13.Інтелектуальна система планування виробництвом.

Система планирования производства, несмотря на имеющийся арсенал научных методов и инженерных инструментариев, по-прежнему остается плохо изученным объектом. По мере продвижения к нижним слоям ее иерархии сокращаются горизонты планирования, возрастает степень детализации производства, что неизбежно вызывает комбинаторный рост сложности задач оперативно-производственного планирования и обуславливает обязательное участие экспертов-профессионалов. Аналитический обзор методов и моделей MRP/MRPII, ERP/ERPII [1,2] и MES систем, используемых в качестве стандартов при решении задач планирования в автоматизированном режиме показал, что они во многом схожи и обладают общими недостатками: отсутствуют возможности работы с неформальными процессами; нет функций оценки качества плановых решений и генерации альтернатив; используются только статистические методы и математическое программирование для прогнозирования последствий выполнения плана; нет средств управления профессиональными знаниями плановиков. Один из подходов, позволяющий справляться со сложностью практических задач оперативно-производственного планирования и динамически синтезировать метод их решения из набора инструментальных средств – функциональные гибридные интеллектуальные системы (ФГиИС) [3, 4].

Интеллектуальная система, которая разрабатывается в соответствии с методологией ФГиИС [3], состоит из трех основных компонент. Первая – это подсистема с базой знаний диспетчера производства и инженера-экономиста, разрабатывающих и корректирующих планы производства. Эта подсистема предназначена для генерации альтернативных вариантов оперативно-производственных планов. Вторая компонента – это подсистема с искусственной нейронной сетью. Здесь накапливаются эвристические знания, извлеченные из статистических данных. Эти знания используются для прогнозирования последствий реализации плана. Третья компонента – это подсистема эволюционного моделирования. Здесь поисковые процедуры генетических алгоритмов применяются для сравнительного анализа альтернативных планов и выбора предпочтительного.

Таким образом, в разрабатываемой интеллектуальной системе динамически, в условиях изменяющихся свойств системы управления и внешней среды синтезируются гибриды «экспертная система – нейросеть – генетический алгоритм», что позволяет комбинировать эвристические, профессиональные знания широкого круга специалистов, участвующих в решении сложной плановой задачи и добиться резонансного увеличения возможностей каждой из трех применяемых технологий искусственного интеллекта. Такой подход к решению сложной практической задачи в автоматизированном режиме означает, что компьютер применяется не как средство реализации методов, а как инструмент их синтеза.

На вход системы будут поступать информация об имеющихся материальных и трудовых ресурсах, информация о заказе: срок отгрузки заказчику, приоритет заказчика, оплата заказа, и данные о выпускаемом изделии: необходимые материалы, оснастка, оборудование, персонал, на выходе – выдаваться консультации диспетчеру производства о возможных узких местах в плане и вариантах их разрешения, прогноз последствия выполнения данного плана, оценка качества принимаемых плановых решений, а также осуществляться совершенствование плана.

Внедрение интеллектуальной системы оперативно-производственного планирования на машиностроительных предприятиях с мелкосерийным характером производства позволит сократить время, затрачиваемое экспертами на оперативное планирование, а также снизить количество ошибок при корректировках плана, что в конечном итоге увеличит прибыль и повысит конкурентоспособность предприятия.