close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Автоматизация процесса подготовки персонала промышленных предприятий с применением модели профессионального сообщества с грид-архитектурой.

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
МЕРКУЛОВ АЛЕКСАНДР МИХАЙЛОВИЧ
АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА
ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛИ
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО СООБЩЕСТВА С ГРИД-АРХИТЕКТУРОЙ
Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление
технологическими процессами и производствами (промышленность)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва – 2013
2
Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы
управления»
в
Федеральном
государственном
бюджетном
образовательном
учреждении
высшего
профессионального
образования «Московском автомобильно-дорожном государственном
техническом университете (МАДИ)».
Научный руководитель:
Исмоилов Мухамаджон Идибоевич,
кандидат технических наук, доцент
кафедры
«Автоматизированные
системы
управления»
МАДИ
Официальные оппоненты:
Суворов Дмитрий Наумович, доктор
технических
наук,
профессор,
профессор кафедры «Автоматизация
производственных процессов» МАДИ
Строганов Дмитрий Викторович,
кандидат технических наук, доцент
кафедры СОИУ МГТУ им. Н.Э.
Баумана
Ведущая
организация:
ФГБОУ
ВПО
«Московский
государственный университет печати имени Ивана Федорова», г.
Москва.
Защита состоится 13 февраля 2013 г. в 1000 часов на заседании
диссертационного
совета
Д.212.126.05
при
Федеральном
государственном бюджетном образовательном учреждении высшего
профессионального
образования
«Московский
автомобильнодорожный государственный технический университет (МАДИ)» по
адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский проспект, д.64, ауд. 42.
Телефон для справок: (499) 155-93-24.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.
Текст автореферата размещен на сайте Высшей аттестационной
комиссии: www.vak.edu.gov.ru
Автореферат разослан 11 января 2013 года.
Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью
организации, просим направлять в адрес диссертационного совета
университета, а копии отзывов присылать по электронной почте:
uchsovet@madi.ru
Ученый секретарь
диссертационного совета,
кандидат технических наук, доцент
Михайлова Н.В.
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность работы
Современные темпы развития технологий и науки невозможно
поддерживать, не проводя системных изменений в практическую
реализацию этих достижений. Рыночная экономика стимулирует
производителей продукции интенсивно выводить новые продукты на
рынок, предлагать инновационные решения. Только в таких условиях
предприятия могут оставаться конкурентоспособными.
Высокие темпы внедрения новых производственных методов и
подходов вынуждают ускорять процессы подготовки и переподготовки
кадров. При этом требования к качеству получаемых знаний и умений
постоянно растут. Чем более сложные системы внедряются на
предприятии, тем более комплексными знаниями и умениями должен
обладать персонал, который будет работать с этими системами.
Недостаточно только теоретических материалов, необходимо
понимание процессов. Работа с моделями и отработка различных
штатных и нештатных ситуаций, а также оперативная справочная
поддержка персонала на рабочем месте необходимые составляющие
качественной подготовки персонала.
Посещение учебного центра дорого обходится предприятиям:
именно на них ложится бремя оплаты времени, потраченного
сотрудником на переподготовку. Сокращение непроизводственных
затрат с повышением качества подготовки становится одной из
приоритетных задач современных промышленных предприятий.
В условиях активного внедрения инноваций важной задачей
становится оперативная подготовка, распространение и модернизация
обучающего контента. Традиционная ориентация учебных материалов
на единого автора в таких условиях сильно замедляет процесс
модернизации обучающей информации, усложнят распространение,
уменьшает возможности для адаптаций.
Результаты исследований научных работ, касающихся проблем
автоматизации процесса подготовки и переподготовки кадров
промышленных предприятий, а также средств и методов,
обеспечивающих методологическую, информационную и техническую
инфраструктуру,
определили
направление
собственных
исследований. Следует отметить работы в следующих научных
направлениях:
изучение методов распределенных вычислений, а также
вычислений на базе грид-архитектуры (Демичев А.П., Ильин В.А.,
Крюков А.П., Хританков А.С., Воеводин В.В.);
методы построения грид-систем на базе мобильных технологий
(Захаров А.В., Митихин В Г., Серов В.В.);
методы обучения в сетевом сообществе (Е. Д. Патаракин);
4
теоретические основы системы оценки качества знаний (Ивлева
И.А., Беспалько В.П., Симонов В.П., Лобанов Ю.И.);
концепция информатизации образования, науки и техники
(Строганов В.Ю., Строганов Д.В., Гершунский Б.С., Баринов К.А.,
Софронова Н.В., Рожин П.С.).
