АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Проект автоматизации АЗС Центральной Европы компании «Лукойл» ИСУ ЗРСО (интегрированная система управления зарубежными сбытовыми региональными обществами)

Читайте также:
  1. Chef project skill secrets поможет Вам в запуске нового проекта.
  2. FIDELIO V8 - новое поколение систем управления для гостиниц
  3. II Художественная культура Западной Европы и Северной Америки
  4. II. Виды работ по подготовке проектной документации
  5. II. Технико-экономическое обоснование предпринимательского проекта.
  6. III. Лексика как система (8 часов)
  7. IY. ОРГАНИЗАЦИОННАЯ СТРУКТУРА И ОРГАНЫ УПРАВЛЕНИЯ КЛУБА
  8. SCADA как система диспетчерского управления
  9. SCADA как часть системы автоматического управления
  10. SCADA система Citect
  11. SCADA системы как инструмент проектирования АСУ ТП
  12. SCADA-система: назначение и функции

Но основная проблема заключалась в сложном многоуровневом управлении (АСУТП-МЕS-ИСУ см. файл с вопросом САПР) и специфических особенностей системы распределения и сбыта продукции с большим числом факторов риска. Они так или иначе сопряжены с динамично меняющимися структурой и спецификой бизнес-среды, глобальной изменчивостью товарно-финансовых рынков сырой нефти и нефтепродуктов, конкурентным противостоянием, неодинаковыми возможностями и ограничениями региональных товаропроводящих сетей, новациями в законодательных требованиях. К наиболее существенным факторам риска в данном контексте следует отнести следующее:

  • Операционная сложность поставок со множественными неопределенностями в деловой среде.
  • Разнообразие товарно-коммерческих операций.
  • Большой круг лиц, участвующих в формировании решений на уровне линейного руководства в разветвленной сети, что снижает адекватность и лимитирует скорость их принятия.
  • Зависимость от организаций, осуществляющих транспортировку.
  • Продолжительные циклы, относительная инерционность и негибкость производства. Как следствие – ограниченные возможности варьирования одновременно товарным ассортиментом и обьемами оперативного наполнения. Другая особенность заключается в том, что поставки с перерабатывающих предприятий являются процессо-обусловленными, а единицы продукции, за исключением фасованной, - псевдодискретными.
  • Неоптимальная логистическая инфраструктура наряду с объективными географическими, ценовыми и другими ограничениями – по числу экономически выгодных вариантов (мест), срокам поставок.

Перечисленное выше увеличивает обьемы обработки и без того огромного числа вариантов решений, вероятность ошибок в документах операционного учета и, в конечном итоге, создает высокий совокупный риск потери надежности и производительности в распределительной системе, крайне осложняя управление традиционными методами. Указанные факторы и проблематика потребовала выработки стратегического, целенаправленного подхода к разработке ИСУ ЗРСО, применения более совершенных методик и специализированных технологий проактивного планирования и совместного оперативного управления цепочками сбыта и поставок. Для поддержания уровня конкурентоспособности и адаптивности были необходимы, прежде всего средства интеллектуальной поддержки далеко не очевидных либо компромиссных управленческих решений по отгрузке и распределению нефтепродуктов, контролю запасов, исключению (минимизации) срывов планов поставок по договорам ит.д.

ИСУ ЗРСО разрабатывалась на основе распределенного искусственного интеллекта на базе систем, основанных на продукционных правилах, и рассуждениях на основе прецедентов (см. рис).

Рис. Архитектура пилотного проекта ИСУ ЗРСО.

Описание прикладного интеллектуального программного комплекса поддержки принятия решения.

В интеллектуальном комплексе используется два вида технологий выводов – на логических (продукционных, см. выше) правилах и суждениях по прецедентам. Алгоритм распознавания сравнивает описание распознаваемого объекта с таблицей распознавания и принимает решение: к какому классу следует отнести этот объект. Решение выносится на основе вычисления степени близости распознаваемого объекта с объектами, принадлежность которых к заданным классам известна.

С помощью инструментальных интеллектуальных средств (см. описание KAPPA выше) в проекте создана прикладная интеллектуальная система прогнозирования процессов в ситуациях для исследуемой проблемной области и соответствующие действия системы управления по разрешению ситуации и контроля их выполнения.

Целостное описание ситуации экспертом обеспечивается при наличии полного набора характеризующих эту ситуацию показателей. Наиболее удобной и надежной формой для предоставления исходных экспертных знаний являются прецедентные пары "информационное описание ситуаций" – "вывод по ситуации", которые получаются в ходе заблаговременного анализа экспертом возможных ситуаций, либо в ходе практической работы по оценке конкретной ситуации.

Для учета множества факторов исходный набор показателей разбивается на фрагменты, которые объединяют в своем составе показатели, образующие относительно самостоятельную смысловую группу. Задача оценки ситуации разбивается на ряд частных задач. Выводы, формируемые частными задачами, составляют показатели более высокой степени обобщения, которые служат исходными данными для частных задач следующего уровня иерархии и т.д. Такой процесс декомпозиции общей задачи оценки приводит к образованию многоуровневой иерархии связанных по входу - выходу частных задач, а ее решение позволяет сформировать систему выводов по отдельным аспектам и общий вывод о степени соответствия сложившейся ситуации целям управления.

Каждая задача (подзадача) в принятой трактовке представляет из себя совокупность функциональных зависимостей, описывающих исходную ситуацию и вывод по ситуации. Данные о функциональной зависимости представляются в виде экспертных таблиц, содержащих прецедентные пары "набор показателей ситуации – вывод о ситуации".

С использованием подсистемы логического вывода обобщенной оценки ситуации и формирование объяснений строятся правила и пополняется база знаний. Решение прикладной задачи осуществляется путем применения правил из базы знаний к данным о текущей ситуации.

Выводы о ситуации формируются путем логико-аналитической обработки данных о ситуации в целом и объектах проблемной области. Причем полагается, что по ситуациям, характерным для данной проблемной области, это данные предварительно формируются информационными источниками на основе добываемой ими первичной информации о состоянии и деятельности объектов наблюдения (показатели и массив подтверждающих их сведений).

В дальнейшем при составлении логической схемы соответствующих информационных структур такое представление развертывается в систему нормализованных реляционных таблиц "данные – подзадача" и многомерных таблиц "базы фактов" и "базы правил". Таблицы решений определяют заданное соответствие между ситуациями и решениями.

Система обеспечивает в диалоге с экспертом автоматизированную настройку на исследуемую проблемную среду путем ввода в систему основных понятий, атрибутов, их возможных значений, связей между ними, а также типов возможных ситуаций, характерных процессов и интерактивное взаимодействие с пользователем в процессе ее функционирования. В системе предусмотрено использование (адаптация) различных моделей процессов для исследуемой проблемной области с возможными последовательностями процессов и взаимосвязей между ситуациями. Модель процесса задается в виде совокупности ситуаций.

Ситуация представляется совокупностью событий. Событие означает установление определенного значения или достижения некоторой границы значения одного или нескольких атрибутов объекта (объектов). Таким образом, событие характеризуется изменением состояния одного или нескольких объектов. Возможная последовательность протекания процессов задается их последовательностью и отношением предусловия между ситуациями. Отношение предусловия означает, что обязательным условием возникновения ситуации является не только наступление характеризующих ее событий, но наступление одной или нескольких задаваемых в отношении предусловия ситуаций. Формирование информационных сообщений имитирует процесс сбора от внешних источников (операторов системы или автоматических датчиков) сообщений об изменениях.

При моделировании процесса прогнозирования механизм логического вывода запускается автоматически через установленные промежутки времени. Сопоставляя заданные модели процессов с поступающими информационными сообщениями, осуществляет выдачу рекомендаций в реальном времени пользователю и реально происходящих процессах. Получаемая информация дает объективную оценку происходящих процессов и позволяет осуществлять прогнозирование их протекания и осуществлять контроль выполнения задаваемых управляющих воздействий.

Результаты прогнозирования визуально отображаются на электронных картах объектов. Данная подсистема является инвариантной к проблемной области и реализует все функции, присущие современным геоинформационным системам (ГИС, более подробно о ГИС, см. файл с вопросом ГИС).

В комплексе предусмотрена возможность моделирования всего процесса от оценки ситуации до контроля выполнения управляющих воздействий. Предусмотрена возможность настройки комплекса для функционирования в распределенном варианте отдельных элементов организации (органа управления) в целом.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)