CC BY
31
№ I
2007
338.24
О ФОРМАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ
СИСТЕМ НА ЭТАПЕ РАЗРАБОТКИ КОНЦЕПЦИЙ
Канд. техн. наук, доц. Г.П. ЛАЗАРЕНКО
Обсуждает с я возм ожно cm ь ф орм ал из а ц и и пр о ц ее с а р азр а б отк и пр оектн ых концепций на основе использования фа сети ых кл асе кф и кат о ров. Ра с см атрив а ю т ся два подхода к в ы бору предп оч т am ел ь ной ал ьт ерн am ивы из ч исл а сгенер i ipoeaun ых кон цепц ий - экспертное оценивание и применение продукционных правил.
The opportunity of formalizing a process of design concepts development on the basis of facet classifiers is considered. Two approaches to a choice of preferable alternative from among the generated concepts — an expert estimation and application of production rules are examined.
Проектирование производственных систем — обязательный элемент жизненного цикла системы, структура которого зафиксирована в отечественных и международных стандартах [1—3], Согласно этим стандартам, ранней и одной из наиболее ответственных стадий жизненного цикла является формирование концепции проекта, которая часто формулируется в виде вербальных высказываний, задающих главную идею проекта на уровне понятий. В сложившейся проектной практике [4] концепция разрабатывается в высшем управленческом звене проекта, причем для этого обычно используется эвристический метод, основывающийся на личных профессиональных знаниях авторов концепции. Очевидно, что такой, в значительной степени субъективный подход не гарантирует оптимальности принимаемых решений и не может считаться безусловно надежным проектным инструментом. Дополнением к эвристическому методу должна служить методология, которая опирается на тщательно подготовленную, широко обобщенную и четко структурированную информацию, всесторонне описывающую проектируемую сущность, а также на формализованную логику обработки этой информации. Один из возможных вариантов реализации такой методологии обсуждается ниже.
Формирование концептуальных проектов включает две фазы -— генерирование альтернативных концепций и выбор предпочтительной альтернативы.
Генерирование концепций строится на анализе существующей понятийной информации о рассматриваемой сущности. Структурированное понятийное описание сущности может существовать в различных формах, среди которых важное место занимают фа-сетные классификаторы [5], которые представляют данные о рассматриваемой сущности в виде системы соподчиненных атрибутов этой сущности.
Фасетные классификаторы относятся к группе классификаторов комбинаторного типа. В простейшем варианте фасетный классификатор представляет собой связный двухуровневый древовидный граф, вершины которого задают состав атрибутов классифицируемой сущности, а ребра — структуру отношений между этими атрибутами. Нулевым уровнем фасетного классификатора является вершина, задающая классифицируемую сущность. Вершины первого уровня выполняют роль дискриминаторов и описывают аспекты классификации. Второй уровень классификатора образован вершинами графа, которые содержат атрибуты-категории (далее — атрибуты), представляющие собой наборы альтернативных реализаций дискриминаторов. В общем случае такая фасетная классификационная структура содержит I дискриминаторов, которые декомпозированы на группы, включающие по3 атрибутов.
№ 1
2007
Таким образом, вершины нижнего уровня фасетного классификатора представляют собой множество атрибутов классифицируемой сущности, которые в совокупности описывают на понятийном уровне К возможных вариантов реализации этой сущности. При этом каждая к-ая альтернативная реализация описывается неповторяющимся сочетанием /у-ых вершин нижнего уровня классификатора, извлеченных по одной из каждой /-ой группы, связанной с каждым из имеющихся дискриминаторов классификатора.
Например, для генерирования концепций сущности «Металлорежущий станок» можно воспользоваться фасетным классификатором (рис. 1), который содержит три дискриминатора £)1, 02} ОЗ. Каждый из этих дискриминаторов имеет альтернативные реализации в семи атрибутах, образующих три группы {аи, а12}, {а2]> а1у {я а32}, связанные соответственно с дискриминаторами /Л, 02, 03 (табл. Г). Эти атрибуты (табл. 2) образуют двенадцать неповторяющихся сочетаний по три (К1 — К12), в которых реализуются все описанные классификатором концепции рассмотренной сущности.
Уровень 1
Уровень 2
au
Уровень О
Классифицируемая сущность
—у
Группа 1
ДУ2 J
а21
022
к.
Группа 2
823
-J
аз/
Дискриминаторы
Атрибуты
an
J
У
Группа 3
Рис, 1. Фасетный классификатор сущности «Металлорежущий станок»
Таблица I
Элементы классификатора
Классифицируемая сущность Дискриминаторы Атрибуты
ID* Наименование ID Наименование
Металлорежущий станок 0\ система управления ан ручное
av ЧПУ
D2 класс точности аг\ ici ас с H
класс П
S класс В
03 накопитель инструментов S револьверная головка
магазин
*) id — идентификатор
Как видно из рассмотренного примера, генерирование концепций на классификационных структурах сводится к решению простой комбинаторной задачи. Такая формализация процесса создает определенные предпосылки для его автоматизации, а также для формирования объективных подходов к выбору предпочтительного варианта концепции из множества сгенерированных альтернатив.
Для выбора предпочтительной концепции можно использовать экспертное оценивание [6] или метод продукционных правил [7].
N9 1
2007
Таблица 2
Концепции сущности «Металлорежущий станок»
Альтернативные варианты концепции
ГО состав концепции го состав концепции ГО состав концепции
К\ К5 К' V К9 {ап, а22, ам}
К2 К' в2|- ^ Кб К' °2У ап1 Ш
КЗ К' а2Г Ы К7 {ап, ап, а^} ки (а\1> а2У С1>
К4 К% {ап> агх, ап} К12 1 «р»'
Экспертное оценивание сгенерированных на классификаторе концепций складывается из двух стадий: присвоение каждому из атрибутов классификатора единичных экспертных оценок <7 (стадия 1); формирование комплексной экспертной оценки О к для каждой из К концепций по совокупности единичных оценок ц к (стадия 2). Часто комплексная экспертная оценка &-ой концепции определяется суммированием единичных оценок
<2
№
где ()к — комплексная экспертная оценка к-ой концепции; д — единичная экспертная оценкау'-го атрибута в группе, относящейся к /-му дискриминатору к-ой концепции.
Полученные комплексные оценки альтернативных концепций проекта позволяют проранжировать уровень привлекательности этих концепций и выбрать из них наиболее предпочтительный вариант.
Так, если в рассмотренном выше примере, выбирается концепция станка для серийной механообработки деталей повышенной точности и сложной формы в составе комплексно автоматизированной производственной системы, а экспертные оценки (для примера) имеют значения, приведенные в табл. 2, то наиболее предпочтительной концепцией является концепция #10 (табл. 3), а ряд предпочтительности концепций имеет вид:
#5, #1, Кб, #2, 3, #11, #4, 7, #12, #8, 9, #10.
Таблица 3
Выбор предпочтительной концепции методом экспертного оценивания
Оцениваемая концепция Единичные оценки # . атрибутов- * Комплексная оценка Ок А:—той концепции
ГО к состав концепции
К\ 1 (а„, а,Л, а,,} 2; 4; 4 10
К2 2 (а,,. 2; 4; 6 12
КЗ 3 {аи, о„, а,,} 2; 6; 4 12
М 4 2; 6; 6 14
К5 5 2; 3; 4 9
Кб 6 {аи, а„, а,,} 2; 3; 6 11
К7 7 {<*„ а,,} 6; 4; 4 14
К& 8 {аа,„ а 6; 4; 6 16
К9 9 {а ^ 6; 6; 4 16
М> 1
2007
Продолжение таблицы 3
Оцениваемая концепция Единичные оценки щ атрибутов-* Комплексная оценка ()к к-той концепции
ГО к состав концепции
/ПО 10 6; 6; 6 18
#11 11 {а„ а„, а 6; 3; 4 13
ки 12 ¡о.,, О-,^, а^т} 6; 3; 6 15
* Шкала оценивания возрастающая, семибалльная
При использовании метода продукционных правил, определение предпочтительной концепции достигается последовательным выполнением однородных процедур по выбору предпочтительного атрибута в каждой из групп, порождаемых дискриминаторами, При этом выбор предпочтительных атрибутов осуществляется по продукционным правилам «Если.., То», сформулированным для каждого дискриминатора. Результатом выполнения таких процедур является нахождение предпочтительной концепции, которая представляет собой совокупность выбранных предпочтительных атрибутов исследуемой сущности. Содержание продукционного правила удобно задавать в форме табл. 4.
Таблица 4
Выбор концепции методом продукционных правил
Дискриминатор, .1 1 1 Продукционное правило Выбранный атрибут
условие — «Если» решение - «То»: (выбрать атрибут а,)
Л. система управления единичный тип производства аи ручное управление
серийный тип производства ап числовое управление аи
А класс точности умеренные требования к точности детали °2\ класс Н
повышенные требования к точности детали а-п класс П ап
высокие требования к точности детали класс В
А, накопитель инструментов изготовление деталей простой формы револьверная головка
изготовление деталей сложной формы магазин инструментов
Выбранная концепция: К10 = /ар, а^} = Станок с числовым управлением, класса точности П, с магазином инструментов
Например, если выбирается концепция металлорежущего станка на условиях рассмотренного выше примера, то применение метода продукционных правил дает приведенный ниже результат.
Сопоставление рассмотренных методов выбора предпочтительной концепции позволяет сделать следующее общее замечание. Метод экспертных оценок предполагает оцен-
№ 1
2007
ку всех рассматриваемых альтернатив и порождает информацию, открывающую возможности для анализа всей гаммы рассматриваемых концепций. В противоположность ему метод продукционных правил генерирует только одну концепцию, которая директивно принимается как наиболее предпочтительная. Это можно отнести к недостаткам второго метода. Но, с другой стороны, метод продукционных правил базируется на более строгом логическом механизме, чем метод экспертного оценивания, что создает хорошие предпосылки для автоматизации решения рассматриваемой здесь задачи. Эта особенность метода продукционных правил является его достоинством. В свете сказанного, ответ на вопрос о применении для работы первого или второго метода не может быть однозначным, а зависит от конкретных условий проектирования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. ГОСТ 34.601-90 Автоматизированные системы. Стадии и этапы создания.
2. A Guide to the Project Management Body of Knowledge — FMI (USA), 1969.
3. International Competence Baseline — IPMA (Europe), 1965.
4. Васильев B.B., Щарабарова А. Г. Управление проектами — M: ЛАНИТ, 2004 — 134 с.
5. Е в г е н е в Г. Б, Системология инженерных знаний — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001 — 376 с.
6. Б о б р о в н и к о в Г. Н., К л е б а н о в А. И. Комплексное прогнозирование создания новой техники - М: Экономика, 1989 — 201 с.
7. Калянов Г,Н, Консалтинг при автоматизации предприятий. — М: СИНТЕГ, 1997. — 316 с.
