Приложение

Приложение

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО МЕНЕДЖМЕНТА: СОВРЕМЕННАЯ КОНЦЕПЦИЯ

Интегрированные автоматизированные системы управления (ИАСУ) производством включают две основные группы компонентов — управляющие и информационные. Рассмотренные ранее концепции, методы и модели управления реализуются в виде управляющих компонентов. Причем информационная поддержка принятия решений при управлении и интеграции всех уровней управления становится определяющим фактором для эффективного функционирования сложных производственных систем. Проблемы построения ИАСУ охватывают широкий спектр исследований. В данном приложении будут рассмотрены информационные технологии, получившие наиболее широкое применение в современной практике построения ИАСУ, а именно, технологии управления знаниями (knowledge management, ontology management). В качестве информационной основы для данных технологий выступают интегрированные информационные системы у правления ресурсами предприятия (enterprise resource planning, ERF).

1. Требования к современным бизнес-системам

 и уровни их интеграции

В современных условиях меняется стратегия экономической деятельности организаций, в частности, ее суть — развитие конкурентоспособности организации. В настоящее время на смену традиционному, ценовому пониманию конкурентоспособности продукции пришло понятие неценовой конкурентоспособности, определяемое качеством продукции, быстротой выполнения заказов, готовностью к быстрому перепрофилированию предприятий в зависимости от рыночных условий. Наиболее конкурентоспособные бизнес-системы имеют следующие характеристики:

• небольшие подразделения, укомплектованные меньшим числом, но более высококвалифицированными специалистами;

• малое число уровней управления;

• структура, основанная на группах (командах) специалистов;

• графики и процедуры работы, ориентированные на потребителей;

• возможности для гибкой комплектации;

• минимальный объем запасов;

• быстрая реакция на изменения;

• высокая производительность и низкие затраты;

• высокое качество продукции и ориентация на прочные связи с потребителями.

Таким образом, в последние годы в производственной и управленческой деятельности произошел ряд принципиальных изменений, связанных с усилением конкуренции на рынке товаров и услуг, а именно:

• возросла доступность товаров и услуг из любой точки мира;

• возросли требования потребителей к качеству товаров и услуг;

• уменьшился жизненный цикл товара или услуги на рынке.

В сложившейся экономической ситуации рассчитывать на капиталоемкие способы повышения конкурентоспособности не приходится, да это, как показывает мировой опыт, и не всегда так необходимо, как кажется на первый взгляд. Известно, например, что наибольшую отдачу дают так называемые «мягкие» методы увеличения производительности и повышения качества, ориентированные прежде всего на усовершенствование организации жизненного цикла изделия на базе технологий управления производством, основанных на использовании современных достижений информатики. Кроме того, стало ясно, что иерархические организационные структуры компаний, организованных по функциональному принципу, в настоящее время не являются эффективными.

В последние годы широкое распространение приобрела практика создания предприятий со следующими характеристиками организационной структуры, получившей название адхократической (adhoc):

• небольшое число подразделений;

• небольшое число уровней управления;

• формирование специализированных проблемно-ориентированных групп (команд) высококвалифицированных специалистов.

Именно появление новых информационных технологий (распределенных баз данных и знаний, телекоммуникационных сетей, экспертных систем, систем поддержки принятия решений и т. п.) сделало возможным реализацию подобной организации предприятий на практике. К этому подталкивает и наметившаяся тенденция к бизнес-интеграции предприятий на основе информационных технологий (примером новых форм интеграции предприятий является концепция виртуального предприятия).

Действительно, следуя одному из определений бизнеса, что «бизнес это прежде всего взаимодействие людей», справедливым является следующее утверждение: «Люди, работающие сообща, должны связываться друг с другом, принимать решения, распределять ресурсы и получать товары и услуги в нужном месте и в нужное время»; другими словами, они должны координировать свою деятельность. Благодаря резкому снижению затрат на координацию и одновременному повышению ее скорости и качества, новые информационные технологии (сетевые технологии и технологии групповой поддержки принятия решений) призваны обеспечить эффективную координацию работы людей и сформировать новые хорошо скоординированные структуры бизнеса.

В своем развитии бизнес-системы прошли различные уровни интеграции (рис. I) — от интеграции на уровне данных (системная интеграция) к интеграции на уровне ресурсов данных и программ (интеграция приложений) и затем к интеграции на уровне знаний и бизнес-решений (бизнес-интеграция). При этом интеграция бизнес-систем эволюционировала от интеграции на уровне обмена данными до уровня согласованного управления совместным бизнесом.

Рис. I. Уровни интеграции бизнес-систем

Интегрированные информационные системы управления ресурсами предприятия предназначены для информационной интеграции компонентов предприятия и позволяют обеспечить движение информации в различных компонентах производственной системы и между ними. Пример информационного взаимодействия системы с внешней средой приведен на рис. II (данный пример в силу возможного многообразия взаимодействий не претендует на полноту).

Рис. II. Информационные потоки в рамках производственной системы

Интегрированные информационные системы управления ресурсами предприятий прошли в своем развитии известную эволюцию. В 1960-70-е гг. корпорации имели вертикальную организационную структуру и оптимизация деятельности была сфокусирована на функции планирования потребностей в компонентах изделий (materials requirements planning, MRP). Отношения с продавцами (поставщиками) имели характер «выиграл проиграл», т. е. были в большинстве случаев конкурентными. В 1980-90-е гг. корпорации были все еще вертикально-ориентированными. Получили развитие интеграция таких функций, как проектирование изделий и производство, инициативы по повышению качества (всеобщее управление качеством, стандарты ISO для управления качеством). Производственные системы на этом этапе развития были сфокусированы на MRPII.

В последние годы корпорации всего мира столкнулись с усилением национальной и международной конкуренции. Возрастает число стратегических альянсов между организациями, структуры организаций подстраиваются под структуру бизнес-процессов, производственные системы организаций совершенствуются с использованием таких информационных средств, как система ERP, электронный бизнес (electronic commerce, business-to-consumer — В2С, business-to-business — B2B) и т. д. Наметился переход от массового производства к производству «под запрос покупателя», когда особую значимость приобретают организационная и производственная гибкость и координация бизнес-процессов. Широкое распространение получили системы поддержки принятия решений в реальном времени.

В настоящее время наметилась также тенденция к планированию ресурсов, синхронизированному с потребителем (customer synchro-nized resource planning, CSRP). Системы CSRP рассматривают не только внутренние, но и внешние бизнес-процессы организации, например, регламентируют взаимодействие с клиентом, субподрядчиком, поставщиком и т. д.

2. Информационное окружение бизнеса

и новые правила его работы

Одним из примеров бизнес-интеграции является совместная деятельность компаний на основе так называемых электронных технологий. Согласно оценкам, оборот электронной коммерции компаний вырастет с $ 131 млрд в 2000 г. до $ 1,3 трлн в 2003 г. Стратегия электронного бизнеса сфокусирована на повышении эффективности производственного процесса и снижении затрат. Это достигается посредством интеграции цепи поставок, компьютеризованного снабжения и аукционов. Элементы модели бизнеса с низкими затратами включают конфигурирование продуктов под заказ, прямые поставки, производство, сборку и обслуживание сторонними компаниями, электронную коммерцию и электронные рынки. Электронный рынок на промышленном уровне — это своего рода форма массового изготовления изделий по требованиям заказчика (mass customization).

Современные тенденции экономики, характеризующейся доминирующей ролью информации (данных и знаний), включают переход от капиталоемкой среды бизнеса к информационной среде и от стратегии продвижения продукции на рынок к стратегии привлечения покупателя. Эти тенденции, касающиеся всех пользователей глобальной информационной среды бизнеса — инфосферы (рис. III), включая компании, государственные агентства и т. д., приобретают все большую значимость.

Основные подходы и технологии, используемые в инфосфере бизнеса, представлены на рис. IV. Информационные технологии обусловили глобальные изменения в правилах ведения бизнеса. Некоторые примеры изменения правил в зависимости от используемой технологий приведены в табл. I.

Таблица I

Влияние информационных технологий на переход к новым

правилам работы компаний

3. Системы поддержки принятия решений и модели

представления знаний

Традиционно системы поддержки принятия решений (СППР) включают две информационные компоненты — базу данных и базу знаний. Общая информационная база (база данных + база знаний) используется для интеграции и координации действий менеджеров и составляющих производственной системы, например цепей поставок. При этом в основу организации информационной базы положена идея интеграции знаний об объекте и процессе управления (рис. V), которая связывает весь комплекс знаний в одно целое.

Основными составляющими СППР являются модели предметной и проблемной областей. Эти две компоненты тесно связаны с интенсиональным и экстенсиональным представлениями. В экстенсиональную часть входят конкретные факты, касающиеся предметной области, а в интенсиональную — схемы связей между атрибутами. Экстенсиональные представления описывают конкретные объекты из предметной области, конкретные события, происходящие в ней, или конкретные явления и процессы, а интенсиональные фиксируют те закономерности и связи, которым описываемые компоненты предметной области обязаны удовлетворять в рамках данной проблемной области. Интенсиональные представления знаний в искусственном интеллекте рассматриваются как знания о проблемной области (ПрО). Все предметы и события, которые составляют основу общего понимания необходимой для решения задачи информации называются предметной областью. Также предметная область может быть определена как система, состоящая из последовательности состояний, где состояние — это выделенная совокупность объектов и ситуаций.

В случае ИАСУ производством модель ПрО содержит информацию о предметной области (о структуре объекта управления) и задачах, решаемых в проблемной области (о структуре процесса управления). Выделяют следующие виды знаний:

• предметное знание — количественные и качественные характеристики объектов предметной области;

• процедурные знания — методы, алгоритмы и программы выполнения действий в процессе функционирования системы;

• понятийные знания — структура предметной области на уровне понятий;

• конструктивные знания — знания о возможной структуре и взаимодействии объектов предметной области.

Для комплексного описания модели информационной базы создают функциональные, процессные и структурные модели. Функциональная модель описывает главную функцию и далее ее детализацию по уровням. Процессная модель описывает процессы, протекающие в СППР, и куда какие данные передаются, где хранятся и т. д. Структурная модель описывает иерархии объектов, соответствующие классам объектов — операции, атрибуты, отношения и представители объектов.

Для решения задач управления традиционно использовались оптимизационные модели, однако они не всегда эффективны, так как данные, необходимые для оптимизации, не всегда доступны, область применения методов оптимизации может быть ограничена, требуются знания экспертов, которые не доступны в заданный момент времени или в данном месте. В результате такие модели управления часто не могут обеспечить решения задач управления за приемлемое время (время необходимое для принятия управленческого решения) из-за их сложности.

С другой стороны, СППР, основанные на знаниях, преимущественно использовались для решения задач, которые или слишком сложны для математической формализации или трудны для решения с использованием оптимизационных моделей. Традиционно эксперт решал задачи управления с помощью оптимизационных моделей. Системы, основанные на знаниях, используются таким способом, чтобы заменялся эксперт, а не оптимизационные модели. Выделяют два класса таких СППР, различающихся по механизму комплексирования знаний и моделей решения задач, — независимые и взаимодействующие. Независимые системы используют только данные и ограничения задачи и решают ее, используя модели подобно тому, как их использует эксперт. Они не используют оптимизационный подход, при котором привлекается моделирование задачи и решается модельная задача с использованием оптимизационных алгоритмов.

Взаимодействующие системы, наоборот, объединяют оптимизационный подход с подходом, основанном на знаниях для решения задач. Суть этого подхода: подходящая модель или выбирается, или строится для данной задачи. Выделяют четыре класса таких систем: 1) модифицирующие данные; 2) основанные на существующей модели; 3) создающие модель; 4) создающие алгоритм. Основной подход для этих классов одинаков — интеграция знаний и оптимизационных моделей решения задач. Однако реальная реализация подхода имеет свои отличия. Главная функция СППР первого класса состоит в модификации (генерации или преобразовании) данных в соответствии с моделью, выбираемой системой, СППР второго класса — подходящая модель и алгоритм выбираются для данной задачи, третьего класса — подходящая модель конструируется или модифицируется выбранная (например, добавить или исключить ограничения), четвертого класса — система создает алгоритм.

Первый класс систем используется, если модели требуются дополнительные данные или какое-то подмножество данных необходимо исключить. Второй класс систем годится для задач, формулируемых путем задания набора моделей, каждая из которых соответствует определенной ситуации. Для каждой конкретной задачи система выбирает соответствующую модель и алгоритм ее решения, а затем оценивает полученное решение. Если это решение приемлемо, то система принимает его. Например, в случае задачи планировки (размещения оборудования) решение приемлемо, если удовлетворяются пространственные ограничения и требованиям совместимости. Если решение неприемлемо, то система может предпринять одно из следующих действий:

• модифицировать некоторые параметры в алгоритме (если это возможно) и применить алгоритм снова, чтобы получить новое решение, проверить приемлемо ли оно и повторить выше изложенную процедуру;

• модифицировать решение, чтобы сделать его приемлемым.

Системы третьего класса более трудны для создания, чем системы первых двух классов, так как задача создания или модификации модели является сложной даже для эксперта, ибо необходимо исследовать большое число используемых данных, применяемых алгоритмов, ограничений и т. п. Подход, используемый такими системами, состоит из двух шагов. На первом шаге система или создает подходящую модель, или выбирает ее из имеющегося множества моделей. На втором шаге она определяет, имеется ли подходящий алгоритм для работы с моделью. Если подходящего алгоритма не находится, то система или модифицирует выбранную модель так, чтобы к ней подходил один из имеющихся алгоритмов, или конструирует другую модель. Если система не способна сделать ни того, ни другого, то она рассматривает возможность модификации алгоритма или его параметров так, чтобы задача могла быть решена. В предыдущих двух классах организации СППР модели выбираются из информационной базы и не модифицируются. Поэтому их представление значения не имеет. В случае рассматриваемой системы моделям представления знаний должно быть уделено большое внимание. Системы четвертого класса имеют способность строить алгоритм для решения задачи, в процессе решения которой алгоритм и система, основанная на знаниях, тесно взаимодействуют. При этом последняя может, например, генерировать направление поиска для алгоритма.

В случае интегрированного управления цепями поставок наиболее приемлемой организацией процесса управления является построение ИАСУ производством на основе СППР третьего класса. Такая организация процесса управления (рис. VI), основанная на выборе и конфигурировании (комплексировании) типовых решений, требует использования в процессе выбора и конфигурирования соответствующих знаний.

Рис. VI. Организация процесса управления на основе СППР

Одной из важнейших составляющих ИАСУ производством является информационная поддержка принятия решений, основанная, в частности, на использовании знаний. В качестве моделей представления знаний в настоящее время используются семантические сети, фреймы (вычислительные фреймы и вычислительные модели), продукционные правила, логические модели, аксиоматические модели и т. д. В связи с тем, что в СППР используются и хранятся разнородные знания, для их формализации используют интегрированную модель, включающую интенсиональную, экстенсиональную и процедурную составляющие. Интенсиональная составляющая модели содержит: описания иерархий, заданных на классах объектов; описания классов отношений; описания атрибутов, аксиом и правил, обеспечивающих контроль полноты и непротиворечивости знаний. Эктенсиональная составляющая модели содержит конкретные объекты и отношения между ними, здесь возможно наличие иерархии типа «часть—целое» (part-of). Процедурная составляющая модели содержит вычислительные модели определения количественных атрибутов и вывода других типов атрибутов, процедуры определения экстенсионалов отношений, процедуры реализации операций на классах и процедуры принятия решений. Ниже приведены примеры некоторых наиболее популярных моделей представления знаний.

Фреймы. В целях снижения требований к объему памяти и повышения оперативности принятия решений в процессе управления для описания типовых решений, обладающих конечным и строго определенным набором структурированных атрибутов, используют фреймы. Фрейм есть структурированное оприсание объекта, обладающее следующей формой записи:

<имя фрейма>; <имя слота> <значение слота>;...;

<имя слота> <значение слота>; |,

<имя слота>, <f1>,<v1>; ...; <fn>,<vn>; |,

где f1 — имена атрибутов, описывающих объект (имена объектов совпадают с именами некоторых фреймов и атрибутов, называемых в данной нотации слотами); i = 1,..., n;

vi имена доменов, определяющих множество всех значений атрибутов fi; i = 1,...,n.

В структуре фрейма могут присутствовать как терминальные, так и нетерминальные слоты. Для нетерминальных слотов их имена являются именами других фреймов, что обеспечивает возможность описания иерархических либо сетевых структур предметной области. Терминальные слоты содержат наборы атрибутов, характеризующих объекты, описываемые фреймами с указанными слотами. Приведенный способ описания фрагментов базы данных с использованием фреймов-прототипов является интенсиональной формой представления знаний о предметной области. Пример графической нотации представления фрейма «Основное технологическое оборудование» в этой форме приведен на рис. VII.

Рис. VII. Модель фрейма «Основное технологическое оборудование

(на интенсиальном уровне)

При переходе к экстенсиональному описанию предметной области имена фреймов и слотов будут образованы ключевыми атрибутами реальных объектов предметной области, а значения в терминальных слотах будут заменены на экземпляры значений неключевых атрибутов этих объектов. Пример графической нотации такого фрейма представлен на рис. VIII.

Рис. VIII. Уровни детализации описания объекта «Основное

технологическое оборудование»

Продукционные правила. В силу многовариантности организации процесса управления целесообразно создать «гибкий» механизм на основе соответствующего описания процесса, позволяющий редактировать и развивать базу данных. Этим требованиям удовлетворяют продукционные правила. Продукционное правило в общем случае можно представить в следующем виде:

П; Р; если А, то В; Н,

где «если А, то В» — ядро продукции (А — пары «атрибут—значение», логическое выражение, имя выполненной процедуры;

В—имя выполняемой процедуры, пары «атрибут—значение» и т. п.);

Р—условне применения продукции (предикатное выражение); П— предусловие (имя подобласти знаний, к которой относится продукция); Н— постусловие (имена запрашиваемых к запуску правил или имена правил, с которых снят запрет на запуск).

Семантические сети. Взаимосвязь понятий (объектов) предметной области в виде структуры, содержащей семантику отношений (связей) и понятий (вершин), называют семантическими сетями. Примером иерархических семантических сетей являются фреймы. На рис. IX приведен фрагмент семантической сети, описывающей взаимосвязь понятий в модели «Обрабатываемая поверхность — Метод обработки — Основное технологическое оборудование». Отношения f1, f2, f3, f4 и f5 — это ассоциативные отношения (типа «быть согласованными/совместимыми»), остальные связи — это иерархические отношения (типа «часть—целое»).

Рис. IX. Семантическая сеть взаимосвязи атрибутов системы

«Обрабатываемая поверхность Метод обработки –

Основное технологическое оборудование»