Национальная академия наук Беларуси


ИНТЕГРАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ



страница7/16
Дата28.11.2017
Размер3.17 Mb.
ТипТезисы
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   16

ИНТЕГРАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ

КАК ЭВОЛЮЦИЯ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

А.Л. Родцевич, В.Б. Кузнецов, Е.И. Сенкевич

ОАО «ЦНИИТУ», Минск, Беларусь

e-mail: kvb@cniitu.by
Сегодня в практике разработки и внедрения автоматизированных систем сложилась хорошо всем знакомая ситуация: информация, вроде бы, где-то и есть, ее даже слишком много, но она неструктурирована, несогласована, разрознена, не всегда достоверна.

Для того чтобы принимать обоснованные решения, специалистам подразделений управления промышленным комплексом необходима надежная корпоративная интегрированная автоматизированная система, которая должна включать как текущие, так и исторические данные из операционных систем, чтобы можно было осуществлять мониторинг текущих изменений, выявлять тенденции и прогнозировать будущие результаты. Лидирующей технологией интеграции информационных потоков для объединения данных и создания информационной инфраструктуры, удовлетворяющей стратегическим проектам, является технология создания корпоративного хранилища данных (КХД).

Предлагаемая к реализации система технологической интеграции информационных ресурсов Минпрома основана на концепции полномасштабного КХД и включает следующие основные структурно-функциональные компоненты:


  • средства извлечения, преобразования и загрузки (ETL-средства) данных в центральное хранилище данных (ЦХД) из систем-источников исходных данных;

  • ЦХД, предназначенное и оптимизированное для надежного и защищенного хранения интегрированных данных с учетом хронологии их изменений;

  • предметно-ориентированные хранилища данных – витрины данных (ВД), обеспечивающие эффективный доступ пользователей к данным, которые хранятся в структурах, оптимальных для решения конкретных задач пользователей;

  • средства выборки, реструктуризации, доставки (SRD-средства) данных из ЦХД в ВД;

  • предметно-ориентированные профильные аналитические приложения и отчеты, обеспечивающие презентационный уровень КХД для пользователей;

  • репозитории метаданных, содержащие интегрированные проектные, операционные, технические и бизнес-метаданные;

  • средства администрирования метаданных, баз данных и пользователей.

Вся функциональная логика миграции и интеграции информации должна быть сосредоточена в программных модулях ETL- и SRD-средств, настройка которых выполняется с использованием метаданных.

Научная новизна технических решений заключается в комплексной программно-технологической разработке четырех взаимосвязанных проектов: систематизация данных, интеграция данных, интеграция метаданных и интеграция НСИ. Выполнение этих проектов последовательно в любом порядке не может обеспечить пользователям требуемое качество информации.

Систематизация обеспечивает повышение качества данных, исключение дубликатов и сужение множества передаваемых из систем источников данных.

Интеграция корпоративных метаданных устанавливает единое понимание смысла данных, метаданных и правил их обработки.

Интеграция НСИ исключает конфликты в кодировке данных и метаданных.

Интеграция данных предоставляет конечным пользователям единую версию информации на основе согласованных метаданных и НСИ.

Корпоративное хранилище данных, построенное в результате скоординированного исполнения указанных проектов, имеет высокое качество при пониженной стоимости и сокращенном времени разработки. Предлагаемая стратегия повышает качество информации, предоставляемой хранилищем данных для пользователей, и, следовательно, обеспечивает лучшую поддержку принятия решений на основе более точной информации.

Развитие корпоративного хранилища данных заключается в расширении состава обслуживаемых предметных областей и исходных источников, интеграции с портальными и сервис-ориентированными приложениями.


Список литературы


  1. Черняк, Л. Интеграция данных: синтаксис и семантика / Л. Черняк // Открытые системы. – 2009. – № 10.

  2. Elmagarmid, Ahmed K. Verykios Duplicate Record Detection: A Survey / Ahmed K. Elmagarmid, Panagiotis G. Ipeirotis, Vassilios S. Verykios // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – January 2007. – Vol. 19, no. 1.

3. Когаловский, М.Р. Методы интеграции данных в информационных системах / М.Р. Когаловский // Институт проблем рынка РАН [Электронный ресурс]. – 2010. – Режим доступа : http://www.cemi.rssi.ru/mei//articles /kogalov10-05.pdf. – Дата доступа : 02.01.2011.

