авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 |
-- [ Страница 1 ] --

ISSN 2306-1561

№4.1(6)

Автоматизация и управление в

технических системах

Научно-методический сборник трудов

кафедры «Автоматизированные

системы

управления» Московского автомобильно-

дорожного государственного технического

университета (МАДИ)

МАТЕРИАЛЫ IX МЕЖДУНАРОДНОЙ ЗАОЧНОЙ НАУЧНО-

ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ «ТЕОРИЯ И

ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В

ПРОМЫШЛЕННОСТИ И НА ТРАНСПОРТЕ», г. Москва, 12 ноября 2013 г.

Красноярск 2013 ~1~ ФГБОУ ВПО МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО ДОРОЖНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (МАДИ) КАФЕДРА «АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ»

АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Научно-методический сборник трудов №4.1(6) МАТЕРИАЛЫ IX МЕЖДУНАРОДНОЙ ЗАОЧНОЙ НАУЧНО ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ «ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ И НА ТРАНСПОРТЕ», г. Москва, 12 ноября 2013 г.

Красноярск - ~2~ УДК 004.9:007.5:656.05:681. ББК 32. А Автоматизация и управление в технических системах: научно-методический сборник трудов кафедры «Автоматизированные системы управления» Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2013. - №4.1(6). - 143 с.: ил.

Сборник содержит научно-методические труды студентов, аспирантов, молодых ученых, а также сотрудников ВУЗов, учебных заведений, представителей предприятий, работающих в области автоматизации и управления на основе информационно-коммуникационных технологий в промышленности, строительстве, транспорте, экономике образовании и других областях.

Главный редактор Николаев Андрей Борисович – Заслуженный деятель науки РФ, Лауреат премии правительства РФ, доктор технических наук, профессор, декан факультета «Управление», заведующий кафедрой «Автоматизированные системы управления», ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), nikolaev.madi@mail.ru Заместитель главного редактора Остроух Андрей Владимирович – академик РАЕ, доктор технических наук, профессор кафедры «Автоматизированные системы управления», ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), ostroukh@mail.

ru Члены редколлегии Исмоилов Мухамаджон Идибоевич – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления», ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), ismoilov_mi@mail.ru Колбасин Александр Маркович – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация производственных процессов», ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), alex123456789.a@yandex.ru Варламов Олег Олегович – доктор технических наук, профессор кафедры "Прикладная математика", ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), ovar@narod.ru Ахтеров Александр Вячеславович - старший преподаватель кафедры «Социология и управление», ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет(МАДИ), a.ahterov@sociomadi.ru Ивахненко Андрей Михайлович – доктор технических наук, заведующий кафедрой «Менеджмент», ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), jointlab@mail.ru Ефименко Дмитрий Борисович – доктор технических наук, доцент кафедры «Транспортная телематика», ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет(МАДИ), ed2002@mail.ru Строганов Виктор Юрьевич – Лауреат премии Правительства РФ, доктор технических наук, профессор кафедры «Системы обработки информации и управления», ФГБОУ ВПО Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана - Национальный исследовательский университет (МГТУ им. Н.Э. Баумана), str.madi@mail.ru Краснянский Михаил Николаевич – член – корреспондент РАЕ, доктор технических наук, проректор по научно инновационной работе, профессор кафедры «Автоматизированное проектирование технологического оборудования», ФГБОУ ВПО Тамбовский государственный технический университет (ТГТУ), kras@tambov.ru Проверено Статьи публикуются в авторской редакции © Кафедра АСУ МАДИ, ISBN 978-5-7962-0138- ~3~ DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- STUDY OF THE HISTORY AND DEVELOPMENT OF THE JET ENGINE DESIGNS Ostroukh M.A.

Abstract The report provides a brief survey of the physical fundamentals, applications, design and development prospects of modern jet engines. In my work I tried to work through the following questions: 1. Physical principles of jet propulsion and rocket engines. 2. A brief history of jet engines. 3. Types of jet engines (for example, air). 4. Some design and technological features of modern aircraft jet engines. 5. Future development of jet engines.

Keywords: jet engine, jet thrust, jet propulsion, turbofan engine, thrust vector control, afterburner, compressor turbine blade УДК 608. ИССЛЕДОВАНИЕ ИСТОРИИ РАЗВИТИЯ И КОНСТРУКЦИЙ РЕАКТИВНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ Остроух М.А.

Аннтоация В докладе представлено краткое исследование о физических основах, областях применения, конструкции и перспективах развития современных реактивных двигателей. В своей работе я постаралась проработать следующие вопросы: 1.

Физические основы реактивного движения и реактивных двигателей. 2. Краткая история создания реактивных двигателей. 3. Типы реактивных двигателей (на примере авиационных). 4. Некоторые конструктивные и технологические особенности современных авиационных реактивных двигателей. 5. Перспективные разработки реактивных двигателей.

Ключевые слова: реактивный двигатель, реактивная тяга, реактивное движение, турбореактивный двигатель, управление вектором тяги, форсажная камера, лопатка турбины компрессора.

Доклад размещен по адресу http://auts.esrae.ru/6- Список информационных источников Физика в школе. [Электронный ресурс]: http://markx.narod.ru/pic/ [1] ~4~ Реактивное движение. ресурс]:

[2] [Электронный http://900igr.net/prezentatsii/fizika/Reaktivnoe-dvizhenie/Reaktivnoe-dvizhenie.html.

Прямоточный гиперзвуковой воздушно-реактивный двигатель ScramJet.

[3] [Электронный ресурс]: http://greenwaybot.com/hypersonic-engine-scramjet Воздушно-реактивный двигатель. [Электронный ресурс]: http://ru.wikipedia.org [4] Ионные двигатели. [Электронный ресурс]: http://lab-37.com/futures/ion_engines/ [5] DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- EQUIPMENT FOR PRODUCE DRY CONSTRUCTION MIXTURES Wai Phyo Aung Abstract This article analyzes the current state of development of dry construction mixtures. The basic advantages of dry mixes and a classification of dry mixes. Briefly describes the technological process of production of dry mixes and is a model of a software implementation of the automated process control of production of dry construction mixes.

Keywords: dry construction mixtures, process automation and production, control system, software, automated management.

УДК 691. ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА СУХИХ СТРОИТЕЛЬНЫХ СМЕСЕЙ Вэй Пьо Аунг Аннотация В статье анализируется современное состояние развития производства сухих строительных смесей. Показаны основные преимущества сухих строительных смесей и приведена классификация сухих строительных смесей. Кратко описан технологический процесс производства сухих строительных смесей и приведен макет программной реализации системы автоматизированного управления процессами производства сухих строительных смесей.

Ключевые слова: сухие строительные смеси, автоматизация технологических процессов и производств, АСУ ТП, программное обеспечение, автоматизированное управление.

Сухие строительные смеси представляют собой специальный набор ингредиентов, приготовленный в заводских условиях в строгом соответствии с ~5~ рецептурой для выполнения определенного вида строительных и ремонтных работ [1, 3, 6]. Как правило, в состав сухой смеси входит вяжущее вещество (сочетание цемента и извести, гипса и извести или другие комбинации). Кроме того, в сухие смеси включены нейтральные наполнители для обеспечения оптимального объема (песок) и специальные модифицирующие добавки, придающие смеси необходимые свойства (морозоустойчивость, устойчивость к высоким температурам, воздухо- и водостойкость и т.п.) [1 – 6]. Помимо всего прочего, в состав сухих строительных смесей добавляются компоненты, предотвращающие грибковое поражение отделочных материалов, придающие составам удобоукладываемость, пластичность, адгезионные свойства, а покрытиям - твердость, цвет, гидрофобность.

Ассортимент строительных смесей включает:

вяжущие материалы (цемент, гипс, известь, алебастр);

универсальные смеси;

гидроизоляция;

грунтовки (грунт);

затирки для швов (затирочная смесь, расшивка, заделка стыков, другие клеевые сухие смеси, например, гипсокартон);

клеи (сухие клеевые смеси, универсальные, строительные, плиточные);

наливной пол (смеси для пола, ровнители, стяжка);

шпатлевки;

штукатурки.

Сухие строительные смеси на сегодняшний момент являются наиболее динамично развивающимся направлением в строительстве. В отличие от обычных смесей, время приготовления рабочего раствора, благодаря их порционному заводскому приготовлению, сокращается в несколько раз. Так же существенно понижается уровень расходов материалов и в тоже время из-за пластичности сухих смесей повышается производительность труда. Типовой состав технологичечкой линии по производству сухих строительных смесей представлен на рисунке 1 [3].

Смесители - предназначены для интенсивного смешения сыпучих компонентов.

Такие аппараты позволяют производить смеси сложного состава при продолжительности одного цикла от 2,5 до 5 минут. Кроме того, они могут оснащаться высокоскоростными ножевыми дробилками, задача которых диспергировать компоненты смесей.

Фасовочная машина - предназначена для фасовки сыпучих продуктов различного состава (от тонкодисперсных до зернистых). Также такие машины могут применяться и для упаковки сухих шпатлевок, клеев и для сухого бетона.

Производительность фасовочных машин зависит от свойств фасуемого продукта и емкости мешков и может составлять несколько сот мешков в час.

~6~ Рисунок 1 - Технологическая линия производства сухих строительных смесей Дозирование добавок - может происходить как автоматически (с помощью автоматических дозаторов добавок), так и вручную, с помощью предварительно взвешенной порции добавок в специальных воронках, оборудованных затвором. В нужный момент (согласно технологического процесса производства той или иной строительной сухой смеси) затвор открывается либо автоматически, либо вручную оператором.

~7~ Устройства по распаковке мешков - различные компоненты, входящие в состав строительных сухих смесей, обычно поступают в упакованном виде. Распаковочные устройства представляют собой воронку, которая оборудована решеткой и рукавным фильтром. Мешки на решетке вспарываются вручную оператором, а запыленный воздух втягивается через фильтр и очищается.

Приготовление бетонных смесей осуществляется на механизированных и автоматизированных районных и центральных заводах и на строительных площадках.

Список информационных источников Вэй Пьо Аунг Краткий обзор современного состояния развития производства [1] сухих строительных смесей // Автоматизация и управление в технических системах. – 2012. – № 1;

URL: auts.esrae.ru/1-2 (дата обращения: 22.09.2013).

Вэй Пьо Аунг, Остроух А.В. АСУТП производства сухих строительных смесей // [2] Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL:

auts.esrae.ru/3-52 (дата обращения: 22.09.2013).

Вэй Пьо Аунг, Остроух А.В. Автоматизированная cистема управления [3] технологическим процессом производства сухих строительных смесей // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 2(4);

URL:

auts.esrae.ru/4-120 (дата обращения: 25.10.2013).

Остроух А.В., Вэй Пьо Аунг, Мьо Лин Аунг, Исмоилов М.И. Обзор современного [4] состояния развития автоматизации производства сухих строительных смесей // В мире научных открытий. Серия «Проблемы науки и образования». - 2012. - №12. С.12-19.

Остроух А.В. Информационные технологии в научной и производственной [5] деятельности / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. - 240 с. ISBN 978-5-94385-056-1.

Тянь Юань. Мониторинг процесса производства сухих строительных смесей / [6] А.В. Остроух, Вэй Пьо Аунг, Юань Тянь // Наука и образование в XXI веке:

Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сб. науч. тр. по мат лам Междунар. науч. – практ. конф. 30 сентября 2013 г.: Часть 1. – Тамбов: ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. – С. 138-140.

DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- ANALYSIS OF PROCESS SIMULATION AND PROGRAMMING OF INDUSTRIAL ROBOTS Vasuhova S.A.

Abstract The article examines the processes of modeling and programming of industrial robots.

As the object of investigation, the robot sorter, built on the basis of programmable controller LEGO NXT.

~8~ Keywords: bots, programmable controller, artificial intelligence, fuzzy logic, modeling.

УДК 681. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОВ Васюгова С.А.

Аннотация В статье анализируется процессы моделирования и программирования промышленных роботов. В качестве объекта исследования выбран робот сортировщик, построенный на базе программируемого контроллера LEGO NXT.

Ключевые слова: роботы, манипуляторы, программируемый контроллер, искусственный интеллект, нечеткая логика, моделирование.

Введение С каждым годом происходит успешное развитие автоматизации производственных процессов. Растет процент автоматизированных комплексов на заводах и предприятиях. Тема создания и моделирования роботов сегодня является наиболее популярной и актуальной. Человек пытается максимально ограничить свою деятельность, заменив ее с помощью компьютеризированной техники. За счет этого появляется большое количество методов проектирования и анализа разрабатываемых систем. Однако, наспех создаваемые системы не всегда могут порадовать своей работоспособностью из-за быстрых и частых поломок.

Промышленный робот представляет собой техническое устройство или комплекс технических устройств автоматического действия, оснащенные системой цифрового программного управления [2, 6 - 11]. Несмотря на всю автоматичность своих процессов, действия таких комплексов и устройств контролируется человеком. Многие из процессов требуют участия специалистов. В промышленных роботах совмещаются большая гибкость исполнительных органов, обладающих высокой подвижностью, и легкостью переналадки их двигательных функций. Роботы, предназначены для выполнения разнообразных работ при минимальном участии человека в акте управления. Они являются универсальными автоматами, в состав которых входят три основных функциональных узла: рабочие органы — «рука» или подвижная платформа, вычислительная машина (контроллер), управляющая ими, и устройства сбора информации о среде, сообщающие роботу об изменениях условий окружающей среды для способности адаптации к ней. Однако в промышленных условиях вероятность резких изменений условий окружающей среды невелика. Современные роботы обладают большим количеством устройств для сбора и обработки информации:

инфракрасные датчики цвета, датчики передвижения, датчики прикосновения и т.д.

~9~ Промышленный робот обладает встроенной памятью, а некоторые роботы имеют специальную систему обучения, принцип действия которой базируется на нейронных сетях.

Все эти факторы свидетельствуют о попытках создать совершенную машину с искусственным интеллектом, замещающую деятельность человека. Иными словами максимальная обособленность, достижение минимального вмешательства со стороны человека. Система, наделенная искусственным интеллектом, должна анализировать окружающую среду, создавать ее виртуальную модель и прогнозировать возможные способы решения поступающих задач в режиме "реального времени" [1, 3 - 5].

Принцип работы промышленного робота Промышленный робот состоит из подвижной платформы, вычислительной машины и оснащен приспособлениями для сбора информации [2, 6 - 11]. Работа данного комплекса начинается с запуска управляющего устройства. После этого вычислительная машина (контроллер) обрабатывает и подает сигнал на вход двигателя, что приводит в действие робота, который с помощью устройств сбора информации выполняет необходимые действия. Наиболее наглядно эта система продемонстрирована на рисунке 1, который содержит функциональную схему робота манипулятора.

Рисунок - 1. Функциональная схема промышленного робота ~ 10 ~ На рисунке продемонстрировано, как система управления, в соответствии с заданной программой, формирует и выдает на исполнительные устройства приводов (двигатели) управляющие воздействия ui. При необходимости она корректирует эти воздействия по сигналам Dxi, которые поступают в нее с датчиков обратной связи [6, - 11].

В составе робота есть механическая часть и система управления этой механической частью, которая в свою очередь получает сигналы от сенсорной части.

Современные роботы функционируют на основе принципов обратной связи, подчинённого управления и иерархичности системы управления роботом.

Иерархия системы управления роботом подразумевает деление системы управления на горизонтальные слои, управляющие общим поведением робота, расчётом необходимой траектории движения манипулятора, поведением отдельных его приводов, и слои, непосредственно осуществляющие управление двигателями приводов [2, 6 - 11].

Процесс моделирования промышленного робота Немаловажным этапом в проектировании и создании каких- либо устройств является создание алгоритмов работы будущих устройств. Данный этап поможет последовательно определить процесс проектирования и программирования, а также, составить алгоритм работы создаваемого устройства. Для анализа всех этих процессов была сконструирована рабочая модель промышленного робота- сортировщика (рисунок 2, 3) на основе элементов конструктора LEGO и программируемого котроллера LEGO NXT.

Программируемый контроллер LEGO NXT Рисунок 2- Модель промышленного робота-сортировщика LEGO ~ 11 ~ Робот-сортировщик имеет два серво-мотора, схема которых представлена на рисунке 3, один датчик света, контроллер NXT. Для соединения всех элементов к контроллеру используются кабели разной длины.

Рисунок 3 - Сервомотор Для сортировки создана платформа, где будут располагаться цветные предметы.

Платформа поднимается, и предметы по очереди попадают в проем, который просвечивается световым датчиком. После определения цвета открывается лопасть, располагающаяся в нижней части платформы и предмет скатывается на подвижную платформу с ячейками. Движение платформ с не отсортированными предметами и с ячейками обеспечивается двумя моторами.

Каждый мотор оснащён встроенным датчиком оборотов, что позволяет очень точно управлять движениями робота. Датчик производит измерения в градусах или в количестве полных оборотов (точность измерения +/ один градус). Один полный оборот соответствует 360 градусам, следовательно, если вы зададите мотору поворот на 180 градусов, его вал сделает пол оборота.

Главным элементом системы контроля и управления являются контроллеры.

Контроллер LEGO NXT (см. рисунок 2), позволяет запрограммировать разработанный нами робот. Контроллер – это управляющее устройство, которое способно на аппаратном уровне обрабатывать алгоритмы, заложенные пользователем.

Контроллер может работать как в сетевом, так и в автономном режиме. Сетевой режим подразумевает работу с подключением контроллера к персональному компьютеру, и следовательно управление с помощью программной консоли. В случае потери связи с компьютером или отключении сети питания, контроллер автоматически ~ 12 ~ переходит в автономный режим работы, продолжая функционировать и отрабатывать алгоритмы в полном объеме, используя при этом свой встроенный блок питания. При работе в автономном режиме контроллер сохраняет все данные в объеме, который зависит от размера встроенной памяти, и после восстановления связи с компьютером, передает всю информацию в основную базу данных. В автономном режиме контроллер может работать около четырех часов.

Приступая к программированию робота необходимо определить основные задачи, которые устройство будет решать в дальнейшем.

Разработка алгоритмов управления роботом Немаловажным этапом в проектировании и создании каких- либо устройств является создание алгоритмов работы будущих устройств. Данный этап поможет последовательно определить процесс проектирования и программирования, а также, составить алгоритм работы создаваемого устройства. Метод предварительного программного анализа формулирует работу системы по следующему характеру (рисунок 4).

На систему управления (контроллер) подается условие или значение(задача), после чего оно попадает в анализатор и приравнивается к const. Далее происходит ввод требуемых данных и они посылаются в решатель, который осуществляет выполнение необходимых математических, логических и программных действий. Решатель посылает полученные данные (Rez) в анализатор, который сравнивает принятые данные с const: если данные не равны (Rez=const), то они пересылаются в регулятор блок, содержащий алгоритмы наращивания или уменьшения при различных условиях и типах данных.

Рисунок 4 - Схема процесса работы управляющего устройства ~ 13 ~ Рисунок 5 - Алгоритм процесса проектирования и программирования робота Регулятор сравнивает полученный результат с желаемым, после чего выполняет действие приближения к желаемому результату. Если данные в анализаторе равны, то они подаются на объект управления, который в свое время подает отчет о проделано работе и конечном результате на выходе, который дополнительно сравнивается (DopSr) с поставленной задачей.

Данную систему можно назвать интеллектуальной, т.к. она позволяет просчитывать несколько комбинаций решения и самостоятельно искать способы решения проблем.

Алгоритм создания и программирования промышленного робота по методу предварительного программного анализа предлагается такой (рисунок 5).

После постановки задачи необходимо определить данные и условия, которые будут использоваться в реализации программного процесса. После определения данных осуществляется ввод имеющихся данных в среду разработки и анализа качества будущей системы. После чего необходимо протестировать качество создаваемого алгоритма управления системы. Все результаты, полученные по итогам тестирования качества, следует проанализировать, и если система не надежна, выполнить пересмотр определенных данных и условий, выполнить их коррекцию и вновь проверить на ~ 14 ~ качество и безотказность. Если алгоритм управления системы качественный, подать его на управляющее устройство.

Блок-схема такого алгоритма будет следующей (рисунок 6).

Рисунок 6 - Блок-схема алгоритма процесса проектирования и программирования робота Данный метод показал, что процесс разработки логических систем является более объемным по охвату разрабатываемой области, и менее емким по отношению к количеству процессов, которые необходимо сделать на различных этапах разработки системы. Это говорит о том, что следуя этому алгоритму, мы сможем разработать более качественную и более устойчивую систему.

После эксплуатации нашего робота в различных условиях, возникли проблемы со световыми помехами. Сегодня это наиболее распространенная проблема в эксплуатации технических устройств.

Решение проблемы подавления световых помех При выполнении заложенных в себя функций, робот сталкивается с внешней средой, которая может внести изменения в алгоритм работы робота. Внешние факторы ~ 15 ~ можно классифицировать на факторы, которые влияют на результат работы алгоритма и факторы, не влияющие на результат работы алгоритма.

Внешние факторы, влияющие на результат работы алгоритма можно разделить на 2 типа – факторы, которые являются факторами той же природы, что и информация, получаемая из внешней среды и факторы, иной природы. Примером внешнего фактора той же природы, что и получаемые данные является струя воздуха из системы охлаждения робота, попадающая на датчик температуры. Солнечный свет, нагревающий датчик является внешним фактором другой природы. Искусственное освещение, которое тоже нарушает работу робота. Существует ряд способов по решению таких проблем. На рисунке 7 представлена схема решения проблем влияния внешних факторов:

Рисунок 7 - Схема решения проблем влияния внешних факторов Круги на рисунке отвечают за расположение источников внешних воздействий.

После блока «Датчик» следует блок «Фильтр», что позволит минимизировать процент воздействия внешней среды на конечный результат. При моделировании робота, фильтр может представлять различные варианты как технических, так и конструкторских решений.

Вышеизложенные теоретические выкладки применены к прототипу промышленного робота-сортировщика, построенного на базе контроллера LEGO NXT.

Роботу подавался шарик одного из 4-х цветов – желтого, красного, зелёного и синего.

Данный робот с помощью датчика определял цвет подаваемого ему шарика и помещал шарик в предназначенный ему отсек. В затемнённом помещении ошибок в работе робота не наблюдалось, однако при работе робота в условиях изменяемой освещённости стали наблюдаться сбои в работе робота. В частности, он периодически путал желтый, красный и зелёный цвета, при этом ошибок с определением синего цвета не наблюдалось. Очевидно, что внешним фактором, влияющим на результат работы алгоритма, был искусственный источник света. Эта помеха той же природы, что и входные данные. Исходя из этого, существовало 3 пути устранения данной помехи:

~ 16 ~ изменить чувствительность датчика;

изменить или устранить источники искусственного освещения;

создать помехи на пути искусственного света (фильтры).

Путём изменения алгоритма проблема не решается, изменение чувствительности датчика, по сути, приводит к замене самого датчика, что тоже невозможно ввиду отсутствия другого датчика. Соответственно, остаётся только путь создания помех на пути искусственного источника света. Для этих целей был сконструирован компактный короб, который помещается сверху датчика и закрывает поступление света как сверху, так и с боков. После тестирования нового фильтра, процент выдаваемых ошибок снизился втрое, что свидетельствует о целесообразности использования подобных фильтров на датчиках устройств.

Заключение В ходе исследования был проведен анализ ряда проблем, связанных с разработкой роботизированных комплексов и устройств на примере созданного робота сортировщика. Был предложен метод предварительного программного анализа.

Данный метод продемонстрировал, что процесс разработки логических систем является более объемным по охвату разрабатываемой области, и менее емким по отношению к количеству процессов, которые необходимо сделать на различных этапах разработки системы. Была рассмотрена наиболее распространенная проблема в эксплуатации роботов- световые помехи.

Список информационных источников Васюгова С.А. Исследование перспектив и проблем интеграции человека с [1] компьютером: искусственный интеллект, робототехника, технологическая сингулярность и виртуальная реальность / А.В. Остроух, С.А. Васюгова, М.Н.

Краснянский, А. Самаратунга // Перспективы науки. – 2011. - № 4(19). - С. 109 – 112.

Васюгова С.А. Моделирование поведения интеллектуального робота / С.А.

[2] Васюгова, Чаудхари Раджа Рам, О.И Максимычев, А.М. Васьковский // В мире научных открытий. – 2012. - №2.6 (26). – С. 110 - 114.

Варламов О.О., Васюгова С.А., Остроух А.В. Применение систем виртуальной [3] реальности для дистанционного обучения и создания миварных электронных образовательных ресурсов ЭЛЕКТРОННОЕ ОБУЧЕНИЕ И // ДИСТАНЦИОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. – 2013. – № 1;

URL:

eodot.esrae.ru/1-9 (дата обращения: 27.09.2013).

Белоусова А.И. Подход к формированию многоуровневой модели мультиагентной [4] системы с использованием миваров / А.В. Остроух, А.И. Белоусова, М.Н.

Краснянский, О.О. Варламов // Перспективы науки. – 2011. - № 5(20). - С. 57 – 61.

Варламов О.О. Анализ перспектив использования технологий виртуальной [5] реальности в дистанционном обучении / А.В. Остроух, Я.Г. Подкосова, О.О.

Варламов, М.Н. Краснянский // Вопросы современной науки и практики.

Университет им. В.И. Вернадского. - 2011. - № 2(33). - С. 104 – 111.

~ 17 ~ Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной [6] деятельности / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. - 240 с. ISBN 978-5-94385-056-1.

[7] Остроух, А.В. Основы построения систем искусственного интеллекта для промышленных и строительных предприятий / А.В. Остроух - М.: ООО «Техполиграфцентр», 2008. - 280 с. - ISBN 978-5-94385-033-2.

[8] http://ru.wikipedia.org/wiki/Промышленный робот [9] http://www.autowelding.ru/index/promyshlennye_roboty/0- [10] http://haselab.info/soinn-e.html [11] http://training-site.narod.ru/industrial.html DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- FORMATION OF SEQUENCE PROGRAM IMPLEMENTATION OF THE STRATEGIC DEVELOPMENT OF INDUSTRIAL ENTERPRISES Barishnikov A.V., Nikolaev A.B., Zbavitel P.Yu.

Abstract This paper proposes an approach to the formation of the sequence of the strategic development of industrial enterprises. Integrated management systems and systems are built as a combination of hardware and software information, tools and consumables. The expediency of the use of scheduling for simulation and optimization of the processes of repair and maintenance.

Keywords: management, modeling, information environment, scheduling theory, automated control systems.

УДК 681. ФОРМИРОВАНИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОГРАММЫ СТРАТЕГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Барышников А.В., Николаев А.Б., Збавитель П.Ю.

Аннотация В статье предложен подход к формированию последовательности выполнения программы стратегического развития промышленных предприятий. Интегральные управленческие комплексы и системы строятся как совокупности программно аппаратных информационных, инструментальных и технологических средств.

Показана целесообразность использования теории расписаний для моделирования и оптимизации процессов ремонта и технического обслуживания.

~ 18 ~ Ключевые слова: управление, моделирование, информационная среда, теория расписаний, автоматизированные системы управления.

Для кардинального повышения качества деятельности руководителей, представляемые в их распоряжение управленческие комплексы и системы должны обеспечивать эффективную поддержку деятельности в информационной, инструментальной и технологической средах (рисунок 1).

Рисунок 1 - Полнофункциональная среда деятельности руководителя С учетом этого интегральные управленческие комплексы и системы строятся как совокупности программно-аппаратных информационных, инструментальных и технологических средств. Макроструктура управленческих систем может быть представлена в следующем виде. Информационная среда поддерживается набором информационных средств M if = {m if 1, m if 2,..., m ifa }, инструментальная среда M is = {mis1, mis 2,..., mis } набором инструментальных средств и технологическая M = {m, m },..., m th th th1 th среда - набором технологических средств. Тогда управленческая система образуется при объединении выбранных средств управляющими и информационными линиями связи и описывается как { }, S1 = M1 ;

P11, P12,..., P1C1 ;

P11, P12,..., P1Ik C C I I (1) n C I где М1, - множество средств-носителей;

P1r, P1t - заданные на носителях предикаты, определяющие управляющие и информационные связи между средствами.

В общем случае, технологических процесс – последовательность действий (подпроцессов), направленных на получение заданного результата [1 – 5]. Системы управления, построенные на принципах управления функциями, представляют собой иерархическую пирамидальную структуру подразделений, сгруппированных по выполняемым функциям. Под функциональным подразделением можно понимать группу экспертов в данной функциональной области. В организациях, построенных по данному принципу, управление осуществляется на административно-командных принципах. Другим подходом построения систем управления является управление потоками работ или процессами, составляющими деятельность предприятия.

Процессное подразделение включает в себя координатора – владельца процесса и исполнителей из различных функциональных областей, сгруппированных по принципу ~ 19 ~ единства результата технологического процесса. Процессный подход позволяет рассматривать деятельность организации как связанную систему технологических процессов, каждый из которых протекает во взаимосвязи с другими или внешней средой. Практика показывает, что система управления, построенная на принципах процессного управления, является более эффективной и результативной по сравнению с равной ей по масштабу функциональной системой. Вместе с тем, разработка и внедрение такой системы – сложный процесс.

Показана целесообразность использования теории расписаний для моделирования и оптимизации процессов ремонта и технического обслуживания. Кроме того, сформированные модели описания технологических процессов являются непосредственно входными данными для построения оптимальной последовательности этапов ремонтных работ, которая получается на основе формальных моделей теории расписаний.

Проведена классификация задач для реализации ремонтных работ по типу искомого решения:

задачи упорядочивания. В этих задачах уже задано распределение работ по исполнителям, а также определены все параметры работ (продолжительность выполнения, время поступления и т.д.). Необходимо составить расписание (или порядок) выполнения работ каждым исполнителем;

задачи согласования. Основное внимание в этих задачах уделяется выбору продолжительности выполнения работ, времени поступления и другим параметрам;

задачи распределения. Подразумевают поиск оптимального распределения работ по исполнителям.

По типу целевой функции интерес представляют:

задачи с суммарными критериями оптимизации, в которых необходимо минимизировать суммарное значение моментов окончания обслуживания n C j работ j = 1 ;

задачи с минимаксными критериями оптимизации. Отличие этих задач от задач с суммарными критериями заключается в том, что нужно Cmax = max C j jN минимизировать максимальное значение критерия ;

многокритериальные задачи оптимизации. Если в исследуемых задачах необходимо построить оптимальное решение с точки зрения нескольких целевых установок то такие задачи называются (функций), многокритериальными. Например, если в упомянутой задаче необходимо не n C j только минимизировать значение j = 1, но минимизировать и время простоя процессора (прибора), то это многокритериальная задача;

~ 20 ~ задачи на построение допустимого расписания. В предыдущем разделе был дан пример такой задачи. Необходимо отметить, что данный класс задач можно свести к оптимизационным задачам, введя специальную функцию штрафа, который нужно минимизировать. Тем не менее, принято выделять такие задачи в отдельный класс.

задачи упорядочения в теории расписаний рассматриваются при условии, что решены все вопросы, относящиеся к тому, что и каким образом должно быть выполнено. Достаточно часто предполагается, что не существует зависимости между характером этих решений и устанавливаемым порядком, т.е. характер работ не зависит от их последовательности выполнения.

Длительность производственного цикла непосредственно влияет на эффективность всего производства. В связи с этим его сокращение является одной из ключевых проблем и всегда включается в программу формирования стратегического плана развития. Если исходной моделью для расчета цикла является сетевая, тогда продолжительность рассчитывается исходя из пути максимальной длины.

Рассматривается вопрос снижения длительности цикла на некоторую величину. При этом каждое подразделение объединения готовит и представляет в центр стратегического развития соответствующий комплекс мероприятий по его сокращению.

Пусть Si(i) – функция затрат реализации i-го этапа, для сокращения цикла на i.

Имеют место два варианта решения задачи.

Первый вариант. План мероприятий определяется на основании общей задачи оптимизации:

n n Si (i ) min i = (2) i =1 i =, при условии.

Если найдены оптимальные значения *i, то подразделение должно сократить длительность своего технологического процесса на i-ом этапе на *i и оно финансируется в объеме Si(*i).

В отличие от производственного цикла коммерческий цикл включает аспекты продвижения товара от объединения. В данном случае рассматриваются вопросы складирования, транспортировки, продажи, т.е. коммерческий цикл включает все, от чего зависят конечные финансовые показатели. Для коммерческого цикла выбирается путь µ (для некоторого коммерческого цикла) исходя из критерия оптимизации:

Ф = si ( i ) + F i (3) iµ min.

iµ Если имеется сеть, представляющая альтернативные варианты коммерческих si ( i ) = w i i w i, i=1..n, где –выпуклая функция, то циклов и зависимости оптимизация коммерческого цикла решается в два этапа.

~ 21 ~ Для решения поставленной задачи оптимизации предлагается поисковый алгоритм оптимизации, основанный на походе оптимизации в обстановке шума.

В работе предполагается выполнение следующих условий:

1) Подлежащие выполнению работы определены и известны полностью.

Предполагается, что все заданные работы должны быть выполнены (разбиение совокупности работ на классы выполняемых и невыполняемых не входит в задачу упорядочения).

2) Однозначно определены ресурсы, выделяемые для выполнения заданных работ.

3) Задана совокупность всех элементарных действий, связанных с выполнением каждой из работ, и ограничений, налагаемых на порядок их выполнения. Известно также, каким образом осуществляются эти действия, и что существует, по крайней мере, по одному устройству, способному выполнить каждое из них.

Предположим, что исходные работы разбиты на k групп с числом работ n i, i = 1, k в каждой группе. Предположим также, что состав групп и очередность работ в группе фиксированы и что переход к следующей группе возможен только после того, как выполнены все работы предыдущей. Требуется выбрать один из возможных способов упорядочения групп.

Пусть tij – длительность выполнения работы j в группе i, Fij – длительность ni t ij t' i = j = прохождения работы j в группе i, – общая длительность всех работ i-ой группы, Fij’=Fi,nj – длительность прохождения i-ой группы, равная длительности прохождения последней работы в ней.

В качестве критерия может выступать минимум средней длительности k F' = F' i k прохождения группы.. При этом каждую группу нужно рассматривать i = как работу длительностью t’i и применить алгоритм упорядочения в соответствии с минимальной длительностью. Это означает, что группы упорядочиваются так, что:

t' [1] t' [2]... t' [k ].

При минимизации взвешенной средней длительности прохождения группы k n i F' i F' = n и упорядочение определяется как i = t' [1] n[1] t' [2] n[2]... t' [k ] n[k ].

Далее в работе рассмотрен случай, когда n работ разбито на k цепочек. При этом отношения предшествования определяют для каждой работы не более одной предшествующей и не более одной последующей, например, (a) | (b) (c ) | (d ) (e) (f ) | (g ) (h) При наличии таких ограничений, упорядочение, минимизирующее среднюю длительность прохождения, определяется следующим образом. Пусть для системы ~ 22 ~ множество работ разбивается на k непересекающихся цепочек, внутри каждой из которых задана последовательность выполнения работ, причем допускается прерывание цепочек. Тогда средняя длительность прохождения минимизируется упорядочением, устанавливаемым следующим образом:

1) Для каждой работы j в i-й цепочке вычисляется средняя длительность работ j t ir l ij = j подцепочки, состоящей из первых j работ - r =1.

