Методы интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО Мониторингу КОЛЕСНЫХ ПАР ГРУЗОВЫХ ВАГОНОВ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (транспорт)

Молчанов Константин Евгеньевич

Москва 2013

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы. В настоящее время в железнодорожной отрасли наблюдается острая нехватка инструментов, которые могли бы позволить руководителям и лицам, принимающим управленческие решения, создавать компьютерные модели для анализа и управления процессами, протекающими в этих отраслях, таким образом, оказывая интеллектуальную поддержку при принятии управленческих решений. Такие инструменты позволят руководителям и лицам, принимающим управленческие решения, смоделировать интересующие процессы при разных режимах работы, увидеть, какие возникают проблемы при работе этих процессов и как то или иное управленческое решение влияет на развитие рассматриваемых процессов. Рассмотрим одну из множества текущих проблем в этой отрасли.

В результате реформирования железнодорожной отрасли и с появлением частных ремонтных предприятий на территории России возникает проблема неполучения данных о колесных парах от таких предприятий. Также в связи с тем, что колесные пары могут быть сформированы и отремонтированы или списаны за пределами РФ, а затем поступать в эксплуатацию на сеть железных дорог РФ, значительная часть информации об этапах жизненного цикла может быть утрачена. Более того, стремительные технологические перемены и конкуренция приводят предприятия железнодорожной отрасли к необходимости выполнения серьезных и нередко противоречивых требований. Для того чтобы предприятию сохранить свою конкурентоспособность, требуется снизить себестоимость деятельности до минимума и обеспечить постоянные инвестиции в развитие технологий рабочих процессов, кроме того, борьба за качество продукта или услуги, которого требует рынок, вынуждает современные предприятия железнодорожной отрасли постоянно заниматься улучшением своей деятельности.

Это требует разработки новых технологий и приемов ведения бизнеса, повышения качества конечных результатов деятельности и, конечно, внедрения новых, более эффективных методов управления и организации деятельности предприятий. Как же современное предприятие может снижать себестоимость деятельности, заниматься инновациями и к тому же улучшать качество своей продукции или своих услуг? Одним из подходов к решению этих проблем является методология процессного управления или так называемый процессный подход. В основе процессного подхода к управлению лежит идея представления организации в виде набора процессов, а управление ее деятельностью - как управление этими процессами. Процесс для предприятия представляет собой непрерывную серию задач, решение которых осуществляется с целью создания выхода (результата).

Резюмируя вышесказанное, следует отметить, что предприятиям железнодорожной отрасли необходимо не только создавать новые и (или) изменять существующие процессы, но и эффективно управлять этими процессами для того, чтобы адаптироваться к изменениям и использовать новые возможности. Для описания процессов, которые протекают на предприятиях железнодорожной отрасли, в основном используют специальные графические нотации (например, IDEF0, IDEF3, BPMN) и соответствующее программное обеспечение (например, Rational Rose, BPwin, ARIS) или просто рисуют их «от руки». Следует отметить, что термины описание и моделирование процессов часто используются как синонимы. Однако моделирование является более общим термином. Моделирование предполагает создание некой формализованной модели процесса, тогда как описание - статическая схема (графическая) или набор таблиц. Очевидно, что, несмотря на всю сложность, моделирование процессов предоставляет проектировщику (аналитику) возможность рассмотреть процесс в динамике, то есть посмотреть, как работает процесс, увидеть «узкие места», внести некоторые возмущения в моделируемый процесс и т.д. Следует отметить, что процессы, которые протекают на предприятиях железнодорожной отрасли, чрезвычайно многообразны, но, несмотря на это, все они выполняются по определенной логике, и их можно описывать, разбивая на последовательность операций, которые выполняются в определенном месте и в определенное время.

В настоящее время для моделирования процессов применяют дискретно-событийное моделирование, которое является одним из видов имитационного моделирования. Анализ работ по проблемам имитационного моделирования процессов и соответствующего программного обеспечения (например, IBM Business Modeler, AnyLogic) позволяет утверждать, что в настоящее время имеются серьезные достижения в этой области, однако ряд проблем нуждается в более глубоком изучении. А именно то, что достаточно часто все эти модели основываются на теории систем массового обслуживания. Системы массового обслуживания являются мощным аппаратом для статистического моделирования. Однако они обладают ограничениями, связанными с тем, что, создавая модели, мы можем не знать наперед, что же будет в процессе выполнения, не знать статистику. С помощью таких моделей нельзя смоделировать динамику процессов мониторинга.

Как было сказано выше, для описания процессов в основном применяют графические схемы, которые наглядны и удобны в использовании. Чтобы создать такую схему, не требуется обладать каким-либо математическим аппаратом. Графическая схема более понятна человеку, однако по такой схеме нельзя сделать вывод о том, как развивается процесс во времени. Наличие данных проблем подтверждает актуальность научно-технической задачи по разработке методов интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов. А именно дать возможность руководителям и лицам, ответственным за принятие управленческих решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов, моделировать интересующие их процессы при различных режимах работы (при различных управленческих решениях). Следует отметить, что в настоящее время отсутствуют методы, опирающиеся на описание процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов в виде графических схем и одновременно с этим позволяющие анализировать их динамические характеристики, т.е. позволяющие смоделировать процессы при разных режимах работы и при разных управленческих решениях. Именно поэтому актуальной является разработка методов интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов, которые основываются на графических схемах, но позволяют получать динамические характеристики изучаемых процессов.

Под процессом мониторинга колесных пар грузовых вагонов будем понимать систематический сбор и обработку информации о техническом состоянии колес и колесных пар на железнодорожном транспорте, которая может быть использована для улучшения процесса принятия решений в целях повышения эффективности использования колес и колесных пар, качества обслуживающих и ремонтных мероприятий, снижения влияния рисков, возникающих при эксплуатации колесных пар, а также прогнозирования дальнейшего как краткосрочного, так и долгосрочного развития жизненного цикла колесной пары.

Под интеллектуальной поддержкой следует понимать следующее:

1) Разработку инструментальных средств описания исследуемых процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

2) Формирование методов и средств для анализа непротиворечивости организации исследуемых процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

3) Создание компьютерных моделей для управления и анализа исследуемых процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

Под динамическими характеристиками процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов следует понимать следующее:

1) Способность обеспечивать бесконфликтное течение процессов мониторинга и возможность достижения установившегося состояния, несмотря на воздействие различных по своему виду и роду возмущений.

2) Способность процессов мониторинга обеспечивать достижение заданной цели.

Под бесконфликтным течением процесса мониторинга будем понимать отсутствие конфликтных ситуаций при работе данного процесса, например, когда 2 и более объекта, участвующих в работе процесса претендуют на одну и ту же операцию.

Следует отметить, что проблемой моделирования процессов занимаются многие ученые по всему миру, например, Доенин В.В., Мендлинг Я., Репин В.В., Попов Э.В., Шерр А. и т.д. В настоящее время имеется достаточно широкий круг работ, посвященный проблеме моделирования процессов, однако в некоторых работах пренебрегают проблемами моделирования и анализа исследуемых процессов, а некоторые работы недостаточно уделяют внимания непротиворечивости организации исследуемых процессов. Очевидно, что моделирование процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов - это комплексная задача, решение которой состоит не только в том, что необходимо создание методов и средств для анализа непротиворечивости организации процессов мониторинга и моделирования этих процессов для анализа их динамических характеристик, но и в необходимости упростить, насколько это возможно, работу с этими методами и средствами, т.е. осуществлять интеллектуальную поддержку принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов.

В данной работе предложен новый подход к определению динамических характеристик процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов, который основан на их статическом описании в виде графических схем и построении на их основе аналитических форм, обеспечивающих анализ динамических характеристик - графоаналитический подход.

Целью диссертационного исследования является разработка методов интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов, которые основываются на графических схемах, отличающихся от существующих тем, что позволяют получать динамические характеристики изучаемых процессов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) Проанализировать существующие подходы к моделированию процессов, с помощью которых можно было бы моделировать процессы мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

2) Разработать аналитический подход к описанию и анализу процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

3) Разработать формализованную модель процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

4) Разработать методы и средства определения непротиворечивости организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

5) Разработать методы и средства, реализующие переход от статического описания процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов в виде графических схем к аналитической модели, которая позволяет анализировать динамические характеристики этих процессов.

6) Реализовать методы и средства выявления динамических характеристик процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

Научная новизна. Научная новизна состоит в том, что:

1) Разработан графоаналитический подход к описанию и анализу процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

2) Предложена модель, которая позволяет формализованным образом описывать процессы мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

3) Предложены и реализованы методы и средства определения непротиворечивости организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

4) Разработаны методы и средства, реализующие переход от статического описания процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов в виде графических схем к аналитической модели, которая позволяет анализировать динамические характеристики этих процессов.

