close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Применение метода когнитивного моделирования для автоматизации управления качеством продукции.

код для вставкиСкачать
18
УДК 15:519.876
Г. П. Барабанов, Д. С. Парыгин
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
Волгоградский государственный технический университет
Объективная оценка показывает, что изготовление продукции стабильно высокого качества
возможно только в условиях производства, построенного на прогрессивной технологии. Высокое
качество изделия при его изготовлении обеспечивается множеством внешних и внутренних факторов,
влияющих как непосредственно на процесс производства, так и на составляющие сложной системы
эксплуатации оборудования. Поэтому система управления качеством труда и продукции требует
выполнения целого ряда мероприятий и условий, а также учета единства и органического сочетания
прямых и обратных связей во всех действиях [1].
Использование основных принципов теории управления возможно при наличии программ
поведения управляемого объекта и возможности влиять на управляемый объект с целью устранения
возникающих отклонений. Для этого необходимо создать модель исследуемого объекта.
В связи с этим, представляется эффективным рассмотреть новый подход к анализу качества
производимой продукции, основанный на когнитивном моделировании процесса работы
промышленного предприятия, с многоплановым производственным процессом.
Начальный этап синтеза модели заключается в когнитивной структуризации предметной области,
т. е. процесса ее познания, в соответствии с которым, объект рассматривается как система, имеющая
сложное многоуровневое иерархическое строение [2].
При этом когнитивный анализ предусматривает последовательную причинно-следственную
структуризацию информации о происходящих в исследуемой системе процессах.
Во-первых, всякое событие, произошедшее в системе, вызывается определенными причинами,
появление которых связано с движением материальных потоков, таких как товары, деньги или
ресурсы и нематериальных потоков, к примеру, информационные взаимодействия. Движение
каждого потока может быть описано в виде соответствующих цепочек причинно-следственных
связей.
Описание ситуации "как есть"
Анализ ситуации
Внешние
факторы
Менеджмент
и экономика
предприятия
РАЗВИТИЕ
ПРОИЗВОДСТВА
Внутренние
факторы
Технология
производства
и персонал
Выводы о степени влияния внутренних и внешних
факторов на развитие производства:
- представление когнитивной карты
- составление матрицы взаимовлияния
Выработка стратегических направлений развития
производства:
- выделение целевых факторов
- определение управляющих воздействие
Рис. 1. Определение актуальных проблем производства
Во-вторых, каждый из выделенных потоков описывается соответствующей совокупностью
факторов, а объединение всех этих совокупностей составляет множество факторов, в терминах
которых мы описываем процессы в системе. Для систематизации, все факторы разделяются на 4
группы, связанные с технологией производства и персоналом, его обслуживающим, а также
19
менеджментом и экономической политикой предприятия. При этом первые две группы относятся к
внутренним факторам развития производства, отражая его слабые и сильные стороны, вторые же
составляют спектр внешних возможностей и проблем производства (рис. 1).
В-третьих, взаимосвязям между факторами соответствуют определенные значения переменных.
Данные значения устанавливались на основе опросов группы экспертов. Далее, выявленной силе
воздействия факторов друг на друга сопоставляется некоторая числовая шкала, в качестве таковой
удобно принять интервал [0,1], причем надо учитывать, что влияние может быть или усиливающим,
или тормозящим, а потому имеет положительный или отрицательный знак [3].
10
13
9
0,10
0,10
0,05
0,10
0,20
8
-0,10
0,30
0,10
0,15
7
0,35
-0,10
-0,15
0,10
0,15
-0,05
0,15
29
0,10
41
0,10
0,25
0,25
33
-0,25
-0,10
0,05
0,40
44
0,15
0,25
0,10
45
48
0,20
0,10
-0,30
-0,30
-0,15
0,10
0,30
0,05
-0,05
0,10
0,05
-0,15
27
-0,10
0,25
28
-0,10
0,20
0,10
-0,30
0,10
0,05
0,30
17
-0,20
49
0,10
0,25
20
-0,20
-0,10
0,20
0,20
56
54
0,30
57
0,35
31
0,30
0,25
39
53
0,20
0,15
-0,20
51
19
-0,10
50
0,30
0,15
0,20
0,15
-0,10
0,05
0,15
-0,10
0,10
0,15
47
0,10
0,15
37
-0,10
0,30
0,10
0,15
42
0,20
-0,20
0,10
0,35
0,10
-0,15
35
36
0,15
-0,05
-0,05
0,15
0,10
0,10
0,15
0,05
18
15
-0,20
0,20
0,30
0,25
-0,10
0,15
0,05
0,10
-0,10
34
-0,10
-0,10
46
40
24
26
0,20
0,30
-0,10
0,30
-0,30
23
0,20
0,15
-0,15
43
0,15
-0,15
30
0,15
0,20
25
-0,10
0,20
16
0,30
0,05
0,15
0,05
0,15
0,05
5
0,20
0,35
-0,20
0,15
38
0,10
0,20
0,20
32
22
0,05
0,15
0,30
0,15
21
-0,10
6
0,10
0,15
0,15
0,25
-0,10
0,05
0,15
-0,05
4
0,10
0,20
0,30
-0,05
3
0,15
11
0,20
0,15
2
0,15
1
12
0,25
0,20
0,05
-0,20
0,05
14
0,05
-0,30
0,35
0,10
52
55
0,30
0,20
-0,20
Рис. 2. Когнитивная карта
Полученное взаимовлияние факторов отображается с помощью, так называемой когнитивной
карты, которая, по существу, является, моделью исследуемой производственной системы (рис. 2).
Исследуемая в рамках графовой модели проблема повышения качества, подразумевает
обеспечение требуемой динамики определенных факторов, составляющих суть данной проблемы.
Эти факторы: надежность производственного оборудования, технологичность производства, прибыль
предприятия, и собственно, качество производимой продукции, принято называть целевыми
факторами.
Далее, наблюдаемым начальным тенденциям факторов модели присваиваются соответствующие
численные значения из выбранного ранее интервала [0, 1].
Для корректировки тенденций развития целевых факторов, выделяются те, с помощью которых
имеется возможность управлять процессами в модели, подавая на них определенные управляющие
воздействия.
Для того чтобы произвести моделирование разработанной системы во времени, необходимо
перейти от графовой модели G(V , A) к временным уравнениям для факторов, отразив в структуре
этих уравнений структурные свойства графа G(V , A) . При компьютерной реализации, модель
слабоструктурированной системы описывается в дискретном времени, и количество моментов
дискретного времени равно количеству факторов (в рассматриваемом случае 57). Моменты
дискретного времени будут обозначаться символом t, t = 0,1,2…
Разность Vi(t) – Vi(t – 1) = pi(t) называется импульсом в вершине Vi в момент t. Взаимосвязь между
импульсами описывается следующим соотношением:
20
pi (t + 1) = ∑ a ji ⋅ p j (t) + p 0j (t ),
(1)
j∈ I
0
где Ii – совокупность индексов дуг, входящих в вершину Vi, а p j (t ) – внешний импульс, вносимый в
вершину Vi в момент t.
Обозначим через ui внешний вход в вершину Vi, так что
pi0 (t + 1) = ui (t + 1) − ui (t).
(2)
Считаем, что Vi(t) = 0 , t ≤ 0 , i = 1...n , а внешние импульсы подаются, начиная с t = 0. Тогда в
соответствии с (1) и (2) получим
Vi (t + 1) = ∑ aij v j (t) + ui (t), i = 1,..,n
(3)
V (t + 1) = (I + A)V (t) + Bu(t),
(4)
j∈li
или в матричной форме
где A = aij
матрица смежности размера n×n графа G(V , A) , I – единичная (n×n) – матрица,
u = (u1, ..., um ) – вектор управлений, а B – (0,1) – матрица размера n×m, ненулевые элементы которой
указывают точки приложения управлений [2].
