Мешалкин В.П.
заведующий кафедрой логистики и экономической информатики РХТУим. Д.И. Менделеева, докт. техн. наук, профессор
Клименкова Л.А.
докторант кафедры логистики и экономической информатики РХТУ им. Д.И. Менделеева, канд. техн. наук, ст. н. с., доцент
управляемые решения
концепция ситуационного управления многоассортиментными химико-технологическими
предприятиями в условиях рынка
При проектировании объектов химической технологии практически всегда предусматриваются возможности получения продукции самого различного качества, что приводит к необходимости использования различных режимов эксплуатации технологического оборудования, к изменению расходов материальных и энергетических потоков. В условиях рынка химико-технологическому предприятию для получения прибыли необходимо учитывать пределы изменений производительности, возможности поставок сырья различного качества и реализации продукции. Усложнение такого рода предприятий как объекта управления, необходимость учета экономических и экологических факторов не позволяют обеспечить требуемое качество управления традиционными методами [1,2].
Идеи интеграции функций снабжения материалами и сырьем производства продукции, ее хранения и распределения привели к развитию нового направления научных исследований и новой формы хозяйственной практики - логистики. Методы логистики позволяют решать задачи повышения эффективности деятельности предприятий на основе комплексного планирования, координации, контроля и управления движением материальных, информационных и финансовых потоков на всех этапах материально-технического снабжения, производства, транспортирования и распределения продукции при оптимальном удовлетворении спроса покупателей. Многоассортиментное химико-технологическое предприятие при этом может рассматриваться как различного уровня сложности логистическая система, включающая в себя подсистемы, решающие вышеперечисленные задачи. Широко известны автоматизиро-
управление предприяп
ванные системы управления предпринимательской деятельностью, реализующие стратегии логистики. Наиболее распространенны следующие стратегии:
- MRP (Material Requirements Planning) основана на прогнозе спроса на готовую продукцию и планировании необходимых материальных ресурсов, реализует методику планирования использования ресурсов по "толкающей" системе, целью которой является обеспечение максимальной загрузки имеющихся производственных мощностей, "толкающих" технологический процесс от материалов к готовой продукции;
- MRPII (Manufacturing Resource Planning) является развитием MRP и решает вопросы планирования ресурсов предприятия;
- DRP (Distribution Resource Planning) решает вопросы управления запасами нескольких предприятий или дистрибьюторских центров, является "толкающей" системой управления распределения продукции;
- ERP (Enterprise Resource Planning) -стратегия планирования ресурсов предприятия, которая интегрирует все подразделения и бизнес-процессы предприятия (прием заказа, планирование его выполнения, производство, отгрузка, оплата и т.п.);
- суть "тянущей" системы организации производства заключается в планировании производства под конкретный заказ. Материально-техническое снабжение осуществляется по принципу: 'JJust in time" (точно в срок).
Однако в условиях неопределенности рынка требуется решать про-
блемы повышения гибкости логистического управления, использовать методы и средства анализа и прогнозирования рыночных тенденций и возможностей многоассортиментного химико-технологического предприятия.
Концепция ситуационного управления основана на использовании понятия "ситуация", классификации и преобразования ситуаций (3,4), возникающих при управлении многоассортиментным химико-технологическим предприятием в условиях рынка.
Текущая ситуация - это совокупность всех знаний и данных о структуре предприятия и его функционировании в данный момент времени. Полная ситуация характеризуется кроме этого знаниями о способах управления объектом. Ситуационное управление химико-технологическими многоассортиментными предприятиями является методом управления сложными социально-экономическими и техническими системами, основанным на идеях теории искусственного интеллекта: представлении знаний об объекте управления и способах управления им с использованием логико-лингвистических моделей, процедур обучения и обобщения при генерации управленческих решений по текущим ситуациям для построения многошаговых решений.
