АВТОРЕФЕРАТ
Введение (актуальность темы)
Современное крупное машиностроительное предприятие является, как правило, весьма сложным по составу и взаимосвязям его производственных единиц — цехов. В настоящее время в машиностроении и в других отраслях промышленности все возрастающее значение приобретает комплексная автоматизация производства и управления.
Одним из важнейших методов исследования и построения системы управления промышленным предприятием является моделирование. Современная система управления заводом не может быть представлена без использования моделей как количественного основания принятия решения при организации, планировании и регулировании производства.
Под моделью понимается мысленно или материально созданная конструкция, воспроизводящая основные, наиболее существенные черты данного экономического явления. Модель отображает величины, определяющие характеристику данного хозяйственного процесса, воспроизводит его основные признаки и связи. Она не является полным описанием реальной экономической жизни во всей ее сложности, в ней опущены второстепенные, побочные элементы и свойства, не оказывающие на результат процесса существенного влияния.
Модели могут быть представлены графически, например, график функции двух переменных или сетевая модель управления сложным комплексом работ; в виде числовых моделей-матриц, таблиц численных значений переменных и их коэффициентов, аналитических выражений математических уравнений и др.
Независимо от вида модели, моделирование экономического процесса построено на представлении его в математическом виде. Математическая модель воспроизводит в количественной форме в виде соотношений (уравнений, неравенств, тождеств) качественные закономерности, существенные взаимосвязи хозяйственной деятельности.
Нередко процессы экономики и организации производства могут быть представлены в виде очень сложного математического аппарата, более того, для некоторых задач он может отсутствовать. Для построения моделей таких процессов используют системы искусственного интеллекта.
В управлении предприятием подсистема Оперативного Управления Предприятием (ОУП) занимает центральное место, поскольку является главной функциональной подсистемой АСУП, оказывающей наибольшее влияние на эффективность деятельности предприятия и служащей связующим звеном между всеми другими подсистемами АСУП. В задачи ОУП входит обеспечение ритмичной, равномерной работы предприятия по заранее разработанному графику. Основными особенностями задач ОУП являются: трудоемкость, громоздкость, необходимость получения результатов в короткие сроки, и др. Кроме того, самой природе производства свойственен элемент случайности (перевыполнение или нарушение плана по разным причинам), что требует корректировки составленного заранее плана.
По этому автоматизация ОУП позволит решить эти проблемы, и повысить основные показатели планирования.
Цель и задачи.
Разработать теоретические основы метода внутрицехового планирования; разработать программный модуль по автоматизации процесса внутрицехового планирования; провести опробирование программного модуля в условиях цеха машиностроительного предприятия.
Научная новизна.
До последнего десятилетия прошлого века в построении систем управления доминировал традиционный подход: линейные, нелинейные, адаптивные методы и др. Однако такой подход не всегда позволяет осуществлять робастное управление сложными нестационарными объектами. Данное обстоятельство послужило развитию нового научного направления – интеллектуальных систем управления.
Интеллектуальные системы управления – это системы управления, способные к “пониманию” и обучению в отношении объекта управления, возмущений, внешней среды и условий работы. Основное отличие интеллектуальных систем – наличие механизма системной обработки знаний. Главная архитектурная особенность, которая отличает интеллектуальные системы управления от традиционных, - это механизм получения, хранения и обработки знаний для реализации своих функций.
Существует несколько современных технологий, позволяющих создавать системы управления такого типа: экспертные системы, искусственные нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы и ряд других. Интеллектуальные технологии между собой различает прежде всего то, что именно положено в основу концепции интеллектуальности – либо умение работать с формализованными знаниями человека (экспертные системы, нечеткая логика), либо свойственные человеку приемы обучения и мышления (искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы).
Сегодня никто не отрицает, что многие широко известные методы тренировки искусственных нейронных сетей (ИНС) являются существенно локальными со всеми вытекающими отсюда последствиями. С другой стороны генетический алгоритм (ГА) высоко эффективен при решении задач глобальной оптимизации вообще и как потенциальная процедура тренировки нейронной сети, в частности. В этом отношении ГА не знают конкурентов. Таким образом, интригующим представляется само сочетание ГА и ИНС. Хотя в сочетании с ГА можно использовать один из традиционных методов локальной оптимизации, например градиентный.
Поэтому целью работы является реализация программного модуля на основе методов искусственного интеллекта, позволяющего эффективно выполнять внутрицеховое планирование.
Практическая ценность. <
Одними из наиболее популярных услуг на рынке IT-технологий являются создание и продвижение лендингов. Они способны положительно влиять на деятельность любого бизнес-проекта в интернете. Судя по многочисленным отзывам, заказавшие создание лендингов люди ни разу не пожалели о потраченных деньгах. Они вложили в будущее, которое неразрывно связано с интернетом. Всё больше и больше предпринимателей обращаются к услугам разных агентств, веб-студий, чтобы заказать создание лендинга у профессионалов.