Для простоты записи считается, что в уравнении (4) матрица А или изначально устойчивая, или
1 .
сделана устойчивой путем добавления некоторого ε > 0 в сомножители вида
(si + ε)
Добавим к уравнению (4) уравнение, выделяющее наблюдаемые факторы из всей совокупности
базисных факторов:
T
y(t) = Cv(t),
(5)
где C – (0, 1) – матрица размера k × n, указывающая, какие из факторов v1,...,vn "наблюдаемы", т. е.
интересуют исследователя в первую очередь.
Уравнения (4) и (5) являются динамической моделью слабоструктурированной системы (или
графа G(V , A) ). Поскольку факторы модели (4) и (5) в соответствии с уравнениями вида (3) могут
принимать и положительные, и отрицательные значения, будем считать эти значения оценками
приращений факторов. Это означает, что модель (4) и (5) определена на тенденциях факторов. В
рамках такой интерпретации определим понятия начального состояния модели и цели управления.
Начальное состояние x(0) модели – совокупность направлений и скоростей изменения всех
факторов модели в начальный момент времени.
Цель управления – это вектор у* целевых факторов с заданными значениями направления и
скорости изменения всех его координат.
Эволюция развития ситуации включает 2 составляющие: саморазвитие (свободное развитие) и
управляемое развитие.
Динамика свободного движения состояния x(t) модели (4) описывается уравнением
x(t) = (I N + A + A2 + ... + At )x(0).
При управляемом развитии каждое управляющее воздействие
g j (t)
выбирается в виде
"мгновенного" импульса величины g j (0) , подаваемого в момент t = 0. Тогда динамика модели (4)
будет описываться уравнением:
x(t) = (I N + A + A2 + ... + At )x(0) + (I N + A + Ak + ... + At −1)Bg (0),
где x(0) – вектор, характеризующий начальные тенденции; Bg (0) – вектор значений подаваемых
управляющих воздействий.
В основе моделирования саморазвития производства лежит прослеживание изменений в ситуации
при существующих тенденциях.
Может оказаться, что существующие тенденции развивают ситуацию в нужном направлении и
не требуют вмешательства в ход событий, приводящих к коренным преобразованиям на
предприятии [4].
21
В рассматриваемом случае, проведя процесс моделирования саморазвития ситуации и
управляемого развития можно сделать следующий вывод. При управляемом развитии прибыль
предприятия будет соответствовать уровню, достигаемому при саморазвитии ситуации, но зато
можно наблюдать увеличение тенденций повышения технологичности производства и безотказности
сложной автоматической линии, и главное достигаются лучшие, по сравнению с саморазвитием
ситуации, показатели качества производимой продукции. В итоге, получены желаемые тенденции
изменений целевых факторов на рассматриваемом временном промежутке. А воздействия,
подаваемые на управляющие факторы, были адекватны и привели к необходимым тенденциям
развития производства.
Выполненное исследование позволяет сделать вывод об актуальности и перспективности метода
когнитивного моделирования для автоматизации анализа и решения широкого спектра
экономических и производственных задач, связанных с управлением качеством продукции.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Кане, М. М. Основы научных исследований в технологии машиностроения / М. М. Кане. – Минск: Вышэйшая школа,
1987. – 231 с.
2. Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: материалы I международной конференции / под ред.
В. И. Максимова; Институт Проблем Управления им. В. А. Трапезникова РАН. – М.: ИПУ, 2001. – 196 с.
3. Максимов, В. И. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений [Электронный ресурс] /
В. И. Максимов. – [2006]. – Режим доступа: http://www.iis.ru/events/19981130/maximov.ru.html
4. Управление качеством / С. Д. Ильенкова [и др.]; под ред. С. Д. Ильенковой. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 199 с.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
11
Размер файла
299 Кб
Теги
когнитивного, моделирование, метод, автоматизация, продукции, применению, управления, качество
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа