Управление сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий АНДРЕЕВ МИХАИЛ ВЛАДИМИРОВИЧ

Содержание к диссертации

Введение

1. Анализ механизмов управления цепями поставок научно-производственных предприятий 12

1.1. Проблема организации и управления цепями поставок научно-производственных предприятий 12

1.2. Современные информационно-коммуникационные технологии для научно-производственных предприятий в цепи поставок 24

1.3. Мультиагентные технологии, как инструмент имитационного моделирования взаимодействий 43

1.4. Выводы и результаты по разделу анализ механизмов управления цепями поставок научно-производственных предприятий 52

2. Модель сетевого взаимодействия в цепях поставок научно-производственных предприятий 54

2.1. Модель 6PL-оператора 54

2.2. Выводы и результаты 64

3. Система управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий на основе 6pl-оператора 65

3.1. Концепция управления на основе 6PL-оператора 65

3.2. Предельная интерпретация управления на основе контрактных отношений 71

3.3. Выводы и результаты по разделу 77

4. Алгоритмы управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий 79

4.1. Алгоритм формирования контрактных отношений в производственной сети научно-производственных предприятий 79

4.2. Алгоритм управления интенсивностью взаимодействия конрагентов в производственной сети научно-производственных предприятий 82

4.3. Алгоритм поиска альтернативных контрагентов в производственной сети научно-производственных предприятий 84

4.4. Модифицированный алгоритм управления интенсивностью взаимодействия контрагентов в производственной сети научно-производственных предприятий для нескольких контрагентов 85

4.5. Вспомогательный алгоритм построения опорной цепи на основе аукционов 89

4.6. Протокол для проведения аукционов 92

4.7. Вспомогательный алгоритм выбора контрактного отношения для управления 94

4.8. Алгоритм расчета характеристик взаимодействия акторов 95

4.9. Выводы и результаты по разделу 97

5. Программная реализация системы управления сетевым взаимодействием в цепях поставок 99

5.1. Платформа управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий 99

5.2. Анализ разработанной платформы 6PL-оператора 102

5.3. Результаты внедрения на научно-производственных предприятиях, расположенных в России 109

5.4. Выводы и результаты по разделу 134

Заключение 136

Список сокращений и условных обозначений 137

Список литературы

• Современные информационно-коммуникационные технологии для научно-производственных предприятий в цепи поставок
• Выводы и результаты
• Предельная интерпретация управления на основе контрактных отношений
• Алгоритм управления интенсивностью взаимодействия конрагентов в производственной сети научно-производственных предприятий

Введение к работе

Актуальность темы. Сложность управления современными промышленными предприятиями связана с необходимостью применения новых подходов к организации производства, обеспечивающих высокий уровень качества и конкурентоспособности изделий. Повышение сложности изделий, наукоемкий характер производства приводит ко все более узкой специализации предприятий. При этом особая роль отводится конкуренции и кооперации предприятий, эффективность которых напрямую зависит от автоматизации управления цепями поставок (supply chain management).

Данная проблема является особенно актуальной для научно-производственных предприятий (НПП), имеющих опытное производство, часто обновляющих свою продукцию, внедряющих новые средства производства и технологические процессы, реагирующих на изменение спроса и предложения и т.д.

Для решения данной задачи используют различные модели управления логистикой классов 1PL - 4PL. Вместе с этим в настоящее время получают распространение порталы, относящиеся к классу 5PL. Эти порталы формируют единое информационное пространство, создание которого повышает эффективность участников этого портала. Однако, использование таких систем для логистических цепей поставок и их внедрение часто затруднены вследствие необходимости взаимодействовать с различными контрагентами в рамках одного заказа, так и с изменением их состава при выполнении похожих заказов, что существенным образом влияет на эффективность таких систем. В этом смысле управление логистической цепью поставок можно рассматривать как организацию производственной сети (ПС) НПП и управление взаимодействием в данной сети.

Вопросам организации и управления производством посвящены работы множества исследователей, среди которых можно назвать Ю.П. Анисимова, Б.С. Балакшина, Э.М. Голдратта, P.P. Загидуллина, Б.Г. Ильясова, В.В. Куминова, В.Г. Митрофанова, А.А. Первозванского, Ю.М. Соломенцева, Н.М. Султан-Заде, О.Г. Туровца, Е.Б. Фролова, СБ. Юсифова и других авторов.

