CC BY
52
УПРАВЛЕНЕЦ / 11-12/27-28/2011
состав входных данных для интеллектуальной системы управления технологическими процессами 1
Виноградова Екатерина Юрьевна
Кандидат экономических наук, доцент кафедры математического обеспечения и администрирования информационных систем, начальник отдела автоматизации
Уральский государственный экономический университет 620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной воли, 62/45 Контактный телефон: (343) 221-17-47 E-mail: katerina@usue.ru
Ключевые слова
программное обеспечение
интеллектуальные информационные технологии
нейросети
нейромодели
управление процессами
Аннотация
В статье описываются основные принципы проектирования программного обеспечения, основанного на использовании интеллектуальных информационных технологий. Приводится круг задач и определяется перечень необходимых входных данных.
Задачу управления и планирования на предприятии в содержательном виде можно представить в виде следующих взаимосвязанных блоков.
1. Данные о потребности в изделиях независимого спроса: заинтересованность в получении тех или иных номенклатурных позиций проявляет непосредственно потребитель продукции предприятия, которому эта продукция отгружается. Примерами таких номенклатурных позиций могут быть готовые изделия, запасные части, продаваемые на сторону полуфабрикаты и комплектующие и т. п. Потребность может быть представлена или прогнозом продаж, или уже имеющимися в наличии заказами покупателей, или тем и другим одновременно.
2. Данные о запасах продукции, сборочных единиц и материалов, а также информация об открытых заказах.
3. Данные о составе изделий и нормах расхода сырья, материалов и компонентов на единицу измерения готовой продукции. В теории эта информация получила название спецификация [1-3]. Спецификация может быть одноуровневой или многоуровневой, обычной или плановой.
Одноуровневая или многоуровневая спецификация означает, что для описания структуры продукта используется обычный список или многоуровневое древовидное описание. Чем глубже древовидная структура, тем более жесткие требования предъявляются к точности данных о номенклатурных позициях, включаемых в эту структуру.
Обычная спецификация означает, что мы имеем дело с точно указанным составом компонентов и материалов, входящих в готовое изделие во всех случаях, жестко определенными нормами их расхода на одну единицу измерения готовой продукции и планированием производства, ориенти-
рованным на стандартные виды продукции. Графическое представление спецификаций применяется для более удобного визуального восприятия. Для использования в информационных системах целесообразно создавать списковые структуры.
Описание обычной спецификации можно свести в таблицу. При этом возможны два варианта описания в табличном виде (табл. 1).
Результатом вышеперечисленных действий является описание потребности предприятия в производимых и закупаемых номенклатурных позициях, выраженное в виде календарного плана. Особо следует отметить, что сам механизм не делает различия между способами получения номенклатурных позиций (закупка или производство), предоставляя решать этот вопрос ответственным лицам, хотя всегда существует возможность задать способ получения той или иной покрывающей потребность предприятия номенклатурной позиции по умолчанию (обычно закупаемая или обычно изготавливаемая).
Система формирует два массива сообщений: плановые заказы и рекомендации [9-16].
Классификация по стабильности свойств предметов хранения проводится в зависимости от быстроты изменения этих свойств (скорости естественной убыли или порчи) в сопоставлении спериодичностью поставок. Если эта убыль за период (а ухудшение свойств хранимого обычно приводится к эквивалентному уменьшению количества при условном сохранении качества) значительно меньше ожидаемого спроса, хранимые материалы и продукты можно считать стабильными. Исключение представляет случай очень дорогостоящих продуктов. Даже малая естественная убыль их за период между поставками вносит существенный вклад в затраты на хране-
1 Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (грант № 09-03-83306а/У).
Entrance Data structure for Intellectual system of Technological processes Administration
Таблица 1 - Спецификация для готовой продукции
Yekaterina Yu. Vinogradova
Cand. Sc. (Ec.), Assistant-Prof. of Mathematical Provision & Administration of Information System Dprt.
Urals State University
of Economics
620144, RF, Ekaterinburg,
ul. 8 Marta/Narodnoy Voli, 62/45
Phone: (343) 221-17-47
E-mail: katerina@usue.ru
Уровень в спецификации Код позиции Описание Количество на единицу родительского изделия Единица измерения
0 000 Готовая продукция 1
1 001 сборочная единица 1
2 011 компонент 2
3 111 материал 5
2 012 компонент 3
1 002 сборочная единица 2
2 021 компонент 2
3 211 материал 4
3 212 материал 10
2 022 компонент 4
ние, и их нестабильность должна обязательно учитываться в модели.
Все модели делятся на статические и динамические. К статическим задачам можно отнести ситуации, где все параметры не зависят от времени, а момент затраты определенной суммы с точки зрения итогового показателя безразличен. В частности, это модели с минимизацией затрат в единицу времени.
В динамических задачах приходится считаться с экономической выгодой от рассрочки платежей, что проявляется в стремлении оттягивать затраты на конец планируемого периода. Так, если 1к - затраты в к-й интервал этого периода, то общие затраты будут подсчитываться согласно формуле:
£ = 1о*"-4.
где а < 1 - так называемый дисконт-фактор, а п - общее число интервалов.
Этим приемом все затраты приводятся к настоящему моменту времени (на первый период). Второй особенностью динамических задач является зависимость начального запаса в каждом периоде от решений, принятых в предшествующих периодах. Решение динамических задач значительно сложнее, чем статических.
Спрос на предметы снабжения. Здесь будет рассмотрен только выбор варианта задания спроса.
Необходимо различать две ситуации. Первая характеризуется тем, что потребительский спрос, не удовлетворенный на данном этапе, можно удовлетворить на одном из последующих (предъявленные потребителями заказы ставятся на учет и выполняются в дальнейшем).
Вторая ситуация порождает отказ в обслуживании, и потребитель обращается к другому поставщику. Следствие отказа для предприятия - упущенный разовый доход, возможная полная потеря данного клиента и его знакомых и потенциальной «прибыли» с них.
Детерминированность спроса (иначе говоря, его предсказуемость) определяется ролью случайных факторов (и действием закона больших чисел) в процессе потребления материальных средств. Для завода с жесткой производственной программой или магазина продовольственных товаров эта роль относительно невелика, и спрос может быть спрогнозирован с достаточной для практики точностью. Наоборот, планирование поставок запасных частей, как правило, приводит к управлению запасами с вероятностным спросом. Критерием перехода к таким моделям можно считать коэффициент вариации (отношение среднеквадратического отклонения к среднему спросу), превышающий значение 0,2.
Особым классом задач управления запасами является исследование
Key words
software
intellectual information technologies
artificial neural networks neural models process administration
Summary
The article considers software engineering fundamental principles based on the use of intellectual information technologies. The results can be applied in development of the software to solve the corresponding problems. Also the paper describes relating problems and the list of necessary entrance data.
UpRAvLENETs / 11-12/27-28/2011
УПРАВЛЕНЕЦ / 11-12/27-28/2011
►
Источники
1. Царегородцев В. Г. К определению информативности независимых переменных для нейронной сети // Материалы XI Всерос. семинара «Нейроинформатика и ее приложения». Красноярск, 2003.
2. Царегородцев В. Г. Оптимизация предобработки данных для обучаемой нейросети: критерии оптимальности предобработки // Материалы XIV Меж-дунар. конф. по нейрокибернетике. Ростов н/Д, 2005. Т. 2.
3. Царегородцев В. Г. Взгляд на архитектуру и требования к нейроимитатору для решения современных индустриальных задач // Материалы XI Всерос. семинара «Нейроинформатика и ее приложения». Красноярск, 2003.
4. Бэстенс Д. Э., Ван Ден Берг В. М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях. М.: ТВП, 1997.
5. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. М.: Вильямс, 2006.
6. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004.
7. Методы нейроинформатики: сб. науч. тр. под ред. д-ра физ.-мат. наук А. Н. Горбаня. Красноярск: КГТУ, 1998.
8. Ежов А. А., Шумовский С. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 2004.
9. Рутковская Д., Пилиньский М., Рут-ковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия-Телеком, 2006.
10. Кобелев Н. Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем М.: Дело, 2003.
11. Горбань А. Н., Дунин-Бар-ковский В. Л., Кирдин А. Н. и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.
12. Туманов В. Нейросети в море бизнеса // PC-Week. 2010. №7.
13. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory // IEEE Computer Society Press. 1992.
14. Moore B. Memorandum. 1993, April. Gensym Corparation.
15. Basal C. et.al. Combining Multiple Knowledge Bases // IEEE Transactions on knowledge and data engineering. 1991. Vol.3, No. 2.
16. Basu A., Majumdar А. К., Sinha S. DEXT: an integrated knowledge engineering environment for control engineering applications // Knowledge-Based Systems. 1991. Vol.4, No.3.
ситуаций, где в связи с новизной техники и отсутствием достаточного опыта эксплуатации конкретных образцов известен только тип распределения отказов, но не его параметры. Здесь приходится применять адаптивные, т. е. совершенствуемые в процессе их реализации, стратегии управления запасами.
Дискретность спроса характерна для дорогостоящего оборудования и предметов потребления длительного пользования. Дискретным представлением спроса пользуются преимущественно при малой интенсивности спроса (малом спросе за планируемый период). При достаточно большом спросе за период (не менее четырех единиц) применяют более удобное с точки зрения обычных вычислительных методов непрерывное представление спроса, а дробные результаты округляют до ближайшего целого числа. Единицей в зависимости от задачи может быть ящик дискет, дюжина дискет или одна дискета: важно лишь, чтобы выбор единицы не менялся на всех этапах решения задачи. Возможность округления базируется на малости производной целевой функции по ее аргументу в окрестности оптимума. При определении страховых запасов, уменьшение которых приводит к быстрому росту суммы штрафов, округление целесообразно проводить в большую сторону [4-8].
При решении многопериодных или многономенклатурных задач методами динамического программирования для сокращения объема вычислений, наоборот, проводят дискретизацию спроса.
Пополнение запасов. Критерием выбора варианта здесь является ожидаемое значение спроса за время t задержки между подачей заявки и выполнением заказа. Объем восполнения случаен, если возможности поставщика в момент заказа недостаточно предсказуемы.
Функция затрат (она же - целевая функция) для статической модели представляет собой затраты за период. При осуществлении динами-
ческой программы, рассчитанной на небольшое число п сравнительно продолжительных периодов, чаще всего применяется взвешенное (дисконтированное) суммирование затрат в отдельные периоды. Приведение обычно делается к нулевому периоду, на который приходятся капиталовложения. При большой продолжительности операций по снабжению в качестве целевой функции выбирают предельное (при п——^) значение упомянутой взвешенной суммы или минимум затрат в единицу времени.
Ограничения обычно задаются руководителем системы при постановке задачи об оптимальном управлении запасами. В особенности это относится к ограничениям, исключающим функцию штрафов. Они классифицируются на ограничения:
• поставщика (минимальный и максимальный размеры заказа, кратность его стандартной партии);
• рынка (уровень обслуживания, стоимостной спрос);
• внутренние (вместимость склада, бюджет).
Прежде чем начинать эксплуатацию системы, необходимо подготовить некоторые данные, которые, наряду с данными оперативного характера, образуют информационный базис для плановой системы.
Данные, касающиеся состава продуктов, способа их изготовления, а также параметры работы с продуктами компании различных модулей системы называются данными о продукте, а модули, ведающие подготовкой и сопровождением соответствующих информационных массивов, - модулями управления данными о продуктах. Помимо этого следует описать некоторые параметры предприятия, как-то: его территориальную и производственную структуру, а также режим его работы (рабочий календарь).
Понятие структуры продукта. Промежуточная информация
Термин «структура продукта» используют часто в двух смыслах: с одной стороны, только как состав компонен-
Таблица 2 - Пример одноуровневой спецификации
Компонент Наименование Норма расхода Единица измерения
В сборочная единица 1 шт.
c сборочная единица 2 шт.
тов продукта, с другой стороны, как описание пути (последовательности операций), который проходят компоненты в процессе своего преобразования в продукцию.
Понятие спецификации, виды спецификаций
Спецификация - список всех сборочных единиц, промежуточных продуктов, деталей и материалов, которые применяются в родительской сборочной единице, с указанием норм их расхода. Она используется вместе с главным календарным планом для определения номенклатурных позиций, для которых должны быть сформированы заявки на закупку и наряд-заказы в производство. Для спецификаций существует множество форматов представления данных включая одноуровневый, с отступами («структурированный»), модульный (плановый), транзитный, матричный, учетный.
Для успешной эксплуатации системы критически важно наличие единой формализованной подсистемы спецификаций, содержащей непротиворечивую информацию, так как спецификации являются важнейшим элементом планирования потребности в материалах и компонентах.
Спецификации также классифицируют по формату представления данных и с позиций поддержки плановых функций.
По формату представления данных выделяют множество различных вариантов спецификаций.
Одноуровневые, содержащие
сведения только о компонентах, непосредственно входящих в родительскую номенклатурную позицию. Пример одноуровневой спецификации в списковом (табличном) формате приведен в табл. 2.
Многоуровневые, содержащие
сведения обо всех компонентах, входящих в родительскую номенклатурную позицию, вплоть до уровня закупаемых компонентов и материалов. Сразу же стоит отметить, что можно использовать как списковую, так и графическую форму представления сведений о спецификациях, причем последний вариант применяется преимущественно для наглядности в методических целях, так как при обширных спецификациях он весьма громоздок, и использование его в реальных условиях затруднено. Пример многоуровневой спецификации
Рис. 1. Многоуровневая спецификация
Таблица 3 - Пример многоуровневой спецификации
Уровень Компонент Наименование Норма расхода Единица измерения
1 В сборочная единица 1 шт.
2 D узел 2 шт.
3 f узел 1 шт.
4 G материал 3 кг
4 I материал 4 кг
3 H материал 5 кг
2 E узел 3 шт.
1 c сборочная единица 2 шт.
2 f узел 2 шт.
3 g материал 3 кг
3 I материал 4 кг
2 e узел 2 шт.
Таблица 4 - Пример структурированной спецификации
Уровень Компонент Наименование Норма расхода Единица измерения
1 в сборочная единица 1 шт.
2 d узел 2 шт.
3 f узел 1 шт.
4 G материал 3 кг
4 I материал 4 кг
3 h материал 5 кг
2 E узел 3 шт.
1 c сборочная единица 2 шт.
2 f узел 2 шт.
3 G материал 3 кг
3 I материал 4 кг
2 E узел 2 шт.
UpRAvLENETs / 11-12/27-28/2011
УПРАВЛЕНЕЦ / 11-12/27-28/2011
в графическом и списковом (табличном) формате приведен на рис. 1 и в табл. 3.
С отступами (структурированные), представляющие собой вариант многоуровневых спецификаций с той разницей, что для облегчения визуального восприятия спецификации применяют отступы для номенклатурных позиций-компонентов при указании их в списке компонентов родительской номенклатурной позиции. Количество позиций отступов говорит о том, какой уровень в структуре продукта имеет соответствующий компонент. Пример структурированной спецификации в списковом (табличном) формате приведен в табл. 4.
Итоговой применяемости. Данный тип спецификации схож с предшествующим, за исключением того, что таблица строится без учета уровня
вхождения компонента в готовый продукт. Каждый компонент в общем списке может появиться только один раз с указанием общего количества данного компонента в готовом продукте. Пример данной спецификации приведен в табл. 5.
Матричные. В матричном виде группируются все номенклатурные позиции, применяемые в рамках семьи продуктов, что позволяет быстро просуммировать потребность в общих для всех изделий семьи продуктов компонентах. Пример матричной спецификации приведен в табл.6.
Одноуровневой применяемости компонента - список всех родительских номенклатурных позиций, в которых непосредственно применяется данный компонент (табл. 7).
Многоуровневой применяемости компонента - список всех роди-
Таблица 9 - Пример спецификации применяемости компонента для изделий верхнего уровня
Изделие Наименование
А Изделие
тельских номенклатурных позиций вплоть до готовой продукции, в которых данный компонент применяется как непосредственно, так и как часть других компонентов (табл. 8).
Применяемости компонента для изделий верхнего уровня - список всех номенклатурных позиций готовой продукции, в которых применяется данный компонент (табл. 9).
Учетные - помимо норм расхода в натуральных единицах измерения указывается также стоимость компонентов, которая может включать прямые материальные и трудозатраты, а также косвенные расходы.
С позиции поддержки плановых функций можно выделить следующие типы спецификаций.
Обычная - применяется для номенклатурных позиций с отсутствием вариативности компонентов в спецификации продукта. Все вышеприведенные примеры спецификаций относятся к спецификациям подобного типа.
Модульная - с выделением в качестве узлов структуры общих для всех модификаций изделия, частей, а также модулей продукта и опций. Возможно появление псевдокомпонентов, общих для всех модификаций изделия частей. Пример модульной спецификации приведен на рис. 2.
Плановая - то же, что и модульная, но уже с указанием процентных отношений применяемости модулей и опций. Пример плановой спецификации приведен на рис. 3.
Суперспецификация - определяется как тип плановой спецификации, расположенный на верхнем уровне структуры продукта, который увязывает различные модульные спецификации (и, возможно, спецификации общих деталей) для определения продукта в целом или семьи продуктов.
Транзитная - используется для не-складируемых номенклатурных позиций, которые немедленно по изготовлении идут на сборку родительской номенклатурной позиции.
Для уникальной идентификации продуктов используются артикулы
Таблица 5 - Пример спецификации итоговой применяемости
Компонент Наименование Норма расхода Единица измерения
В Сборочная единица 1 шт.
С Сборочная единица 2 шт.
0 Узел 2 шт.
Е Узел 3 шт.
f Узел 1 шт.
б Материал 3 кг
Н Материал 5 кг
I Материал 4 кг
Таблица 6 - Пример матричной спецификации
Родительское изделие
Компоненты А1 А2 А3
Сборочная единица 1 В В В
Сборочная единица 2 С С1 С2
Сборочная единица 3 - К1 К2
Таблица 7 - Пример спецификации одноуровневой применяемости компонента
Родительское изделие Наименование Норма расхода Единица измерения
0 Узел 1 шт.
с Сборочная единица 2 шт.
Таблица 8 - Пример спецификации многоуровневой применяемости компонента
Уровень Компонент Наименование Норма расхода Единица измерения
1 С Сборочная единица 2 шт.
0 А Изделие 4 шт.
2 0 Узел 1 шт.
1 В Сборочная единица 2 шт.
0 А Изделие 2 шт.
Изделие А
Общие
компоненты
Модуль в
Модуль С
Модуль D
Рис. 2. Модульная спецификация
Изделие А
Рис. 3. Плановая спецификация
двух видов: артикул поставщика (изготовителя) и внутренний сквозной шестизначный артикул (номер товара), начинающийся с буквы «Р».
Для внутренней идентификации сборочных единиц используется код в виде ХХХУУУ, где первые три знака «XXX» идентифицируют код группы товаров (тип изделия), а три последних знака «УУУ» - код самой учетной единицы.
В заключение можно отметить, что, располагая описанным набором данных и построенных на их основании спецификаций, можно получить
наиболее качественный прогноз, реализуемый интеллектуальной информационной системой управления производством.
References
1. Tsaregorodtsev V.G. On the definition of information independent variables for a neural network // Neuroinformatics and its application: transactions of XI All-Russia seminar. Krasnoyarsk, 2003.
2. Tsaregorodtsev V. G. Data preprocessing optimization for a trained neural network: preprocessing optimality criteria. // Transactions of XIV International conference on neurocybernetics. Rostov-na-Donu, 2005.
3. Tsaregorodtsev V. G. View on architecture and requirements for neuroimitations for solving modern industrial problems. // Neuroinformatics and its application: transactions of XI All-Russia seminar. Krasnoyarsk, 2003.
4. Bestens D. E, Van Den Berg V. M., Vud D. Neural networks and the financial markets. Decision-making in trading operations. Moscow: TVP, 1997.
5. Haikin S. Neural networks. A complete course. Moscow: Williams, 2006.
6. Barsky A. B. Neural networks: recognition, administration, decision-making. Moscow: Finansy i statistika, 2004.
7. Methods of neuroinformatics: collection of proceedings / ed. by A.N. Gorban. Krasnoyarsk: KGTU, 1998.
8. Yezhov A. A., Shumovsky S. A. Neurocomputing and its applications in economy and business. Moscow: Finansy i statistika, 2004.
9. Rutkovskaya D., Pilinsky M., Rutkov-sky L. Neural networks, genetic algorithms and indistinct systems. Moscow: Gory-achaya liniya-Telekom, 2006.
10. Kobelev N. B. Basics of complex economic systems imitating modelling. Moscow: Delo, 2003.
11. Gorban A. N., Dunin-Barkovsky V. L., Kirdin A. N. Neuroinformatics. Novosibirsk: Nauka. Sibirskoye predpriyatie RAN, 1998.
12. Tumanov V. Neural networks in the sea of business // PC-Week. 07/10.
13. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory // IEEE Computer Society Press, 1992.
14. Moore B. Memorandum. 1993, April. Gensym Corparation.
15. Basal C. et.al. Combining Multiple Knowledge Bases // IEEE Transactions on knowledge and data engineering. 1991. Vol. 3, No. 2.
16. Basu A., Majumdar A. K., Sinha S. DEXT: an integrated know-ledge engineering environment for control engineering applications // Knowledge - Based Systems. 1991. Vol. 4, No. 3.
UpRAvLENETs / 11-12/27-28/2011
