Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран


НазваниеПод редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран
страница6/12
Дата публикации23.03.2013
Размер2.13 Mb.
ТипКнига
userdocs.ru > Экономика > Книга
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12
3.8.1.Имитационные модели подготовки производств*
Подготовка производства новых изделий обычно подразделяется на этапы: конструкторский, технологический, экспериментальной проработки, испытания и отладки и т.д. Очевидно, что подобное расчленение, как и всякое другое, носит условный характер. Объективная необходимость ускоренного внедрения достижений научно-технического прогресса приводит к тому, что отдельные этапы подготовки производства выполняются параллельно. Вследствие указанного обстоятельства, а также значительного влияния стохастических факторов решения, принятые на начальных этапах процесса, приходится пересматривать на последующих. Отсюда одной из главнейших задач построения модели подготовки производства является отображение внутреннего единства всего процесса со всем многообразием реальных взаимосвязей отдельных его составляющих. Это может быть осуществлено с помощью развитого модельного аппарата сетевого планирования.

Конструктивное применение моделей сетевого планирования в управлении подготовкой производства определяется прежде всего адекватностью отображения в них основных свойств и структуры моделируемого явления. Использование моделей позволяет в некоторой степени устранить противоречие между высокой динамичностью процесса и определенной статичностью разрабатываемых планов и тем самым значительно повысить качество управления подготовкой производства.

Модели сетевого планирования представляют собой логико-математическую базу, на основе которой определяются состав входной и выходной информации на разных уровнях управления в различных режимах, а также алгоритмы и программы ее переработки Анализ сетевых графиков может служить исходным материалом для изучения хода работ по завершенным процессам подготовки производства конкретных изделий и ориентиром в планировании и расчетах затрат времени и ресурсов по вновь осваиваемым изделиям. Такой специальный режим ретроспективного анализа «отработанных» моделей реализованных процессов освоения новой продукции даст возможность существенно увеличить темп накопления опыта управления процессом, улучшить систему планирования и управления. Особенно эффективно при этом использовать методологию анализа конкретных ситуаций, деловых игр, - словом, всего арсенала средств, называемых активными формами анализа.

Высокая эффективность деловых игр в изучении конкретных ситуаций позволяет в данном случае заново «пережить» реальную производственную обстановку в освоении продукции, выявить ошибки и разного рода погрешности, допущенные в производстве, продумать и отладить возможные маневры и улучшенные решения в реализации последующих процессов. Конечно, индивидуальность процесса освоения каждого нового изделия, высокая загруженность служб управления и психология «пройденного пути» обусловливают сравнительно редкое применение метода ретроспективного анализа. Но там, где его используют, он высокоэффективен.

Многообразие производственных условий и выпускаемой промышленностью продукции делает малореалъной разработку типовых моделей подготовки производства. Вместе с тем в каждой из специфических моделей, как правило, удается выделить отдельные обособленные компоненты, встречающиеся в любой из них.

Типизация составляющих процесса подготовки производства, описание их на уровне формализованных элементов открывают возможности генерации моделей конкретных процессов для широкого класса производственных условий с учетом конструкторско-технологических и других особенностей осваиваемых изделий. Рассмотрение проблем типизации моде лей сетевого планирования на многих предприятиях определило плодотворный путь генерации рабочих моделей конкретных процессов. На основе ретроспективного анализа процессов освоения выделяются обобщенные сетевые фрагменты моделей, при этом каждый фрагмент дополняется работами-дугами, встретившимися в подобных ситуациях при освоении других изделий. Фрагмент должен по возможности улучшать каждую конкретную ситуацию. Наборы таких фрагментов вместе с их внешними связями образуют библиотеку типовых фрагментов, из которых специальными средствами на уровне макроязыка строится основа рабочей модели. Будучи дополненной параметрами на дугах и. по необходимости, немногочисленными дугами, она становится рабочей моделью конкретного процесса освоения продукции. Библиотека может расширяться посредством включения новых фрагментов, в том числе альтернативных, и путем усиления каждого фрагмента. Очевидно, что с расширением библиотеки ее эффективность возрастает. Со временем некоторые фрагменты пополняются статистической информацией для коррекции экспертных оценок.