Подготовка и переподготовка персонала на промышленных
предприятиях в условиях интенсификации внедрения новых
производственных технологий, повышенных требований к уровню
знаний и умений и сокращения временных возможностей для
организации этого процесса обуславливает использование технологий
автоматизированной подготовки и переподготовки персонала. Широко
используемые в настоящее время системы дистанционного обучения
сохраняют привязку обучаемого к персональному компьютеру, а также
к автору обучающего контента и не в состоянии обеспечить
предприятия мощной вычислительной средой, которая может
использоваться для построения сложных обучающих моделей и
применяться в процессе подготовки или переподготовки персонала.
Анализ применяемых в настоящее время методов и технологий
дистанционного обучения и исследований по этой теме показали, что
вопросы автоматизированного процесса подготовкой персонала с
применением модели профессионального сообщества с гридархитектурой не нашли системного рассмотрения. Данные положения
определяют актуальность исследования.
Объект
исследования
—
процессы
подготовки
и
переподготовки персонала промышленных предприятий.
Предметом исследования являются методы, модели и задачи
управления подготовкой и переподготовкой персонала промышленных
предприятий в системе дистанционного обучения.
Цель работы — повышение эффективности подготовки и
переподготовки персонала промышленных предприятий за счет
разработки виртуальной модели профессионального сообщества и
компьютерной обучающей среды, созданной на основе грид –
архитектуры, адаптированной под мобильные устройства.
В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе
решаются следующие задачи:
· системный анализ методов и технологий дистанционного
обучения, применяемых для организации процесса подготовки и
переподготовки персонала промышленных предприятий;
· разработка требований и принципов построения виртуальной
модели профессионального сообщества с грид-архитектурой для
реализации процесса подготовки и переподготовки персонала
промышленных предприятий;
5
· разработка формализованного описания базовой грид-службы
и ресурсных единиц, как составных частей грид-инфраструктуры;
· формализация
метода
коллаборативной
фильтрации
обучающего контента в виртуальной модели профессионального
сообщества;
· разработка базы данных учебных курсов;
· программная реализация и экспериментальная проверка в
реальном процессе переподготовки персонала промышленных
предприятий предлагаемых и разрабатываемых положений.
Научная новизна
Научную новизну исследований составляет методы и модели
автоматизации процесса подготовки и переподготовки персонала
промышленных предприятий, отличающиеся повышением уровня и
качества подготовки персонала посредством:
· специализированной программной среды основанной на
виртуальной модели профессионального сообщества и гридархитектуры;
· алгоритма создания учебного контента, отличающегося
предложенными методами коллаборации процесса создания контента
членами профессионального сообщества и социальной модерации
вносимых изменений;
· методики оперативной справочной поддержки персонала на
рабочих местах, с применением распределенных вычислений на базе
грид-архитектуры и модели виртуального сообщества.
На защиту выносятся:
· логическая структура виртуальной модели профессионального
сообщества, построенная на основе концепции грид-архитектуры
информационно-вычислительных систем;
· алгоритм использования, редактирования и создания учебного
контента членами профессионального сообщества, отличающийся
предложенными методами коллаборации процесса создания контента
членами профессионального сообщества и социальной модерации
вносимых изменений;
· концептуальная
модель
базы
данных
подсистемы
формирования учебных курсов;
· методика оперативной справочной поддержки персонала на
рабочих местах, с применением распределенных вычислений на базе
грид-архитектуры и модели виртуального сообщества.
Теоретическая и методологическая основа исследования
Теоретический анализ отечественной и зарубежной литературы
и Интернет-ресурсов по исследуемой проблеме. Исследование
практических результатов по управлению процессами подготовки и
переподготовки
персонала
отечественных
и
зарубежных
6
промышленных предприятий. Анализ методов распределенных
вычислений, а также анализ современных коммуникационных
технологий с целью поиска и построения эффективного метода
коммуникаций с персоналом и обеспечения ресурсных мощностей для
реализации системы. Методы экспертного оценивания, теории систем
и случайных процессов.
Практическая ценность и реализация работы
Результаты диссертационной работы имеют теоретическую и
практическую значимость для промышленных предприятий различных
специализаций и индустрий. Результаты исследований в области
автоматизации
и
управления
процессами
подготовки
и
переподготовки персонала промышленных предприятий могут быть
использованы для дальнейших исследований в этом направлении, а
также для управления процессами подготовки
кадров на
современных предприятиях. Результаты диссертационной работы
доведены
до
практического
использования.
Осуществлена
программная
реализация
и
апробация
специализированной
программной
среды
основанной
на
виртуальной
модели
профессионального сообщества и грид-архитектуры. Методы, модели
и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического
использования в ГУ МВД РФ по г. Москве, ООО «СпецТрансСервис».
Результаты, полученные в процессе эксплуатации и внедрения,
подтверждают эффективность предложенных моделей, методов и
алгоритмов.
Результаты
научных
исследований
докладывались
и
обсуждались на:
· 67-70 научно-методической и научно-исследовательской
конференции МАДИ;
· 7-й
международной
конференции
«Information
and
telecommunication technologies in intelligent systems», 2010 г.;
· международной научно-практической конференции «Новые
информационные технологии в образовании». г. Екатеринбург, 2012 г.;
· на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.