УДК 65.011.56


КОМПЛЕКСНАЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ

ПРОИЗВОДСТВОМ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ

МОДЕЛЕЙ САМОЛЕТОВ
Ю.С. Балашова, И.Ю. Овсянников, А.М. Подлеснов

Центральный аэрогидродинамический институт

им. профессора Н.Е. Жуковского, г. Жуковский, Россия

e-mail: ivan.ovsiannikov@tsagi.ru
Автоматизация управления производством аэродинамических моделей предполагает интеграцию имеющихся на предприятии систем автоматизации проектирования аэродинамических моделей, разработки управляющих программ для станков с ЧПУ, контроля качества изготовленной модели (сравнение математической модели с полученными данными обмера изготовленной модели) и подсистем учета инструмента, материалов и готовой продукции. Бизнес-процессы модельного производства характеризуются высокой неопределенностью временных и ресурсных затрат. Исходя из специфики производства, нельзя реализовать автоматизацию его управления внедрением известных систем PDM[1]. Это обстоятельство диктует необходимость разработки в научно-производственном комплексе ФГУП «ЦАГИ» специализированных средств организационного и информационного обеспечения, включающих подсистемы:


  1. управления составом изделий (хранение состава сборок и деталей в виде дерева изделий, включая всю необходимую конструкторскую документацию по моделям – чертежи, инструкции, 3D-модели);

  2. создания технологического маршрута изготовления модели и контроль прохождения по нему изделия;

  3. управления инструментальным складом (СУБД базами актуальных данных по инструменту и технологической оснастке на складе и на оборудовании);

  4. мониторинга работы оборудования с ЧПУ (непрерывный контроль производственных данных о загрузке оборудования цехов и участков);

  5. ведения архива программ для ЧПУ в контексте единого электронного макета изделия (централизованное хранение и защита от несанкционированного доступа, а также контроль внесения изменений);

  6. ведения базы данных результатов контрольных измерений (данных измерений, проведенных на контрольно-измерительных машинах (КИМ), ссылки на исходную математическую модель и результаты сравнения данных измерений с данными математической модели).

Система создается на базе «Технологической платформы 1С» версии 8.2 поэтапно, часть этапов находится на стадии внедрения [2,3].

Использование системы комплексной автоматизации управления производством аэродинамических моделей самолетов обеспечит повышение эффективности производственных процессов за счет:



  • устранения операций ручной регистрации данных в цеху и ввода данных в систему планирования производства;

  • обеспечения привязки всех данных от различных подсистем к единому шифру готового изделия и оперативного доступа к этой информации в процессе изготовления модели;

  • онлайн предоставления руководству и службам управления качеством, запасами и производством текущей информации о состоянии производства ( данных о загрузке и простоях оборудования, объемах готовой продукции, брака и др.).

Включение разрабатываемой системы в систему управления предприятием (MES-система) обеспечит создание полностью интегрированной системы оперативного управления опытным производством.
Список литературы
1. Гущин, О. Новые решения для комплексной автоматизации деятельности государственных предприятий в системе Lotsia PDM Plus / О. Гущин // САПР и графика. – 2007. – № 4. – С. 64–71.

2. Комплексная автоматизация проектирования и производства аэродинамических моделей на базе «1С предприятие 8.2». Подсистема инструментального склада / Ю.С. Балашова [и др.] // Материалы XXIII научно-технической конференции по аэродинамике, 1-2 марта 2012 г., пос. Володарского. – Жуковский : ЦАГИ, 2012.– С. 30.

3. Комплексная автоматизация проектирования и производства аэродинамических моделей на базе «1С предприятие 8.2». Подсистема мониторинга / Ю.С. Балашова [и др.] // Материалы XXIII научно-технической конференции по аэродинамике, 1–2 марта 2012 г., пос. Володарского. – Жуковский : ЦАГИ, 2012.– С. 31.

УДК 658.512.2.011.56


АВТОМАТИЗАЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ
ПРОГРАММ ДЛЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СТАНКОВ
С ЧПУ НА ОСНОВЕ ВЫБОРА РАЦИОНАЛЬНОЙ
КИНЕМАТИЧЕСКОЙ СТРАТЕГИИ ОБРАБОТКИ

А.В. Аверченков1, А.Е. Симуни2

1Брянский государственный технический университет, Россия;

2 Институт конструкторско-технологической информатики РАН, Москва
В настоящее время развитие металлообрабатывающего оборудования привело к появлению многофункциональных станков с ЧПУ, что в свою очередь увеличило номенклатуру деталей, которые можно обработать на одном станке за один установ. Однако многофункциональные станки с ЧПУ требуют более тщательного планирования и расчета параметров обработки. В этих условиях приходится решать задачу автоматической подготовки управляющих программ для многофункциональных станков с ЧПУ [1].

Анализ средств автоматизации технологической подготовки производства показывает, что большая часть задач технологической подготовки производства частично формализована и решена в рамках специализированных программных средств («Вертикаль» («АСКОН»), «TFLЕX-технология» («Топ системы») и т. д.) с выходом на комплект текстовых документов, а также, что универсальные CAD/CAM-системы больше нацелены на решение геометрических задач и очень мало могут помочь пользователю при решении технологических задач.

Сегодня появляются экспертные технологические системы, которые основаны на распознании конструкторско-технологических элементов формы (КТЭФ). Разобрав деталь на КТЭФ, данные системы в соответствии с базой знаний строят управляющую программу для станка с ЧПУ. Слабым звеном здесь является отсутствие математического аппарата, позволяющего автоматически установить взаимосвязь между технологическими, геометрическими параметрами и ограничениями изготавливаемой детали и траекторией обработки этой детали.

Для связи между техническими и геометрическими ограничениями, возникающими при разработки управляющих программ для многофункционального станка с ЧПУ, вводится понятие кинематическая стратегия обработки (КСО)это набор технологических, геометрических и кинематических правил и ограничений, на основе которых строится траектория обработки заготовки (таблица).


Пример КСО

Обрабатываемый КТЭ

Торец


Название

Продольная КСО

Поперечная КСО

Визуальное представление





Лингвистическое описание

Резец совершает продольное движение резания, поперечный выход из зоны резания, продольное вспомогательное движение

Резец совершает поперечное движение резания, продольный выход из зоны резания, поперечное вспомогательное движение

Требования

Большая длина припуска, нежесткая заготовка, увеличивает скорость обработки

Нежесткое закрепление
в патроне

Ограничения

Нежесткое закрепление в патроне

Нежесткая заготовка

Многие параметры КСО являются нечеткими, например эксперт способен сделать заключение о применяемой траектории при точении торца, оценив величину припуска как среднюю, большую или маленькую. Кроме того, многие параметры будут иметь разное абсолютное числовое значение в зависимости от заготовки. Поэтому для построения математического описания стратегии обработки применяется теория нечетких множеств Л.А. Заде [2].

В рамках рассматриваемой работы при математическом описании стратегии обработки (N), использовался следующий набор:
N = , L, Mts, Fj, Lj, Mp, Mm, a, M, To, G>,
где D – диаметр обрабатываемого элемента; L – длина обрабатываемого элемента; Fj – сила зажатия заготовки в патроне; Lj – вылет заготовки;
a – припуск; Mp – местоположение обрабатываемого элемента на детали; Mts – наличие тонкой стенки в обрабатываемом элементе; Mm – наличие материала перед и после обрабатываемой поверхности; To – вид термообработки; G – глубина КТЭФ; М – материал определяются четкими значениями.
Список литературы
1. Аверченков, А.В. Кинематическая и инструментальная стратегии обработки конструкторско-технологических элементов деталей // Известия ВолгГТУ. – 2011. – Вып. 11, № 9 (82). – С. 126–130.

2. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. – М. : Мир, 1976. – 168 с.

УДК 004.94
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ КОНСТРУКЦИЙ ИЗДЕЛИЙ В

УСЛОВИЯХ ПРИМЕНЕНИЯ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ
В.И. Аверченков, В.А. Шкаберин

Брянский государственный технический университет, Россия



e-mail: vash@tu-bryansk.ru
Разработка нового изделия – сложная конструкторская задача, связанная не только с достижением требуемого технического уровня этого изделия, но и с приданием его конструкции таких свойств, которые позволяют максимально снизить затраты труда, материалов, энергии на его разработку, изготовление, техническое обслуживание и ремонт, т. е. с обеспечением его технологичности. Обеспечение технологичности конструкций изделий (ТКИ) является важной функцией подготовки производства, предусматривающей взаимосвязанное решение конструкторских и технологических задач, направленных на повышение производительности труда, достижение оптимальных трудовых и материальных затрат, сокращение времени на производство, техническое обслуживание и ремонт изделия.

В настоящее время основой компьютерной подготовки производства промышленного предприятия или деятельности проектной организации являются интегрированные САПР (CAD/CAM/CAE-системы). Однако широкое внедрение интегрированных САПР в машиностроении и использование их при подготовке производства не затрагивают множество вопросов отработки изделий на технологичность из-за отсутствия формализованных методов их решений. Обеспечение ТКИ необходимо рассматривать в рамках концепции CALS, так как при этом изделие воспринимается как объект проектирования, производства и эксплуатации. Само понятие «технологичность изделия» относительно и учитывает конкретные производственные условия предприятия-изготовителя, будущие условия эксплуатации изделия и множество других факторов.

Одним из эффективных методов обеспечения ТКИ в современных условиях применения интегрированных САПР (CAD/CAM/CAE-систем) как важной составляющей CALS-технологий является использование на этапах конструирования изделий интеллектуальных компонентов, содержащих в формализованном виде знания по обеспечению ТКИ.

Были разработаны концепции, математические модели и алгоритмы реализации задач обеспечения технологичности конструктивных форм деталей в условиях применения интегрированных САПР. На основе теоретических исследований построена интеллектуальная подсистема, основой которой явилась база знаний, содержащая рекомендации по улучшению технологичности конструкций деталей. База знаний в общем виде содержала следующие структурные элементы: текстовое описание рекомендации; иллюстрации технологичных и нетехнологичных конструкций; формализованный запрос для определения соответствия конструкции требованиям рекомендации, который представлял собой кодированные сведения о нетехнологичном сочетании; алгоритм замены нетехнологичных элементов конструкции технологичными; кортеж дополнительной информации по каждой рекомендации. К дополнительной информации относятся идентификатор (номер) рекомендации в базе знаний; идентификатор лица, заполнившего рекомендацию; дата внесения рекомендации в базу знаний; признак применяемости рекомендации, предназначенный для исключения рекомендации из рассмотрения без ее реального удаления из базы знаний и др.

Интеллектуальная автоматизированная подсистема эффективно используется: 1) в качестве информационно-справочной системы для конструкторов непосредственно в процессе проектирования деталей и сборочных единиц; 2) для формализованного представления технологами новых рекомендаций; 3) для обучения и повышения квалификации инженерных кадров (конструкторов и технологов).

Для реализации любого интеллектуального модуля требуется представить предметную область в формализованном виде. Как правило, при этом проводится большой объем работ по систематизации и классификации понятий предметной области, описанию взаимосвязей между этими понятиями, определению типов решаемых задач.

В настоящее время активно ведется работа по формализации описания предметной области «Обеспечение ТКИ в САПР» на основе онтологического подхода. Представление знаний по предметной области в виде онтологии позволяет быстро определять связи между понятиями предметной области, что в свою очередь должно привести к сокращению сроков проектирования баз знаний для решения проблемно-ориентированных задач в рамках предметной области.

Созданная онтология предметной области «Обеспечение ТКИ в САПР» в среде Protégé включает более 20 основных классов («Рекомендации по обеспечению ТКИ», «Технологический контроль конструкторской документации», «Интегрированные САПР», «Показатель ТКИ», «Оценка ТКИ» и др.), более 15 вспомогательных («Изделие», «Материал», «Этапы жизненного цикла промышленного изделия», «Технологическое оборудование» и др.) и используется для проведения научных исследований в области обеспечения ТКИ.


УДК 681.142.33:681.14
О МЕЖУРОВНЕВОЙ КООРДИНАЦИИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЗАЩИЩЕННОЙ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ ПРОМЫШЛЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
А.С. Агеев1, И.Б. Саенко2

1Ленинградское отделение Центрального научно-исследовательского института связи, Санкт-Петербург, Россия;

2Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН

e-mail: ibsaen@mail.ru
Защищенные мультисервисные сети (ЗМС) являются перспективным направлением создания телекоммуникационной инфраструктуры для территориально распределенных промышленных предприятий. ЗМС предназначены для обеспечения передачи разнородной информации с требуемым качеством и требуемым уровнем безопасности. Однако высокие требования по качеству и безопасности связи, предъявляемые к ЗМС в промышленных предприятиях, позволяют говорить о ЗМС промышленного назначения (ЗМС ПН) как об отдельном классе телекоммуникационных систем, требующем разработки научно-методического обеспечения для своего создания и эксплуатации. Одними из вопросов, которые остаются неисследованными в области управления ЗМС ПН, являются вопросы межуровневой координации автоматизированной системы управления (АСУ) ЗМС ПН. Целью настоящей работы является рассмотрение подхода к решению этой задачи.

АСУ ЗМС ПН строится по иерархическому принципу и управляет всеми процессами функционирования ЗМС, объединяя в единое целое отдельные функциональные составляющие системы [1]. Центр управления связью (ЦУС) является центральным органом в своем домене, ответственным за принятия решений во всем ему подчиненном комплексе подсистем ЗМС ПН. Так как каждая подсистема (функциональная задача) оптимизирует свою функцию цели, то их функционирование в совокупности не всегда будет направлено на достижение глобальной цели.

Для достижения согласованного функционирования отдельных подсистем ЗМС ПН параметры их функционирования необходимо координировать [2].

Рассмотрим в качестве примера задачу оптимальной координации решений в двухуровневой системе управления, состоящую из N элементов локальных систем нижнего уровня и одного элемента верхнего уровня – «координатора». В данном контексте функции координатора выполняет ЦУС.

Пусть вектор Xi, относящийся к i-му сетевому элементу нижнего уровня (i = ), удовлетворяет локальным ограничениям Xi Si Eni., где Siмножество в ni-мерном евклидовом пространстве. При передаче информации на верхний уровень управления происходит ее агрегирование. Агрегированные показатели обозначим в виде fij (Xi), = . Отметим, что dim(Xi)m. Обобщенная целевая функция ЦУС может быть представлена в следующем виде:



Пусть X0 = {x0,ik}, i = , k = , где x0,ik – количество k-го ресурса, поставляемого i-му элементу. Тогда справедливы ограничения

Пусть показатель эффективности некоторого элемента будет пропорционален его суммарному ресурсу. Тогда задача оптимальной координации решений заключается в нахождении максимума целевой функции при вышеуказанных ограничениях:

где cij – вес j-го показателя i-го элемента, dik – вес единицы k-го ресурса, поставляемого i-му элементу.

Известно [2], что элементы нижнего уровня не могут увеличить значение какого-либо показателя по сравнению с показателем, оптимальным с точки зрения ЦУС, без уменьшения прочих показателей. Следовательно, оптимальное значение целевого значения ЗМС ПН может быть обеспечено только при решении задачи координации межуровневого управления в вышеприведенной постановке. Для решения поставленной задачи предлагается использовать обобщенный симплекс-метод и методы теории нейронных сетей.
Список литературы
1. Гребешков, А.Ю. Стандарты и технологии управления сетями связи / А.Ю. Гребешков. – М. : Эко-Трендз, 2003. – 288 с.

