№3 - 1

Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
Колонка научных редакторов
Этот номер посвящен проблемам интеллектуализации современных производственных систем и предприятий в контексте развития идей компьютерно интегрированных производств и реинжиниринга деловых
процессов. Интеллектуальные производственные системы (Intelligent Manufacturing Systems – IMS) – это
инициатива ведущих промышленных держав, направленная на создание нового поколения производственных
систем и технологий благодаря совместным исследованиям и разработкам научно-практических проектов
по всем аспектам автоматизации, интеграции и интеллектуализации производства.
Впервые программа «Интеллектуальные производственные системы» IMS была предложена в 1989 г.
Японией по линии Министерства внешней торговли и промышленности (MITI) в целях обеспечения выживания и подъема конкурентоспособности японских предприятий на мировых рынках конца XX–начала XXI века.
С середины 90-х годов она получила широкий мировой резонанс и сегодня выполняется крупными международными консорциумами в ответ на реальные потребности промышленности. В рамках европейской комиссии с 1997 г. IMS имеет статус специальной подпрограммы программы ESPRIT на стыке двух областей –
промышленной технологии и технологии материалов, а также передовых информационных технологий, причем в числе ее участников находятся не только страны Европы, но и Япония, США, Австралия. Куратором
программы является IMS International – зонтичная организация, которая вырабатывает стратегию, координирует совместную деятельность партнеров, распределяет информационные ресурсы между регионамиучастниками и связывает воедино проводимые исследования. Каждый из участвующих ныне регионов – ЕС,
США, Канада, Япония, Австралия, Швейцария – имеет свою собственную руководящую организацию и включает в качестве партнеров по проектам IMS различные предприятия, университеты и научные организации.
В настоящее время основные темы исследований по IMS подразделяются на 5 групп:
- исследование и моделирование полного жизненного цикла продукции (total product life cycle);
- исследование и разработка процессов на предприятиях различных отраслей;
- средства выработки стратегий, планирования и проектирования;
- человеческие, организационные и социальные факторы производства;
- виртуальные и расширенные предприятия (virtual and extended enterprises).
К осени 1997 г. по линии ESPRIT получили финансирование следующие проекты:
• "Планетарный человек 21-го века" (GLOBEMAN'21);
• "Производственные системы следующего поколения" (Next Generation Manufacturing Systems NGMS);
• "Холонические производственные системы" (Holonic Manufacturing Systems - HMS);
• GNOSIS;
• "Метаморфные системы обработки материалов" (Metamorphic Material Handling Systems);
• "Быстрая разработка продукции" (Rapid Product Development);
• "Организационные аспекты сосуществования человеко-машинных систем" (Organizational Aspects of
Human-Machine Coexisting Systems);
• "Инициатива и интеллектуальный завод" (Initiative and Intelligent Field Factory);
• "Интеллектуальные композитные продукты" (Intelligent Composite Products).
По проблематике интеллектуальных производственных систем и предприятий начали регулярно проводиться крупные международные форумы и конференции. Например, в июле 1997 г. в Сеуле (Корея) состоялся
4-й Международный семинар по IMS, где помимо специальной секции по программе «Интеллектуальные производственные системы» работали секции по таким проблемам, как системы управления производством,
распределенное управление, интегрированные производственные системы, совмещенная разработка, проектирование производственной ячейки, реинжиниринг предприятий, интеллектуальные системы
CAD/CAM/CAE.
На представительной Европейской конференции по интеграции производства из серии IiM (24-26 сентября 1997г., Дрезден, Германия) были организованы следующие секции: «Совмещенная разработка и передовое
проектирование», «Интеллектуальное оборудование», «Распределение знаний и поддержка сотрудничества
на производстве», «Управление цепочкой поставок», «Глобальное производство».
Наконец 15-17 апреля 1998 г. в Лозанне (Швейцария) провел свою работу Первый международный (всеевропейский) семинар по IMS, который был посвящен проблемам применения передовых информационных технологий на производстве, новым производственным парадигмам (new manufacturing paradigms), моделированию и имитации производства с повторным использованием продуктов и материалов (re-manufacturing
modeling and simulation), проектированию и производству с учетом требований окружающей среды. На нем
были, в частности, рассмотрены вопросы построения интеллектуальных производственных предприятий
(Intelligent Manufacturing Enterprises), обсуждались надежды и риски, связанные с глобализацией производства. В рамках семинара функционировали специальные рабочие группы по IMS и интеграции производства. Основные темы работы первой группы охватывали глобальное производство, моделирование и имитацию жизненных циклов, автономное и кооперативное распределение ресурсов в производственных системах, авто-
2
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
номное и кооперативное управление процессами в производственных системах. Вторая рабочая группа включала подгруппы по таким темам, как моделирование и интеллектуальное управление производственными
системами, координация в проектировании, управление данными и знаниями о продукции, интеграция в расширенном производстве. Сам перечень основных докладов семинара – «Производственные парадигмы», «Интеллектуальные производственные предприятия», «Обучающиеся организации», «Расширенные предприятия», «Агентно-ориентированная архитектура для управления холоническим производством» – показывает
широкий спектр проблем, относящихся к интеллектуализации предприятий.
В нашей стране проблемам компьютерной интеграции и реинжиниринга предприятий, а также смежным вопросам стратегического менеджмента и логистики также начинают уделять все большее внимание.
Так, в 1997 и 1998 г. в Москве были организованы две конференции под названием «Логистика и бизнес». В
мае 1998 г. с успехом прошла 2-я Российская научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнеспроцессов на основе современных информационных технологий». Годом ранее в 1997 г. Э.В.Поповым совместно с Е.Г.Ойхманом была опубликована первая отечественная монография «Реинжиниринг бизнеса». В октябре 1998 г. в рамках Шестой национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ-98 в
г.Пущино (Россия) пройдет научно-технический семинар "Интеллектуальные производства и предприятия".
Цель семинара состоит в анализе общего положения, в обсуждении идей и научно-технических результатов,
а также в определении перспективных направлений развития интеллектуальных производств и предприятий
(на стыке ИИ и новейших сетевых технологий, экономики и менеджмента, методов организационного проектирования и компьютерно-интегрированных производств). Семинар призван объединить ученых в области
ИИ, разработчиков компьютерно-интегрированных производств и сетевых организаций, инженеровпроизводственников и менеджеров и способствовать формированию российского сообщества специалистов
в области интеллектуальных производств и предприятий, что позволит активизировать процесс интеграции в международные структуры.
Мы надеемся, что публикация в традиционно специализированном номере журнала, посвященном интеллектуальным системам, материалов по интеллектуализации производств и предприятий, привлечет интерес
читателей и даст пищу для размышлений не только специалистам по искусственному интеллекту, но и широкому кругу разработчиков современных программных продуктов и систем. В номер вошли статьи по реинжинирингу и интеллектуальному имитационному моделированию предприятий, по интеллектуализации
компьютерно-интегрированных производств и совмещенной разработки, по управлению жизненными циклами и интегрированной логистике CALS, по виртуальным агентам, продуктам и предприятиям. В России существует ряд исследовательских центров по данной проблематике – в Москве, Санкт-Петербурге, Самаре и
других городах. Одним из них является кафедра «Компьютерные системы автоматизации производства»
МГТУ им. Н.Э. Баумана, возглавляемая профессором В.Ф. Горневым. Работы ее сотрудников и легли в основу
статей настоящего номера.
Н.А. Семенов, В.Б. Тарасов
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
В РЕИНЖИНИРИНГЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
В.В. Емельянов, Э.В. Попов
Задача реинжиниринга состоит в фундаментальном переосмыслении и радикальной перестройке бизнес-процессов компании (предприятия) для достижения коренного и одновременного улучшения критических показателей ее деятельности, таких как стоимость, качество, объем и
номенклатура предоставляемых услуг и скорость
обслуживания [1-5]. Проект по реинжинирингу
включает в себя ряд этапов.
• Разработка образа будущей компании –
спецификация основных целей компании исходя
из ее стратегии, потребностей клиентов, общего
уровня бизнеса в отрасли и текущего состояния
компании.
• Создание модели существующей компании (обратный инжиниринг). Разрабатывается детальное описание существующей компании, идентифицируются и документируются основные бизнес-процессы, оценивается их эффективность. Современные средства позволяют получить эту модель в статике, то есть представить в виде схем
выполняемые функции и документооборот. Отсутствие динамической компоненты делает такую
модель неадекватной бизнес-процессу, так как сам
термин процесс уже подразумевает его развитие
3
Программные продукты и системы
во времени, во всей сложности взаимодействия
участвующих в нем ресурсов компании. Кроме того, статическая модель дает мало возможностей
аналитику для проведения экспериментов по осознанию тех факторов, которые необходимо изменить в будущем. Переход к модели будущей компании скорее всего потребует (как это видно из
большинства работ) создания совершенно новой
модели, а не модификации уже разработанной.
• Разработка нового бизнеса (прямой инжиниринг). Этап начинается с создания более эффективных рабочих процедур, с определения способов
использования информационных технологий, с
идентификации необходимых изменений в работе
персонала. Далее осуществляют разработку бизнес-процессов компании на уровне трудовых ресурсов: проектируют различные виды работ, подготавливают систему мотивации, организуют команды по выполнению работ, создают программы
подготовки специалистов и т.д. Этап завершается
разработкой поддерживающих информационных
систем.
• Внедрение перепроектированных процессов. Рассматривая эти этапы, можно выделить
задачи, для которых необходимо использовать моделирование, и определить ряд требований к моделям.
Во-первых, каждый из указанных этапов сам
по себе представляет разработку той или иной модели. Эти модели должны позволять аналитику
ставить все требуемые эксперименты и отражать
динамику исследуемого процесса. При разработке
моделей следует использовать те знания, которые
были получены на предшествующих этапах. Отсутствие преемственности моделей различных
этапов – слабое место современной методологии
реинжиниринга.
Во-вторых, так как этапы реинжиниринга сами
по себе достаточно сложны, содержат много актов
принятия решений (оценка вариантов, выбор из
альтернатив, проверка гипотез и т.д.), выполняются параллельно, содержат много неопределенных
и случайных факторов, то для управления реинжинирингом необходимо использовать математическую модель этого процесса.
В статье рассматриваются вопросы, связанные
с использованием интеллектуального имитационного моделирования в реинжиниринге, в частности РДО (ресурсы, действия, операции)-имитатора.
Модели в реинжиниринге бизнес-процессов
Фундаментальное переосмысление существующего бизнес-процесса невозможно без исследования этого процесса во всей сложности его
проявлений: необходимо выявить основные законы (суть) его внутреннего развития, определить
наиболее тонкие места, найти наиболее чувстви4
№ 3, 1998 г.
тельные к изменению факторы, ответить на
имеющиеся вопросы, подтвердить или отвергнуть
выдвинутые аналитиками гипотезы, выявить внутренние противоречия и т.д. Выполнение любого из
перечисленных исследований связано с созданием
и использованием математических, статистических, экономических и других моделей.
Радикальная перестройка бизнес-процесса
требует проведения активных экспериментов, с
тем чтобы сравнить альтернативные варианты организации бизнес-процесса, выбрать или изобрести новые способы его проведения, определить
значения ключевых переменных и т.д. Так как выполнить эти эксперименты иначе как на компьютере невозможно, то и здесь во всей полноте стоит
вопрос о разработке соответствующих моделей.
Как видно из приведенного определения реинжиниринга, в процессе реинжиниринга необходимо иметь возможность собирать и анализировать большое количество данных, относящихся к
различным аспектам бизнес-процесса. Это требует
использования или создания соответствующего
аппарата и развитого интерфейса пользователя.
Хотя и неявно, но в определении также присутствует требование проведения реинжиниринга
как управляемого процесса, то есть разбиение его
на этапы и выполнение этих этапов в совокупности, по возможности параллельно. Последнее
должно позволить сократить сроки проведения
реинжиниринга, уменьшить риск инвестиций и
прочее.
Решение указанных задач и других, связанных
с реинжинирингом, обусловливает разработку и
использование различных моделей. Многоаспектность проблемы и ее сложность объясняют невозможность разработки и использования одной общей для всех задач модели. Анализ и управление
сложными процессами практически всегда приводит к созданию целого комплекса моделей, каждая
из которых описывает какой-либо один (или несколько) из аспектов процесса.
Разработка модели бизнеса связана с разработкой двух видов моделей, связанных с его
внешней и внутренней сущностью. Внешняя модель описывает взаимодействие компании с внешним миром (клиентами, на удовлетворение потребностей которых направлена деятельность
компании). Внутренняя модель описывает, каким
образом осуществляется преобразование входных
потоков компании в выходные с учетом выполняемых при этом функций и используемых ресурсов.
Адекватность применяемых моделей существующему и проектируемому бизнес-процессам является непременным условием успешности проведения реинжиниринга компании. Так как мы имеем дело с процессами, то и модель должна отражать всю деятельность компании как процесса, то
Программные продукты и системы
есть учитывать времена отдельных действий и событий, связанных с началом и окончанием этих
действий, параллельность выполнения, использование общих и ограниченных ресурсов, взаимные
блокировки и тупики.