Необходимо также отметить множество работ таких авторов, как С.А. Ашманова, Е.С. Вентцель, Д. Филлипса и других, которые посвящены постановке и решению задач планирования на основе классических методов математического программирования, теории графов и сетей. Вопросам управления в цепях поставок посвящены работы таких ученых, как В.В Лукинский, Ю.В. Малевич, Э.В. Пасюнин, В.М. Свистунов, С.А. Уваров, Д.В. Чернова. Построению мультиагент-ных систем посвящены работы таких ученых как В.А. Виттиха, В.И. Городецкого, И.Демазо, К.Кольски, Р. Мандье, П.О. Скобелева, В.Б. Тарасова, В.Ф. Хорошевского.

При этом задача кооперации и управления взаимодействием в сети предприятий - участников логистической цепи поставок, не решена. В связи с этим, необходимо разработать новую модель, методы и алгоритмы управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий. В основе такой модели должны лежать методы статистического анализа, имитационного моделирования, которые обеспечивают высокую возможность реализации оперативной реакции на события, гибкого планирования, индивидуального подхода к производству каждого предприятия, а также контроль их совместной работы.

Работа поддержана в рамках программы повышения конкурентоспособности Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика

СП. Королева (национального исследовательского университета) среди ведущих мировых научно-образовательных центров на 2013-2020 годы (НОЦ «Информационные технологии и нанотехнологии»).

Целью работы является повышение эффективности управления в логистической цепи поставок путем организации сетевого взаимодействия в интегрированной среде научно-производственных предприятий.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие основные задачи:

1. Исследовать методы, алгоритмы и определить принципы построения систем управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий.

2. Разработать модель сетевого взаимодействия в цепях поставок научно-производственных предприятий.

3. Разработать систему управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий.

4. Разработать алгоритмы управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий.

5. Разработать программное обеспечение платформы управления сетевым взаимодействием в цепях поставок научно-производственных предприятий в среде Java ЕЕ.

6. Исследовать разработанные алгоритмы, а также выработать рекомендации по их использованию.

Методы исследования. В работе использовались методы системного анализа, теории управления, теории ограничений, численные методы, математической логики и программирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

7. Модель 6РЬ-оператора, отличающаяся от существующих возможностью формировать стратегические - контрактные отношения в процессе взаимодействия акторов.

8. Система управления 6РЬ-оператором, позволяющая на основе анализа статистики взаимодействий в цепи поставок формировать контрактные отношения и отличающаяся от существующих направленностью на долгосрочную кооперацию.

9. Алгоритм формирования контрактных отношений в производственной сети НИИ, отличающийся управлением на основе контрактных отношений, формируемых на основе введенного в данной работе показателя коритмичности и индикатора реактивности взаимодействия акторов, что позволяет определить обстоятельства их взаимодействия и повысить эффективность производственной сети в целом путем имитационного моделирования альтернативных взаимодействий.

10. Алгоритм управления интенсивностью взаимодействия акторов в производственной сети НИИ, отличающийся возможностью построения планов по изменению контрактных отношений, допускающего как линейные изменения, так и перерегулирование, а также их нарушение.

Практическая ценность работы заключается в следующем: 1. Реализация модели 6РЬ-оператора в разработанной платформе позволила сформировать единое информационное пространство и повысить эффективность производственной сети НИИ в целом.

2. Система управления 6РЬ-оператором позволила формировать контрактные отношения в производственной сети НПП, информация о наличии которых повысила эффективность принимаемых управленческих решений предприятиями.

3. Алгоритм формирования контрактных отношений в производственной сети НПП позволил участникам находить рациональные решения и осуществить оперативное управление с привлечением альтернативных исполнителей в соответствии с заданными индивидуальными предпочтениями, что позволило повысить эффективность работы самих предприятий.

4. Алгоритм управления интенсивностью взаимодействия контрагентов в производственной сети НПП позволил настраивать переходные процессы, что позволило снизить риски взаимодействия с новыми акторами и, как следствие, повысить внедря-емость разработанной платформы.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Модель 6РЬ-оператора, которая позволяет объединить участников цепи поставок в единое информационное пространство в рамках программной платформы и сформировать контрактные отношения.

2. Система управления 6РЬ-оператором, которая на основе анализа статистики взаимодействий в цепи поставок формирует контрактные отношения.