2. Уланов, Г.М. Методы разработки АСУ промышленными предприятиями / Г.М. Уланов, Р.А. Алиев, В.П. Кривошеев. – М. : Энергоатомиздат, 1983. – 320 с.


УДК 004.9
СОЗДАНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ
И ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ
ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ
РЕСУРСАМИ НА ОАО «МИНСКИЙ МОТОРНЫЙ ЗАВОД»

Н.П. Муха1, М.П. Мотузов2

1Обьединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск;

2ОАО «Минский моторный завод», Беларусь

В настоящее время на передовых предприятиях мировой индустрии интегрированная система управления на базе информационных технологий является одной из основных систем жизнеобеспечения и управления предприятием. Для увеличения объемов выпускаемой продукции, разработки и запуска в производство конкурентоспособных изделий на


ОАО «Минский моторный завод» (ММЗ) требуется широкое освоение информационных технологий на всех этапах жизненного цикла дизельных двигателей в интеграции с инновациями в технологической и производственной сферах.

Действующая интегрированная система управления предприятием на ММЗ была разработана и поддерживается в актуальном состоянии специалистами отдела автоматизированной системы управления предприятием (АСУП). В своей основе все программы АСУП разработаны в СУБД FoxPro или Clipper. На современных ПЭВМ выполняется эмуляция MS-DOS, однако сегодня настала необходимость перейти к современным системам управления предприятием.

Основной недостаток разработанной заводом АСУП состоит в том, что используемое программное обеспечение не позволяет управлять предприятием в режиме реального времени, а только в разрезе суток или запроса. Кроме того, сформированные базы данных по подсистемам управления не оптимизированы, имеют некоторое дублирование информации и логические связи между данными не организованы. Вследствие этого отсутствует качественный эффект от применения персональных компьютеров и сетевых информационных технологий. Степень автоматизации процессов формирования конструкторской, технологической и планово-экономической информации по заказам не соответствует требуемому современному уровню. Это отрицательно сказывается на сроках и качестве подготовки производства, не позволяет в режиме реального времени применить электронные данные для планирования и управления производством. Поэтому ставится задача перехода к комплексной системе автоматизации с учетом специфики документации и серийного производства изделий предприятия, которая охватывала бы все процессы управления электронной конструкторской и технологической документацией, подготовки производства, автоматизации планирования потребных ресурсов и управления производством на базе современных сетевых технологий и электронного технического документооборота структурированных документов в режиме реального времени

Интегрированная система и информационная технология представлены комплексами методических, информационных, программных и нормативных средств поддержки жизненного цикла дизельных двигателей в областях конструирования, технологической подготовки производства, управления производством, ресурсами и качеством продукции, комплектами проектов стандартов предприятия.

На данный момент разработаны и внедрены компоненты электронного документооборота в процессах конструирования и технологической подготовки производства дизельных двигателей, в котором:


  • определен состав и типы конструкторских и технологических документов, включаемых в электронный технический документооборот предприятия, а также процедур их согласования, утверждения и архивирования;

  • разработаны бизнес-процессы по ведению данных и управлению жизненными циклами для конструкторских и технологических документов;

  • определены конфигурация и параметры электронного архива файловых и структурированных конструкторских и технологических документов для условий ММЗ;

  • конвертированы существующие в АСУП конструкторские данные;

  • проведена интеграция системы управления электронной конструкторской документацией с системами автоматизированного проектирования.

Внедрение АСУП позволяет уменьшить время разработки и количество ошибок в конструкторской и технологической документации, сократить сроки и повысить качество подготовки производства изделий. Интегрированная с электронным техническим документооборотом система управления производственными ресурсами позволит сократить время расчета затрат и себестоимость изделий.
УДК 629.3: 338.24: 5.19.85
СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ

И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ

ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗДЕЛИЙ
С.Н. Анкуда1, И.М. Хейфец1

1Минский государственный высший радиотехнический колледж, Беларусь

e-mail: ankuda@mgvrk.by
Обеспечить показатели качества изделий в пределах рекомендуемых значений с использованием статистических методов контроля позволяет управление основными технологическими факторами.

В этой связи прежде всего требуется определить процессы производства и обслуживания, результаты которых не могут быть проверены с помощью последующего мониторинга и измерений. К ним относятся процессы, недостатки которых становятся очевидными только после начала использования продукции или после предоставления услуги. Поэтому на предприятии необходимо определить перечень специальных процессов, установить методики их оценки с точки зрения достижения планируемых результатов путем определения критериев и требований, а также методики подтверждения качества и управления специальными процессами, используя специализированные методы измерения и контроля, формы и порядок регистрации параметров качества.

