Алгоритмизация управления производственно-сбытовым процессом на основе интеграции сетевых моделей и компонентов экспертных систем

• Автор: Черняев, Евгений Петрович
• Шифр специальности: 05.13.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 174 с.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
ЕЛАВА 1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО- СБЫТОВЫМИ СИСТЕМАМИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ
1.1 Анализ методов моделирования и оптимизации для управления автоматизированным производством
1.2 Требования к математическому обеспечению функционирования автоматизированного производства в рыночных условиях
1.3 Цели и задачи исследования
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО СБЫТОВЫМ ПРОЦЕССОМ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
2.1 Содержательное описание автоматизированной экспертной системы
2.2 Формализация способа представления знаний автоматизированной экспертной системы с использованием сетей Петри
2.3 Алгоритм имитационного моделирования процесса функционирования ПСС
Выводы второй главы
ГЛАВА 3. АЛГОРИТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМОЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

3.1 Алгоритм оптимального многоальтернативного выбора управления процессами производства и 70 маркетинга
3.2 Структурная модель АЭСУПСП
3.3 Структура программного обеспечения
АЭСУПСП
Выводы третьей главы
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ
ПРИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА
ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ
4.1 Выбор и требования к программные средствам моделирования и оптимизации
4.2 Структура автоматизированной системы с использованием программных средств моделирования и оптимизации
4.3 Апробация разработанного программно-
алгоритмического комплекса в условиях швейного производства
Выводы четвертой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Формирование рыночных отношений в условиях современных экономических преобразований объективно вызывает необходимость внедрения в систему хозяйствования программных систем различного функционального назначения, которые способствуют повышению эффективности производства и управления технологическими процессами и маркетинговыми исследованиями. Однако при их внедрении в производство возможно возникновение трудностей, связанных с его спецификой, в том числе и с наличием большого количества альтернативных вариантов управления, отсутствием точных математических методов и алгоритмов оптимизации процессов управления деятельностью фирм. Многообразие же форм механизмов управления кроме того требует создания таких автоматизированных систем, которые могли бы быстро настраиваться на любую производственную ситуацию. В то же время они должны включать в себя инструментальные средства, которые позволяли бы учитывать индивидуальные особенности конкретной экономической системы. Это вызывает необходимость в разработке систем автоматизации нового качественного уровня на базе современных средств управления и математического аппарата.
В настоящее время мощное развитие получила такая область искусственного интеллекта (ИИ) как экспертные системы (ЭС). В их основе лежат программы, предназначенные для представления и применения фактических знаний из специальных областей. Например, совместные усилия экспертов-людей и разработчиков систем позволили создать системы, которые подбирают конфигурации различных производственно-сбытовых систем, диагностируют свойства объектов и т.п. Осознание полезности систем, которые могут копировать дорогостоящие или редко встречающиеся человеческие знания, привело к повсеместным усилиям расширить и

фирму Gensym, которая, значительно развив идеи, заложенные в Picon, выпустила в 1988 году инструментальное средство под названием G2. В настоящий момент работает его третья версия и подготовлена четвертая [91, 100].
Отметим, что разработка ЭС возможна, если [74]: задача не требует общедоступных знаний }: задача не требует общедоступных знаний; задача требует только интеллектуальных навыков; эксперты могут описать свои методы; существуют высококвалифицированные эксперты; эксперты единодушны относительно решений; задача не слишком трудна; задача понятна.
Кроме того, разработка экспертной системы оправдана, если выполняется одно из следующих условий: получение решения высокорентабельно; человеческий опыт забывается; нехватка экспертов; организационные перемещения персонала приводят, к значительной потере компетентности и эффективности работы структурных промышленных подразделений.
В [88] утверждается, что традиционное программное обеспечение для управления ГПС не позволяет реагировать на изменения в системе реального времени. Однако при использовании .экспертных систем этой проблемы не возникает, что подтверждается рассмотрением опыт управления транспортной системой ГПС при помощи экспертной системы. Внедрение этой экспертной системы позволило поднять производительность ГПС в 4 раза.
В работах [44, 74, 79, 85, 97] описаны трудности, возникающие при разработке применяемых в промышленности экспертных систем. Самая главная проблема - долгосрочное финансирование проекта. Срок разработки экспертных систем колеблется от двух до десяти лет, но результаты не всегда адекватны затратам. Кроме того, следует отметить ряд трудностей, возникающих при разработке ЭС:
- работа со смешанными схемами представления знаний;