Филиппович Ю.Н.(сост.) Интеллектуальные технологии и системы

Подождите немного. Документ загружается.

И.М.Нейский 141

Шаг 4. Пересчет кластерных центров.

Пересчет кластерных центров выполняется в соответствии со сле-

дующим уравнением:

∑

∈

∗=

Cuk

где |C

| – количество элементов в i-ом кластере.

Шаг 5. Переход на шаг 2.

Нечеткая кластеризация

АЛГОРИТМ FUZZY C-MEANS.

Назначение: кластеризация больших наборов числовых данных.

Достоинства: нечеткость при определении объекта в кластер позво-

ляет определять объекты, которые находятся на границе, в кластеры.

Недостатки: вычислительная сложность, задание количества класте-

ров, возникает неопределенность с объектами, которые удалены от цен-

тров всех кластеров.

Описание алгоритма [7]:

Пусть нечеткие кластеры задаются матрицей разбиения:

[

]

[

]

,0,1,1,,1,

ki ki

FkMic

μμ

=∈==, где

- степень принад-

лежности объекта k к кластеру i, с – количество кластеров, M – количе-

ство элементов.

При этом:

∑

,1,1

;

∑

=<<

ciM

,1,0

. (1)

Этап 1. Установить параметры алгоритма: c - количество кластеров;

m - экспоненциальный вес, определяющий нечеткость, размазаность

кластеров (

),1[

∞

∈

m );

- параметр останова алгоритма.

Этап 2. Генерация случайным образом матрицы нечеткого разбиения

с учетом условий (1).

Этап 3. Расчет центров кластеров:

,1,

∗

∑

Классификация и сравнение методов кластеризации 142

Этап 4. Расчет расстояния между объектами Х и центрами класте-

ров:

ciMkVXD

ikki

,1,,1,

==−=

Этап 5. Пересчет элементов матрицы разбиения с учетом следующих

условий:

если

kjki

,1,

)1(1

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛

∗

−

∑

если

⎩

⎨

⎧

≠

== cj

kjki

,1,

Этап 6. Проверить условие

<−

FF , где F* - матрица нечетко-

го разбиения на предыдущей итерации алгоритма. Если «Да», то пере-

ход к этапу 7, иначе к этапу 3.

Этап 7. Конец.

Литература

1. И. А. Чубукова Data Mining. Учебное пособие. – М.: Интернет-

Университет Информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория зна-

ний, 2006. – 382 с.: ил., табл. – (Серия «Основы информационных тех-

нологий»).

2. Н. Паклин. «Кластеризация категорийных данных: масштабируе-

мый алгоритм CLOPE». Электронное издание.

Ссылка: ttp://www.basegroup.ru/clusterization/clope.htm

3. Sudipto Guha, Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim «CURE: An Efficient

Clustering Algorithm for Large Databases». Электронное издание.

4. Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Miron Livny «BIRCH: An Efficient

Data Clustering Method for Very Large Databases». Электронное издание.

5. Daniel Fasulo «An Analysis Of Recent Work on Clustering Algo-

rithms». Электронное издание.

6. Н. Паклин «Алгоритмы

кластеризации на службе Data Mining».

Электронное издание.

Ссылка: http://www.basegroup.ru/clusterization/datamining.htm

7. Jan Jantzen «Neurofuzzy Modelling». Электронное издание.

Д.А.Никитченко

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

МЕХАНИЧЕСКОГО ЗАВОДА

В последнее время в машиностроительной отрасли наблюдается су-

щественная заинтересованность предприятия в повышении качества

выпускаемой продукции, а также в сокращении сроков выполнения за-

казов уникальных изделий. Это связано в первую очередь с постоянно

возрастающей конкуренцией производителей на рынке изделий с высо-

кой трудоемкостью. С другой стороны, потенциальные заказчики в этой

ситуации вправе сотрудничать с тем предприятием, которое наиболее

полно удовлетворяет их требования, предъявляемые ими к качеству и

цене приобретаемой продукции. Таким образом, для привлечения новых

клиентов и установления долговременного сотрудничества с ними, не-

обходимо постоянно повышать требования к производственному про-

цессу с целью роста качества выпускаемой продукции.