Публикации
Основные результаты работы были опубликованы в 9 печатных
изданиях, 4 из которых относятся к рецензируемым научным изданиям
из перечня ВАК.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы. Сформулированы
цели, задачи исследования, описываются основные положения
работы. Приводится краткая характеристика содержания глав
диссертационной работы.
7
В первой главе производится системный анализ проблем
подготовки и переподготовки персонала на промышленных
предприятиях, активно внедряющих новые технологические процессы.
Переподготовка персонала одна из самых ресурсо - и
финансоемких процессов на предприятии. Очевидно, что когда
специалист или группа специалистов выходят из производственного
процесса,
то
это
существенным
образом
влияет
на
производительность труда на предприятии в целом.
Проблемы финансирования стоят также остро. Очные курсы,
которые, могут проходить в отдалении от места проживания и работы
в купе с оплатой проживания, транспортных расходов, расходов на
питание, стоят предприятию больших финансовых затрат. А если к
этому прибавить затраты, связанные с падением производительности
из отсутствия работников, то сумма, которое предприятие затрачивает
на переподготовку может быть увеличена в разы.
Зачастую, подготовка и переподготовка специалистов, не смотря
на ее необходимость, не может быть осуществлена в полном объеме.
Это происходит в тех случаях, когда технологии или процессы,
которыми нужно обучить, настолько новы, что пока учебные центры
сами не прошли подготовку для преподавания. В ряде случаев
специалисты из-за той же новизны технологий или процессов не
имеют возможности протестировать свои теоретические знания на
моделях или тренажерах и получают лишь теоретический, а значит не
полный объем знаний.
Развивая идеи дистанционного обучения, предлагается
использование модели профессионального сообщества с гридархитектурой, что позволит добиться следующих результатов:
· упреждающая, ускоренная подготовка и переподготовка
персонала;
· минимизация временного интервала между появлением нового
технологического процесса или новой технологией производства и
обучением;
· минимизация
финансовых
затрат
на
подготовку
и
переподготовку персонала;
· обучение без отрыва от производства в удобном для
обучаемого месте и в удобное время;
· получение сложных, комплексных знаний;
· применение знаний на моделях и тренажерах, независимо от
их физического расположения;
· создание профессионального сообщества и сокращение
времени модернизации обучающего контента.
Технологии дистанционного обучения могут быть разделены на
несколько видов. Каждый вид обусловлен способом передачи и
8
получения инструкций и материалов по обучению от преподавателя к
специалисту, проходящему подготовку (рис. 1). В свою очередь, в
этом процессе немалую роль играют те средства и носители
информации, которые используются.
Традиционный учебный центр проф. подготовки
Подготовка и происходит только в учебном центре.
Центром всех знаний является преподаватель .
Дистанционное обучение (через Интернет)
Подготовка происходит при помощи компьютеров.
Используется для доставки всей соответствующей
информации.
Обмен знаниями и умениями
Информационный обмен знаниями, умениями и
навыками между учебными заведениями и
учебными центрами средствами СДО
Профессиональное сообщество
Объединение учебных центров и предприятий.
Организация информационного обмена между
традиционными учебными центрами и центрами
профессиональной подготовки
Рис. 1. Эволюция технологий процесса подготовки и
переподготовки персонала
Далее в диссертационной работе проводится анализ
информационно-коммуникационных технологий, применяемых при
подготовке и переподготовке персонала промышленных предприятий,
а также исследуются возможности развития системы подготовки и
переподготовки персонала промышленных предприятий на основе
модели профессионального сообщества.
Во второй главе разработано формализованное описание
базовой грид-службы. Определены возможности применения гридархитектуры на промышленных предприятиях.
Традиционная архитектура процесса подготовки специалиста
жестко привязана к единому центру-носителю обучающего контента.
Это позволяет упростить архитектуру, но лишает возможности
оперативного реагирования на изменения, гибкости доступа,
возможности коллективной работы и распространения результатов
работ. Грид-службы обеспечивают доступ к множеству источников
информации, и эту информацию, можно использовать совместно.
Любая грид-система содержит следующие основные компоненты
(рис. 2):
· ресурсные единицы;
9
· пользовательская подсистема;
· базовая грид-служба.
Базовая грид-служба
и ее подсистемы
Пользовательская
подсистема
Интернет
Ресурсные единицы
Рис. 2. Основные компоненты грид-системы
Ресурсные единицы по своему предназначению могут быть либо
вычислительными, либо ресурсами-хранилищами.