Li ( ri ) = min( l i 1, l i 2,..., l ini ) = l iri 2) Для каждой цепочки вычисляется, где ri l i 1, l i 2,..., l ini – второй индекс минимальной из величин.

3) Выбирается такая цепочка I, что LI ( rI ) L i ( r i ) для всех i и первые ri работ в цепочке I формируют начало очередности выполнения работ.

l,L 4) Вычисляются заново величины ij i без учета первых ri работ цепочки I.

Третий и четвертый шаги повторяются до тех пор, пока не будут упорядочены все работы.

Предложенный алгоритм позволяет упорядочить работы с более общим видом ограничений (рисунок 2), задаваемых отношением предшествования.

Рисунок 2 - Отношение предшествования работ В этом графе алгоритм можно применить к совокупности работ {1,2,3}, {5,6,7,8} поскольку они образуют независимые последовательности. Формирование результирующего расписания таково: упорядочение работ {1,2,3};

назначение узловой работы 4;

упорядочение работ {5,6,7,8};

назначение узловой работы 9;

упорядочение работ {10,11,12,13,14};

назначение узловой работы 15.

Например, стоит задача упорядочения совокупности работ, представленных в таблице 1.

Таблица 1 - Параметры работ в цепочках цепочка 1 1.1 / 3 1.2 / цепочка 2 2.1 / 1 2.2 / 2 2.3 / 5 2.4 / цепочка 3 3.1 / 6 3.2 / 2 3.3 / ~ 23 ~ В таблице принято обозначение: i.j/tij, где i - номер цепочки, j - номер работы в цепочке, tij – длительность. В результате работы алгоритма (на основании четырех итераций) получим значения средних длительностей работ (таблица 2.) для всех цепочек Таблица 2 - Средние длительности работ подцепочек Итерация 4. Li min цепочка 1 l12=4 цепочка 2 l23=5 l24=3.5 3.5 3. цепочка 3 l31=6 l32=4 l33=3.66 3. В результате, оптимальная последовательность выполнения работ будет следующей S={2.1, 2.2, 1.1, 2.3, 2.4, 3.1, 3.2, 3.3, 1.2}.

Список информационных источников Барышников А.В., Чернявский А., Борщ В., Моисеев А. Методика оптимизации [1] предупредительных замен в задаче планирования производственного цикла ремонтного предприятия // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э.Баумана.

Электрон. журн. 2013. № 8. DOI: 10.7463/0813.0615305.

Барышников А.В., Чернявский А., Борщ В. Статистическое моделирование [2] поставок комплектующих в сети ремонтных предприятий автомобильной промышленности // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон.

журн. 2013. № 9. DOI: 10.7463/0913.0615319.

Николаев А.Б. Информационные технологии в менеджменте и транспортной [3] логистике: учебное пособие / А.Б. Николаев, А.В. Остроух. – Saint-Louis, MO, USA: Publishing House Science and Innovation Center, 2013. – 254 с. - ISBN 978-0 615-67110-9.

Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной [4] деятельности / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. - 240 с. ISBN 978-5-94385-056-1.

Суркова Н.Е., Угарова Ю.Н. Организация работы ит-подразделения в [5] холдинговых структурах // Автоматизация и управление в технических системах.

– 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-59 (дата обращения: 31.10.2013).

DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- MODEL OF FORMATION AND CONTROL OF ADMINISTRATIVE ACTION Ataeva S.K., Beliyanskiy A.V., Chugunova D.N.

Abstract ~ 24 ~ This paper proposes an approach to the formation and control of management activities at industrial enterprises. A structure model of organization management manager many processes as a result of the implementation of management measures.

Keywords: management, modeling, process model, scheduling theory, automated control systems.

УДК 681. МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ И КОНТРОЛЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ Атаева С.К., Белянский А.В., Чугунова Д.Н.

Аннотация В статье предложен подход к формированию и контролю управленческих мероприятий на промышленных предприятий. Предложена структура модели организации управления руководителем множеством процессов в результате реализации управленческих мероприятий.

управление, моделирование, процессная модель, Ключевые слова:

информационная среда, автоматизированные системы управления.

В общем случае на практике процесс управления реализует как плановые, так и дополнительные мероприятия. Для их временного согласования обычно руководитель создает оперативные планы-сценарии управленческих мероприятий (УМ) [1].

Для позитивной оценки влияния автоматизированной системы поддержки управленческих решений на организацию работы руководителя, необходимо обеспечение регулярного отслеживания динамики управленческих процессов, их ситуационный анализ и оценка текущего состояния для формирования решений по срокам проведения соответствующих мероприятий [1 – 9]. При моделировании специфики поведения руководителей в ходе проведения управленческих мероприятий необходимо учитывать, что параллельно с управляемым процессом реализуется управляющий процесс. В ходе наблюдения за управляемыми процессами, как правило, через посредничество руководитель формирует управленческие мероприятия, которые различаются по сложности и направленности. При необходимости достаточно сложные мероприятия могут быть разделены на субмероприятия, а их выполнение разнесено во времени. В промежутках между субмероприятиями руководитель организует другие управленческие мероприятия.

Структура модели организации управления руководителем множеством процессов в результате реализации управленческих мероприятий (УМ) приведена на рисунке 1.

~ 25 ~ Рисунок 1 - Структурная схема управленческой деятельности На схеме изображены:

(t )(i = 1, I ) Yid ( 1) управляемые процессы - I процессов, которые одновременно протекают и находятся под постоянным наблюдением и управлением руководства объединения, среди которых имеют место как полностью независимые, так и частично зависимые;

(t )(i = i, I ) PYid ( 1) планы управляемых процессов - согласуются с сетевой моделью и детализируются по каждому этапу с учетом возможных задержек и непредвиденных расходов предыдущих этапов;

( ) P i = 1, I - также формируются с учетом календарных планов планы УМ mi сетевой модели и детализации состояний управляемых процессов, ~ 26 ~ направленные на организационные аспекты реализации программы управленческих мероприятий;

программа анализа характеристик и параметров управляемых процессов, которая выполняет действия [ ] ( ), Ai : ai t j, Yid ( 1) j, PYid ( 1) j, k ij eij i = 1, I (1) каждое из которых преобразует моменты времени tj для текущего состояния, Yij, управляемого процесса, Pyij плана по обобщенной системе критериев kij в оценочные значения показателей eij, а также формирующая интегральную характеристику обобщенного процесса, представляющего объединение [ ] B : eij,C j E j (2) в зависимости от оценки состояний и содержания агрегированной цели Сj формируемой на основании подцелей cij в моменты времени ti:

[] Г : c ij C j (3) ;

обобщенный план УМ Pm = U Pmid ( 1) (4) i формируется на основании формального объединения всех планов управленческих мероприятий для управляемых процессов;

план-сценарий УМ Рт, является подмножеством обобщенного плана УМ (4), относящийся к строго определенному промежутку времени Pm Pm ;

(5) Pmt k план-диспетчер УМ представляет расписание на период d выполнения d УМ и создается как подвыборка плана-сценария Pm на дату dv d Pm Pmd (6) и последующего разнесения УМ по времени (k=1,2,...) [ ] H : Pmd ;

t d Pmt k k (7) d ресурс R (материальные ресурсы, людские, свободные производственные мощности, финансы и т.д.), является резервом, направленным на возможность корректировки управляющих процессов;

процесс реализации УМ представляет действия руководителя, которые выполняются, как правило, в установленных рамках. В этих пределах реализуются процедуры оперативного управления, которые ориентируются на t d t d Pmtd k k k выполнение запланированных УМ в каждый момент времени, на основании которого:

оценивается текущее состояние управляемого процесса (1) и формируется обобщенная оценка состояния совокупности всех процессов (2);

~ 27 ~ реализуется управляющее воздействие;

корректируется и редактируется сам управляемый процесс;

выполняется коррекция плана управляемого процесса;

корректируется план УМ и т.д.

Рисунок 2 - Структура информационных потоков и ПО в системе подготовки планов стратегического развития ~ 28 ~ Таким образом, предложенная модель формирования управленческих мероприятий направлена на постоянный мониторинг и коррекцию управленческих мероприятий для соблюдения сформированных планов реализации программы стратегического развития.

Для предлагаемой системы моделей и функций управления разработана архитектура программно-моделирующего комплекса, а также предложена структура информационных потоков и программного обеспечения (ПО) в системе подготовки планов стратегического развития (рисунок 2).

Разработаны алгоритмы реализации отдельных этапов стратегического планирования, включающие структуры данных для моделирования рыночной среды, систему показателей финансовой деятельности, данные для мониторинга и др., которые служат для поддержки принятия управленческих решений.

Список информационных источников Николаев А.Б. Информационные технологии в менеджменте и транспортной [1] логистике: учебное пособие / А.Б. Николаев, А.В. Остроух. – Saint-Louis, MO, USA: Publishing House Science and Innovation Center, 2013. – 254 с. - ISBN 978-0 615-67110-9.


Остроух А.В. Разработка информационно-аналитической системы мониторинга [2] технологических процессов предприятия автомобильной промышленности / А.В.

Остроух, Юань Тянь // В мире научных открытий – Красноярск: Научно инновационный центр, 2013. - №8.2 (44). – С. 191-205.

Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной [3] деятельности / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. - 240 с. ISBN 978-5-94385-056-1.

Суркова Н.Е., Угарова Ю.Н. Организация работы ит-подразделения в [4] холдинговых структурах // Автоматизация и управление в технических системах.

– 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-59 (дата обращения: 31.10.2013).

Тянь Юань. Мониторинг процесса производства сухих строительных смесей / [5] А.В. Остроух, Вэй Пьо Аунг, Юань Тянь // Наука и образование в XXI веке:

Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сб. науч. тр. по мат лам Междунар. науч. – практ. конф. 30 сентября 2013 г.: Часть 1. – Тамбов: ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. – С. 138-140.

Тянь Юань. Мониторинг технологического процесса производства керамического [6] кирпича / А.В. Остроух, Р.Р. Чаудхари, Юань Тянь // Наука и образование в XXI веке: Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сб. науч. тр. по мат-лам Междунар. науч. – практ. конф. 30 сентября 2013 г.: Часть 1. – Тамбов:

ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. – С. 140-143.

Тянь Юань. Интеграция компонентов системы мониторинга /А.В. Остроух, Юань [7] Тянь // Молодой ученый. – Чита: ООО «Издательство Молодой ученый», 2013. №10. - С. 182-185.

Тянь Юань. Современные методы и подходы к построению систем управления [8] производственно-технологической деятельностью промышленных предприятий / А.В. Остроух, Юань Тянь // Автоматизация и управление в технических системах.

– 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-53 (дата обращения: 24.09.2013).

~ 29 ~ DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- STUDY OF PROBLEMS OF ORGANIZATION OF KNOWLEDGE IN THE FIELD OF INFORMATION TECHNOLOGY Belousova A.I., Pavlov D.A.

Abstract The paper analyzes the evolution of decision support systems. An approach to the development of intelligent system handling of knowledge, which will reduce the time of finding relevant information, will increase the accuracy of the information, provide the ability to analyze the information at different levels of decision-making, ensure efficiency and accessibility of information.

Keywords: management, modeling, information environment, automated control systems, decision support, information technology, business processes, Customer Relationship Management (CRM).

УДК 004. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМ ОРГАНИЗАЦИИ ЗНАНИЙ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Белоусова А.И., Павлов Д.А.

Аннотация В статье анализируется эволюция развития систем поддержки принятия решений. Предложен подход к разработке интеллектуальной системы, оперирующей знаниями, которая позволит снизить время поиска нужной информации, повысит достоверность информации, обеспечит возможность анализа информации на разных уровнях принятия решений, обеспечит оперативность и доступность информации.

Ключевые слова: управление, моделирование, информационная среда, автоматизированные системы управления, системы поддержки принятия решения, информационные технологии, бизнес-процессы, CRM - системы.

Введение Системы поддержки направлены на повышение эффективности работы предприятий при использовании прикладного программного обеспечения. Они позволяют учитывать особенности каждого предприятия, важен индивидуальный подход к организации деятельности того или иного предприятия. Используя систему ~ 30 ~ поддержки, предприятие ставит перед собой какую-либо цель, например, повышение эффективности работы сотрудников или увеличение прибыли и т.д. [1] На протяжении всей своей деятельности то или иное предприятие накапливает множество знаний:

опыт, информацию, идеи, отношения. Именно грамотное управление знаниями, возникающими в процессе теоретической и практической деятельности сотрудников, позволяет достичь цели, которую ставит перед собой предприятие [2].

Целью работы является исследование проблемы организации знаний в области информационных технологий. Рассмотрение вопроса организации знаний и анализ процесса осуществления поиска по ним в системе «Поддержка клиентов». Также работа направлена на то, чтобы показать важность организации знаний на предприятии.

Эволюция развития систем поддержки принятия решений Системы поддержки принятия решений стремительно развивались и прошли следующий путь: от систем обработки транзакций до экспертных систем. Интеграция компьютерных информационных систем представлена на рисунке 1 и таблице 1 [8, 9].

Экспертные системы ES Системы поддержки решений DDS Системы автоматизации конторской деятельности OAS Автоматизированные системы управления MIS Системы обработки транзакций TSP Рисунок 1 - Развитие систем автоматизированного управления и систем поддержки принятия решений Экспертная система считается вершиной развития информационных систем и является разновидностью систем поддержки DDS, которая предназначена для достижения цели, поставленной руководством.

Система поддержки клиентов, разработанная в ЗАО «Информационные технологии» - это экспертная система, целью которой было ускорить процесс работы с заявками.

~ 31 ~ Таблица 1 - Сравнительный анализ экспертной системы и системы поддержки решений DDS Помощь лицу, принимающему Имитирование деятельности Цель решение в принятии решения людей-экспертов ЛПР и (или) система Система Кто принимает решение?

Передача экспертизы (эксперт Принятие решений компьютер-человек), Главная ориентация тиражирование экспертизы Кто преимущественно ЛПР Компьютер задает вопросы Лица, группы лиц, организации Лица и группы лиц Объект поддержки С какой информацией Числовой Символьной преимущественно манипулируют Характеристика проблемной Комплексная, широкая, сложная Узкая области Случайные, уникальные Повторяющиеся Тип задач Процедурные и фактические Фактические значения Содержание базы данных знания Способность проводить Нет Да, ограниченная логические рассуждения Возможность получения Ограниченная Да объяснений Система «Поддержка клиентов»

Система «Поддержка клиентов» - это реальная система, разработанная на предметно-ориентированном языке программирования 1С и проходящая в настоящее время опытную эксплуатацию на предприятии (рисунок 2).

Основные вопросы, которые стояли перед разработчиками при разработке системы:

1. Прием и фиксация всех обращений клиентов, как по телефону, так и по e – mail или через самостоятельную регистрацию заявки на сайте.

2. Поиск по выполненным заявкам информации для более быстрого поиска решения по текущей заявке.

3. Прикрепление файлов к заявке для пояснения ситуации.

4. Отслеживание выполнения заявки - кто, когда, что делал с заявкой и ее текущее выполнение.

5. Фиксация времени работы над заявкой.

6. Создание уровней поддержки – Прием заявки - Передача ее на первый уровень (если задача не решена на этапе приема) - Передача на второй уровень, если задача не может быть решена на первом уровне 7. Возможность переадресации заявки между сотрудниками.

~ 32 ~ 8. Оповещение пользователя о решении его заявки.

9. Фиксация состояния и количества баз данных у клиентов (степень настроенности).

10. Фиксация последних установленных релизов.

11. Хранение в базе данных информации для удаленного доступа к клиенту.

12. Хранение и поддержка в актуальном состоянии информации о настройках в базах, в том числе конфигурационных файлов и внешних отчетов.

Рисунок 2 - Карта маршрута бизнес – процесса «Заявка на обслуживание 1С»

1 линия поддержки - это специалисты широкого профиля. 2 линия поддержки это специалисты узкого профиля, которые получают инциденты от первой линии при невозможности их решения на предыдущем уровне. В основе данной системы лежит многоуровневый принцип, что позволяет не отвлекать более квалифицированных специалистов на решение задач, которые могут решить менее квалифицированные специалисты и обеспечить равномерную загрузку для менее квалифицированных специалистов.

Данный принцип имеет недостаток – это увеличенное время решения проблемы, например, если проблемой занимается специалист первой линии поддержки, который впервые столкнулся с ней, что значительно увеличивает время ее решения. При невозможности ее решения, проблема экскалируется более квалифицированному специалисту.

Для решения данного недостатка необходимо, в случае отсутствия в базе знаний решения выбирать уровень поддержки в зависимости от сложности проблемы или конкретного специалиста, который ранее занимался решением похожей проблемы, что позволит ускорить процесс работы с заявками.

~ 33 ~ Система поддержки принятия решения по выбору нужной линии поддержки и специалиста должна опираться на данные базы знаний, но производить не прямой поиск по классификации инцидентов или по совпадению слов, а искать похожие инциденты. На основе анализа, на какой линии поддержки решались эти инциденты и каким сотрудником, выдавать рекомендации оператору для принятия окончательного решения.

Для организации поиска в базе знаний предлагается оперировать методом кластерного анализа и искусственной нейронной сетью, сначала необходимо проводить грубый отбор похожих инцидентов с помощью нейронной сети, а затем, с использованием большего количества влияющих факторов производить выделение кластеров.

Основная задача, которая стояла перед разработчиками – автоматизация процесса работы с клиентами. Важным процессом при работе с клиентом является процесс принятия его заявки и ее решение. В данной системе созданы бизнес процессы для обслуживания заявок клиентов, однако для них требуется продумать процесс организации знаний.


В результате, получилась система, которая хранит информацию по всем заявкам и производит поиск похожих заявок в базе знаний, что значительно ускоряет процесс закрытия заявок. Во многих случаях менеджеру удается проконсультировать и решить проблему клиента по телефону, также многие инциденты могут решить сотрудники первой линии поддержки, не обращаясь при этом ко второй линии поддержки.

Представление знаний в интеллектуальных системах Выделяют следующие системы представления знаний [7 – 10]:

фреймы;

исчисления предикатов;

системы продукций;

семантические сети;

нечеткая логика.

В качестве системы представления знаний, я выбрала систему продукций. Под продукцией будем понимать выражение:

Если X1, X2... Xn то {Y1, D1},... {Ym,Dm}, где: Xi,Yi - логические выражения, Di - фактор достоверности (0,1) или фактор уверенности (0,100). [5] Системы продукций - это набор правил, которые применяются в качестве базы знаний, называемый также базой правил. В Стэндфордской теории фактор уверенности CF (certainty factor) принимает значения от +1 (максимум доверия к гипотезе) до 1 (минимум доверия). [3] ~ 34 ~ А.Ньюэлл и Г.Саймон отметили в GPS(Glоbal Position System), что продукции аналогичны навыкам решения задач человеком в долгосрочной памяти человека и при работе системы данные продукции не изменяются подобно навыкам в долгосрочной памяти [7 – 9]. Для решения проблемы вызываются они по «образцу». Рабочая память продукционной системы схожа с краткосрочной памятью человека. Содержание рабочей области после решения задачи не сохраняется [4].

Работу продукционной системы инициирует начальное описание задачи. Далее, из продукционного множества правил выбираются лишь те правила, которые пригодны для дальнейшего применения. Эти правила создают конфликтное множество, для выбора этих правил из конфликтного множества применятся различные стратегии разрешения конфликтов, которые либо достаточно простые, либо это сложные эвристические правила.

Продукционная модель, как таковая, не имеет механизма выхода из нерешаемых состояний в процессе поиска. Она работает до тех пор, пока не исчерпаются все продукции, которые доступны. На практике реализации продукционных систем содержат механизмы возврата в предыдущее состояние для управления алгоритмом поиска [5, 9].

Поиск по базе знаний Поиск похожих вариантов решения заявки может осуществляться либо по определенным разделам, либо по всей базе знаний. Для того чтобы организовать автоматическое хранение информации, используется стемматизация, нахождение слов по корню слова.

На общей схеме поиска направления эскалации инцидента (рисунок 3, [6]) показана последовательность поиска линии поддержки и сотрудника, который сможет наиболее квалифицировано и быстро решить инцидент, который невозможно решить на первой линии поддержки с помощью простого запроса к базе знаний.

Рисунок 3 - Общая схема поиска направления эскалации инцидента Заключение Использование знаний и управление ими имеет множество преимуществ. В работе было проанализировано, что собой представляют система поддержки, ~ 35 ~ управление знаниями, рассмотрена система поддержки клиентов, поиск по базе знаний.

Создание такой интеллектуальной системы, оперирующей знаниями, позволит снизить время поиска нужной информации, повысит достоверность информации, обеспечит возможность анализа информации на разных уровнях принятия решений, обеспечит оперативность и доступность информации (возможность доступа к системе через интернет).

Список информационных источников Белоусова А.И. Подход к формированию многоуровневой модели мультиагентной [1] системы с использованием миваров / А.В. Остроух, А.И. Белоусова, М.Н.

Краснянский, О.О. Варламов // Перспективы науки. – 2011. - № 5(20). - С. 57 – 61.

Николаев А.Б. Информационные технологии в менеджменте и транспортной [2] логистике: учебное пособие / А.Б. Николаев, А.В. Остроух. – Saint-Louis, MO, USA: Publishing House Science and Innovation Center, 2013. – 254 с. - ISBN 978-0 615-67110-9.

Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной [3] деятельности / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. - 240 с. ISBN 978-5-94385-056-1.

Остроух, А.В. Основы построения систем искусственного интеллекта для [4] промышленных и строительных предприятий / А.В. Остроух - М.: ООО «Техполиграфцентр», 2008. - 280 с. - ISBN 978-5-94385-033-2.

Остроух А. В., Суркова Н. Е. Методы проектирования информационных систем:

[5] учебное пособие. - М.: РосНОУ, 2004. - 144 с.

Павлов Д.А. Система поддержки принятия решений для повышения [6] эффективности распределения заявок между сотрудниками и уменьшения времени требуемого для решения инцидентов в системах service desk. – М. 2011.

С. 4-7.

Поспелов Д.А. О «человеческих» рассуждениях в интеллектуальных системах // [7] Логика рассуждений и ее моделирование. Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР. – М., 1983. – С. 5–37.

Робинсон Дж. Машинно-ориентированная логика, основанная на принципе [8] резолюции // Кибернетический сборник. Новая серия. – М.: Мир, 1970. – Вып. 7. – С. 194–218.

Суркова Н.Е., Угарова Ю.Н. Организация работы ит-подразделения в [9] холдинговых структурах // Автоматизация и управление в технических системах.

– 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-59 (дата обращения: 31.10.2013).

Уинстон П. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1980. – 519 с.

[10] Черняк Л. Управление знаниями и информационные технологии // Открытые [11] системы. – 2000. - №10.

Юрчик П.Ф. Формализация задач принятия решений при управлении проектами [12] обеспечения жизненного цикла автодорожных объектов / П.Ф. Юрчик, А.В.

Остроух А.Г. Соленов, И.Н. Акиньшина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - М.: «Научтехлитиздат», 2007. - №3. - С. 13-18.

Юрчик П.Ф., Нестеренко В.И., Павлов Д.А., Рогова О.Б. Автоматизация [13] поддержки принятия решений по обеспечению бескризисой работы промышленного предприятия: монография. - М.: ООО «Техполиграфцентр», 2006.

– 197 с.

~ 36 ~ DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- ANALYSIS SOFTWARE MODELING BUSINESS PROCESSES Shazhaev I.S., Nikolaev A.B.

Abstract This article analyzes the various software-oriented simulation modeling of business processes. Examined and described such software as AnyLogic, Business Studio, Bizagi Process modeler, as well as software DEQSS, developed at the Department of "Automated Control Systems".

Keywords: simulation, modeling, business process.

УДК 004. АНАЛИЗ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ Шажаев И.Ш., Николаев А.Б.

Аннотация В статье проведен анализ различных программных средств, ориентированных на имитационное моделирование бизнес-процессов. Рассмотрены и описаны такие программные продукты как AnyLogic, Business Studio, Bizagi Process modeler, а также программное обеспечение DEQSS, разработанное на кафедре «Автоматизированные системы управления».

Ключевые слова: имитация, моделирование, бизнес-процесс.

Введение Бизнес моделирование представляет собой деятельность по организации и имитации бизнес-процессов в программной среде, с целью оптимизации и выявления статистических данных. Система бизнес моделирования помогает принимать взвешенные стратегически важные решения, направленные на реструктуризацию и совершенствование бизнес деятельности.

Основными причинами, по которым в результате диагностики руководители компаний принимают решение о старте работ по формализации и оптимизации бизнес процессов, являются следующие:

выполнение ненужных (не добавляющих ценность) работ, разная протяженность циклов работ;

~ 37 ~ отсутствие стандартизации и унификации бизнес-процессов, произвольная структура бизнес-процессов, отсутствие документации, регламентирующей их выполнение;

неэффективная архитектура информационных потоков (сбор, анализ, хранение данных), недостаточный уровень автоматизации;

избыточное число подразделений и департаментов, дублирование функций, неэффективное взаимодействие между ними;

размытие зон ответственности, отсутствие ответственного за бизнес-процесс и его результат в целом;

концентрация всех полномочий на высшем уровне иерархии, отсутствие практики делегирования полномочий;

излишние трудозатраты на контрольно-отчетную деятельность, существенные потери времени на согласованиях;

система оценки труда не мотивирует сотрудников к снижению затрат и повышению качества, мотивационные показатели подконтрольны мотивируемому.

Все вышеперечисленные причины, а также и иные, можно оптимизировать или исключить с помощью наиболее известных программных средств имитационного моделирования, таких как AnyLogic, Business studio, Bizagi Process modeler.

Программная среда моделирования AnyLogic Уникальность, гибкость и мощность языка моделирования, предоставляемого AnyLogic, позволяет учесть любой аспект моделируемой системы с любым уровнем детализации. Графический интерфейс AnyLogic, инструменты и библиотеки позволяют быстро создавать модели для широкого спектра задач от моделирования производства, логистики, бизнес-процессов до стратегических моделей развития компании и рынков.

AnyLogic - единственный инструмент имитационного моделирования (ИМ), который поддерживает все подходы к созданию имитационных моделей: процессно ориентированный (дискретно-событийный), системно динамический и агентный, а также любую их комбинацию (рисунок 1).

Системная динамика, заменяя индивидуальные объекты их агрегатами, предполагает наивысший уровень абстракции. Дискретно-событийное моделирование работает в низком и среднем диапазоне. Что же касается агентного моделирования, то оно может применяться практически на любом уровне и в любых масштабах. Агенты могут представлять пешеходов, автомобили или роботов в физическом пространстве, клиента или продавца на среднем уровне, или же конкурирующие компании на высоком уровне.

~ 38 ~ Рисунок 1 - Уровни абстракции в AnyLogic Для моделирования бизнес-процессов в AnyLogic можно использовать любой из подходов имитацинного моделирования. Рассмотрим, как протекает бизнес-процесс на примере автозаправочной станции в дискретно-событийном моделировании (рисунок 2, 3).

Рисунок 2 - Модель СМО бензоколонки с отказами Автозаправочная станция представляет собой одноканальную систему массового обслуживания (СМО). Построение модели такой системы выполняется с помощью ~ 39 ~ элементов библиотеки Enterprise Library. Для построения СМО используются элементы:

Source – источник заявок.

Queue – очередь ожидающих обслуживания заявок.

Delay – элемент моделирующий узел обслуживания.

Sink – элемент, принимающий отработанные заявки.

Рисунок 3 - Работающая модель автозаправочной станции в AnyLogic с анимацией и графиком времени обслуживания Заявки – автомобили поступают в систему по времени между прибытиями.

Изменение времени соответствует экспоненциальному закону распределения с интенсивностью (lambda), равной 0.5. Вместимость очереди qN равна автомобилям. Заявки могут покидать очередь по истечении таймаута через порт T.

Значение таймаута равно 20. Процессор обслуживания (бензоколонка) delay выполняет обработку заявки с явно заданным временным интервалом, который подчиняется экспоненциальному закону распределения. Интенсивность работы процессора mu=0.25.

С помощью данной модели мы можем определить, сколько автомобилей прибыло на станцию, сколько из них было обработано заявок, и сколько не обработано. Чтобы увеличить количество обработанных заявок в модель можно добавить еще один канал обслуживания, и запрограммировать так, чтобы необработанные заявки с первого канала автоматически переходили на второй канал, тем самым увеличивая число обработанных заявок. Такая модель СМО называется двухканальной.

Программная среда бизнес моделирования Business studio Система бизнес моделирования Business Studio разработана специально для максимально легкого создания бизнес-архитектуры. Помимо этого, она обеспечивает ~ 40 ~ решение смежных задач, необходимых для обеспечения непрерывного развития компании. Таким образом, Business Studio поддерживает полный цикл создания эффективной системы управления компанией – «Проектирование - Внедрение – Контроль – Анализ», позволяя решать следующие задачи:

формализация стратегии и контроль ее достижения;

моделирование и оптимизация бизнес-процессов;

проектирование организационной структуры и штатного расписания регламентация деятельности: разработка регламентов и распространение их среди сотрудников;

внедрение системы менеджмента качества в соответствии со стандартом ISO;

формирование технических заданий и поддержка внедрения информационных систем.

Возможности Business Studio можно наглядно продемонстрировать с помощью диаграммы, показывающей цикл совершенствования компании (рисунок 4).

Рисунок 4 - Цикл совершенствования компании в Business studio Содержание этапов представлено на рисунке 4, а их назначение раскрыто в таблице1.

~ 41 ~ Таблица 1 – Назначение этапов цикла совершенствования компании Этап Содержание этапа Проектирование Разработка или внесение изменений в бизнес-архитектуру Внедрение Внедрение изменений в жизнь компании Контроль Текущий контроль состояния компании Анализ Анализ отклонений и предложений сотрудников с целью выработки идей о совершенствовании бизнес-архитектуры В функциональные возможности имитационного моделирования и функционально стоимостного анализа в business studio входит:

1. Определения стоимости продуктов бизнес-процессов.

2. Оценки эффективности бизнес-процессов.

3. Расчета необходимого количества персонала.

4. Поиска узких мест.

Комплексная модель в business studio содержит следующие элементы:

1. Стратегия (Система целей и показателей их достижения).

2. Модель бизнес-процессов и их KPI.

3. Организационная структура.

4. Ресурсы и документы.

5. Информационные системы.

В качестве графической среды моделирования Business studio используется широко распространенный пакет Microsoft Office Visio.

С помощью модели автозаправочной станции построенной в Business studio через механизм имитационного моделирования (рисунок 5), можно задавать поток автомобилей прибывающих на станцию, задать время обработки одной заявки, также можно узнать, сколько машин будет обслужено, и сколько уедут, не дождавшись своей очереди. Можно рассчитать стоимость обслуживания одного потребителя с учетом стоимости бензина, зарплаты кассира и обслуживающего персонала. На основе этих, а также других данных можно оптимизировать бизнес-процесс и выявить точное количество статистических данных: сколько литров бензина реализовано, и при необходимости увеличить это количество.

~ 42 ~ Рисунок 5 - Модель автозаправочной станции в Business studio Программная среда моделирования бизнес процессов Bizagi Process modeler Bizagi Process Modeler - это программная среда, специализирующаяся на разработке диаграмм или цепей бизнес-процессов.

Программный продукт Bizagi позволяет строить модели бизнес деятельности, выполнять и совершенствовать бизнес-процессы, используя графическую среду, без необходимости программирования.

Имитационное моделирование в Bizagi Process Modeler осуществляется с помощью диаграмм с небольшим числом графических элементов. Это помогает пользователям быстро понимать логику процесса. Выделяют четыре основные категории элементов:

объекты потока управления: события, действия и логические операторы;

соединяющие объекты: поток управления, поток сообщений и ассоциации;

роли: пулы и дорожки;

артефакты: данные, группы и текстовые аннотации.

Элементы этих четырёх категорий позволяют строить простейшие диаграммы бизнес-процессов, что является очень удобным даже для начинающих пользователей.

Для повышения выразительности модели спецификация разрешает создавать новые типы объектов потока управления и артефактов.

Bizagi Process Modeler разработан в стиле Microsoft office (рисунок 6).

~ 43 ~ Рисунок 6 - Основное меню Bizagi Process Modeler Основная идея заключается в простоте и удобстве пользования для различных категорий пользователей аналитиков, (архитекторов, BPMN-разработчиков, тестировщиков).

Программная среда бизнес моделирования DEQSS DEQSS – это программная среда дискретно-событийного моделирования в которой можно создавать диаграммы процессов, выявлять статистические данные (рисунок 7). Есть возможность визуализации данных в виде различных графиков и диаграмм.

На этапе построения модели в программной среде DEQSS, при установке параметров продолжительности формирования задачи, можно задавать несколько видов закона распределения: равномерное, экспоненциальное, нормальное, Бернулли и смесь экспонент. В DEQSS аналогично AnyLogic можно задавать несколько каналов обслуживания заявок. Одним из преимуществ программной среды DEQSS является возможность установления вероятности передачи задач между серверами. Построив модель на примере автозаправочной станции в DEQSS можно моделировать поток заявок, увеличивать количество обработанных заявок, а также установить с какой вероятностью будет произведен переход задач между серверами.

~ 44 ~ Рисунок 7 - Главное меню системы DEQSS Сравнение систем моделирования бизнес-процессов По результатам исследование следует вывод, что для бизнес моделирования лучше остальных подходит программная среда Business studio (таблица 2).

Таблица 2 - Сравнение систем моделирования бизнес-процессов к Отличительные особенности Програм Методики и Требования технологии: пользователю -мное обеспече -ние Дискретно- Теоретические знания в Построение модели из любой AnyLogic событийное. области теории предметной области.

моделирования Агентное Построение модели с различным моделирова- Знание языка уровнем абстракции (использование ние. программирования различных подходов).

JAVA.

Системная визуализация процесса 3D динамика. Знание принципов моделирования.

объектно- Постановка различных экспериментов.

ориентированного программирования.

Работа в Microsoft Разработка стратегических карт, Business BSC/KPI, моделирова- проектирование сбалансированной Studio Office Visio.

ние бизнес- стандартов системы показателей (BSC/KPI).

Поддержка процессов, Сбор и анализ значений показателей.

IDEF0.

имитацион Поддержка графической Создание графических моделей бизнес ное среды. процессов.

моделирова ~ 45 ~ ние, Имитационное моделирование и функцио- функционально-стоимостной анализ.

нально- Разработка модели организационной стоимостной структуры.

анализ, Расчет штатной численности.

поддержка СМ.К Формирование регламентирующих документов.

Поддержка создания и улучшения системы менеджмента качества в соответствии со стандартами ISO.

Работа в графической Интеграция бизнес-процессов.

диаграмма Bizagi потока, среде.

Process Управление бизнес-процессами.

функцио Modeler Понимание Реинжиниринг бизнес-процессов.

нальная блок- методологии схема потока, моделирования бизнес- Модели бизнес-процессов и нотации.

управления, процессов.

диаграммы Работа в Microsoft Ганта, PERT Office.

схема.

Знание программного Построение моделей бизнес процессов.

Дискретно DEQSS событийный продукта (работа в Вероятностно-статистический анализ.

подход графической среде).

Несколько законов распределения.

Знание принципов построения диаграмм и Установка параметров узлов. Метод стохастической аппроксимации.

связей между ними.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.