CC BY
30
-05.20.00 ПРОЦЕССЫ И МАШИНЫ АГРОИНЖЕНЕРНЫХ СИСТЕМ -
05.20.01 УДК 631.171
ПРОЦЕССНЫЙ ПОДХОД В ЗАДАЧЕ ИНФОРМАТИЗАЦИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СТРУКТУРЫ МТП
© 2018
Анна Александровна Алетдинова, кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления» Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск (Россия) Борис Дмитриевич Докин, доктор технических наук, главный научный сотрудник, Сибирский научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства СФНЦА РАН, Краснообск (Россия) Максим Сергеевич Кравченко, аспирант кафедры «Автоматизированные системы управления» Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск (Россия) Яна Сергеевна Цыбина, стажер-исследователь кафедры «Автоматизированные системы управления» Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск (Россия)
Аннотация
Введение: статья посвящена применению процессного подхода в задаче моделирования машинно-тракторного парка. Авторами выделяются и анализируются существующие бизнес-процессы при формировании и оптимизации МТП с целью создания улучшенной модели, позволяющей провести сокращения временных и материальных затрат.
Материалы и методы: авторами составлена концептуальная схема проектирования информационной системы, применимая к задаче формирования структуры МТП, определено место процессного моделирования. Процессный подход, в отличие от функционального, позволяет составить наиболее цельное представление о процессе и его конечном результате. Происходит это благодаря тому, что он представляет собой совокупности действий, развивающихся в динамике и обладает рядом преимуществ, среди которых прозрачность, гибкость, высокая повторяемость результатов. Авторами работы предлагается концептуальная схема проектирования информационных систем, включающая процессный подход, используемая для решения задач оптимизации машинно-тракторного парка.
Результаты: в данной работе представлены две процессные модели AS-IS (как есть) и ТО-ВЕ (как будет) бизнес-процесса формирования структуры МТП. Первая рассматривает процесс в том виде, в котором он выполняется в данное время. Вторая предлагается авторами данной работы в качестве улучшенной с точки зрения информационных потоков, времени выполнения, качества и гибкости. В ней значительно изменен процесс работы с существующей информацией за счет выделения потоков данных. В качестве меры по обеспечению надлежащего соответствия требованиям получаемых планов был добавлен блок верификации. Обсуждение: анализ существующих программных продуктов позволил выявить у них следующий ряд недостатков: устаревший язык программирования, фиксированный критерий оптимизации, значительная продолжительность процесса оптимизации. Высказано предположение о выборе современного языка программирования и предварительном процессном моделировании, позволяющем решить все обозначенные недостатки существующих программных комплексов.
Заключение. Заложенные в процессной модели ТО-ВЕ (как будет) потоки данных послужат основой для разработки авторского программного обеспечения. Предполагается обеспечение возможности выбора целевой функции в оптимизационной задаче.
Ключевые слова: критерии оптимизации машинно-тракторного парка, модель AS-IS, модель ТО-ВЕ, моделирование структуры машинно-тракторного парка, проектирование информационных систем, процессная модель, процессный подход, сельское хозяйство, формирование годовых комплексов работ, целевая функция.
Для цитирования: Алетдинова А. А., Докин Б. Д., Кравченко М. С., Цыбина Я. С. Процессный подход в задаче информатизации моделирования структуры МТП // Вестник НГИЭИ. 2018. № 9 (88). С. 80-92.
Вестник НГИЭИ. 2018. № 9 (88) PROCESS APPROACH IN THE TASK OF INFORMATIZATION OF THE MACHINE-TRACTOR PARK STRUCTURE MODELING
© 2018
Anna Alexandrovna Aletdinova, Ph. D. (Engineering), associate professor of the chair «Automated control systems» Novosibirsk state technical university, Novosibirsk (Russia) Boris Dmitrievich Dokin, Dr. Sci. (Engineering), chief researcher Siberian scientific research institute of mechanization and electrification of agriculture of the SFSCAT RAS, Krasnoobsk (Russia) Maxim Sergeevich Kravchenko, the postgraduate student of the chair «Automated control systems» Novosibirsk state technical university, Novosibirsk, (Russia) Yana Sergeevna Tsybina, intern researcher of the chair «Automated control systems» Novosibirsk state technical university, Novosibirsk, (Russia)
Abstract
Introduction: the article is devoted to the application of the process approach in the task of modeling the machine-tractor park. The authors identify and analyze the existing business processes in the formation and optimization of MTP to create an improved model that allows for shortening time and material costs.
Materials and methods: the authors have compiled a conceptual scheme for designing an information system for the task of forming the structure of an ITC, and the place of process modeling is defined in the scheme. The process approach, in contrast to the functional one, makes it possible to compile the most complete picture of the process and its final result. This is due to the fact that it represents a set of actions that develop in dynamics and has a number of advantages, including transparency, flexibility, high repeatability of results. The authors of this work proposed a conceptual scheme for the design of information systems, which includes a process approach, used by the authors to solve the problems of optimization of the machine and tractor fleet.
Results: in this paper, there are two AS-IS process models and the TO-BE the business process for the formation of the ICC structure. The first model considers the process as it is currently performed. The second model is proposed by the authors of the article as being improved in terms of information flows, execution time, quality and flexibility. In it, the process of working with existing information has been significantly redesigned through the allocation of data streams. As a measure to ensure proper compliance with the requirements of the plans received, a verification unit was added. Discussion: analysis of existing software products allowed them to identify the following a number of shortcomings: an outdated programming language, a fixed optimization criterion, a significant duration of the optimization process. The authors suggest that the choice of a modern programming language and preliminary process modeling will solve all the identified shortcomings of existing software systems.
Conclusions: the data streams embedded in the TO-BE process model will serve as the basis for authoring software development. It is assumed that it is possible to select the objective function in the optimization problem. Keywords: optimization criteria for the machine and tractor fleet, model AS-IS, model TO-BE, modeling of the machine and tractor fleet structure, design of information systems, process model, process approach, agriculture, formation of annual work packages, objective function.
For citation: Aletdinova A. A., Dokin B. D., Kravchenko M. S., Tsybina Y. S. Process approach in the task of informatization of the machine-tractor park structure modeling // Bulletin NGIEI. 2018. № 9 (88). P. 80-92.
Введение
Сельскохозяйственные предприятия имеют значительные различия в характеристиках как самих хозяйств, так и используемой в процессе основного производства техники. Ввиду специфики требований и различных показателей эффективности комплексов технических средств при выполнении отдельных операций оптимизация машинно-тракторного парка (МТ11) требует использования современного информационного обеспечения.
Существующая в агропромышленной отрасли система технологий и машин - это, прежде всего, набор знаний о техническом и технологическом обеспечении отдельных сельскохозяйственных предприятий. Термин «технология» является определяющим по влиянию на эффективность сельскохозяйственной деятельности. Так же именно технологии отражают основные особенности и принципы как традиционных, так и вновь появляющихся методик. Одна из основных задач системы технологий
и машин - регулировка программы разработок и дальнейшего оптимального использования на предприятиях отечественных машин.
Вопросы оптимального использования техники рассматривается не только в рамках государственного регулирования, но и на уровне прикладных и теоретических проектов во многих работах русских ученых. Примерами могут послужить методики расчёта потребности колхозов и совхозов в технике В. А. Булавского и Л. В. Канторовича (1962-1963 гг.) на основе применении метода линейного программирования и компьютерной реализации [1; 2]; Э. А. Финн, В. В. Шкурба, Л. Н. Комзанова с применением линейного программирования и интерактивного метода (1968 г.) [3]; Б. Д. Докина (1983) в качестве базы выступал метод сквозного просмотра вариантов годовых комплексов работ [4].
Среди ученых, занимающихся вопросом оптимизации МТП, необходимо отметить датских ученых Н. Т. Sogaard и С. G. Sorensen. В своей работе авторы разработали и описали модель, поддерживающую процесс выбора оптимального размера МТП. Ими были также выделены наиболее затратные параметры - система труда и система техники. Что позволило адаптировать часть эксплуатационных факторов к реальным потребностям. В модель были включены следующие факторы: размер фермы, планы посева сельскохозяйственных культур и т. д. [5].
Метод линейного программирования, предложенный для решения задачи оптимизации МТП, не вызвал разногласий среди ученых. Тогда как насчет выбора целевой функции ученые не всегда приходили к единому мнению.
Моделирование сельскохозяйственных процессов, таким образом, хорошо представляется линейными функциями. Данный подход позволяет рассматривать одновременно большое количество операций путем подбора определенных коэффициентов, оптимизирующих целевую функцию (минимизация или максимизация, в зависимости от заданного условия). Поэтому в качестве методического аппарата для решения задачи получения оптимального состава МТП нами был выбран именно метод линейного программирования.
На наш взгляд, моделированию и оптимизации структуры МТП должна предшествовать разработка процессной модели. Так как именно она наиболее эффективна для описания существующих и планируемых бизнес-процессов, а также выявления возможностей их целенаправленного улучшения, в частности сокращения временных и материальных затрат. Базовый подход построения такой модели основан на методе процессного подхода, который широко применяется в научной практике. В рамках его разрабатываются модели AS-IS (как есть) и ТО-ВЕ (как будет), что предоставит нам возможность для агрегирования и детализации существующих потоков данных и информации. Анализ научных работ по исследуемой тематике показал отсутствие широкого интереса к нему.
Материалы и методы
Основным методом для анализа формирования структуры МТП в данной работе является процессный подход. Существуют разные взгляды на процессный подход (табл. 1).
Таблица 1. Понятие процессного подхода в научных исследованиях Table 1. The concept of the process approach in scientific research
Трактовка понятия / Interpretation of the concept
Авторы / Authors
Систематическое определение и менеджмент процессов и их взаимодействия таким образом, чтобы достигать намеченных результатов в соответствии с политикой в области качества и стратегическим направлением организации/ Systematic definition and management of processes and their interaction so as to achieve the intended results in accordance with the quality policy and strategic direction of the organization Метод управления, который рассматривает бизнес как совокупность процессов, с помощью которых удается достичь желаемого результата/ A management method that considers a business as a set of processes by which it is possible to achieve the desired result Моделирование всех процессов компании и их взаимодействия в единой модели, а именно процессной/ Modeling of all company processes and their interaction in a single model, namely process
Ориентация деятельности предприятия на бизнес-процессы, а системы управления предприятия - на управление как каждым бизнес-процессом в отдельности, так и всеми бизнес-процессами предприятия в совокупности/Orientation of the enterprise activity on business processes, and enterprise management systems - to manage both each business process in isolation, and all business processes of the enterprise in aggregate
ГОСТ Р ИСО 9001-2015/ ISO 9001:2015 [6]
J. Becker, M. Kugeler, M. Rosemann [7]
А. Badreddine, T. B. Romdhane, N. B. Amor [8] Л. Л. Холод, Е. Ю. Хрусталев / L. L. Kholod, E. Yu. Khrustalev [9, с. 127]
Представленные выше трактовки определяют главную особенность процессного подхода - отображение посредством различных моделей преобразования входного потока данных (ресурсов или событий) в выходящий, что позволяет рассмотреть совокупность действий в динамике. По нашему мнению, основные элементы процессного подхода -это процесс, который преобразует входящие элементы, и функция, как деятельность, проявление какого-либо свойства в рассматриваемой системе. От того, как лицо, принимающее решение, разработает концепцию, составит бизнес-план, оценит риски, зависит успешность производственного процесса и получение прибыли [10, с. 206]. Достоинствами процессного подхода нужно назвать прозрачность, определенность, интеграцию, динамичность, гибкость и при этом высокую повторяемость. Процессный подход позволяет описать набор необходимых функций, определить возможные «узкие» места в описанных ранее бизнес-процессах, выявить связь между существующими формами организации технологического процесса и возможностями самой
организации, появляющиеся в условиях развития информационных технологий, встроенных механизмов блокчейна, мобильных приложений и других. Кроме этого, за счет перераспределения ответственности между исполнителями процессов снижается нагрузка на руководителей. В свою очередь, появляются условия для роста уровня мотивации благодаря заинтересованности каждого участника процесса в его конечном результате.
В рамках проектирования информационных систем процессный подход является одним из основных и наравне со структурным призван решать задачу формирования полноценного программного комплекса [11, с. 169]. В целом применению процессного подхода к проектированию ИС посвятили свои исследования такие ученые: И. В. Ильин, У. Ройс, О. В. Дрозд [12; 13; 14].
Авторами данной работы, на основе изученной литературы, была составлена концептуальная схема проектирования информационной системы, применимая к задаче формирования структуры МТП (рис. 1).
1. Пред проектное исследование задачи/1, Рге-project study of the problem
4. Тестирование и отладки/4. Testing and debugging
1Л Определение цели создания системы/! Л Determining (he purpose of the system
2. Проектирование и н фор м а цио н ной системы/2. Information system design
3. Реализация информационной системы/3» Realization of the information
system
5. Внедрение/5. Implementation
2Л Концептуальное моделирование^ Л Conceptual modeling
4Л Функциональное тестирование/4 Л Functional testing
1.2 Анализ исходных данных и ожидаемых результатов/1.2 Analysis of the baseline data and the expected results
1.3 Определение ключевых ho i оков объекга и и форматизации/1.3 Definition of Key Streams of the Informatization Object
1.4 Определение функциональных подсистем/1.4 Definition of functional subsystems
2.2 Процессное моделирование/2.2 Process modeling
2.3 Формирование технического задания/2 J Formation of the technical task
3.1 Проектирование баз данных и способов обращения к ннм/3.1 Designing databases and ways to access them
3.2 Реализация функциональной части/ 3.2. Implementation of the functional part
3.3 Создание интерфейса пользователя/3.3 Creating the user interface
4.2 Тестирование стабильности и надежности/4.2 Testing stability and reliability 4.3 Нагрузочное тестирование/43 Load testing
Рис. 1. Схема разработки информационной системы Fig. 1. The scheme of development of an information system
Выделяется пять основных этапов: анализ требований, проектирование, реализация, тестирование и отладка, внедрение.
На первом этапе выполняется предпроектное исследование предметной области и ее основной
проблемы, требующей информатизации. Определяются цель и задачи проекта, выделяются основные элементы, устанавливаются взаимосвязи между ними. В рамках моделирования МТП выполняется постановка задачи оптимизации, определяется целевая
функция и ее основные критерии, выделяются ключевые потоки информации и функциональные подсистемы.
Здесь важно отметить, что в нашем случае рассматривается процесс минимизации целевой функции, который возможен по следующим критериям оптимальности: поиск минимумов прямых эксплуатационных затрат, энергетических затрат, совокупных затрат, приведенных затрат, дифференциальных затрат (табл. 2). При этом основные рассматриваемые нами ограничения для функции: имеющийся персонал и техника, временной интервал выполнения каждой операции. В качестве результата выступает оптимизированный МТП с привязкой к видам работ, и, соответственно, к временному интервалу.
Таким образом, закладывается основа для дальнейшего проектирования. В нашем случае целью создания информационной системы станет возможность моделирования и оптимизации структуры МТП и, в связи с достаточной простотой выполнения программного алгоритма, уже на первом этапе определяется концепция обработки данных.
На втором этапе принимаются решения по выбору платформы разработки, языка реализации, подходящей базы данных. Все эти элементы составят будущую архитектуру информационной системы. Использование процессного подхода на данном этапе, по нашему мнению, должно быть обязательным. Благодаря данному подходу удастся установить все сквозные процессы в задаче, которую будет решать разрабатываемое программное обеспечение. Это также необходимо для предоставления прозрачности всего процесса, обеспечит его гибкость и позволит получить в необходимом виде результаты. Логическим итогом данного этапа разработки является создание технического задания на разрабатываемую систему. Так как процесс моделирования МТП представляет как практический, так и научный интерес, то программное обеспечение должно быть достаточно простым и при этом наукоемким. С нашей точки зрения, наиболее подходящим является, широко зарекомендовавший себя в научной среде язык программирования Mathlab.
Таблица 2. Критерии оптимизации МТП
Table 2. Criteria for optimizing of the machine and tractor park
Наименование затрат/ Name of the costs
Состав затрат/ Cost components
Прямые
эксплуатационные затраты/ Direct operating costs
Энергетические/ Energy costs
Приведенные/ The resulted expenses
Совокупные/ Aggregate costs
Дифференциальные/ Differential costs
Затраты от выполнения техникой технологических операций, оплата труда, стоимость горюче-смазочных материалов, затраты на ремонт и техническое обслуживание, амортизационные отчисления, затраты на основные и вспомогательные ма-териалы/Costs from technological operations, pay, cost of fuel and lubricants, repair and maintenance costs, depreciation charges, costs of basic and auxiliary materials
Суммарные затраты энергии/Total energy consumption
Затрат производства и затрат обратных связей. Затраты обратных связей учитывают расходование всех важнейших ограниченных народнохозяйственных ресурсов, в том числе трудовых, дефицит сельскохозяйственных продуктов и т. п./ The cost of production and the cost of feedback. The costs of feedbacks take into account the expenditure of all the most important limited economic resources, including labor, the deficit of agricultural products, etc.
Денежные средства, включающие в себя прямые эксплуатационные затраты, и убытки от изменения количества и качества продукции, условий труда обслуживающего персонала, отрицательного воздействия техники на окружающую среду/Cash, including direct operating costs, and losses from changes in the quantity, quality of products, working conditions of maintenance personnel, the negative impact of technology on the environment
Эксплуатационные затраты производства продукции, коэффициент эффективности капитальных вложений, капиталовложения в машины, оборудование и другие объекты, затраты на содержание штата механизаторов в расчете на сменную выработку агрегата/The operational costs of production, the coefficient of efficiency of capital investments, investments in machinery, equipment and other facilities, the costs of maintaining the staff of the machine operators in the calculation of the intermittent production of the unit
С третьего этапа начинается программная реализация. В первом блоке выбирается база данных для хранения информации и выполняется отладка взаимодействия с ней (запись и чтение). Второй блок представляет из себя функциональную составляющую, основной которой является получение информации из базы данных и выполнение набора преобразований над ней.
Последний блок предполагает реализацию программного интерфейса как для использующего информационную систему по назначению пользователя, так и для оператора, выполняющего настройку программы, ведение (дополнение и корректировку) баз данных. Для проведения оптимизации МТП будут подключены базы данных с информацией о технике, севообороте, полях. В системе будет реализована возможность обращения и запроса информации из базы напрямую от блока расчета. Далее, после выполнения расчетов, полученные данные будут автоматически внесены в отдельные разделы той же базы данных, что позволит использовать их при выводе результатов после выполнения всего программного алгоритма.
На четвертом этапе выполняется тестирование созданного программного комплекса и устранение неполадок в работе. На данной стадии отраженная в схеме авторами последовательность видов тестирования может быть нарушена. Однако выполнение нагрузочного тестирования, предполагающего оценку производительности информационной системы перед функциональным, который состоит в отладке корректности работы интерфейса, баз данных и функциональной части, может быть трудозатратным. Поэтому рекомендуется выполнение тестирования в указанной авторами последовательности.
По окончании всех видов тестирования, устранения обнаруженных неполадок в работе проводится внедрение информационной системы по месту ее назначения, например, в научно-исследовательском учреждении или на производстве.
Результаты и обсуждения
Процессный подход уже нашел применение в сельском хозяйстве [15; 16]. Однако авторами данной работы не было найдено упоминаний об использования процессного подхода для проектирования информационных систем для моделирования МТП.
Однако был найден ряд информационных систем, направленных на работу в сельскохозяйственной области. Так, например, учеными из Судана для удовлетворения потребностей пользователей в управлении машинами и в качестве учебно-
научного инструмента разработана программа оценки производительности сельскохозяйственной техники, которая рассчитывает эффективность использования поля, обосновывает выбор оптимального оборудования, создает проект обслуживания машин [17]. Программа написана на языке Visual Basic и является удобной и интерактивной.
Французские ученые представили программное обеспечение под названием GEDE, в котором, на основе метода линейного программирования определяется оптимальный выбор сельскохозяйственных культур, прибыль хозяйства и потребность в рабочей силе, технике и посевных площадях [18].
Однако моделирование состава МТП - задача более сложная и объемная, чем оптимизации. Примерами реализации такой системы служит реализация метода сквозного просмотра вариантов годовых комплексов работ, предложенная Б. Д. Докиным, в программном комплексе «Agro» [18], A. V. Lenski, E. M. Ivanov, E. Kazhdan дополняют алгоритм оптимизации МТП формированием оптимального расписания проведения полевых работ [20; 21].
Отметим также, что одним из важнейших параметров, используемых при постановке задачи формирования оптимального состава МТП, является объем работ. Он неразрывно связан с понятием уровня интенсификации, который бывает: экстенсивный, малоинтенсивный, интенсивный, ресурсосберегающий. Первые три уровня относят к классическим, тогда как ресурсосберегающая относительно новая технология. Разные уровни подразумевают различные климатические условия, в которых расположены хозяйства. От месторасположения хозяйства зависит, к какой агроландшафтной зоне относится хозяйство (лесостепь, степь, тайга и т. д.). Для каждой зоны разработаны технологические карты с набором операций, рекомендуемой техникой, сроками проведения операций, указанием ожидаемой урожайности.
Типы производимых работ и сельскохозяйственные культуры определяют понятие севооборот -это цикл, состоящий из смены культур на полях. В каждом хозяйстве он свой. В него включается: номер поля, площадь поля, культура для засева в этом году, культура, засеянная в прошлом году.
Постановка задачи формулировалась следующим образом. Пусть имеется некоторое количество видов сельскохозяйственных работ, объемы которых известны. Они могут выполняться различными агрегатами и их производительности известны. Весь комплекс агротехнических мероприятий должен быть выполнен в строго ограниченные календарные сроки, причем каждая операция - в оп-
ределенный промежуток времени и в определенной последовательности. Требовалось интенсивность использования машины на каждой работе в заданный период, исходя из ограничивающих условий, что выполнение полного объема работ производится в определенные календарные сроки, сумма ин-тенсивностей использования машин данного типа на всех работах в какой-либо период должна быть или равна общему количеству этого типа машин хозяйства, количество машин определяется положительной величиной, а целевая функция достигает минимума.
Как уже говорилось ранее, процессная модель AS-IS (как есть) моделирования и оптимизации МТП необходима при проектировании информационной системы оптимизации МТП. В результате анализа исходных данных по процессу нами была построена модель, содержащая следующие блоки: подготовка исходной информации; формирование базисного плана использования тракторов общего назначения; формирование базисного плана использования пропашных тракторов; создание годовых комплексов работ; оценка полученного плана; вывод информации и расчет затрат (рис. 2).
Агыернатнвньй план производства (ксрретрсеки к ппанг^уАНегпаЛе FVcductBri Plan (adjusünent tf plan)
Рис. 2. Процессная модель AS-IS (как есть) моделирования структуры МТП Fig. 2. Process model AS-IS of modeling of the machine and tractor fleet
Как видно из схемы, процесс начинается с подготовки информации о хозяйстве. Исходные данные включают в себя сведения о культурах (севооборот) и плане производства. Севооборот состоит из информации о типе засеваемой культуры, отведенных для нее полей и данные по прошлогоднему засеву на данной площади. Под планом производства понимается набор следующих данных: имеющийся состав МТП, количество механизаторов, доступные технологии, материальные ресурсы, критерии оптимизации. Исходную информацию необходимо привести к виду, который соответствует входным переменным оптимизационной модели.
Далее, в соответствии с технологическими картами, выполняется формирование базисного варианта плана использования МТП в виде списка необходимой на производство техники и ее общей
загрузки за год. Полученный вариант плана проверяется на ликвидность и соответствие критериям оптимизации. В случае отклонения от требуемых условий или при необходимости рассмотрения альтернативных вариантов возможно изменение плана производства. Альтернативные технологии производства сельскохозяйственных культур выбираются исходя из трех показателей: урожайности; себестоимости производства единицы продукции; затрат труда, т. е. потребности в кадрах механизаторов для каждой технологии. Это могут быть как существующие, так и новые технологии.
После осуществления проверки базисного плана на соответствие установленным требованиям выполняется формирование готового комплекса технических средств, включающего в себя информацию об их использовании в течение года, необходимое количество механизаторов и рабочих, сроки
выполнения операций. На основе сформированного готового комплекса выполняется расчет затрат и получаемой прибыли.
Оптимизационная задача заложена в блоках «формирование базисного плана использования тракторов общего назначения», «формирование базисного плана использования пропашных тракторов и оценке полученных результатов».
В блоке расчет затрат выполняется определение прямых затрат на эксплуатацию техники и кадровые ресурсы. Однако следует учитывать, что прямые эксплуатационные затраты включают в себя только расходы непосредственно на выполнение технических операций. Не учитываются инвестиции средств на покупку новой техники, вложения на обеспечение заработной платы и социальной жизни работников села и т. п. Если будут использованы
энергетические затраты, то они будут обладать схожими недостатками.
В нашей схеме выбор расчета прямых затрат связан прежде всего со спецификой производства. Данный процесс требует прежде всего определения эффективности отдельных агрегатов или их групп по фактическим затратам, влияющим на себестоимость работ.
Среди недостатков представленной модели можно выделить отсутствие возможности верификации получаемого плана, недостаток информации по социально-экономическому обеспечению и возможности использования дополнительного оборудования или дополнительных трудовых ресурсов. Для их устранения нами разработана процессная модель ТО-ВЕ (как будет) моделирования структуры МТП, представленная на рисунке 3.
Рис. 3. Процессная модель ТО-ВЕ (как будет) моделирования структуры МТП Fig. 3. Process model ТО-ВЕ modeling of the machine and tractor fleet
Первое внесенное изменение связанно с добавлением блока «Верификация полученного плана». Он позволяет проводить проверку на соответствие требованиям модели и корректировать план для достижения необходимого результата. Данный блок обеспечивает модели гибкость и позволит в дальнейших исследованиях применить подходы имитационного моделирования (добавление к существующим переменным вероятностных оценок или введение дополнительных стохастических переменных).
Второе изменение связанно с корректировкой блоков выводов информации. Выходная информация состоит из трех блоков: информация по кадрам, информация по операциям и технологиям, инфор-
мация по технике. Такая группировка призвана разделить разные аспекты оценки плана, сделать их более понятными для лица, принимающего решение. С точки зрения технической реализации, заложена основа для выделения потоков данных, которые помогут в создании баз данных.
Часто, при ограниченной информации, для принятия решения на основе альтернативных технологий необходимо и достаточно провести графический анализ загрузки техники. Таким образом, формирование годовых комплексов работ должно быть отображено графически. Пример такого представления годового комплекса работ представлен на рисунке 3.
О&ъемы ра&от, га год. комплекс
4000
22
3000
22 12
2000 22
22
40
28 3
1000 29
2
В 33 33 33 33
28 29 1
25 26 27 23 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 43 49 50 51 52 53 54
период, дни
Рис. 4. Формирование годовых комплексов работ Fig. 4. Formation of annual work packages
При моделировании структуры МТП лицо, принимающее решение, должно иметь возможность не только вводить данные своего сельскохозяйственного предприятия, но и выбирать целевую функцию в оптимизационной задаче. Именно он определяет, какие виды затрат для него имеют наибольшую значимость. Более того, в программном комплексе должна реализовываться возможность моделирования структуры МТП без ее оптимизации, например, под имеющуюся в хозяйстве технику. Это обеспечит выбор набора техники с точки зрения достижения собственных целей руководителя предприятия. Кроме того, считаем спорным условие строгого соблюдения сроков проведения операций (что вытекает из постановки оптимизационной задачи), вполне возможно, что небольшой сдвиг сроков хотя и приведет к потере части урожая, но обеспечит сокращение издержек на производство сельскохозяйственной продукции. Так же существует вариант, когда в силу погодных условий каждого конкретного года возможен сдвиг сроков, их увеличение или уменьшение. Данных факт тоже должен учитываться при создании программного комплекса для моделирования МТП.
Кроме того, анализ существующих программных комплексов моделирования МТП позволил вы-
явить следующие недостатки, которые необходимо устранить:
1. Ориентированность в основном на оптимизации МТП.
2. Фиксированный критерий оптимизации.
3. Устаревший язык программирования, значительно затрудняющий работу с ПО.
4. Работа с программой доступна только в устаревших операционных системах. Для доступа в современных требуется дополнительное ПО.
5. Требование непосредственного участия оператора в самом процессе оптимизации и в процессе формирования технологических карт.
6. Значительная продолжительность процесса оптимизации.
7. Необходимость специализированного ПО для обеспечения возможности просмотра баз данных.
8. Модульная компоновка программы, требующая запуска отдельных блоков программы для решения определенных задач.
На основе реализации процессной модели и при помощи проектируемого программного решения может быть произведено формирование технологических карт, что позволит автоматизировать подготовительный этап реинжиниринга бизнес-процессов.
Заключение
Сельскохозяйственные работы, которые выполняются различными агрегатами в строго ограниченные календарные сроки, причем каждая соответствующая операция - в определенный промежуток времени и последовательности, могут быть представлены линейными функциями. Используя достоинства процессного подхода, авторы данной работы выполнили моделирование процесса формирования МТП. На наш взгляд, информационная система, соответствующая такой модели, возможна при использования статистического метода (для блоков подготовки исходной информации, вывода данных и расчета затрат), имитационного метода (для блока создание годового комплекса работ и проверки на загруженность техники), линейного программирования (для блоков формирования базисного плана использования тракторов общего назначения, базисного плана использования пропашных тракторов и оценки полученного плана).
Поэтому авторами выдвигается предположение, что разработка программного комплекса моделирования МТП должна основываться на процессной модели ТО-ВЕ (как будет), позволяющей выявить узкие места в бизнес-процессах. Проведенный анализ выявил ряд недостатков существующих про-
Вестник НГИЭИ. 2018. № 9 (88) граммных комплексов. Так, основным из них является отсутствие возможности осуществлять моделирование структуры МТП без блока решения задачи линейного программирования. Лицо, принимающее решение, не может пользоваться набором целевых функций, менять сроки проведения операций, выходя за рамки допустимых. Устаревший язык программирования отдельных программных комплексов, отсюда и работа в старых операционных системах, необходимость дополнительного программного обеспечения, модульная компоновка программы, требующая запуска отдельных блоков и непосредственное участие оператора, значительная продолжительность процесса моделирования приносят еще один набор неудобств и проблем пользователю.
Устранение недостатков и сформированные в статье предложения позволят усовершенствовать программный комплекс моделирования МТП, что обеспечит более гибкое принятие решений. Для увеличения вариативности выходных данных, актуально также иметь обновляемый на постоянной основе банк данных альтернативных технологий производства сельскохозяйственных культур и блок по формированию годовых комплексов работ, включающий их имитацию на графиках.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Булавский В. А. Методика расчета оптимальной структуры машинно-тракторного парка с использованием математического программирования. Определение состава МТП с использованием математического программирования. М. : Колос, 1966. 135 с.
2. Методика проектирования оптимального машинно-тракторного парка колхозов и совхозов. Метод, рекомендации. Новосибирск, 1970. 213 с.
3. Финн Э. А., Шкурба В. В., Комзанова Л. Н. Расчет машинно-тракторного парка сельскохозяйственных предприятий на ЭВМ. Киев,1968. 165 с.
4. Докин Б. Д. Зональная система машин для комплексной механизации растениеводства в рамках агропромышленного комплекса (на примере Западной Сибири). Дис. на соиск. учен. степени д-ра техн. наук. Новосибирск, 1983. 351 с.
5. Sogaard H. T., Claus G Sorensen A Model for Optimal Selection of Machinery Sizes within the Farm Machinery System // Biosystems Engineering. 2004. Т. 89. № 1. С. 13-28.
6. ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Системы менеджмента качества. Требования. Введ. 2015-11-01. М. : Стан-дартинформ, 2015. 24 с.
7. Becker J., Kugeler M., Rosemann M. (ed.). Process management: a guide for the design of business processes. Berlin: Springer Science & Business Media, 2013. 337 p.
8. Badreddine A., Romdhane T. B., Amor N. B. A New Process-Based Approach for Implementing an Integrated Management System: Quality, Security, Environment // In: Proceedings of the International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists, IMECS, Hong Kong. 2009. Vol. II.
9. Холод Л. Л., Хрусталев Е. Ю. Методы и инструментарий реализации процессного подхода// Знание. Понимание. Умение. 2007. № 4. С. 126-135.
10. Aletdinova A. A., Kravchenko M. S., Bakaev M. A. Crowdsourcing and the effectiveness of C2G interaction in Russia // 3 International conference electronic governance and open society: challenges in Eurasia, EGOSE 2016, Saint Petersburg, 22-23 Nov. 2016. New York : ACM PRESS, 2016. P. 202-211.
11. Григорьева А. Л., Григорьев Я. Ю., Лошманов А. Ю. Процессный подход при проектировании информационной системы вуза // International journal of applied and fundamental research. 2013. № 5. C. 168-171.
12. Ильин И. В., Антипин А. Р., Левина А. И. Моделирование бизнес-архитектуры процессно- и проект-но-ориентированного предприятия // Экономика и управление. 2013. Вып. 9. С. 32-37.
13. Ройс У. Управление проектами по созданию программного обеспечения. Унифицированный подход. М. : Лори, 2002. 434 с.
14. Дрозд О. В. Моделирование цикла проектирования микроэлектронного устройства при процессном подходе к структурной организации предприятия-разработчика // Вестник НГУ. Серия: Информационые технологии. 2016. T. 14. № 4. C. 39-49.
15. Поляничко М. А., Корниенко А. А. Методика автоматизированного обнаружения конфликтов в комплексе программных средств защиты информации // Естественные и технические науки. 2013. № 1 (63). С. 327-333.
16. Волкова И. А. Процессное управление аграрными технологиями: методика и инструментарий // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2016. № S4. С. 1-5.
17. Hassan I. Mohamed, Sami I. MohamedNour Gabir, Mohamed A. Ali Omer, Omran Musa Abbas. A program for Predicting Performance of Agricultural Machinery in Visual Basic // Research Journal of Agriculture and Biological Sciencesю. 2011. № 7 (1). P. 32-41.
18. Jannot Ph; Cairol D. Linear programming as an aid to decision-making for investments in farm equipment for arable farms. Journal of Agricultural Engineering Research. 1994. № 59. P. 173-179.
19. Алетдинова A. A., Немцев А. Е. и др. Инженерно-техническая система обеспечения устойчивого развития АПК Новосибирской области. Новосибирск : СибИМЭ, 2001. 168 с.
20. Lenski A. V., Ivanov E. M., Kashdan E. Integrated Software System for agricultural enterprise strategy optimization // Conduct of the National Academy of Sciences of Belarus. Series of Agrarian Sciences. 2016. P. 88-94.
21. Lenski A. V., Ivanov E. M., Kazhdan E. 2015 Methodological aspects of optimization of the tractor fleet for plant breeding // Conduct of the National Academy of Sciences of Belarus. Series of Agrarian Sciences 2015. P.102-111.
Дата поступления статьи в редакцию 27.06.2018, принята к публикации 25.07.2018.
Информация об авторах: Алетдинова Анна Александровна, кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированных систем управления»
Адрес: Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, Новосибирск,
пр. К. Маркса, 20
E-mail: aletdinova@corp.nstu.ru
Spin-код: 2788-7770
Докин Борис Дмитриевич, доктор технических наук, главный научный сотрудник
Сибирского научно-исследовательского института механизации и электрификации сельского хозяйства
Адрес: Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий РАН, 630501, Россия,
Новосибирская область, п. Краснообск
E-mail: dokin@ngs.ru
Spin-код: 9648-0895
Кравченко Максим Сергеевич, аспирант, ассистент кафедры «Автоматизированных систем управления»
Адрес: Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, Новосибирск,
пр. К. Маркса, 20
E-mail: m.kravchenko@corp.nstu.ru
Spin-код: 5523-3960
Цыбина Яна Сергеевна,
Стажер-исследователь кафедры «Автоматизированных систем управления»
Адрес: Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, Новосибирск,
пр. К. Маркса, 20
E-mail: tsybinayana@yandex.ru
Spin-код: 6752-0629
Заявленный вклад авторов:
Алетдинова Анна Александровна: разработка исследовательского инструментария, формулирование основной концепции исследования.
Докин Борис Дмитриевич: общее руководство проектом.
Кравченко Максим Сергеевич: подготовка текста статьи, проведение экспериментов. Цыбина Яна Сергеевна: сбор и обработка материалов, подготовка литературного обзора.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Bulavskij V. A. Metodika rascheta optimal'noj struktury mashinno-traktomogo parka s ispol'zovaniem ma-tematicheskogo programmirovanija [Method for calculating the optimal structure of the machine and tractor fleet using mathematical programming], Opredelenie sostava MTP s ispol'zovaniem matematicheskogo program-mirovanija. Moscow: Publ. Kolos, 1966, 135 p.
2. Metodika proektirovanija optimal'nogo mashinno-traktornogo parka kolhozov i sovhozov [Technique of designing the optimal machine and tractor fleet of collective and state farms], Metod. rekomendacii, Novosibirsk, 1970, 213 p.
3. Finn Je. A., Shkurba V. V., Komzanova L. N. Raschet mashinno-traktornogo parka sel'skohozjajstvennyh predprijatij na JeVM [Calculation of the machine and tractor fleet of agricultural enterprises on a computer], Kiev, 1968, 165 p.
4. Dokin B. D. Zonal'naja sistema mashin dlja kompleksnoj mehanizacii rastenievodstva v ramkah agro-promyshlennogo kompleksa (na primere Zapadnoj Sibiri) [Zonal system of machines for complex mechanization of plant growing within the framework of the agro-industrial complex (on the example of Western Siberia)], Dis. na soisk. uchen. stepeni d-ra tehn. nauk, Novosibirsk, 1983, 351 p.
5. Sogaard H.T., Claus G Sorensen A Model for Optimal Selection of Machinery Sizes within the Farm Machinery System, Biosystems Engineering, 2004, Vol. 89, No. 1, pp. 13-28.
6. GOST R ISO 9001-2015. Quality managment system. Requirements, introduced. 2015-11-01, Moscow: Standartinform, 2015, 24 p.
7. Becker J., Kugeler M., Rosemann M. (ed.). Process management: a guide for the design of business processes, Berlin: Springer Science & Business Media, 2013, 337 p.
8. Badreddine A., Romdhane T. B., Amor N. B. A New Process-Based Approach for Implementing an Integrated Management System: Quality, Security, Environment. In: Proceedings of the International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists, Vol. II. IMECS, Hong Kong. 2009.
9. Holod L. L., Hrustalev E. Ju. Metody i instrumentarij realizacii processnogo podhod [Methods and tools for implementing the process approach], Znanie. Ponimanie. Umenie, 2007, No. 4, pp. 126-135.
10. Aletdinova A. A., Kravchenko M. S., Bakaev M. A. Crowdsourcing and the effectiveness of C2G interaction in Russia, 3 International conference electronic governance and open society: challenges in Eurasia, EGOSE 2016, Saint Petersburg, 22-23 Nov. 2016. New York: ACM PRESS, 2016, pp. 202-211.
11. Grigor'eva A. L., Grigor'ev Ja. Ju., Loshmanov A. Ju. Processnyj podhod pri proektirovanii informacionnoj sistemy vuza [Process approach in designing the information system of the university], International journal of applied and fundamental research, № 5, 2013, pр. 168-171.
12. Il'in I. V., Antipin A. R., Ljovina A. I. Modelirovanie biznes-arhitektury processno- i proektno- ori-entirovannogo predprijatija [Modeling the business architecture of a process-oriented and project-oriented enterprise], Jekonomika i upravlenie [Economics & management], 2013, No, 9. pр. 32-37.
13. Rojs U. Upravlenie proektami po sozdaniju programmnogo obespechenija. Unificirovannyj podhod [Project management for the creation of software. A unified approach]. Moscow: Lori, 2002. 434 р.
14. Drozd O. V. Modelirovanie cikla proektirovanija mikrojelektronnogo ustrojstva pri processnom podhode k strukturnoj organizacii predprijatija-razrabotchika [Simulation of the cycle of designing a microelectronic device in the process approach to the structural organization of a company-developer], Vestnik NGU. Serija: Informacionye teh-nolo-gii [Bulletin NSU. Series: Information technologies], 2016. No. 14 (4). pp. 39-49.
15. Polyanichko M. A., Kornienko A. A. Metodika avtomatizirovannogo obnaruzheniya konfliktov v komplekse programmnyh sredstv zashchity informacii [Methods of automated conflict detection in the complex of information security software], Estestvennye i tekhnicheskie nauki [Natural and technical Sciences], 2013. No. 1 (63). pp. 327-333.
16. Volkova I. A. Processnoe upravlenie agrarnymi tehnologijami: metodika i instrumentarij [Process management of agrarian technologies: methodology and tools], Nauchno-metodicheskij jelektronnyj zhurnal «Koncept» [Scientific and methodical electronic journal «Concept»], 2016, No. S4. pp. 1-5.
17. Hassan I. Mohamed, Sami I. Mohamed Nour Gabir, Mohamed A. Ali Omer, Omran Musa Abbas A program for Predicting Performance of Agricultural Machinery in Visual Basic, Research Journal of Agriculture and Biological Sciences,2011, No. 7 (1), pp. 32-41.
18. Jannot Ph, Cairol D. Linear programming as an aid to decision-making for investments in farm equipment for arable farms. Journal of Agricultural Engineering Research, 1994, No. 59, pp. 173-179.
19. Aletdinova A. A., Nemcev A. E. Inzhenerno-tehnicheskaja sistema obespechenija ustojchivogo razvitija APK Novosibirstoja oblast' (Engineering and technical system for sustainable development of agro-industrial complex of Novosibirsk region), Novosibirsk: SibIMJe, 2001, 168 p.
20. Lenski A. V., Ivanov E. M., Kashdan E. Integrated Software System for agricultural enterprise strategy optimization, Conduct of the National Academy of Sciences of Belarus. Series of Agrarian Sciences, 2016, pp. 88-94.
21. Lenski A. V., Ivanov E. M., Kazhdan E. Methodological aspects of optimization of the tractor fleet for plant breeding, Conduct of the National Academy of Sciences of Belarus. Series ofAgrarian Sciences, 2015 pp. 102-111.
Submitted 27.06.2018, revised 10.05.2018.
About the authors:
Anna A. Aletdinova, Ph. D. (Engineering), associate professor of the chair «Automated control systems» Adress: Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, av. К. Marksa, 20 E-mail: aletdinova@corp.nstu.ru Spin-код: 2788-7770
Boris D. Dokin, Dr. Sci. (Engineering), chief researcher of Siberian scientific research institute of mechanization and electrification of agriculture
Adress: SFSCAT RAS, 630501, Russia, Novosibirsk region, Krasnoobsk E-mail: dokin@ngs.ru Spin-код: 9648-0895
Maxim S. Kravchenko, postgraduate student of the chair «Automated control systems» Adress: Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, av. К. Marksa, 20 E-mail: m.kravchenko@corp.nstu.ru Spin-код: 5523-3960
Yana S. Tsybina, intern researcher of the chair «Automated control systems» Adress: Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, av. К. Marksa, 20 E-mail: tsybinayana@yandex.ru Spin-код: 6752-0629
Contribution of the authors: Anna A. Aletdinova: devising research tools, developed the theoretical framework Boris D. Dokin: managed the research project
Maxim S. Kravchenko: writing of the draft, implementation of experiments.
Yana S. Tsybina: collection and processing of materials, reviewing the relevant literature
All authors have read and approved the final manuscript.
05.20.01 УДК 664.08
ОБОСНОВАНИЕ РАЗМЕЩЕНИЯ ИСТОЧНИКА КОЛЕБАНИЙ НА ЕМКОСТИ АКУСТИЧЕСКОГО МАСЛОИЗГОТОВИТЕЛЯ
© 2018
Светлана Александровна Лазуткина, кандидат технических наук, доцент кафедры «Агротехнологии, машины и безопасность жизнедеятельности» Ульяновский государственный аграрный университет имени П. А. Столыпина, Ульяновск (Россия) Марсель Робертович Миннибаев, магистрант инженерного факультета
Ульяновский государственный аграрный университет имени П. А. Столыпина, Ульяновск (Россия)
Аннотация
Введение: статья посвящена обоснованию размещения источников колебаний на емкости акустического мас-лоизготовителя.