При отсутствии линейной корреляции контролируемых параметров Y1, …Y4, …Yn с технологическими факторами Х1, ...Хi , …Xm , и при тесной взаимосвязи факторов Х1, ...Хi, …Xm, когда результаты расслоения гистограмм Y1, …Yk, …Yn, не позволяют существенно снизить дисперсию, в качестве статистической модели применяются полиномы, как квадратичные, так и другой степени. Для построения и оценивания степенных функций используется дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ.

Квадратичные уравнения


Yi = b0 + bi + Xi +bijXiXj +biiX,
где b0, bi, bij, bii – коэффициенты регрессии (получают с помощью математического планирования экспериментов, для которого вследствие существенной нелинейности параметров и тесной корреляции факторов рекомендуется центральный композиционный рототабельный униформ-план второго порядка).

Значимость коэффициентов регрессии определяется по критерию Стьюдента, а адекватность модели оценивается по критерию Фишера.

Изучение коэффициентов bij, описывающих взаимодействие факторов XiXj на многоугольниках предпочтений, дает возможность определить значимость взаимной корреляции факторов по диаграммам Лоренца, в которых XiXj ранжируются в порядке возрастания, а их значения, в отличие от многоугольников, разделены на 2 (чтобы в сумме получить 100 %). Анализ линейных коэффициентов bi (а также нелинейных bii) полученных математических моделей по диаграммам Парето, в которых (а также ) ранжируются в порядке убывания, позволяет выявить степень влияния факторов на исследуемые параметры.

Для различных параметров Y1, ... Yk , ...Yn с учетом степени влияния и значимости взаимной корреляции, факторы Х1, ... Хi , ... Хm в порядке предпочтения (®) или при его отсутствии (=) располагаются в ряды. Так как для управления параметрами Yk целесообразно использовать наиболее влиятельные и наименее коррелированные с другими факторы, то выбираются такие Хi , расстояние между которыми в ряду минимально.

Для комплексной оптимизации параметров качества и управления технологическим процессом применяется диаграмма «причины – результат», для которой в качестве цели рассматривается обобщенная функция желательности Харрингтона:
Z = ,

где dk = exp[-exp(-Yk)].

Для желательностей dk предлагаются шкалы, составленные исходя из значимости параметров Yk и рассмотренных на диаграмме «причины – результат» возможностей их регулирования технологическими факторами Хi.

На диаграммах в качестве главных причин указываются параметры Yk , которые, в свою очередь, обусловлены факторами Хi. Для каждой причины в порядке значимости согласно диаграммам Парето выделяются первоочередные факторы и в соответствии с многоугольниками предпочтений указываются основные взаимосвязи факторов.

Согласно ранжированию параметров определяются регулируемые диапазоны на шкалах желательностей. Комплексная оптимизация многофакторного процесса, представленного уравнениями квадратичной регрессии, проводится методом спирального координатного спуска по обобщенной функции желательности Z и сравнивается с оптимизацией отдельных параметров Yk.

По результатам оптимизации параметров и с учетом анализа диаграмм «причины – результат» сокращают число контролируемых параметров, исключая наиболее коррелированные, а также количество регулируемых факторов, не рассматривая наименее влиятельные из них.


УДК 658.012.011.56:658.512
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОБЕСПЕЧЕНИИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИЗДЕЛИЯ
Ю.М. Казаков

Брянский государственный технический университет, Россия



e-mail: kts@tu-bryansk.ru
Задачи повышения качества изделий, решаемые на этапах конструкторско-технологической подготовки производства, в условиях рыночной конкуренции являются одними из важнейших. При этом качество изделий во многом определяется обоснованностью принимаемых решений.

Одним из направлений повышения эффективности промышленного сектора экономики является применение современных информационных технологий, обеспечивающих интеграцию процессов, направленных на поддержку всего жизненного цикла продукции и ее компонентов. Достаточно актуально эта проблема стоит на этапе конструкторско-технологической подготовки производства при решении таких задач, как оценка на технологичность, разработка технологии изготовления и т. д. Методы оценки технологичности на основе моделирования технологических процессов (ТП) позволяют более точно учесть влияние производственных и технологических факторов. При этом оценивается не только ТП, но и обосновывается возможность изменения конструктивных особенностей детали.

Опыт использования информационных технологий в машиностроении показывает, что наибольший эффект от их применения может быть обеспечен при проектировании изделия и возможности моделирования в компьютерной среде процессов последующего изготовления с использованием базовых технологических переделов. Многообразие геометрических форм заготовок и готовых деталей, отображаемое в геометрическом описании объекта, значительно затрудняет формализацию и пос­ледующую автоматизацию технологического проектирования.

Традиционно используемые в CAD/CAM-системах типовые решения (обобщенные ТП) являются достаточно статичными; заменяя их объектно-управляемыми моделями, можно динамически изменять их, оптимизировать при изменении внешних условий. Инструментальным программным средством, поддерживающим технологию программирования с максимальным привлечением знаний и умений экспертов и пользователей, выступает интеллектуальная компьютерная среда. Она формирует и поддерживает модель предметной области, а также функциональные зависимости между отдельными свойствами объектов. На базе отдельных правил из сгенерированных программ составляются вычислительные модели.

Так для формирования проектных решений структурного синтеза технологического процесса была создана автоматизированная система, включающая модуль обработки экспертных данных и авто­матизированный банк данных методов обработки (АБД МО). В отличие от традиционного подхода разработки ТП, использование АБД МО как одной из составляющих общей системы позволяет решать ряд оптимизационных задач по выбору МО и задач динамического формирования планов обработок отдельных поверхностей на более ранних этапах проектирования.

В результате анализа логических связей и отношений между элементами технологического процесса формируется система взаимного информационного обеспечения проектных решений структурного синтеза. На каждом шаге задача выбора МО и формирования ТП имеет множественное решение. В этом случае выполняется пошаговая оптимиза­ция выбранных МО и формируется множество альтернативных вариантов решений. Система ограничений и критериев формируется на основе существующих технологических правил, ранжированных по приоритетам и предпочтительности их применения, и позволяет выделить те варианты, которые могут быть реализованы в конкретных производственных условиях. Процесс проектирования последовательности обработки осуществляется на основе сформированного множества комплектов технологических баз. При этом осуществляется динамическое формирование комплектов поверхностей и технологических процессов их обработки.

Таким образом, использование предлагаемого АБД МО при разработке технологического процесса методом диалогового синтеза позволяет динамически формировать возможные планы обработки поверхностей и оптимизировать выбираемые МО на каждом шаге.
Список литературы


  1. Автоматизация проектирования технологических процессов : учеб. пособие / В.И. Аверченков, Ю.М. Казаков.  Брянск : БГТУ, 2004.  228 с.

  2. Инновационные центры высоких технологий в машиностроении / В.И. Аверченков [и др.].  Брянск : БГТУ, 2009.  180 с.

  3. Технология машиностроения : учеб. пособие / В.И. Аверченков [и др.] ; под общ. ред. В.И. Аверченкова и Е.А. Польского.  М. :
    ИНФРА-М, 2010.  288 с.

УДК 004.03
ОСОБЕННОСТИ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ

В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ
И.Г. Возмитель

Международный университет «МИТСО», Минск



e-mail: i.vozmitel@tut.by
Современные тенденции развития информационного общества приводят к кардинальным изменениям определения профессиональной компетентности специалиста. Управление информацией, умение применять программные и информационные системы в своей практической деятельности, делать обоснованный выбор информационных систем – эти качества в настоящее время имеют высокий приоритет. Более того, эффективность работы предприятия определяется сейчас степенью использования (или, иными словами, степенью внедрения) интегрированных информационных систем.

Заметим, что характеристика условий работы любого предприятия в настоящее время имеет только одну постоянную и общую для всех составляющую. Речь идет о быстрых изменениях в окружающей среде.

Соответственно специалист должен уметь ориентироваться в информационной структуре предприятия и делать осознанный выбор глобальных и локальных стратегий повышения эффективности производства, выбор среди предлагаемых систем планирования ресурсов предприятий (на основе ERP-систем), систем поддержки и реализации процессов управления цепью поставок (SCM-систем), систем управления взаимоотношениями с заказчиками (CRM-систем) и электронного бизнеса
(e-commerce систем).

Овладевать новыми инструментами и методами можно в соответствующей виртуальной образовательной среде. Важность новых образовательных технологий подчеркивается и в действующей «Национальной программе ускоренного развития услуг в сфере информационно-коммуникационных технологий на 2011–2015 годы» [1]. Виртуальная образовательная среда Международного университета «МИТСО» позволяет получить необходимые навыки работы с информационными системами, такими как «Галактика», «Консультант Плюс», «1С:Предприятие» и др. Часть виртуальной образовательной среды университета – интернет-сервисы обучения, предлагающие образовательные услуги свободного доступа (например, intuit.ru, e-college.ru).

Стратегия технологически насыщенного обучения приведет к готовности специалистов к реальной жизни и работе в XXI веке и, соответственно, продвижению страны к экономике, основанной на знаниях. Надо отметить, что выполнение государственной программы «Электронная Беларусь» улучшило показатели Республики Беларусь в контексте Индекса готовности к электронному правительству, который публикуется раз в два года Департаментом по экономическим и социальным вопросам ООН (рисунок).

Индекс готовности страны к электронному правительству [2]
Индекс включает три показателя, характеризующих состояние человеческого капитала, ИКТ-инфраструктуры и веб-присутствия органов государственной власти [2]. По состоянию на 1.01.2012г. Беларусь заняла 59-е место среди стран мира, поднявшись на 11 позиций. Первые пять строчек индекса занимают Швеция, Финляндия, Дания, Нидерланды и Норвегия.

Раскрытие потенциала каждого специалиста через реализацию основных положений парадигмы «Образование будущего»: креативность мышления, непрерывное самообразование, профессиональное владение интернет-инструментами – является одним из ключевых факторов инновационного развития экономики страны.


Список литературы
1. Об утверждении Национальной программы ускоренного развития услуг в сфере информационно-коммуникационных технологий на 2011–2015 годы: Постановление Совета Министров Республики Беларусь, 28.03.2011, № 384. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.government.by/ru/solutions/1616. – Дата доступа : 29.07.2012.

2. United Nations Public Administration Network (UNPAN). Country Data View [Electronic resource]. – Mode of access : http://unpan3.un.org/egovkb/egovernment_overview/index. – Date of access : 29.07.2012.

УДК 002.53:/510.63:681.3.016
СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА

В ИНТЕРНЕТЕ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ

ПРЕДМЕТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ЗНАНИЙ
В.И. Аверченков, Ю.М. Казаков

Брянский государственный технический университет, Россия



e-mail: kts@tu-bryansk.ru
Динамичное изменение и увеличение информации требуют систематизации и структурирования для эффективного использования ее в производстве и при выполнении научных исследований. В связи с этим одной из наиболее сложных и актуальных проблем является обеспечение эффективного сетевого доступа к структурированным предметно-ориентированным информационным ресурсам для специалистов в предметной области. Первая задача при решении данной проблемы  задача мониторинга информационных ресурсов – призвана обеспечить поиск, сбор и агрегирование информации.

Анализ алгоритмов работы наиболее распространенных поисковых систем показывает, что не на одном из этапов не производится анализ соответствия метаданных с информационным наполнением страницы. Также в большинстве поисковых систем не используется кластеризация содержимого на тематические блоки и направления, либо кластеризация производится иерархически и с небольшой глубиной.

Создание интеллектуальных информационно-поисковых систем позволит обеспечить доступ к информационным ресурсам Интернета по конкретному направлению, снизить зашумленность информации, связать в единый комплекс информационные, программные и аппаратные ресурсы, а также обеспечить возможность их более полного использования.

В основу разрабатываемой системы доступа к информационным веб-ресурсам было положено создание интеллектуального портала, обеспечивающего удобный доступ к информации и ее аналитическое использование на основе сформированных пользовательских интерфейсов (сервисов).

Основой системы являются модули мониторинга (осуществляющий постоянное сканирование информационного пространства и выбирающий необходимую информацию на основе мультиагентных технологий); аналитики и кластеризации информационных ресурсов; обработки пользовательских запросов. Главные функции модуля мониторинга: настройка модуля (по шаблону) на структуру представления поисковых индексов конкретной информационно-поисковой системы; формирование БД запрещенных и предпочтительных ресурсов; формирование БД индексов (адресов) по каждому запросу соответствующей предметной области; формирование хранилища данных найденных ресурсов (документов); формирование таблицы связи атрибута семантической сети предметной области с адресом информационного ресурса.

При такой организации поиска на этапе формирования образа релевантного документа из пользовательского запроса выделяются смысловые структуры: значимые слова и термины предметной области. Эти смысловые структуры затем используются для формирования поискового образа с применением эвристических правил и вывода на онтологии. При этом выполняется преобразование пользовательского запроса в соединенный логическими связками набор терминов и понятий, которые будут использоваться поисковой системой.

После преобразования исходного запроса с использованием онтологии пользователю в режиме диалога предлагается уточнить поисковое предписание. Расширенный и уточненный таким образом запрос автоматически модифицируется в запрос к поисковой системе. Задаются параметры поиска, специфичные для каждой системы. После проведенного анализа документов результаты поиска отображаются в удобном пользователю виде.

При построении онтологии предметной области в первую очередь формируется список терминов, на основе которого создана модель системы. Например, в число терминов, связанных с предметной областью CAD-CAM-CAE-технологий, вводились такие понятия как САПР, система, CALS-технология, модель, проектирование, геометрическое ядро и т. п.

Разработанная система универсальна в том смысле, что подходы, используемые в ней, не зависят от конкретной предметной области и она может быть настроена на работу с информацией из широкого спектра различных предметных областей.
Список литературы


  1. Система формирования знаний в среде Интернет / В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2008. – 181 с.

  2. Аверченков, В.И. Мониторинг и системный анализ информации в сети Интернет / В.И. Аверченков, С.М. Рощин. – Брянск : БГТУ, 2006. – 160 с.

UDC 519.854.2


Solution Algorithms for the Two-Station Single Track Railway Scheduling Problem
E.R. Gafarov, A. Dolgui

Ecole Nationale Superieure des Mines, CNRS UMR6158, LIMOS, F-42023 Saint-Etienne, France



e-mail: axel73@mail.ru, dolgui@emse.fr


Каталог: event
event -> Доклад о ситуации с обеспечением прав человека в европейском союзе
event -> Разнарядка
event -> Занятие первое. Работа с файловым менеджером Total Commander
event -> Инструменты ретуши Adobe Photoshop
event -> Семинар будет проходить 27 и 28 января. Курс «Скульптура бровей»
event -> Пиганов Михаил Николаевич профессор кафедры ктэсиУ, член оргкомитета; Зеленский Владимир Анатольевич профессор кафедры ктэсиУ, отв секретарь оргкомитета. Пленарное заседание


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   16


База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница