CC BY
5
I E.H. Неверов // E.N. Neverov nev erov 42@mail. ru
доктор техн. наук, профессор, заведующий кафедрой «Техносферная безопасность» ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет» ФГБОУ ВО «КемГУ», г. Кемерово. Россия, 650056 г. Кемерово, Бульвар Строителей, д. 47 Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of Technospheric Safety Department, FGBOU VO "Kemerovo State University", Kemerovo, Russia, 650056 Kemerovo, Boulevard Stroiteley, 47
I А.И. Фомин // A.I. Fomin ncvostnii@yandex.ru
доктор техн. наук, профессор, зав. каф. аэрологии, охраны труда и природы ФГБОУ ВО «КузГТУ имени Т.Ф. Горбачева», ведущий научный сотрудник отдела АО «НЦ ВостНИИ», Россия, 650002, г. Кемерово, ул. Институтская, 3 Doctor of technical sciences, professor, aerology, labor protection and ecology department head, FGBOU VO KuzGTU named after T.F. Gorbachev "of the of AO "ScC VostNII" department leading researcher, Russia, 650002, Kemerovo, Institutskaya St., 3
I Д.А. Бесперстов // D.A. Besperstov gpnbesperstov@yandex.ru
канд. техн. наук, доцент кафедры «Техносферная безопасность» ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет»)
candidate of technical sciences, associate professor of "Technospheric Safety" Department FGBOU VO "Kemerovo State University"
I A.A. Мельберт //A.A. Melbert
доктор техн. наук, профессор кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Ал-тГТУ им. И.И. Ползунова Россия, г. Барнаул, пр. Ленина, 46
Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of "Life Safety" AltSTU named after I.I. Polzunov Russia, Barnaul, Lenin Ave., 46
I Д.Д. Чебарухина // D.D. Chebarukhina tiranlost@yandex.ru
аспирант кафедры «Техносферная безопасность» ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет», г. Кемерово. Россия, 650056 г. Кемерово, Бульвар Строителей, д.47. post graduate student of Technospheric Safety Department, FGBOU VO "Kemerovo State University", Kemerovo, Russia, 650056 Kemerovo, Boulevard Stroiteley, 47
I A.C. Крутолапов// A.S. Krutolapov
доктор техн. наук, профессор кафедры пожарной аварийно-спасательной техники и автомобильного хозяйства Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России, Россия, г. Санкт-Петербург Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Fire Rescue Equipment and Automotive Industry of the St. Petersburg University of the Ministry of Emergency Situations of Russia, Russia, St. Petersburg
УДК 614.849
ЭТАЛОННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ УПРАВЛЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ЛЮДЕЙ
REFERENCE INFORMATION SYSTEM FOR MATHEMATICAL MANAGEMENT OF PEOPLE SAFETY
В статье рассматривается использование интегрированных технологий в качестве информационной системы по математическому управлению безопасностью людей. Изучена эталонная кибернетическая модель, основанная на принципах модели жизнеспособной системы Стаффорда Бира. Она была построена на трех основных принципах: жизнеспособность, рекурсивность и автономия. Модель жизнеспособной системы задумана по аналогии с нервной системой человека. Данная модель определяет необходимые и достаточные ограничения для жизнеспособности сложных организаций. Она состоит из 5 подсистем. Система 1 реагирует на развитие среды соответствующего оперативного подразделения и координирует себя с другими оперативными подразделениями с целью обеспечения собственной стабильности и стабильности всей компании. Система 2 позволяет решать проблемы Системы 1, обеспечивая децентрализованное принятие решений и разрешая конфликты между этими подразделениями. Система 3 осуществляет контроль заказов, принимаемых в текущих операциях. Система 4 анализирует внешнюю среду и
внутреннюю способность с ней справляться. Система 5 представляет собой нормативный уровень, обеспечивающий баланс между текущими операциями и будущими потребностями. Эталонная модель служит нормативной базой для распределения ролей для планирования и принятия решений в рамках общего контекста управления производством, а также для определения проектных требований.
