CC BY
93
УДК 681.3
Иващенко А.В., Андреев М.В. , Леднев А.М.
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РЕСУРСОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
Аннотация: в работе описываются аспекты автоматизации производственного планирования с учетом современных требований по обеспечению функционирования системы управления распределением производственных ресурсов в реальном времени.
Отформатировано: 1_ФИО
Отформатировано: слева: 3 см
Отформатировано: 1_ФИО, По левому краю
Отформатировано: 3_Текст, По левому краю, Отступ: Первая строка: 0 см
Современные интеллектуальные системы автоматизированного управления ресурсами позволяют строить эффективные планы с учетом высокой динамики производственного процесса. При этом основное значение уделяется обработке событий об изменении состояния ресурсов, данные о которых поступают от рабочих и единиц оборудования, функционирующих в единой информационно-коммуникационной среде.
Для того чтобы результаты обработки информации о возникающих событиях были актуальными и позволяли принимать своевременные и адекватные решения, необходимо, чтобы эта обработка занимала фиксированное время независимо от типа события. В этом смысле система управления распределением производственных ресурсов должна функционировать в реальном времени.
Применительно к интеллектуальным системам производственного планирования удовлетворить это требование достаточно сложно. Во-первых, эти системы должны обрабатывать различные события в условиях постоянно изменяющейся обстановки, что затрудняет нормирование времени такой обработки. Во-вторых, объектом автоматизации в этом случае является сложная организационно-техническая система с характером поведения, который не позволяет обеспечить стабильность времени отклика.
Кроме этого, некоторые типы интеллектуальных систем вообще основаны на эмерджентном поведении, что приводит к невозможности не только соблюдения ограничений по времени процесса принятия решений, но и обеспечения повторяемости результатов планирования.
В частности, достаточно распространенные и показавшие хорошие результаты мультиагентные алгоритмы распределения производственных ресурсов [1] реализуют переговоры множества агентов, представляющих заказы и ресурсы [2]. Это взаимодействие инициируется поступающими событиями и может занимать в одних случаях достаточно существенное время, а в других - заканчиваться быстрым принятием решения. Отметим, что на продолжительность процесса принятия решения влияет не только сам тип события, но и время его поступления, а также состояние сцены (совокупности состояния агентов) на момент его поступления.
Таким образом, в современных условиях необходимо обеспечить функционирование автоматизированной системы управления распределением ресурсов в реальном времени, в то время как часто сама природа интеллектуальной обработки информации исключает такую возможность. Рассмотрим решение этой весьма актуальной задачи для мультиагентной системы планирования применительно к ее использованию на машиностроительном предприятии.
В состав такой системы входят следующие автоматизированные рабочие места:
оператора планового отдела, который имеет возможность на основе данных о технологии и име-
ющихся в наличии ресурсах сформировать план производства;
♦ мастера, который на экране промышленного терминала может обработать конкретные заказы и распределить их по рабочим;
♦ начальника цеха, который получает оперативную информацию о текущем состоянии производства и всех возникающих событиях.
Интеллектуальная составляющая системы представляет собой сеть взаимодействующих подсистем пла—*-нирования разных подразделений, каждая из которых поддерживает переговоры агентов соответствующих ресурсов (оборудования и рабочих) и заказов, поступающих в это подразделение.
В мультиагентной системе управления производственным планом, в отличие от других аналогичных систем, решение появляется не в результате многокритериальной оптимизации, а в процессе переговоров множества агентов, каждый из которых имеет свои частные критерии. В связи с этим, количество этих критериев может быть достаточно велико, они непосредственно связаны с конкретными экземплярами сущностей реального мира, а результирующее решение имеет характер компромисса, который в
некоторой степени удовлетворяет всем частным критериям.
Мультиагентные переговоры управляются событиями, то есть запускаются в момент поступления данных о новом событии и выполняются до тех пор, пока не будет принято окончательное решение, представляющее собой согласованный план производства.
Поступающие события могут быть связаны либо с будущим выполнением заказов (перспективным планом), либо с текущим их выполнением. В первом случае обработка каждого события равносильна перепланированию и заключается в перераспределении имеющихся ресурсов между заказами. Во втором случае необходимо учесть существующие статус выполнения заказов и перераспределить ресурсы таким образом, чтобы минимизировать возможные потери.
Функционирование системы управления распределением ресурсов в реальном времени заключается в том, что в систему поступает информация обо всех событиях (от станка о поломке, от рабочего о
ходе выполнения работ, от планового отдела о новых заказах). На основании информации о новых со-
бытиях производится постоянная корректировка плана.
При этом вся актуальная информация поступает лицам, принимающим или согласующим решения. На каждом рабочем месте устанавливается промышленный терминал, который позволяет отслеживать события, связанные с использованием оборудования. Каждому рабочему показывается его план на день (неделю, месяц) и дается возможность вводить события (задача выполнена, станок сломан и т.д.).
Структурно, такая система может быть представлена в виде трех последовательно соединенных модулей: приемника-регистратора событий с определенным фиксированным временем отклика, обработчика событий (с роли которого выступает мультиагентная система управления распределением производственных ресурсов) и управляющий механизм, обеспечивающий передачу принятого решения в организационно-техническую систему.
Отметим, что поскольку производительность первого и третьего модуля определяется имеющимся аппаратно-программным обеспечением и особенностями процессов организационно-технической системы, а также в связи с тем, что они не содержат интеллектуальной составляющей, из дальнейшего рассмотрения их можно исключить.
Отформатировано: 3_Текст, По левому краю, без нумерации
Отформатировано: 3_Текст, По левому краю, Отступ: Первая строка: 0 см
Возможность мультиагентной системы функционировать в реальном времени обусловлено соотношением времени обработки события и интервалом между двумя событиями в очереди. Поскольку обеспечить обработку события до поступления следующего не представляется возможным, данные о событиях накапливаются в системе в виде очереди событий.
Размер этой очереди изменяется со временем в зависимости от частоты поступления событий, и в случае, если события поступают быстрее, чем система может их обработать, может достигать весьма больших значений. Именно размер очереди событий можно предложить в качестве основного критерия оценки соответствия системы управления распределением ресурсов требованиям реального времени.
Проведем исследование разработанной мультиагентной системы управления распределением производственных ресурсов с использованием методов имитационного моделирования. Представим процесс планирования заказов механического производства с параметрами, близкими к реальным.
Моделируется поток событий на планирование заказов, необходимых для производства 50 изделий. Каждое из изделий требует порядка 13 заказов, различных как по количеству, так и по параметрам технологических операций. События на планирование заказов могут обрабатываться системой управления распределением производственных ресурсов только последовательно, таким образом, если одновременно придет несколько событий на планирование заказов, а система уже занята, данные события будут помещены в очередь и будут находиться там, пока не уйдут на обработку.
Время обработки каждого события не зависит от размера очереди, в связи с чем, моделирование можно разделить на несколько этапов: получение длительностей обработки событий в заданной последовательности, получение отсчетов времени прихода данных событий по выбранному закону распределения, присвоение отсчетов времени данным события согласно их порядку, моделирование и анализ полученных результатов.
При моделировании потока событий (соответствующих появлению новых заказов) интервал между двумя событиями генерируется как случайная величина, распределенная по нормальному закону с заданным отклонением а. Следует отметить, что данное распределение может с некоторой степенью моделировать процесс обработки событий в течение дня.
Сгенерированный поток поступает на вход системы планирования, которая последовательно обрабатывает все события. При этом фиксируется размер очереди накапливаемых событий: для разных значе-
ний а зависимость размера очереди событий N от времени приведены на рис. 1.
ает максималь-
г 1 р^е - вр;;;я. 1 'р*и 1 ^ - ув^ ует большему разно о раз нтер
валов времени 1'“жду с ши,) 1 череди имеет меньш ее значение и
позднее время в большую часть с ^иттн^^ия. ' -пл- I - с 1т этом случае успев ает обработать
обытий без накопления очереди. °днакс следует же отметить, что н екоторое суще-
ство событий в очереди появляет ожностью пере-
планирования в °ступл:1Ш: п°здних
В целом, ана ления распредел лиз размера очереди событий, по ением производственных ресурсов , позволяет сде од лать автоматизированной вывод о возможнос :ти ее—примене-
условиях необходимости поддержки принятия решений в реальном врем
Литература
1--Иващенко А.В., Андреев М.В. Адаптивное управления планом цеха на машиностроительном предприятии //—в сб.—Надежность и качество.—Труды международного симпозиума.—Том 2.------Пенза:—Инф-изд.
Центр ПГУ,—2008.-----393—с.—илл.---с 2 67--269
О -р ТТ1 "Г1 гг ~ т т - -
2--Виттих В.А.,—Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и—возможностей—в—открытых—системах—//—Автоматика—и—телемеханика.---------------------2003.-№1-С.
Отформатировано: 6_Литература, По левому краю
Отформатировано: 3_Текст, По левому краю, без нумерации, Поз.табуляции: нет в 1,9 см
Отформатировано: английский (США)
Отформатировано: 3_Текст, По левому краю, Отступ: Первая строка: 0 см
а = 0 (все события пришли одновременно)
а = 50000
Рис. 1. Изменение размера очереди событий в реальном времени ♦
В зависимости от величины стандартного отклонения размер очереди событий достигает максимального значения в разное время. При его увеличении (что соответствует большему разнообразию интервалов времени между событиями) пиковое количество событий в очереди имеет меньшее значение и позднее время возникновения. Это связано с тем, что система в этом случае успевает обработать большую часть событий без накопления очереди. Однако следует также отметить, что некоторое существенное количество событий в очереди появляется в любом случае, что связано со сложностью перепланирования в ответ на поступление поздних заказов.
В целом, анализ размера очереди событий, поступающих на вход автоматизированной системы управления распределением производственных ресурсов, позволяет сделать вывод о возможности ее применения в условиях необходимости поддержки принятия решений в реальном времени.
Литература
1. Иващенко А.В., Андреев М.В. Адаптивное управления планом цеха на машиностроительном предприятии // в сб. Надежность и качество. Труды международного симпозиума. Том 2. - Пенза: Инф-изд. Центр ПГУ, 2008. - 393 с., илл. - с 267 - 269
2. Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей по—♦
Отформатировано:
4_РИС_подписи, По левому краю
Отформатированная таблица
Отформатировано:
4_РИС_подписи, По левому краю
Отформатировано:
4_РИС_подписи, По левому краю
Отформатировано:
4_РИС_подписи, По левому краю
требностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и телемеханика. - 2003. - №1. -
177-185.
С.
Отформатировано: 3_Текст, По левому краю
