производстве систем и устройств автоматики и телемеханики, в частности аппаратуры тональных рельсовых цепей, на 12-15 %.
В заключении сформулированы основные результаты диссертационного исследования: Анализ методов, моделей и информационных технологий, применяемых в системах оперативного мониторинга и поддержки принятия решений по обеспечению ресурсами производства САТ определенного типа позволил выявить круг основных проблем своевременного обеспечения производства систем автоматики элементами ЭКБ и обуславливающих их причин. На этой основе обоснован математический аппарат, позволяющий учесть экспертные оценки при обработке информации о производителях элементов ЭКБ, их характеристиках, надежности и объемах производства.
Математическая модель обработки слабоструктурированной информации о состоянии обеспеченности производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы, позволяющая получить данные (структурировать информацию) об обеспеченности производства для произвольного интервала времени.
Математическая модель оперативного мониторинга обеспеченности производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы, позволяющая получить обобщенную характеристику состояния обеспеченности производства ресурсами, необходимыми в данное время, в условиях неопределенности и с учетом использования аналогов типов ресурсов.
Логико-лингвистическая модель количественной оценки обеспеченности производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы, предназначенная для обработки результатов экспертной оценки состояния ресурса заданного типа и построения нечетких множеств, формализующих лингвистические переменные состояния обеспеченности производства ресурсами.
Получены алгоритмы построения функции принадлежности нечет ких множеств и обобщенный алгоритм коррекции нечетких множеств позво ляющие, на основе имеющихся слабоструктурированных данных об источ никах требуемых производству ресурсов получить достоверную оценку о возможности обеспечения производства систем автоматики элементами электронной компонентной базы и обеспечивающие программную реализа цию разработанных моделей.
Оценка эффективности применения разработанных моделей и алгоритмов, проведенная в результате реализации разработанных моделей и алгоритмов в системах оперативного мониторинга ПКТБ ЦШ – ОАО «РЖД» и «ЛОЭТЗ – филиал ОАО «ЭЛТЕЗА», показала, что их применение позволило снизить страховые запасы ЭКБ при производстве систем автоматики на 12 % и сократить технологический отсев ЭКБ при производстве систем и устройств автоматики и телемеханики (аппаратура тональных рельсовых цепей) по причине несоответствия качества установленным в ТУ требованиям на 12-15 %.
Выработаны рекомендации по построению систем интеллектуальной поддержки обеспеченности производства ресурсами.
Рекомендации и перспективы дальнейшей разработки темы. Разработанные модели целесообразно применять в информационных технологиях оперативного мониторинга для принятия решений об обеспеченности организаций требуемыми ресурсами, обоснованность которых зависит от качества экспертной информации. Дальнейшие исследования целесообразно проводить в направлении совершенствования разработанных моделей и алгоритмов – повышения оперативности и достоверности формируемых оценок. Таким образом, поставленная научная задача решена, цель исследования достигнута.