3. Алгоритм формирования контрактных отношений в производственной сети НПП, использующий в качестве характеристик контрактного отношения показатель коритмичности и индекс реактивности, определяемые на основе анализа ритмичности взаимодействий акторов с использованием корреляционного анализа неэквидистантных временных рядов, а для поиска контрагентов в сетях НПП использующий имитационное моделирование мультиагентной системы производственной сети НПП.

4. Алгоритм управления интенсивностью взаимодействия контрагентов в производственной сети НПП, позволяющий управлять переходными процессами при изменении или формировании контрактного отношения. Данный алгоритм позволяет осуществить перерегулирование, когда выход на необходимые параметры контрактного отношения может быть осуществлен раньше или заложена повышенная надежность.

Реализация и внедрение научно-технических результатов работы в промышленности. Результаты диссертационной работы нашли свое применение на следующих предприятиях:

ОАО «Ижевский мотозавод «Аксион-холдинг», г. Ижевск, по разработке программно-технического комплекса управления инструментальным цехом на основе мультиагентной технологии;

ОАО «Тяжмаш», г. Сызрань, по разработке и внедрению мультиагентной системы автоматизированного распределения производственных ресурсов (MAC «Оптимизатор»);

ООО «Научно-производственная компания Маджента Девелопмент», г. Самара, при разработке программного обеспечения платформы для интеллектуального управления распределением ресурсов RA SDK и мультиагентных решений по планированию производственных ресурсов в реальном масштабе времени;

000 «Открытый код», г. Самара, по созданию различных программных платформ управления цепями поставок научно-производственных предприятий и их подразделений.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Работа соответствует следующим пунктам паспорта научной специальности 05.13.10: 3. разработка

моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах; 4. разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах; 5. разработка специального математического и программного обеспечения систем управления принятия решений в социальных и экономических системах; 12. разработка новых информационных технологий в решении задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на международных конференциях «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2010, 2011, 2012), международном симпозиуме «Надежность и качество» (г. Пенза, 2009), научно-техническом семинаре «Управление в распределенных сетецентрических и мультиагентных системах (г. Санкт-Петербург, 2010), международной научно-практической конференции «Теория активных систем» (г. Москва, 2011), расширенном семинаре «Вычислительные технологии в естественных науках. Перспективные компьютерные системы: устройства, методы и концепции» (г. Таруса, 2011), международных конференциях «Перспективные информационные технологии» (г. Самара, 2010, 2012, 2014, 2015).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 45 печатных работах, в том числе 8 работах в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы и 2 приложений. Диссертация включает 164 страницы текста, 74 рисунка, 2 таблицы, список литературы из 132 наименования на 16 страницах.

Современные информационно-коммуникационные технологии для научно-производственных предприятий в цепи поставок

Повышение спроса на наукоемкие изделия, возможности их индивидуального конфигурирования конечным потребителем в довольно широком горизонте времени приводит к специализации предприятий. При этом наблюдается положительный экономический эффект, связанный с повышением эффективности предприятия в выбранной специализации. Необходимо отметить и важное социальное значение - повышение квалификации специалистов как следствие применения более сложных технологий. Однако специализация научно-производственного предприятия на определенной номенклатуре продукции снижает универсальность таких предприятий, что приводит к определенным проблемам. Такими проблемами является необходимость поиска партнеров, имеющих смежное производство, поиска и дублирования поставщиков, поиска новых партнеров по сбыту продукции, а также учет повышения качества и функциональных возможностей продукции конкурентов.

Поэтому современное эффективное научно-производственное предприятие вынуждено строить или встраиваться в существующие цепи поставок. Для этого предприятие вынуждено взаимодействовать с другими участниками. Характер взаимодействия определяет эффективность цепей поставок, а также и самих предприятий. В следствии этого, изучение и построение моделей, методов и алгоритмов взаимодействия научно-производственных предприятий является особо важной задачей для решения рассматриваемой проблемы. Форма взаимодействия между предприятиями может быть различной - кооперация, конкуренция, аутсорсинг, объединение в холдинги и другие. Учитывая особенности научно-производственных предприятий таких как автономность, проактивность, разнородность, научная проблема организации цепи поставок научно-производственных предприятий обостряется существенным образом. При этом важную роль играют социальные особенности предприятий и их руководства в частности, а организация самой цепи поставок носит характер самоорганизующейся системы. Человеческий фактор управления научно-производственным предприятием играет особо важную роль.

Необходимо отметить, что организация цепи поставок по существу не является целью – а служит инструментом для повышения экономических показателей научно-производственных предприятий и цепей поставок, в которые они входят. При этом необходимо учитывать фактор времени, так как достижение тех или иных показателей может носить оперативный или стратегический характер. Вследствие этого взаимодействия предприятий также необходимо рассматривать в аспекте времени.

Все это приводит к необходимости поиска новых методов и технологий поддержки принятия решений, которые учитывают как социальные, так и экономические особенности научно-производственных предприятий.

Основой для построения моделей таких взаимодействий служит логистика [1, 2] – наука, предмет которой заключается в организации рационального процесса движения товаров и услуг от поставщиков сырья к потребителям, функционирования сферы обращения продукции, товаров, услуг, управления товарными запасами и провиантом, создания инфраструктуры товародвижения. В то же время, цепь поставок является организационной системой в соответствии с определением: объединение людей, совместно реализующих некоторую программу или цель и действующих на основе определенных процедур и правил [3].

Территориальная распределенность научно-производственных предприятий требует учитывать как производственную, заготовительную, складскую, транспортную логистику и т.п. Построение эффективной совместной работы научно-производственных предприятий, связанных общими заказами, невозможно без создания эффективного управления цепями поставок (supply chain management) – управленческая концепция и организационная стратегия, заключающаяся в интегрированном подходе к планированию и управлению всем потоком информации о сырье, материалах, продуктах, услугах, возникающих и преобразующихся в логистических и производственных процессах предприятия, нацеленном на измеримый совокупный экономический эффект (снижение издержек, удовлетворение спроса на конечную продукцию) [4]. Цепи поставок, в своей основе, могут строиться для перевозки грузов, их хранения. Однако, в данной работе будут рассмотрены производственные цепи поставок, в которых центральную роль играют производственные предприятия. Учитывая тот факт, что успешное развитие современного предприятия невозможно без инновационной, научной составляющей, в качестве предприятий будем рассматривать научно производственные предприятия (НПП).

Для обеспечения производственного процесса требуются комплектующие: детали, заготовки, материалы и т.д., которые могут производиться как самим предприятием, так и заказываться на других предприятиях. Готовая продукция, в свою очередь отгружается заказчику. Для изготовления сложных наукоемких изделий предприятия выстраиваются в последовательные цепи, в которых несколько предприятий могут выполнять различные операции в параллель. Рост специализации предприятий способствует необходимости в различных взаимодействиях между ними – кооперации, аутсорсингу, поручениям. В аспекте бизнес-моделей можно выделить различные типы взаимодействий, такие как B2B, B2C, B2G, G2B [5]. В данной работе исследуются взаимодействия только между научно-производственными предприятиями. В соответствии с этим, данный тип взаимодействий относится к классу B2B [6, 7, 8]. Рассмотрим различные B2B порталы, которые являются одними из наиболее крупных в России.

B2B-Center [9] - является достаточно крупной системой, обеспечивающей торги товаров и услуг в различных отраслях экономики, предлагают порядка 43 вида торговых процедур на закупки и продажи (по составу участников, по этапам проведения, по формированию лота, по способу участия).

Выводы и результаты

Отметим, что в логистике класса 4PL консалтинговые услуги по построению цепей поставок могут рассматриваться как аутсорсинг, но более сложный -инфраструктурный. В 4PL единое информационное пространство более разнородное (производство, хранение, транспорт; предприятия более автономные). Разнотипные участники цепи поставок, связанность операций, территориальная распределенность – объединяя все эти характеристики аутсорсинга 4PL, определим аутсорсинг особого вида – инфраструктурный аутсорсинг. В соответствии с этим аспектом, 4PL будем рассматривать логическим развитием 3PL.

Оператор 5PL для осуществления своей деятельности строит информационный портал, размещенный в сети Интернет. На данном портале поставщики и потребители объединяются в группы (сообщества) заказчиков и исполнителей. Таким образом, формируется более объемное пространство допустимых решений, что неразрывно связано с формированием более объемного и емкого единого информационного пространства и возможности поиска более эффективных решений. В таком информационном пространстве его участники должны достаточно свободно устанавливать взаимодействия и открыто предоставлять необходимую информацию (о заказах, исполнении) в рамках данных взаимодействий. В то же время, единое информационное пространство, формируемое в рамках 5PL, разделяется на две категории – заказчики и исполнители; взаимодействия внутри каждой категории не возникают. Конечно, исполнитель может зарегистрироваться и как заказчик и играть эту роль, однако связь между ролями одного заказчика затруднена [30].

Покажем, что при переходе от 3PL к 5PL происходит качественное развитие информационного пространства. В рамках 5PL-портала предприятия осуществляют кооперацию своих ресурсов, формируя две категории: заказчиков и исполнителей. Объединяя таким образом ресурсы, формируется более объемное пространство допустимых решений, что неразрывно связано с формированием более объемного и емкого единого информационного пространства и возможности поиска более эффективных решений. В таком информационном пространстве его участники должны достаточно свободно устанавливать взаимодействия и открыто предоставлять необходимую информацию (о заказах, исполнении) в рамках данных взаимодействий.

Поиск поставщиков, рынков сбыта готовой продукции в производственной сети носит тактический характер. Организация 5PL-порталов предполагает единичные сеансы взаимодействия между предприятиями, что позволяется отнести управление на уровне 5PL-операторов к оперативному.

Возможность развертывания таких площадок на базе информационных порталов в сети Интернет позволяет существенно повысить скорость коммуникаций между предприятиями, что, в свою очередь, способствует формированию открытого единого информационного пространства, объединяющего всех предприятий производственной сети в виртуальное сообщество. В рамках данного информационного пространства могут возникать взаимодействия между предприятиями, которые ранее не были знакомы друг с другом и потенциально могли бы находиться в неведении о существовании друг друга на протяжении долгого времени. А в текущем контексте, в рамках сложившихся обстоятельств, могут представлять интерес друг для друга. Возникновение таких спонтанных разовых взаимодействий позволяет говорить об оперативности принимаемых решений на уровне 5PL [30]. К анализу, приведенному выше, необходимо добавить, что несмотря на то, что решения 4PL - инфраструктурные, они все равно являются оперативными. Решение о построении той или иной цепи делается в соответствии с контекстом принятия решения. Если контекст другой, то и решение будет другое - в этом смысле взаимодействия, как и в 5PL, разовые.

При всех достоинствах рассмотренных классов логистики, в них не решается вопрос формирования долгосрочных отношений. Если оперативный уровень позволяет решать текущие задачи предприятий, актуальные на данный момент времени, то вопросы перспективного развития самой производственной сети остаются не решенными. Необходимо отметить, что принимаемые решения на оперативном уровне могут рождать различные процессы, которые могут привести как к развитию производственной сети, так и ее краху. В этом смысле, показательными являются различные примеры, которые приводит в своих книгах Э.М. Голдратт [17, 18, 20], которые демонстрируют, что высокая эффективность на конкретных этапах не означает эффективности всей цепи, а иногда и наоборот -приводит к ее снижению. Например, высокая скорость выполнения операций на новейшем оборудовании при полной загрузке в начале цепи операций может привести к затовариванию, которое возможно так и останется невостребованным. В результате при таком подходе можно наблюдать перерасход материалов и заготовок, увеличение занимаемого место на складе.

В соответствии с теорией ограничений [17] определяются основные показатели, характеризующие коммерческие предприятия: - скорость генерации дохода (throughput - T); - связанный капитал (inventory - I); - операционные расходы (operational expense - OE). Рассмотрим современные технологии для управления научно-производственными предприятиями. Обзор данных систем приводится в работе [38]. Сложность управления современным машиностроительным предприятием приводит к необходимости применения новых подходов к организации производства, обеспечивающих высокий уровень качества и конкурентоспособности изделий. Большие возможности для настройки как оборудования, так и технологии производства позволяют выйти на более высокий уровень эффективности работы предприятия, при условии правильной настройки данных параметров. Однако это приводит к сильному усложнению логики выбора режимов и времени принятия решения менеджерами предприятия.

Предельная интерпретация управления на основе контрактных отношений

На уровне 6PL производится формирование условий взаимодействия участников логистической цепи поставок в интегрированной информационной среде. Эти условия формируются в виде контрактных отношений, которые отражают устойчивое взаимодействие между предприятиями. Такие контрактные отношения могут быть заданы на основе анализа разовых взаимодействий, представляя собой эволюцию единичных взаимодействий во времени, связанных между собой в группу единой целью или задачей [30].

Ниже представлена иллюстрация предлагаемого решения (см. рисунок 4), реализующего информационное управление. 5PL- оператор формирует варианты исполнения заказов и предлагает их предприятиям и заказчика. При этом для реализации взаимодействия участников логистической цепи поставок в едином информационном пространстве использует программную платформу. Формирование предложений осуществляется на основе анализа текущей ситуации. В этом смысле, обеспечивается оперативное управление взаимодействием акторов.

Если 5PL-оператор не изменяет условия взаимодействия и не ограничивает принятие решений акторами, то 6PL-оператор формирует новые контрактные отношения, которые определяют долгосрочную кооперацию или конкуренцию между акторами. Деятельность 6PL-оператора также основывается на программном обеспечении. Данное программное обеспечение реализует системное управление взаимодействием на основе анализа статистики взаимодействия и формировании контрактных отношений, в рамках которого формируется кооперативно-конкурентная среда или другими словами обстоятельства взаимодействий [30]. События взаимодействия

На основе анализа полученных потоков принимается решение о формировании контрактного отношения. Обозначим данное преобразование следующим образом: \{(u 1 ,u 2 ,r 1 2 ,,)},еслиг.1,2 ,t 0 /л„.

Полученное множество может содержать только один элемент или быть пустым (если контрактное отношение не может быть установлено). В зависимости от настроек актора, данное преобразование может осуществляться как предприятиями вручную, так и с помощью алгоритмов, основанных на анализе данных потоков, что является частью поддержки принятия решения. После формирования контрактного отношения предприятия строят свою деятельность так, чтобы не нарушать его. Необходимо сказать, что наличие контрактного отношения с определенным значением интенсивности позволяет начать поиск альтернативных исполнителей с целью повышения ритмов предприятий. В дополнение введем функцию выборки по времени:

На основе выборок событий взаимодействий блок анализа показателей модифицирует контрактные отношения. Рассмотрим основные принципы формирования контрактных отношений в рамках предлагаемой модели 6PL: директивное - оператор напрямую устанавливает контрактное отношение (например, требование законодательства); прямое - предприятия осознали выгодность сотрудничества и напрямую установили контрактные отношения через единое информационное пространство; - эмпирическое - оператор на основе исторических данных рекомендует установить контрактные отношение.

Если первые два принципа в виду их простоты являются вырожденными, то последний предполагает контур управления. Настройка параметров может быть выполнена двумя способами [ПО]:

Экспериментальный - от запуска к запуску системы подбираются наилучшие параметры на некотором заданном потоке данных, затем система функционирует с найденными значениями параметров. Однако, реальный поток данных во время внедрения системы может оказаться отличным от модельного, и в результате этого, решения могут значительно ухудшиться. - Адаптивный - подстройка осуществляется во время работы системы на произвольном потоке данных.

Рассмотрим, для начала, экспериментальный способ. Во время разработки автоматизированная система запускается на тестовых выборках, полученных от заказчика. От запуска к запуска, подбираются наиболее подходящие параметры модели. Фактически, данный подход является имитационным. Однако, не редки случаи, когда от заказчика приходят новые данные, в результате чего опять необходимо выполнять балансировку параметров модели. Так как разработка автоматизированной системы занимает значительное время, то одновременно с разработкой может поменяться бизнес-процессы заказчика, основные его клиенты, например, при сезонных изменениях. Наряду с этим требованием, система должна быть не только внедрена, но и использоваться длительное время, по возможности с минимальными затратами на поддержку.

Второй способ заключается в том, что в систему включается блок подстройки, который осуществляет кондициональное управление по мере работы системы [111, 112, 113]. Экспериментальный является более простым, однако, второй способ позволяет осуществлять управление уже в реальном времени функционирования системы, что означает получение качественно новых особенностей системы.

Управляющий контур может быть построен на основе различных подходов и методов. Одним из таких методов является кондициональное управление (КУ). Определим оперативное кондициональное управление как вид КУ, в котором объектом управления являются разовые взаимодействия в едином информационном пространстве. В то же время, для управления формированием контрактных отношений целесообразно определить системное КУ - управление, в рамках которого формируется кооперативно-конкурентная среда или, другими словами, обстоятельства взаимодействий. Контур управления 6PL включает блок анализа показателей сети 6PL, на основе которого формируется кондициональное управление и управление взаимодействием.