Анализ деятельности отечественных производственных

предприятий

и всестороннее изучение их финансово-экономического положения по-

зволяет сделать выводы о путях преодоления кризисов на предприятиях,

а также о повышении устойчивости функционирования, как с экономи-

ческой точки зрения, так и с точки зрения производственно-технической

деятельности. При этом нельзя ограничиваться только мерами чисто

экономического характера или же мерами

по модернизации и реструк-

туризации материально-производственной инфраструктуры предпри-

ятия.

Информационная система

промышленного предприятия

Автоматизированные системы управления предприятием (АСУП)

необходимы, в первую очередь, для получения оперативной, достовер-

ной информации о деятельности производственного предприятия с вы-

сокой степенью детализации, получения отчетов в различных разрезах,

а также для снижения трудоёмкости получения информации по управ-

ленческому, налоговому и бухгалтерскому учёту. Также они позволяют

существенно улучшить производственный учет и

более рационально

Интеллектуализация деятельности механического завода 144

организовать производство путем упорядочивания и дальнейшей опти-

мизации технологических маршрутов и производственных процессов, а

также улучшения структуры изделия и расчета его состава для сокра-

щения сроков комплектования заказов.

Таким образом, автоматизированная система управления предприятием

(АСУП) является одной из важнейших составляющих для поддержания кон-

курентоспособности предприятия и удержания его от глубокого

кризиса на

этапе его внутренней реструктуризации, в том числе и при изменении произ-

водственной деятельности. Следует помнить, что снижение, даже на не-

большую долю, затрат на обработку информации в административно-

управленческой деятельности ведет к значительной экономии трудовых ре-

сурсов [1].

На современном производственном предприятии без всестороннего

применения компьютерных информационных систем затруднительны

или практически невозможны все составляющие его деятельности, та-

кие как исследование рынка, совершенствование и повышение качества

изготавливаемой продукции, её конструкторское и производственное

сопровождение, управление бизнес-процессами, мониторинг финансо-

вой деятельности, периодическая реструктуризация предприятия и мо-

дернизация производственного процесса (для адаптации к постоянно

изменяющимся условиям функционирования и повышения качества

выпускаемой продукции для

повышения уровня её конкурентоспособ-

ности) и эффективное управление работой предприятия.

Время первых радостей от использования разрозненных офисных

программ (текстовых редакторов, электронных таблиц и др.) и бухгал-

терии необратимо уходит. Современные производства поддерживают

свою конкурентоспособность, как при регулярном производстве, так и

при периодической реструктуризации — многофункциональными ин-

тегрированными компьютерными системами. Руководители отечест-

венных промышленных предприятий как можно скорее должны придти

к осознанию непродуктивности ресурсной и организационной дискри-

минации вопросов развития информационных систем их предприятий

[2].

В условиях полной хозяйственной и технической самостоятельности

большинства отечественных предприятий, ограниченных возможностей

их финансовой поддержки, при отсутствии у них самих значительных

ресурсов, — заметной поддержкой для них могло бы

стать принятие на

себя надпроизводственными отечественными структурами (в т.ч. и

уполномоченными государством — т.е. министерствами и ведомствами)

вопросов, носящих универсальный, инвариантный характер. Автомати-

Д.А.Никитченко 145

зированная система управления предприятием жизненно необходима

для сокращения издержек и повышения мощи производства и качества

выпускаемой продукции.

Оценивая состояние дел в области успешного внедрения и дальней-

шей эксплуатации автоматизированных систем на производственных

предприятиях, необходимо, прежде всего, непредвзято осмыслить сло-

жившуюся ситуацию, предстоящие задачи, после чего сформировать

ясную позицию по поводу:

• зависимости экономических результатов работы промышленного

предприятия от развития его информационной системы;

• существенного отставания отечественных предприятий в этой

области;

• необходимости осуществления реструктуризации информационных

систем предприятия;

• решения задачи финансового обеспечения этой реструктуриза-

ции.

В соответствии с доводами, приводимыми в [2], промышленным

предприятиям России при выходе на открытый рынок товаров и

услуг

придется выдерживать жесткую конкуренцию по меркам международ-

ного рынка. И, заняв ту или иную нишу на рынке, удерживать ее при-

дется в режиме, соответствующем общепризнанным и общепринятым

темпам и стилю деятельности на этом рынке.

Это однозначно предопределяет необходимость введения конструиро-

вания продукции в режиме параллельного инжиниринга (с одновремен-

ной

подготовкой производства и обратной связью на процесс конструи-

рования), широкого использования средств быстрого прототипирования,

кинематического и технологического имитационного моделирования,

компьютерного дизайна, автоматизации технологической и технической

подготовки производства, вплоть до разработки управляющих программ

– см. рис. 1.

На рис. 1 представлены следующие сокращенния:

ИЭА – инженерно-электронный архив,

ОЭА – офисный электронный архив,

CAD (Computer Aided Design) – блок автоматизации конструирова

ния и моделирования,

CAM (Computer Aided Manufactoring) – блок автоматизации техноло-

гии изготовления,

CAE (Computer Aided Engineering) – блок автоматизации инженер-

ных расчётов,

Интеллектуализация деятельности механического завода 146

ERP (Enterprise Resource Planning) – блок управления ресурсами

предприятия,

БД – база данных,

BOM (Bill of material) – список материалов (состав изделия, специ-

фикация, перечень сборочных узлов и компонент),

STEP (Standard for the Exchange of Product model data) — формат

представления данных об изделии для обмена в виде информационной

модели,

CALS (Continuos Asqusition and Lifecycle Support) – непрерывная

информационная поддержка жизненного цикла продукта,

PDM (Product Data Management) – управление данными об изделиях,

OLAP (Online Analytical Processing) — оперативный анализ данных.

ОС – операционная система,

Сетевое ПО –

сетевое программное обеспечение,

АиЭП – административная и эксплуатационная поддержка,

СУБД – система управления базами данных.

Рис. 1. Структура компьютеризированного сектора

информационной системы промышленного предприятия

Автоматизация производства и

система управления качеством

При внедрении на предприятии автоматизированной системы при-

ходится сталкиваться с целым комплексом проблем взаимодействия. К

Д.А.Никитченко 147

примеру, как организовать взаимодействие конструкторов, технологов,

производственников и менеджеров по продажам. По сути, они выпол-

няют совершенно разные функции в производственно-финансовом цик-

ле деятельности предприятия. Но их общей задачей является устойчивое

и эффективное развитие существующей производственной базы и ново-

го гибкого производства с максимальной ориентацией на потребителя с

целью

максимального удовлетворения требований клиента путем пре-

доставления ему высококачественной продукции и полного комплекса

качественных услуг, включая гарантийное и сервисное обслуживание. В

свою очередь, при автоматизации деятельности предприятия необходи-

мо решить проблему технологической и конструкторской подготовки

производства и их связи с оперативным управлением производственным

процессом.

Для решения этих задач на производственных предприятиях

необхо-

димо внедрять системы управления качеством на основе ISO 9001:2000

и постоянно её развивать. Они позволят, в частности, снизить количест-

во брака и возврата продукции. Построение и развитие на предприятиях

таких систем взаимосвязано с внедрением корпоративных информаци-

онных систем (КИС) на основе информационных технологий (ИТ).

АСУП, построенная на наиболее подходящей для данного

предприятия

платформе КИС, позволит устранить устарелые и реализовать наиболее

современные и эффективные методы организации производственного

цикла, а также поспособствует развитию командной формы управления

как инструмента укрепления и совершенствования предприятия.

Вместе с тем необходимо разделять понятия внедрения ИТ и серти-

фикации систем качества. Хотя и система управления предприятием,

базирующаяся на стандартах ERP, и

сертифицированная система каче-

ства затрагивают весь спектр вопросов деятельности предприятия, суть

их различна. Первая охватывает более широкий комплекс вопросов,

вторая рассматривается как часть первой. Можно сказать, что внедрение

систем класса ERP – более дорогой и болезненный, но и более фунда-

ментальный путь к кардинальному решению проблемы управления

предприятием вообще и управлением качеством

в частности. Несо-

мненно, что эти два процесса должны быть тесно увязаны между собой,

но наибольший эффект достигается, если они идут параллельно [3].

Для более полного представления о стандартах ERP рассмотрим ис-

торию их появления и развития.

Исходным стандартом, разработанным еще в конце 60-х годов про-

шлого века, был MRP, включающий только планирование материалов

для производства. Расширенный до MRPII, этот стандарт обеспечивал

Интеллектуализация деятельности механического завода 148

планирование всех производственных ресурсов предприятия (сырья,

материалов, оборудования и т. д.). Дальнейшим развитием стала кон-

цепция ERP, которая позволяла объединить все ресурсы предприятия,

добавив управление заказами, финансами и т. д. Сейчас практически все

производственные системы, представленные на рынке, отвечают требо-

ваниям стандарта ERP [4]. Наконец, самый последний по времени стан-

дарт CSRP охватывает также

и взаимодействие с клиентами: оформле-

ние наряд-заказа, технического задания, поддержку заказчиков на мес-

тах и пр. Таким образом, CSRP вышел за рамки отдельного предприятия

[5].

Фундаментальными направлениями развития современного машино-

строения является создание компьютеризированных интегрированных

производственных систем (Computer Integrated Manufacturing System —

CIMS) и ориентированная на рынок поддержка полного жизненного

цикла изделий на базе CALS-технологий.

Важнейшей составной

частью CIMS является компьютеризирован-

ная система обеспечения и/или управления качеством (Computer Aided

Quality — CAQ) производственных процессов на всех этапах жизненно-

го цикла изделия. Содержанием системы CAQ являются разнообразные

измерительные процессы, достоверность которых определяет качество

как самой CIMS, так и создаваемого в ней изделия.

Рассмотрим построения CAQ на примере только одного этапа жиз-

ненного цикла изделия — технологического процесса

изготовления ма-

шины. Как известно, любая технология реализуется в результате слож-

ного взаимодействия трех основных продуктообразующих потоков: 1)

материального, 2) энергетического, 3) информационного. Оставляя в

стороне содержание первых двух потоков в машиностроительных тех-

нологиях, рассмотрим более подробно структуру третьего — информа-

ционного потока. Информационный поток, связанный с управлением, то

есть организацией целесообразных воздействий, необходимо

дополнить

еще одним потоком, который несет информацию о текущем состоянии

самого технологического процесса и создаваемого изделия, а также, в

общем случае, — о состоянии материального потока (например, вход-

ной контроль), энергетического потока, системы управления, в частно-

сти, о ходе исполнения технологической и манипуляционной программ

и т.д. [6]

Таким образом, в каждом технологическом

процессе участвует еще

одна информационная система — наблюдатель. Функции этой системы

кардинально отличны от функций управления. Наблюдатель должен

осуществлять сбор информации о показателях, характеризующих со-

Д.А.Никитченко 149

стояние технологического процесса и создаваемого в нем изделия, а

также достоверную и достаточно полную модель состояния технологи-

ческой системы. На основании оценивания полученной модели состоя-

ния и сравнения ее оценок с желаемыми значениями наблюдатель фор-

мирует решение об управлении. Естественно, оно должно быть опти-

мальным.

Следовательно, с информационной точки зрения

любой технологи-

ческий процесс имеет не одну, а две стороны: управления и наблюде-

ния. Под наблюдением (the observation) понимается процесс системной

динамики объектов. Управление и наблюдение есть две стороны общего

информационного потока в технологическом процессе.

Система CAQ, интегрируемая в CIMS, есть обобщенный автомати-

зированный наблюдатель производственной системы. Структура CAQ

определяется действующим в CIMS технологическим сценарием и пока

зателями качества процессов и производства. В общем случае, CAQ

представляет собой сложную многоуровневую измерительно-

вычислительную сеть, в которой осуществляется разнообразное пере-

мещение измерительной информации.

Интеграция технологических процессов в единой производственной

системе приводит к необходимости интеграции разнообразных измери-

тельных процессов и процедур в едином CAQ-наблюдателе. Получае-

мые на разных уровнях наблюдения, в

различном сочетании, одновре-

менно или с разнесением во времени и/или в пространстве, вне (off-line)

или внутри (in-line) технологического оборудования, измерительные

процессы в CAQ-наблюдателе могут иметь различное алгоритмическое

содержание. В качестве таковых могут быть: измерение, контроль, ди-

агностика, обнаружение событий, идентификация, распознавание обра-

зов. Рассматривается соотношение между уровнями управления и на-

блюдения в

гибком производственном модуле и ЧПУ.

В более общем случае CAQ-наблюдатель должен включать подсис-

тему метрологического обеспечения или поддержки. В этой подсистеме

аккумулируются результаты аттестации и сертификации технологиче-

ского оборудования, поверки, учета и выбора средств измерений (СИ),

другие функциональные возможности.

Построение оптимального CAQ-наблюдателя CIMS требует разра-

ботки, как минимум, нескольких проблем моделирования: 1)

создание

достоверных моделей состояния конкретных технологических процес-

сов и производств, полнота которых достаточна для обеспечения задан-

ного качества; 2) разработка стратегии наблюдения за параметрами тех-

нологического процесса и участвующих в нем потоков, достаточной для

Интеллектуализация деятельности механического завода 150

требуемой полноты моделей состояния; 3) разработка стратегии оцени-

вания наблюдаемых параметров; 4) разработка стратегии выработки

решения на оптимальное управление.

Все перечисленные проблемы в той или иной степени сталкиваются

с априорной неопределенностью информации о моделируемых объек-

тах. Это обстоятельство существенно уже на этапе формализации моде-

лей конкретных технологических процессов, видов оборудования, мате-

риальных

потоков, средств измерения, контроля и т.п. Это касается объ-

емных размерных цепей, нормирования точности деталей, узлов, сбо-

рок, процессов физико-механического взаимодействия режущего инст-

румента и деталей, неопределенности вероятностных характеристик,

процессов и объектов, изменчивости характеристик в статике и динами-

ке вследствие износа, старения, энергетических воздействий в процессе

обработки, влияния окружающей

среды и других факторов. Можно ут-

верждать, что, чем выше требования к качеству процессов и произ-

водств (точности, надежности и др.) и чем сложнее структура объектов

CIMS, охватываемых CAQ-наблюдателем, тем выше степень априорной

неопределенности в оценке параметров моделируемых объектов. Кроме

того, гибкость, заложенная в CIMS, приводит к изменчивости характе-

ристик, параметров и

структуры в процессе самого функционирования.

Интеллектуализация инженерно–конструкторской и

технологической деятельности на примере крупного

производственного предприятия – механического завода

Автоматизированная система управления предприятием на базе

стандартов ERP, обеспечивая весь необходимый набор информацион-

ных услуг, от планирования до управления складами и производством,

от закупок сырья, материалов, комплектующих, до сбыта готовой про-

дукции, включая финансы и бухгалтерию, должна опираться на абсо-

лютно точные данные.

Чтобы информацию можно было превращать в данные и наоборот

нужна система, способ представления информации или, иначе говоря,

язык. Такая система далеко не однозначна. Поэтому одна и та же ин-

формация может быть представлена различными данными и, наоборот,

одни и те же данные могут изображать различную информацию. Более

того, данные могут и не изображать никакой информации, если они не

удовлетворяют

требованиям никакой системы представления данных,

или же информация не может быть извлечена, если система представле-

ния нам неизвестна. На систему представления информации влияют как