Файл: Голенко Д.И. Статистические модели в управлении производством.pdf

фикация структуры при изменении направления процес­ са, «плавающая» топология работ).

Действия последних двух факторов наглядно прояв­ ляются при выполнении научно-исследовательских, проектно-конструкторских и опытно-промышленных ра­ бот. Здесь случайность в процессе управления в большей мере связана с трудностями точной оценки умственных способностей, а также физических и психологических возможностей исполнителей. Кроме того, процессы созда­ ния нового сложного комплекса нередко определяются на основе оценки ранее выполненных этапов этого про­ цесса; успех или неудача обусловливает выбор структу­ ры работ (вида работ и их взаимосвязей) на дальнейший период функционирования системы управления.

Следует отметить, что влияние факторов первой груп­ пы носит в общем случае регулярный характер. Это поз­ воляет с учетом повторяемости комплекса производствен­ ного условия выяснить закономерности варьирования на­ блюдаемых признаков для отображения их в модели.

В наибольшей степени на процессы управления воз­ действуют случайные факторы, связанные с участием в управлении человеческих коллективов, например, субъ­ ективный характер принятия решений руководителем, особенно на стадии оперативного управления в условиях острого дефицита времени и неполной информации.

цепь управления звена, функции которого состоят в опре­

в перспективе факторов. Таким образом, задачи прогно­ зирования развития производства и воздействий на про­ изводство окружающей среды, а также сроков и условий реализации плановых решений и их последствий имеют вероятностный характер. Источником случайности при исследовании производства с помощью математических моделей может стать следующее обстоятельство. Реаль­ ное производство представляет собой сложную систему, состоящую из большого числа элементов, находящихся в тесном взаимодействии. При исследовании таких сис­ тем невозможно учесть все элементы и все связи элемен­ тов производства, и отказ от рассмотрения второстепен­ ных элементов и связей сообщит результирующему дей-

ствию оставшихся элементов системы характер случай­ ности, хотя возможно, что первоначальная система имела детерминированную природу. Отсюда вытекает следу­ ющий вывод: современное производство должно иметь в качестве адекватной математической модели стохасти­ ческую модель.

Такой вывод не исключает возможности применения детерминированных математических моделей для реше­ ния конкретных задач управления производством в тех случаях, когда их использование не вносит существенных погрешностей в параметры, необходимые для управления. Следует отметить, что в настоящее время детерминиро­ ванные модели нередко применяются в управлении тех­ нико-экономическими системами даже тогда, когда необ­ ходимость использования стохастической модели очевид­ на. Такое пренебрежение к вероятностной природе производства и отказ от применения вероятностных мо­ делей вносит систематическую ошибку в конечные ре­ зультаты исследований и не позволяет получать опти­ мальные решения. Поэтому при решении задач управле­ ния производственными системами необходимо разумное сочетание детерминированных и стохастических моделей. Важные проблемы управления производством па ста­ диях перспективного и текущего планирования и опера­ тивного регулирования, где случайные факторы прояв­ ляются наиболее существенно, должны решаться с при­ менением стохастических моделей. Менее существенные задачи для некоторых производственных подразделений могут быть решены с помощью детерминированных мо­ делей, если дополнительный учет случайных факторов не дает ощутимых результатов. В последнем случае исход­ ными данными задачи могут служить результаты реше­ ния общих задач на стохастических моделях.

При разработке математических моделей сложных технико-экономических объектов возникает ряд проблем, связанных с необходимостью создания модели, адекват­ ной объекту моделирования, и формулирования принци­ пов, обеспечивающих эту адекватность.

Многообразие проблем, связанных с адекватным опи­ санием объектов производства, требует четкого форму­ лирования методологических принципов построения ма­ тематических моделей.

Отличительная особенность постановки и решения

задач построения моделей состоит в том, что наиболее существенные стороны процессов управления в больших и сложных системах описываются, как правило, комбина­ торными моделями весьма большой размерности. В пос­ ледних, как правило, используются структурные особен­ ности конкретной задачи и ее содержательная постанов­ ка. Это значит, что одним из главных моментов форма­ лизации исследуемых процессов функционирования произ­

другой. Отсюда вытекает первый принцип создания мо­ делей: чем сложнее рассматриваемая система, тем по возможности упрощеннее должно быть ее описание, умышленно утрирующее типические свойства исследуе­ мой системы и игнорирующее менее существенные.

Весьма важную роль в реальных производственных системах играют, как указывалось выше, случайные фак­ торы и условия неопределенности, обусловленные воздей­ ствием внешней среды на систему, а также случайным характером связей внутри последней. Поэтому независи­ мо от способов реализации принципа упрощения поведе­ ние исследуемых процессов управления должно описы­ ваться в вероятностных категориях и в основу моделей должны быть положены статистические закономерности. Последнее формирует второй принцип математического моделирования производственных объектов.

При разработке модели для решения задач управле­ ния производством необходимо найти математические закономерности, достаточно полно характеризующие сос­ тояние управляемых элементов, потоки информации, процессы ее передачи и преобразования,, выдачу управ­ ляющих воздействий и т. п. Весьма плодотворными при исследовании производственной системы являются мето­ ды машинного моделирования процессов функциониро­ вания этой системы, опирающиеся на алгоритмическое представление таких процессов. Наиболее перспективно применение ЭВМ, универсальные вычисления которой позволяют моделировать как дискретные, так и непре­ рывные процессы. ЭВМ является неотъемлемым элемен­ том системы управления, который, обладая эволюцион­ ной незавершенностью и универсальностью, способствует развитию системы в целом и содержит потенциальную воз­ можность функционального преобразования управляю-

щей системы. Благодаря ЭВМ создаются практически неограниченные возможности автоматизации и механи­ зации сложных процессов, различных по своему физи­

ЭВМ) до элементов человеческого поведения, имитиру­ емых электронными системами управления. Взаимодей­ ствие человека с ЭВМ в указанном смысле — реальная основа для создания высокоавтоматизированных систем управления. Поэтому третьим принципом построения мо­

К разработке систем управления производством тре­ буются совсем иные подходы, чем к проектированию раз­ личного рода технических систем. Основным условием построения как самих систем управления, так и их мате­ матических моделей является прежде всего необходи­ мость координировать работу человека и ЭВМ. Напри­

партнером, помогающим человеку принимать правиль­ ные и обоснованные решения.

Сложные системы управления, состоящие из очень большого числа взаимосвязанных и взаимозависимых элементов, строятся, как правило, по так называемому иерархическому принципу. Соблюдение этого принципа приводит к минимальному количеству связей между элементами структуры. Построение иерархических мо­ делей систем управления связано с необходимостью учета одновременно выдвигаемых требований иденти­

мизации числа ступеней иерархии, однако с учетом возможностей каждой ступени по переработке инфор­ мации, необходимой для целей управления.

Многосвязанность элементов системы (взаимосвязь подсистем в одном уровне и между различными уров­ нями иерархии) усложняет процесс моделирования. Необходимо четко определить и селекционировать множество связей между уровнями системы. Отсечка

них уровней должно допускать их независимое от верх­

нию эффективности. Уменьшение потерь от нарушения

модульного построения [1.20]. Модульность, как след­

построения моделей производственных систем будем считать:

— упрощение при сохранении необходимого разно­

ся на двух важнейших классах таких моделей: анали­

ческое решение проблемы невозможно, а эксперимент

и с последующей обработкой полученных статистиче­

встречающиеся в сложных технико-экономических си­

Следует отметить, что из класса имитационных мо­ делей сложных систем можно выделить такие модели,

решены некоторые весьма важные задачи управления,

ционным моделям, имеющим стандартную форму пред­ ставления, относятся, например, модели сетевого пла­ нирования, применяемые в ряде случаев для решения задач управления; модели календарного планирова­ ния в классической постановке, когда «п» деталей об­