автоматизацией и заводом будущего. Во врезке "Производство по индивидуальному заказу" описывается, каким может стать производственный процесс в будущем. Все методы, объединенные в систему CIM, взаимосвязаны, поскольку пользуются общей интегрированной базой данных. Так, например, благодаря интеграции данных системы CAD могут объединяться с системами автоматизированного производства (Computer-Aided Manufacturing - САМ), т.е. программами для обработки деталей с применением числового программного управления, а автоматизированные системы планирования и управления производством - с автоматизированными системами подачи материалов, что значительно ускоряет процесс составления ведомостей необходимых деталей. Таким образом, в полностью интегрированной системе отдельные функции проектирования, тестирования, изготовления, сборки, контроля качества и управления материалами не только автоматизированы, но и связаны как между собой, так и с процессом производственного планирования и составления графиков.
Технологии в сфере услуг
Основным элементом снижения стоимости, повышения качества и скорости выполнения операций, связанных с предоставлением услуг, является способность сервисной компании эффективно управлять потоком информации и ее обработкой2. Подобно тому, как XIX век стал "отцом" промышленной революции, XX столетие "породило" информационную революцию. Понятие информационной революции связано с бурным развитием технологий, обеспечивающих быстрые и дешевые методы передачи, обработки, хранения и получения информации. Стремительное развитие электроники привело к тому, что за последние несколько десятков лет в сервисном секторе экономики стали широко применяться самые разнообразные новые информационные технологии. Этой теме посвящены следующие разделы данного дополнения.
Офисная автоматизация
Офисная автоматизация (Office Automation) достигается интеграцией различных офисных технологий с усовершенствованными офисными процессами, целью которой является повышение эффективности и производительности работы офисных служащих. Офисную автоматизацию нередко связывают с такими технологиями, как персональные компьютеры, текстовые редакторы, электронные таблицы, электронная и голосовая почта, факсимильное оборудование и проведение телеконференций. Исследователь этого вопроса Джон Нэйсбит (John Naisbitt) написал в своем бестселлере Megatrends: "Мы тонем в информационном потоке, жаждая при этом знаний и интеллекта". Инструменты офисной автоматизации как раз предназначены для формирования новых сведений и знаний и их эффективного использования.
Текстовые редакторы и электронные таблицы - это две офисные системы из огромного множества, позволяющие преобразовать идеи и данные в знания, представленные в понятной для любого будущего пользователя форме. Текстовые редакторы значительно повышают производительность обработки документации, поскольку сокращают время создания проектов текстовых материалов, их редактирования, одобрения, копирования, печати и хранения. Благодаря применению электронных таблиц сокращаются сроки организации, анализа и интерпретации огромных объемов данных. Электронная почта и факс позволяют быстро и эффективно передавать и распространять информацию среди других пользователей и хранить ее для последующего использования. Цели голосовой почты в основном аналогичны электронной, но она предназначена для передачи, хранения и получения вербальной информации. Все эти инструменты используются для быстрого и простого обмена информацией, однако есть одна технология, а именно - телеконференции, которая позволяет обеспечивать интерактивный обмен информацией и образами в реальном времени. Благодаря этому данная технология постепенно вытесняет практику обычных собраний, что уже привело к значительному сокращению командировочных расходов, обеспечив при этом быструю реакцию на любые проблемы, возникающие в самых разных точках мира.
Многие примеры, приведенные здесь, воспроизведены по книге Blair J. Berkley and A. Gupta, "Improving Service Quality with Information Technology", Working Paper 9-93-9 (Madison: University of Wisconsin, 1993).
Системы распознавания образов
В системах распознавания образов (Image Processing Systems) современные цифровые и оптические технологии используются для сканирования, ввода, хранения и воспроизведения образов любого уровня сложности. Например, оборудование для распознавания образов широко применяется в банках при проведении операций по кредитным карточкам и при проверке чеков. Так, American Express использует в операциях с кредитными карточками специальную камеру для распознавания образов, преобразующую регистрационные бланки (бумажные) в цифровые образы. После этого устройство для распознавания знаков анализирует номер счета полученного цифрового образа (с точностью до 99%), и оператор регистрирует суммы расходов с использованием цифровых образов, а не бумажного бланка. Такая система не только повышает точность процедуры выписывания счетов, но и позволяет операторам, непосредственно обслуживающим клиентов, находить учетные данные по операциям в течение считанных секунд, а не дней (которые иногда требуются для поиска данных, хранящихся на микропленке).
Новые технологии, использующие штрих-коды и сканирование, позволили значительно снизить уровень товарно-материальных запасов супермаркетов и магазинов, торгующих со скидками. Кроме того, с их помощью эти магазины могут точнее отслеживать структуру сбыта. Так, например, торговая сеть Wal-Mart использует эти технологии в сочетании с методом электронного обмена данными для увеличения объема продаж на квадратный метр торговых помещений и повышения уровня координации с поставщиками.
Электронный обмен данными
Электронный обмен данными (Electronic Data Interchange - EDI) представляет собой процесс, в ходе которого данные информационной системы одной фирмы (например, закупочной) электронным способом преобразуются во вводимые данные информационной системы другой фирмы (например, по сбыту) без каких-либо задержек, неизбежных при использовании обычной почты, и обеим фирмам при этом не приходится заниматься вводом этих данных. Так, например, торговая сеть готовой одежды Limited воспользовалась системой EDI для связи всех своих магазинов с текстильной фабрикой, находящейся в Гонконге. Эта система получает от всех магазинов информацию о сбыте, обрабатывает ее и отсылает результаты обработки обратно. После этого фабрика приступает к производству именно тех изделий, которые продаются лучше всего. Банк Wells Fargo Bank позволяет своим клиентам - коммерческим фирмам самостоятельно управлять их кассовыми счетами путем введения данных непосредственно на счета в компьютере банка через систему электронного обмена. Электронный обмен данными широко используется как в производственном, так и в сервисном секторе экономики. В общем, эта технология обеспечивает эффективное средство быстрого обмена информацией между поставщиками какой-либо продукции или услуг и их потребителями.
Системы принятия решений и экспертные системы
Многие описанные выше информационные технологии предназначены для повышения эффективности передачи, хранения, получения и обработки данных. По сравнению с ними системы принятия решений и экспертные системы (Decision Support and Expert Systems) представляют собой шаг вперед, поскольку обеспечивают поддержку в процессе принятия решений, а порой даже заменяют этот процесс. Они незаменимы при определении альтернатив, сборе и анализе информации, необходимой для оценки этих альтернатив, и при выборе оптимального решения или наиболее выгодных альтернатив. Эти системы также эффективно используются для оценки затрат или других последствии принятия того или иного решения, предложенного менеджером. Например, банк Chemical Bank разработал экспертную систему на персональных компьютерах для оценки проведения розничных банковских операций с клиентами. Она получила название Genesys и предназначена для обеспечения непосредственного контакта различных групп банковских клерков с клиентами. Одной из характеристик этой системы является ее способность принимать решения о предоставлении ссуд частным лицам на основе автоматизированной оценки кредита. В ходе этой оценки экспертная система анализирует информацию о клиенте, полученную из самых разных баз данных, и принимает решения,
основываясь на стандартных правилах, разработанных опытными специалистами по предоставлению ссуд.
Сетевые компьютерные системы
Сегодня трудно найти организацию, в офисе которой стоял бы один универсальный компьютер, выполняющий все вычислительные функции. Обычно персональные компьютеры и мощные вычислительные машины соединяются в единую систему, или сеть, как между собой, так и с принтерами, факс-аппаратами, ксероксами и другой офисной техникой через
телекоммуникационные каналы связи. Такое распределение компьютерных мощностей в пределах организации называют также распределенной обработкой данных. Очень часто оно достигается с помощью архитектуры клиент/сервер, которая состоит в том, что сети персональных компьютеров конечных пользователей (клиентов) объединяются более производительными компьютерами или крупными вычислительными станциями или даже мощными компьютерами, которые служат серверами или суперсерверами. Профессор информационных систем Университета Южной Калифорнии Джон Йормак (Jon Yormark) описал преимущества систем клиент/сервер (Client/Server Systems) следующим образом: "Системы клиент/сервер обеспечивают разделение труда между компьютерами. Вычислительные станции и мощные микрокомпьютеры выполняют то, что могут делать лучше всего, т.е. обрабатывают огромные массивы данных; а персональные компьютеры клиентов - то, с чем они отлично справляются, т.е. анализируют и представляют данные в виде, желательном для клиента". Ведущей компьютерной системой, в которой используется эта технология, является система SAP R/3, подробно описанная в дополнении к главе 16 данной книги.
Сетевые компьютерные системы позволяют клиентам общаться между собой электронным способом и совместно пользоваться аппаратным обеспечением, программами, данными и другими ресурсами. Например, конечные пользователи локальной офисной вычислительной сети (Local Area Network - LAN), состоящей из нескольких микрокомпьютеров, могут совместно пользоваться пакетами программного обеспечения и большими базами данных, хранящимися на сервере, и распечатывать документы на дорогом лазерном принтере, обеспечивающем высочайшее качество печати. В последние два десятилетия неуклонное снижение цен и расширение возможностей микрокомпьютеров и каналов телекоммуникационной связи способствовали широкому распространению сетей типа клиент/сервер, и похоже, что в будущем эта тенденция только усилится.
НОВАЦИЯ
Производство по индивидуальному заказу
Представьте себе велосипедиста, который, решив предпринять длительное путешествие по стране и доехав до маленького городка в Неваде, обнаруживает, что сломалась зубчатая передача для переключения скоростей его итальянского велосипеда. Где взять запасную деталь? Последние 10 лет ответ на этот вопрос можно получить, воспользовавшись специальной информационной дискетой, которую каждый путешественник берет с собой в поездку. В недалеком же будущем, по мнению специалистов, запасную деталь для велосипеда, автомобиля и множества других потребительских товаров можно будет просто "распечатать" из компьютерного файла на ближайшей фабрике, представляющей собой эквивалент будущей круглосуточной ремонтной мастерской.
Так, например, в приведенном нами примере с зубчатой передачей станок может получить из файла на диске геометрическое описание сломавшейся детали. После этого компьютерная программа сообщает станку порядок нанесения тонких слоев конструкционного материала: путем разбрызгивания капель или направлением энергии лазера на слой металлического порошка. Попеременно используя оба этих способа, станок наносит слои, которые сплавляются между собой и постепенно принимают форму заказанной детали.
Основой такого способа производства стал набор новейших технологий, известных под общим названием "быстрого макетирования". С применением современных технологий -
стереолитографии, покрытия методом осаждения, лазерного спекания и других - можно создавать модели в натуральную величину, предназначенные для эскизного проектирования, что позволяет также изготавливать инструменты для получения конкретных деталей. В ближайшем будущем усовершенствование этих технологических процессов - в сочетании с прогнозируемым снижением издержек на оборудование - может привести к тому, что эти новейшие технологии будут применяться непосредственно для производства готовых деталей.
По мнению специалистов, дальнейшее усовершенствование этих методов способно обеспечить в недалеком будущем беспрецедентный уровень индивидуализации выпуска продукции. Так, вполне возможно, что скоро будет создан станок, который сегодня создает зубчатое колесо для велосипеда, а завтра - автомобильный карбюратор. Возможность свести всю информацию о потребностях конкретного клиента в несколько распечатываемых компьютерных файлов символизирует отход от массового производства стандартизированной продукции, т.е. поточного производства, основоположником которого был автомобильный магнат Генри Форд. Постпромышленное производство развивается в направлении массового выпуска продукции по индивидуальным заказам, т.е. изготовления большого количества персонифицированных товаров.
Однако, чтобы вам изготовили деталь по индивидуальному заказу, недостаточно просто посетить ближайшую фабрику. Производители должны не просто изготовить отдельное зубчатое колесо для велосипеда. Для широкомасштабного производства лучше создать коммуникационные сети, связывающие в единую систему поставщиков автомобилестроительных заводов и фабрик по пошиву джинсов, что ускорило бы сроки выполнения заказов. Кроме того, такие сети могли бы теснее объединить заказчиков и потребителей. Вполне возможно, что магазин нового тысячелетия будет оборудован оптическими сканерами, способными снимать с клиента все необходимые мерки, пересылать их через коммуникационную сеть на фабрику и спустя несколько дней получать сшитые по этим меркам джинсы. Современные магазины готовой одежды уже начали подобные эксперименты.
Источник. "Custom Manufacturing", Scientific American, September 1995, p. 160-161. Перепечатано с разрешения. Copyright© 1995 by Scientific American. Все права защищены.
В современных условиях (начиная с 1980-х гг.) под влиянием научнотехнического прогресса в технике и технологии машиностроения происходят существенные изменения форм организации производства товаров, обусловленные механизацией и автоматизацией бизнес-процессов. Одной из таких форм, получившей применение при внедрении средств автоматизации в гибкую производственную систему, является интегрированная форма организации производства, которая предполагает объединение основных и вспомогательных операций в единый производственный процесс с линейной и/или ячеистой (матричной) структурой при параллельно-последовательной и/или параллельной передаче предметов труда в производстве . В отличие от существующей практики раздельного проектирования операций/микропроцессов складирования, транспортировки, управления и обработки на участках с интегрированной формой организации эти частичные процессы увязываются в единый производственный процесс. Это достигается путем объединения всех рабочих мест с помощью автоматического транспортно-складского комплекса, который представляет собой совокупность взаимосвязанных, автоматических и складских устройств, средств вычислительной техники, предназначенных для организации хранения и перемещения предметов труда между отдельными рабочими местами. Управление ходом производственного процесса здесь осуществляется с помощью ЭВМ, что обеспечивает функционирование всех элементов/участков производственной системы по следующей схеме: поиск необходимой заготовки на складе — транспортировка заготовки к станку — обработка — возвращение детали на склад. Для компенсации отклонений во времени при транспортировке и обработке деталей на отдельных рабочих местах создаются буферные склады межоперационного и страхового заделов .
Экономический эффект при переходе к интегрированной форме организации производства достигается за счет сокращения длительности производственного цикла изготовления деталей, увеличения времени загрузки станков, улучшения регулирования и контроля процесса производства. Принципиальной особенностью интегрированных производств является наличие новой компоненты — компьютерной системы управления, а также широкого применения информационных технологий, обеспечивающих возможность увязки отдельных процессов, функций и задач в единую систему для повышения эффективности производства. Дальнейшее развитие работ в данном направлении в конце 1980-х — начале 1990-х годов привело к появлению понятия компьютеризированного интегрированного производства (КИП). Концепция КИП подразумевала новый подход к организации и управлению производством, новизна которого заключалась не только в применении компьютерных технологий для автоматизации технологических процессов и операций, но в создании интегрированной информационной системы управления производственной деятельностью предприятия. Предполагалось, что достижение информационной интеграции производственнотехнологических процессов возможно осуществить на основе использования общих баз данных, позволяющих более эффективно решать вопросы разработки и проектирования изделий, инженерной подготовки, планирования и регулирования производства, решения задач материально-технического обеспечения, охватывая таким образом все бизнес-процессы предприятия.
Разработке и практическому воплощению концепции КИП был посвящен целый ряд работ российских и зарубежных ученых . В рамках государственной научно-технической программы «Технологии, машины и производства будущего» в 1988 в СССР началась реализация комплекса проектов по созданию автоматизированных заводов (АЗ) «Красный пролетарий» по производству металлорежущих станков и «Тверского завода штампов», представляющих собой попытку практической реализации концепции КИП. Было выполнено предварительное проектирование АЗ, изготовлены опытные образцы нового оборудования, создан испытательный полигон, созданы основные компоненты интегрированной автоматизированной системы управления. Ряд подобных проектов был осуществлен также и за рубежом. Одним из первых стал проект АЗ, реализованный в Японии фирмой Mazak, для производства деталей металлорежущих станков. Завод включал в себя: комплекс гибких производственных модулей (ГПМ) и ГПС, автоматизированные склады, робокарную транспортную систему. Предусматривалось использование компьютерных сетей для сервисной и технической поддержки филиалов, а также взаимодействия с предприятиямипоставщиками комплектующих изделий. В целом за период 1985-1995 гг. в разных странах было создано около 20 КИП с различным уровнем автоматизации, из которых восемь АЗ выпускали металлорежущее оборудование, четыре — изделия для аэрокосмической промышленности (США), остальные КИП были ориентированы на выпуск различных агрегатов широкой номенклатуры, включая компоненты вычислительной техники и электрических машин. От внедрения КИП ожидалось: уменьшение размеров предприятий, увеличение коэффициента использования оборудования и снижение накладных расходов, значительное уменьшение объема незавершенного производства, сокращение затрат на рабочую силу в результате организации «безлюдного» производства, ускорение сменяемости моделей выпускаемой продукции в соответствии с требованиями рынка, сокращение сроков поставок продукции и повышение ее качества .
Тем не менее, несмотря на то, что изысканиям в области применения информационных технологий в гибком производстве было посвящено значительное число научных исследований, а на создание экспериментальных компьютерно-интегрированных производств затрачены значительные финансовые средства, — достичь поставленной научно-практической задачи общей/глобальной интеграции производственного процесса посредством автоматизации управления не удалось. По ряду объективных причин, а также из-за допущенных методологических ошибок системотехнического характера, проекты не были реализованы в полном объеме, а научно-технический задел, полученный в результате проведенных НИОКР, использован в проектах меньшего масштаба. Неудачи в реализации идей и принципов КИП, равно как и многих проектов по разработке автоматизированных систем управления производственными процессами (АСУПП) в 1980-90-х гг. были обусловлены тем, что в их концепцию изначально заложен принцип максимально возможной степени автоматизации управления, практически полностью исключающую участие людей-операторов (лиц принимающих решения) в управлении производством . Сторонники замены естественного интеллекта человека его искусственным подобием для решения различных практических задач изначально ограничились изучением закономерностей поведения объектов управления (ввиду их сложности) на основе сравнения входных воздействий и выходных результатов, игнорируя при этом их внутреннее устройство. Данный методологический подход, известный в кибернетической науке как принцип «черного ящика», получил широкое развитие в теории автоматического управления и обеспечил удовлетворительные результаты в создании технических устройств . Однако, попытки расширить границы его применения до уровня управления сложными социально-экономическими системами с активными элементами (людьми) оказались бесперспективными. По данной причине, несмотря на существенный вклад этой категории исследований в инженерию знаний, реализация многих проектов автоматизированных систем управления в 1980-90х годах ХХ века закончилась отрицательным результатом. Неуклонное следование идее замены человека машиной поставило перед исследователями и разработчиками КИП сложную методологическую проблему адекватного представления в машинной среде знаний о реальных объектах и процессах, решить которую посредством аппарата теории автоматического управления и формализованных методов классической математики объективно не возможно в подавляющем большинстве случаев. Попытки решения трудно формализуемых и не формализуемых задач управления, преобладающих в сложных производственно-экономических системах, с помощью ограниченного интеллекта ЭВМ с классической архитектурой приводили к грубым ошибкам в оперативном регулировании сложного динамического процесса производства. Неразрешимые в рамках этого направления методологические проблемы не позволили разработчикам создать в машинной среде автономную (т.е. не требующую дополнительного обращения к интеллекту человека) модель управления производством. Компромиссным/частичным решением сложной задачи автоматизации управления производственной деятельностью стали проектные и планово-учетные аналитические задачи, реализуемые с помощью систем поддержки принятия решений в составе так называемых корпоративных информационных систем (КИС).
В конечном итоге концепция КИП исчерпала свои возможности в 1990-х. гг., ограничившись задачами автоматизации технологических операций (процессов) в многофункциональных обрабатывающих центрах, позволяющих изготавливать детали на одном рабочем месте в одну установку. Создаваемые на их основе гибкие роботизированные производства с избыточной функциональностью (ГПС/Flexible manufacturing system/FMS) способны в полуавтоматическом (условно-автономном) режиме осуществлять параллельную обработку деталей/многопредметное производство изделий в пределах заданной номенклатуры без необходимости прерывания на переналадку и/или передачи предметов труда на другие обрабатывающие центры. Приспособление к выпуску новых изделий осуществляется за счет изменения рабочего состояния (переналаживания технических средств/инструмента, перепрограммирования системы управления и т.п.) ГПС .
Основу большей части адаптивных/гибких роботизированных производственных систем составляют многофункциональные обрабатывающие центры на базе вертикальных токарных станков (например, многофункциональный обрабатывающий центр серий C50U производства немецкой станкостроительной фирмы Maschinenfabrik Berthold Hermle AG, представленный на рис. 3.1/а), которые способны выполнять практически любые технологические операции в одну установку заготовки/детали (токарная обработка, фрезерование, сверление, развертывание, шлифование, резьбонарезание, зубофрезерование, лазерная сварка).
Рис. 3.1. Гибкая роботизированная производственная система, реализованная на базе многофункциональных обрабатывающих центров (а) и роботизированной системы загрузки/выгрузки деталей со стеллажом (б) 71
В результате их объединения с роботизированной системой загрузки/выгрузки деталей и большегрузным стеллажом может быть создана высокопроизводительная адаптивная производственная система (в качестве примера на рис. 3.1/б приведена роботизированная система RS4 той же станкостроительной фирмы). Такая ГПС может включать до трех встроенных обрабатывающих центров с возможностью ее разблокировки относительно того или иного обрабатывающего центра. Это позволяет обслуживать как роботизированную систему, так и обрабатывающий центр вручную, не прерывая автоматический процесс работы другого модуля. В такой системе можно использовать сменные большегрузные стеллажи самой различной конструкции. С помощью автоматически заменяемых одинарных/двойных захватов возможна загрузка и выгрузка заготовок, обрабатываемых деталей и палет. Это обеспечивает максимальную степень адаптивности применительно к размерам деталей (длительное время работы шпинделя) и оптимальную загрузку в трехсменном режиме, в том числе и в выходные дни (малолюдное/безлюдное производство).
Перспективные разработки в направлении увеличения функциональной избыточности производственных участков механической обработки, с преимущественным использованием машин и оборудования автоматического действия, направлены на развитие новой концепции мехатронных обрабатывающих центров/модулей, обладающих возможностью автоматического изменения их инструментальной компоновки и пространственной конфигурации в реальном режиме работы прерывнопоточного производства. Таким образом, преодоление упомянутых в главах 1 и 2 настоящей работы противоречий между технологической базой индустриального (массового и серийного) производства, в том числе и в автомобилестроении, рассчитанной на постоянный выпуск одномодельной продукции, и новыми требованиями конкурентного рынка осуществляется в направлении замены станков и агрегатов с жесткой функциональной структурой и компоновкой на гибкие производственные модули/системы (ГПС/FMS) с последующим переходом в будущем на реконфигурируемые производственные системы (РПС/Reconfigurable manufacturing system/RMS), обладающих возможностью изменения/адаптации пространственно-временной организации (архитектуры) производственной системы к изменениям рыночного спроса на продукцию в зависимости от применяемых методов организации производства. Развиваемая за рубежом концепция RMS, рассматривается как альтернатива гибким производственным системам. Ее реализация началась за рубежом с середины 90-х г. в США и затем в Германии, Японии (Koren У., U1soy A.G., Mehrabi M.G.) С этой целью был создан и активно действует научно-исследовательский центр в составе Мичиганского университета, который по сути является национальным центром развития и реализации концепции RMS в США (Engineering manufacturing center for Reconfigurable manufacturing systems, University of Michigan), которая вписана в концепцию национального развития машиностроительного производства до 2020 года (Visionary manufacturing challenges for 2020), как одно из основных научно — исследовательских направлений по созданию реконфигурируемых производств и предприятий (Reconfigurable enterprises). При данном центре образован и действует экспериментальный завод для проведения и реализации исследований. Как видно из рисунка 3.2, модули/ячейки RMS работают одновременно и сконструированы так, что при выполнении одного рабочего цикла единовременно осуществляется несколько операций различных видов. Последнее исключает необходимость перемещения и ожидание деталей в очереди между операциями обработки, снижают уровень материальнопроизводственных запасов и количество рабочих обеспечивая минимизацию затрат и увеличение оборачиваемости ресурсов.
Рис. 3.2. Планировка участка реконфигурируемого производства на основе сотовых производственных ячеек/модулей 72
Блочно-модульная/матричная структура реконфигурируемой производственной системы дает возможность компоновать многомерные виртуальные технологические цепочки с различной пространственновременной конфигурацией. Это позволяет попеременно включать технологические ячейки в работу при последовательном чередовании сходных технологических процессов/партий предметов труда на многопредметных групповых/ переменно-поточных линиях со сплошным запуском. Организация производства на основе подобного рода функционально избыточных модулей в виде распределенной производственно-технологической среды позволяет одновременно (параллельно) выполнять большую часть технологических операций по обработке предметов труда, что является наиболее эффективным в отношении производительности, так как позволяет значительно (на 2/3) сократить время их пребывания в производственном процессе (повысить производительность), обеспечивая минимизацию затрат и увеличение оборачиваемости ресурсов.
На большинстве отечественных предприятий машиностроения, независимо от используемых ими моделей организации производства (традиционной или гибкой), этапы производственного процесса чаще всего выполняется последовательно. Это приводит к тому, что время прохождения изделия через технологический процесс включает продолжительность всех последовательно осуществляемых этапов производства, а также непроизводительные потери времени на транспортировку деталей и ожидание между операциями по их обработке. В свою очередь, усиление конкурентной борьбы производителей на товарных рынках после 1980-х гг. требует, помимо обеспечения высокого качества и оптимальной стоимости продукции, — быстроты реакции на запросы потребителей. На сегодняшний день основным конкурентным преимуществом становится высокая скорость выполнения заказов в условиях нестабильной конъюнктуры рынка. Данное преимущество может быть обеспечено сокращением производственного цикла (повышением мощности производственной системы) за счет организации параллельных технологических процессов на основе применения комплекса многофункциональных обрабатывающих центров со сосредоточенным (точечным по О.Г. Туровцу) выполнением деталеопераций. При точечной форме организации производства (выполнения различных деталеопераций) работа полностью выполняется на одном рабочем месте. Изделие изготовляется там, где находится его основная часть (аналогом служит сборка изделия/строительство здания с перемещением рабочих вокруг него). Организация точечного производства имеет ряд достоинств: обеспечивается возможность частых изменений конструкции изделий и последовательности обработки, изготовления изделий разнообразной номенклатуры в количестве, определяемом потребностями рынка; снижаются затраты, связанные с изменением расположения оборудования, повышается гибкость производства . Проведение дальнейших исследовательских и опытно-конструкторских работ в этом направлении предполагает преимущественное использование машин и оборудования автоматического действия, и связаны с развитием новой концепции мехатронных обрабатывающих центров/модулей, обладающих возможностью автоматического изменения их инструментальной компоновки и пространственной конфигурации в реальном режиме работы прерывнопоточного производства . Созданию подобного рода систем в нашей стране послужили проведенные в 1970-х годах двадцатого столетия фундаментальные исследования в области развития теории систем машин автоматического действия (Артоболевский И.И., Ильинский Д.Я., Петрокас Л.В.). Изучение возможностей и формирование принципов изменения компоновки в системах машин осуществляется в настоящее время в МГТУ им. Н.Э.Баумана. Аналогичные исследования по созданию и применению RМS в машиностроении проводятся в Тольяттинском государственном университете проф. Царевым А.М. . На рис. 3.3 представлена компоновочная схема участка реконфигурируемого производства.
Рис. 3.3. Компоновочная схема участка реконфигурируемого производства, реализованного на базе перекомпонуемых производственных систем/модулей
Последний представляет собой технологически однородную среду (матричную плоскость), включающую перекомпонуемые блочно-модульные элементы основного и вспомогательного оборудования, несущие опорные и строительные конструкции, а также размещенные между ними пути перемещений технологических/транспортных потоков и коммуникации обслуживания. Узел 1, показанный на схеме, является носителем обрабатываемых деталей или исполнительных механизмов и устройств и позволяет осуществлять одновременную обработку всех деталей, закрепленных на боковых гранях (посредством плит с Т-образными пазами и поворотноделительных столов). При общем количестве граней, равном 6, на корпусе носителя 1 одновременно на всех гранях детали подвергаются многосторонней обработке с различных сторон многоинструментальными узлами 2 и 3. Возможность доступа инструмента на обрабатывающих узлах 2, 3 к обрабатываемым деталям на гранях корпуса носителя 1 обеспечивается свободной зоной подвода инструмента с применением обрабатывающих узлов 2, 3. Обрабатывающие узлы и носитель являются автоматически сменными .
Современная концепция перекомпонуемых систем реконфигурируемого производства, являющаяся следствием интеграции различных типов производства, предоставляет широкие возможности для повышения мощности/интенсивности и адаптации производства, но требует точной координации (синхронизации) параллельных технологических процессов/операций в составе единой производственной системы с целью ее непрерывной работы. Для того чтобы параллельные операции выполнялись в общем операционном процессе согласованно, обеспечивая тем самым непрерывную обработку и перемещение предметов труда от операции к операции подобно потоку, необходимо соблюдение двух основных условий известных в теории организации как принципы пропорциональности (равномерности) и временной согласованности (ритмичности) совместных действий . Реализация принципа пропорциональности осуществляется в сложной операционной системе путем дискретизации (равномерного, кратного деления) подлежащего обработке объема материальных (информационных) ресурсов или работ на равные доли, которые обладают общей для операционной системы размерностью (например, планово-учетная единица в машиностроении, или унифицированная единица измерения количества информации в вычислительной системе — «бит» и т.п.). Реализация принципа согласованности операций во времени заключается в дискретизации операционного цикла на равные по времени отрезки, обладающие единой общесистемной размерностью называемой тактом операционной системы. Таким образом, в сложной операционной системе, допускающей использование нескольких параллельно работающих процессоров, многочисленные операции должны выполняться в равных (кратных) объемах и в равные промежутки времени, которые соответствуют такту работы системы.
Равномерное и ритмичное осуществление совместных действий (параллельных операций) в организационной науке (в частности в организационной системотехнике) принято называть выравниванием движения потоков материальных (информационных) ресурсов/хода работ или синхронизацией, а показатель производительности операционной системы, измеряемый как объем операций, выполняемый за один такт работы системы системоквантом (в англоязычной терминологии «pitch» — питч). Рассчитывается системоквант/питч исходя из числа изделий, размещающихся в одном транспортном контейнере готовых изделий, или в нескольких целых контейнерах или их частях. Системоквант/питч — это произведение времени изготовления одного изделия на задающем ритм участке на число готовых изделий в транспортном контейнере. Данное число является основной плановоучетной единицей при составлении производственного плана выпуска изделий в TPS. Синхронизация является наиболее эффективным методом системной организации параллельной непрерывной работы нескольких исполнительных устройств в общем процессе функционирования операционной системы, а также его адаптации к меняющимся условиям внешней среды. В свою очередь это требует применения более эффективных способов (например, интеллектуальных методов и распределенных/ассоциативных моделей) управления комплексируемыми исполнительными устройствами, параллельно работающими в единой операционной системе, с целью четкой координации их совместной деятельности .
Сегодня при организации управления интегрированным производством предпринимаются безуспешные попытки использовать для этих целей принципы и средства автоматического регулирования, а также аппарат классической математики (вариационные и дифференциальные исчисления, логика предикатов и т.п.), применяемый разработчиками для формализованного описания (моделирования) сложных производственных процессов . Однако представленные ниже рассуждения, объективно доказывают, что попытки эффективно решить эту актуальную научно-техническую задачу ограниченными средствами прагматики — бесперспективны. Обусловлено это тем, что принципы построения и законы функционирования адаптивных производственных систем, существенно отличаются от тех, что используются при организации массового, серийного и/или гибкого позаказно-поточного производства. Для их формулирования напомним, что адаптивные системы живой природы, которые являются прототипом интегрированных производственных систем, представляют собой органическую совокупность простых/базовых элементов, «эволюционная сборка» которых в единое целое, осуществляется с помощью различных типов связей и последующей их дифференцировкой по выполняемым функциям (ответной реакции на состояние среды). Каждый элемент интегрированной адаптивной системы концептуально формируется как жесткая условно-автономная программа/модуль восприятия характеристики среды и ограниченного набора ответных действий на ее изменение. С целью согласования параллельной работы элементов интегрированной системы осуществляется консолидация программ «двигательных ответов» различной сложности посредством образования между ними гибких информационных связей, образующихся посредством последовательного объединения (ассоциирования) специфических элементов подсистемы управления (аналогами которых являются цепочки релеавтоматов/ансамбли формальных нейронов, используемые технической кибернетикой) по которым передаются импульсы инициализации/остановки программ. Таким кибернетическим способом обеспечивается рост функциональной избыточности и образование более сложных координированных (синхронизированных), и соответственно, адекватных воздействию среды программ «двигательных ответов» системы.
Морфологически (структурно) формирование/программирование сложных синхронизированных ответов на воздействие среды реализуется посредством «погружения» программ в распределенную однородную информационную среду ассоциативного типа, которая способная гибко менять и дополнять связи между генетически заданными программами рецепторно-двигательных комплексов (РДК) без каких-либо ограничений в функционировании адаптивной системы. Естественнонаучные эксперименты в области нейрокибернетики убедительно доказывают, что природа использует простые элементы (программы) для создания сложных форм организации материи, а управление параллельными процессами их функционирования в единой системе мироздания осуществляется на основе ассоциативных связей, образующих распределенную ассоциативную среду информационного взаимодействия .
Процессы информационного взаимодействия активных элементов в адаптивных (саморегулируемых/интеллектуальных) системах изучаются с начала 1950-х гг. ХХ в. различными направлениями теоретической кибернетики: теорией автоматов, робастных и многоагентных систем, нейроинформатикой, в частности разработчиками систем распределенного искусственного интеллекта, на основе объединения/ассоциирования в сложные многомерные сети различных преобразователей (логических решателей и программ обработки) дискретной информации . Последние являются математическими абстракциями (динамическими имитационными моделями) реально существующих процессов переработки информации в биологических, вычислительных, производственноэкономических и других интегрированных системах, которые позволяют объективно исследовать и характеризовать принципы их построения и функционирования.
Наиболее удачная в технологическом отношении реализация этого подхода успешно осуществлена (на наш взгляд) английским ученым-математиком Стефаном Вольфрамом (1986, 1991), которым на основе известного аппарата теории клеточных автоматов была разработана универсальная компьютерная среда для моделирования и исследования динамических систем (программа Mathematica), созданная путем интеграции простых компьютерных программ, называемых cellular automata (клеточный автомат) 74 . Распределенные вычислительные среды можно рассматривать как конечный набор математических объектов (которые рассматриваются в виде абстракции базовых элементов динамических систем), осуществляющих простейшие вычислительные и логические операции (типа и, или, не) и определенным образом соединенные (ассоциированные) информационными связями в электронной среде ЭВМ. Отличительной особенностью данного класса программных продуктов является интерактивный режим их работы, позволяющий посредством специально разработанного интеллектуального интерфейса наглядно представлять графоаналитическую развертку вычислительной среды и разворачивающихся на ее «клеточном» субстрате информационных процессов, что позволяет использовать творческую интуицию и опыт специалистов-исследователей при моделировании систем.
Из логики предыдущих рассуждений следует, что данный инструментарий можно с полным основанием использовать при решении задач организации управления сложными технологическими процессами в распределенной производственной среде, что предполагает переход в будущем на перекомпонуемые производственные модули/участки мехобработки и создание на этой основе полностью автоматизированного/безлюдного адаптивного производства. Перекомпонуемость автоматических систем машин/оборудования (Recomponation) обеспечивает сменяемость исполнительных узлов призматической формы (инструмента) и параллельность многоместной точечной обработки деталей, располагаемых на носителях/порталах с поворотно-делительными столами на боковых гранях. Это повышает возможности реконфигурации (Reconfiguration) производственной системы и является главным звеном/направлением автоматизации инженерной подготовки и повышения технологической гибкости машиностроительного (обрабатывающего) производства .
Условно-автономные перекомпонуемые модули адаптивной производственной системы могут быть представлены в распределенной информационной среде ЭВМ в виде отдельных ячеек информационной матрицы, положение/состояние которых в пространстве отображается отдельной клеткой (локусом/фишкой), а каждый момент времени — дискретным временным шагом производственно-технологического цикла (t=0, 1, 2, ...). Состояние каждого модуля определяется заданными правилами пространственно-временного взаимодействия локусов/фишек, инвариант которого определяется в режиме реального времени на следующем шаге/такте работы производственной/операционной системы t+1 и отображается изменением цвета ячейки исходя из текущего состояния/цвета соседних модулей/клеток в момент времени t (см.: рис. 3.4).