Вычислительные ресурсы предоставляют свое процессорное
время для решения вычислительных задач. Такие ресурсы могут быть
представлены различными устройствами. Ресурсы-хранилища делают
возможным хранение и передачу данных. Для процесса подготовки
или переподготовки специалистов на предприятии это дает
возможность получать исчерпывающую информацию по теме
подготовки. Позволяет быстро реагировать на изменения внешней
среды за счет возможностей коллективной работы над данными.
Пользовательская
подсистема
–
обеспечивает
доступ
пользователя к грид-службе с использованием пользовательского
интерфейса. Пользователь может управлять процессом работы гридслужбы: устанавливать задачи, осуществлять контроль над их
решением, получать результаты работ.
Базовая грид-служба является промежуточным и связующим
звеном между ресурсными единицами и
пользовательскими
подсистемами. Ее основная задача синхронизация и управления
всеми службами.
Базовая грид-служба формализовано представляется в
следующем виде:
B = { Mb, Lb, Db, Sb, Rb, Ab},
(1)
10
где Mb - система мониторинга грид-службы;
Lb – система управления загрузкой;
Db - система управления данными;
Sb – система управления безопасностью службы;
Rb – система отчетов;
Ab – система управления ресурсами. Производит учет
вычислительных
ресурсов,
объем
использования
памяти,
процессорное время и т.п.
Настольные ПК являются одним из самых простых ресурсных
единиц
для
использовании
их
в
качестве
провайдеров
вычислительных услуг для вычислительного грида. Вычислительные
ресурсы ПК на предприятиях используются не полностью (рис. 3), что
открывает широкие возможности для включения ПК в грид-систему.
Рис. 3. Средний уровень загрузки ЦП настольного ПК на
предприятии в течение дня.
В общем виде ресурсную единицу грид-службы в виде группы
настольных ПК можно описать:
N
R=
å
i=1
Pi ,
(2)
где R – ресурсная единица грид-службы;
Pi – ресурсы настольного ПК;
N – количество доступных настольных ПК.
Свободные ресурсы настольного ПК представлены в следующем
виде:
Pi = {W i, Ti, Mi, Si, Qi},
(3)
где
Pi – свободные ресурсы настольного ПК;
Wi - текущая уровень загрузки ЦП;
Ti - Время простоя ЦП;
Mi – максимальное значение загрузки ЦП доступное для гридзадачи;
Si – Состояние вычисления текущей грид-задачи;
Qi – признак наличия в очереди грид-задач.
11
Производительность вычислений в грид-сети рассчитывается по
формуле:
T p = ( N + pM )t w +
N
tc
p
(4)
где Tp – время вычисления на «p» вычислительных ресурсах;
N - массив данных;
pM - расчетные величины;
tw- удельное время выполнения коммуникационной операции;
tс - удельное время выполнения вычислительной операции.
В третьей главе разработаны методики применения модели
профессионального сообщества на базе грид-архитектуры для
реализации процесса подготовки и переподготовки персонала.
Профессиональное сообщество строится на базе общности
интересов, целей и задач, а также социальных человеческих
потребностях определенной группы лиц. В разрезе подготовки или
переподготовки
персонала
промышленных
предприятий
профессиональное сообщество строится из индивидуумов различного
уровня подготовки. При таком подходе полноценными членами
сообщества становятся как высококомпетентные специалисты в своей
области, так и обучаемые, которым необходима подготовка по
соответствующему направлению. Гетерогенная социальная группа
всегда открыта для приема новых членов, однако в ней существует
внутренняя иерархия, которая отражает вклад каждого в развитие
профессионального сообщества его роль, ряд правил, четкие цели и
задачи.
Происходит
формирование
социальной
узкоспециализированной среды, целью которой является:
· создание условий легкого обмена информацией между
членами сообщества, обмен знаниями и опытом, что приводит к боле
глубокому пониманию материала;
· построение профессиональных коммуникационных связей и
шефство;
· обмен
идеями
и
информацией,
модернизацией
существующего контента и создание нового;
· повышение мотивации при подготовке и переподготовке;
· расширение типов и форматов обучающего контента;
Условия необходимые для образования профессионального
сообщества:
· дробление профессионального сообщества на небольшие
группы, по принципу интереса к узкой предметной области;
· организация и поощрение междисциплинарных связей;
· организация коммуникации с экспертами, практиками;
· построение системы позволяющей использовать различные
типа контента и сохранять результаты деятельности;
12
· разработка методологии оценки эффективности подготовки;
· возможность
коллективного
удаленного
использования
устройств для моделирования, имитирования событий, построения
опытов и экспериментов;
· общая платформа взаимодействия членов сообщества.
Исходя из описанных выше условий, требований и целей
разработана
функционально-логическая
структура виртуальной
модели профессионального сообщества на базе грид-архитектуры
(рис. 4).
