Kitobni o'qish: «Автоматизация адаптивного управления производством на промышленном предприятии»

ВВЕДЕНИЕ

Управление современным производственным предприятием связано с необходимостью решения многих сложных задач организации производственных процессов и подготовки производства, планирования и организации управления производством, управления производственными ресурсами и кадрами. С учетом современных требований по автоматизации всех этапов жизненного цикла изделия, включающего и процесс производства, в управлении современными предприятиями широко используются автоматизированные системы управления и поддержки принятия решений.

Эти системы обычно классифицируют по выполняемым функциям: это системы инженерной подготовки производства и управления жизненным циклом изделия (PDM/PLM), системы управления ресурсами (ERP), системы автоматизированного проектирования, финансового и бухгалтерского учета и другие. В частности, весьма востребованными являются производственные исполнительные (MES) системы, основным назначением которых является автоматизация планирования и управления производством.

Системы планирования и управления производством имеют достаточно уникальное положение, что определяет их высокую важность в едином информационном пространстве предприятия. С одной стороны, они имеют доступ к знаниям о производственных ресурсах, обработка которых ведется в ERP системе. С другой стороны, они обладают актуальными данными о текущем статусе производственного процесса. Именно благодаря такому положению этим системам на многих предприятиях отводится главная роль, а, следовательно, в условиях высокой динамики развития предприятий, к ним предъявляются особые требования.

В частности, для обеспечения эффективной автоматизации управления производством необходимо обеспечить автоматизацию планирования производственных ресурсов в реальном времени. Для этого требуется применение новых алгоритмов, которые позволяют за ограниченное время найти оптимальное решение. При этом в ходе планирования и собственно управления производством могут меняться критерии и ограничения, а каждый из многочисленных объектов и субъектов планирования может иметь индивидуальную логику принятия решений.

Такая картина наиболее точно отражает реальный мир, в котором план производства строится в процессе непрерывного согласования, разрешения конфликтов и поиска компромиссов между лицами, принимающими решения, которые отвечают за разные аспекты деятельности предприятия: технологов, мастеров, экономистов и др.

В связи с тем, что многие из хорошо известных и апробированных автоматизированных систем планирования производства не могут обеспечить соответствие указанным требованиям, крайне актуальной является разработка и реализация новых алгоритмов автоматизированного планирования производства. В данном пособии предлагается использование мультиагентных технологий, хорошо зарекомендовавших себя при решении задач планирования ресурсов в реальном времени и позволяющих обеспечить требуемые новые возможности.

Мультиагентные алгоритмы планирования ресурсов базируются на новом подходе к описанию и моделированию сложных систем. В отличие от классических MES систем, в мультиагентной системе внутрицехового планирования каждое предприятие моделируется как динамическая сеть программных агентов потребностей и возможностей. В такой сети могут быть представлены различные подразделения, конкретные производственные заказы (на готовое изделие или его компоненты, отдельную операцию станка и т.д.) и конкретные ресурсы (например, рабочие, детали или станки).

Главной задачей такой системы является построение и поддержание баланса интересов всех участников производственного процесса. Для такого рода систем становится характерным переход от централизованных решений к распределенным; замена иерархий на сетевую организацию, команд-инструкций «сверху-вниз» – на переговоры равноправных сторон, жестких планов – на гибкие планы, фиксированных цен – на договорные и т.д. В условиях современной экономики эти принципы обеспечивают более высокую гибкость и эффективность управленческих решений.

В ходе процесса переговоров агентов производится построение квазиоптимального, сбалансированного по многим критериям плана производства с учетом индивидуальных ограничений и предпочтений, а также целей предприятия в целом. В случае возникновения непредвиденных событий (поломка станка, опоздание рабочего), агенты могут динамически, в режиме реального времени, перераспределить задания на другие доступные ресурсы, без пересмотра всего плана производства.

Агенты потребностей и возможностей взаимодействуют следующим образом. Заказы и ресурсы могут вступать в непосредственные связи между собой и инициировать процесс взаимного пересмотра и согласования планов по мере возникновения ожидаемых или заранее непредвиденных событий с каждым из этих элементов (новый более выгодный заказ, отзыв уже принятого заказа, новый станок, поломка станка и т.д.). За счет такой динамической сетевой организации разрабатываемая система в любой момент времени может пересматривать связи между этими элементами и согласованно менять их планы. Таким образом, обеспечивается автоматическое гибкое планирование ресурсов предприятия в реальном времени, как в автоматическом режиме, так и в диалоге с человеком.

Такой подход является незаменимым на практике для управления производством сложных изделий в реальном времени, требующим учета множества индивидуальных особенностей производства каждого элемента в условиях заранее непредсказуемых изменений спроса и предложения. Распределенное планирование обладает большей гибкостью в том смысле, что планирование осуществляется не перестройкой всего плана, а локальным изменением только тех частей плана, которые действительно необходимо модифицировать.

Другим важным свойством, являющимся следствием распределенного планирования, является адаптивность. Построение локальных изменений производится не по жесткому централизованному алгоритму, а является результатом совместной работы отдельных агентов, учитывающих свои состояния и действующих по обстоятельствам.

Данное пособие содержит сведения, необходимые для понимания основ построения мультиагентных систем планирования производства в реальном времени и понимания механизма работы мультиагентных алгоритмов и основные особенностей их применения. Пособие содержит теоретический материал и лабораторный практикум, для освоения которого необходимы начальные знания основ управления сложными системами и программирования, а также базовые навыки построения мультиагентных систем управления предприятием.

При проведении лабораторного практикума рекомендуется использовать учебную версию автоматизированной системы адаптивного планирования мелкосерийного производства (краткое название – АС адаптивного планирования производства).

Авторы выражают надежду, что представленный материал станет отправной точкой в интереснейшем пути изучения и дальнейшего применения мультиагентных технологий в задачах автоматизации производственного планирования и управления различными ресурсами в реальном времени. Данное пособие можно рекомендовать как студентам вузов, так и инженерам, занимающимся созданием и внедрением новых технологий планирования и управления производством.

1 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНА

1.1 Обзор автоматизированных систем распределения производственных ресурсов современных промышленных предприятий

1.1.1 Общая классификация систем автоматизированного управления

Существует множество критериев, по которым можно классифицировать системы автоматизированного управления [1]. Одним из показателей для разделения систем управления на два класса можно назвать наличие или отсутствие обратной связи:

– разомкнутые (незамкнутые) – процесс работы системы не зависит непосредственно от результата ее воздействия на управляемый объект, т.е. в ней отсутствует обратная связь;

– замкнутые – характерной особенностью этой системы является наличие обратной связи, благодаря которой информация о состоянии управляемого объекта передается в управляющее устройство. Данный тип систем управления является естественным дальнейшим усовершенствованием автоматической системы.

По виду задающего воздействия можно выделить следующие типы:

– системы стабилизации – в данном типе систем задающее воздействие константно, то есть постоянно. Цель данных систем – поддержание постоянства некоторого физического параметра;

– системы программного управления – в случае, если задающее воздействие изменяется по какому–либо заранее известному закону. В качестве примера можно привести повышение температуры при термической обработке изделий;

– следящие системы – задающее воздействие в этом случае заранее неизвестно и определяется внешними факторами (например, в радиолокационной станции слежения за самолетом задающее воздействие определяется движением наблюдаемого самолета).

Другим критерием классификации можно назвать вид сигнала на выходе элементов системы управления. При этом системы управления подразделяются следующим образом:

– непрерывные – системы управления, в которых выходные переменные всех элементов являются непрерывными функциями;

– дискретные – системы управления, в которых хотя бы одна выходная переменная какого-либо элемента принимает дискретные значения по значению и/или по времени.

По зависимости характеристик системы управления от времени различают:

– стационарные – характеристики системы управления не зависят от времени;

– нестационарные – характеристики системы управления зависят от времени.

Наиболее актуальным в настоящее время все более становится деление систем управления в зависимости от использования текущей информации:

– обычные (или неадаптивные) – если текущая информация используется только для выработки управляющего воздействия при неизменном алгоритме управления;

– адаптивные – если текущая информация используется также для изменения алгоритма управления и/или задающего воздействия.

Адаптивные системы можно разделить на следующие типы:

– оптимальные – обеспечивают автоматическое поддержание в объекте управления наилучшего режима;

– самонастраивающиеся – в данных системах управления адаптация достигается изменением параметров;

– самоорганизующиеся – системы управления, в которых адаптация достигается изменением параметров, а также и структуры управляющей системы;

– системы с адаптацией в особых фазовых состояниях – в данных системах специально организуются особые режимы (например, режим автоколебаний), которые служат еще одним источником рабочей информации об изменяющихся характеристиках объекта или придают системе новые свойства, за счет которых динамические характеристики управляемого процесса поддерживаются в допустимых пределах, независимо от изменений условий работы системы;

– самообучающиеся – используют процессы обучения: постепенное накапливание, запоминание и анализ накопленного опыта управления объектом. На основании этого система управления совершенствует свою структуру и способ управления. Такие системы повышают качество управления по мере эксплуатации.

В зависимости от характера внешних и внутренних воздействий различают детерминированные и стохастические системы управления. Стохастической системой управления называется такая система, у которой хотя бы одно воздействие является стохастическим, то есть случайным. Иначе система называется детерминированной.

Кроме перечисленных критериев, можно также указать деление на основе типов уравнений, которыми описываются системы управления, т.е. линейные и нелинейные. Если система управления описывается линейными уравнениями, такая система называет линейной, если описывается нелинейными уравнениями – нелинейной.

Как указывается в различной литературе, в частности, в [1], «При исследовании, расчете и синтезе автоматических систем нужно иметь в виду, что наиболее полно разработаны теория и различные прикладные методы для обыкновенных линейных и линейных дискретных систем. Поэтому в интересах простоты расчета всегда желательно (там, где это допустимо) сводить задачу к такой форме, чтобы максимально использовать методы исследования таких систем. Обычно уравнения динамики всех звеньев системы стараются привести к обыкновенным линейным, и только для некоторых звеньев, где это недопустимо или где специально вводится особое линейное или нелинейное звено, учитываются эти особые их свойства. Тогда при наличии одного такого звена система при расчете разбивается на два блока, в одном из которых объединяется весь комплекс обыкновенных линейных звеньев.

Однако это вовсе не значит, что при проектировании новых автоматических систем нужно стремиться к обыкновенным линейным системам. Наоборот, уже из приведенных выше определений совершенно очевидно, что обыкновенные линейные системы обладают ограниченными возможностями. Введение особых линейных и нелинейных звеньев может придать системе лучшие качества. Особенно богатыми возможностями обладают системы со специально вводимыми нелинейностями и дискретные системы, в том числе с цифровыми вычислительными устройствами, а также адаптивные системы».