Абдулин С.Ф. Системы автоматики предприятий стройиндустрии

Подождите немного. Документ загружается.

5.2. Нейросетевое управление ресурсами в структурном

подразделении предприятия [97]

Прежде чем приступить к рассмотрению проблемы, следует отметить,

что моделирование управления ресурсами подразделения в наибольшей

степени подвержено воздействию «человеческого фактора», поскольку мы

имеем дело именно с той иерархической составляющей объекта, в которой

формируется мотивация персонала. Качественный менеджмент согласно

принятым стандартам предполагает заинтересованность персонала и

понимание им как своей роли, так и конечной цели в производственно-

экономическом процессе.

Следует также учесть, что ресурсные составляющие не только

взаимодействуют с динамически меняющейся материально-

производственной средой, но и подвержены воздействию специфических

случайных факторов (поломка оборудования, организационные процессы,

связанные с работой персонала). Использование дополнительных ресурсов

не всегда возможно, их привлечение может оказаться спорным с

экономической точки зрения.

Без учета этих факторов реализация управления, обоснованного с

точки зрения материально-производственного потока, может оказаться

неосуществимой. Эта проблема в ее частном проявлении трансформи-

руется в задачу распределения имеющихся производственных ресурсов

между производственными потоками (более частным случаем является

задача составления сменно-суточного задания).

Решение, принятое в подразделении, оценивается как минимум по

двум критериям: по влиянию па производственный поток в целом, а

следовательно, по влиянию на экономические показатели работы предпри-

ятия и по локальным «мягко» сформулированным критериям самого

подразделения.

Сформулируем следующие требования к формально-математическому

описанию объекта:

• дискретные свойства объекта предполагают использование

дискретного математического описания;

• необходимо учитывать в модели требования макроуправления

производственным потоком и локальные представления

производственного подразделения;

• объект неизбежно включает составляющие, формализованное

описание которых затруднено;

• модель принятия решения в производственном подразделении

обменивается и взаимодействует с моделью материально-

производственной среды в целом как в информационном плане, так и

посредством влияния на материальный объект управления;

• необходимо учесть случайные воздействия на производственный

процесс в целом и на ресурсы в частности;

• модель должна быть составлена таким образом, чтобы задача

оптимизации оказалась как можно менее трудоемкой (особенно, если

подразделений много), т. е. достаточно реальная возможность

«комбинаторного взрыва» должна быть ликвидирована.

Введем следующие формальные обозначения для объекта,

схематически представленного на рис. 5.5:

• кортеж D

укрупненных планово-производственных единиц –

деталеопераций, выполняемых в подразделении;

• Ω

– кортеж включенных в модель наименований ресурсов

(персонал, станки, инструмент), например, если моделируется работа

персонала и эксплуатация оборудования, то Ω

содержит только два

элемента;

• кортеж М

– наименования станков, причем

; (5.4)

•R

– кортеж персонала в подразделении:

. (5.5)

Данная информация является относительно постоянной для

подразделения, т.е. ее изменение не привязано к процессам оперативного

управления. Кроме того, в зависимости от состояния материально-

производственной среды в целом и состояния ресурсов в подразделении

можно определить:

- R – кортеж исполнителей, готовых в настоящее время к работе

(присутствующих в подразделении):

; (5.6)

- М – кортеж единиц оборудования, свободных и исправных, готовых

в данный момент к работе.

Такая информация характеризует состояние ресурсов внутри

подразделения локального уровня.

Состояние незавершенного производства характеризуется ко-

личеством предметов труда – заготовок, находящихся на соответствующих

деталеоперациях.

С этой точки зрения можно определить список деталеопераций D,

незавершенное производство которых имеет достаточный уровень для

реализации производственного процесса, очевидно, что

; (5.7)

причем в D не входят деталеопераций, для выполнения которых нет или

мало заготовок.

В конкретный момент времени состояние каждой деталеопераций,

выполняемой в подразделении, можно оценить с точки зрения

макроуровня – интересов предприятия в целом.

Рис. 5.5. Структурное представление исходных данных:

«может выполнять»; «может применяться»

Пусть Q

= < Q

,…,Q

> – кортеж управляющих воздействий,

сформированный для i-го однономенклатурного технологического

маршрута. Кортеж управляющих воздействий для всех технологических

Иванов

Петров

Лисицын

1001

1002

2002

2001

Станки типа А

Оборудование

Деталеоперации

маршрутов, управление которыми включено в модель, будет иметь

обобщенный вид

...

m21

ÈÈ=

, (5.8)

где т – количество моделируемых технологических маршрутов.

Применив преобразование, переводящее Q из маршрутно-

технологической упорядоченности в упорядоченность структурно-

производственную (по подразделениям), получим

, (5.9)

где Ψ – преобразование, осуществляющее изменения упорядоченности

элементов кортежа;

– результат его применения.

Выделим из

подмножество, определив его следующим образом:

È ^

, (5.10)

где

– отображение, выделяющее элементы, относящиеся к к-му

структурному подразделению; Q – множество элементов исходного

управляющего кортежа, использующееся при принятии решений.

Сформируем динамическую характеристику значимости

деталеоперации с точки зрения макроуровня (предприятия) и назовем эту

характеристику приоритетом. Приоритеты допустимо рассчитывать по

формуле

max

1-=

, (5.11)

где i – деталеоперации; Q

– элемент сформированного на макроуровне

управляющего кортежа Q; Q

imax

– нормативная информация о максимально

допустимой интенсивности потока.

Очевидно что значение приоритета тем больше, чем выше

интенсивность производственного потока, необходимого с точки зрения

экономических интересов предприятия в целом. Так, близкий к нулю

приоритет будет означать, что соответствующий предмет труда или не

значится в заказах, или в избытке имеется на складе.

Близкий к единице приоритет означает острую потребность в данном

предмете, обусловленную либо необходимостью компенсации ранее

возникших случайных отклонений, либо просто значительным заказом.

Кортеж приоритетов предметов в подразделении в общем случае

зависит от времени (во времени меняется управление потоками) и имеет

вид

(

)

(

)

(

)

t...tt

. (5.12)

Для задания показателя приоритетности можно использовать способ,

отличный от формализованного выше, в зависимости от особенностей

конкретного производственного процесса, например путем включения в

программно-информационную систему, формирующую решения

специального модуля.

Однако показатель приоритетности не характеризует напрямую

стоимость выполнения деталеоперации. Если такую информацию

желательно использовать, то следует ввести соответствующий кортеж

c=<c

,...,c

>. (5.13)

Построим формализованное описание ограничений, накладываемых

на принятие решения состоянием ресурсных компонент производствен-

ного подразделения. Введем предикат

Person(r,d), (5.14)

где r принимает значения из ПрО, описанной кортежем R

(персонал); d

принимает значение из ПрО, описанной кортежем D

(деталеоперации);

Person принимает значение «истина», если сотрудник r может выполнять

деталеоперацию d.

При распределении оборудования между деталеоперациями следует

учитывать, что единица оборудования может быть закреплена за

сотрудником подразделения. Введем предикат

Mach(m,r), (5.15)

где т принимает значение из кортежа М

(оборудование); r принимает

значение из множества R

(исполняющий персонал); Mach принимает

значение «истина», если единица оборудования т закреплена за

сотрудником r.

Так как в общем случае может отсутствовать закрепление

оборудования за исполнителями, введем предикат

Action(m,d), (5.16)

где т – оборудование; d – деталеоперация; Action принимает значение

«истина», если на оборудовании m можно выполнять деталеоперацию d.

Управляющее решение считается принятым, если будет получен

кортеж выполняемых деталеопераций с указанием исполнителей и единиц

оборудования, который имеет вид

U = << d

>,...,< d

>>, (5.17)

где di – деталеоперация; r

– исполнитель деталеоперации; m

– единица

оборудования, с использованием которой деталеоперация будет

выполняться. В кортеже могут находиться элементы <d

и <dj,rj,mj > такие, что di = dj, если возможно одновременное выполнение

одной деталеоперации на разных единицах оборудования. Однако

≠ r

; m

≠ m

, (5.18)

поскольку один и тот же сотрудник не может одновременно выполнять

разные деталеоперации, как и разные деталеоперации не выполняются

одновременно на одной единице оборудования.

В кортеже – решении могут присутствовать элементы <d, –,–>. Это

означает, что для данной деталеоперации d не определено оборудование и

исполнитель (в данном случае символ «–» обозначает неопределенность).

Таким образом, ситуация, связанная с наличием исправности

оборудования, а также присутствия персонала, может быть описана с

помощью наборов логических утверждений вида

setPerson(< r

, ...>);

setMach(< m

, m

,... >);

Action (m

);

Action (m

);

Person (r

где setPerson, setMach – предикаты, задающие R и М; d

, d

– конкретные

деталеоперации; r

, r

– персонал; m

, m

– конкретные единицы

оборудования.

На рис. 5.6 показана взаимосвязь компонент интегрированной модели.

Рассмотрим взаимодействие вышеописанных формализмов

подразделения при моделировании динамики производственного процесса

и принятии решений.

В результате моделирования работы других структур предприятия и

учета внешних для него экономических воздействий (спроса, поставок)

формируется макроуправление, которое отображается в кортеж, соответст-

вующий структурному упорядочению деталеопераций. Результат

преобразуется к виду Q, на основе которого с использованием справочной

информации Q

max

формируется кортеж приоритетов λ. Из информации

структурного подразделения и данных о приоритетах создается кортеж

деталеопераций, обеспеченных незавершенным производством D. Он

включает характеристики каждой из деталеопераций (например,

приоритет, стоимость) и имеет вид

D=<<d

,…>,<d

,…>> , (5.19)

где d – деталеоперация; h

, ... – ее характеристики.

Рис. 5.6. Взаимодействие элементов интегрированной модели в контексте

принятия решения

Очевидно, что список деталеопераций является постоянным, а

характеристики корректируются по мере изменения производственно-

экономической ситуации. Вышеописанные данные являются входными для

модели принятия решений, которая создает рекомендуемое локальное

управление распределением ресурсов U.

Рассмотрим подробнее получение U в процессе моделирования

работы подразделения. Ключевым моментом в данном случае является

задание способа распределения ресурсов, который при наличии критерия

может рассматриваться как оптимизационная задача. Идеальным

вариантом решения (с точки зрения предприятия) оказалось бы такое

значение U, которое после реализации обеспечило бы требуемые системой

оперативного управления значения интенсивностей материальных

потоков. Однако такое управление не всегда реализуемо в силу ресурсных

ограничений, описанных формулами (5.14) – (5.16). Любое принятое

решение можно оценить по критерию макроуровня. При соблюдении

ограничений, накладываемых наличными ресурсами, более

предпочтительным является то решение, которое обеспечивает лучшую

оценку по макрокритерию. Формализмы многомерного макрокритерия

задаются в виде характеристик h для каждой деталеоперации, частными

случаями которых являются кортежи приоритетов X или стоимостной

кортеж с. С точки зрения алгоритмических приемов оптимизации все

способы формирования этих оценок инвариантны (но не инвариантны с

тонки зрения экономических последствий).

В рамках предложенного подхода интерес представляет проблематика

и методология дискретной оптимизации решения. В работе [1] описан

многокритериальный оптимизационный алгоритм, примененный для

решения задачи, структурно близкой к вышеописанным формализмам. В

работе [2] представлена выполненная нами модификация алгоритма,

ориентированная на задачу распределения. Первоначально формируется

упорядоченная по макрокритерию и критериям подразделения область

ограниченного перебора в виде, показанном на рис. 5.7.

, r

, т

> <d

, r

, т

>…<d

, r

, т

, r

, т

> <d

, r

, т

>…<d

, r

, т

…

, r

, т

> <d

, r

, т

>…<d

, r

, т

Убывание предпочтительности

вариантов выполнения

Убывание

приоритетов

деталеопераций

Рис. 5.7. Множество допустимых решений

Следует упомянуть, что, исходя из принятого логического и

теоретико-множественного представления, эту область можно задать

набором логических утверждений вида

setPerson(R)

setMach(M)

r,m,v,d(person(r,d)&

action(m,d)& (5.20)

mach(m,v)&v ≠ r&

M)&(r

R)=>

variant(<d,r,m >)

В данном случае R – определенный кортеж персонала; М –

определенный кортеж состояния оборудования; r, т, v, d - переменные;

variant – предикат, принимающий значение «истина», если тройка

<d, r, т> принадлежит к области ограниченного перебора.

После того как область сформирована, производится поиск

оптимального решения U методом back tracing, причем просмотр

вариантов выполнения деталеопераций происходит «слева сверху».

Результат является оптимальным по вектору критериев

...

, (5.21)

где i – индекс деталеопераций из упорядоченного по приоритетам списка;

– критерий локального подразделения, отражающий предпочтительность

вариантов выполнения деталеоперации.

Формализмы, позволяющие сравнивать тройки вида <d, r, т> по

локальному критерию, различаются в зависимости от способа

формирования этого критерия и могут быть оформлены как логические

утверждения или как таблично заданное отношение упорядочения.

Макроприоритет деталеопераций рассчитывается на основе критерия

макроуправления и представляет собою функцию F(D), где

D=<<d

,…>,<d

,…>>.

Описанный метод достаточно эффективен в том смысле, что

алгоритм оптимизации работает быстро, однако не разрешает двух

проблем:

1) критерий f «мягкий» по своей природе, задается отношением

упорядочения на множестве

{<d

,>,< d

,>,…,< d

,>},

однако реально такое задание предпочтений сводится к длительному

диалогу лица принимающего решения с системой, реализующей модель;

2) если лицо, принимающее решение, не в состоянии задать

отношение упорядочения, то формируется лишь допустимое, но не

оптимальное решение, критериальная оценка которого весьма

сомнительна.

Рассмотрим возможность, необходимость и методологию применения

нейромоделирования при формировании решения U.

Необходимость отойти от «классической» оптимизационной задачи

возникает в том случае, когда локальный критерий плохо формализуем, а

эта ситуация возникает не редко и возникновение ее обусловлено влия-

нием персональных, неповторяющихся, нечетко определяемых или

определяемых лишь вербально факторов. Нередко возникает ситуация,

когда человек интуитивно правильно принимает решение и в состоянии

указать, какое решение хуже, а какое лучше, однако это не позволяет

выявить ни локальные критерии, ни алгоритмы принятия решений в

формально-математическое виде. Табличное задание отношения

упорядочения не только трудоемко, но и может в дальнейшем оказаться

бесполезным. Причина «устаревания» заключается в высокой

динамичности внешней по отношению к предприятию и подразделению

экономической среды и, как следствие, в изменении системы предпочте-

ний.

Таким образом, возникает ниша для создания обучающейся модели,

которая не требовала бы от лица, принимающего решения, принудитель-

ного участия в утомительном интерактивном переборе вариантов.

Структурных подразделений, как правило, много. В технологическом,

организационном и экономическом отношении они серьезно отличаются

друг от друга. Создание сложной «индивидуальной» интеллектуальной мо-

дели для каждого структурного подразделения способно обернуться

такими затратами, которые превысят эффект от достигнутой оптимизации

управления. В такой ситуации создание компактной, единой по

методологии, легко программируемой и настраиваемой нейросетевой

модели является весьма актуальным.

Итак, сеть локального управления обязана:

• быть нетребовательной к вычислительному ресурсу;

• не усугублять, а значительно облегчать проблему размерности;