Рис. 4. Функционально-логическая структура виртуальной
модели профессионального сообщества на базе грид-архитектуры
Модель профессионального сообщества подразумевает гибкость
к процессам создания, использования и редактирования контента, в
том числе и обучающего. Задачи ускоренной актуализации
информации, повышение доступности контента и децентрализация
авторства решаются посредством возможностей коллаборации и
социальной модерации контента (рис. 5).
Алгоритм описывает два случая: член профессионального
сообщества не смог найти информацию в системе на заданную тему и
член профессионального сообщества полагает, что найденная им
информация не полна. В первом случае, пользователь имеет
13
возможность создать ветку обсуждения с просьбой к другим членам
профессионального сообщества представить информацию на эту
тему. В данной ветке специалисты из соответствующей предметной
области имеют возможность предложить свой вариант и
интерпретацию запрашиваемого контента. Таким образом, происходит
коллаборация процесса создания обучающего контента членами
профессионального сообщества. Социальная модерация определяет
достоверность и качество полученного таким способом контента.
Класс пользователей сообщества со статусом, позволяющим им
фиксировать информацию из веток обсуждений, имеет возможность
придавать статус базового контента самым полным и развернутым
ответам других пользователей, а также объединять и дополнять их.
Таким образом, сообщество находит решение на заданный вопрос,
формирует и пополняет обучающие материалы.
Рис. 5. Схема алгоритма использования, редактирования и
создания учебного контента членами профессионального сообщества
14
Аналогичные
возможности
предоставляет
система
пользователям в случае, если те полагают, что обучающий материал
не полон и требует дополнения.
В качестве дополнительного метода самостоятельной навигации
по обучающим материалам используется система коллаборативной
фильтрации обучающего контента. Используя ее методы, обучаемым
предлагаются дополнительные обучающие материалы, которые ранее
пользовались популярностью у других пользователей, изучающих
данную тему. Данный метод позволяет расширить информационное
пространство, которое может быть использовано обучаемым,
помогает сформировать собственную траекторию обучения, а также
повышает уровень вовлеченности пользователя в процесс
взаимодействия с обучающим контентом.
Обучаемые и обучающий контент представляются векторами
характеристик:
u Î U = (c1u ,...., c uN ),
где, ciu Î CU ,
(5)
N = | CU |
i=1… N,
U- множество обучаемых, O – множество обучаемого контента.
u
c
ÎC U
o
где, c j Î Co ,
u Î O = (c1o ,...., c Mo ),
j = 1..M,
Множество свойств C U соответствует обучаемым.
соответствует множеству обучающего контента.
Расстояние от обучаемого до обучающего контента:
u Î=
U
u
u
1
N
c , . . c. . , )
u Î=
U
u
u
1
N
(6)
M = | CO |
Множество Co
c , . . c. . , )
dUO = (u Î U , o Î O) = inf {dU ( x, y ) : y Î f (o)}
ü
ì
ï 0, если $i = 1..M : wia = wib = 0 ï
ï
ï
d U (a, b) = í 0, если"i = 1..M : wia = wib ý
ï
ïM a
b
ïå wi + wi в остальных случаях ï
þ
î i= 1
(7)
(8)
Шкала весов определяется:
w = ( w1 ,...., w k ) ,
где w k = 0 , " i > j : w i £ w j , " i : w i ³ 0 и w i Î R
Графом связей будет следующий граф
g = (V = {U , O}, E )
Функция
e:G ® R
e( g Î G ) =
N
(9)
Li
åå d
i= 1 j = 1
UO
(ui , oij )
(10)
Определяет соответствие между графом связей и средним
расстоянием между обучаемым и обучающим контентом.
Несмотря на гетерогенность профессионального сообщества, на
его прозрачность и открытость на промышленном предприятии может
15
существовать две схемы включения персонала в профессиональное
сообщество (рис. 6):
· работник предприятия имеет возможность самостоятельно
войти в профессиональное сообщество и стать его членом;
· работника предприятия направляют на переподготовку и
делают его членом профессионального сообщества сотрудники
отдела управления персоналом.
Рис. 6. Схема бизнес-процесса подготовки и переподготовки
персонала
на
промышленных
предприятиях
в
среде
профессионального сообщества
Отдел управления персоналом на предприятии определяет, кого
из сотрудников и когда необходимо включить в профессиональное
сообщество для переподготовки. Оценка текущих знаний в виде
периодического контроля знаний позволяет определять персонал для
переподготовки, оценивать актуальность текущих знаний у
сотрудников, а также определять направления переподготовки (рис.