Таким образом, имеется проблема разработки
мощного инструмента быстрого создания различного рода моделей, инструмента, понятного не
только программистам, но и менеджерам, осуществляющим реинжиниринг. Кроме того, необходимым является создание методологии использования такого инструмента на всех этапах реинжиниринга. Крайне желательной является возможность последовательного преобразования модели
от одного этапа к следующему. Такая возможность обеспечивает преемственность знаний и
данных между этапами реинжиниринга, уменьшает вероятность ошибок, облегчает разработку всего спектра необходимых моделей. К сожалению, в
настоящее время нет программных средств, отвечающих всем этим и другим требованиям, выдвигаемым к аппарату разработки моделей [1-3].
Наиболее продвинутым в этом плане является
аппарат имитационного моделирования (ИМ),
традиционно используемый для решения задач
анализа и управления сложными системами и процессами [6]. Он обеспечивает представление моделируемого процесса в динамике и с любой степенью детализации. При реинжиниринге имитационные модели позволяют описать основные рабочие процедуры компании и их развитие во времени, а также информационные и материальные потоки между ними. Имитационная модель уже сама
по себе после создания и тестирования представляет собой знания о моделируемом процессе и,
более того, служит источником получения новых
знаний.
Трудность применения ИМ обусловлена
большой трудоемкостью построения моделей, их
сложностью, непониманием менеджерами этих
средств и невозможностью их использования непосредственно без программирования. Большая
часть средств ИМ обладает низкими возможностями по адаптации к изменениям моделируемой
системы или процесса, а также сложностью переноса с одного моделируемого объекта на другой.
Выходом из этих трудностей является интеллектуализация ИМ, то есть создание инструментария, объединяющего ИМ и искусственный интеллект. Основное преимущество интеллектуальных
систем по сравнению с системами, работающими
по предварительно заложенным в них алгоритмам
принятия и поддержки решений, – гибкость, обусловливаемая свойствами принятия эвристических
решений в конкретной ситуации. Гибкость интеллектуальных систем позволяет делать их инвариантными по отношению к внешним условиям, легко адаптируемыми и тиражируемыми с неболь-
№ 3, 1998 г.
шими дополнительными затратами. Всех этих качеств можно достичь в интеллектуальной системе
за счет внесения знаний о протекающих в ней
процессах в базу знаний, где они легко наращиваются, модифицируются и т.д.
Метод интеллектуального ИМ − РДО
Абстрагирование от конкретного описания некоторой системы, представляющей объект реального мира, можно рассматривать на нескольких
уровнях. На первом определяют базисные понятия
и выражения метода формализации параллельных
процессов, протекающих в системе. Базой для выбора служат эмпирические исследования на классе
систем. Основная проблема здесь – выбор наилучшего варианта из многих возможных.
Любая система на концептуальном уровне
представляет собой набор некоторых ресурсов.
Состав ресурсов различен для систем разных видов и может меняться для одной и той же системы
при ее функционировании. Последнее обстоятельство связано с выходом из строя и восстановлением отдельных ресурсов при их эксплуатации и с
модернизациями и модификациями системы.
Ресурсы могут быть двух видов – постоянные
и временные. Постоянные ресурсы всегда присутствуют в системе, временные ресурсы поступают и
покидают ее в процессе функционирования. Все
ресурсы образуют множество:
R = {ri / i = 1, . .. , N } ,
где ri – i-й ресурс системы; N – число ресурсов в
данный момент времени.
Состояние i-го ресурса можно описать вектором значений его параметров:
{
}
C i = c ij / j = 1,2, ..., M i ,
где c ij – значение j-го параметра i-го ресурса; Mi–
число параметров i-го ресурса.
Тогда состояние системы представим в виде
вектора состояний всех ее ресурсов:
C = {C i / i = 1,2, ..., N} .
Ресурсы взаимодействуют друг с другом в соответствии с определенными закономерностями,
выполняя определенные действия. Каждое действие связано с некоторыми событиями, происходящими в системе. Таким образом, событие представляет собой элементарное действие в том
смысле, что оно не имеет протяженности во времени. Совершение какого-либо события приводит
к изменению состояния системы.
События можно разделить на регулярные, вызываемые штатным функционированием ресурсов,
и нерегулярные (случайные). Изменения в системе
при совершении регулярного события могут быть
формализованы и должны отражать логику взаимодействия ресурсов между собой. Нерегулярные
5
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
события происходят либо при нештатной работе
ресурсов (поломки, отказы), либо по внешним по
отношению к системе причинам.
Регулярное событие можно формально представить как некоторое изменение состояния и описать следующим образом:
(
)
e = t e , C−e , C+e ,
где t e – момент времени свершения события e;
Ce− и C+e – состояние системы до и после события e.
Используя понятие событие, целенаправленное действие можно описать через события начала и окончания действия:
a = e н , e к = t н , C −н , C +н , t к , C к− , C к+ .
(1)
Для нерегулярного события ~e состояние ресурсов до его начала не наблюдается, так как событие происходит случайным образом.
Событие ~e не инициируется системой управления, поэтому оно описывается лишь временем
возникновения и состоянием ресурсов после завершения события
~e = t ~ , C~+ .
e
e
Если во время протекания действия a, произошло нерегулярное событие ~e , затрагивающее
ресурсы действия, то происходит нештатное окончание действия, и результатом действия будет не
состояние C+к (см. (1)), а состояние, определяемое
событием ~e , то есть C~+ .
e
Соотношение (1) описывает действие, не прерываемое нерегулярными событиями, то есть завершающееся в штатном режиме. Для того чтобы
действие могло начаться, его ресурсы должны отвечать условию P C−н .
( )
Процесс в системе можно представить как
временную последовательность действий и нерегулярных событий
~
П = A , E, α ,
~
где A – множество действий; E – множество нерегулярных событий; α – отношение предшествования во времени.
В общем случае П описывает параллельно
протекающие процессы в системе. Для регулярного события е алгоритм F преобразования С −e в
С +e
известен и определяется закономерностями
функционирования сложных динамических систем. Поэтому соотношение (1) может быть представлено в следующем виде:
( ) ( ( ))
a = Fн R a , Fк Fн R a , t н , t к ,
где Fн , Fк – алгоритмы преобразования параметров, описывающих состояние ресурсов при собы6
( )
тиях e н и e к ; Fн R a – состояние ресурсов после
завершения события e н .
Действие может начаться, если его ресурсы
известны и имеют параметры, определяемые C−н .
Оно привязано ко временной оси, начинается в
момент времени t н и кончается в момент t к .
Введем понятие операции, сделав это следующим образом. Операция o есть формальное
описание множества однотипных действий:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ( )) ,
где E( R ) – описание множества формальных реo = E R o , Pн R o , Fн R o , Fк R o , ϕ C−н R o
o
сурсов операции Ro .
Операцию в некотором смысле можно уподо-
( ) – условие
бить подпрограмме, в которой Pн R o
( ) ( )
выполнения, а Fн R o , Fк R o – алгоритмы, описанные в формальных параметрах. При задании
фактических параметров из операции получаем
действие. Для этого на место каждого формального ресурса ri ∈ R o операции можно подставить
любой ресурс из некоторого непустого множества
доступных ресурсов системы.
Таким образом, операция описывает, что может произойти в системе при определенных условиях, а действие – что произошло, происходит или
произойдет и в какое время. Действие как процедурное знание может быть описано правилом продукции. Обычно в работах по искусственному интеллекту продукционные системы рассматривают
без учета стохастических событий, в этом случае
время исключают из рассмотрения и описывают
только логическую взаимосвязь действий. Предполагается, что параметры изменяются один раз за
действие: ЕСЛИ (условие) ТО (действие).
Однако при таком представлении теряется
возможность моделирования нерегулярных событий, определения моментов окончания действий,
становится невозможным моделирование и управление в реальном масштабе времени. Поэтому
для описания закономерностей динамического
мира предлагается модифицировать понятие правила продукции следующим образом:
ЕСЛИ (условие) ТО1 (событие 1) ЖДАТЬ
( ( )) ) ТО2 (событие 2).
( ϕ Cн− R o
Здесь событие 2 наступает через интервал
времени, определяемый закономерностями действия и состоянием его ресурсов. Если в течение
данного временного интервала происходит нерегулярное событие, то событие 2 не наступает.
Множество всех операций, свойственных системе, составляет базу знаний системы. При этом,
как правило, их число не очень большое. Все дей-
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
позиций создавать модели, используемые на различных этапах реинжиниринга. Метод является
альтернативой существующим языкам моделирования и в отличие от них характеризуется выделением знаний из программного обеспечения в информационное. Это позволяет получить ряд полезных свойств моделей (таких как открытость),
облегчает создание, адаптацию и наладку модели
при модификации моделируемой системы или изменениях в характере ее функционирования [7-10],
что важно в процессе проведения реинжиниринга.
Язык РДО
ствия, имеющие одинаковую природу, описываются соответствующей операцией (одной для всех
этих действий).
Процесс в системе в общем случае описывается графом И/ИЛИ, вершины которого соответствуют определенным состояниям системы, а дуги −
правилам продукций.
Рассмотренный подход реализует следующие
основные положения (рис.1):
− информационное представление элемента
РДО-представление
Компания
Модель
Элементы
Ресурсы
R
Правила
функционирования
Система
вывода
Операции
O
Система
сбора
показателей
Моделирование
нерегулярных
событий
Система
моделирования
Дискретный
процесс
Действия
A
Нерегулярные
i
события E
Модель дискретного процесса
Рис. 1. Представление моделируемого объекта
в РДО методе
Q
Этот язык реализует РДО-метод представления знаний о дискретных системах и
процессах и основывается на введенных выше
модифицированных продукциях. В нем используются символические имена, арифметические и логические выражения, функции.
Язык также позволяет описывать показатели
функционирования, которые требуются исследователю, и анимационные кадры [7]. На
языке РДО формируются базы данных и знаний о моделируемой системе. Для описания
динамической компоненты применяются модифицированные продукционные правила.
Структура продукционного имитатора представлена на рисунке 2.
Основными элементами РДО-имитатора являются модифицированная продукционная система и аппарат событий. Действия инициируются
системой вывода, а нерегулярные события имитируются специальным блоком. При имитации состояние системы изменяется в соответствии с описанием нерегулярного события либо действия, которое началось или завершилось. После любого
изменения состояния, то есть при каждом событии, вызывается система вывода. Она просматривает в БЗ все операции и проверяет по предусловиям, могут ли они начаться. При нахождении та-
системы – это ресурс, представленный фреймом в
базе данных;
− процесс, протекающий в системе, описывают как последовательность целенаправленных
действий и нерегулярных событий;
− описание действия – операция, описывающая законы изменения состояния системы при начале и при окончании действия;
− операция формально представляется модифицированным продукционным правилом для динамического мира.
Следующий уровень математических моделей
системы характеризуется тем, что на нем введенные выше формализмы дополняют данными конкретной системы. При этом выдвигают
Транслятор языка
требование наблюдаемости или измеряемости соответствующих переменСистема сбора
ных и параметров. Каждое понятие попоказателей
Аппарат
лучает определенное имя и ему в соотсобытий
Анимация
База
ветствие ставят множество (не обязаданных
тельно четко определенное) возможных
Трассировка
значений. В результате знания о систеИмитация нерегулярных
ме, имеющиеся на концептуальном
событий
уровне, пополняются знаниями исходБаза
Система вывода
ного объекта.
знаний
Множество значений всех параметПродукционная система
ров всех ресурсов образует базу данных
системы (набор декларативных знаСписок
событий
ний), а множество операций – базу знаний. Использование приведенного меРис. 2. Структура продукционного имитатора
тода формализации позволяет с единых
7
Программные продукты и системы
ких операций инициируются события начала соответствующих действий.
Итак, продукционная система (БД, БЗ и система вывода), система имитации нерегулярных событий и аппарат ведения событий совместно осуществляют построение модели процесса. На основании анализа результатов имитации на этой модели вычисляются различные показатели функционирования системы. Система трассировки выводит подробную информацию о событиях в специальный файл, который затем обрабатывается
для детального анализа процесса и представления
информации в удобном виде. Система анимации
позволяет отображать на экране во время моделирования поведение системы.
Важным моментом является то, что при использовании РДО-имитатора пользователь описывает ресурсы, правила функционирования, требуемые показатели и анимационные кадры непосредственно в терминах предметной области, не прибегая при этом к представлению своей системы в
терминах какого-либо известного метода или языка моделирования (системы очередей, сети Петри,
ограниченного набора объектов и операторов языка). Это резко повышает гибкость, мощность и наглядность описанного подхода.
С использованием описанного аппарата были
проведены исследования функционирования и
созданы системы управления рядом объектов, среди которых почтовое отделение, линия разлива
пищевых жидкостей фирмы Перье (Франция),
участок разделки бревен фирмы Хондельберг
(Германия), цех механообработки завода экспериментального машиностроения г. Протвино (Россия).
В РДО нет программирования в обычном
смысле, менеджер работает на языке своей области, он может не формализовывать свои знания о
бизнес-процессе и его рабочих процедурах, а лишь
использовать интерфейс для описания знаний о
бизнес-процессах.
Модели реинжиниринга
и их представление в ИМ и в РДО
Язык РДО обеспечивает построение всех моделей бизнес-процесса на едином информационном пространстве и в единых формализмах, понятных менеджерам. Рассмотрим пример построения моделей, связанных с реинжинирингом работы типового отделения федеральной почтовой связи. Оно реализует процесс обслуживания клиентов
и дальнейшую обработку их заявок. Клиенты обслуживаются операторами в окнах зала отделения,
после чего производится дополнительная обработка каждой заявки в отделении. Отделение связано
по процессу обработки почтовых отправлений с
узлом почтовой связи. Перед руководством узла
стоит цель изменить систему оказания услуг кли8
№ 3, 1998 г.
ентам применительно к изменившемуся рынку услуг, в противном случае отделение потребуется
закрыть.
Исходной информацией для моделирования
работы отделения служат:
• структура функций, выполняемых почтовым
отделением, представленная в виде IDEF0диаграмм работы почтового отделения;
• входной поток клиентов, требующих обслуживания, характеристики которого получены обработкой фотографий рабочего дня отделения;
• множество типов заявок, поступающих от
клиентов и потенциально возможных типов.
Работа отделения может быть организована
различными способами, отличающимися числом
окон обслуживания, услугами (типами заявок), закрепленными за окнами, составом услуг, предлагаемых клиентам (изменяется интенсивность
входного потока клиентов), длительностью рабочего дня, организацией работы операторов в течение рабочего дня, временами обработки заявок
клиентов и т.п.
ИМ позволяет анализировать работу почтового отделения связи при штатном функционировании (обратный инжиниринг) и при изменении
входного потока клиентов (требований на обслуживание), при изменении условий работы самого
отделения и т.д. При этом исследователь может
преследовать различные цели, в частности направленные на повышение эффективности работы отделения.
В результате имитации определяются такие
показатели работы, как: загрузка оператора, обслуживающего клиентов в окне; средняя длина
очереди к каждому окну; времена простоя оператора; число обслуженных клиентов; число клиентов, обслуженных без ожидания в очереди; число
клиентов, обслуженных по каждому обращению.
Создание ИМ начинается с создания модели
существующей компании, точнее, с бизнес-процесса существующей компании. Все элементы
компании, участвующие в бизнес-процессе (как
людские, так и технические), представлены в ИМ
в терминах РДО-метода как ресурсы. Ресурсы относятся к подмножествам ресурсов одного или нескольких типов. Все ресурсы некоторого типа
описываются определенным множеством параметров. Так, типы ресурсов Отделения, Окна и
Клиенты описываются на РДО следующим образом:
$Resource_type Отделения : permanent
$Parameters
Состояние : (Начало_Дня,Рабочий_День,Конец_Дня)
$End
$Resource_type Окна : permanent
$Parameters
Номер
: integer[1..5]
Работоспособность : (Открыто,Закрыто)
Занятость
: (Свободен,Занят)
Обслужено
: integer[0..30000] = 0
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
В_Очереди
: integer[0..30000] = 0
Интервал1_Начало : real
Интервал1_Конец : real
Интервал2_Начало : real
Интервал2_Конец : real {Если клиент указывает один интервал,
то}
Интервал3_Начало : real {остальные интервалы не используются и Началу и Концу интервала := 0.0}
Интервал3_Конец : real
$End
$Resource_type Клиенты : temporary
$Parameters
Заявка
: (Отправить_Ценную_Бандероль,
Отправить_Заказную_Бандероль,
Отправить_Простую_Бандероль,
..................
..................
Открытие_Текущих_Счетов)
{. Любая новая заявка}
Состояние
: (Возник,Пришел,В_Очереди,Обслуживается, Обслужился, Ушел)
Номер_В_Очереди : integer[1..30000]
Номер_Окна : such_as Окна.Номер
Приход_В_Очередь : real
Время_В_Очереди : real
$End
Конкретные ресурсы относятся к одному из
типов и отличаются друг от друга значениями параметров, например:
$Resources
Отделение : Отделения Начало_Дня
Окно1
: Окна 1 Закрыто Свободен * * 9.0 18.0 0.0 0.0
0.0 0.0
Окно2
: Окна 2 Закрыто Свободен * * 9.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Окно3
: Окна 3 Закрыто Свободен * * 9.0 18.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Окно4
: Окна 4 Закрыто Свободен * * 9.0 18.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Окно5
: Окна 5 Закрыто Свободен * * 9.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0
{Одно из окон должно начинать работу в 9:00 ОБЯЗАТЕЛЬНО}
Из_Клиент1 : Изображаемые_Клиенты 1 Отправить_Ценную_ Бандероль
.........................
$End
Ресурсы взаимодействуют друг с другом в
процессе. При этом необходимо принимать решения по тому, как осуществлять эти взаимодействия. Ситуации, в которых принимаются некоторые
решения, называются точками решения. В ИМ мы
рассматриваем наиболее часто точки решения
следующих двух видов:
• когда некоторое действие закончилось, мы
должны решить, какое следующее действие будет
выполняться;
• после того как выполнение некоторого внутреннего действия завершилось, необходимо выполнить назначение ресурсов для следующего
действия. Если есть только одна возможность, то
это сделать просто, но иногда имеется несколько
возможностей. В этом случае мы выбираем ресурсы, руководствуясь условиями и ограничениями,
накладываемыми на их параметры. Эти параметры
вычисляются динамически в течение имитации.
Точки решения описываются в РДО-методе
так же продукционными правилами. Имеется
лишь небольшое различие между правилами, описывающими точки решения, и правилами имитации. Правило имитации содержит некоторое выражение для вычисления продолжительности действия и два конвертора для начала и окончания
действия вместо одного.
9
Программные продукты и системы
Например, операции прихода клиента и открытие окна в РДО модели будут описаны следующим образом:
$Pattern Приход_Клиента_На_Почту : operation trace
$Relevant_resources
Рел_Отделение : Отделения
NoChange NoChange
Рел_Нагрузка : Виды_Нагрузки Keep Keep
Рел_Клиент : Клиенты
Create NoChange
$Time = Время_Прихода_Клиента(Рел_Нагрузка.Вид,
Рел_Нагрузка.Минимум_Среднее_Число,
Рел_Нагрузка.Максимум_Дисперсия)
$Body
Рел_Отделение
Choice from Рел_Отделение.Состояние = Рабочий_День
first
Рел_Нагрузка
Choice from Рел_Нагрузка.Грузить = Да
first
Convert_begin
Грузить set Нет
Convert_end
Грузить set Да
Рел_Клиент
Convert_begin
Заявка
set Заявка_Клиента
Состояние
set Возник
Номер_В_Очереди set 1
Номер_Окна
set 1
Приход_В_Очередь set Time_now
Время_В_Очереди set 0.0
$End
$Pattern Открыть_Окно : rule
$Relevant_resources
Рел_Время : Время NoChange
Рел_Окно : Окна
Keep
$Body
Рел_Время
Choice NoCheck
first
Рел_Окно
Choice from Рел_Окно.Работоспособность = Закрыто and
[Рел_Окно.Интервал1_Начало = Рел_Время.Часы or
Рел_Окно.Интервал2_Начало = Рел_Время.Часы or
Рел_Окно.Интервал3_Начало = Рел_Время.Часы]
first
Convert_rule
Работоспособность set Открыто
$End
При этом приведенные образцы описывают
закономерность выполнения всех операций такого
типа. Так, операций обслуживания клиентов на
интервале моделирования может быть сотни и тысячи, но все они будут смоделированы по следующему образцу:
$Pattern Обслуживание : keyboard
$Parameters
Номер : such_as Окна.Номер
$Relevant_resources
Рел_Смотритель : Смотрители Keep NoChange
$Time = 0.0
$Body
Рел_Смотритель
Choice from Рел_Смотритель.Номер = Номер
first
Convert_begin
Разрешить set Показать_Спрятать (Рел_Смотритель. Разрешить,
Номер)
$End
ИМ служит для выполнения анализа существующего бизнес-процесса (как есть) и в то же самое время является базой для создания ИМ будущего бизнес-процесса (как будет). При ее созда-
10
№ 3, 1998 г.
нии в РДО в существующую ИМ могут добавляться новые ресурсы, но главное, что в ней изменяются правила, описывающие закономерности
взаимодействия ресурсов, для достижения стоящих перед отделением целей.
На ИМ новой компании могут быть получены
все требуемые характеристики и показатели функционирования бизнес-процесса. Эти значения позволяют сопоставить возможные результаты с существующими у конкурентов и оценить успешность реинжиниринга.
Метод РДО, используя относительно компактные и независимые описания отдельных закономерностей бизнес-процесса, позволяет легко модифицировать состав ресурсов и множество продукционных правил. При этом никак не затрагиваются механизмы логического вывода, сбора показателей и визуализации процесса имитации.
Аппарат ИМ позволяет анализировать две модели компании (внешнюю и внутреннюю) в динамике, учитывая параллельность подпроцессов, ограниченность ресурсов, их появление и удаление
из модели и т.д.
ИМ обеспечивает имитацию процесса обработки почтовых отправлений, включая моделирование: работы операторов в окнах зала, генерирования прихода клиентов и типов заявок, движения
клиентов в очередях, процесса распределения клиентов по очередям, обработку заявок клиентов
внутри отделения, сбор статистик, визуализацию
процесса работы отделения на экране ЭВМ. Для
выполнения работ по реинжинирингу ИМ дополнена развитым проблемно-ориентированным интерфейсом пользователя. Интерфейс позволяет
легко изменять число работающих окон, состав
услуг, закрепленных за окном, временные режимы
работы каждого окна, вводить (удалять) новые виды услуг, оказываемых отделением, изменять временные характеристики работы окон и отделения,
выводить отчет по результатам имитации.
Опыт использования интеллектуального ИМ в
рассматриваемой области показывает его эффективность и гибкость по отношению к другим традиционно используемым инструментальным средствам.
Список литературы
1. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. -М.:
Финансы и статистика, 1997. - 336с.
2. Попов Э.В. Реинжиниринг бизнес-процессов и искусственный интеллект // Новости искусственного интеллекта. 1996. - №4. -С.5-40.
3. Кисель Е.Б., Кондрашова Е.Н., Шинкарев М.Б. Опыт
использования средств искусственного интеллекта в моделировании бизнес-процессов // Новости искусственного интеллекта. -1996. -№4. - С.85-121.
4. Hammer M. Reengineering Work: Don’t Automate.
Obliterate, Harvard Business Review. July/August 1990.
5. Hammer M., Champy J. Reengineering the corporetion: A
manifesto for Business Revolution. N-Y: Harper Collins, 1993.
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
6. Pritsker A. Alan B., Introduction to Simulation and SLAM
II. Systems Publishing Corporation West Lafayette, Indiana, 1984.
7. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование. Язык РДО. -М.:
АНВИК, 1998. - 428с.
8. Emelyanov V.V., Ovsyannicov M.V., Yasinovsky S.I. An
AI-based Method and Tool for Discrete Manufacturing Systems
Simulation and Real-time Control, Proc. of IEPM’95, Marrakech,
April 4-7, 1995. Vol 1.- P.322-332.
9. Emelyanov V.V., Yasinovsky S.I. Representing knowledge
for simulation complicated discrete systems and processes// Proc.
of Fifth Int. Confr. Computer Integrated Manufacturing and
Automation Technology. CIMAT’96. Grenoble, May 29-31, 1996.P. 134-140.
10. Emelyanov V.V. Representing knowledge for simulation
complicated discrete systems and processes// Proc. of CESA’96
IMACS Multiconference. Computational Engineering in Systems
Applications. Symposium on Robotics and Cybernetics. Lille France, July 9-12, 1996.-P.289-293.
11. Emelyanov V.V., Iassinovski S.I. An AI-based objectoriented tool for discrete manufacturing systems simulation.
Journal of Intelligent Manufacturing. Vol.8, №1, February 1997.
P.49-59.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА РЕИНЖИНИРИНГА
КОНФИГУРАЦИЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ
А.В. Смирнов
В последние годы в России в производственной и управленческой деятельности произошел
ряд принципиальных изменений, связанных с возрастанием конкуренции на рынке товаров и услуг.
Это обусловливает необходимость проведения реинжиниринга конфигураций предприятий на базе
технологии поддержки принятия решений.
Проблема реинжиниринга конфигураций
предприятий. Задачи реинжиниринга конфигураций предприятий, относящихся к классу систем с
динамически изменяющейся структурой, занимают одно из ключевых мест в жизненном цикле подобных систем и включают: спецификацию характеристик системы и ее элементов (функционально
законченных компонент конфигурации), выбор
типовых решений реализации функциональных
элементов, управление изменениями конфигурации системы и ее элементов на протяжении жизненного цикла, проверку согласованности (корректности) изменений конфигурации. В терминах
теории управления методология управления конфигурацией имеет вид схемы (рис. 1).
В рамках этой методологии были разработаны
[1,2]:
• методы, процедуры и инструментальные
средства спецификации количественных и качественных требований к крупным проектам (как динамически развиваемым системам) с учетом индивидуальных предпочтений и оценок пользователей
на основе технологии коллективной работы группы экспертов (пользователей);
• методы, модели и инструментальные средства кооперативного выбора компонент конфигураций проектов (как систем с динамически изменяющейся структурой), удовлетворяющих организационно-экономическим
и
техникотехнологическим ограничениям, на основе технологии совмещенного проектирования систем из
типовых решений.
Реинжиниринг как технология инновационной
политики опирается на понятие проекта – комплекса взаимосвязанных новых технических и организационных решений. Данный объект является
иерархическим и содержит типизируемые элементы (допускающие реализацию на основе типовых
взаимозаменяемых решений или их комплексов –
фрагментов, макросов). Над объектом заданы ог-
Технология удовлетворения ограничений
Структуризация ограничений
Управление удовлетворением
ограничений
Пересечение ограничений
совместимости по дуге
Основанное на коэффициенте
невыполнения ограничения
Стягивание ограничений
(логическое выражение)
Построение интегрированных
ограничений
Построение иерархий
ограничений
Взвешивание ограничений
Контекстный выбор
ограничений
Упорядочивание переменных в
ограничениях
Ослабление задачи удовлетворения ограничений
Расширение области применения
Расширение области ограничения
Удаление переменной
Удаление ограничения
Рис. 2. Методы повышения эффективности технологии
удовлетворения ограничений
раничения: интегральные – для всего объекта в
целом, локальные – определяющие допустимость
взаимосвязи между элементами.
Подобная интерпретация позволяет формализовать задачу реинжиниринга конфигураций
в виде задачи удовлетворения ограничений, решение которой основывается на совместном исполь-
11
Реинжиниринг конфигурации
(реконфигурирование)
Требуемая конфигурация
Программные продукты и системы
Оценка
рассогласования
Цель
№ 3, 1998 г.
Управление
изменениями
Конфигурация
План изменений
Отслеживание
соответствия
Текущая конфигурация
Рис. 1. Укрупненная схема технологии управления
конфигурацией
зовании технологий распространения и удовлетворения ограничений.
Методы повышения эффективности удовлетворения ограничений. В связи с тем, что
конфигурирование/реконфигурирование предприятий осуществляется с использованием типовых
решений (конкретные модели оборудования, типовые планировки и подсистемы), в качестве возможных схем распространения ограничений целесообразно использовать прежде всего схемы, основанные на знании артефактов (типовых решений). В этом случае возможна ориентация либо на
прямую задачу: ограничения → области переменных → артефакты, либо на обратную задачу: артефакт → области переменных → ограничения,
либо на их совместное использование (комбинированную схему).
Для повышения эффективности технологии
удовлетворения ограничений может быть рекомендован ряд методов (рис. 2), структурированный в две группы. В практике решения данного
класса задач наибольшее развитие получила втоЗ
Оценивание организационно-экономических характеристик производства
M
Методы директ-костинга
С
DIRECT-COSTING
Спецификация конфигурации
Внешние ограничения
З
Генерация дерева целей
M
Основанный на экспертных знаниях метод анализа иерархий
С
PQE
Текущее состояние конфигурации
Внутренние ограничения
З
Определение базовой линиии конфигурации
M
Многоуровневое распределение ограничений
С
DESO
Уменьшение пространства поиска
Решения
З
Генерация допустимых вариантов конфигураций
M
Поиск решений, основанный на упорядочивании
пользователем переменных
С
DESO
Допустимые конфигурации
З
Оценивание вариантов и выбор
M
Основанный на мнениях экспертов
многокритериальный выбор
С
PQE
Реконфигурирование
Целевое состояние конфигурации
11 Рис.3. Базовый сценарий технологии реинжиниринга
конфигураций
З – задача, M – метод, С – среда, DIRECT-COSTING – среда анализа затрат предприятия (Excel 7.0, Windows-95), DESO – среда
проектирования структурированных объектов (Borland C++ 4.5,
Windows 95), PQE – среда оценки качества решений (FoxPro 2.6,
Windows 95)
рая группа, позволяющая не только учитывать
знания пользователей при решении конкретных задач, но и дающая пользователям возможность оперативно варьировать свои приоритеты и/или структуру/значения ограничений в процессе решения задач.
Организация коллективного выбора. В
качестве метода групповой поддержки принятия решений был предложен модифицированный метод анализа иерархий, обобщенный алгоритм которого включает следующие этапы: (1)
создание структуры показателей, (2) согласование
структуры показателей, (3) оценку качественных
показателей проекта, (4) согласование оценки качественных показателей проекта, (5) попарное
сравнение показателей, (6) согласование весов показателей, (7) ранжирование проектов. В этом алгоритме можно выделить два типа этапов. На первых собираются индивидуальные профили решений экспертов, на вторых – осуществляется согласование этих мнений и выработка согласованного
решения.
Организация систем поддержки принятия
решений (СППР) для реконфигурирования
предприятий. В результате был разработан следующий сценарий реконфигурирования предприятий (рис. 3), реализованный в виде многоагентной СППР. Данный сценарий позволяет группе
пользователей/экспертов в результате анализа показателей деятельности предприятия сформировать его новое дерево целей и разработать на основе существующей конфигурации производственной системы предприятия другую конфигурацию, отвечающую в наибольшей степени новым
требованиям и учитывающую при этом знания
пользователей/экспертов.
Необходимость учета экспертных знаний и
интеграции знаний о различных аспектах объекта
обусловливает необходимость использования
многоуровневой структуры базы знаний (БЗ) и
разнообразных механизмов вывода при решении
задач реинжиниринга конфигураций. Верхний
уровень этой структуры ориентирован на особенности семантической модели проблемной области, средний – на построение объектно-ориентированной модели этой области, а нижний уровень
– на классы задач, решаемых различными категориями пользователей.
В заключение отметим, что в работе предложен подход к поддержке основных задач реконфигурирования предприятий, который может
быть использован при реконфигурировании широкого класса сложных систем с динамически изменяемой структурой.
Использование данных технологий поддержки
принятия решений позволяет распределить задачи
между пользователями, что обеспечивает реализацию базового принципа реинжиниринга – воз-
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
можность коллективной деятельности группы специалистов. При этом интеграция различных платформ и инструментальных средств в рамках многоагентной среды дает возможность развития среды за счет включения в нее новых приложений.
Развитие данной среды планируется осуществлять
с целью доступа к ней пользователей сети Internet,
а также использования нейронных сетей для обучения СППР при выборе базовых линий конфигураций, в наибольшей мере отвечающих внешним
требованиям, и генетических алгоритмов для по-
вышения эффективности процесса синтеза новых
модификаций конфигураций.
Список литературы
1. Смирнов А.В. Интеллектуальное управление конфигурацией предприятий при их реинжиниринге // Проблемы информатизации. – 1996. - №4. – С. 69 – 72.
2. Pawlak A., Cellary W., Smirnov A., Warzee X., Willis J.
Collaborative engineering based on the Web - how far to go? //
Advances in Information Technologies: The Business Challenge /
Ed by J.-Y. Roger, B. Stanford-Smith, P.K.Kidd. - IOS Press, 1997.
- P. 434 - 441.
КОМПЬЮТЕРНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВ
НА ОСНОВЕ ИХ УНИФИЦИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ
В.Ф. Горнев, В.Б. Ковалевский
В статье развивается методология построения
и создания интегрированных интеллектуальных
систем (ИИС) для комплексной автоматизации
производственной деятельности предприятия
(ПДП). Теоретической основой разработки ИИС
служит концепция новых информационных технологий инжиниринга (НИТИ), обеспечивающих
унификацию представления моделей ПДП на всех
этапах жизненного цикла изделия (продукта). Методология поддерживается программно в контексте ускоренного создания ИИС, ориентированных
на конкретное предприятие и базирующихся на
системе взаимосвязанных программно-функциональных модулей (ПФМ).
Автоматизация ПДП на базе НИТИ
Современные экономические условия характеризуются позаказной системой работы предприятий с частой сменой заказов, сжатыми сроками
выполнения и нечеткостью их перспективного поступления. Необходимость сокращения цикла технической подготовки производства ведет к усилению роли комплексной автоматизации предприятий. В наши дни предприятие должно обеспечивать реализацию всего производственного цикла
изделия (ПЦИ), включая маркетинг, формирование портфеля заказов, проектирование, конструкторскую, технологическую, техническую и экономическую подготовку производства, планирование
и оперативное управление производством, хранение, сбыт, а также функционирование всех вспомогательных отделов и служб (бухгалтерии,
управления кадрами, архива и пр.). Особую остроту вопрос уменьшения ПЦИ приобретает в том
случае, когда в выпуске продукции участвуют несколько предприятий (поставщики, смежники,
транспортники), не связанных между собой организационно, но совместно работающих в компьютерной сети и образующих виртуальное предпри-
ятие.
Сегодня инвестиции в информационные технологии предприятий дают больший экономический эффект, чем инвестиции непосредственно в
производство. Таким образом, одним из путей сокращения сроков ПЦИ является переход к НИТИ,
охватывающим все элементы производственной
деятельности предприятия. При этом НИТИ базируются на таких уже разработанных передовых
технологиях, как CALS, CASE, Web, RAD и др.
Основные принципы развития НИТИ таковы:
• комплексная автоматизация и компьютерная
интеграция,
• интеллектуализация,
• индивидуализация,
• специализация.
Здесь комплексная автоматизация подразумевает автоматизацию всех этапов ПЦИ по всем
изделиям, выпускаемым предприятием. Приоритетное значение имеет эффективная организация
информационных потоков, позволяющих при
меньших финансовых затратах сократить время
выполнения заказов и обеспечить надежность их
выполнения.
Интеграция предусматривает единство сред
(методической, организационной, информационной, программной, технической), охватывающих
все системы автоматизации и этапы ПДП. Интеллектуализация означает:
• разработку и использование методов и моделей искусственного интеллекта (ИИ) при решении всех функциональных задач на всех этапах
жизненного цикла изделия (ЖЦИ),
• проектирование не только объектов, но и
процессов разработки, в частности параметризованных процедур создания объектов (процедурных
моделей),
• унификацию создания и представления мо12
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
делей производственной деятельности предприятия с широким привлечением процедур обработки знаний,
• использование баз знаний и интеллектуальных решателей при проектировании и управлении
производством,
• организацию непрерывного накопления знаний, используемых в ПДП (поддержка процессов
обучения и самообучения),
• распределение на каждом рабочем месте
знаний между человеком и машиной для решения
определенных производственных задач.
Специализация означает предметную и производственную ориентацию и учет специфики предприятия при создании систем автоматизации. Индивидуализация предполагает организацию каждого рабочего места, формирование баз данных и
знаний, ориентированных на конкретного специалиста.
Автоматизированные производственные системы (АПС), такие как КИП и ГПС, относятся к
классу сложных (и сверхсложных) систем [3,7].
Они характеризуются такими признаками, как
уникальность каждой реализации, множественность и разнородность входящих в них систем и
подсистем, случайность и неопределенность действующих в них процессов (факторов), нечеткость
постановки задач, непредсказуемость последствий
и т.п. Общей методологией исследования таких
систем является системный анализ, а основным
инструментом – моделирование на ЭВМ.
Вид и состав моделей, метод моделирования
определяются видом объекта производства, этапом его жизненного цикла, иерархическим уровнем производственной системы. Количество разнородных моделей и методов, используемых при
создании и эксплуатации АПС, чрезвычайно велико. Это приводит к значительным затратам време-
ни и средств на создание моделей и проведение
модельных исследований для каждой новой АПС.
Исследования последних лет позволили создать
различного рода оболочковые программные структуры, метамодели, обобщенные инструментальные средства, которые на основе определенного
инвариантного ядра решают задачи генерации рабочих моделей либо производят адаптацию общих
моделей к конкретным условиям производственных задач.
Традиционные методы проектирования АПС
позволяют поднять уровень обобщения до решения определенного, обычно достаточно узкого,
класса производственных задач, обладающих
структурной однородностью. В статье рассматривается принципиально новая задача: разработать
методологию, методы и средства единого подхода
к решению задач моделирования производственной деятельности предприятия и его подсистем на
всех этапах. Подобную формулировку можно
применять и к этапам создания АПС, считая в
этом случае продуктом саму производственную
систему.
Процедуры и модели ПДП
С точки зрения функционирования АПС любого уровня можно представить как автономную
структуру, взаимодействующую с внешней по отношению к ней средой через процедуры Получить
(заказ на изделие, инструмент, станок и т.п.) и Выдать (изделие, техническую документацию, отходы производства, полуфабрикат и т.п.).
Все разнообразие моделей внутренней деятельности предприятия, можно свести к процедурам: концептуального, объектного и процессного проектирования, организационного и технологического управления (см. табл.). Создание любой системы и ее функционирование связано с
Таблица
Унифицированные модели производственной деятельности
Процедуры
Представление модели
Проектирование
объектов
производства
Сеть состояний проектируемого объекта.