The article discusses the use of integrated technologies as an information system for the mathematical management of people's safety. A reference cybernetic model based on the principles of Stafford Beer's viable system model is studied. It was built on three main principles: viability, recursiveness, and autonomy. The viable system model is conceived by analogy with the human nervous system. This model defines the necessary and sufficient constraints for the viability of complex organizations. It consists of 5 subsystems. System 1 responds to the development of the respective operational unit environment and coordinates itself with other operational units in order to ensure its own stability and the stability of the entire company. System 2 solves the problems of System 1 by enabling decentralized decision making and resolving conflicts between these units. System 3 controls orders received in current operations. System 4 analyzes the external environment and the internal ability to cope with it. System 5 is a normative level that strikes a balance between current operations and future needs. The reference model serves as a normative framework for the distribution of roles for planning and decision making within the overall context of production management, as well as for defining project requirements.
Ключевые слова: АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА, ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, КИБЕРНЕТИКА, ОБЛАЧНЫЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ СРЕДЫ.
Key words: PRODUCTION AUTOMATION, INTEGRATED TECHNOLOGIES, INFORMATION SYSTEM, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, CYBERNETICS, CLOUD PRODUCTION ENVIRONMENTS.
производственных средах - виртуальных средах, которые позволяют организовать сетевое взаимодействие производственных предприятий, получать информацию от подключенных промышленных активов, надежно и безопасно обмениваться конфиденциальными данными всем участникам производственных процессов. С другой стороны, устойчивость производства и соответствующие директивы стали неизбежными проблемами, которые должны решать на опасных производственных объектах в будущем.
нием интегрированных технологий - объединений частей каких-либо систем с развитым информационным взаимодействием между ними, которые могут сочетать передовые вычислительные мощности с производственным оборудованием [1, 2]. В последние годы активно проводились исследования киберфизических систем (CPS), Интернета вещей (IoT) и больших данных в таких областях, как транспорт, умный дом, роботизированная хирургия, авиация, оборона, критическая инфраструктура и т. д. в CPS, IoT и Big Data (структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов).
Цель кибернетики состоит в том, чтобы значительно улучшить автоматизацию производства и управление с помощью внедрения искусственного интеллекта. Кроме того, облачные системы и приложения, а также достижения в сетевой области открыли возможность использовать киберпространство (особый тип пространства, возникающий в результате развития информационно-коммуникационных технологий) для выполнения эффективных и результативных повседневных операций из любого места в любое время суток, например, в облачных
Предпосылки на создание эталонной кибернетической модели основаны на принципах модели жизнеспособной системы, разработанной Стаффордом Биром в 1960-х годах как модели управления для поддержки менеджеров, имеющих дело со сложными управленческими процессами (рис.1).
Она была построена на трех основных принципах: жизнеспособности, рекурсивности и автономии. Жизнеспособность означает, что система должна соответствующим образом реагировать на внутренние и внешние возмущения, чтобы поддерживать свое существование. Рекурсивность — это принцип структурирования организационных систем самоподобным образом. Следовательно, жизнеспособная система представляет собой композицию вложенных систем, которые также являются жизнеспособны-
ми системами [3]. В этом контексте автономия означает, что система может действовать независимо, если она соответствует правилам своей метасистемы [4, 5].
Модель жизнеспособной системы задумана по аналогии с нервной системой человека, доказавшей свою надежность благодаря эволюционному процессу в течение миллиардов лет как наиболее надежно организованная и наиболее адаптируемая система. Данная модель определяет необходимые и достаточные ограничения для жизнеспособности сложных организаций. Эти ограничения можно отнести к полноте и рекурсивности структуры системы, что приводит к требованиям базовой модели.
Чтобы справиться с динамичной средой, была разработана эталонная кибернетическая модель управления производством, которая объединяет различные уровни производства и управления производством [6, 7]. Основным результатом, достигнутым на предыдущих этапах проекта, является кибернетическая модель, структурирующая самооптимизирующееся управление производством на разных его уровнях, способное справляться с динамикой и непрерывно самонастраиваться. В отличие от международного уровня техники разработанная модель направлена на интеграцию всех уровней и областей производства и управления производством. На основе модели жизнеспособной системы, впервые разработанной Стаффордом Биром, она определяет необходимые задачи планирования и контроля, а также необходимые и достаточные информационные каналы для самооптимизирующегося управления производством [8].
Она служит нормативной базой для распределения моделей планирования и принятия решений в рамках общего контекста управления
производством, а также для определения проектных требований (рис. 2).
Система 1 реагирует на развитие среды соответствующего оперативного подразделения и координирует себя с другими оперативными подразделениями с целью обеспечения собственной стабильности и стабильности всей компании. Система 2 позволяет подразделениям Системы 1 решать свои собственные проблемы, обеспечивая децентрализованное принятие решений и разрешая конфликты между этими подразделениями. Она также осуществляет координацию оперативных подразделений регулирующих центров. Это интерфейс между системами 1 и 3. Система 3 имеет общую модель, которая превосходит систему 1 и взаимодействует между Системой 2. Оперативная общая система управления обеспечивает оптимизацию всей системы. Благодаря прямым связям со всеми подсистемами она одновременно и в режиме реального времени обнаруживает все, что происходит в Системе 1. Она также уведомляет о действиях в Системе 2. Система 3 передает инструкции непосредственно Системе 1 через центральную командную ось. Мониторинг и проверка информации от оперативных подразделений являются функциями Системы 3*.
Система 3 осуществляет контроль заказов, принимаемых в текущих операциях. Она проверяет стратегические действия, предоставляемые Системой 4, и преобразует их в тактические операции. Системы 1, 2 и 3 составляют вегетативную систему, которая регулирует внутреннюю стабильность и пытается оптимизировать работу в рамках заданной структуры и критериев. Система 4 анализирует внешнюю среду и внутреннюю способность с ней справляться. Она также принимает стратегические решения. Внутренняя устойчивость имеет смысл только
Рисунок 1. Структура модели жизнеспособной системы Figure 1. Structure of the viable system model
Рисунок 2. Структура модели с пятью подсистемами Figure 2. Model structure with five subsystems
при учете внешних факторов. Прием, обработка и передача информации из внешней среды являются задачами Системы 4 для обеспечения внешней устойчивости. Этот набор действий обеспечивает высший уровень принятия решений. Он должен содержать модель, представляющую идею фирмы, чтобы информировать высшее руководство о типе фирмы, которой они управляют. Система 5 представляет собой нормативный уровень, обеспечивающий баланс между текущими операциями (Система 3) и будущими потребностями (Система 4). Когда нет баланса, Система 5 играет роль судьи. Система 5 для фирмы — это высшее руководство, которое определяет политику и устанавливает цели для принятия решений. [9, 10, 11].
Модель жизнеспособной системы обеспечивает адекватную структуру для последовательной интеграции трансдисциплинарных контуров управления и их согласования с целевой системой высшего уровня [12]. Она служит нормативной базой для распределения моделей планирования и принятия решений в рамках общего контекста управления производством, а также для определения проектных требований.
Таким образом, применение модели жизнеспособной системы Стаффорда Бира к управлению производством можно рассматривать как один из способов решения проблемы создания математического управления для обеспечения безопасности людей. Она была использована в качестве основы для создания целостной структуры для изменяемой системы управления производством.
Необходимы дальнейшие исследования для обоснования представленных принципов решения различных задач, чтобы проверить и
подтвердить способность модели поддерживать проектирование контуров управления. Таким образом, особое внимание следует уделить определению входных и выходных значений для каждой из систем.
Заключение
Модель жизнеспособной системы Стаффорда Бира к управлению производством можно рассматривать как модель, определяющую необходимые и достаточные ограничения для жизнеспособности сложных организаций. Она служит нормативной базой для распределения моделей планирования и принятия решений в рамках общего контекста управления производством, а также для определения проектных требований. Подобного рода модель представляет собой основу для информационной системы по математическому управлению безопасностью людей. Эталонная модель позволяет умело интегрировать трансдисциплинарные контуры управления и согласовывать их взаимодействие с целевой системой высшего уровня. Необходимо исследовать способность модели проектировать контуры управления и уделить внимание созданию целостной структуры для изменяемой системы управления производством.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Арпентьева М.Р Эвергетические стратегии и управление развитием сообществ // Материалы XVII Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» 22-25 июня 2015 г., Самара. - Самара: ИПУСС РАН, 2015. - С. 174-180.
2. Брехер, К. Интегративные производственные технологии для стран с высокой заработной платой. Спрингер, Гейдельберг (2012)
3. Арпентьева М.Р Нравственные проблемы медиатизации и когнитивные способности личности // Цифровое общество как культурно-исторический контекст развития человека: сборник научных статей и материалов Международной научнопрактической конференции 11-13 февраля 2016 г., Коломна / Под ред. РВ. Ершовой. -Коломна: ГСГУ, 2016. - С. 28-37
4. Брозе, Т., Баухофф, Ф., Стич, В., Фукс, С.: Управление цепочками поставок с высоким разрешением - решение полилеммы производства за счет информационной прозрачности и организационной интеграции. В: Валлеспир, Б., Аликс, Т. (ред.) Достижения в системах управления производством. ИФИп АИКТ, том. 338, стр. 325-332. Спрингер, Гейдельберг, 2010
5. Шу, Г, Стич, В., Брозе, Т., Фукс, С., Пульц, К., Квик, Дж., Шюрмейер, М., Баухофф, Ф.: Управление цепочками поставок с высоким разрешением. В: Немецкое академическое общество инженеров-технологов (WGP). Технология производства. Спрингер, Берлин 2011
6. Мейер, Дж., Винхольд, Х.: Управление цепочками поставок. III 7 , 23-27 , 2007
7. Флейш, Э.: Управление производством с высоким разрешением. Wettbewerbsfaktor Produktionstechnik: Aachener Perspektiven, стр. 451-467. Апримус, Ахен, 2008
8. Бир, С.: Мозг фирмы: управленческая кибернетика организации. The Penguin Press, Лондон
9. Малик, Ф.: Strategie des Managements komplexer Systeme. Ein Beitrag zur Management-Kybernetik evolutionärer Systeme. Хаупт, Берн, 2006
10. Бир, С.: Сердце предприятия. Уайли, Чичестер Гомес, П.: Кибернетический гештальт управления операциями. Хаупт, Берн
11. Эспехо, Р, Харнден, Р: Модель жизнеспособной системы. Интерпретации и приложения VSM Стаффорда Бира. Уайли, Чичестер
12. Стич В. и др.: Жизнеспособная производственная система для адаптируемого и гибкого производственного планирования и процессов управления. В: Материалы 20-й ежегодной конференции POMS. POMS, Орландо, Флорида, США, 2009 г.
REFERENCES
1. Arpentyeva M.R. Evergetic strategies and community development management // Proceedings of the XVII International Conference "Problems of Management and modeling in complex systems" June 22-25, 2015, Samara. - Samara: IPUSS RAS, 2015. - pp. 174-180.
2. Breher, K. Integrative production technologies for countries with high wages. Springer, Heidelberg (2012)
3. Arpentyeva M.R. Moral problems of mediatization and cognitive abilities of personality // Digital society as a cultural and historical context of human development: collection of scientific articles and materials of the International Scientific and Practical Conference February 11-13, 2016, Kolomna / Edited by R.V. Ershova. - Kolomna: SSU, 2016. - pp. 28-37
4. Brose, T., Bauhoff, F., Stitch, V., Fuchs, S.: High-resolution supply chain management - solving the production polylemma through information transparency and organizational integration. In: Vallespir, B., Alix, T. (ed.) Achievements in production management systems. IFIP AiCT, vol. 338, pp. 325-332. Springer, Heidelberg, 2010
5. Shu, G., Stitch, V., Brose, T., Fuchs, S., Pulz, K., Quick, J., Schurmeyer, M., Bauhoff, F.: High-resolution Supply chain management. In: German Academic Society of Technological Engineers (WGP). Production technology. Springer, Berlin 2011
6. Meyer, J., Vinhold, H.: Supply Chain Management. III 7 , 23-27 , 2007
7. Fleisch, E.: High-resolution production management. Wettbewerbsfaktor Produktionstechnik: Aachener Perspektiven, pp. 451-467. Aprimus, Aachen, 2008
8. Bir, S.: The brain of the Arm: managerial cybernetics of the organization. The Penguin Press, London
9. Malik, F.: Strategie des Managements kompexer Systeme. Ein Beitrag zur Management-Kybernetik evolutionärer Systeme. Haupt, Bern, 2006
10. Bir, S.: The heart of the enterprise. Wiley, Chichester Gomez, P.: The Cybernetic Gestalt of Operations Management. Haupt, Bern
11. Espejo, R., Harnden, R.: A model of a viable system. Interpretations and applications of Stafford Beer's VSM. Wiley, Chichester
12. Stitch V. et al.: A viable production system for adaptable and flexible production planning and management processes. In: Proceedings of the 20th Annual POMS Conference. POMS, Orlando, Florida, USA, 2009
\\\\\ \ ■■. ■. V V ■■
научне-технический журнал №4-2022 ^^
щстниьс ö7