Фактически из-за сложности рассматриваемых предприятий исходные знания о таких объектах и способах управления ими не бывают достаточно полны (2). Поэтому система ситуационного управления должна иметь возможность коррек-
Российское предпринимательство
тировать свои знания об объекте и методах управления им. Ситуационное управление логистическими системами многоассортиментного химико-технологического предприятия требует создания предварительной базы данных об объекте управления, его функционировании и способах управления им. Описание текущих ситуаций должно быть произведено на таком языке, в котором отражались бы все основные параметры и связи, необходимые для классификации этого описания и сопоставления ему одношагового решения по управлению. При этом необходимо правильно выбрать уровень описания, который должен быть не слишком подробным и не слишком грубым. При чрезмерно подробном описании частностей и несущественных фактов и явлений может сильно усложниться понимание сути функционирования объекта и сделать построение системы управления невозможным. Язык описания ситуаций должен позволять отражать в нем не только количественные факты и соотношения, характеризующие промышленное предприятие, но и качественные знания, которые не могут быть формализованы в обычном математическом смысле. Классификация ситуаций, объединение их в классы при использовании одношаговых решений происходит на субъективной основе, ибо первоначальная информация о соответствии принимаемого решения о текущей ситуации - задача экспертов. Система становится носительницей коллективного опыта людей. Однако процедуры классификации должны быть построены та-
ким образом, чтобы их можно было использовать для тех текущих ситуаций, о которых система не получила информации от экспертов. Уточнение правил преобразования, первоначально получаемых на основе информации, сообщаемой экспертами, уничтожение противоречий в них и формирование новых происходят уже в процессе эксплуатации. Для многоассортиментных химико-технологических предприятий одношаговые решения не определяют стратегии управления и необходимо генерировать цепочки из одношаговых решений. Функциональная структура интеллектуальной системы ситуационного управления рассматриваемыми предприятиями, осуществляющей генерацию управляющих решений в интеллектуальном диалоге с лицом, принимающим решение, на основе переработки данных и знаний, характеризующих функционирование организационно-ситуационного объекта, может быть представлена кортежем (3):
и = <К, М, Э, С, Б, 1_, Е>,
где К - база знаний; М - блок математического моделирования; Э -база данных; С - блок вывода управляющих решений; Б - блок анализа ситуаций; 1_ - лингвистический процессор; Е - блок объяснения. Отметим, что системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них используется символьный способ представления информации, символьный вывод и эвристический поиск решения. База знаний содержит все программно реализованные фреймы, отображающие дек-
управление предприятием
Оз
ларативные знания о структуре организационно-ситуационного объекта и о целях управления. Эвристические правила управления объектом и анализа ситуации на разных уровнях иерархии системы отображаются фреймами, которые могут преобразовываться в предикатные формулы при выводе решения.
Существенным отличием интеллектуальной системы ситуационного управления химико-технологическим многоассортиментным предприятием от традиционных АСУ является принцип работы блока математических моделей. Задачи моделирования решаются по запросу из базы знаний при необходимости генерации соответствующих новых знаний и данных. Это обеспечивается наличием в базе знаний фреймов, описывающих знания
Существенным отличием
интеллектуальной системы ситуационного управления химико-технологическим многоассортиментным предприятием от традиционных АСУ является принцип работы блока математических моделей
о математических моделях, условиях их применения и выходных данных, получаемых при решении. База данных хранит: а) фактографическую и числовую информацию, поступающую с объекта; б) результаты решения математических задач; в) данные, полученные от лица, принимающего решение; г) ретроспективные данные, позволяющие системе ситуационного управления решать задачи прогноза ситуаций и состояния объекта. Поиск решений в интеллектуальной системе ситуационного управления таким предприятием обеспечивается блоком анализа ситуаций и блоком вывода управляющих решений, которые составляют двухэ-тапную процедуру смыслового (логического) вывода, реализуемого в блоке вывода.
На первом этапе на основе выбранных показателей из базы данных осуществляется семантической анализ ситуаций, начиная с нижнего уровня иерархии. В результате анализа базы знаний формируется обобщенное описание ситуаций. На верхнем уровне иерархии проводится смысловой анализ ситуаций в целом. Выделение процедур вывода управляющих решений и анализа ситуаций в самостоятельные блоки дает возможность программно реализовать в интеллектуальной системе ситуационного управления различные стратегии вывода решения. В результате этого "знания" отделяются от способа их переработки, что позволяет качественно изменять и настраивать эвристический алгоритм функционирования системы управления при изменении ситуации и условий работы
^российское предпринимательство
объекта. В случае необходимости с помощью блока объяснения может быть получено описание хода рассуждений при выводе. Разрабатываемые предикатно-фреймовые модели представления знаний, позволяют учесть иерархическую структуру многоассортиментного химико-технологического предприятия и обеспечить эффективный вывод управляющих решений. "Знания", относящиеся к отдельным уровням иерархии, представляются множествами предикатных формул. Взаимосвязи между различными уровнями иерархии и последовательность смыслового логического анализа ситуаций отображаются с помощью управляющих фреймов, которые обеспечивают активизацию необходимой группы экспертных правил, представленных логическими формулами. Из изложенного можно сделать вывод о том, что применение методов ситуационного управления для решения задач руководства сложными химико-технологическими предприятиями дает возможность повысить экономическую эффективность работы таких предприятий в условиях рынка, несмотря на неопределенность возникающей ситуации или недостаточную подготовку персонала.
системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных
- М.: Химия. - 1991. - С. 432.
3. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. - М.: Химия. - 1995. - С. 368.
4.Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука.
- 1986. - С. 288.
Литература
1. Л. Пуйджанер, Р. Смит, В.Г. Дови, В.П. Мешалкин. Передовые концепции экономики ресурсосберегающих интегрированных химико-технологических систем и охраны окружающей среды. DICHEP, Italia. - 2000. - С. 689.
2. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Анализ и синтез химико-технологических систем.
управление предприятием
оо