В рассматриваемой модели 6PL выходом являются оперативное информационное взаимодействие и контрактные отношения. В соответствии с этим контур управления необходимо строить с учетом особенностей данной информации.

Данная информация может быть структурирована в виде различных событий, отражающих суть взаимодействий с привязкой к моменту времени, в котором осуществлялось соответствующее взаимодействие.

Алгоритм управления интенсивностью взаимодействия конрагентов в производственной сети научно-производственных предприятий

Используя знания о наличии контрактных отношений, акторы предприятий ищут новые возможности по взаимодействию с другими акторами предприятиями, что и повышает показатель T для всей производственной сети. Полученные результаты представлены на графике количества обработанных изделий от времени (см. рисунок 35). Больший угол наклона означает более высокий ритм, что в свою очередь означает повышение целевой функции T (throughput) для всей производственной сети.

Полученные результаты были внедрены в ООО «Научно-производственная компания Маджента Девелопмент» при разработке программного обеспечения платформы для интеллектуального управления распределением ресурсов RA SDK и мультиагентных решений по планированию производственных ресурсов в реальном масштабе времени (см. рисунок А.5). Результаты также были использованы в ФГУП ГНПРКЦ «ЦСКБ-ПРОГРЕСС», при создании автоматизированной системы внутрицехового управления планом производства цеха (см. рисунок 36, рисунок 37, рисунок Б.4). В этой системе на основе детального оперативного планирования оценивались сроки готовности изделий, а управление осуществлялось путем формирования контрактных отношений между изделиями по изготовлению готовой продукции и их комплектующих [110, 120, 121].

Необходимо отметить, что вычисление характеристик расписания может занимать длительное время, что в свою очередь повышает погрешность вычисления этих характеристик, если они связаны со временем. Особенности решения данной задачи более подробно приводятся в работе [122]. В рамках диссертационной работы отметим, что для того, чтобы получить более качественные данные, характеристики снимались в два этапа [122]: - планирование с расчетом характеристик; - планирование без расчета характеристик.

Между временными отсчетами этих двух этапов поставлено взаимно однозначное соответствие, так как планирование осуществляется одного и того же потока заказов. После выполнения двух этапов рассчитанные характеристики при планировании с расчетом характеристик привязываются к соответствующим им временным отсчетам планирования без расчета характеристик [122].

Сценарий оценки производительности планирования машин, состоящих из различных деталей, использовался для исследования возможности обработки большого объема заказов. Изначально формируется excel-файл, в котором задаются исходные данные, включающие количество изготавливаемых машин, плановые сроки выполнения.

Количество машин, планирование которых осуществлялось, равно 50, которые в свою очередь разделены на пять групп и размер группы равен 10. Время, к которому необходимо сделать машину одинаково внутри группы, причем предполагается, что каждая группа должна быть изготовлена в течение месяца. Поэтому, указанное время изменяется на один месяц с каждой следующей группой.

Машина состоит из 13 деталей, для изготовления которых суммарно требуется 89 техопераций. Резюмируя можно сказать, что 50 машинам соответствует 650 заказов на изготовление (4450 техопераций). Для выполнения одной техоперации требуется один рабочий и один станок. Результаты проведенных исследований приводятся на графиках ниже (см. рисунок 38, рисунок 39, рисунок 40, рисунок 41, рисунок 42, рисунок 43).

Полученные графики позволяют сделать выводы, что время планирования возрастает линейно, при планировании машин можно выделить соответственно пять групп, имеющих сходное изменение характеристик. Рост времени планирования внутри группы обусловлен постепенным наполнением горизонта планирования заказами.

Использование онтологий для описания предметной области позволяет значительно раньше приступить к реализации системы на базе существующих компонентов и решений. Данный факт становится крайне важным при разработке прототипных и пилотных проектов и позволяет при необходимости гибко смещать фокус задач в проекте от производительности к функциональности, обусловленной требованиями заказчика. В тоже время система может быть оптимизирована по производительности под конкретного заказчика чуть позже. Не секрет, что цена исправления проектных ошибок, сделанных вначале проекта и в конце, существенно отличается.