Правила преобразования
Сеть состояний объекта произ- водства и
тех- нологических
операций
Сеть состояний АПС и
действий
Уравнения связи координат состояния
Операторы выхода
Проектирование
ТП
Организационное управление
ПП
Проектирование,
управление,
исследование рабочего процесса
13
Вид модели
Входные
параметры
Варьируемые характеристики
Дискретные,
статические
Планируемые характеристики
объекта
Сеть проектных
процедур
Дискретные,
виртуальные,
динамические
Информационные модели объектов
Дискретные,
динамические
Ресурсы, маршруты, операции
Непрерывные
динамические
Ресурсы, состав
операций
Оценочные
показатели
Эксплуатационные,
производственные,
экономические,
экологические
Технологичес- кие Показатели
процессы и исиспользования техпользуемые ренологических ресурсы
сурсов
Распределение ре- Показатели
сурсов
использования производственных ресурсов
Алгоритмы
Показатели
управления
рабочего процесса
режимами
Программные продукты и системы
реализацией указанных процедур на конкретных
этапах жизненного цикла системы. Процедуры могут иметь различную степень детализации в зависимости от иерархического уровня системы. Но
каждая из них обладает определенной общностью
и принципиальными отличиями от других процедур, что позволяет создавать их единые унифицированные модели.
Состояние производства характеризуется состоянием его объектов и состоянием самой производственной системы. Состояние объектов производства определяется состоянием и характеристиками его элементов при проектировании и изготовлении. Общий подход к описанию всех процедур ПДП может быть осуществлен на основе разработанного в МГТУ единого метода и языка описания дискретных производственных процессов –
РДО (ресурсы, действия, операции) [1,6,8].
Дискретный производственный процесс представляется множествами: объектов производства,
материальных и информационных ресурсов, действий, выполняемых ресурсами и над ресурсами,
прогнозируемых и непрогнозируемых событий.
Объект производства может выступать как в
виде материального объекта (заготовка, полуфабрикат, деталь, сборочный узел, изделие), так и в
виде информационного образа (техническое задание на изделие, структура изделия, чертеж общего
вида, чертежи деталей), например на электронном
носителе информации.
К ресурсам относятся: базовые, неизменяемые
элементы АПС (основное и вспомогательное оборудование, транспортные линии, сети ЭВМ), элементы наладки (инструмент, схват робота, приспособление, управляющая программа), требующие замены и отладки в процессе функционирования АПС, элементы регулировки (патроны, корректоры УЧПУ), требующие участия оператора,
но без замены самих элементов.
Событие представляет собой элементарный
акт в том смысле, что оно не имеет протяженности
во времени и не может быть выполнено частично.
Свершение какого-либо события идентифицируется тем, что приводит к изменению состояния системы, существенному для ее функционирования.
Дискретность АПС накладывает ограничение на
характер изменения ее состояния (изменение происходит скачком).
События можно разделить на прогнозируемые,
или регулярные, вызываемые штатным функционированием ресурсов АПС, и непрогнозируемые,
или нерегулярные. Изменение состояния АПС при
наступлении прогнозируемого события может
быть формализовано и отражает логику взаимодействия ресурсов между собой. Непрогнозируемые события происходят либо при нештатной работе ресурсов (поломки, отказы), либо по внеш-
№ 3, 1998 г.
ним по отношению к АПС причинам (получение
новой партии заготовок, нового заказа и т.п.), обусловленным взаимодействием системы с внешней
средой. События могут объединяться по единству
каких-либо признаков в группы.
Функционирование системы между двумя событиями есть действие. Каждое действие осуществляется с помощью определенных ресурсов.
Прогнозируемые события (например событие начать действие) выполняются при полном обеспечении необходимыми для действия ресурсами и
полном соответствии их атрибутов. Невыполнение
этих условий может породить новые действия и
процессы по обеспечению недостающими ресурсами, например изготовление инструмента или его
получение из другого подразделения АПС.
Выполнение
действия
после
наступления
определенного события, а также построения сети
действий в методе РДО осуществляется на основе
продукционных правил.
Процесс проектирования изделия можно
представить как процесс последовательного
изменения состояний объекта проектирования
(точнее, его информационного образа). Переход из
одного состояния ai в другое ai+1 может быть
описан на основе правил продукций:
если(состояние ai, ,условие),
то (процедура Ci, состояние ai+1i,
показатели объекта di+!).
(1)
Состояния, условия, показатели могут быть
описаны в виде таблиц, фреймов, графически или
сочетанием различных методов. Процедуры Ci могут представлять множество функциональных зависимостей, декларативных правил, типовых прототипов или других процедур (например проведение модельного эксперимента). Сеть состояний
объекта и совокупность процедур, позволяющие
создать информационный образ изделия с лучшими (с точки зрения проектанта) показателями, лежат в основе проектирования изделия (рис. 1).
Проектное решение может быть получено с использованием различных альтернативных процедур. Поэтому условие (1) можно представить в
расширенном виде:
если (состояние ai, условие bi),
то (множество процедур Ci, правило pi,
множество состояний ai+1,
множество показателей объекта Di+1). (2)
Здесь очередная j-я процедура из множества Ci
выбирается согласно правилу pi и приводит информационный образ изделия в состояние ai+1, j.
Лучшее решение принимается на основе анализа
показателей di+1,j спроектированного изделия. В
состав показателей могут входить как функциональные характеристики, так и экономические,
экологические и другие.
14
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
Итак, решение на этапе проектирования – это
делирования процессов производства на этапе
информационный образ изделия с заданными хапланирования.
рактеристиками и лучшая по определенным криПолученная выше модель состояний объекта
териям совокупность процедур его проектирова(2) служит исходной информацией для проектирония, то есть процедурная модель изделия. Последвания технологических процессов (ТП) изготовленяя представляет модель параметризованного виния изделий, причем не только материальных изда, то есть параметры изделия присутствуют в ней
делий основного производства, но и их информационных образов, ресурсов для изготовления изв обобщенном виде как идентификаторы. Поэтому
делий и создания самих производственных систем
процедурная модель может быть использована для
и подсистем.
проектирования гаммы конкретных изделий опреМодель проектирования ТП представляет граф
деленного класса.
Процедуры организоПринципы автоматизации ПДП
вать или модели органиСистемный администратор взаимодействия методов
зационного
управления
производственными процессами
предназначены
Метамодель
для согласования во вреДругие подсистмы
ПДП
автоматизированной ПДП
мени всех протекающих в
САПР конструкций
САПР технологий
САПР планирования
АПС процессов: констЛокальные системы
руирование, проектировапроцедур ПДП
ние всех видов, планироОперационная система
вание, изготовление, то
есть они охватывают оргаСистемные
Специальные
Постоянная и
Генератор
ИнструменПараметризованые
программные
программные
оперативная БД
методов
тальная система
низационные
процессы
процедуры
модели
средства
средства
поддержки
всех этапов ПДП. Реально
разработки
создания
этапов ЖЦИ
протекающий производственный процесс можно
Инструментальная оболочка системы предприятия
Интегрированная программная оболочка
Модели
представить как сеть его
проектирования
состояний ai. Переход из
изделий и процессов
Рис. 2. Состав ИИС предприятия
состояния ai в состояние
Рис. 1. Структура и
ai+1 может быть описан
состояний объекта произиерархия моделей
модифицированными продукционными правилаводства, вершинами котороПДП
ми. В отличие от обычных правил конструкция
го служат производственмодифицированных продукций позволяет учесть
ные
состояния
объектов,
а дугами – правила их
влияние нерегулярных событий и имеет вид:
преобразования или технологические операции в
если (состояние ai, условие bi),
принятом выше смысле. Технологическая операто (событие ei, действие Ci),
ция может быть записана в виде:
[ждать (t), если (событие gi),
O = (R , F (R ), t),
то (действие Ci, состояние ai+1,
где R – обобщенные ресурсы, то есть идентификапоказатели di+1)],
торы и атрибуты определенной обобщенной групсостояние ai+1, показатели di+1.
(3)
пы ресурсов, необходимых для выполнения опеПроизводственный процесс (ПП) АПС, предрации, но без привязки к конкретному их предстаставляет собой параллельно-последовательное вывителю; F (R ) – правила преобразования ресурсов
полнение действий, реализуемое с использованием
R из начального состояния в конечное, соответстограниченного множества ресурсов. Модель ПП
вующее выполнению операции; t – время выполможет быть представлена как сеть состояний С.
нения операции, которое может быть задано непоC = (Fp (R ), Fн (R ), tн, tк,),
средственно, функционально или некоторым услогде Fр (R ), Fм (R ) – правила преобразования паравием.
метров ресурсов из Ri в Ri+1 для регулярного и неПроектируемый ТП описывается сетью сорегулярного события, то есть правила реализации
стояний информационного образа объекта произдействия; tн и tк – время начала и окончания действодства и необходимых ресурсов. Процедура певия. Действия привязаны к временной оси, а предрехода определяется проектируемыми операцияставленные модели производственного процесса
ми:
являются динамическими.
если (состояние ai и условие bi),
Модель управления производственным прото (множество комплектов ресурсов Ri,
цессом может быть использована как для управлемножество операций Oi, правило Pi ,
ния ПП, так и для проведения имитационного момножество состояний изделия Ai+1,
МЕТОД
15
Программные продукты и системы
множество показателей ТП Dk).
(4)
Решением является совокупность комплектов
ресурсов и операций, обеспечивающих получение
изделия с требуемыми характеристиками при
лучших показателях ТП.
Структура и иерархия моделей ПДП показана
на рисунке 1. Все процедуры ПДП взаимосвязаны.
Процедуры проектировать формируют объекты
производства, состав ресурсов производства и
операции с ними для получения изделий. Процедуры планировать формируют планы использования ресурсов при производстве и действия с ними,
а процедуры управлять позволяют диспетчировать
движение ресурсов для выполнения действий производственного процесса и контролировать изменение их атрибутов с учетом происходящих регулярных и нерегулярных событий.
Правила формирования состояния объектов и
ресурсов для их производства, определения их характеристик служат для представления совокупности инженерных знаний. Их можно разделить на
специализированные и базовые, инвариантные к
объекту производства. Будем называть обобщенную совокупность знаний конкретного производства базой производственных знаний. Для проектирования таких сложных плохо формализуемых
систем, как АПС и объекты их производства, базы
знаний включают как декларативные и алгоритмические процедуры, так и продукционные правила и
механизмы пополнения знаний.
Существенным в методологии унифицированных моделей ПДП является то, что на каждом этапе проектирования создается не только информационный образ элемента, но также параметризованная процедура его проектирования на основе
унифицированной модели и соответствующей базы знаний. Это позволяет зафиксировать в базе
знаний сам процесс создания нового объекта и
использовать его для ускоренной технической
подготовки и управления производством при
выполнении заказа на производство изделия определенного класса. Вся техническая подготовка
и управление производится на основе созданных
процедур путем введения только данных о параметрах требуемого изделия.
№ 3, 1998 г.
которых решает частные функциональные задачи
предприятия.
3. Приобретение мощной системы комплексной автоматизации, состоящей из многих функциональных модулей, частично адаптированных к
особенностям предприятия.
4. Создание ИИС из отдельных систем, подсистем, пакетов, имеющих возможность представления своих выходных данных и знаний в информационной среде предприятия.
5. Ускоренное создание ИИС конкретного
предприятия под его индивидуальный заказ с помощью инструментальных программных метасистем (ИПМ).
Состав ИИС предприятия показан на рисунке 2. Рассмотрим подробнее случай 5, когда программно-методическую поддержку унифицированного представления моделей ПДП и технологию автоматизации ПДП на их основе обеспечивают ИПМ. Они предназначены для ускоренного
создания систем автоматизации всех этапов ПЦИ
конкретного предприятия, отвечающих принципам:
• интеграции всех функциональных систем и
подсистем на основе единой организационной, методической, информационной, программной, технической среды предприятия;
• интеллектуализации принятия решений с использованием при решении функциональных задач системы инженерных знаний в форме, рассмотренной выше;
• индивидуализации используемых в системе
инженерных знаний, учитывающих накопленный
опыт предприятия и конкретные знания наиболее
опытных проблемных специалистов предприятия;
• необходимой достаточности, учету возможности создания интегрированной системы, в полИнструментальные
метасистемы
ПДП
База
знаний
База
данных
Инструментальные локальные системы
Инструментальные метасистемы
Методологии построения ИИС предприятия
могут быть различными. Можно выделить пять
основных направлений создания ИИС.
1. Разработка ИИС конкретного предприятия по его индивидуальному заказу фирмой –
разработчиком программных систем с применением алгоритмических языков высокого уровня.
2. Постепенное накопление адекватного инструментария путем разработки и приобретения
предприятием отдельных пакетов, каждый из
Единая
программная
среда
Концепция
проектирования
Объект
проектирования
Оперативное
управление и
моделирование
Технологическое
управление
Обучение
Интегрированные инструментальные системы ПДП
Локальные САПР
изделий и процессов
Рис 3. Инструментальная поддержка
методологии унифицированных моделей ПДП
16
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
некоторой процедуры ПДП, представляет собой
ной мере решающей задачи комплексной автомапринципиальную систему автоматизации одного
тизации предприятия, но без необходимости прииз этапов ПДП, например систему планирования,
обретения или создания избыточных модулей и
документирования, проектирования технологичеподсистем;
ских процессов, диспетчирования и т.п.
• непрерывного развития, постоянного соверЕдиная программная среда включает операцишенствования ИИС предприятия как за счет созонную среду ИИС, общую базу данных, общесисдания дополнительных подсистем и модулей, так и
темные и специальные программные средства
за счет пополнения и обновления уже используеподдержки функционирования прикладных систем
мых инженерных знаний;
автоматизации ПДП. Для решения функционально
• самообучения, в соответствии с которыми
законченных задач ПДП может создаваться операИИС позволяет не только находить решение интивная база данных. Если в функции ИИС предженерной задачи, но и пополнять, вносить в свою
приятия входит и ее развитие (поэтапное создание
базу знаний наилучшие процедуры нахождения
новых прикладных систем или их совершенствоварешений, первоначально формируемых проблемние), последняя может быть дополнена инструными специалистами. Это дает возможность исментальной программной системой предприятия.
пользовать вновь организованные знания для поПри разработке ИИС предприятия, как и при
следующего автоматизированного решения инжесоздании любой сложной системы, особое значенерных задач данного класса.
ние имеет уровень концептуального проектироваАрхитектура ИИС, отвечающая перечисленния ИИС. На его основе формируется состав ИИС,
ным принципам, показана на рисунке 3. Основу
уточняются
этапы создания, учитывается начальИИС составляют программно-функциональные
ное
состояние
предприятия, от которого в значимодули (ПФМ), позволяющие на основе рассмоттельной
степени
зависит эффективность создаваеренных выше продукционных правил и локальных
мого комплекса.
баз данных решать определенные функциональУскоренную разработку ИИС предприятия на
ные задачи ПДП. Иными словами, ПФМ является
основе ее концептуального проекта осуществляют
интеллектуальной ячейкой, включающей знания и
с применением ИПМ. Так, с использованием ИПМ
данные для решения функционально законченной
разрабатываются ее архитектура, оболочка, состав
инженерной задачи нижнего уровня. При необхообщесистемных модулей. Разработка ведется на
димости ПФМ через общую операционную среду
языке, близком к естественному, специалистами в
может получать данные от других ПФМ или иниобласти автоматизации производства, инженерациировать их функционирование. Механизм обми-системотехниками и проблемными специалиращения к другим ПФМ может быть заложен как в
стами предприятия.
самом модуле, так и реализован в виде самостояСпецифическими для каждого предприятия
тельного блока опроса и генерации ПФМ. В завиявляются база данных предприятия, инженерные
симости от принятой проектной процедуры, ПФМ
знания в виде продукционных правил, описываюмогут образовывать различные цепи. Цепь ПФМ,
соответствующая
Запрос на
Запрос на
Заказ на новое
Заказ на изделие
проектному решеразработку
разработку
изделие
инструментальной
прикладной
системы
нию с лучшими посистемы
казателями d, реализует
процедурКонцептуальное
проектирование
ную модель проексистемы
тирования.
При
создании
ИИС
Инструментальная
Разработка архитектуры
Создание
Разработка объекта
Производственная
предприятия могут
программная
и оболочки прикладной
прикладной
проектирования.
деятельность
метасистема
предприятия (ПДП).
• инструментальной °
° системы. •
° Оперативная БД и
использоваться от(ИПМ)
° Оперативная БД
системы.
Оперативная БД и
БЗ методов
дельные программСистема БД и БЗ
БЗ
документов
ные пакеты, соСвойства общих
Свойства изделий
Свойства изделия
вместимые с единой
ресурсов предприятия
Знания
средой ИИС, для
Состояние ресурсов
специалистов
Общие знания
решения
опредеОбщие свойства
специалистов
ресурсов
ленной
функциопредприятия
нальной задачи (например пакет ме• инженер-системотехник в области
автоматизации производства
тод конечных эле° специалист предприятия
ментов). Совокупность ПФМ, отноРис. 4. Технология создания изделий с использованием инструментальной метасистемы
сящихся к решению
и унифицированных моделей ПДП
17
Программные продукты и системы
щих процедуры проектирования и управления,
системы документирования и др. Поэтому инженеры-системотехники используются главным образом для подготовки инструментальной среды и
оболочек прикладных программ. Наполнение баз
данных и знаний проводится силами прикладных
специалистов предприятия. Ими создается система
ПФМ, процедурные подсистемы, формируются
распределенные базы данных и знаний ПДП. Это
дает возможность уже на стадии создания ИПС
одновременно формировать и команду ее пользователей.
Такой подход позволяет оснастить каждое рабочее место инженера предприятия средствами
программной поддержки, в значительной степени
используя накопленный опыт предприятия и индивидуальные инженерные знания данного специалиста.
На рисунке 4 приведена поэтапная технология
создания прикладной системы автоматизации
ПДП и изделий на ее основе.
Представленная методология применения
унифицированных моделей для генерации различных проблемно-ориентированных моделей деятельности предприятий является перспективным и
эффективным направлением сокращения трудоемкости создания интегрированных систем, обеспечивающих их функционирование. Она эффективна
также для реализации методов параллельного проектирования [2,5] и создания локальных автоматизированных систем на предприятиях различного
профиля с привлечением к разработкам в основном специалистов предприятия. Ее использование
предполагает унификацию представления, обмена
и структурирования баз данных и знаний об объектах и процессах. Дальнейшее развитие должны
получить инструментальные метасистемы, реализующие основные положения методологии.
Предлагаемая методология, методы и средства
описания производственных систем и процессов
позволяют в значительной степени унифицировать
разработку моделей конкретных АПС, их подсистем и протекающих в них процессов на всех этапах жизненного цикла объекта и производственной системы.
Поскольку подобная методология и подобные
ИПМ только недавно стали появляться и развиваться, число программных систем, которые можно было бы отнести к классу ИПМ, на рынке
средств CAD/ CAM/ CAE весьма невелико. В настоящее время наиболее полно рассмотренной в
статье методологии и принципам создания ИПС
предприятия отвечают системы ″Euclid Quantum″
фирмы Matra Datavision (Франция), а из отечественных – “СПРУТ”.
На основании изложенного можно сделать
следующие выводы.
1. Эффективная автоматизация всех этапов
№ 3, 1998 г.
ПДП возможна только на основе единых сред –
методической, организационной, информационной, программной, технической.
2. С точки зрения построения моделей все
разнообразие процессов ПДП можно свести к четырем внутренним процедурам: проектирования
объектов, проектирования технологических процессов, организационного управления (включая
планирование), технологического управления.
3. На основе разработанного в МГТУ метода
описания производственных процессов РДО рассмотрены модели решения функциональных задач
различных процедур ПДП.
4. Сформулированы основные принципы создания ИИС предприятия.
5. Предложена архитектура ИИС предприятия,
реализующая приведенную методологию, основу
которой составляют интеллектуальные производ-
18
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
ственно-функциональные модули, единая операционная среда и общесистемные модули поддержки.
6. На примере ИПС “СПРУТ” рассмотрена архитектура инструментальной программной метасистемы, используемой для ускоренного создания
и развития ИПС предприятия.
7. Рассмотрена технология ПДП с использованием методологии унифицированного представления моделей и структуры ИИС предприятия.
8. Рассмотренные методология и принципы
построения ИИС предприятия служат эффективным средством реализации требований совмещенного проектирования и виртуальных бюро.
Список литературы
1. Горнев В.Ф., Емельянов В.В., Овсянников М.В. Оперативное управление в ГПС. - М.: Машиностроение, 1990.
2. Смирнов А.В., Юсупов Р.М. Совмещенное проектиро-
вание: необходимость, проблемы внедрения, перспективы. С.-Пб.: СПИИРАН, 1992.
3. Горнев В.Ф. Технологические проблемы создания ГПС.
Сер.: Кибернетика – неограниченные возможности и возможные ограничения. - Робототехника. - М.: Наука, 1993. - С. 45 49.
4. Савинов А.М. Процедурная модель объекта для специализированной сквозной САПР в единой инструментальной
среде // Вестник МГТУ. - Сер.: Машиностроение. - 1993.
5. Системы параллельной обработки: / Пер. с англ. Под
ред. Д. Ивенса.- М.: Мир,1985.
6. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Представление знаний о производственном процессе в системах моделирования и
управления ГПС // Приборы и системы управления. - 1991. № 6. - С.1-3.
7. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э.Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991.
8. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование. Язык РДО. – М.:
АНВИК, 1998.
КОНЦЕПЦИЯ МЕТАКИП: ОТ КОМПЬЮТЕРНО-ИНТЕГРИРОВАННОГО
ПРОИЗВОДСТВА К INTERNET/INTRANET-CЕTЯМ ПРЕДПРИЯТИЙ
В.Б.Тарасов
Статья посвящена вопросам построения единой
инфраструктуры, обеспечивающей эффективную компьютерную интеграцию производства в рамках архитектуры открытой системы на базе средств искусственного
интеллекта (ИИ), и в первую очередь многоагентных
систем, а также с использованием необходимых стандартов по разнородным данным и моделям продукции,
распределенной обработке, управлению в сетях, имитационному моделированию предприятий. Для решения
этой задачи требуется построение новых форм компьютерной интеграции производства в виде сетевых (распределенных, расширенных, горизонтальных, фрактальных, виртуальных) предприятий [1,2], проектирование и управление жизненными циклами продуктов и
процессов [3,4] на основе CALS-технологий и дальнейшее развитие децентрализованных, процессуальноориентированных стратегий и методов типа стратегий
совмещенной разработки (Concurrent Engineering), например проектирования для конкретного внутреннего
клиента на предприятии (Design for Manufacturing,
Design for Assembly, Design for Quality), тотального
управления качеством (Total Quality Management) и ресурсосберегающей методики точно в срок (Just-InTime).
Традиционно термин компьютерно-интегрированное производство (КИП, или CIM (англ.)) указывает на
частично автоматизированное промышленное предприятие, где все процессы, связанные с производством продукции, объединены и управляются компьютерами [5].
Понятие КИП включает в себя системы автоматизированного проектирования (СAD), автоматизированные
системы технологической подготовки производства
(CAPP), системы автоматизированного контроля качества (CAQ), автоматизированные системы инжиниринга
(CAE) и автоматизированные производственные системы (CAM) [5-7]. Сюда в первую очередь относятся про-
19
блемы интеграции CAD/CAM и CAD/CAM/СAE, организации совмещенного проектирования и ресурсосберегающего производства (Lean Production). Cейчас отчетливо проявляется тенденция рассмотрения КИП с позиций охвата почти всех стадий жизненного цикла продукта, что получило в международной практике (ISO
9004-87) название петля качества. В общем случае
КИП может охватывать все стадии жизненного цикла в
рамках производственной фазы: от стадии маркетинга
до стадии распространения и сбыта готовой продукции.
Остальные стадии могут пониматься как внешние по
отношению к КИП и находиться с ним в постоянном
взаимодействии. Однако теперь к КИП начинают относить даже стадию утилизации продукции, и в контексте
учета требований глобальной экологии при проектировании (Design for Environment) [8] активно решаются
проблемы обратного производства (Inverse Manufacturing) или обращения жизненного цикла продукции (Inverse Life Cycle), то есть процессы, связанные с рекуперацией и повторным использованием отработанной
продукции [9].
Итак, основная тенденция развития КИП связана с
интеграцией передовых информационных технологий
вокруг жизненного цикла продукции предприятия. Но
для современной рыночной среды предприятий ″чисто
производственную″ стратегию компьютерной интеграции по жизненному циклу продукта следует дополнить
новыми организационно-управленческими стратегиями,
связанными с поддержкой процессов жизнедеятельности самого предприятия, обеспечением более эффективной коммуникации его отделов и служб, тесной кооперации с партнерами, оперативного взаимодействия с
клиентами. Такая идея многомерной компьютерной интеграции [10] лежит в основе развиваемой нами концепции МетаКИП. В русле этой концепции компьютерная интеграция производства предполагает сближение
Программные продукты и системы
целей и повышение уровня взаимного доверия между
поставщиками и потребителями, обмен ресурсами и
опытом между предприятиями-партнерами, что достигается путем широкого внедрения Internet/Intranet-сетей
предприятий. Здесь создание виртуально связанных рабочих мест приводит к размыванию границ предприятия, стиранию различий между внутренними и внешними членами организации, заказчиками и исполнителями, то есть к развитию принципиально новых форм
коллективного труда. При этом открытые развивающиеся сетевые высокоинтегрированные организационные структуры на базе Web-технологий и систем искусственного интеллекта служат как инструментальные
средства построения КИП (в узком смысле слова), что
оправдывает введение термина МетаКИП.
Узловой проблемой развития методологии МетаКИП является интеллектуализация производственных
систем и предприятий, которая предполагает систематизацию промышленных знаний и создание больших распределенных баз знаний, а также построение стандартов
(норм), облегчающих обмен знаниями. Интеллектуализация предприятий включает как структурные инновации, так и изменения в поведении и эволюции предприятия. С одной стороны, одна из главных целей создания
интеллектуального предприятия – получение большей
эффективности, продуктивности и рентабельности благодаря привлечению дополнительных средств на адаптационную и поисковую деятельность. Это может достигаться в результате уменьшения затрат, обусловленных
внутренними факторами жизнедеятельности предприятия, путем сокращения числа вертикальных уровней
иерархии и, как следствие, высвобождения ресурсов на
обработку информации и принятие решений. В интересах достижения более высокого уровня сотрудничества и
координации подразделений и служб предприятия следует предусмотреть пути повышения их автономности и
активности, например благодаря увеличению числа и
значимости симметризуемых отношений в системе. С
другой стороны, интеллектуальность предприятия обеспечивает гибкое и в то же время устойчивое равновесие
его поведения путем постоянной структурной самореорганизации (обновления) в условиях динамичной среды.
Чем сложнее и разнообразнее формы влияния организации на среду, чем больше альянсов и ассоциаций при
этом образуется, тем интеллектуальнее ее поведение.
Главные принципы поведения интеллектуальных
предприятий – коадаптация и коэволюция, а их
устойчивость и повышенная конкурентоспособность
обусловлены возможностью строить и реализовывать
модель своего потребного будущего. В целом они характеризуются процессами интенсивной переработки
знаний, преобразованием интеллектуальных ресурсов в
продукты и услуги, обеспечивающие их выживание и
процветание.
Таким образом, организационные структуры компьютерно-интегрированных предприятий нового типа чаще всего носят открытый и распределенный, гибкий и
автономный характер, что означает общее увеличение
степени универсальности производственных ячеек и необходимость развития междисциплинарных рабочих
групп как базовых единиц организации предприятий,
№ 3, 1998 г.
рост числа горизонтальных связей, приоритет ресурсосберегающих стратегий и отношений координированного сотрудничества. Концептуальное проектирование таких предприятий можно вести, комбинируя подобные характеристики, по возможности представленные в форме экстремальных принципов (см. табл.).
Рассмотрим подробнее понятие виртуального предприятия, которое выступает как ядро концепции МетаКИП. Виртуальное предприятие – это сетевая, компьютерно-опосредованная организационная структура, состоящая из неоднородных компонентов, расположенных в различных местах. Обычно оно создается путем
отбора требующихся людских и организационнотехнологических ресурсов с различных предприятий и
их электронной интеграции, приводящей к формированию виртуальной организационной системы, которая
характеризуется гибкостью, динамичностью, большей
приспособленностью для скорейшего выпуска новой
продукции и ее оперативной поставки на рынок.
На наш взгляд, виртуальное предприятие может рассматриваться как своего рода метапредприятие, объединяющее цели, ресурсы, традиции и опыт нескольких
предприятий при разработке сложных инновационных
проектов или производстве продукции мирового класса.
Создание виртуального предприятия означает интеграцию уникального опыта, производственных возможностей и передовых технологий ряда предприятий-партнеров вокруг некоего проекта, который они не могут выполнить в отдельности (образование европейского консорциума AIRBUS Industries, производящего аэробусы
A-310 и др., объединение усилий фирм Apple и Sony при
работе над проектом Powerbook, а также партнерство
компаний AT&T, Marubeni Trading Co и Matsushita
Electric Industrial Co при проектировании компьютера
(notebook) Safari).
В частности, образование виртуальной организации
из неоднородных агентов может обеспечить взаимную
компенсацию их недостатков и усиление преимуществ.
Так, например, можно объединить достоинства больших
предприятий (мощных, но обладающих сильной инерционностью и медленно реагирующих на изменения рынка) и малых предприятий (испытывающих недостаток в
ресурсах, но способных быстро реагировать на изменения и перестраиваться).
Типоваая инфраструктура виртуального предприятия в машиностроении может включать следующие основные составляющие [1,11]: cеть Internet/Intranet, международный стандарт для обмена данными по моделям
продукции STEP (Standard for the Exchange of Product
model data) и стандарт на взаимодействие прикладных
программ CORBA (Common Object Request Broker
Architecture). При этом прикладные программы, представленные в стандарте CORBA, могут использовать
данные, получаемые через Internet в формате STEP. При
создании общей инфраструктуры язык IDL, применяемый в CORBA, объединяется с языком описания данных
EXPRESS, используемым в стандарте STEP. Здесь IDL
описывает интерфейсы работы с прикладными программами, а объектно-ориентированный язык EXPRESS служит для получения нормализованных моделей данных.
20
Таблица
Классификация сетевых предприятий
Название
Критерии
предприятия
Программные
продукты
и
системы
Горизонтальное
• Структура организации и
предприятие
управления
Значение
• Максимально "плоская" и децентрализованная (минимум уровней иерархии для заданной сложности)
• Максимизация числа горизонтальных связей для гетерархии
№ 3, 1998 г.
чества и координации деятельности лиц и коллективов, пространственно удаОптимальное управление реленных друг от друга.
сурсами (время, запасы, ка4. Разделение общих
Ресурсосберегаючество продукции)
ресурсов большой мощнощее (минималист- • Стратегия ″точно в срок″
• Минимальные запасы
сти.
ское) предприятие
• Тотальное
управление • Максимальное качество для каж5. Временный хараккачеством
дой производственной единицы
• Совмещенная разработка
• Минимальное время цикла произтер, гибкость, реактивводства
ность, возможность быст• Организация
• Открытая, развивающаяся сеть
рого образования, рест(максимум открытости)
руктурирования и расфор• Управление
• Централизованное при наличии опмирования в нужное вреределенной децентрализации
мя.
Расширенное
• Деятельность
• Экстернализация
(минимизация
6. Максимально шипредприятие
стоимости рабочего персонала, максирокое
распределение вламальное приближение производителя к
стных полномочий, приняпотребителю)
тие решений на всех уров• Эволюция
• Стратегия максимального сотруднях организационной иеничества и компромиссов
рархии, сочетание восхо• Автономия
• Деспециализация и максимальная
Фрактальное
дящего и нисходящего
независимость ячеек
предприятие
• Самовоспроизведение
• Фрактализация
проектирования.
Подвижное (гиб• Адаптация
• Максимальное приспособление к
7. Организация комкоперестраиваеконъюнктуре рынка
пьютерно-опосредованных
мое) предприятие
• Реакция
• Максимально быстрая
процессов
группового
• Структура
• Максимально гибкая
взаимодействия, включая
• Обучение
• Коллективное
встречи в сети (meetings
Обучающееся
• Самооценка
• Постоянная
on the network) и согласопредприятие
• Прогнозирование
• Максимально долгосрочное
ванные потоки работы
Виртуальное
• Организация
• Открытая сеть (гетерархия)
(workflow),
обеспечение
предприятие
• Интеграция
• Ресурсы, опыт
свободного обмена идеями
• Коммуникация
• Максимально интенсиваная телевнутри и между уровнями
коммуникация
организационной иерар• Кооперация
• Максимально скоординированное
хии.
сотрудничество
8. Разработка неодноТаким образом, основой инфраструктуры является
родных компьютерных сред и сетей, использование арWorld Wide Web Server, содержащий протоколы коммухитектуры клиент-сервер, применение программных
никации для организации данных и обеспечения доступа
средств обеспечения коллективной деятельности
к ним через Internet. Стандарт STEP позволяет осущест(groupware) различного класса.
влять обмен данными по различным моделям продукции,
Показательными примерами, иллюстрирующими актучто дает возможность другим приложениям понимать
альность теоретического осмысления виртуальных предсемантику производственной информации. С его помоприятий и развития концепции МетаКИП, служат новые
щью строятся нормализованные объектные модели, надесятилетние проекты всемирной подпрограммы "Интелзываемые информационными и служащие для производлектуальные производственные системы" (IMS)[12,14],
ственных приложений. В свою очередь, открытая спевыделившейся из известной программы ЕС ESPRIT. Это
цификация CORBA обеспечивает применение совмест"Планетарный человек 21-го века" (GLOBEMAN'21);
ных ресурсов путем поддержки обмена сообщениями
"Производственные системы следующего поколения" (Next
между объектами или агентами сети (например многоGeneration Manufacturing Systems - NGMS); GNOSIS; "Хократно используемыми программами, составляющими
лонические
производственные
системы"
(Holonic
приложение клиент-сервер в распределенной среде).
Manufacturing Systems – HMS, "Инициатива и интеллектуПодобно языку HTML, применяемому в системе Web,
альные заводы" и другие.
СORBA-совместимые брокеры объектных запросов не
Список литературы
зависят от вида платформы и могут использоваться с
1.Тарасов В.Б. Новые стратегии реорганизации и автомаразличными операционными системами.
тизации предприятий: на пути к интеллектуальным предприВ целом понятие виртуального предприятия можно
ятиям// Новости искусственного интеллекта. -1996. - № 4 охарактеризовать следующими главными признаками
С.40-84
.
[1,2].
2. Gornev V.F., Tarassov V.B., Soenen R., Tahon C. Virtual
1. Интеграция лучших средств и опыта различных
enterprises: reasons, sources and tools// Preprints of IFAC/IFIP
предприятий в рамках стратегически целесообразных
Conference on Management and Control of Production and
объединений и союзов.
Logistics (MCPL’97, Campinas, SP, Brazil, August 31-September
3, 1997). - P. 53-58.
2. Организация по проектам или вокруг ключевых
3. Alting L. Life cycle design//Concurrent Engineering: Isпроцессов (сквозных деловых процессов предприятия
sues, Practice and Technology.–1994.-V.1.-№6.-P.19-27.
или жизненного цикла продукта).
3. Образование самоуправляемых автономных рабочих групп, обеспечение взаимовыгодного сотрудни•
21
Вид связей
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
4. Boer C.R., Jovane F. Towards a new model of sustainable
production: ManuFuturing// Annals of the CIRP. – 1996. – V.41. №1. – P. 415-420.
5. Kusiak A. Artificial Intelligence and CIM Systems // Artificial Intelligence Applications for CIM/ Ed. by A.Kusiak. – Bedford: IFS Publications, 1988. - P.1-30.
6. Горнев В.Ф. Унификация построения математических
моделей КИП// Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение.- 1995. N°3.- С. 4-11.
7. Architectures for Enterprise Integration/ Ed. by P.Bernus,
L.Nemes and T.Williams. – Melbourne: Chapman and Hall, 1996.
8. Schott H., Birkhofer H. Global engineering network: applications for green design// Proc. of IFIP WG 5.3 International Conference PROLAMAT'95 “Life Cycle Modelling for Innovative
Products and Processes” (November 29-December 1, 1995)/ Ed. by
F.L.Krause, H.Jansen. - Berlin: Springer, 1996.
9. Kimura F., Suzuki H. Product life cycle modelling for inverse manufacturing // Proc. of IFIP WG 5.3 International
Conference PROLAMAT'95 “Life Cycle Modelling for Innovative Products and Processes” (November 29-December 1,
1995) / Ed. by F.L.Krause, H.Jansen. - Berlin: Springer, 1996.- P.
81-89.
10. Tarassov V., Perfilyev S., Deneux D. StructuralTechnological Solutions in Concurrent Design// Proc. of
International Conference "Concurrent Engineering Europe'97:
Building Tomorrow's Virtual Enterprise" (CEE’97, Erlangen,
Germany, April 16-18 1997)/ Ed. by K.Reger. - Budapest:
Simulation Councils Inc., 1997. - P. 10-18.
11. Hardwick M., Spooner D., Rando T., Morris K. Sharing
manufacturing information in virtual enterprises// Communications
of the ACM. - 1996. - Vol.39, № 2. - P.46-54.
12. Intelligent Manufacturing Systems. Guide for Proposers.1997.
13. Van Puymbroeck W. Intelligent manufacturing systems:
an international initiative in R&D cooperation// Proc. of the First
International Workshop on Intelligent Manufacturing Systems (IMS-Europe 1998, Lausanne, Switzerland, 15-17 April,
1998).
14. Gaines B.R., Norrie D.H. Knowledge Systematization in
the International IMS Research Program// Proc. of 1995 IEEE Conference on Systems, Man and Cybernetics “Intelligent Systems for
21st Century”, v.1. - P.958-963.
КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ
ИНФОРМАТИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ
CEТЕВОЙ МОДЕЛИ ПРОБЛЕМНОЙ ОБЛАСТИ
Н.В. Черепанов, М.В. Пирогов
Проблемная область жизненного цикла сложных
изделий отличается разнообразием используемых данных/знаний, сложностью решаемых задач и взаимосвязей между ними.
Современное состояние технологии описания проблемной области сложных изделий самых различных
типов настоятельно требует (по причинам безопасности,
по экономическим, экологическим, а также по множеству других взаимосвязанных причин) перехода к новой
технологии решения задач описания их жизненного
цикла.
Для этого необходима система информатизации
проектно-производственных процессов нового поколения, которая должна:
− опираться на достижения традиционной технологии и возможности современных программнотехнических средств;
− основываться на современной концепции
CAD/CAM/CAE;
− обеспечивать создание и практическое использование передовой технологии виртуальных предприятий
(виртуальных коллективов).
Виртуальное предприятие (виртуальный коллектив)
является временным комплексом средств, включающим
специалистов, технические средства, технологии, сырье,
информационные ресурсы, программные средства и
т.д., и предназначенным для решения конкретных задач
в некоторый интервал времени.
Составляющие такого комплекса могут находиться
на значительном удалении друг от друга.
В качестве виртуальных могут использоваться существующие подразделения предприятия.
Формирование и функционирование виртуального
предприятия должно осуществляться на основе единого
комплекса математических методов сетевого моделирования сложных проблемных областей.
В своей деятельности такой временный комплекс
должен опираться на современные средства связи, на
сетевые программно-технические средства, а также на
центр координации функционирования виртуальных
предприятий, включающий подсистему анализа и
управления информацией, которая обеспечивает, в частности, решение задач контроля и безопасности при
работе с информацией.
Основой для решения задач связи для виртуальных
предприятий являются сети Internet и Intranet.
Поскольку цена неправильного решения задач описания жизненного цикла сложного изделия (например
задач, возникающих при проектировании) может быть
чрезвычайно велика, система информатизации должна
учитывать все необходимые данные/знания проблемной
области, весь жизненный цикл изделия. Необходима
модель проблемной области, полностью адекватная решаемым задачам.
Указанная проблема является крайне сложной, поэтому для ее успешного, планомерного решения должно
быть определено ядро модели проблемной области.
Опираясь на это ядро будут строиться и развиваться все
остальные взаимосвязанные модели, которые и составят
в совокупности требуемую адекватную модель проблемной области.
Проблемная область и жизненный цикл
сложного изделия
Будем рассматривать проблемную область, охватывающую задачи всего жизненного цикла сложного изделия (задачи, решаемые в ходе научно-исследовательских работ, задачи проектирования, конструирования,
22
Программные продукты и системы
изготовления, испытания, эксплуатации, развития и
утилизации).
Решение задачи адекватного моделирования проблемной области средствами информатики и искусственного интеллекта требует описания не только изделия, но и всего того, что имеет отношение к его жизненному циклу.
Новая технология решения задач, связанных с проблематикой сложных изделий с неизбежностью должна
привести к новому типу жизненного цикла. Речь идет о
переходе от традиционной этапности к представлению о
постоянном преобразовании модели проблемной области в результате параллельно протекающих процессов.
Спецификация изделия – основа для построения
модели проблемной области
Спецификация (СП) традиционно применяется при
решении задач конструирования и изготовления изделий. Основное содержание СП – составляющие изделия
(сборочные единицы, детали) и связи типа часть–целое.
При добавлении в СП некоторой составляющей
должна быть обеспечена полная обработка последствий
такого события. О возможности реального решения такой задачи можно говорить лишь при наличии адекватной модели проблемной области, реализованной с помощью современных программно-технических средств
и методов.
При создании конкретного изделия модель СП является ядром модели проблемной области, которое так
или иначе используется при решении практически всех
основных задач. В частности, на модель СП опираются
модели управления процессом проектирования, конструирования, изготовления и эксплуатации изделий.
Сетевая модель проблемной области
и спецификации
Для описания данных/знаний проблемной области
целесообразно использовать как наиболее универсальный и наглядный сетевой подход к моделированию. Необходим единый комплекс методов описания проблемной области, который должен основываться на математических моделях сетей.
Итак, для решения задач описания жизненного
цикла изделия необходима сетевая модель проблемной
области, причем ядром этой модели должна быть СП.
В течение всего жизненного цикла сложного изделия необходимо поддерживать целостность модели изделия, системы, в которую входит изделие, всей ситуации, сложившейся на данном этапе жизненного цикла
изделия.
Сетевая модель проблемной области должна охватывать все задачи традиционного жизненного цикла изделия, о которых говорилось выше: задачи проектирования, конструирования, изготовления и т.д.
При создании сетевой модели проблемной области
необходимо учитывать организационную структуру
предприятия, имеющиеся средства производства и т.п.
В целях построения адекватной сетевой модели
проблемной области должны выделяться классы узлов
сети (которые, в свою очередь, являются узлами сети и
входят в сетевую модель проблемной области), например:
− составляющие изделия (системы, подсистемы,
сборочные единицы, детали, отображаемые в СП);
23
№ 3, 1998 г.
− атрибуты составляющих изделия, например обозначение, масса (также отображаемые в СП);
− правила, которым подчиняется поведение изделия в целом, а также поведение его составляющих;
− математические зависимости, связывающие параметры составляющих изделия;
− геометрические модели;
− этапы жизненного цикла изделия.
С помощью сетевой модели проблемной области
необходимо объединить:
• облик изделия, представляемый в виде геометрических моделей, параметров, характеристик;
• отображения облика изделия в виде текстовой и
графической документации;
• расчетные методы (например методы конечных
элементов – МКЭ) и данные, относящиеся к ним;
• процедуры использования сетевых моделей для
решения задач жизненного цикла изделия, в частности
проектные процедуры.
В ходе жизненного цикла изделия сетевая модель
проблемной области должна постоянно развиваться, для
обеспечения чего требуется, в частности, аппарат оценок.
Можно выделить следующие классы необходимых
оценок:
♦ оценки для принятия решения о необходимости
дальнейшего развития сети;
♦ оценки сетевых моделей-решений различных исполнителей;
♦ оценки ресурсов;
♦ оценки, применяемые в целях самоконтроля системы.
Следует отметить, что все ресурсы (людские, временные, денежные), технические средства, типовые
процедуры, применяемые при решении различных задач
жизненного цикла изделия, и другие также представляются в виде сетевых моделей и включаются в сетевую
модель проблемной области.
Необходим единый комплекс методов описания результатов работы всех коллективов и исполнителей, а
также согласования между собой всех решений, принимаемых в течение всего жизненного цикла изделия.
Следует обеспечить все необходимые взаимосвязи
между участниками жизненного цикла изделия, между
используемыми моделями.
Эксплуатационная модель изделия (и системы, в
которую входит изделие) должна формироваться на основе сетевых моделей проблемной области, относящихся к предыдущим этапам жизненного цикла.
Базовые программные средства
системы информатизации
Среди существующих готовых программных
средств в качестве базового средства для создания сетевой модели проблемной области системы информатизации предприятия может рассматриваться система
EUCLID QUANTUM фирмы MATRA DATAVISION.
Эта система обладает средствами, позволяющими начать планомерную работу по решению задачи создания
адекватной сетевой модели проблемной области, а также средствами использования возможностей Intranetтехнологии.
Программные продукты и системы
Подсистема обеспечения создания
сетевых описаний проблемной области
В состав системы информатизации деятельности
предприятия должна войти подсистема, обеспечивающая создание сетевых описаний проблемной области.
Отметим задачи, которые должны быть решены при
создании этой подсистемы:
− разработка средств получения комплексных решений задач жизненного цикла изделия в виде сетевых
моделей;
− обеспечение получения различных вариантов
решения и их оценки;
− разработка средств всестороннего анализа и корректировки сетевых описаний проблемной области.
Сетевые модели, используемые системой информатизации, должны отображать всю сложность проблемной области:
− множество задач жизненного цикла изделия, сетевые графики;
− ресурсы, доступные исполнителям;
− распределение задач между исполнителями;
− описания конкретных задач для каждого исполнителя;
№ 3, 1998 г.
− решения конкретных задач;
− проблемы, связанные с ответственностью за принятые решения, c утверждением решений и т.д.
Список литературы
1. Tarassov V.B., Kashuba L.A., Cherepanov N.V.
Concurrent engineering and AI methodologies: opening new
frontiers. Proc. of IFIP International Conference "Feature Modeling
and Recognition in Advanced CAD/CAM Systems" ( 24 - 26 Mai
1994, Valenciennes, France ). Vol. 2, 1994, pp. 869 - 887.
2. Cherepanov N.V., Pirogov M.W.. principles of
development of intelligent CAD systems in machine-building
plants. XXII international school and conference on computer
aided design CAD-95. − Part 2. proceedings, vol. 1. Ukraine,
Crimea, Yalta - Gurzuff, may 4 - 14, 1995, P.189.
3. Пирогов М.В., Черепанов Н.В. О принципах разработки интеллектуальных САПР для предприятий машиностроительного комплекса.// Интеллектуальные САПР. Междуведомств. тематич. научн. сб. - Вып. 5. - Таганрог. - 1995. - C.8186.
4. Пирогов М.В., Черепанов Н.В. Практическое применение сетевых моделей проблемных областей при разработке интеллектуальных САПР. // Известия ТРТУ. - 1996. - № 3. - С.9596.
GLOBEMAN'21
Проект GLOBEMAN'21, начавшийся в марте 1996 г., посвящен проблемам интеграции предприятий в контексте глобального
производства 21-го века (Enterprise Integration for Global Manufacture for the 21st Century) Он направлен на разработку инновационных процессов и технологий для организации и управления новым производством на основе сетевых предприятий в условиях динамичной рыночной среды 21-го века и непрерывной революции информационных технологий. В нем участвуют как промышленные, так и университетские партнеры из разных стран и континентов. Двумя крупнейшими темами, выполняемыми по проекту
GLOBEMAN'21, являются интеграция предприятий и управление жизненным циклом продукции. Следует ожидать, что производства будущего будут полностью интегрированными во времени и пространстве. Поэтому консорциум организаций, участвующих в
проекте GLOBEMAN'21, планирует вести разработку деловых процессов и методов управления с использованием систем имитационного моделирования и интеллектуальных средств поддержки, исходя из информационной инфраструктуры, позволяющей преодолеть географические, временные и культурные барьеры на пути к интеграции отдельных предприятий.
Главными целями проекта являются [14]:
- создание новых деловых/ операционных процессов, методов, моделей и технологий для возникающей ныне среды глобального производства; здесь в качестве ключевых элементов выступают управление прямым и обратным жизненным циклом и компьютерная интеграция предприятий;
- улучшение качества и профессиональных характеристик производства путем создания и внедрения нескольких промышленных демонстраторов;
- прогнозирование и представление важнейших особенностей глобального производства 21-го века, позволяющего радикально усовершенствовать деловые процессы и среды отдельных предприятий.
Важнейшими итогами выполнения проекта станут:
- разработка новых средств управления производством в среде глобальных виртуальных предприятий;
- создание новых технологий и новых приложений в таких областях как моделирование, имитация, управление, искусственный интеллект, лидерство в малых группах и теория организаций;
- более глубокое понимание ключевых процессов производства;
- построение рациональной архитектуры компьютерно интегрированных организаций для более эффективного и высококачественного производства в различных отраслях.
Среди технических результатов проекта ожидаются:
- реализация поддержки удаленного на значительное расстояние заказчика, исходя из сведений о реальных заказчиках и реальных продуктах, выпускаемых заводами, расположенными в различных частях света;
- разработка базового подхода к представлению знаний для поддержки удаленного заказчика с использованием IDEF3;
- разработка демонстрационного прототипа системы поддержки заказчика в сети Internet с помощью Web -средств;
- программирование Java-приложений для поддержки дистанционной диагностики.
Проект несет в себе выгоды как для промышленных партнеров, так и для университетов. Первым он обеспечивает: проведение большого числа необходимых предпроектных исследований, которые часто бывают не по карману отдельным компаниям;
уменьшение риска при внедрении и отработке новых технологий; получение информации о передовых информационных технологиях и демонстрацию их в глобальных масштабах. Компании, предоставляющие определенную информацию о своих деловых процессах, получают взамен знания, новые инструментальные средства и понимание важнейших путей поддержки их бизнеса.
Его значимость для университетов и исследовательских организаций связана прежде всего с возможностью демонстрации и
внедрения практических результатов исследований в промышленной среде, их оперативной оценки и внесения корректив, диктуемых реальными требованиями промышленности, развитием теории кооперации предприятий.
24
Программные продукты и системы
№ 3, 1998 г.
Сам консорциум GLOBEMAN служит примером сетевого (виртуального) предприятия, функционирование которого основано на процедурах управления разработками и коммуникации, осуществляемых с помощью электронной
почты, WWW-сервера, компьютерных конференций, общих для партнеров видео- и аудиоданных, и т.п.
В процессе реализации проекта к осени 1997 г. были разработаны следующие инструментальные средства:
- система прототипов на основе платформы, объединяющей реальные и виртуальные модели;
- общая платформа для демонстрационных прототипов была разработана с использованием WWWтехнологий и их расширений в CGI и Java;
- прототип всемирной имитационной среды (World Wide Simulation Environment) для виртуального предприятия;
- прототип системы управления данными на основе моделирования деятельности;
- прототип системы календарного планирования с помощью моделирования ограничений.
В качестве демонстрации было построено первое отображение виртуального и глобального предприятия на архитектуру жизненного цикла, основанное на расширенной методологии PERA (Purdue Enterprise Reference Architecture). Был построен демонстрационный прототип цепи поставок (supply chain), раскрывающий нетривиальные вертикальные и горизонтальные механизмы координации агентов в цепи поставок. Эти механизмы включают формирование рабочей группы, переговоры по заданию с заказчиками и
подрядчиками, сопровождение и перестроение путем изменения задания и новых переговоров с заказчиками и подрядчиками.
3