6). После проведения оценки в случае необходимости ОУП
производит регистрацию нового сотрудника в профессиональном
сообществе, заполняя данные о сотруднике в систему. Система в
свою очередь определяет, какие обучающие программы для данного
специалиста на данный момент содержатся. ОУП определяет
наиболее релевантные и фиксирует их для первоочередного
изучения. Обучаемый получает ссылки на соответствующие
материалы и может приступить к их изучению. Важно отметить, что
обучаемый имеет возможность создать свою собственную траекторию
обучения или воспользоваться подсказами системы, которая,
16
используя коллаборативную фильтрацию, будет рекомендовать
дополнительные обучающие материалы. Задача ОУП сориентировать
обучаемого и дать ему верную точку отсчета исходя из целей и задач
переподготовки. Обучаемый не ограничен также и в устройствах
доступа к контенту профессионального сообщества, это может быть
как настольный ПК, так и смартфон.
Мобильные устройства, в частности смартфоны находящиеся в
грид и, являющиеся членами профессионального сообщества,
поддерживают совместное обучение. При изучении неизвестного
оборудования у может потребоваться определенная информация для
справки. Соответствующая информация загружается через мобильное
устройство, а модель работы оборудования обсчитывается в гриде на
свободных ресурсных единицах и также загружается в виде готовой
модели (рис. 7). В дополнение к этому, при перемещении от места к
месту, обучаемый может получать информацию о специализации
цехов, текущей их загруженности в режиме реального времени.
Успешность организации подготовки персонала при мобильном
обучении зависит от надежности беспроводной инфраструктуры и
уровня удобства новой технологии для персонала.
Рис. 7. Схема оперативной справочной поддержки персонала
17
Мобильные устройства являются терминалами для получения
справочной, сопроводительной информации о различных объектах на
предприятии. С использованием механизмов распознавания QR-кода
реальный объект и мобильное устройство пользователя связываются
в единое информационно пространство. Размещая QR-коды рядом
или на оборудовании, или на иных объектах, можно обеспечить
оперативное получение справочной информации или моделей по
данному объекту. Сканируя этот код, с использованием своего
мобильного устройства и стандартной программы распознавания QRкодов, персонал может получать текстовую информацию, модель
работы оборудования, ссылку на соответствующий интернет-адрес,
где будет более полно раскрыта информация об объекте. В любой
момент времени эта информация доступна без обращения к книгам,
справочникам учебным центрам, что ускоряет процесс ее получения.
Таким образом, методика оперативной справочной поддержки
персонала с применением распределенных вычислений на базе гридархитектуры и модели виртуального сообщества имеет вид (рис. 8):
Рис. 8. Методика оперативной справочной поддержки персонала
с применением распределенных вычислений на базе гридархитектуры и модели виртуального сообщества
18
В
четвертой
главе
диссертации
разработана
специализированная программная среда, основанная на виртуальной
модели профессионального сообщества
и грид-архитектуре.
Проведен анализ программного обеспечения (ПО) для вычислений в
гриде, а также методов построения мобильных приложений.
Для полноценного функционирования грид-системы необходимо
соответствующее программное обеспечение. Основным компонентом
в грид-системе является базовая грид-служба, которая также
называется промежуточным программным обеспечением. Задача
этого ПО состоит в координации работы распределенных ресурсов в
гриде и создание единой виртуальной среды. Наиболее яркими
представителями этого ПО являются Globus Toolkit, UNICORE и gLite
Основные возможности промежуточного программного обеспечения в
грид-системе представлены в таблице 1.
Таблица 1.
Анализ основных функциональных возможностей
промежуточного программного обеспечения
Параметр
Поддержка
разных
платформ
Установка
Простота
в
конфигурировании
Создание пользователей
Контроль
доступа
к
ресурсам
Подержка PKI(Public Key
Infrastructure)
Запуск задач
Управление данными
Globus
Да
gLite
Да
UNICORE6
Да
Нет
Нет
Нет
Нет
Нет
Нет
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Стандартный
протокол
GridFTP
Собственный
протокол
GridFTP
Стандартный
протокол
Передача
файлов
Для разработки программного обеспечения по организации
процесса оперативной справочной поддержки персонала на
промышленных предприятиях необходимо учитывать возможности
мобильных устройств и поддерживаемых ими технологий. Мобильные
устройства в текущем случае это мобильные телефоны с
установленной операционной системой iOS или Android. По методу
разработки и последующему использованию разделяет два основных
типа приложений для мобильных устройств: нативные приложения и
веб-приложения, результаты анализа данных типов приведены в
таблице 2.
Помимо причисленных основных типов приложений для
мобильных
устройств
существует
еще
одни
достаточно
19
распространенный
вариант
построения
приложения.
Это
сгенерированные нативные приложения, построенные на базе HTML 5
и JavaScript. Используя фреймворки для разработки подобных
приложений, можно совместить преимущества веб-приложений и
нативных приложений. В частности можно решить проблемы
кроссплатформенности, расширяется возможности доступа к
устройствам телефона. Среди основных фреймворков следует
выделить наиболее популярные, такие как Rhodes, Phone Gap,
Appcelerator Titanium.
Таблица 2 .
Анализ основных типов приложений для мобильных устройств
Параметр
Возможности
распространения
Нативное приложение
Веб-приложение
Существует несколько предста- Практически универсально по
вителей ОС, которые занимают отношению к ОС. Но т.к вебосновную долю рынка Android и приложения
выполняются
в
iOS. Для каждой из этих ОС браузерах,
внешний
вид
и
необходимо написание своей функциональность
необходимо
версии приложения. Также необ- проверять в каждом конкретном
ходимо понимать, что в других случае.
ОС приложение работать не
будет
Интерфейс Позволяет
реализовывать Обычно
возможности
по
сложные
интерфейсы
и реализации интерфейса менее
обеспечивает богатый набор богатые
по
сравнению
с
возможностей
нативными приложениями.
Аппартаные Доступны
все
аппаратные Доступ к аппаратным ресурсам
возможности функции
устройства. ограничен.
Нет
возможности
Обеспечивается
минимально ДОС-тупа к камере и акселеровозможное
использование метру. Возможные в ближайшие
аккумулятора
и
высокая несколько лет такая возможность
производительность
появится
Поддержка Необходимо обновлять каждое Мгновенное обновление для всех
приложение
под версий
соответствующую ОС отдельно.
Производи- Могут использовать аппаратные Работают медленнее нативных и
тельность
ускорения и максимально воз- связан это в первую очередь с
можно оптимизированы под ОС низкой
производительностью
JavaScript
Финансовые Необходимость готовить нес- Разработчики
веб-приложений
затраты
колько версий одного и того же более распространены и т.к нет
приложении для различных ОС необходимости
разрабатывать
требует работы либо одного несколько версий под разные ОС
универсального программиста, делает процесс работы сильно
либо группы лиц. Оба варианта дешевле
нежели
в
случае
существенно удорожают разра- нативных приложений.
ботку. Специалистов немного,
что также повышает стоимость
работ.
20
Произведено
проектирование
системы
подготовки
и
переподготовки
персонала
промышленных
предприятий
и
разработаны концептуальные и физические схемы данных для
отдельных модулей и для системы в целом (рис. 9).
Рис. 9. Физическая схема
формирования учебных курсов
базы
данных
подсистемы
Подсистема модуля тестирования (рис. 10) позволяет проводить
тестовый контроль результатов обучения. Она может использоваться
как для первоначального процесса определения компетентностей, так
и уже при самом процессе переподготовки для проверки уровня
знаний и умений либо для самоконтроля. Сущность lesson описывает
все возможности отображения теста, содержит инициализирующие
21
значения для корректного воспроизведения материала. Для каждого
теста фиксируется время прохождения, результаты, попытки
прохождения. Так, сущность lesson_attempts описывает
число
попыток прохождения теста, фиксируя результаты для каждой такой
попытки. Сущность lesson_answers хранит информацию об ответах на
тестовые вопросы. lesson_high_scores аккумулирует информацию о
лучших результатах среди всех полученных при тестировании.
Рис. 10.
тестирования
Концептуальная
модель
подсистемы
модуля
Методы, подходы, алгоритмы и технологии по автоматизации
процесса подготовки персонала были апробированы и внедрены в
ООО
«СпецТрансСервис»
для
переподготовки
операторов
автомобильных кранов в 2009-2011г. (рис. 11).
22
Рис. 11. Главная страница учебного курса, адаптированная для
воспроизведения на мобильном устройстве
Экспериментальная проверка показала, что работа персонала,
который проходил подготовку или переподготовку с использованием
автоматизированный системы, стала более эффективной и
производительной.
У экспериментальной группы сократилось число поломок
автомобильных кранов за счет своевременной диагностики
оператором систем и знаний им условий эксплуатации. Обеспечивая
правильный уход за техникой, удалось сократить общее количество
обращений в сервисный центр (рис. 12), однако общий тренд
обращений все равно растет год от года из-за износа техники. Также,
обладая знаниями симптомов серьезных неисправностей, операторы
23
автомобильного крана стали быстрее обращаться на сервисный центр
и не доводить проблему до серьезной поломки.
Рис. 12. Диаграмма зависимости среднеквартального количества
обращений в сервисный центр
При освоении новой модели автомобильного крана с
использованием автоматизированной системы было выявлено, что
экспериментальная группа допускает меньше ошибок при работе
нежели контрольная группа (рис. 13). Количество поврежденных
грузов и экспериментальной группы ниже за счет освоения техники
эксплуатации автомобильного крана, знания поведения техники в
различных условиях эксплуатации и также правил техники
безопасности.
Рис. 13. Диаграмма зависимости среднеквартального показателя
поврежденных грузов в процессе работы
Следствием
внедрения
стало
общее
повышение
производительности труда операторов, что привело к уменьшению
сроков работы техники на объекте (рис. 14).
24
Рис 14. Диаграмма зависимости среднеквартального процента
задержки сроков проведения работ
В заключении формулируются основные выводы и результаты,
полученные в работе.
