CC BY
21Gasiyarov, V.R. (eds.) Advances in Automation II. RusAutoCon 2020. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 729. - Springer, Cham, 2021. - Pp. 822-831. - URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-71119-1_80.
8. Kolmogorov A. Foundations of the Theory of Probability (2nd ed.). - New York: Chelsea, 1956. - ISBN 978-0-8284-0023-7.
9. Kostenko D., Shkodyrev V., Onufriev V. Solving Multicriteria Optimization Problem for an Oil Refinery Plant. // In: Voinov, N., Schreck, T., Khan, S. (eds.) Proceedings of International Scientific Conference on Telecommunications, Computing and Control. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol 220. Springer, Singapore, 2021. - Pp. 131-140.
- URL: https://doi.org/10.1007/978-981-33-6632-9_11.
10. Lee J., Bagheri B., Kao H.A., Recent Advances and Trends of Cyber Physical Systems and Big Data Analytics in Industrial Informatics // Int. Conf. on Industrial Informatics "INDIN-2014".
11. Machine Learning for Cyber Physical Systems. Selected papers from the International Conference ML4CPS 2015 / Beyerer, J. (et al.) (Eds.), 2017.
12. Yassine, H.M., Shkodyrev, V.P. Optimal Production Manufacturing Based on Intelligent Control System. // In: Schaumburg, H., Korablev, V., Ungvari, L. (eds.) Technological Transformation: A New Role For Human, Machines And Management. TT 2020. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 157. - Springer, Cham, 2021. - Pp. 210-220.
- URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-64430-7_18.7.
13. Zadeh, L.A.: Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. // Fuzzy Sets and Systems. - 1978. - 3-28.
УДК 004. 89:656.078 doi:10.18720/SPBPU/2/id23-35
Искандеров Юрий Марсович,
заведующий лабораторией интеллектуальных систем СПб ФИЦ РАН,
д-р техн. наук, профессор
ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК
Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН),
iskanderov_y_m@mail .ru
Аннотация. В статье изложен подход, формирующий вполне определенные взгляды на процесс информатизации в предметной области транспортных систем. Отмечены особенности исследуемой предметной области, оказывающие влияние на организацию и оптимизацию информационных потоков. Дано представление транспортной системы как большой сложной многоуровневой гетерогенной динамической системы, фундаментальной целевой функцией которой является реализация процесса физического перемещения физических объектов в физическом пространстве. Следуя подходу, дана характеристика ключевым элементам транспортных систем, показано основное содержание логистических процессов, на эффективную реализацию которых должна быть направлена информатизация. Сформированы основные направления информатизации транспортно-
технологических процессов в цепях поставок. Показано, что целевым фокусом указанной информатизации является формирование эффективных систем управления на основе интеллектуальных информационных технологий, реализующих принципы проактивного управления и интегрированной логистики, ориентированных на решение задач кооперативного принятия решений в распределенной среде с использованием мобильных агентов. Приведена модель интеллектуальной информационной системы сбора, обработки и передачи транспортно-логистической информации. Отмечены эффекты применения развиваемого подхода.
Ключевые слова, информатизация, транспортно-технологический процесс, логистика, управление, информационные ресурсы, интеллектуальные информационные технологии, мультиагентная система.
Yury M. Iskanderov,
Head of Laboratory of SPC RAS, Doctor of Technical Sciences, Professor
INFORMATIZATION OF TRANSPORT AND TECHNOLOGICAL PROCESSES IN SUPPLY CHAINS
St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences
(SPC RAS), St. Petersburg, Russia, iskanderov_y_m@mail.ru
Abstract. The article presents an approach that forms quite definite views on the process of informatization in the subject area of transport systems. The features of the studied subject area, which influence the organization and optimization of information flows, are noted. The presentation of the transport system as a large complex multi-level heterogeneous dynamic system, the fundamental target function of which is the implementation of the process of physical movement of physical objects in physical space, is given. Following the approach, a characteristic is given to the key elements of transport systems, the main content of logistics processes is shown, to the effective implementation of which should be directed informatization. The main directions of informatization of transport and technological processes in supply chains have been formed. It is shown that the target focus of this informatization is the formation of effective control systems based on intelligent information technologies that implement the principles of proactive control and integrated logistics, focused on solving the problems of cooperative decision-making in a distributed environment using mobile agents. A model of an intelligent information system for collecting, processing and transmitting transport and logistics information is presented. The effects of applying the developed approach are noted.
Keywords: informatization, transport and technological process, logistics, management, information resources, intelligent information technologies, multi-agent system.
Сложность решения функциональных задач транспортно-технологических процессов (ТТП) в цепях поставок в условиях рационального использования имеющихся ресурсов, учитывая особенности формирования и развития топологии структуры транспорта, требует
применения информационных систем, адекватно отражающих инфоком-муникационные процессы и обеспечивающих их интеграцию в интересах достижения высокого уровня качества транспортных услуг.
Для того чтобы корректно использовать преимущества информационных технологий, необходимо учитывать следующие особенности рассматриваемой предметной области:
• многоаспектность транспортной сферы деятельности (отрасль экономики, транспортная техника, транспортное право, география транспорта, ..., подсистема городской среды);
• многообразие видов транспорта и участников транспортной деятельности;
• глобальность транспортных систем, сетевой характер и высокий уровень динамизма функционирующих информационных процессов;
• лавинообразный рост использования беспроводных технологий;
• мощный трафик разнородной информации;
• стрессовый характер ситуаций;
• постоянное наличие аварий, сбоев, отказов;
• осуществление информационных атак, попыток перехвата управления и т. д.
Также следует отметить, что на процесс информатизации ТТП влияет то обстоятельство, что предметная область транспортных систем (ТС) является междисциплинарной, т. е. очевидна взаимосвязь таких научных дисциплин как организация и управление, экономика, право, математические и технические науки и другие.
В этих условиях транспортная система представляет собой большую сложную многоуровневую динамическую гетерогенную систему (БСМДГС), фундаментальной целевой функцией которой является реализация процесса физического перемещения физических объектов в физическом пространстве. Причем в этом случае:
• реализация — это исполнение замысла, получение требуемого результата;
• физическое перемещение — это изменение положения физического тела в физическом пространстве с течением времени относительно выбранной системы отсчета;
• физический объект — это материальный объект, имеющий постоянные массу, форму, а также соответствующий ей объем, и отделенный от других объектов внешней границей раздела;
• физическое пространство — это трехмерное пространство повседневного мира.
Опираясь на фундаментальные положения системного анализа, можно выделить следующие ключевые элементы ТС:
• Транспортная инфраструктура — специальным образом созданная и организованная среда, отражающая коммуникационные свойства (связи) в транспортной системе.
Обычно, говоря о транспортной инфраструктуре, подразумевают совокупность всех путей сообщения и предприятий транспорта, как выполняющих перевозки, так и обеспечивающих их выполнение и обслуживание. В транспортной системе транспортная инфраструктура характеризует организацию стационарной части системы. Пользуясь аналогией, транспортная инфраструктура это сеть, состоящая из узлов (предприятий транспорта) и связей между ними (путей сообщения). Тем самым выделяется и подчеркивается значение указанных двух основных элементов.
• Транспортные средства — средства для перевозки материальных объектов (людей и грузов).
В настоящее время это, как правило, специализированные технические средства. В транспортной системе транспортные средства характеризуют динамическую часть системы, т. е. непосредственно реализуют процесс перемещения, пользуясь возможностями, предоставленными транспортной инфраструктурой.
• Система управления транспортной системой — совокупность субъектов и методов управления, обеспечивающих достижение фундаментальной целевой функции транспортной системы. Система управления ТС рассматривается с кибернетической точки
зрения, поскольку только такой взгляд позволяет охватить все многообразие форм процессов управления транспортом.
Исходя из этого, реализация ТТП в цепях поставок, или логистический процесс, будет представлять собой организацию совместной деятельности менеджеров различных предприятий (подразделений предприятия) в целях эффективного продвижения продукции по цепи «закупки сырья — производство продукции — сбыт — распределение», а также целенаправленных транспортно-людских потоков на основе интеграции и координации операций, процедур и функций, выполняемых в рамках данного процесса, в целях минимизации общих затрат ресурсов. Ключевыми категориями, характеризующими этот процесс являются продукт или объект (субъект), качество, количество, потребитель, время, место, затраты.
Решение, получаемое в пространстве указанных категорий, можно сформулировать следующим образом: цель логистической деятельности считается достигнутой, если требуемый продукт необходимого уровня качества в необходимом количестве доставлен соответствующему потребителю в требуемое время в требуемое место с минимальными затратами.
В настоящее время в предметной области ТТП в цепях поставок используется широкий круг современных информационных технологий, среди которых следует отметить [1-6]:
1. Информационные технологии для планирования и оперативного управления предприятиями транспорта:
• ERP (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия),
• MES (Manufacturing Execution Systems — системы оперативного управления производством),
• TMS (Transportation Management Systems — системы управления транспортом),
• WMS (Warehouse Management Systems — системы управления складским хозяйством),
• Системы комплексного бюджетирования на базе BI (Business Intelligence — бизнес-интеллект).
2. Информационные технологии для планирования и оперативного управления на уровне цепи поставок:
• APS (Advanced Planning Systems — системы расширенного планирования),
• SCEM (Supply Chain Event Management — управление событиями в цепях поставок),
• SCMo (Supply Chain Monitoring) — мониторинг цепей поставок.
3. Информационные технологии для инфраструктуры:
• RFID (Radio Frequency Identification — Радиочастотная идентификация),
• Trace&Tracking — системы отслеживания маршрутов,
• GIS (ГИС — геоинформационные системы).
4. Информационные технологии для технической реализации аналитической обработки и передачи данных:
• BI (Business Intelligence — бизнес-интеллект): OLAP (On Line Analytical Processing — оперативный анализ данных), Data Mining, DSS (Decision Support Systems — системы поддержки принятия решений),
• EDI (Electronic Data Interchange — электронный обмен данными),
• XML (Extensible Markup Language — язык согласования форматов данных).
Применение указанных технологий в предметной области ТТП в цепях поставок концентрируется в следующих основных направлениях, представленных на рисунке 1.
Рис. 1. Основные направления применения современных информационных технологий в предметной области ТТП в цепях поставок
Таким образом, целевой фокус информатизации ТТП в цепях поставок определяется как формирование эффективных систем управления функциональными (бизнес) процессами на основе интеллектуальных информационных технологий, реализующих принципы проак-тивного управления и интегрированной логистики, ориентированных на решение задач кооперативного принятия решений в распределенной среде с использованием мобильных агентов.
В связи с этим следует отметить целесообразность и значимость применения в предметной области ТТП в цепях поставок перспективных интеллектуальных технологий, таких как извлечение знаний из данных, машинное обучение, мультиагентные системы, интеллектуальные многомодальные интерфейсы, интеллектуальные сенсорные сети интеллектуальные геоинформационные технологии, интеллектуальные технологии защиты компьютерных сетей, новые технологии компьютерного моделирования и супервычислений, блокчейн технологии и т. д. [7-16].
Дальнейшие исследования необходимо направить на создание программных агентов, реализующих прикладные и системные сервисы интеллектуальной системы транспортно-логистической информации; на формирование соответствующих агентных платформ; на разработку онтологий, характеризующих особенности ТТП; а также на построение эффективных процедур координации и коммуникации программных агентов.
Список литературы
1. Искандеров Ю.М., Дорошенко В.И. Организация транспортно-технологических процессов на основе интегрированных информационных систем. // В сборнике. «Новая экономика» и основные направления ее формирования. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Под общ. ред. А.В. Яковлевой. - 2016. - С. 53-62.
2. Лукинский В.С., Искандеров Ю.М., Соколов Б.В., Некрасов А.Г. Проблемы и перспективы использования интеллектуальных информационных технологий в логистических системах. // В сборнике. Информационные технологии в управлении (ИТУ-2018). Материалы конференции. - 2018. - С. 80-89.
3. Hackius, N., Petersen, M. Blockchain in Logistics and Supply Chain: Trick or Treat? // Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL) - 2017.
- 23.
4. Искандеров Ю.М., Ершов А.А. Об интеллектуальном проектировании АСУ для транспортно-логистических систем. // В сборнике. Логистика. современные тенденции развития. Материалы XVII Международной научно-практической конференции. - 2018. - С. 203-206.
5. Искандеров Ю.М. Построение моделей интегрированной информационной системы транспортной логистики на основе мультиагентных технологий. // В сборнике. «Новая экономика» и основные направления ее формирования. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Под общ. ред. А.В. Яковлевой.
- 2016. - С. 62-69.
6. Искандеров Ю.М. Особенности информатизации транспортно-технологических процессов в цепях поставок. // Информатизация и связь. - 2019. -№ 4. - С. 31-37.
7. Искандеров Ю.М. Мультиагентные системы для управления логистическими функциями в цепях поставок. // В сборнике. Логистика. современные тенденции развития. Материалы XVIII Международной научно-практической конференции. - 2019.
- С. 219-221.
8. McFarlane D., Giannikas V., Lu W. Intelligent logistics: Involving the customer. // Computers in Industry, 2016. - doi:10.1016/j.compind.2015.10.002.
9. Iskanderov Y., Pautov M. Security of Information Processes in Supply Chains // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2019. - Vol. 875. - Pp. 13-22. -https://doi .org/10.1007/978-3 -030-01821 -4_2.
10. Wooldridge M. An Introduction to Multi-Agent Systems // John Wiley & Sons. -2009. - 368 p.
11. Leitao P., Vrba P. Recent Developments and Future Trends of Industrial Agents // Holonic and Multi-Agent Systems for Manufacturing. LNCS 6867. - 2011. - Pp. 15-28.
12. Скобелев П. О. и др. Мультиагентные технологии для управления распределением производственных ресурсов в реальном времени // Механика, управление и информатика. - 2011. - № 5. - С. 110-122.
13. Скобелев П. О. Интеллектуальные системы управления ресурсами в реальном времени. принципы разработки, опыт промышленных внедрений и перспективы развития // Информационные технологии. - 2013. - №1. - С. 1-32.
14. Iskanderov Y., Pautov M. Actor-network approach to self-organisation in global logistics networks. // Studies in Computational Intelligence. - 2020. - Vol. 868. - Pp. 117127.
15. Iskanderov Y., Pautov M. Agents and multi-agent systems as actor-networks // ICAART 2020 - Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. - 2020. - 12. - Pp. 179-184.
16. Искандеров Ю.М., Свистунова А.С., Хасанов Д.С., Чумак А.С. Интеллектуальная поддержка принятия решений в логистических система // Морские интеллектуальные технологии. - 2021. - № 2-1 (52). - С. 145-153.
