Автоматизация адаптивного управления производством на промышленном предприятии. Коллектив авторов
я 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