Реализация этого метода отвлекает квалифицирован­ные кадры и требует больших временных затрат, соизмеримых со временем освоения нового изделия; причем основная доля этих затрат приходится на устранение ошибок в структуре и параметрах модели, а также на ее отладку. Все эти недостатки устраняются при автоматизированном построении модели. Рабочая модель становится инструментом управления через 3-4 дня после получения технической документации на изделие. В научно-производственных объединениях разработка технической документации заканчивается одновременно с созданием модели освоения нового изделия с применением приемов ее автоматизированного построения.

Модель сетевого планирования для успешного ее использования в рассматриваемой подсистеме дополняется комплексом алгоритмов и программ, в частности вспомогательных, сервисных программ. Такой комплекс в целом уже не является системой сетевого управления в обычном пони мании. Это сложный конгломерат алгоритмов и программ самых различных типов. Модель сетевого планирования занимает в нем сравнительно малую часть, однако связывает воедино всю подсистему управления подготовкой производства, включая формализацию общей цели и решение на ее основе частных функциональных задач.

Значительные трудности моделирования процесса подготовки производства связаны с отсутствием достоверной нормативно-справочной базы, с недостаточной систематизацией статистических данных о продолжительности, трудоемкости и стоимости работ, а также с незначительной эффективностью их дальнейшего использования при ручных методах подготовки информации. Все это усложняет построение календарных планов реализации комплекса работ.

При недостаточно надежной информации и отсутствии адекватных средств отображения сложных процессов подготовки производства для выявления истинного состояния дел по освоению новой продукции организуются многократные опросы исполнителей, рассылается большое число директивных указаний и распоряжений, различного рода запросов, проводятся периодические заседания, отрывающие от основной производственной деятельности руководящих и инженерно-технических работников. Увеличение объема работ по освоению производства приводит к росту численности персонала, занятого планированием, управлением и контролем за подготовкой этих работ. Растет число работников, вынужденных уделять много времени сбору необходимой информации о фактическом состоянии процесса освоения изделий.

Эти трудности и недостатки управления практически полностью устранены в АСУ "Сигма" [30], в которой был разработан рациональный документооборот, продумана система стимулирования, в том числе и в обнаружении ошибок. Система обнаружения ошибок в оперативной информации, поступающей в ЭВМ, и в базе данных основана на достаточно простом, но эффективном принципе сосредоточения несовпадающих интересов всех участников трудового процесса над каждым объектом (предметом труда) в единой информа­ционной записи. Каждая ошибка в записи непременно затра­гивает чьи-либо интересы и посредством специальных орга­низационных и информационных процедур, относящихся к реализации обратных связей, оперативно выделяется и ис­правляется. Одной из основных процедур является начисле­ние и публикация прямой заработной платы с необходимыми комментариями за каждый рабочий день. Посредством этой публикации все участники трудового процесса оперативно информируются об итогах работы за прошедший рабочий день или за другой определенный период нарастающим ито­гом.

Применение моделей сетевого планирования в их классической форме недостаточно эффективно, особенно на предприятиях, где подготовка производства характеризуется высокой стохастичностью. Процесс освоения производства нового изделия при этом отображается сетевым графиком, который относится к типу ориентированных графов с детер­минированной структурой. Планы, получаемые с помощью традиционных сетевых методов, не отражают производст­венных условий с необходимой достоверностью и не обеспе­чивают требуемого уровня управления освоением новой про­дукции.

В практике планирования таких сложных процессов обычно ограничиваются составлением поэтапного перечня укрупненных работ с указанием директивных сроков их вы­полнения, причем календарные сроки устанавливаются в лучшем случае с точностью до месяца или квартала. Руково­дство предприятия вынуждено управлять этим процессом, не имея своевременной, полной и систематической информации о ходе работ. В результате либо затягиваются сроки подго­товки производства изделия, либо необоснованно перерасхо­дуются ресурсы. В таких случаях эффективность календар­ных планов может обеспечить повышение адекватности применяемых моделей. В производстве с высоким уровнем неопределенности необходим переход к моделям, учитывающим стохастическую природу процесса.

Как известно, основной формой проявления случайных факторов в подготовке производства являются конструкторские изменения. Их возникновение обусловлено многими причинами, важнейшие из которых следующие:

частые пересмотры принятых технических решений, вызванные переходом к параллельному выполнению отдельных этапов подготовки производства;

необходимость учета и использования достижений научно-технического прогресса, появившихся за период разработки изделия;

доработка конструкции после передачи изделия в производство вследствие известной инерционности мышления конструкторов. По мнению многих исследователей, в этом заключается довольно существенный источник изменений на этапе освоения изделий в производстве;

корректировка других изделий, составляющих с осваиваемым единый комплекс.

Проблема влияния стохастических факторов на параметры процесса подготовки производства новых изделий решается в рамках традиционного сетевого планирования путем создания некоторых резервов времени, стоимости, ресурсов. Однако главный вопрос - о размерах этих резервов -остается открытым. Обычный способ резервирования состоит в прикидке по аналогам предыдущих разработок с использованием простейших методов экспертных оценок; помимо невысокой точности он имеет еще по крайней мере два существенных недостатка: невозможность получения информации о распределении потребностей в ресурсах во времени из-за дополнительных случайных расходов, а также невозможность выявления номенклатуры ресурсов. Очевидно, такой способ определения резервов фактически не обеспечивает информации, необходимой для планирования процесса подготовки производства в реальных условиях.

При умелом применении и необходимом математиче­ском обеспечении модели сетевого планирования ввиду их высокой эффективности могут получить широкое распро­странение в управлении производством. Поэтому важно определить такой путь развития методов планирования подготовки производства, который, с одной стороны, сохранял бы преемственность аппарата сетевого планирования, а с другой - позволял учитывать стохастические характеристики процесса подготовки производства. Эти требования и были положены в основу разработки комплекса специальных стохастических моделей, имитирующих процесс подготовки производства.

Следует отметить, что возможности комплекса гораздо шире, чем только управление подготовкой производства: в настоящее время он применяется при разработке изделий на ранних стадиях, для управления научно-техническими программами. Комплекс состоит из трех моделей: учиты­вающей возможные альтернативные решения, возникающие преимущественно на ранних стадиях разработки изделия; ориентированной на анализ последствий нарушений запланированного процесса освоения, вызванных возвратами на доработку но итогам испытаний, согласований и т.д.; учитывающей изменения в процессе освоения изделия (перераспределение ресурсов, времени) и отлаживающей стратегию освоения. Каждая часть комплекса состоит из двух компонентов: модели сетевого планирования, в которой задаются параметры отдельных работ процесса подготовки производства, и стохастического фрагмента модели, генерирующей, в частности, случайные изменения с некоторым фиксированным законом распределения, описывающим поступление конструкторских изменений.

В соответствии со структурой модель, имитирующая влияние изменений, формируется в два этапа. На первом этапе строится конкретная модель с использованием известных методических приемов. Эти приемы весьма разнообразны, и многие из них адаптированы к конкретным производствен ным условиям. Цель второго этапа - выявить стохастические свойства случайного процесса поступления конструкторских и иных изменений. Второй этап независим от первого и мо­жет выполняться параллельно с ним.

Каждый факт поступления конструкторских измене­ний документально оформляется. (Существующая на пред­приятии статистика составляет достаточно надежную ин­формационную основу для определения характеристик пото­ка изменений.) Учитывая распространенность в управлении подготовкой производства модели сетевого планирования, на основе которой зачастую ведется и координируется освоение изделий в системе головной и подрядных организаций, всегда можно выразить любое конструкторское изменение в терминах применяемой модели.

Будем считать, что обычным адресом изменения явля­ется фиксированное событие е сетевого графика G(J,U) под­готовки производства конкретного изделия. Это дает воз­можность резко упростить алфавит поступающих изменений, а также существенно сократить время и процедуры их фиксации. Такой язык фиксации изменений пригоден и в том случае, если последние касаются нескольких событий одно­временно. Тогда в терминах сетевого планирования они ото­бражаются набором событий (е1, е2 К, ). Подмножество (е12, К, ) = Е событий, в которые потенциально могут приходить изменения, определяется экспертизой. Участники экспертизы на основе прошлого опыта устанавливают не только адреса изменений - вершины подмножества EJ, но и частоту поступления изменений для каждой вершины. Кроме того, определяется частота поступления изменений на основе статистики интервалов между соседними поступле­ниями изменений в предыдущих осваиваемых разработках.

Эта информация вследствие новизны очередного из­делия и особенностей подготовки его производства, вызван­ных неизбежными изменениями производственных условий, может использоваться ограниченно, но служит основой для работы с экспертами по моделируемому процессу освоения. Экспертами выступают ведущие работники функциональных служб предприятия, разработчики изделия и отдельных его функциональных узлов, а также конструкторы группы автор­ского надзора, функционирующей в процессе подготовки производства изделия и на последующих этапах его освоения. Экспертиза параметров потока изменений может проводиться по различным методикам групповых экспертных оценок, которые в настоящее время существуют в многочисленных модификациях.

В применяемом варианте групповой экспертизы используется специальная анкета для указания номеров вершин е Е сетевого графика - адресов поступления возможных изменений. В этой же анкете каждым экспертом указывается и предполагаемая частота изменений, поступающих в вершину е. Начальную информацию для эксперта составляют основные характеристики осваиваемого изделия и отдельных его блоков, сроки подготовки производства к выпуску компонентов и всего изделия, укрупненный сетевой график подготовки производства и отдельные его фрагменты, характеристики потока изменений для изделий-прототипов. Потоки изменений, наблюдавшиеся при подготовке производства подобных изделий, описываются тремя списками: в первом перечислены номера вершин е Е, в которые поступали изменения; во втором - соответствующие вершинам е частоты e; в третьем - характеристики моментов времени поступления изменений. Последние могут задаваться плотностью потока изменений или в иной форме.

Каждая итерация экспертизы состоит в определении множества Е = {е}, частот e и распределения интервалов времени {} потока изменений. Между итерациями производится усреднение оценок экспертов, в некоторых случаях предусмотрены более сложные процедуры обобщения таких оценок (с использованием коэффициентов взвешивания и др.). Перед началом очередной итерации экспертам сообща ются полученные усредненные показатели; иногда экспертов, давших экстремальные оценки, просят дополнительно аргументировать свои ответы.

Таким образом, путем опроса экспертов и обработки их мнений всегда удается выделить множество событий Е моделируемого процесса освоения изделия и скорректировать возможные частоты изменений ve, касающихся событий еЕ. В необходимых случаях могут быть подвергнуты корректировке на основе экспертизы и временные параметры потока изменений. Полученная информация является исходной для моделирования подготовки производства нового изделия с учетом поступления изменений. Это моделирование осуществляется методом статистических испытаний. Укрупненная схема моделирования может быть изложена следующим образом. Пусть фиксировано состояние подготовки производства в произвольный момент времени t. Множество всех вершин J можно разделить на два подмножества, соответствующие свершенным и несвершенным событиям. Для фиксированного момента времени t методом Монте-Карло разыгрывается интервал поступления очередного изменения. Текущее время поступления изменения в процессе освоения изделия определяется как t + . Номер события е, являющийся адресом изменения, разыгрывается на основе дискретного распределения

.

Поступление изменения в процесс освоения изделия разыграно полностью: оно пришло в момент t+ адресом е. Подчеркнем, что информационную основу розыгрыша величин г и е составляют либо скорректированные экспертами статистические данные прошедших актов освоения изделия, либо экспертные оценки и е, полученные с учетом более обширных и детальных сведений об изделии и предстоящем процессе его освоения.

При розыгрыше случайных величин и e могут наблюдаться две противоположные ситуации:

  1. событие е к моменту t + уже выполнено, следовательно, пришедшее изменение связано с переделкой выполненных работ, исходящих из вершины е;

  2. событие е к моменту t+ не выполнено, поэтому пришедшее изменение не требует переделки работ. Это отвечает той реальной производственной ситуации, когда происходящие изменения затрагивают еще не реализованные элементы процесса, поэтому внесение изменений, соответствующих пришедшему документу, практически не требует увеличения ресурсов. В первом же случае изменение вносит существенное искажение в параметры процесса подготовки производства - меняются ресурсы и время выполнения работ.

В рамках данной модели поправка времени исчисля­ется следующим образом:
T=max(T’; t+),
где Т - ранее возможное время свершения события; Т’ — значение параметра Т к моменту применения приведенной формулы.

Для работ, исходящих из вершины е сетевого графика, и для всех последующих, зависящих от вершины е, необхо­димо пересчитать время их исполнения и величину потреб­ляемых ресурсов. При этом возможны различные ситуации. Одни работы при повторном выполнении могут потребовать меньше времени и ресурсов, чем при первом исполнении. На другие работы затраты будут при повторном выполнении больше. Наконец, есть работы, затраты на выполнение кото­рых не зависят от кратности исполнения. Для учета этого факта при построении модели необходимо над каждой дугой (i, j) сетевого графика проставить определенную методами экспертных оценок величину ij - коэффициент изменения времени tij при повторном выполнении работ.

Определение коэффициентов изменения потребления ресурсов у связано со значительными трудностями, поэто­му при моделировании реальных разработок принимается 1 для всех (i, j). Ресурсы для повторного выполнения работ исчисляются при гипотезе фиксированного их потреб­ления в единицу времени. Эта гипотеза не встречает возра­жений со стороны практических работников, и для ее реали­зации при моделировании используется коэффициент а , .

Корректировка параметров графа при реализации из­менения (, е) достаточно проста. По обычной процедуре Форда пересчитываются параметры всех событий сетевого графика G(I, J). Так как граф упорядочен, то это делается за один просмотр.

По окончании розыгрыша одного изменения точно так же разыгрывается поступление следующего. Текущее время изменяется дискретно: t = t+ , где - разыгранный интер­вал поступления изменения.

Один розыгрыш модели считается законченным после того, как в результате выполнения описанных процедур про­цесс в какой-то момент достигнет конечного (поглощающего) события сетевого графика. Формально это происходит в тот момент, когда после очередного розыгрыша изменения окажется, что пишущее время поступления изменения в процесс освоения изделия больше или равно критическому: t + ≥ Ткр. Заметим, что начальный момент t следует полагать всегда равным Т начального события графа.

Повторяя N раз такой розыгрыш сетевого графа, получим, в частности, выборку , , ..., случайного параметра Ткр - длительности процесса освоения. В ходе имитации строятся гистограмма и функция распределения этого параметра. Функция распределения F (Ткр) служит исходной информацией для оптимизации плана разработки. Описанная техника пригодна для моделирования процесса и в том случае, когда одновременно может поступать не одно, а несколько изменений и каждое из них касается не одного, а нескольких событий сетевого графика. В этом случае процедура определения адресов изменений модифицируется для розыгрыша нескольких вершин.

Поток изменений, который в данном случае рассматривается как функция плотности распределения интервалов г поступления изменений, может приводить к неограниченному росту Ткр сетевого графика. Это соответствует тому реальному процессу подготовки производства, когда чрезмерно затягивается Ткр вследствие слишком большого количества поступающих изменений. В имитационной программе предусмотрен контроль роста Ткр . В рассматриваемом случае осуществляется переход на специальный режим работы программы, при котором определяется частота чрезмерного увеличения Ткр . Результатами имитации можно воспользоваться для анализа потока изменений, и дальнейшее исследование процесса подготовки производства необходимо проводить в несколько этапов, уменьшая до необходимых пределов плотность потока изменений.

Чрезмерное увеличение потока изменений связано с тем, что осваиваемое в производстве изделие может быть конструктивно или технологически не доработано, а время его морального старения соизмеримо со временем его освоения в производстве. Совместное действие этих причин усиливает поток изменений. Кроме того, на интенсивность потока изменений могут влиять и другие причины. Их анализ необходимо рассматривать как важный составной элемент комплекса мероприятий подготовки производства.

Результаты имитации подготовки производства с учетом влияния внешних изменений могут использоваться в различных целях, например для определения стратегии подготовки производства с тем, чтобы изменения приходили в событие еще до его свершения. Простейший способ достижения этого - смещение сроков подготовки производства. Более эффективной может показаться перестройка топологии сетевого графика посредством допустимых изменений в технологической последовательности комплекса работ. Эффективная общая методика изменения последовательности работ пока не создана, но тем не менее в конкретных ситуациях такая перестройка не вызывает существенных затрат.

Описанная модель реализована на ЭВМ в предположении, что все работы, исходящие из произвольной вершины i графа G(I, U) подготовки производства, начинаются в ранее возможное время и исполняются с равномерной скоростью. Легко осуществить модификацию математического обеспечения модели с целью учета измененных режимов исполнения работ, в том числе таких, когда время фактического начала работы - случайная величина, распределенная по заданному закону. Структура математического обеспечения определяет значительные возможности для развития модели.

Рассмотрим другую модель комплекса. Она учитывает стохастичность, причинами которой являются внутренние свойства процесса. Подготовка производства без учета его стохастичности может быть отображена средствами сетевого планирования в виде сетевого графика, в котором представ­лена четкая схема всех работ а их строгой последовательно­сти. Структура сетевых графиков широко известна. В сере­дине 60-х годов сетевое планирование получило широкое распространение. Кстати, бум сетевых графиков немало по­вредил "репутации" аппарата сетевого планирования моде­лей, Новое поколение систем сетевого планирования было оснащено средствами автоматизированного составления рабочих моделей, диалоговыми режимами, мощной информационной базой, на основе которой составляются адресные планы работ всех подразделений предприятия, причастных к реализации проектов, описываемых сетевыми графиками.

Однако далеко не каждый реальный производственный процесс, в том числе освоение изделий, может получить адекватное отображение с помощью средств сетевого плани­рования. В частности, сетевой график не позволяет учесть возможные варианты и вызванное ими повторение выполне­ния этапов и работ. Это связано с тем, что рациональность тех или иных решений, принятых на данном этапе освоения, обычно уточняется на последующем этапе. Например, технологичность разработки конструкции или отдельных ее узлов устанавливается только на стадии проектирования технологических процессов, в связи с чем отдельные элементы изделия могут возвращаться для конструкторских доработок. Аналогичные возвраты характерны для других этапов подготовки производства. Особенно часто возвраты происходят по причинам несогласования блоков, узлов по параметрам, уточнения комплектующих и т.п. Поэтому в реальном процессе последовательность запланированных работ и этапов может нарушаться вследствие неоднократных возвратов и повторных переделок выполненных работ.

При разработке исходного сетевого графика подготовки производства изделия повторение этапов и отдельных работ может быть априорно задано в виде некоторых функций возвратов в определенных точках процессов. Естественно, что при построении более детальных сетевых графиков, которые раскрывают состав работ и операции каждого из этапов процесса подготовки с учетом всех элементов структурной схемы (дерева) изделия, число возвратов по выполнению отдельных цепочек работ и целых фрагментов значительно возрастает. Попытка отобразить возвраты детерминированным сетевым графиком приводит к построению графов с циклами, которые, как известно, не используются в сетевом планировании.

Далее необходимо отметить характерное для процесса подготовки производства новых изделий некоторое подобие цепной реакции. Изменения в конструкции отдельных элементов изделия, возникающие непосредственно в ходе его освоения, например в результате согласования отдельных компонентов, приводят к изменению всех или некоторых операций технологического процесса, а изменение технологии, в свою очередь, связано с необходимостью переконструирования и переделки оснастки. Изменения и переделки во многом определяют и реальные параметры плана подготовки производства изделия. Возникают трудности в прогнозировании, усложняются определение сроков и учет затрат на освоение изделия.

Отсутствие средств отображения стохастических свойств процесса сказывается и на устойчивости плана. Так как детерминированные графы неадекватно отображают такой процесс подготовки производства, то уже в самом начале его реализации возникает рассогласование сложной системы сроков, предусмотренных календарным планом. Это приводит к необходимости систематического построения новых планов после каждой попытки реализовать исходный. Отмеченные недостатки использования сетевых методов в традиционной форме для управления подготовкой производства новых изделий выявлены в результате исследований и подтверждены на практике. Преодолеть эти недостатки можно путем деформации структуры сетевого графика и разработки математического аппарата, обеспечивающего анализ и расчет параметров плана с учетом стохастической природы процесса освоения новых изделий. В качестве решения указанной проблемы предлагается метод построения и анализа стохастических графов специального вида - так называемых графов с возвратами.

Модели, основанные на стохастических графах с возвратами, предназначены для анализа таких наиболее распространенных процессов подготовки производства, которые осуществляются в условиях развитого поэтапного контроля, согласования входных, внутренних и выходных параметров отдельных их компонентов. Всякий такой процесс может быть описан сетевым графиком G(TД,UД)=GД, но только в том гипотетическом случае, когда все этапы контроля, испытаний и согласований за канчиваются идеальным исходом и возвратов на доработку не происходит. В любом же реальном процессе освоения возвраты, обусловленные исходами контроля и многими другими причинами, бывают значительно чаще, чем того желают сами исполнители. Каждый возврат приводит к изменению запланированного хода разработки, к увеличению времени и необходимых ресурсов. Ретроспективный анализ завершения сложных систем показывает, что, хотя в большинстве случаев исполнители учитывают возможность случайного возникновения потребностей в ресурсах по причинам, относящимся к классу возвратов, этот учет ведется на интуитивном уровне, поэтому наблюдаются как большой перерасход, так и дефицит, особенно по ненакапливаемым ресурсам.

Рассмотрим процедуру создания модели, с помощью которой выполняется анализ сложных процессов рассматриваемого типа. На начальном этапе изучения строится сетевой график G(ТД,UД)=GД, отображающий детерминированное состояние процесса. По одной из упрощенных методик групповой экспертной оценки из множества IД выделяются вершины b, из которых по тем или иным причинам возможны возвраты. Обычно это конечные вершины отдельных этапов процесса. Упрощение методики групповой оценки состоит в том, что к вершинам типа b относятся события, названные хотя бы одним экспертом. В простейшем случае множество вершин {b}, из которых возможны возвраты, состоит из событий bIД. Однако в отдельных случаях согласно результатам экспертизы требуется введение новой вершины типа b, из которой следует по той или иной причине предусмотреть возврат. Поэтому сетевой график GД может уже на этапе выделения вершин претерпеть определенные изменения. Разумеется, новую вершину типа b нельзя оставлять изолированной;следует установить ее связи с вершинами графика GД, введя необходимое число инцидентных дуг.

После выделения множества вершин {b}, из которых возврат возможен по любым предусмотренным причинам, экспертами определяются дуги возврата (b,е), причем из каждой вершины bν {b} может исходить не одна, а несколько таких дуг {( bν,е)}, которые описывают возвраты, возникающие в различных ситуациях. В простейшем случае е Тд, но весьма распространены ситуации, когда экспертами добавляются новые вершины е Тд, и, более того, иногда для события е Тд добавляется новый граф G(Ie,U)=Ge , где Тд = {Ге/Iд}. Порожденный дугой возврата (bν,е) граф Gr может, в свою очередь, содержать возвраты и в этом смысле иметь сложную вероятностную структуру.

На заключительном этапе построения стохастического графа G(I,U), где , по многошаговой схеме обработки групповых экспертных оценок определяются параметры дуг графа G(I, U)= G. В графе два типа дуг. К первому относятся дуги возврата (b, е), которые могут не потреблять ресурсов и не иметь продолжительности. Это допущение не снижает общности модели, потому что всегда ресурсы и продолжительность дуги (b, е) можно перенести в порождаемый ею граф Ge. Второй тип (i, j)-это дуги либо сетевого графа СД, либо графов Gе. На таких дугах задаются параметры, обычные для сетевого планирования. Для каждой дуги (b, е) путем обработки экспертных оценок определяются: Рbе-вероятность возврата и, следовательно, вероятность реализации дуги (b, е); αbe- коэффициент изменения вероятности возврата Рbе при повторных реализациях события b. Над детерминированными дугами (i, j) помимо общепринятых параметров (tij - время. Sij - стоимость, Rij - вектор ресурсов, описы­вающих процесс освоения и являющихся основой для пла­нирования) задается еще βij - коэффициент изменения длительности tij работы (i. j) при повторном ее исполнении. Источник получения величин tij, Sij, Rij - экспертные оценки освоения уникальных изделий и статистики, определенные для фрагментов прошлых разработок.

Числовая реализация модели осуществляется с помощью методов статистических испытаний с использованием специальных процедур анализа графа. Схема алгоритма относительно проста: предварительная обработка графа, упорядочение его структуры, правильная нумерация вершин и др. Для последующего анализа упорядоченного графа предназначен комплекс основных блоков.

Работы могут описываться детерминированными параметрами дуг, и тогда анализ графа сводится к упорядоченному перебору его вершин с изменениями (согласно процедуре Форда) параметров тех вершин, которые не относятся к вершинам типа b. Для вершин типа b, из которых выходят дуги возврата (b, е), имитируется исход события b. Розыгрыш проводится с учетом условий, накладываемых на совокупность вероятностей {Рbе} исходов из вершин b. Имитация возвратов позволяет определить изменения времени свершения события в вершине е в связи с возникновением дуги (b, е), накопленные затраты в денежном выражении и необходимые ресурсы. После реализации возвратов из вершины b в вершины {е} розыгрыш графа продолжается в соответствии с имитационным алгоритмом. Для случая, когда tij, Sij, Rij являются случайными величинами, данный алгоритм дополняется процедурами розыгрыша перечисленных величин для каждой такой дуги. Напомним, что возврат может осуществляться из одной вершины b одновременно в несколько вершин {е} и, кроме того, в одну вершину е из нескольких вершин b.

По достижении процессом конечного события (в терминологии марковских процессов - поглощающего) фиксируются: Т - длительность и S - стоимость процесса освоения, исчисленные в проведенной реализации процесса с помощью имитационного алгоритма, и R - вектор ненакапливаемых ресурсов. Состояние вектора R фиксируется в каждую единицу времени.

По обычной схеме последовательной обработки выборки, получающейся в результате N-кратной реализации, строятся гистограммы для Т1, Т2, ..., Тn и для S1, S2, ..., Sn, на основании которых определяется функция распределения этих величин. Из-за громоздкости вычислений вектор R обрабатывается по более грубой схеме: для каждого дискретного момента t определяются E[R(t)] и D[R(t)] - математическое ожидание и дисперсия вектора R соответственно. По функции распределения F(t) легко определить вероятность выполнения процесса освоения в заданный срок или срок выполнения при заданном уровне надежности.

Если необходимо распределить ограниченные ресурсы между нескольким изделиями, на основании информации E[R(t)] строится линейно-программная модель. Для анализа стохастических графов описанного вида создан комплекс программ в рамках АСУ «Сигма» [33,40].

Несколько слов о модели оперативного управления производством и качеством новых изделий.

Задача оперативного управления производством и качеством новых изделий является дежурной, решаемой в СОУУП наряду с задачей ОУПК ранее освоенных изделий. На одном потоке, зачастую одновременно, осуществляется выпуск ранее освоенных и новых изделий, обозначаемых индексом «Н».

Внешне модель выглядит аналогично приведенной в разделе 3.1с тем лишь различием, что к каждому показателю (обозначению) необходимо подставить индекс «Н», например: Gн(m) - количество изделий с индексом «Н» и т.д.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12

Похожие:

Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconПод редакцией доктора юридических наук, профессора
Воротилин Е. А., канд юрид наук, доцент — гл. 2, 3, 4 (§ 1, 2), гл. 14 (§ 1—4, § 6 в соавторстве с О. Э. Лейстом), гл. 17 (§ 1—3),...
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconКонспект lit Список литературы page
Под редакцией доктора юридических наук, профессора, члена-корреспондента Академии естественных наук Российской Федерации, лауреата...
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconО. И. Чистякова Издательство бек москва, 1998
Под редакцией доктора юридических наук, профессора, члена-корреспондента Академии естественных наук Российской Федерации, лауреата...
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconПособие для общеобразовательных учебных заведений Под редакцией доктора...
Рекомендовано Департаментом общего среднего образования Министерства образования Российской Федерации
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconРоссийской федерации московский государственный университет природообустройства
Авторы: Голованов А. И., профессор, доктор технических наук, заслуженный деятель науки РФ (Главы 1, 2, 3), Зимин Ф. М., доцент, кандидат...
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconМинистерством образования Российской Федерации в качестве учебного...
Под редакцией Заслуженного работника высшей школы рф, доктора экономических наук, профессора
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconЕждународных отношений ран перспективы социально-экономического развития...
Учреждение российской академии наук институт мировой экономики и международных отношений ран
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconУчебно-методическое пособие подготовили: доцент кафедры философии...
Этические аспекты функционирования государственной службы как социального института
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconУчебник для вузов
Д 61 Под редакцией члена-корр. Ран, профессора В. С. Нерсе-сянца. — М.: Издательская группа инфра • М—норма, 1996. — 704 с
Под редакцией Доктора технических наук, Профессора И. М. Бобко. Новосибирск «Наука» Сибирское предприятия ран iconПрофессора Фрунзель и Дерибасов
...
Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2020
контакты
userdocs.ru
Главная страница