Рис. 3.4. Формализованное представление в информационной среде ЭВМ участка реконфигурируемого производства, реализованного на базе перекомпонуемых производственных систем/модулей
В этом отношении клеточные автоматы, исследуемые в информатике, представляют альтернативный дифференциальным уравнениям путь анализа/моделирования процессов функционирования/поведения сложных объектов, поскольку являются своеобразным аналогом понятия физического поля, в котором взаимодействие параллельно функционирующих элементов дискретных динамических систем полностью определяется локальными взаимодействиями/связями, а их корреляция/синергия порождает волновые процессы самоорганизации упорядоченных пространственно-временных структур, наблюдаемые в реальных объектах и явлениях .
В истории применения информационных технологий в управлении техническими объектами, технологическими процессами и обработки информации при принятии решений отмечается несколько периодов: механизация и автоматизация обработки данных, управления производственными системами и предприятиями; разработка информационных советующих (экспертных) систем на основе персональных ЭВМ и сетевых технологий; интегрированная информационная поддержка решений на всех стадиях жизненного цикла продукции (CALS/CAD/CAM/CAE-технологии), характеризующая новый этап развития организационного управления на основе широко использования передовых информационных технологий и интеллектуальных систем.
Решение научно-исследовательских, проектных и организационноуправленческих задач с помощью интеллектуальных информационных систем основано на применении искусственного машинного интеллекта при изучении сложных объектов и процессов, проектировании и поддержки процесса принятия решений. Основу таких систем составляют модели отображения знаний, как некой системы представлений о сущности изучаемых/управляемых объектов и явлений, и их проявлений в форме эмпирических данных/фактов, характеризующих их структуру, свойства и отношения составных частей (элементы и их связи), а также объективно измеряемых параметров функционирования (поведения).
Модели знаний представляют собой универсальный (математический, логический, алгоритмический, объектный/фреймовый и ассоциативный/ функциональноструктурный) аппарат формализованного описания объекта исследования и построения процедуры решения исследовательской задачи . Наиболее адекватной/корректной, как показывает практика применения информационных технологий и систем в управлении экономикой, является ассоциативная форма представления знаний, которая в отличие от других подходов использует понятие формальной системы A = (U, C, L, I), где А — ассоциативная система представления знаний, U — множество узловых элементов ассоциативной сети, C — множество контактных связей (коннекций), L — множество правил построения сети, I правила/процедура ассоциативного вывода новых знаний. В такой модели имеющиеся знания об объекте исследования (пространственно-временная структура и законы функционирования) представлены в виде распределенной многомерной сети узловых элементов, которые являются абстракциями реальных объектов, явлений и процессов. Данная модель представления знаний возникла благодаря развитию представлений о системной организации природы, феноменов сознания, памяти и мышления, изучаемых в рамках теории систем, кибернетики и психологии. Преимущество ассоциативного/интеллектуального подхода заключается в возможности получения/продуцирования новых знаний путем автоматического/спонтанного установления новых связей/коннекций узловых элементов при достижении оптимальной величины соответствующего критерия эффективности (цены, энергозатрат, времени выполнения операции и т.д.), фиксирования/запоминания и последующей идентификации оптимальных режимов функционирования/поведения системы в реальном режиме времени подобно тому, как это осуществляется в живых организмах. Свойство продуцирования новых знаний (когнитивность), характерное для ассоциативных/интеллектуальных форм представления знаний, приближает их по эффективности информационных процессов обработки и анализа сложной плохо структурированной информации к биологическому прототипу — нервной системе человека.
Специфической особенностью ассоциативных моделей знаний является их многомерность (иерархичность сетей) и особые пространственно-временные формы организации связей, основными из которых являются: вычислительные алгоритмы и логические базисы взаимодействия элементов сети, основанные на оценке текущих параметров состояния элементов сети и отнесении их по принадлежности к заданных интервалам (нечетким множествам) и/или определении вероятности наступления фактов-событий с учетом частоты взаимодействия элементов (силы связей, подобно синоптическим связям нейронов мозга); адаптивные/аналоговые алгоритмы с пороговым или линейно ограниченным выходом управляющего импульса/сигнала, сила которого определяется физически частотой взаимодействия элементов при обучении искусственной нейросети. При этом архитектура нейронной ассоциативной модели отображения знаний по сравнению с простой логической сетью всегда является многоуровневой/слоистой. Нейросеть состоит из иерархически связанных локальных сетей (подсистем), объединенных по функциональному признаку, что обеспечивает эффективную координацию их узловых элементов соответствующим метауровнем благодаря разделению функций между слоями нейросети. Такой подход является приближенной аналогией известного в нейропсихологии механизма метакогнитивной пространственно-временной интеграции нейронных цепочек мозга, основанной на принципе информационного параметрического резонанса интерференционных узоров волн активации нейронов (биоритмов) коры головного мозга и голографической модели распространения, фиксации/хранения и синтеза информации, изучаемой когнитивной психологией, нейроинформатикой, теоретической физикой .
Развитие интеллектуальных информационных технологий и систем происходит в рамках работ по созданию систем распределенного искусственного интеллекта для решения различных теоретических прикладных задач: организации управления динамическими объектами и процессами, распознавания образов и классификация проблемных ситуаций, интеллектуального анализа (структурировании и обобщения/ аппроксимации) больших массивов данных, разработки обучающих программ, создании нейроподобных/нейрологических аппаратно-программных средств и аналоговой микроэлектроники (нейроплат-сопроцессоров в составе обычных ЭВМ и нейпрокомпьютеров, 1986-1989 гг.). Результаты исследований в данной области информатики позволяют предположить, что в ближайшее время на основе ассоциативного подхода могут быть созданы системы со сложной структурой и поведением, приближающиеся к высшим биологическим формам организации материи. Это подтверждается созданием японскими корпорациями роботов Сони — SDR/3 и Хонда — P/3, разработкой интегрированных интеллектуальных/цифровых систем управления предприятиями компанией Microsoft, которой принадлежит табличный процессор Excel, являющийся примером успешной коммерческой реализации данного направления информатики .
Интегрированные компьютерные технологии привели в своем развитии к появлению уникальных средств проектирования, испытания и отладки динамических объектов и процессов. Речь идет о компьютерных комплексах программно-аппаратных средств реального времени, реализуемых в среде Matlab/Simulink. Используемые в них анимационные технологии, позволяют исследовать динамику образования и движения волновых фронтов процессов самоорганизации искусственной клеточной плазмы, а также наглядно представить на экране дисплея интуитивно ощущаемые нашим сознанием принципы формообразования упорядоченных структур физического мира . Последнее особенно актуально при разработке систем управления интегрированными производственными системами с множеством перекрестных и обратных связей, где процесс инженерной подготовки производства наукоемкой продукции, связанный с многократными последовательными приближениями и настройками, объективно не может быть представлен аппаратом дифференциальных исчислений и/или методами теории расписаний. В такой ситуации аналитическая постановка задачи управления с определением ее основных составляющих: формализованного/математического описания объекта управления, формулировки целей и критериев их достижения, выделения и доступных измерений управляющих воздействий и дестабилизирующих факторов, позволяет получить в относительно короткие сроки оптимальные инженерные и организационно-технические решения. При этом процесс проектирования решений, также как и их техническая реализация оказываются наименее затратными по времени и ресурсам.
Данный подход к рассмотрению/описанию и моделированию динамических объектов позволяет использовать при создании распределенных (децентрализованных) систем управления параллельными технологическими операциями/процессами результаты современных междисциплинарных исследований в области теории самоорганизующихся (ассоциативных интеллектуальных) систем, которые опираются на активное начало и взаимодействие их компонентов (кооперацию/синергию по Г. Хаканену, 1980), проявляющееся по мере усложнения форм организации материи начиная с биологического уровня в виде механизма и принципов самоорганизации систем живой природы, и носящие преимущественно информационный характер 76 . Исследование глубинных причин самоорганизации показывает, что в отличие от принудительной организации (нормативного проектирования предприятий), данная закономерность основана на кооперировании и координации активных элементов производственной системы посредством процесса коммуникаций (информационного взаимодействия), который способствует появлению и развитию отношений между элементами системы (добавлению в систему новых связей и их ре/комбинации). В реальных условиях это осуществляется посредством целенаправленного процесса согласования (гармонизации) целей, параметров и ритмов функционирования различных элементов производственной системы, как между собой, так и с внешней средой на основе непрерывной циркуляции информационных потоков на всех уровнях управления производством с помощью распределенной системы управления (однородной/симметричной информационной среды) 77 . Проблема организации эффективного управления в таком случае переходит в область группового выбора средств и вариантов достижения цели (параллельных процессов принятия решений). Критериями оценки качества организации и эффективности производства в этом случае становятся гармоничность пространственно-временных отношений активных элементов системы (динамических объектов) и синхронность их параллельного функционирования, соответственно .
Использование модели распределенного/ассоциативного управления наиболее оправдано/целесообразно для высокотехнологичного машиностроительного производства, поскольку с помощью централизованного органа управления (руководителю, диспетчеру) сложно принимать решения по выбору факторов, влияющих на достижение цели, определять существенные взаимосвязи между целями и средствами в условиях функционирования параллельных технологических процессов по изготовлению широкой номенклатуры изделий. По этой причине в управление должны вовлекаться, по возможности, все участники производственного процесса — специалисты различных областей знаний, между которыми нужно организовать эффективное взаимодействие/взаимопонимание. В связи с этим центральной научнотехнической проблемой сегодня становится создание интеллектуальных систем поддержки коммуникаций и когнитивных процессов людей-операторов производственной системы при решении ими трудно формализуемых и не формализуемых задач в группе . Передовые научные знания и информационные технологии должны быть эффективно использованы для создания условий гармоничного взаимодействия активных элементов производственных систем на всех уровнях управления, что, по мнению многих исследователей, выдвигает актуальную научно-техническую проблему формирования новой парадигмы организации управления интегрированным производством, в основе которой лежит процесс синхронизации работы различных элементов производственной системы посредством ассоциативных форм, интеллектуальных/когнитивных методов и информационных технологий управления производством 80 .
Таким образом, преодоление недостатков традиционных форм управления возможно на иной, отличной от концепции производственного планирования, теоретико-методологической основе, ключевым понятием/ принципом которой является организация управления производством на базе принципов самоорганизации и авторегуляции, в основе которых лежит распределенный (групповой) интеллект активных элементов производственной системы роботизированных комплексов, а также рабочих, бригадиров и мастеров технологических участков, самостоятельно принимающих решения по регулирования хода производства исходя из реальных (фактических) условий протекания производственного процесса с помощью специальных информационных технологий поддержки управления .
В подтверждение этого можно отметить, что характерной чертой современного этапа исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) является смещение акцента в исследованиях на создание гибридных (по Г.С. Поспелову, 1988) человекомашинных систем, способных объединить интеллект человека, быстродействие и память ЭВМ для решения сложных управленческих задач. Дальнейшее поступательное развитие ИИ связано с разработкой новых технологий представления знаний, основанных на тесном взаимодействии интеллекта человека и машины путем создания общей информационной среды функционирования в системах управления. Внимание исследователей все больше обращено на новые возможности, которые открываются в отношении актуальных проблем коллективного сознания и процессов самоорганизации в экономике в связи с бурным развитием интеллектуальных информационных систем и сетей телекоммуникаций 81 . По сути, сегодня, на старой элементной базе может быть получен гибридный «человеко-машинный» интеллект, который представляет собой особого рода активную информационную среду, стимулирующую процесс интуитивного поиска и синтеза релевантной информации, посредством мульти и автодиалога на языке семантических образов и концептуальных моделей. В этом отношении интегрированные адаптивные производственные системы на полном основании можно рассматривать как гибридные человеко-машинные системы, представляющие собой совокупность взаимодействующих между собой сложных динамических (интеллектуальных) объектов — автоматизированных рабочих центров и технических устройств, осуществляющих обработку и перемещения предметов труда по ходу технологического процесса, а также операторов, занятых на их обслуживании, способных воспринимать внешние физические воздействия, в том числе информационные сигналы, и откликаться на них (с помощью специальных регуляторов) изменением локальных режимов работы для синхронизации/оптимизации совместной деятельности в процессе производства.
Корневой методологической ошибкой, допущенной в 1990-х гг. разработчиками компьютерно интегрированных производственных систем, является то, что при организации и создании системы управления промышленными предприятиями часто пытаются отобразить их, используя теорию автоматического регулирования, которая разрабатывалась на основе аппарата классической математики (линейных и нелинейных дифференциальных исчислений) для закрытых, технических систем и не учитывает интеллектуальный потенциал активных элементов производственной системы — условно-автономных машин и людей. В свою очередь, коллективное мышление в групповой динамике представляет мощный инструмент распознавания образов сложных экономических явлений и решения на их основе трудноформализуемых и не формализуемых задач управления в условиях динамичного окружения и реального времени.
Предлагаемая ниже методика анализа и формализованного описания системной динамики процесса машиностроительного производства/бизнеспроцесса с использованием разработанной концепции, инструментов моделирования и интеллектуальной поддержки принятия решений/управления, создают предпосылки для полной автоматизации управления на основе использования распределенного ИИ в качестве активного решателя задач управления комплексами автоматических систем машин и технологическими процессами (в том числе в безлюдном производстве). Научные исследования и развитие автоматизации в этом направлении позволит в будущем организовать, на основе автономных (андроидных) программно-аппаратных средств, эффективный процесс коммуникации между активными элементами производственной системы, обеспечивая тем самым их высокую степень координации (слаженность взаимодействия) и, как следствие этого, высокую результативность предметной деятельности в целом .
На современном этапе развития общества и его производительных сил происходит постепенный переход от массового производства и потребления к дальнейшему экономическому росту за счет разработки новых боле эффективных технологий изготовления продукции. Постепенное вытеснение неквалифицированной рабочей силы из товарного производства посредством усовершенствования и автоматизации/роботизации технологических процессов обусловливает главенствующее значение процесса накопления знаний персоналом предприятий, а также генерируемых на его основе новаций как источника материального существования и развития общества. Решающее значение в деле совершенствования деятельности организаций отводится нематериальным факторам, в том числе новым методам и технологиям управления, основанным на системной/групповой динамике и гармонизации функционирования различных элементов сложного процесса производственной деятельности. В этой связи предприятия должны рассматриваться как сложные самоорганизующиеся социотехнические системы, которые должны быть способны изменять свое поведение и организационную структуру в процессе функционирования для достижения заданной цели в постоянно меняющихся условиях экономической среды. Взаимодействие технической и социальной составляющих в таких системах носит сложный неравновесный (квазистационарный) характер, который обусловлен сложностью настройки социальной подсистемы, обладающей большими степенями свободы по сравнению с технической компонентой. Рост степеней свободы усиливает гибкость (эффективность) социотехнической системы, но в тоже время увеличивает неопределенность достижения результата ее функционирования (неустойчивость). Неустойчивость социотехнической системы эффективно преодолевается внутренним процессом самоорганизации в отличие от нормативного подхода, основанного на организации и директивном управлении. В реальных условиях это осуществляется посредством целенаправленного процесса согласования (гармонизации) целей, параметров и ритмов функционирования активных элементов системы между собой и с внешней средой, который в практическом плане реализуется на основе непрерывной циркуляции информационных потоков (управляемого информационного взаимодействия) на всех иерархических уровнях управления производством. Главной отличительной особенностью концепции социотехнических систем будущего, в отличие от существующих организационно-технических систем, является наличие (в дополнение к управленческой функции) и преобладание целенаправленного процесса самоорганизации, характер и скорость которого обусловлены состоянием среды. Данный методологический подход к классификации производственноэкономических систем открывает новые возможности перед организационным проектированием предприятий (организационной системотехникой), поскольку позволяет в будущем перейти от директивного проектирования организаций к самоорганизации производственно-экономических систем посредством управляемого информационного взаимодействия в процессе ауто- и мультидиалога субъектов, решающих задачи управления в группе. Этим достигается синхронизированная выработка управляющих (проектных) решений в режиме реального времени, в основе которой лежит опережающее видение результата (по П.К. Анохину). Различия между социотехническими и организационно-техническими системами будут отчетливо проявляться в условиях перехода от массового товарного производства к постиндустриальной экономике, в которой преобладающую роль играют интеллектуальные способности и знания персонала организаций, принадлежащие ему «на правах собственности», т.е. являющиеся неотделимыми от людей нематериальными факторами (средствами) производства. При этом важность материальных факторов производства в успехе организаций будет неуклонно снижаться, сводя к минимуму значение функции (директивного) управления как таковой. С другой стороны, значение процесса самоорганизации субъектов как носителей интеллектуальных способностей и знаний будет неуклонно возрастать .
В случае представления производственного процесса и/или предприятия в виде адаптивной самоорганизующейся (живой) системы задачи организации и управления настолько усложняются, что для их постановки и решения не может быть сразу определен подходящий аппарат анализа/формализации и возникает необходимость в разработке методики содержащей специальные подходы, приемы и методы. Обусловлено это тем, что в адаптивных производственных системах с активными элементами цели, способы и средства их достижения формируются внутри уровней иерархии управления, самостоятельно (автоматически) исходя из состояния факторов внутренней и внешней среды. Это позволяет самоорганизующимся системам быстро адаптировать свою структуру к меняющимся условиям внешнего окружения без прекращения функционирования и потери целостности, формировать возможные варианты поведения и выбирать из них оптимальный, что делает их поведение целенаправленным, но плохо предсказуемым. Этим объясняются известные трудности описания поведения адаптивных систем, которое может быть выполнено с помощью представленных выше ассоциативных математических моделей нелинейной динамики (синергетики) в виде прогноза эволюции их поведения . Такой прогноз представляет собой математический объект, адекватно отражающий множество состояний реальной системы (объекта/процесса), образующих фазовое пространство ее динамики, эволюция которой однозначно определяется начальным состоянием/историей поведения активных элементов системы.
Исследовательская задача состоит в нахождении базовых математических моделей (генетических кодов-программ развития системы), которые исходят из наиболее типичных предположений о свойствах отдельных элементов, составляющих систему, и законах взаимодействия между ними. Как правило, законы, позволяющие связать перманентно формирующуюся цель функционирования сложной адаптивной производственной системы с располагаемыми ею средствами, неизвестны; их невозможно определить на основе статистических исследований или исходя из наиболее часто встречающихся на практике организационно-экономических/функциональных зависимостей, на основе которых можно сформулировать прикладную теорию исследуемого вопроса и применить ситуационный поход к управлению. В этих случаях выдвигается научно-техническая гипотеза, позволяющая разработать концепцию системы, и на ее основе создать в распределенной вычислительной среде ЭВМ многоуровневую/многослойную динамическую имитационную модель, с помощью которой исследуются закономерности функционирования изучаемой системы и возможные варианты решения задач автоматизации управления. При этом могут периодически варьироваться не только элементы системы (из множества располагаемых компонентов), как средства достижения цели, но и критерии, отражающие требования и ограничения, а также сами цели, если их первоначальная формулировка не привела к желаемому результату или принципиально невозможна на начальном этапе исследовательских работ. Такая методика анализа применяется в тех случаях, когда у разработчиков системы на начальном этапе работ нет достаточных сведений о системе или возникшей в ней проблемной ситуации, позволяющих выбрать качественные и количественные методы анализа и формализованного представления системы и процесса ее функционирования, сформировать их адекватные (математические, алгоритмические, аналоговые и др.) модели. Процесс исследования/проектирования системы осуществляется в несколько последовательно осуществляемых этапов: выявление проблем и постановки задач/целей исследования, разработки вариантов и моделей принятия решений, оценка альтернатив и поиск решений, их реализация, оценка эффективности решений и последствий их реализации, проектирование организационных систем для достижения поставленных целей. Более полная реализация данного подхода требует создания средств/систем автоматизации проектирования решений (САПР) в виде специализированных диалоговых процедур, и/или прикладных программ, реализующих разработанные решения/алгоритмы.
Следует иметь в виду важную особенность моделирования адаптивных организационных систем с активными элементами: пытаясь понять принципиальные особенности моделирования таких систем, уже первые исследователи отмечали, что, начиная с некоторого уровня сложности, систему легче изготовить и ввести в действие (например, в виде физической или цифровой аналоговой модели), преобразовать и изменить, чем отобразить формальной математической моделью (Ф.Е. Темников, 1971; В.Н. Волкова, 1999). По мере накопления опыта исследования, разработки или преобразования (реконструкции, реструктуризации) таких систем это наблюдение подтверждалось, и была осознана его основная особенность принципиальная ограниченность формализованного описания развивающихся, самоорганизующихся систем. Учет этой особенности при моделировании систем заключается в необходимости сочетания формальных количественных методов и интеллектуальных методов качественного анализа, которая положена в основу большинства моделей и методик анализа и формализованного представления сложных многофакторных систем. При формировании таких моделей меняется привычное о них представление, характерное для математического моделирования и прикладной математики; изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей. При возникновении реальных ситуаций, в которых полностью формализованная постановка задачи затруднена, а состав элементов, основные/структурные связи и характер/законы взаимодействия между ними не могут быть количественно измерены, осуществляется постепенная формализация модели, сущность которой заключается в попеременном использовании интуиции и опыта специалистов и методов формализованного представления систем в режиме машинного эксперимента. Данный подход к машинному моделированию сложных многофакторных систем используется в условиях большой начальной неопределенности при исследовании, разработке и функционировании систем управления сложными техническими комплексами и социальноэкономическими объектами. Первоначально он был Волковой В.Н. (1999) на базе концепции структурно-лингвистического моделирования Ф.Е. Темникова, но в последующем стал развиваться как самостоятельное направление . Данные представления начинают использоваться когнитивных моделях зарубежных авторов, в виде понятия «повторного ввода» (англ. reentry), близкое понятию «обратная связь», но подчеркивающее значение самоорганизации нейронных систем живого, частично осознающего себя организма (например, Edelman, 1985).
Постепенная формализации представляет собой своего рода методику системного анализа, которая сочетает неформальные методы, удобные для восприятия информации сознанием человека, и формальные, знаковые представления, позволяющие привлекать достижения математических теорий и применять ЭВМ. Принципиальной особенностью методики постепенной формализации является то, что она ориентирована на развитие представлений исследователя об объекте или процессе принятия решения, на постепенное «выращивание» решения задачи управления. Поэтому предусматривается не одноразовый выбор методов моделирования, а смена методов по мере развития у лиц, принимающих решения (разработчиков системы), представлений об объекте и проблемной ситуации в направлении все большей формализации модели принятия решений. В целом при выборе методов моделирования для постановки и решения принципиально новых задач с большой начальной неопределенностью рекомендуется учитывать разработанную в теории систем и системном анализе классификацию систем по степени организованности и методов их формализованного представления. В частности, если предварительный анализ исследуемого объекта (процесса или проблемной ситуации) показывает, что он может быть представлен в виде хорошо организованной системы, то можно применять методы моделирования из класса аналитических и графических; если системный аналитик приходит к выводу о том, что изучаемый объект относится к плохо организованным (диффузным) системам, то следует обратиться к методам статистического моделирования и специальных методам прикладных областей знания (экономики, социологии и т.д.); в случае представления объекта классом самоорганизующихся систем следует применять методы дискретной математики (в основном графические и теоретико-множественные представления с элементами математической логики), разрабатывая на их основе языки моделирования и средства автоматизации проектирования. Ошибки в выборе методов моделирования на начальных этапах постановки задачи исследования могут существенно повлиять на ход работы или привести в тупик, когда решение вообще не будет получено. Поскольку методы современной математики не может достаточно глубоко знать ни один специалист, в процесс исследования и проектирования объекта необходимо вовлекать, помимо проектировщиков и управленческих работников предприятий, — системных аналитиков (системотехников) и математиков, которые помогут классифицировать изучаемый объект/проблемную ситуацию и пояснить принципиальные теоретические возможности выбираемого для его исследования математического аппарата.
В качестве первого шага процедуры анализа и формализованного представления системы принимается «отграничение» системы от среды путем перечисления ее предполагаемых компонентов (в виде некоторого теоретикомножественного представления) при исследовании пространства состояний системы; исследование их «меры близости» для придания смыслового содержания (семантики) их связям и объединения в группы/подсистемы (подмножества) при отображении структуры и процесса функционирования системы. При этом не ставится задача полного «перечисления» элементов и связей системы; известные на данный момент компоненты и связи между ними фиксируются с помощью выбранного языка (знаковой системы) и методов моделирования. На этом этапе возможности теоретико-множественных исчерпываются, что требует применения функционально-графических (логикосмысловых) способов отображения проектируемой системы, с помощью которых в творческий/когнитивный процесс принятия инженерных решений включаются интуиция и опыт разработчиков.
На втором шаге моделирования системы, в поисках приемлемых вариантов решения исследовательской задачи (в нашем случае, при организации управления комплексом автоматических систем машин, — оптимальных маршрутов прохождения предметов труда между условно-автономными обрабатывающими центрами/ячейками, объединенными в однородную технологическую матрицу), выполняется комбинирование элементов системы и их связей, отображаемых в виде элементарных аналитических зависимостей. Путем преобразования полученного отображения, с помощью установленных (принятых) правил структуризации — декомпозиции, композиции, поиска мер близости на пространстве состояний и т.п., — получают/фиксируют новые, не известные ранее компоненты, взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для принятия решений, либо подсказать последующие шаги по корректировке описания системы. В этом случае графоаналитическая визуализация (развертка) наблюдаемых переменных изучаемого объекта отображает их функционально-структурную/системную взаимосвязь, реализуемую во времени — Fs(t), на основе которой выявляются фундаментальные принципы построения, закономерности поведения/управления и развития исследуемого динамического объекта/процесса. Попеременное использование методов качественного (наглядно-образного, логико-смыслового) и количественного (формального) анализа и отображения исследуемого объекта, позволяет преодолеть недостатки аналитического подхода на основе пространственно-временного сопоставления основных элементов и связей проектируемого объекта в активной машинной среде с последующим вводом шкал измерений для получения формальной динамической имитационной модели проектируемой системы и количественной оценки оптимальности ее функционирования.
Имитационные модели применяют в этом случае ввиду сложности объекта моделирования и, соответственно, трудности или невозможности описания его поведения аналитическим способом (математическими уравнениями), так как при описании частей сложного объекта требуется применение различных математических методов с различными нестыкующимися критериями или направлениями оптимизации с точки зрения математической теории. Имитационные модели позволяют использовать многокритериальные (непротиворечивые) подходы в условиях заданного компромисса. Благодаря этим свойствам имитационное моделирование успешно применяется при решении многокритериальных задач управления для проверки различных альтернатив развития проблемной ситуации. Задавая различные альтернативы поведения динамической модели, меняя ее структуру и связи, можно получить область возможных состояний моделируемой системы, характеризующих ее поведение и последствия тех или иных управленческих решений. Применение машинной имитации в качестве основы информационных систем управления (ИСУ) позволяет при определенных условиях создать автоматизированную систему поддержки решений для оперативного управления производством, которая по запросу оператора способна автоматически формировать управленческие решения по ситуациям и отбирать наиболее оптимальные из них . Имитационная модель реализуется в виде специального программного комплекса, имитирующего деятельность реального объекта. Он запускает в ЭВМ параллельно взаимодействующие вычислительные процессы, которые по своим пространственно-временным параметрам являются аналогами реальных процессов, протекающих в моделируемом объекте. Имитация может выполняться и с помощью совокупности обычных расчетных программ, простейшим примером которой является табличный процессор .
Процедура машинной формализации итеративно повторяется до тех пор, по не будет найдено удовлетворительное решение, путем оценки правильности отражения в каждой последующей модели компонентов и связей, необходимых для достижения поставленных целей. Машинная среда эксперимента позволяет накапливать информацию об исследуемом объекте и получать отображения последовательных состояний развивающейся динамической системы, постепенно создавая все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта, процесса или явления. В результате можно получить набор логически связанных алгоритмов, формально отражающих взаимосвязь между компонентами (ресурсами) и целями проектируемой системы, которые можно реализовать в электронной среде/памяти ЭВМ, а затем на их основе простым кибернетическим способом сформировать многоуровневую пространственно-временную динамическую (цифровую аналоговую) модель системы. В этом случае имеет место формальное аналитическое отображение исследуемой/проектируемой системы, но не в виде традиционных (привычных для технической кибернетики) формул и/или уравнений, а в форме многомерной виртуальной цепочки алгоритмов, связанных памятью ЭВМ в единую цифровую аналоговую модель; исследователь получает инструмент, обеспечивающий возможность автоматизации и, соответственно, повторяемость, и наглядность процессов формирования структуры и функционирования системы при перманентном изменении первичных целей, состава и связей компонентов системы в ответ на постоянно меняющиеся условия окружающей среды. Исследовательская задача построения данной системы алгоритмов (например, автоматического определения/выбора системой машин оптимальных маршрутов движения материальных потоков по распределенной технологической матрице) заключается в постепенном ограничении области допустимых решений: в начале требуется исключить все варианты, не удовлетворяющие граничным значениям принятых критериев эффективности/оптимальности, затем необходимо рассмотреть оставшиеся варианты, которые позволяют предметно исследовать область допустимых решений и выбрать из них наиболее предпочтительное (альтернативу). Критериями оценки качества и эффективности организации и управления в этом случае служат гармоничность пространственно-временных отношений элементов системы и синхронность их функционирования, соответственно.
На завершающем этапе процедуры формализации решается задача построения информационной среды моделирования исследуемого объекта/процесса, которая в практическом плане реализуется с использованием представленного выше инструментария распределенных вычислений и когнитивной компьютерной графики, адекватно отражающей знания экспертов об исследуемом (проектируемом) объекте в естественной форме, то есть, так как они сформированы в сознании мыслящего субъекта (специалистапредметника) в виде концептуальной семантической схемы-образа. Когнитивная графика формируется в виде произвольного графа или аналоговой функционально-графической пространственно-временной развертки реального объекта или процесса , и должна вызывать резонансную активацию когерентных семантических образов-схем (нейронных ансамблей) в памяти операторов человеко-машинной системы (САПР). Необходимость создания такой информационной технологии интеллектуальной поддержки обусловлена, прежде всего, тем, что принятие решений в системах управления предприятиями промышленности часто связано с дефицитом времени: лучше принять не самое хорошее решение, но в требуемый срок, так как в противном случае лучшее решение может уже и не понадобиться. Поэтому решение часто приходится принимать в условиях неполной информации (ее неопределенности или даже дефицита), и нужно обеспечить возможность в максимально сжатые сроки определить наиболее значимые для принятия решений сведения и наиболее объективные предпочтения, лежащие в основе этой операции. Для того чтобы помочь в более сжатые сроки поставить задачу, проанализировать цели, определить возможные средства, отобрать требуемую информацию (характеризующую условия принятия решения и влияющую на выбор критериев и ограничений), а в идеале получить выражение, связывающее цель со средствами, применяют системные представления, машинную имитацию и когнитивное моделирование. В дополнение к этому с помощью этих средств можно обеспечить взаимодействие и взаимопонимание между специалистами различных областей знания, участвующими в постановке и решении задач организации и управления современным высокотехнологичным производством, в котором требуется учитывать все большее число факторов разнообразной природы, являющихся предметом исследования различных областей знаний. В этих условиях один человек не может принять решение о выборе факторов, влияющих на достижение цели, не может определить существенные взаимосвязи между целями и средствами. Поэтому в этом должен участвовать весь коллектив исследователей, а также персонал предприятия, состоящий из специалистов различных областей знаний, между которыми нужно организовать взаимодействие и взаимопонимание, а проблема принятия решений становится проблемой коллективного выбора целей, критериев, средств и вариантов достижения цели, т.е. проблемой коллективного принятия решения (В.Н. Волкова, 2006).
Предложенная методика анализа и формализованного описания динамических систем с использованием разработанных методов и инструментов наглядного графоаналитического отображения сложных объектов и процессов позволяет проникать в глубинную сущность сложных экономических явлений, как правило, скрытых и неявно выраженных, и переводить субъективные подсознательные (интуитивные) суждения на строгий формализованный язык объективных методов исследования и количественных измерений . В частности, данная методика и представленный выше аппарат клеточных автоматов могут успешно применяться для имитационного моделирования структурно-компоновочных преобразований, самоорганизации и эффективного функционирования комплекса автоматических систем машин путем генерирования вариантов пространственно-временной организации их активных элементов, и отбора на этой основе оптимальных технических и организационно-технологических решений с учетом принятых ограничений.
Постановка математической задачи организации управления комплексом автоматических систем машин в условиях модельного эксперимента на ЭВМ заключается в непрерывном выделении некоторого подмножества на ограниченном множестве элементов комплекса систем машин и их пространственно-временном объединении в производственно-технологический процесс обработки различных изделий с наименьшими затратами времени. Пространственно-временная декомпозиция производственно-технологического процесса обработки изделия с применением комплекса систем машин (Process) — Р(t) описывается на фазовом пространстве его состояний набором элементных процессов/операций обработки изделия — R(t) = {r i (t)}, элементных процессов функционирования автоматических систем машин — А(t) = {а i (t)} и необходимых для их реализации элементных функций — F(t) = {f i (t)}. Точки, отображенные цветными фишками в фазовом пространстве как дискреты времени Δt являются элементарными технологическими операциями обработки изделия — t n , которые в процессе поиска оптимального варианта компоновки систем машин объединяются в элементные технологические процессы посредством вариантного моделирования структурно-функциональных/параметрических связей, количественной оценки их оптимальности и ранжирования по критерию наименьшей длительности технологического процесса — Т ц → min (рис.3.5).
Рис. 3.5. Моделирование структуры процесса обработки изделия
Выбор варианта композиции элементных технологических процессов/операций обработки изделия в составе производственнотехнологического процесса осуществляется исходя из следующих условий:
1. Общая ресурсоемкость/продолжительность технологического процесса обработки изделия с применением комплекса систем машин — P(t) или RAF(t)={r i а i f i (t), Δt}, включающая суммарную длительность множества элементных процессов, связанных с обработкой изделия агрегатами R(t)={r i (t), Δt}, множества элементных процессов транспортировки изделий между агрегатами по выбранным маршрутам транспортирования изделий определенной протяженности (Length of a route) — L(t)={l i (t), Δt} и множества межоперационных ожиданий (Interoperational Expectations) — E x (t) = {e xi (t), Δt} должна стремится к минимальному значению, а именно:
2. Ресурсоемкость/длительность элементного процесса обработки изделия агрегатом — R(t), включающая длительность выполнения набора элементарных технологических операций обработки изделия — {r i (t), Δt} с учетом времени установки/снятия изделия (Installation time and product removals — t is /t rm) и переналадки/реконфигурации агрегата (t r), — должна стремится к минимальному значению, а именно:
3. Ресурсоемкость/длительность элементного процесса перемещения/транспортировки изделия между агрегатами, обусловленная протяженностью выбранных маршрутов транспортирования изделий — L(t)={l i (t), Δt} и включающая длительность выполнения/транспортное плечо набора элементарных операций транспортировки — {l i (t), Δt} с учетом времени погрузки/выгрузки изделия на транспортер/робокар (Product loading/unloading t l /t ul), — должна стремится к минимальному значению, а именно:
4. Совокупные потери ресурсов и эффективного рабочего времени (снижение производительности) RMS из-за межоперационных ожиданий E x (t) = {e xi (t), Δt} должны стремиться к минимальному значению, а именно:
Реализация данной процедуры осуществляется элементным процессом функционирования системы машин/агрегата до окончания выполнения набора элементарных операций обработки изделия посредством режима кругового сканирования модулей/блоков (Block) информационной модели технологической матрицы — B n и образования обособленного информационного канала межэлементной связи — r f в межмодульном пространстве (информационной модели маршрута движения детали — a movement route), посредством которой задается парное (бинарное) отношение между первоначальным/текущим (t n) и последующим (t n+1) набором операций, который может быть выполнен этим же агрегатом после его перекомпоновки/переналадки или другим агрегатом, компоновка которого соответствует набору операций (t n+1) и не требует изменения (рис. 3.6).
Рис. 3.6. Выбор последовательности элементных процессов/операций
В процессе информационного обмена и обработки параметрических данных каждым элементным процессом функционирования системы машин/агрегатом, а также отображающим его модулем информационной модели технологической матрицы, — соответствующий ему единичный вектор связи — r f принимает ориентированное положение и замыкает бинарное звено многомерной цепочки структурных образований. Завершение шага композиции сопровождается получением, преобразованием и передачей информации об элементных технологических процессах и агрегатах для выполнения последующих шагов композиции.
С целью временного упорядочения параллельных и параллельнопоследовательных операций обработки при одновременном изготовлении нескольких изделий (например, А, В, С и т.д.), осуществляется квантование процесса преобразования (декомпозиции и синтеза) совокупности непрерывно изменяющейся во времени и пространстве многомерной цепочке элементных технологических процессов и их последующая синхронизация в дискретной форме. В качестве параметра синхронизации элементных процессов принимается общесистемная дискрета времени — Atn, которая именуется системоквантом или тактом работы комплекса автоматических систем машин, в соответствии с которым совокупный объем работ по обработке изделий/материала расчленяется на множество элементарных операций с одинаковой или кратной длительностью/трудоемкостью (рис. 3.7).
Рис. 3.7. Циклограмма динамики функционирования системы машин
Соблюдая условия пространственно-временного упорядочения множества элементных процессов обработки различных изделий, получаем информационную модель динамики (ИМД) синхронного функционирования агрегатов, адекватно отображающей в наглядной графической форме межэлементные связи, в том числе бинарные отношения между смежными процессами/операциями обработки изделий. Формирование ИМД, непрерывно отражающих последовательность выполнения множества элементных технологических процессов подразумевает многовариантное задание их пространственных сочетаний, и выполнения во времени, с автоматизированным выбором оптимального варианта пространственно-временной организации сложного дискретного процесса многопредметного производства. Композиционное моделирование работы комплекса автоматических систем машин является процессом многошагового формирования ИМД на уровне элементов и межэлементных связей элементных технологических процессов и генерирования на их основе многомерных компоновочных образований ассоциативного/сетевого типа в распределенной информационной среде ЭВМ. Двумерная форма компонования подразумевает использование матричной координатной плоскости с горизонтальным расположением технологических и транспортных путей движения материальных потоков переменной конфигурации. Наивысший уровень развития компьютерно интегрированного производства предполагает многоуровневое расположение систем машин, которое покрывает/заполняет все 3-х мерное производственное пространство и выполнено в виде многоэтажных секций с вертикальными ветвями компонования, обеспечивающих межуровневое перемещение (перераспределение) материальных потоков для оптимизации динамики процесса производства продукции.
В процессе создания многомерной распределенной машинной среды композиционного моделирования, элементные процессы обработки изделия и функционирования системы машин/агрегатов должны быть сформированы как условно-автономные самоуправляемые динамические/математические объекты или интеллектуальные информационные агенты с реактивной/проактивной моделью поведения (в терминологии мультиагентных систем) , которые представляют собой элементарные локальные динамические звенья распределенной системы управления, самостоятельно определяющие/выбирающие алгоритм управления смежными элементными процессами/агрегатами путем задания бинарных структурных образований, описанных выше (рис.3.8).
Рис. 3.8. Много/мультиагентная система управления ассоциативного типа
В результате объединения/синтеза в процессе композиции двух элементных процессов i-1=1, i=2 путем формирования межэлементных прямых и обратных связей посредством специально разработанной системы информационных коммуникаций образуется подсистема (многополюсник) управления бинарным структурным образованием, функциональная схема которого показана на рис.3.9.
Рис. 3.9. Структурная схема управления бинарным композиционным образованием
В представленной на рис.3.9 схеме W i является передаточной функцией или алгоритмом управления i-го элементного процесса — r i a i f i (t); W пi(i-1) алгоритм прямой связи или воздействия на i-й элементный процесс; W оi(i-1) алгоритм обратной связи или воздействия на i-й элементный процесс; x i — входные параметры (входное воздействие) i-го процесса; y i — выходные параметры i-го процесса. Процедура формализованного описания непрерывного процесса синтеза элементных процессов в многомерные ассоциативные бинарные образования требует разработки агентно-ориентированного языка программирования (структурно-логической композиции/СЛК), который должен обеспечить полноту и точность описания многоуровневого состава элементов, межэлементных связей и общих закономерности функционирования системы машин, а также циклов обработки изделий. В конечном итоге, множеству процессов функционирования системы машин и выполнения технологических процессов должно соответствовать множество неориентированных активных информационных модулей матричного пространства моделирования, реализованного в распределенной информационной среде ЭВМ (САПР), на котором непрерывно, в автоматизированном режиме, формируется подмножество ориентированных модулей, генерирующих варианты инженерно-технических решений (Царев А.М., 1997). Качество и эффективность полученных результатов/решений может оцениваться на каждом шаге оптимизационного синтеза, вплоть до уровня бинарных межэлементных отношений, исходя из принципов/критериев целостности и гармонизации процесса функционирования интегрированной производственной системы.
Перекомпонуемая производственная система реконфигурируемого производства (RMS) в наиболее простом варианте исполнения подразумевает матричное расположение на плоскости обрабатывающих единиц, технологических и транспортных путей. При этом движение по транспортным путям плоскости оказывается переменным, зависящим от текущего состояния системы и критериев оптимизации управления всей RMS.
Для разработки математической модели двумерной (плоскостной) интегрированной адаптивной производственной системы используются различные подходы, определяемые критериями, по которым оптимизируется работа. Одним из основных методов является моделирование с помощью конечных автоматов, сетей Петри (Petri Net) или раскрашенных сете Петри, или с помощью «временных раскрашенных сетей Петри».В задачах, где одновременно учитываются производственные критерии и рыночные показатели успешно применяется метод анализа иерархий (Analitical Hierarchical Process /AHP) . При исследовании поведения RMS как сложной динамической системы можно воспользоваться дискретнособытийной имитационной моделью. Сначала можно рассмотреть эту систему как детерминированную, то есть все временные параметры переналадок, транспортировок и обработок будут считаться заданными и определенными. В построенную детерминированную модель можно вводить факторы неопределенности, заменяя детерминированные параметры на вероятностные распределения.
Рассмотрим RMS на плоскости в виде матричной схемы показанной на рис. 3.10 (пример). Каждая обрабатывающая станция S ij , i = 1,N , j = 1,M ,
способна выполнять определенные операции r k за время t k , k = 1,K , причем для перехода на выполнение новой операции r p после операции r q требуется переналадка, занимающая время tr pq . Обработка детали может быть продолжена на любой другой обрабатывающей станции, для чего новая станция должна быть настроена на требующуюся операцию r m (возможно, что она уже настроена именно на эту операцию, и переналадка не требуется). Время перемещения детали от станции S ij до станции S uv пропорционально расстоянию по прямоугольным путям транспортировки, то есть
T (ij)(uv) = α * (|i - U| + |j - v|) i,u = 1,N , j,v = 1,M .
Рис. 3.10. Матричная схема плоскостной RMS (N=4, M=3).
Временные затраты на обработку каждой детали с момента входа ее на участок обработки до завершения и выхода из RMS складываются из отрезков времени требующихся на транспортировку к первой свободной станции S ij , переналадку станции на первую операцию r k , выполнение операции t k , выбор станции S uv для выполнения следующей операции r m (возможно это будет та же станция), перемещение детали на станцию S uv за время T (ij)(uv) = а*(|i - u| + |j - v|), переналадки станции S uv на выполнение операции r m за время переналадки tr km . Станция S uv выбирается с учетом времени переналадки и транспортировки. Не обязательно критерием будет минимальная сумма на момент выбора, так как во временном интервале в котором рассматривается процесс производства RMS могут оказаться оптимальные «маршруты» не обеспечиваемые «жадными» алгоритмами, то есть выбирающими каждое перемещение оптимальным.
Отметим, что покоординатное кодирование обрабатывающих станций требовалось только для того, чтобы проиллюстрировать расстояние между станциями, представляемое хемминговой метрикой. В дальнейшем перейдем к традиционному для сетевых моделей обозначению матричному представлению сети. Вершинами сети RMS будут обрабатывающие станции S i , i = 1,N . Тогда транспортная матрица будет иметь вид матрицы TT размера (NxN):
где tt ij — время транспортировки от станции S i до станции S i .
Аналогично, с помощью матрицы TR переналадки для каждой станции зададим временные интервалы переналадки с одной операции на другую.
где tr ij — время переналадки станции с операции r i на операцию r i .
Время выполнения операций задается матрицей SR размера (NxK)
где t ij — время выполнения операции r i на станции S i .
Такое же предположение можно сделать и о временах выполнения операций на различных станциях, что сводит модель к модели RMS, состоящей из одинаковых обрабатывающих единиц. Тогда матрица SR обратится в вектор SR=(t 1 ,t 2 ,...t k).
Сетевая модель RMS
Сетевая модель представляет собой полный неориентированный граф, вершинами которого являются станции S ; . Транспортная сеть RMS может быть описанная как NT = < S, E, TT>, где S — множество станций, E — множество ребер полного графа, TT — веса ребер, задаваемые соответствующим временим транспортировки. Но задача состоит не только в поиске «кратчайшего пути по сети» известной в теории графов. Методы решения задача о максимизации потока через сеть в традиционном виде не подходят к описываемой системе, ввиду того, что в сети RMS маршруты детали могут включать петли (выполнение операций на одной и той же станции, то есть переход с нулевым временем транспортировки, но с ненулевым временем переналадки), каждая вершина может проходится несколько раз, то есть допускаются циклы. Более того, один и тот же маршрут при прохождении его в различных последовательностях (это возможно, благодаря наличию циклов) будет давать различные временные затраты (рис. 3.11).
Рис. 3.11. Модель транспортной сети RMS
При этом количество операций K и количество станций N, в общем случае, являются независимыми.
Представленный на рис.3.11 маршрут моделирует следующую последовательность операций (табл. 3.1):
Таблица 3.1
|
Операции | |||||||||||
Имитационная модель RMS
Транзакты модолируют детали проходящие через RMS. Очереди или буферы, моделирующие межоперационный запас вводятся в модель только для того, чтобы определить интенсивность входного потока заготовок, при котором RMS перестанет справляться с обработкой.
Алгоритм выбора следующей станции
Состояние станции на момент t описывается следующим кортежем:
S i: < k i .f i ,w i >
k i — номер операции, на которую настроена данная станция, K ≥ k; ≥ 1
f i — направлена ли на данную станцию деталь (0/1) с другой станции
w i — время до окончания операции
q i — признак состояния ожидания свободной станции или переналадки (0/1).
Выбор следующей станции производится на основе информации о состоянии всех остальных станций.
Алгоритм провода детали по RMS состоит из следующих шагов.
Ш1. Деталь, вошедшая в RMS попадает на станцию S il
f i1:=0 (станция незаказана на следующую операцию)
p:=0 (количество пройденных операций)
Состояние станции S i1 = <1, 0, t 1 >
Ш2. Обрабатывается в течение времени t 1 . p:=p+1.
(возможно, в этом промежутке времени на другие станции также поступали детали)
Состояние станции S i1 = <1, 0, 0 >
Ш3. Выбор следующей станции.
Сравниваются все «незаказанные» станции. (f j =0)
В момент t 1 станция S j считается потенциально подходящей, если время транспортировки до данной станции превосходит время до завершения операции на этой станции плюс время переналадки на требуемую операцию).
S j: tt i0,j > w j + tr k j 2 (3.1)
Из всех станций, удовлетворяющих данным условиям выбирается станция с наименьшим временем транспортировки до нее.
S j0: min j tti1,j ,
Если при всех j неравенство (3.1) не выполняется, то есть ∀ j = 1,N tt i0,j < w j + tr k j 2 то минимальное опережение
min j (w j + tr k j 2 - tt i0,j)
сравнивается с собственным временем переналадки выбирающей станции S i1:
если tr 12 < min j (w j + tr k j 2 - tt i0,j), то выбирается переналадка без переноса детали, иначе выбирается станция, обеспечивающая минимальное время ожидания
S j0: min j (w j + tr k j 2 - tt i1,j)
В течение времени tw = w j0 + tr k j0 2 - tt i1,j0 деталь остается на исходной станции. Станция S i1 в этот промежуток времени недоступна «для заказа», то есть f i1 =1.
S i1 =
В случае выбора станции-цели S jo , ее параметру f j 0 придается значение 1, чтобы другие станции уже не направляли свои детали.
S j0 =
Ш4. Проверка завершения обработки.
Если (p Отметим, что стратегия выбора следующей станции на шаге Ш3 может быть построена иначе. Например, можно усложнить процедуру просчетом на несколько ходов вперед, а в идеале на все K операций. Такой подход приведет к использованию принципов динамического программирования и будет исследован в дальнейшем. В каждый момент времени система описывается состояниями всех K станций S j = Время нахождения детали в системе, прошедшей обработку на последовательности станций i 1 , i 2 , ... , i K , составит где t r — время выполнения r-й операции, d r — время вынужденной задержки (величина tw вычисляемая при выборе следующей станции), tt i r ,i r+1 — время транспортировки от i r -й станции i r+1 -й станции При выполнении обработки входного потока деталей часть процессов выполняется параллельно, что не позволяет аналитически выразить время обработки M деталей, даже если интервалы времени между поступлением деталей на участок точно заданы. Требуется построить имитационную модель, построенную на принципах работы мультиагентной системы, в которой одинаковые агенты взаимодействуют с общей целью — минимизировать время обработки поступивших деталей. Описание процесса для имитационного моделирования.
М заготовок поступает на участок RMS включающий N станций, (M >> N). Заданы транспортная матрица TT, матрица переналадки TR, и длительности операций. Каждая станция самостоятельно выбирает следующую станцию для своей детали, на основании информации о состоянии системы в целом. (Реализация транспортной системы пока не рассматривается и ограничения на пропускную способность не устанавливаются.) Построенная имитационная модель позволит определить поведение системы в зависимости от задаваемых параметров, установить взаимосвязь между параметрами не связанными явно в математической модели и в алгоритме выбора станции. Варианты обобщения модели.
1. Введение различных типов обрабатывающих станций. 2. Введение неопределенности в отношении времени выполнения операций (t i ± Δt i), времени транспортировки (t j ± Δt ij). Это усложнит алгоритм выбора ввиду неоднозначности сравнения временных величин, заданных вероятностными распределениями, но общая структура модели останется той же. 3. Ограничение транспортной системы, то есть рассмотрение сети с подграфом полного графа. Для этого достаточно запретить некоторые связи, задав «бесконечное» время транспортировки. 4. Ввести возможные выходы деталей из системы до завершения полной обработки, что моделирует выход бракованной детали. 5. Ввести ограничения пропускной способности транспортной системы: ограничить количество транспортных единиц, запретить движение по встречным ребрам маршрута и т.д. Описанные в настоящей главе методология и научный инструментарий системных исследований составляют основу экспериментального/машинного моделирования динамики функционирования сложных объектов и предоставляют возможность организации эффективного управления высокотехнологичным интегрированным производством, посредством автоматизации проектирования структурно-компоновочных преобразований адаптивной производственной системы и параметрического синтеза базовых компонентов бизнес-процессов, реализуемых на ее гибкой технологической платформе. Представленные принципы интеллектуализации и алгоритмы управления роботизированным/безлюдным производством могут оказаться полезными для совершенствования теории и методологии управления основной деятельностью на предприятиях, использующих традиционные типы и методы поточного, серийного и единичного производства; при разработке новых подходов к организации движения/реконфигурации материальных потоков в логистических сетях/системах промышленных предприятий и интегрированных цепочках поставщиков комплектующих в соответствии с производственным планом, алгоритмов управления реконфигурацией микропроцессорных вычислительных систем на основе нечеткой информации и т.п. 83 . Современные разработки в этом направлении связаны также с интеграцией передовых информационных технологий вокруг жизненного цикла продукции предприятия, которые дополняются 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 лежит в основе развиваемой В.Б. Тарасовым и др. концепции МетаКИП, основанной на использовании рассмотренных нами ранее ассоциативных форм организации коллективного труда — сетевых и виртуальных предприятий, телекоммуникационных Web-технологий и систем искусственного интеллекта, которые служат инструментальными средствами построения МетаКИП . Таким образом, применение концепции компьютерной интеграции производства не ограничивается локализованным высокотехнологичным производством или отдельным предприятием. Сегодня она успешно развивается в более широких масштабах интегрированных корпоративных организаций, территориальных кластеров, отраслей и комплексов промышленности в качестве универсального подхода к оптимизации операционных затрат при осуществлении предпринимательской деятельности, связанной как с добычей и переработкой сырья (нефтегазовые, химические и др. кластеры), так и с разработкой и производством наукоемкой продукции мирового класса (например, образование европейского консорциума AIRBUS Industries, производящего аэробусы A-310 и др.; объединение усилий фирм Apple и Sony при работе над проектом Powerbook; партнерство компаний AT&T, Marubeni Trading Co и Matsushita Electric Industrial Co при проектировании компьютера (notebook) Safari и т.д.). Системы компьютеризированного интегрированного производства (CIM) - естественный этап развития информационных технологий в области автоматизации производственных процессов, связанный с интеграцией гибкого производства и систем управления ими. Исторически первым решением в области развития систем управления технологическим оборудованием была технология Numerical Control (NC), или числового программного управления. В основу автоматизации производственных процессов закладывался принцип максимально возможной автоматизации, почти полностью исключающей участие человека в управлении производством. Первые системы прямого числового программирования (Direct Numerical Control - DNC) позволяли компьютеру передавать данные программы в контроллер станка уже без участия человека. В условиях динамичных производств станки и агрегаты с жесткой функциональной структурой и компоновкой заменяются на гибкие производственные системы (Flexible Manufacturing System - FMS), а позже - на реконфигурируемые производственные системы (Reconfigurable Manufacturing System - RMS). В настоящее время ведутся работы по созданию реконфигурируемых производств и предприятий (reconfigurable enterprises). Развитие компьютерного управления производством было реализовано в нескольких областях управления, таких как планирование производственных ресурсов, учет, маркетинг и продажи, а также в области развития технологий, поддерживающих интеграцию CAD/CAM/CAPP-систем, обеспечивающих техническую подготовку производства. Информационные системы этого класса существенно отличались от систем автоматизации в технических системах, трудно формализуемые и неформализуемые задачи управления производством, преобладающие в сложных производственно-экономических системах, не могли быть решены без участия человека. Полный потенциал компьютеризации в производственных системах не может быть получен, когда все сегменты управления производством не интегрированы. На практике это поставило задачу общей интеграции производственных процессов с другими информационными системами управления предприятием. Возникла потребность в возможности передачи данных через различные функциональные модули системы управления производством, объединении основных компонентов интегрированной автоматизированной системы управления производством. Понимание этого привело к появлению концепции компьютеризированного интегрированного производства (CIM), реализация которой потребовала развития целой линейки компьютерных технологий в системах управления производством на основе принципов интеграции. Основное различие между комплексной автоматизацией производства и компьютеризированным интегрированным производством заключается в том, что комплексная автоматизация касается непосредственно технических производственных процессов и работы оборудования. Автоматизированные системы управления производственными процессами предназначены для выполнения сборки, обработки материалов и контроля производственных процессов практически без участия человека. CIM включает в себя использование компьютерных систем для автоматизации не только основных (производственных), но и обеспечивающих процессов, таких как, например, информационные, процессы управления в финансово-экономической области, процессы принятия проектных и управленческих решений. Концепция компьютеризированного интегрированного производства (CIM) подразумевает новый подход к организации и управлению производством, новизна которого состоит не только в применении компьютерных технологий для автоматизации технологических процессов и операций, но и в создании интегрированной информационной среды для управления производством. В концепции CIM особую роль играет интегрированная компьютерная система, ключевыми функциями которой является автоматизация процессов проектирования и подготовки производства изделий, а также функции, связанные с обеспечением информационной интеграции технологических, производственных процессов и процессов управления производством. Компьютеризированное интегрированное производство объединяет следующие функции: Таким образом, компьютеризированное интегрированное производство охватывает весь спектр задач, связанных с развитием продукта и производственной деятельности. Все функции осуществляются с помощью специальных программных модулей. Данные, необходимые для различных процедур, свободно передаются от одного программного модуля к другому. В CIM используется общая база данных, которая позволяет с помощью интерфейса обеспечивать доступ пользователя ко всем модулям производственных процессов и связанных с ним бизнес-функций, которые интегрируют автоматизированные сегменты деятельности или производственного комплекса. При этом CIM снижает и практически исключает участие человека в производстве и тем самым позволяет ускорить производственный процесс и снижает коэффициент сбоев и ошибок. Существует немало определений CIM. Наиболее полное из них - определение Ассоциации компьютерных автоматизированных систем (CASA/ SEM), разработавшей концепцию компьютеризированного интегрированного производства. Ассоциация определяет CIM как интеграцию общего производственного предприятия с управленческой философией, которая улучшает организационную и кадровую эффективность . Дэн Эпплтон, президент Dacom Inc.,
рассматривает CIM как философию управления производственным процессом . Компьютеризированное интегрированное производство рассматривается как целостный подход к деятельности производственного предприятия в целях оптимизации внутренних процессов. Этот методологический подход применяется ко всем видам деятельности: от проектирования продукта до сервисного обслуживания на комплексной основе с использованием различных методов, средств и технологий для того, чтобы добиться улучшения производства, снижения затрат, выполнения плановых сроков поставки, улучшения качества и общей гибкости в производственной системе. При таком целостном подходе экономические и социальные аспекты имеют такое же значение, как технические аспекты. CIM также охватывает смежные области, в том числе автоматизирует процессы общего управления качеством, реинжиниринга бизнес-процессов, параллельного проектирования, документооборота, планирования ресурсов предприятия и гибкого производства. Динамическая концепция производственного предприятия с точки зрения развития систем компьютеризированного интегрированного производства рассматривает производственную среду компании как совокупность аспектов, включая: Практический опыт создания и эксплуатации современных CIM показывает, что система CIM должна охватывать процессы проектирования, изготовления и сбыта продукции. Проектирование должно начинаться с изучения конъюнктуры рынка и кончаться вопросами доставки продукции потребителю. Рассматривая информационную структуру CIM (рис. 2.4), можно условно выделить три основных, иерархически связанных между собой уровня. К подсистемам CIM верхнего уровня относятся подсистемы, выполняющие задачи планирования производства. Средний уровень занимают подсистемы проектирования производства. На нижнем уровне находятся подсистемы управления производственным оборудованием. Рис. 2.4.
Различают следующие основные компоненты информационной структуры CIM. Почти все современные производственные системы реализуются сегодня с помощью компьютерных систем. Основные области, автоматизируемые системами класса CIM, подразделяют на следующие группы. В рамках методологического подхода к компьютеризированному интегрированному производству выделяют следующие его основные функции: Закупки и поставки.
Отдел закупок и поставок отвечает за размещение заказов на поставку и следит, обеспечивается ли качество поставляемой поставщиком продукции, согласовывает детали, договаривается об осмотре товара и последующей поставке в зависимости от производственного графика для последующего снабжения производства. Производство.
Организуется деятельность производственных цехов но производству продукта с дальнейшим пополнением базы данных информацией о производительности, используемом производственном оборудовании и состоянии выполненных производственных процессов. В С1М осуществляется программирование ЧПУ на основе автоматизированного планирования производственной деятельности. Важно то, что все процессы должны контролироваться в режиме реального времени, учитывая динамичность расписания и актуальную изменяемую информацию о продолжительности изготовления каждого из изделий. Например, после прохождения продукции через единицу оборудования система передает в базу данных его технологические параметры. В системе CIM единица оборудования - это то, что управляется и конфигурируется компьютером, например, станки с ЧПУ, гибкие производственные системы, роботы, управляемые компьютерами, системы обработки материалов, системы сборки с компьютерным управлением, гибкие автоматизированные системы контроля. Отдел планирования производственного процесса принимает параметры изделия (спецификации) и производства, введенные отделом проектирования, и формирует производственные данные и информацию для разработки плана по производству продукции с учетом состояния и возможностей производственной системы. Планирование
включает в себя несколько подзадач, касающихся потребностей в материалах, производственных мощностей, инструментов, рабочей силы, организации технологического процесса, аутсорсинга, логистики, организации контроля и т.д. В системе CIM процесс планирования учитывает как издержки производства, так и возможности производственного оборудования. Также CIM предоставляет возможность изменения параметров для оптимизации производственного процесса. Отдел проектирования
устанавливает начальную базу параметров для производства предлагаемого продукта. В процессе проектирования система собирает информацию (параметры, размеры, особенности продукта и др.), необходимую для изготовления продукта. В системе CIM это решается возможностью геометрического моделирования и автоматизированного проектирования. Это помогает оценить требования к продукту и эффективность его производства. Процесс проектирования предотвращает затраты, которые могли бы быть понесены в реальном производстве в случае неправильной оценки производственных возможностей оборудования и неэффективной организации производства. Управление складом
включает в себя управление хранением сырья, комплектующих, готовой продукции, а также их отгрузку. В настоящее время, когда аутсорсинг в логистике очень развит и есть необходимость поставки компонентов и изделий «точно в срок», система CIM особенно необходима. Она позволяет оценить время поставки, загруженность склада. Финансы.
Основные задачи: планирование инвестиций, оборотного капитала, контроль денежных потоков, реализация поступлений, учета и распределения средств являются основными задачами финансовых отделов. Маркетинг.
Отделом маркетинга инициируется потребность в определенном продукте. CIM позволяет описать характеристики продукта, проекцию объема производства к возможностям производства, необходимые для производства объемы выпуска продукта и стратегию маркетинга продукта. Также система позволяет оценить производственные затраты на определенный продукт и оценить экономическую целесообразность его производства. Управление информационно-коммуникационными потоками.
Управление информацией является, пожалуй, одной из главных задач в CIM. Оно включает в себя управление базами данных, коммуникации, интеграцию производственных систем и ИС управления. Старая экономическая модель предприятия противоречит современным тенденциям развития производственных предприятий. В нынешнем конкурентном мировом рынке выживание любой отрасли зависит от умения завоевать клиента и своевременно выводить на рынок продукцию высокого качества, и производственные компании не являются исключением. Любая производственная компания стремится непрерывно снижать стоимость продукта, сокращать затраты на производство, чтобы оставаться конкурентоспособной в условиях глобальной конкуренции. Кроме того, существует необходимость постоянного улучшения качества и уровня эксплуатации изготавливаемой продукции. Другим важным требованием выступает время доставки. В условиях, когда любое производственное предприятие зависимо от внешних условий, в том числе аутсорсинга и длинных цепочек поставок, возможно, с пересечением международных границ, задача постоянного сокращения сроков выполнения заказов и доставки является действительно важной задачей. CIM представляет собой высокоэффективную технологию для достижения основных задач управления производством - повышения качества продукции, уменьшения стоимости и времени изготовления продукта, а также повышения уровня логистического сервиса. CIM предлагает интегрированные ИС для удовлетворения всех этих потребностей. От внедрения CIM ожидают экономических эффектов: Внедрение ОМ дает ряд преимуществ, экономический эффект от внедрения обеспечивается за счет: Недостатком CIM является отсутствие четкой методологии внедрения и сложность оценки эффективности от внедрения CIM и создания решений по интеграции, связанных с высокими первоначальными инвестициями в крупномасштабные проекты информатизации на производственных предприятиях. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Филиал РГГУ в г. Санкт-Петербурге.
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА Интегрированные производственные системы
Санкт-Петербург 2009 Введение Технологии в производстве Интегрированные производственные системы Технологии в сфере услуг Заключение Введение
В современном миру технологический прогресс не ограничивается только использованием компьютерной техники, а определяется также многочисленными новинками, которые появились в результате создания новых материалов и способов изготовления продукции, появления различных научных открытий (например, в генной инженерии). Достаточно вспомнить, что реальная перспектива создания автомобиля, не требующего замены масла, стала прямым результатом разработки нового синтетического масла в сочетании с применением новых материалов для изготовления деталей двигателя и усовершенствованных методов их обработки. Одной из важнейших сфер технологического прогресса является вторичное использование промышленной продукции. К примеру, в США разработаны и действуют правительственные программы, согласно которым компоненты многих видов продукции, особенно изготовленные из пластика, после окончания их срока службы подлежат вторичной переработке. Эти программы налагают на компании ответственность за уничтожение или повторное применение выпускаемой ими продукции. Специалисты предсказывают, что основную роль в реализации этих программ будет играть разработка новых технологий в материаловедении.
1. Технологии в производстве
Основным результатом появления новых технологий в техническом обеспечении стал более высокий уровень автоматизации процессов; благодаря им создается оборудование, выполняющее трудоемкие операции, которые раньше выполнялись людьми. В качестве примеров можно назвать станки с числовым программным управлением, обрабатывающие центры, промышленные роботы, автоматизированные системы подачи материалов и гибкие производственные системы. Все это оборудование, которое управляется компьютером, широко применяется в производстве. Технологии, основанные на разработках программного обеспечения, широко используются при проектировании продукции, а также для анализа и планирования производственной деятельности. Наиболее известны из них системы автоматизированного проектирования и автоматизированные системы планирования и управления производством. Станки с числовым программным управлением (станки с ЧПУ- Numerically Controlled Machine) состоят из обычного станка, который применяется для обточки, сверления или шлифовки всевозможных деталей, и компьютера, управляющего последовательностью операций, выполняемых машиной. Станки с ЧПУ впервые стали применять в 60-х годах компании в аэрокосмической промышленности, и с этого времени они широко используются во многих других отраслях. В самых современных моделях станки с ЧПУ имеют замкнутые системы автоматического управления с обратной связью (Feedback Control Loops), которые определяют положение инструмента и детали в процессе обработки, постоянно сравнивают фактическое положение с запрограммированным и при необходимости корректируют его. Такой процесс часто называют адаптивным управлением. По сравнению со станками с ЧПУ обрабатывающие центры (Machining Centers) обеспечивают еще более высокий уровень автоматизации. В таком оборудовании не только выполняется автоматическое управление процессом работы, но и осуществляется автоматический выбор и установка инструмента, в зависимости от того, какой инструмент нужен для выполнения той или иной операции. Кроме того, такой центр можно оборудовать автоматической транспортной системой челночного типа, которая позволяет в процессе обработки какой-либо детали на станке автоматически загружать в специальные приспособление необработанные детали, а готовые - выгружать. Промышленные роботы (Industrial Robots) используются для замены человека при выполнении многократно повторяющихся операций, а также опасной, вредной и рутинной работы. Роботы - это перепрограммируемые многофункциональные машины, оснащенные так называемым рабочим органом робота. Примером таких рабочих органов могут служить захваты (захватные устройства) для поднятия деталей либо таких инструментов, как гаечный ключ, сварочный аппарат или краскораспылитель. Современные роботы оснащены устройствами, обеспечивающими визуальную, сенсорную и ручную координацию. Кроме того, существуют модели, которые можно «научить» определенной последовательности движений в трехмерном пространстве. Для этого рабочий совершает необходимые для данной операции конкретные движения совместно с рабочим органом робота, а вычислительная машина регистрирует эти движения в своей памяти и по команде может точно воспроизвести их. Приобретение такого оборудования зачастую быстро окупаются благодаря экономии затрат на рабочую силу. Автоматизированные системы подачи материалов (Automated Materials Handling Systems - АМН) служат для повышения эффективности транспортировки, хранения и пополнения материальных запасов. Примерами могут служить компьютеризированные транспортеры и системы автоматизированного хранения и пополнения запасов (Automated Storage And Retrieval Systems - AS/RS), в которых компьютеры определяют автоматическим погрузчикам, какой груз следует поднять и куда переместить. Разработаны также системы автоматически управляемых транспортных средств (Automated Guided Vehicle - AVG), в которых для направления так называемых робокаров (машин, движущихся без водителя) на различные участки завода используются проложенные под полом электрические провода. Системы АМН обладают целым рядом преимуществ, в частности они обеспечивают быстрое перемещение материалов и меньший объем товарно-материальных запасов, сокращается площадь складских помещений и процент повреждения продукции и значительно повышается производительность. Перечисленные выше элементы автоматизации можно объединить в так называемые производственные ячейки (Manufacturing Cells) и даже в целые гибкие производственные системы (Flexible Manufacturing Systems - FMS). Производственная ячейка может состоять, например, из одного робота и одного обрабатывающего центра. Робот можно запрограммировать таким образом, чтобы он автоматически вставлял детали в обрабатывающий центр и затем удалял обработанную деталь, что позволяет заменить оператора. FMS - это полностью автоматизированная производственная система, состоящая из обрабатывающих центров с автоматической подачей и выгрузкой деталей, системы автоматически управляемых транспортных средств для перемещения деталей от машины к машине и других элементов автоматизации, позволяющих организовать производство, в котором практически не участвует человек. Чтобы обеспечить бесперебойную работу таких систем, в них широко применяются сложнейшие системы автоматизированного управления. Так же существуют Системы программного обеспечения: Системы автоматизированного проектирования (Compu-ter-Aided Design - CAD) позволяют использовать в ходе проектирования продукции и технологических процессов мощь компьютерной техники. CAD объединяет несколько автоматизированных методов, основными из которых являются компьютерная графика и автоматизированное моделирование (Computer-Aided Engineering - САЕ). Компьютерная графика применяется для исследования визуальных характеристик продукции, а САЕ - для оценки ее инженерных характеристик. Система автоматизированного проектирования применяется при разработке практически любой продукции, от компьютерных чипов до картофельных чипсов. Современные производители используют методы автоматизированного проектирования при разработке купальных костюмов по индивидуальным заказам. Мерки, снятые с будущего владельца, закладываются в специальную компьютерную программу вместе с информацией о модели, выбранной заказчиком. Работая с клиентом, проектировщик изменяет дизайн костюма на экране компьютера, на котором изображена фигура человека, одетая в конкретную модель. Затем компьютер распечатывает окончательный образец, на основе которого кроится и шьется полностью соответствующий пожеланиям заказчика купальный костюм. Автоматизированными системами планирования и управления производством (Automated Manufacturing Planning and Control Systems - MP&CS) называют компьютерные информационные системы, помогающие планировать процесс, составлять графики и следить за ходом выполнения производственных операций. Эти системы непрерывно получают из заводских цехов сведения о состоянии работ, поступлении материалов и т.д., и составляют наряд-заказы на изготовление и поставку. Сложные автоматизированные системы планирования и управления производством выполняют обработку поступивших заказов, управляют работой в цехах и закупками и ведут производственный учет.
2. Интегрированные производственные системы
Все описанные выше методы автоматизации объединяются в единую интегрированную производственную систему (Computer-Integrated Manufacturing - CIM). CIM представляет собой автоматизированную версию производственного процесса, в которой три основные производственные функции - проектирование продукции и технологического процесса, планирование и управление и собственно производственный процесс - обеспечиваются описанными выше автоматизированными методами. Кроме того, компьютерными технологиями замещаются также традиционные механизмы устного и письменного общения. Такое высоко автоматизированное и интегрированное производство называют также полной заводской автоматизацией и заводом будущего. Во врезке «Производство по индивидуальному заказу» описывается, каким может стать производственный процесс в будущем. Все методы, объединенные в систему CIM, взаимосвязаны, поскольку пользуются общей интегрированной базой данных. Так, например, благодаря интеграции данных системы CAD могут объединяться с системами автоматизированного производства (Computer-Aided Manufacturing - САМ), т.е. программами для обработки деталей с применением числового программного управления, а автоматизированные системы планирования и управления производством - с автоматизированными системами подачи материалов, что значительно ускоряет процесс составления ведомостей необходимых деталей. Таким образом, в полностью интегрированной системе отдельные функции проектирования, тестирования, изготовления, сборки, контроля качества и управления материалами не только автоматизированы, но и связаны как между собой, так и с процессом производственного планирования и составления графиков.
3. Технологии в сфере услуг
Основным элементом снижения стоимости, повышения качества и скорости выполнения операций, связанных с предоставлением услуг, является способность сервисной компании эффективно управлять потоком информации и ее обработкой. Стремительное развитие электроники привело к тому, что за последние несколько десятков лет в сервисном секторе экономики стали широко применяться самые разнообразные новые информационные технологии. Офисная автоматизация (Office Automation) достигается интеграцией различных офисных технологий с усовершенствованными офисными процессами, целью которой является повышение эффективности и производительности работы офисных служащих. Офисную автоматизацию нередко связывают с такими технологиями, как персональные компьютеры, текстовые редакторы, электронные таблицы, электронная и голосовая почта, факсимильное оборудование и проведение телеконференций. Инструменты офисной автоматизации как раз предназначены для формирования новых сведений и знаний и их эффективного использования. Текстовые редакторы и электронные таблицы - это две офисные системы из огромного множества, позволяющие преобразовать идеи и данные в знания, представленные в понятной для любого будущего пользователя форме. Текстовые редакторы значительно повышают производительность обработки документации, поскольку сокращают время создания проектов текстовых материалов, их редактирования, одобрения, копирования, печати и хранения. Благодаря применению электронных таблиц сокращаются сроки организации, анализа и интерпретации огромных объемов данных. Электронная почта и факс позволяют быстро и эффективно передавать и распространять информацию среди других пользователей и хранить ее для последующего использования. Цели голосовой почты в основном аналогичны электронной, но она предназначена для передачи, хранения и получения вербальной информации. Все эти инструменты используются для быстрого и простого обмена информацией, однако есть одна технология, а именно - телеконференции, которая позволяет обеспечивать интерактивный обмен информацией и образами в реальном времени. Благодаря этому данная технология постепенно вытесняет практику обычных собраний, что уже привело к значительному сокращению командировочных расходов, обеспечив при этом быструю реакцию на любые проблемы, возникающие в самых разных точках мира. В системах распознавания образов (Image Processing Systems) современные цифровые и оптические технологии используются для сканирования, ввода, хранения и воспроизведения образов любого уровня сложности. Например, оборудование для распознавания образов широко применяется в банках при проведении операций по кредитным карточкам и при проверке чеков. После этого устройство для распознавания знаков анализирует номер счета полученного цифрового образа (с точностью до 99%), и оператор регистрирует суммы расходов с использованием цифровых образов, а не бумажного бланка. Такая система не только повышает точность процедуры выписывания счетов, но и позволяет операторам, непосредственно обслуживающим клиентов, находить учетные данные по операциям в течение считанных секунд, а не дней (которые иногда требуются для поиска данных, хранящихся на микропленке). Новые технологии, использующие штрих-коды и сканирование, позволили значительно снизить уровень товарно-материальных запасов супермаркетов и магазинов, торгующих со скидками. Кроме того, с их помощью эти магазины могут точнее отслеживать структуру сбыта. Электронный обмен данными (Electronic Data Interchange - EDI) представляет собой процесс, в ходе которого данные информационной системы одной фирмы (например, закупочной) электронным способом преобразуются во вводимые данные информационной системы другой фирмы (например, по сбыту) без каких-либо задержек, неизбежных при использовании обычной почты, и обеим фирмам при этом не приходится заниматься вводом этих данных. Так, например, торговая сеть готовой одежды Limited воспользовалась системой EDI для связи всех своих магазинов с текстильной фабрикой, находящейся в Гонконге. Эта система получает от всех магазинов информацию о сбыте, обрабатывает ее и отсылает результаты обработки обратно. После этого фабрика приступает к производству именно тех изделий, которые продаются лучше всего. Банк Wells Fargo Bank позволяет своим клиентам - коммерческим фирмам самостоятельно управлять их кассовыми счетами путем введения данных непосредственно на счета в компьютере банка через систему электронного обмена. Электронный обмен данными широко используется как в производственном, так и в сервисном секторе экономики. В общем, эта технология обеспечивает эффективное средство быстрого обмена информацией между поставщиками какой-либо продукции или услуг и их потребителями. Системы принятия решений и экспертные системы. Многие описанные выше информационные технологии предназначены для повышения эффективности передачи, хранения, получения и обработки данных. По сравнению с ними системы принятия решений и экспертные системы (Decision Support and Expert Systems) представляют собой шаг вперед, поскольку обеспечивают поддержку в процессе принятия решений, а порой даже заменяют этот процесс. Они незаменимы при определении альтернатив, сборе и анализе информации, необходимой для оценки этих альтернатив, и при выборе оптимального решения или наиболее выгодных альтернатив. Эти системы также эффективно используются для оценки затрат или других последствии принятия того или иного решения, предложенного менеджером. Например, банк Chemical Bank разработал экспертную систему на персональных компьютерах для оценки проведения розничных банковских операций с клиентами. Она получила название Genesys и предназначена для обеспечения непосредственного контакта различных групп банковских клерков с клиентами. Одной из характеристик этой системы является ее способность принимать решения о предоставлении ссуд частным лицам на основе автоматизированной оценки кредита. В ходе этой оценки экспертная система анализирует информацию о клиенте, полученную из самых разных баз данных, и принимает решения, основываясь на стандартных правилах, разработанных опытными специалистами по предоставлению ссуд. Сегодня трудно найти организацию, в офисе которой стоял бы один универсальный компьютер, выполняющий все вычислительные функции. Обычно персональные компьютеры и мощные вычислительные машины соединяются в единую систему, или сеть, как между собой, так и с принтерами, факс-аппаратами, ксероксами и другой офисной техникой через телекоммуникационные каналы связи. Такое распределение компьютерных мощностей в пределах организации называют также распределенной обработкой данных. Очень часто оно достигается с помощью архитектуры клиент/сервер, которая состоит в том, что сети персональных компьютеров конечных пользователей (клиентов) объединяются более производительными компьютерами или крупными вычислительными станциями или даже мощными компьютерами, которые служат серверами или суперсерверами. Сетевые компьютерные системы позволяют клиентам общаться между собой электронным способом и совместно пользоваться аппаратным обеспечением, программами, данными и другими ресурсами. Например, конечные пользователи локальной офисной вычислительной сети (Local Area Network - LAN), состоящей из нескольких микрокомпьютеров, могут совместно пользоваться пакетами программного обеспечения и большими базами данных, хранящимися на сервере, и распечатывать документы на дорогом лазерном принтере, обеспечивающем высочайшее качество печати. В последние два десятилетия неуклонное снижение цен и расширение возможностей микрокомпьютеров и каналов телекоммуникационной связи способствовали широкому распространению сетей типа клиент/сервер, и похоже, что в будущем эта тенденция только усилится.
Заключение программный технология автоматизированный Прогресс технологий имеет первостепенное значение для повышения производительности труда в большинстве стран мира. Фирмы, которые раньше других приобретают и успешно внедряют технологические новинки, получают значительное конкурентное преимущество. Хотя каждая из описанных в этом дополнении производственных и информационных технологий представляет собой мощный инструмент и может применяться отдельно от других, выгоды от применения новых технологий растут в геометрической прогрессии, если они используются в комплексе. Это особенно верно по отношению к интегрированным производственным системам (CIM). Выгоды и преимущества внедрения большинства современных технологий не носят стопроцентного материального характера, и часто их можно оценить только через некоторое время. Использование традиционных методов калькуляции затрат и обычного финансового анализа может привести к созданию неточной картины потенциальных преимуществ применения таких технологий, как CIM. Следовательно, при оценке окупаемости инвестиций в новые технологии следует принимать во внимание выгоды стратегического характера. Далее, поскольку капитальные издержки на многие современные технологии, как правило, очень велики, каждая компания перед их приобретением должна максимально точно оценить связанные с их внедрением риски. Внедрение гибких производственных систем или систем принятия решений требует значительных затрат как материального, так и морального характера. Нередко инвестиции в такие системы бывают для малых и средних фирм недоступной роскошью. Однако, по мере совершенствования технологий и их дальнейшего распространения, стоимость их постепенно снижается и приобрести их скоро смогут даже небольшие компании. Учитывая сложную интеграционную природу новых технологий, следует отметить, что для их успешного внедрения необходима полная заинтересованность в этом как руководства, так и служащих компании.
Список использованных источников
1.Балашов А. Производственный менеджмент (организация производства) на предприятии. Завтра экзамен - СПб.: Питер, 2009. Горфинкель В.Я. Экономика предприятия. Учебник для ВУЗов - , 2004. Глухов В.В. Производственный менеджмент - СПб.: Лань, 2008. Желтенков А.В. Управление операциями. Операционный менеджмент Учебное пособие. - М.: ФБК-ПРЕСС, 2005. Ильенкова С.Д. Производственный менеджмент учебник для вузов. - М.: Юнити-Дана, 2002. Лысикова О.В. Операционный менеджмент туризма. Уч. пос. - М.: МПСИ, 2006. Макаренко М.В. Производственный менеджмент. Учебное пособие для ВУЗов - М.: Приор, 1998. Фатхутдинов Р.А. Производственный менеджмент: Учебник для вузов. - СПб.: Питер, 2008. Чейз Р. и Др. Производственный и операционный менеджмент. - М.: Вильямс, 2007.
ОСНОВЫ КОМПЬЮТЕРНО-ИНТЕГРИРОВАННЫХ 1.1.
Методологические основы КИТ
1.1.1 Современное состояние, тенденции Начиная с 80-х годов XX века одним из направлений повышения эффективности производства стало широкое применение компьютерных и информационных технологий . На современном этапе новые промышленные интегрированные на этапах ЖЦИ технологии включают роботов, станки с программным управлением, компьютерные программы для проектирования, инженерного анализа, технологической подготовки производства, производства и осуществления контроля над техникой. Эти современные КИТ получили свою реализацию в КИП (computer-integrated manufactu-ring/С1М) . Современные КИТ, также называемые передовыми технологиями производства, связывают вместе компоненты производства, которые прежде были отделены друг от друга. Работа станков, роботов, конструкторско-технологических отделов и инженерного анализа координируется одним компьютером. Ядро структуры полноценного КИП образует так называемая несопровождаемая производственная подсистема (LOM – Light Out Manufacturing), включающая ряд обязательных КИТ, которые делятся на три составляющие: компьютерное проектирование (computer-aided design/ CAD), компьютерное производство (computer-aided manufacturing/ САМ)
и интегрированная информационная сеть (Integrated Information Network). Машины с компьютерным управлением, применяемые при обработке материалов, производстве деталей и сборке изделий, существенно повысили скорость изготовления единицы продукции. Компьютерные системы производства позволяют быстро переключать производственные линии с одного вида изделий на любой другой, меняя только инструкцию для станка или программу для компьютера. Эти системы также помогают быстро удовлетворять запросы потребителей, касающиеся перемен в конструкции или в ассортименте продукции.
ТЕХНОЛОГИЙ МАШИНОСТРОЕНИЯ
и перспективы развития КИТ
Интегрированная информационная сеть (Integrated Information Network) связывает все стороны деятельности фирмы, включая бухгалтерский учет , закупки сырья, маркетинг, работу складов, проектирование, производство и т. д. Такие системы, основанные на общих данных и общей информационной базе, дают менеджерам возможность принимать решения и управлять производственным процессом, воспринимая его как единое целое.
Сочетание компьютерного проектирования, компьютерного производства и интегрированных информационных систем представляет собой наивысший уровень КИТ машиностроения. Новый продукт может быть сконструирован на компьютере, и его опытный образец может быть изготовлен без участия человеческих рук. Идеальное компьютеризованное предприятие способно легко переключаться с одного вида продукции на другой, работает быстро и с высокой точностью, без бумажной документации, тормозящей производственный процесс.
Компьютерные системы проектирования и технологической подготовки производства снизили вероятность человеческих ошибок, и благодаря этому количество конструкторских исправлений и переделок неправильно спроектированных компонентов уменьшилось, по сравнению с предыдущими проектами, более чем на 50 %.
КИТ производства обеспечивают максимально возможный уровень качества, удовлетворение запросов потребителей и снижения себестоимости только тогда, когда все их компоненты используются в совокупности. Применение КИТ и гибких рабочих процессов изменило весь характер производства. Стало возможным массовое производство, ориентированное на потребителя (mass customizati0n), когда заводы могут в массовом порядке выпускать продукцию, приспособленную к конкретным нуждам покупателей.
Достоинства КИТ состоят в том, что изделия различного размера и типа, отвечающие различным потребительским запросам, могут свободно перемешиваться друг с другом на одной сборочной линии. Штриховые коды, нанесенные на заготовки, позволяют машинам мгновенно вносить требуемые изменения, например вкрутить шуруп большего размера, не замедляя хода производственного процесса. С помощью одной такой линии производитель может выпускать бесконечное колчество видов продукции любыми партиями.
В традиционных промышленных системах технология мелкосерийного производства давала предприятию возможность быть гибким в выборе производимой продукции и выполнять индивидуальные заказы потребителей, но поскольку «работа мастера» имела большое значение при изготовлении уникальных товаров, предназначенных для конкретного покупателя, партии неизбежно должны были быть маленькими. Массовое производство оперировало значительно более крупными партиями, но зато гибкость была ограниченной. Технология непрерывного процесса предназначалась для выпуска одного стандартного продукта в неограниченных количествах. Промышленные КИТ позволяют предприятиям вырваться из тисков этой диагонали и увеличивать в одно и то же время и гибкость, и размер партий продукции. В своем наивысшем развитии КИТ делают возможным массовое производство, ориентированное на потребителя (mass customization), когда каждый продукт уникален и произведен по запросам покупателя. Этот наивысший уровень использования КИТ получил название «компьютерного мастерства», потому что компьютеры индивидуально проектируют каждый продукт так, чтобы он удовлетворял вполне определенным нуждам конкретного потребителя. Очень важную роль в этом повороте массового производства к потребителю играет развитие Интернета, так как электронные средства коммуникации позволяют компаниям поддерживать тесную связь с каждым отдельным клиентом и к тому же облегчают и ускоряют координацию потребительских запросов и производственных возможностей предприятий.
Исследования показывают, что КИТ (рис.1.1) позволяет использовать технологическое оборудование более эффективно, производительность труда возрастает, количество отходов уменьшается, а ассортимент продуктов и удовлетворенность покупателей увеличиваются.
Многие промышленные компании в США перестраивают свои заводы, внедряя КИТ и объединенные системы управления (associated management systems), чтобы повысить производительность.
В настоящее время для разработки разнообразной продукции промышленные предприятия широко используют следующие компьютерные технологии – программные средства автоматизации: CAD-системы (Computer-Aided Design, CAD) – системы автоматизированного проектирования (САПР), которые, по мере развития CAD-технологий, прошли путь от простой электронной чертежной доски до систем двухмерного (2D), а затем и трехмерного (3D) параметрического моделирования; CAM-системы (Computer-Aided Manufacturing, CAM) – системы технологической подготовки производства, в первую очередь, станков с ЧПУ; CAE-системы (Computer-Aided Engineering, CAE) – системы автоматизации инженерных расчетов, составляющие основу технологий компьютерного инжиниринга – наиболее наукоемкой составляющей PLM-технологий, так как именно эти программные системы предназначены для эффективного решения сложных нестационарных нелинейных пространственных задач, описываемых системами нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, для решения которых применяются, как правило, разнообразные варианты метода конечных элементов (МКЭ), Finite Element Analysis, (FEA); PDM-системы (Product Data Management, PDM) – системы управления данными об изделии, иногда называемые системами для коллективной работы с инженерными данными (Collabo-rative PDM, СPDM). Среди всего многообразия CAD/CAM-систем, наиболее широко представленных на рынке, выделим: «тяжелые системы» (CATIA, Unigra-phics NX, PRO/Engineer), появившиеся в 1980-х гг. и обладающие широкими функциональными возможностями и высокой производительностью, несмотря на то, что «тяжелые» системы являются дорогостоящими программными системами, затраты на их приобретение окупаются, особенно, если речь идет о сложном производстве, например, о машиностроении, авиационной и аэрокосмической промышленности, судостроении, электро - и энергомашиностроении; «средние системы» (SolidWorks, SolidEdge, Inventor Mechanical Desktop, Power Solutions, Cimatron, think3 и др.), в которых, начиная с их возникновения в середине 1990-х гг., были объединены возможности 3D твердотельного моделирования, невысокая по сравнению с «тяжелыми» системами цена и ориентация на платформу Windows. Эти CAD-системы произвели настоящий переворот в мире САПР, позволив многим конструкторским и проектным организациям перейти с двумерного на трехмерное моделирование. Среди российских CAD/CAM-систем отметим, в первую очередь, КОМПАС, T-Flex, ADEM; «легкие системы», которые являются самыми распространенными продуктами автоматизации проектирования , среди множества которых, прежде всего, следует назвать AutoCAD.
Создание единого информационного пространства – проблема актуальная для машиностроительных предприятий. Немного можно назвать примеров реализации единой информационной среды. Вслед за внедрением
CAD/ CAE/CAM, как правило, на машиностроительном предприятии стараются объединить систему управле-ния хозяйственной деятельностью ERP (Enterprise Resource Planning – организует систему электронного документооборота; включает ведение договоров, бухгалтерии и кадров; связывает напрямую заказы поставщику с конкретной передачей в производственную программу для формирования заказа производству не только состав изделия, но и технологию его изготовления, что позволяет точно планировать ресурсы, процесс производства, начиная с технических требований и заканчивая поставкой готовых изделий, а также и программное обеспечение для управления инженерными данными. PDM (Product Data Management – является основой для производственного планирования и управления; обеспечивает функционирование единой информационной среды на базе электронного архива, организует обмен информацией между подразделениями по проектированию и планированию, с одной стороны, и производственными подразделениями – с другой стороны). Ядром PDM является нормативно-справочная база, отражающая структуру и специфику работы конкретного предприятия. Главная цель объединения ERP и PDM заключается в создании системы, которая позволяет контролировать затраты, рассчитывать себестоимость продукции, планировать производство и формировать ценовую политику. Главным препятствием на пути объединения является отсутствие модулей для взаимодействия программ от разных разработчиков. Для управления производством требуются номенклатурные базы данных , поэтому автоматизируются все справочники и нормативные данные, упорядочиваются исходные данные, вводится система кодирования для комплектующих и покупных изделий, наполняется база данных PDM. После этого становится возможным использовать необходимую для управления производством информацию – составы изделий, учет материалов и комплектующих, нормы расхода и др. В PDM также поступают данные по технологическим маршрутам, которые разрабатывают технологи. Здесь формируется электронный архив конструкторской и технологической документации. Соответственно, конструирование ведется в среде CAD.
