2. Информационные технологии проектного управления производством 2.1 Современные информационные технологии в системах управления производством
На промышленных предприятиях широко применяются автоматизированные системы управления производством, наибольшим спросом пользуются автоматизированные произодственно-транспортные системы. Для того, чтобы планировать, внедрять, переналаживать и обеспечивать работы интегрированных производственных систем, нужны системы поддержки управления. Наибольшее значение имеет необходимость качественного и оперативного решения таких задач:
1) Минимизирование перемещений комплектующих изделий и уровня их запасов; 2) Минимизирование объема выпущенной продукции и темпа производства; 3) Минимизирование на предприятии производственных затрат посредством использования информации для эффективного пересчета текущих потоков инструмента и материалов.
Как мы знаем, есть два подхода к решению данного класса производственных задач: первый из них основывается на опыте и знаниях человека, а второй - на применении техники оптимизации3.
Первый подход более приемлем для задач, которые являются сложными по своему математическому описанию и решению методом оптимизации. Второй подход является удобным к примеру, для задач, формулируемых в терминах математического программирования. Поскольку ни один из таких подходов неуниверсален, требуется продолжение поиска иных путей решения проблемы. К примеру, в качестве альтернативного подхода, разрабатываются системы принятий решений на основе систем искусственного интеллекта. Целесообразным является использование для производственных задач прикладные системы искусственного интеллекта - экспертные системы.
Основным достоинством экспертных систем является возможность накапливать знания, длительное время из сохранять, поддавать обновлению и этим обеспечивать относительную независимость конкретного предприятия от присутствия квалифицированных специалистов.
Главным назначением экспертных систем выступает чрезвычайно плохо поддающихся алгоритмизации решение задач. Особенностью экспертных систем выступает наличие в них системы объяснений, которая повышает консультационную силу системы. При отсутствии подсистемы объяснения вероятны две равноценно неприемлемые альтернативы: игнорирование ЭВМ по причине недоверия к полученным результатам; полная уверенность в том, что решения, которые прияты ЭМ, являются всегда верными, и следовательно, перенос ответственности за последствия принятых решений на математиков и ЭВМ.
Отличительной чертой ЭС еще является и то, она позволяет давать более устойчивые, точные, и воспроизводимые результаты, нежели человек. Человеком могут приниматься разнообразные решения в тождественных ситуациях, в частности ввиду эмоциональных факторов. А также преимущества ЭС выражаются в относительной дешевизне. Пусть их разработка недешевая и трудоемкая, однако, довольно дешевая эксплуатация. Эксперт, как человек квалифицированный, очень ценен, и его услуги дорого обходятся.
Анализируя возможности современных интеллектуальных технологий, можно выделить направления, в которых их наиболее целесообразно применять в производстве.
Применение систем ИИ в базах ИАП. Интегрированное автоматизированное производство закладывает фундамент для интеграции инжиниринга, управляющих и производственных процессов на промышленном предприятии. Обработка информации и управление ей служат сердцевиной технологии ИАП. Базы данных рассматривают как один из ключевых компонентов производственной интеграции, обеспечивающий информацией фирму на любом этапе жизненного цикла изделия. В результате особых требований инжиниринга и производственной среды традиционные базы данных не подходят для использования в системах ИАП из-за ограниченности их возможностей. Для систем ИАП нужны интеллектуальные системы баз данных, которые могут манипулировать сложными объектами, поддерживать сложные взаимосвязи между данными, выполнять корректирующие действия при определенных условиях и делать выводы. Системы интеллектуальных баз данных должны демонстрировать способность генерировать новые выводы4.
Системы принятия решений в управленческой деятельности. Данные системы поддержки решений возникли как инструментарий, посредством которого пытаются поддержать процессы принятия решений в контекстах проблемы, характеризуемых новизной и большими областями поиска. Тут зачастую может не быть алгоритмического подхода к решению. Примеры подобных задач включают разработку стратегии для увеличения объемов продажи и уменьшения производственных расходов не только в стратегическом смысле, но и в отношении понимания и манипулирования соотношениями ресурсов, находящихся в ведении среднего менеджера.
Эта производственная система управляется входными воздействиями, которые поступают с рынка в форме прямых требований на продукт, рыночных условий и обратных связей по производству с многообразием информационных перспектив. В общем смысле все виды деятельности, реализуемые в этой системе, могут быть классифицированы как менеджмент (включая стратегическое планирование), проектирование, производственные операции и планирование производства. Чтобы была согласованная работа производственной системы необходимо организовать прохождение потоков информации с одного уровня на другой. Анализ целей, которые указаны выше, компонент и структур ГПС определяет разнообразие ее требований обработки информации, различающихся сложностью обработки, локальной памятью, типом интерфейса и характеристиками реагирования. Употребление интеллектуальных информационных технологий позволяет создавать гибкие производственные системы, которые обладают способностью приспосабливаться в реальном масштабе времени к изменениям для производства, планах, конструкции изделий, использовании рабочих мест, технологических маршрутах.
С целью эффективного внедрения новых технологий структура, в том числе и интеллектуальных, целесообразно разбить структуру производства аппаратно-программных комплексов на две основные категории: компании, которые внедряют новые технологии, изготавливая необходимое периферийное оборудование, и компании, которые производят различные изделия с использованием данного оборудования. На всемирном рынке изготовление компьютерной техники осуществляется за счет внедрения сборочного производственного процесса. Любая компьютерная техника собирается из отдельных комплектующих или периферийного оборудования, программируется или устанавливается необходимый пакет программного обеспечения (ПО) и передается заказчику или покупателю. Схема обобщенная производства компьютерного оборудования можно поделить на следующие этапы:
- поставка периферийного или комплектующего оборудования на склад сборочного предприятия;
- автоматизированный сборочный процесс;
- тестирование, наладка и установка ПО;
- отправка на склад готового продукта.
При помощи данной несложной схемы на мировом рынке производят любую вычислительную технику (от суперкомпьютеров до настольного ПК, портативные и переносные компьютеры, сетевое оборудование и оргтехнику).
На сегодняшний день новые прикладные задачи в автоматизированном производстве нуждаются в привлечении инструментов и методов из искусственного интеллекта. Рассмотрение публикаций по употреблению современных интеллектуальных технологий в производстве дают возможность сделать вывод, что все большую актуальность будут получать системы, основанные на знаниях. При управлении производством весьма существенное число функций на уровне «здравого смысла» будет переходить от человека к интеллектуальным информационным системам.
|