В приложении приводятся акты внедрения результатов
диссертационной работы.
По результатам выполненных исследований опубликовано 9
печатных работ.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
1. Проведен анализ технологий и методов дистанционного
обучения применяемых для организации процесса подготовки и
переподготовки персонала промышленных предприятий. Анализ
существующих возможностей предприятий для распределенных
вычислений на базе грид-архитектуры выявил большой потенциал
данной формы решения ресурсоемких вычислительных задач.
2. Разработано
формализованное
описание
основных
структурных компонентов грид-системы: базовой грид-службы,
ресурсных единиц в виде группы настольных ПК предприятия.
3. Разработана
функционально-логическая
структура
виртуальной модели профессионального сообщества.
4. Предложены методы и технологии повышения мобильности
процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных
предприятий, позволяющие реализовать гибкую и географически
независимую систему подготовки персонала, а также оперативную
справочную поддержку на рабочих местах, за счет применения
распределенных вычислений на базе грид-архитектуры и построения
модели виртуального сообщества.
5. Разработан алгоритм использования, редактирования и
создания учебного контента членами профессионального сообщества,
отличающийся предложенными методами коллаборации процесса
создания контента членами профессионального сообщества и
методом социальной модерации вносимых изменений.
25
6. Разработана база данных для подсистемы формирования
учебных курсов с учетом функциональных возможностей виртуального
сообщества и грид – архитектуры.
7. Разработанная обучающая среда, методы и алгоритмы
прошли апробацию и внедрены для практического применения в ООО
«СпецТрансСервис», ЦТО ГУ МВД РФ по г. Москве. Внедрение
результатов работы позволило сократить срок подготовки и
переподготовки персонала, повысить уровень усвоения материала, в
частности при самостоятельной подготовке.
ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ
I. Публикации в изданиях, включенных в перечень ВАК РФ
Меркулов, А.М. Принцип разработки учебных материалов
для
автоматизированных
систем
подготовки
персонала
нефтехимических предприятий / А.В. Остроух, А.М. Меркулов, Ю.П.
Бакатин, П.А. Петриков // В мире научных открытий. Красноярск:
издательство «Научно-инновационный центр» № 2.6, 2012. – С. 184193
2.
Меркулов, А.М. Обучение при помощи мобильных
устройств с применением грид-технологий / А.М. Меркулов, М.И.
Исмоилов, Ю.П. Бакатин, П.А. Петриков // В мире научных открытий.
Красноярск: издательство «Научно-инновационный центр» № 2.6,
2012. – С. 194-204
3.
Меркулов, А.М. Эффективность и живучесть программных
средств облачных нанопроцессорных систем / М.Б. Петров, Д.А.
Пшеничный, А.М. Меркулов, П.А. Петриков // Качество. Инновации.
Образование. М.: Фонд «Европейский центр по качеству» №2, 2012. –
С. 82-84.
4.
Меркулов,
А.М.
Проектирование
беспроводной
компьютерной сети с заданным качеством обслуживания / А.В.
Андронов, Н.А. Косилов, А.М. Меркулов, П.А. Петриков // Качество.
Инновации. Образование. М.: Фонд «Европейский центр по качеству»
№2, 2012. – С. 76-78.
1.
II. Публикации в других изданиях
5.
Меркулов,
А.М.
Теоретические
перспективы
проектирования электронной среды обучения / А.М. Меркулов, П.А.
Петриков // Тезисы докладов 5-й Международной научно-практической
конференции «Новые информационные технологии в образовании»
«НИТО-2012». Екатеринбург: РГППУ, 2012. – С. 34-35.
6.
Меркулов, А.М. Обучение при помощи мобильных
устройств с применением грид-технологий / А.М. Меркулов, П.А.
Петриков // Тезисы докладов 5-й Международной научно-практической
26
конференции «Новые информационные технологии в образовании»
«НИТО-2012». Екатеринбург: РГППУ, 2012. – С. 45-46.
7.
Меркулов, А.М. Обучение при помощи мобильных
устройств – новая парадигма электронного обучения / А.М. Меркулов
// Молодой ученый №3 Т. 1. Чита: ООО «Издательство Молодой
ученый», 2012. С. 70-75.
8.
Меркулов, А.М. Подготовка персонала предприятия на
основе виртуальной модели профессионального сообщества и гридтехнологи / А.М. Меркулов, М.И. Исмоилов, А.В. Остроух // LAP
LAMBERT Academic Publishing, 2012. С. 1-120
9.
Меркулов, А.М. Refactoring databases as the main stage of
actualization of structure under a demanded function / А.М. Меркулов,
А.В. Будихин, Д.А. Пшеничиный// Тезисы докладов 7-й международной
конференции «Information and telecommunication technologies in
intelligent systems», Lugano, 2010. С. 97-100.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа