CC BY
89
УДК 656.07
О. М. Проталинский, А. А. Ханова Астраханский государственный технический университет
КОНЦЕПЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ГРУЗОВОГО ПОРТА НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
Введение
Современный этап развития транспортных перевозок характеризуется ростом требований к срокам доставки грузов, качеству перевозок, сокращению затрат на транспортно-складские операции. Центральным звеном в транспортных процессах являются транспортные узлы (ТУ). В них начинается и заканчивается доставка грузов, происходят процессы перевалки груза с одного вида транспорта на другой. Более трети транспортных узлов в Российской Федерации связаны с перевозками водным транспортом, т. е. с ТУ, организационно-технологической основой которых являются морские и речные грузовые порты (ГП). Основными элементами ГП являются железнодорожные пути, автодороги, причалы, крытые склады и площадки, погрузочноразгрузочные машины, паромы, сортировочные и другие устройства, техническое оснащение которых во многом определяет эффективность работы ГП.
При дефиците финансовых ресурсов в федеральном бюджете и недостатке собственных средств для строительства новых портов и реконструкции существующих реальным направлением повышения эффективности работы ТУ является оптимизация управления технологическими процессами (ТП) порта, его инфраструктурой на основе применения современных информационных и компьютерных технологий.
Характеристика технологических процессов грузового порта
Выделим типовые технологические процессы ГП: перегрузочные процессы; процессы транспортировки грузов; складские процессы; вспомогательные процессы. Технологические процессы отличаются разнообразием по характеру и трудоемкости (многочисленная номенклатура грузов, различие вариантов работ, конструктивные особенности судов, железнодорожных вагонов и грузового автотранспорта, непрерывно изменяющаяся обстановка в порту, физическое состояния и расположение грузов на складе).
Технологические процессы ТУ зависимы от множества факторов (наличие груза и его комплектность, готовность судна к приему или выдаче груза, наличие свободных складских площадей для приема груза, обеспеченность железодорожным и автотранспортом для вывоза груза, наличие рабочей силы, метеорологическая обстановка), большая часть которых не управляется портом и носит стохастический характер. Работы в ГП ведутся круглосуточно и без перерывов на выходные и праздничные дни (для замерзающих ТУ непрерывность рассматривается в пределах навигации). Деятельность ГП напрямую зависит от движения транспортного флота.
Порт не определяет самостоятельно объем перегрузочных работ и их характер по роду груза. Порт обслуживает только те суда, которые прибывают в порт, и обрабатывает только те грузы, под которые эти суда предназначены.
Концепция интеллектуального управления технологическими процессами грузового порта
Указанные особенности определяют понятийную сложность объекта исследования, высокую размерность задачи анализа и, таким образом, невозможность использования однообразного математического аппарата и затрудненность математического описания формальными моделями. Для описания подобных слабоформализуемых процессов целесообразно применять имитационные модели [1]. Имитационные модели позволят проследить выполнение технологических процессов с учетом времени, проанализировать результаты, выявить узкие места в функционировании ГП и выработать рекомендации для принятия управленческих решений с целью совершенствования ТП.
Применение имитационного моделирования предполагает два этапа - построение комплекса динамических имитационных моделей и выполнение расчетов. Разрабатываемые динамические модели позволяют связать текущее состояние объекта и сценарии управленческих решений с будущим состоянием ГП. На основе комплекса моделей выполняется многовариантный ситуационный анализ, дающий обоснованные ответы на вопрос: «Что будет, если...?», а также решение целевых (в постановке: «Что нужно, чтобы.?») и оптимизационных задач прогнозирования и планирования деятельности грузового порта.
Важное место здесь занимает сценарный подход, позволяющий проводить многовариантный ситуационный анализ моделируемой системы [2, 3]. Сценарий является некоторой оценкой возможного развития. Каждый сценарий связывает изменение внешних условий с результирующими переменными.
Система поддержки принятия решений на основе имитационного моделирования и сценарного подхода
Применение имитационного моделирования и сценарного подхода позволяет строить эффективные интеллектуальные системы, предназначенные для решения следующего круга задач: прогнозирование и анализ последствий управленческих решений; исследование эффективности и сравнение принимаемых мер; выбор или поиск оптимального решения. Однако отсутствует единый концептуальный подход к применению интеллектуальных методов и имитационного моделирования для управления технологическими процессами в реальном времени. Такой вывод позволяет ставить задачу разработки концепции интеллектуального управления технологическими процессами грузового порта на основе имитационных моделей. В основу концепции положена совокупность следующих принципов.
1. Получение и формализация качественной информации в реальном времени. Оценка эффективности логистического обслуживания в применении к грузовым портам основывается на показателях, используемых клиентами для этих целей. Большинство этих показателей, такие как затраты на доставку; срок доставки; минимальное время доставки; сохранность грузов, %; достоверность информации, предоставляемой клиентам; удобство логистического обслуживания и др., трудно оценить количественно. Ожидания клиентов основываются на их субъективном мнении и чаще всего выражаются такими предположениями, как «Желательно, чтобы груз был доставлен с 9 до 10 ч», «Оплата в пределах от 1 000 до 1 200 дол.», в которых имеются элементы нечеткости. Поэтому первый принцип может быть реализован за счет наличия механизма формализации качественной информации, основой для которого является математический аппарат нечетких множеств. Кроме того, этот принцип подразумевает и наличие гибкого человекомашинного интерфейса, способного получать качественную информацию и реализовывать гибкий диалог ЛПР (лицо, принимающее решение) - управляющая вычислительная машина (УВМ).
2. Использование известных знаний, их хранение и аккумуляция в форме базы. Источником информации, на который опирается в процессе своего функционирования ЛПР, являются знания, обобщающие его теоретические представления (систематические знания) и опыт (эвристические знания). Поэтому второй принцип подразумевает, что описание явлений, процессов или действий должно быть реализовано в виде системы знаний, которая синтезируется и хранится в виде базы согласно идеологии СППР (система поддержки принятия решений) в форме той или иной ее модели.
3. Оценка качества знаний. Для эффективного функционирования системы интеллектуального управления знания должны отвечать определенным требованиям, под которыми будем понимать их свойства соответствовать действительной и прогнозной ситуации на объекте управления и друг другу. Причиной несоответствия может являться недостоверность качественной информации, поступающей от ЛПР. Несоответствие качественной информации может объясняться размытостью границ понятий экспертов об описываемых ими явлениях или профессиональной некомпетентностью. Качество знаний должно оцениваться системой определенных показателей.
4. Переработка информации и синтез решений в режиме реального времени. На основе формализации и обработки текущей информации, используя существующую базу знаний, интеллектуальная система управления должна генерировать решение в режиме реального времени. Тогда четвертый принцип подразумевает обработку информации и синтез однозначного решения за ограниченный промежуток времени.
5. Использование методов имитационного моделирования для оценки функционирования процессов априори. При построении систем интеллектуального управления обычно используется не только информация, являющаяся плодом интеллектуальной деятельности человека, составляющая основу таких систем, но и некоторое количественное описание в форме традиционных математических соотношений. Поэтому возникает вопрос о целесообразности использования данных форм, их взаимного сочетания и дополнения. По мере изучения объекта управления значение качественной информации может снижаться. Наличие механизма совместного использования качественной и количественной информации при построении системы управления априори позволит использовать оба типа и при ее функционировании в режиме реального времени. Путь реализации этого принципа - в создании методов построения имитационных моделей. При имитационном моделировании компьютер используется для численной оценки модели, а с помощью полученных данных рассчитываются ее реальные характеристики. Имитационные модели позволяют оценить эффективность различных вариантов функционирования ГП без проведения дорогостоящих натурных экспериментов. Создание имитационной модели ГП позволит проследить выполнение процессов с учетом времени, проанализировать результаты, выявить узкие места в его работе и выработать ряд рекомендаций для принятия управленческих решений с целью совершенствования технологических процессов.
6. Получение новых знаний в реальном времени за счет использования текущей информации - качественной и количественной. Основной режим работы систем управления - реальное время, поэтому поступающая текущая информация - качественная от экспертов или количественная - должна использоваться не только для принятия решений в настоящий момент времени (четвертый принцип), но и для формирования новых знаний, которые могут быть задействованы апостериори. Отсюда вытекает шестой принцип: использование текущей информации (количественной и качественной), поступающей в реальном времени, для формирования новых знаний.
7. Обучение и адаптация баз знаний. В процессе управления ТП появляется необходимость пополнения базы знаний, а в случае управления нестационарными объектами - замены знаний, ставших неактуальными. Поэтому седьмой принцип заключается в возможности обучения и адаптации баз знаний. Возможный путь реализации этого принципа - в оценке качества текущего состояния базы знаний и ее коррекции на основе поступившей информации.
Реализация предложенной концепции состоит в разработке СППР, поддерживающих концепции хранилищ данных, оперативного многомерного анализа данных и интеллектуального анализа. Для реализации таких СППР целесообразно использование следующей схемы разработки: интеграция источников данных; создание единого информационного хранилища данных; формирование аналитической отчетности; построение комплекса динамических имитационных моделей для выполнения многовариантных расчетов.
На рисунке рассматривается структурная схема СППР на основе предложенной концепции.
ЛПР в процессе принятия управляющих решений традиционно пользуется интуитивными методами. Однако применение СППР, содержащей хранилище данных (информация о графиках прихода судов, о сезонности, временные характеристики обслуживания и т. п.), использующей информацию из корпоративных бах данных и внешних источников, а также систему моделей (прогнозирования, планирования), позволяет принимать управляющие решения на основе результатов моделирования, интеллектуального анализа. Их реализация позволяет совершенствовать технологические процессы и, как следствие, повышать эффективность функционирования грузового порта.
Структурная схема использования СППР
Если результаты управления не удовлетворяют руководителя, то необходимо формализовать требования руководителя к качеству желаемого результата управления. Эти требования и будут критериями оценки уточнения модели объекта управления. Далее процесс уточнения модели может повторять первый и второй этапы построения модели до тех пор, пока результаты моделирования не будут соответствовать требованиям руководителя.
Заключение
Промышленно развитые страны в течение последних десяти лет активно развивают и используют технологии управления слабоформализуемыми технологическими процессами. В России процесс внедрения подобных технологий только начинает свое движение. Применение таких технологий - дорогое удовольствие, но, безусловно, необходимое, если необходимо иметь конкурентоспособное производство и эффективное управление, в том числе и грузовым портом.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. - СПб.: Питер; Киев: изд. группа BHV, 2004. - 847 с.
2. Андрианов Д. Л. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений / http://www.i-u.ru/biblio/archive/andrianov_imitmodel.
3. Поспелов Д. А. Ситуационное управление. Теория и практика. - М.: Наука, 1986. - 216 с.
4. Эффективность логистического управления: Учеб. для вузов / Под общ. Ред. Л. Б. Миротина. - М.: Экзамен, 2004. - 448 с.
Получено 12.09.2006
THE CONCEPT OF INTELLECTUAL MANAGEMENT
OF TECHNOLOGICAL PROCESSES OF CARGO PORT ON THE BASIS OF IMITATING MODELS
O. M. Protalinsky, A. A. Khanova
The efficiency of cargo ports' operations is defined by optimal control of technological processes, infrastructure on the basis of the application of modern information technologies. Technological processes of a cargo port differ by variety, dependence on set of factors, continuity, etc. It is impossible to use the monotonous mathematical tool and formal models for the description of processes of a cargo port, it causes the necessity to use methods of imitating modeling, which include - the construction of a complex of dynamic imitating models, performance of analytical calculations and forecasts; and the scenario approach that allows making multiversion situation analysis. The concept of management of technological processes of a cargo port is formulated on the basis of imitating models. The plan of support system of decision-making is offered on the basis of the listed technologies and intellectual analysis.