В чем суть интеграции? Информация создается конструктором или технологом и попадает в PDM. Данные вводятся один раз, далее автоматически осуществляется передача данных в одном направлении – из PDM в ERP. Отсутствие повторного ввода исключает разночтения и снижает риск появления в системе неточных сведений. Главным преимуществом сквозных технологий является прозрачность информации: все документы хранятся в единой электронной базе данных – закупочные цены , по каким счетам и от какого предприятия осуществляется поставка, прошла оплата или нет; здесь же информация о составе изделия, цифровые модели, конструкторская и технологическая документация.
Конструктор создает модель и помещает ее в PDM, технолог использует готовую цифровую модель при разработке техпроцесса, при этом распараллеливание работ сокращает затраты времени на проектирование.
Рисунок 1.1 – Структура КИТ машиностроения
В чем суть технологий PLM – CALS? Вся информация об изделии, начиная с чертежей и заканчивая крепежом при сборке, до мельчайших подробностей вносится в электронную базу данных, где прослеживается ЖЦИ каждой детали: где и кто изготовил, из какого металла и каким способом штамповали, на каких станках фрезеровали и т. д. – все до мельчайших подробностей. Принципиальным свойством такой информационной системы является возможность не только описать структуру выпускаемого изделия, но и технологии изготовления, и более того – накапливать на последующих этапах всю информацию об изготовлении каждой детали и узла, произведенных ремонтах и заменах и т. д. Информация в достаточной мере детализируется, чтобы при необходимости можно было восстановить полную историю каждой детали, выявить причины отказов и быстро внести необходимые изменения. Информационной базой пользуются не только конструкторские и технологические службы, но также службы технической подготовки и управления производством предприятия-изготовителя, поскольку формируется полная информационная модель изделия, начиная от конструкторской спецификации и заканчивая данными о фактическом изготовлении.
Ведущие игроки CAD:
36% Autodesk (AutoCad, Inventor)
19% Dassault Systemes (CATIA, SolidWorks, SIMULIA)
12% Siemens PLM Software (Unigraphics, NX)
Autodesk (AutoCad, Inventor) Значительный вклад в увеличение оборота компании внесло поглощение других компаний, Autodesk приобрела
14 компаний. Выделяется тем, что поставляет программное обеспечение для наиболее широкого круга отраслей: машиностроительной, архитектурно-строительной, геопространственной, анимационно-графической. В последнее время Autodesk добилась серъезных успехов в переводе огромной армии пользователей с 2D - на 3D-приложения.
1.1.2. Этапы развития автоматизации механической обработки
С позиции КИП развитие автоматизации производственных процессов механообработки представляет собой диалектическую спираль развития .
Первый виток эволюционной спирали автоматизации механообработки характеризуется автоматизацией рабочего цикла машины и автоматизацией поточного производства, которые включают в себя: универсальные станки, универсальные автоматы и полуавтоматы, специальные и специализированные автоматы и полуавтоматы, агрегатные станки, автоматические линии из агрегатных станков, автоматические линии из универсальных автоматов, комплексные автоматические линии и автоматические заводы.
Развитие автоматизации средств производства в машиностроении – от универсальных станков, специализированных станков, станков автоматов, автоматических линий и «жестких» заводов автоматов реализовался за более чем за двести лет: с 1712 года (первый токарно-копировальный станок
А. К. Нартова) до 1951 года (первый автоматический завод для изготовления автомобильных поршней в СССР).
Второй виток эволюционной спирали автоматизации основного производственного процесса механообработки характеризуется появлением числового программного управления. Это, прежде всего появление станков с ЧПУ, автоматов с ЧПУ, специализированных станков с ЧПУ, обрабатывающих центров (ОЦ).
Во второй половине 60-х годов 20го века гибкие производственные системы механообработки стали этапом перевооружения машиностроительной промышленности. Это открыло пути решения сложившегося противоречия между высокой производительностью и отсутствием мобильности оборудования массового производства и высокой мобильностью и низкой производительностью универсальных станков единичного и серийного производства.
Решение задачи повышения мобильности при выпуске новой техники в единичном и серийном производстве привело к созданию универсальных станков с числовым программным управлением (ЧПУ).
Второй виток диалектической спирали развития автоматизации производственных процессов механообработки – повторил первый, но на новом принципе управления – электронно-программном, при этом с повышением производительности каждого вида оборудования повысилась и его гибкость. На второй виток было затрачено немногим более 30 лет.
Третий виток эволюционной спирали автоматизации механообработки характеризуется наличием гибких производственных систем и гибких автоматизированных производств. Сюда можно отнести появление станков с ЧПУ–СNС, ОЦ фрезерно-расточные с СNС, ОЦ – токарные с СNС, ГПС со специализированными ОЦ массового производства, ГПС (ГАП) + САПР + АСТПП, автоматизированный завод.
Развитие электроники и применения ЭВМ и микропроцессоров позволило создание универсальных машин и станков с ЧПУ, управляемых непосредственно от ЭВМ в режиме разделения времени. Это дало начало третьему витку развития автоматизации производственных процессов в машиностроении и других отраслях промышленности.
Управление от одной ЭВМ несколькими рабочими машинами, станками с ЧПУ и вспомогательным оборудованием позволило связать станки управлением и единым автоматическим транспортом в группы, т. е. создать системы машины. Индивидуальные станки с ЧПУ типа CNC, станки типа обрабатывающий центр (ОЦ), фрезерно-расточные и токарные – основа гибких производственных систем . На базе ОЦ создаются гибкие производственные модули, участки, линии. На этом витке началось соединение в единую систему всех производственных функций: конструирования, технологической подготовки производства, обработки, сборки, испытаний, т. е. начали появляться гибкие автоматизированные производства (ГАП). Третий виток был пройден за 10-15 лет.
Четвертый виток эволюционной спирали автоматизации механообработки характеризуется появлением гибких автоматических производств и безлюдных заводов. Он начался созданием автоматизированного производства полностью интегрированного на базе ЭВМ пятого поколения (промышленные персональные компьютеры, в частности модели KIM–Kontrol Intelligence Minicomputer, KIM 786LCD-mITX, KIM 886LCD-M/mITX. KIM986LCD-M/mITX), отличающихся высоким уровнем надежности, совместимостью с различными технологиями, а также хорошей расширяемостью конфигурации и длительным жизненным циклом.
Пятый виток эволюционной спирали автоматизации механообработки характеризуется появлением безотказных самовосстанавливающихся производственных систем.
Шестой виток эволюционной спирали автоматизации механообработки характеризуется появлением самообновляющиеся производственных систем и т. д.
Развитие информационных технологий позволяет автоматизировать всю производственную цепочку технологического оборудования – система распределенного управления непрерывными и периодическими процессами, в частности NMI/SCADA – программы. Дальнейшее развитие науки и техники, решение проблемы надежности и самодиагностики рабочих машин и интеллектуальности систем переведут развитие автоматизации средств производства на следующий виток, когда будут созданы безотказные самовосстанавливающиеся рабочие машины, системы, заводы.
Создание искусственного интеллекта будет залогом успешного решения этой задачи. Диалектическая спираль развития автоматизации механообработки может быть представлена в виде последовательности этапов :
1. Автоматизация рабочего цикла машины, автоматизация поточного производства.
2. Числовое программное управление.
3. Гибкие производственные системы, гибкие автоматизированные производства.
4. Гибкие автоматические производства, безлюдные заводы.
5. Безотказные самовосстанавливающиеся производственные системы.
6. Самообновляющиеся производственные системы и т. д.
Следует заметить, что автоматизация машиностроения характеризуется не только компьютерными технологиями, но и наличием новых физических свойств производственной системы.
1.1.3. Концепция компьютерно-интегрированного производства
Основой развития современного машиностроения в мире является компьютеризация и интеграция всех производственных процессов и управления производством от начала разработки до поставки готовой продукции потребителю.
Интеграция в производственных системах или комплексах (в широком смысле, как это теперь понимается в рамках концепции международных стандартов ИСО серии 9000) независимо от категории и вида производственной деятельности и отрасли народного хозяйства, а также уровня и масштаба интеграции (начиная с низшего уровня, интеграции операций на одном рабочем месте и кончая интеграцией на самом высоком, международном уровне) .
Если опираться на идеологию, соответствующую указанным международным стандартам, то следует в первую очередь говорить об интеграции с целью совершенствования деятельности по обеспечению всех этапов ЖЦИ (англ, life-cycle), на чем основывается современная теория управления качеством . В соответствии со стандартами ИСО серии 9004 принято выделять одиннадцать этапов жизненного цикла.
1. Маркетинг, поиски рынков, анализ состояния рынков, выработка рекомендаций по выпуску продукции.
2. Разработка технических требований, проектирование изделий.
3. Разработка технологических процессов, технологическая подготовка производства.
4. Материально-техническое обеспечение производства.
5. Процессы изготовления (производство в узком смысле).
6. Проведение контрольных, приемо-сдаточных и иных испытаний.
7. Упаковка, маркировка и хранение произведенных изделий.
8. Распределение, транспортирование и реализация изделий.
9. Монтаж и эксплуатация.
10. Техническая помощь в обслуживании.
11. Утилизация после окончания срока использования или эксплуатации.
Графически этот цикл принято представлять в виде окружности или любой замкнутой кривой с разметкой по этапам; когда происходит замыкание контура, это означает, что после утилизации цикл начинается сначала, уже для нового изделия.
Иногда этот цикл представляют в виде винтовой линии; при этом подразумевается, что для нового изделия (или новой модификации того же изделия) начинается следующий виток. В течение первых пяти этапов изделие еще не существует, на последнем – уже не существует. Однако следует иметь в виду, что представление о замыкании цикла или выходе на новый виток лишь по окончании предыдущего витка является абстрактной схемой и не соответствует опыту реальной деятельности. На самом деле в любой организации всегда идет параллельная работа над многими изделиями или над многими модификациями одного изделия, причем в любой момент времени эти изделия находятся на разных этапах.
Учитывая это, правильнее было бы представить общую картину в виде семейства наложенных друг на друга винтовых линий со смещенными друг относительно друга точками этапов.
Независимо от общественного строя и типа экономики интеграция по последовательным этапам ЖЦИ осуществляется проще всего в масштабах завода, комбината, компании или фирмы. Традиционно во всех странах интегрирование осуществлялось в пределах одной и той же организации лишь по части этапов.
В настоящее время центром тяжести в интеграции считается использование унифицированных компьютерных технологий и программного обеспечения разнообразной документации (проектной, технологической, рабочей (непосредственно относящейся к изготовлению), эксплуатационной и пр.) и соответствующего программного обеспечения. При этом интеграция осуществляется по этапам 2-3-4-5 ЖЦИ. В международной практике это однозначно связывается с внедрением стандартов ИСО 10303 и обычно все это именуется CALS-технологиями.
Технологии CALS (англ, computer acquision and life-cyclesupport) в переводе – обеспечение непрерывности поставок и поддержки жизненного цикла изделий. Вольный перевод: обеспечение неразрывной связи между производством и всеми остальными этапами ЖЦИ (за счет создания максимально полной информационной модели изделия), охватывающей все этапы ЖЦИ от маркетинга до утилизации, предлагающей единое информационно-программное обеспечение на основе системного подхода ко всей проблематике создания новых изделий.
Разработчики и комментаторы подчеркивают, что CALS – это не только конкретный программный продукт, не только набор правил и шаблонов, но преимущественно общая концепция создания единой информационной модели изделия. Однако рассмотрение интеграции только по этапам ЖЦИ раскрывает только один аспект интегрирования.
Исторически в различные периоды проблемы интеграции по существу (сам термин появился и приобрел права гражданства достаточно поздно) понимались то шире, то уже, на передний план выходили вполне определенные формы интеграции . Так, начиная с начала до середины прошлого века, интеграция понималась преимущественно как концентрация на одной заводской территории всего оборудования больших производственных комплексов, объединявших все производственные функции, необходимые для производства определенных изделий.
Ве гг. XX века понятие интегрированные производственные системы (англ, integrated manufacturing systems) применительно к машиностроению неразрывно связывалось возможно более полной автоматизацией выполнения последовательностей технологических и вспомогательных операций, начиная со складирования, подачи заготовок и подготовки необходимого оборудования с инструментом, кончая контролем и отгрузкой готовых деталей и узлов.
Нет сомнения в том, что проблематика интеграции и дезинтеграции в производстве вечна, хотя, конечно, наибольшая актуальность приписывалась, и будет приписываться в разные времена, различным аспектам интеграции. Но нужно иметь в виду, что усиление акцента на одном аспекте проблемы не отменяет другие аспекты.
Во всех случаях интеграцию можно представить как установление и организацию функционирования теми или иными типовыми средствами связей между интегрируемыми объектами или частями. Эти связи могут иметь различную природу, они иногда могут быть прямыми, непосредственными, но чаще всего реализуются через цепочки промежуточных звеньев.
Полностью или частично КИП не приводит само по себе к гибкому производству, оно может иметь различную гибкость и обеспечивается гибкостью различных элементов производства, интегрированных производственных систем. Степень необходимой гибкости производства основывается на базе технико-экономических показателей всего производства, завода в целом, а не на основании эффективности отдельных его частей.
Применение ЭВМ в управлении КИП позволяет осуществлять комплексный подход к автоматизации всех видов работ и процессов – от проработки задания на производство нового изделия, конструкторско-расчетных работ, технологической подготовки производства, всего комплекса технологических процессов – от заготовки до упаковки и отправки изделия потребителю, а так же всего, что связано с содержанием, ремонтом, управлением, включая расчеты, технико-экономических показателей, экономической эффективности, финансово-бухгалтерское и кадровое обеспечение.
Особое внимание в настоящее время уделяется вопросам разработки единого информационного, математического и программного обеспечения систем автоматизированного проектирования, конструирования, технологической подготовки, планирования и организации производства.
«Философия» КИП требует рассмотрения каждого отдельного действия или деятельности всего завода и всего, что с ней связано, как единого процесса, который обеспечивает своевременную и полную взаимоувязку каждого действия с целью организации выпуска как можно большего разнообразия изделий в пределах имеющихся возможностей по заранее определенному графику с минимальными затратами.
Это ведет к возможности интеграции всего производства в единый автоматизированный процесс, включая научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР). При этом значительная экономия и сокращение времени внедрения новой техники получают вследствие уменьшения имеющихся дублирования и разрыва опытно-конструкторских работ и производства, а также уменьшения времени всего цикла создания и производства продукции.
Наиболее короткий цикл производства, меньшая себестоимость, высокое качество продукции, полный контроль за капиталовложениями и оборотными средствами при абсолютно полном контроле за деталями и изделиями, за их изготовлением по всему циклу, пока они находятся на заводе, при этом делается только то, что предписано, и не запускается ничего лишнего. Это еще одна черта, которая вкладывается в понимание полной интеграции производства и чему содействует концепция гибкого интегрированного производства.
Основной задачей КИП состоит в обеспечении в гибкости и интеграции производственных систем на базе КИТ, основными характеристиками которого являются:
1) уровень производительности;
2) величина себестоимости;
3) стабильность высокого качества продукции;
4) эффективность использования средств производства;
5) численность обслуживающего систему персонала и характеристики условий труда.
1.1.4. Системная формализация КИП
КИП представляет собой одновременно как систему, включающую в себя ряд элементов, а также как и подсистему, входящую в систему более высокого уровня, и может быть формализована с позиции теории систем
:
1) КИП как система S есть нечто целое от функции А
Это определение выражает факт существования и целостность. Двоичное суждение А (1,0) отображает наличие или отсутствие этих качеств.
2) КИП как система S есть организованное множество.
(1.2)
где орг – оператор организации;
М – множество.
3) КИП как система есть множество вещей, свойств и отношений.
(1.3)
где m – вещи,
n – свойства,
k – отношения.
4) КИП как система есть множество элементов, образующих структуру и обеспечивающих определенное поведение в условиях окружающей среды:
где L – элемент,
ST – структура,
BE – поведение,
Е – среда.
5) КИП как система есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором переходов и оператором выходов:
где Х – входы,
Y – выходы,
Z – состояния,
Н – оператор переходов,
G – оператор выходов.
6) Если определение (1.5) дополнить фактором времени и функциональными связями, то получим определение системы уравнениями
где Т – время,
X – входы,
Y – выходы,
Z – состояния,
V – класс операторов на входе,
Vz – значения операторов на выходе,
F и f – функциональные связи в уравнениях.
7) Для организации системы КИП в определении системы учитывают следующее
где PL – цели и планы,
RO – внешние ресурсы,
RJ – внутренние ресурсы,
ЕХ – исполнители,
PR – процесс,
DT – помехи,
SV – контроль,
RD – управление,
EF – эффект.
Последовательность определений можно продолжить, в которых учитывалось бы такое количество элементов, связей и действий в реальной системе, которое необходимо для решаемой задачи, для достижения поставленной цели.
К числу задач, решаемых теорией систем, относятся: определение общей структуры системы; организация взаимодействия между подсистемами и элементами; учет влияния внешней среды; выбор оптимальных алгоритмов функционирования системы.
Проектирование КИП делится на две стадии: 1) макропроектирование (внешнее проектирование) в процессе которого решаются функционально-структурные вопросы системы в целом, и 2) микропроектирование (внутреннее проектирование) связанное с разработкой элементов системы как физических единиц оборудования и с получением технических решений по основным элементам (их конструкции и параметры, режим эксплуатации).
1.1.5. Функционально-целевые структуры механообработки
Организационно-технический и производственно-технический потенциалы являются (рис.1.2) функциональными характеристиками ФЦС . Как интегральный показатель он должен отражать наиболее существенные характеристики КИП и в общей форме оценивать ее технический уровень. К таким характеристикам относятся, прежде всего, количественная мера подетальной специализации (универсальность), выражаемая укрупненно числом технологических групп или наименований обрабатываемых деталей. Номенклатура последних отражает способности системы экономически целесообразно выпускать различные детали по различной технологии.
Рисунок 1.2 – Функционально-целевые структуры КИП
ПТС представляет собой совокупность значений производительности системы и ее технологических возможностей . При вычислении производительности обработки деталей всех наименований из установленных для системы технологических групп в стоимостном выражении производственно-технологический потенциал интегрируется парой
, (1.8)
где – объем продукции системы в стоимостном выражении (в единицу времени);
– множественное объединение технологических возможностей системы по обработке всех деталей;