5) Предложены и реализованы методы и средства выявления динамических характеристик процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

Теоретическая значимость работы заключается в возможности:

1) Формализовано описывать существующие и проектируемые процессы мониторинга колесных пар грузовых вагонов на железнодорожном транспорте.

2) Выявлять противоречия в организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов на предварительном этапе анализа их структуры, благодаря чему появляется возможность внести некоторые изменения в структуру изучаемого процесса до его моделирования.

3) Изучать воздействия на моделируемый процесс мониторинга колесных пар грузовых вагонов всякого рода случайных возмущений.

Практическая значимость. Практическая значимость работы обусловлена тем, что предложены методы и средства определения непротиворечивости организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов, позволяющие выявлять противоречия в организации процессов мониторинга на предварительном этапе анализа их структуры, что дает возможность внести изменения в структуру изучаемого процесса до его моделирования, а также методы и средства перехода от статического описания в виде графических схем к моделированию процессов мониторинга, что дает возможность получать их динамические характеристики. Разработанные методы позволяют оказывать интеллектуальную поддержку принятия решений на стадии проектирования процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов и добиваться их совершенствования в процессе реализации.

Методы исследования. Теоретическую основу исследования составили работы по: теории процессов управления, методологиям описания динамических процессов, методам и средствам моделирования и анализа динамических процессов, теории графов и теории транспортных процессов.

Научная обоснованность. Достоверность основных научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, обусловлена корректностью использования математических моделей при теоретической проработке созданных методов, корректностью постановок задач, удовлетворительной сходимостью полученных теоретических результатов с данными эксперимента, а также результатами практического применения разработанного программного комплекса и его внедрением.

Апробация работы. Основные результаты и выводы диссертационного исследования докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на ежегодных всероссийских научно-практических конференциях «Транспорт России: проблемы и перспективы» в 2007-2010 гг., ежегодных научно-практических конференциях «Неделя науки. Наука МИИТа-транспорту» в 2007-2010 гг., заседаниях кафедры «Интеллектуальные транспортные системы» МИИТа в 2007-2012 гг.

Реализация результатов работы. Программный модуль, реализующий методы интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов внедрен в ЗАО “НПЦ КОМТЕХТРАНС”. Результат внедрения подтвержден соответствующим актом. Результаты диссертации используются в учебном процессе кафедры «Интеллектуальные транспортные системы».

Публикации. По теме диссертации опубликованы 9 работ, из них четыре работы - в ведущих изданиях из перечня, определенного ВАК России для опубликования основных результатов диссертаций.

2. Содержание работы

Введение содержит обоснование актуальности темы исследования, формулировку цели диссертационной работы, обозначение задач, которые необходимо решить для достижения поставленной цели. Также обозначены объект и предмет исследования.

Первая глава посвящена обзору состояния проблемы и постановке задачи диссертационного исследования. Рассмотрены основные методологии описания процессов, которые можно было бы использовать для описания процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов, приведен их сравнительный анализ. Также здесь показаны основные виды моделирования процессов, которые можно было бы использовать для моделирования процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов, и программные средства, используемые для описания и моделирования процессов, приведен их сравнительный анализ.

В настоящее время существует ряд программных средств, позволяющих описывать и моделировать процессы в тех или иных нотациях, обладающих разнообразными функциональными возможностями. Однако с помощью этих программных средств нельзя смоделировать процессы мониторинга колесных пар грузовых вагонов, с целью провести анализ динамических характеристик этих процессов. Хотя вполне обоснованно можно считать, что эти проблемы являются основными при моделировании процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов. Более того, анализ существующих подходов к моделированию процессов мониторинг показал, что в них крайне мало внимания уделяется проблемам непротиворечивости организации этих процессов. Анализ непротиворечивости организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов непосредственно до их моделирования позволит выявлять не только структурные, но и логические противоречия в организации этих процессов, что является очень важным. Ведь если в организации процессов мониторинга есть противоречия, то дальнейшее моделирование и анализ этих процессов могут быть лишены смысла. Очевидно, что процессы мониторинга колесных пар грузовых вагонов должны быть организованы таким образом, чтобы при их реализации не возникали конфликтные ситуации, чтобы при этом достигалось решение поставленных задач и чтобы они завершались за конечное число шагов. В связи с этим, очевидно, что необходимо проводить не только априорный анализ динамических характеристик процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов для обеспечения устойчивого протекания этих процессов и достижения поставленных целей, но и анализ непротиворечивости организации этих процессов.

Все это лишь подтверждает необходимость и актуальность диссертационного исследования в соответствии с выбранной темой. В данном диссертационном исследовании разрабатываются методы интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов, которые позволяют не только анализировать непротиворечивость организации процессов мониторинга, но и получать динамические характеристики этих процессов.

Вторая глава посвящена разработке графоаналитического подхода, который основывается на статическом описании процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов в виде графических схем, но позволяет анализировать динамические характеристики изучаемых процессов.

В данной главе дана содержательная трактовка основных понятий, используемых в работе:

1) Графическая схема процесса мониторинга - ориентированный граф, который представляет структуру процесса мониторинга и дополнительную информацию об этом процессе.

2) Узлы графической схемы - элементы графической схемы (вершины графа), реализующие некоторые операции. Узлы могут быть 3 видов: преобразователи, логические и опорные.

3) Преобразователь - узел графической схемы, реализующий некоторую операцию (элементарную) по преобразованию объектов при реализации процесса мониторинга.

4) Логические узлы - узлы графической схемы, реализующие операции по разделению и слиянию потока выполнения процесса мониторинга.

5) Опорные узлы - узлы графической схемы, представляющие события «старт процесса» и «конец процесса».

6) Соединяющие элементы графической схемы - направленные связи между узлами графической схемы, показывающие схему развития процесса мониторинга.

7) Устойчивость процесса мониторинга - способность обеспечивать бесконфликтное течение процесса мониторинга и возможность достижения установившегося состояния, несмотря на воздействие различных по своему виду и роду возмущений.

8) Сходимость процесса мониторинга - способность процесса мониторинга обеспечивать достижение заданной цели.

В данной главе приведены и описаны элементы, составляющие графические схемы процессов мониторинга.

Далее формулируется последовательность определений, которые будут использоваться в дальнейшем для описания и анализа процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

Будем называть формализованной моделью процесса мониторинга колесных пар грузовых вагонов следующую совокупность:

PC = <N, PE, BO, BR>, где

PC -процесс мониторинга,

N - множество узлов, представленных в графической схеме,

PE - множество направленных (ориентированных) связей между узлами модели,

BO - множество объектов, используемых в модели процесса,

BR - множество правил, описывающих возможные преобразования над объектами BO.

Множеством узлов графической схемы будем называть множество

N = P S E C = {P₁,…,P_i,…,P_z} {S₁,…,S_j,…,S_x} {E₁,…,E_k,…,E_r} {C₁,…,C_m,…,C_y}, причем P,S,E,C - взаимно не пересекаются, где

P - множество элементов (преобразователей), входящих в систему и реализующих операции модели процесса,

S - множество элементов, обозначающих начало процесса (как минимум один должен быть),

E - множество элементов, обозначающих конец процесса (как минимум один должен быть),

C - множество логических элементов (узлов), реализующих ветвление и слияние потока выполнения процесса.

Рассмотрим каждое множество отдельно.

Формализованную модель преобразователя P_i, представляет следующая совокупность:

P_i = <Descr_i, I_i, O_i, Pre_i, Eff_i, Prior_i, t_i>,

где Descr_i - описание операции, которую реализует преобразователь P_i,

I_i - множество входных объектов,

O_i - множество выходных объектов,

Pre_i - множество предусловий (вспомогательных элементов описания, указывающих условия, при которых возможно выполнение операции),

Eff_i - множество эффектов (вспомогательных элементов описания, определяющих характер выполнившейся операции),

Prior_i - приоритет выполнения (положительное число или ноль),

t_i - время выполнения.

Множеством элементов, обозначающих начало процесса мониторинга, будем называть множество S = {S₁,…,S_j,…,S_x}.

Множеством элементов, обозначающих конец процесса мониторинга, будем называть множество E = {E₁,…,E_k,…,E_r}.

Множество логических элементов (узлов) графической схемы - множество

C = A_j A_s O_j O_s = {A_j1,…,A_ji,…,A_jx} {A_s1,…,A_sj,…,A_sy} {O_j1,…,O_jk,…,O_jq} {O_s1,…,O_sm,…O_sz}, причем A_j,A_s,O_j,O_s взаимно не пересекаются, где

A_j - множество and-joint узлов (логических узлов, определяющих слияние потока выполнения процесса и обеспечивающих выполнение процесса, тогда и только тогда, когда выполнятся все операции на входящих в эти узлы ветвях), обозначающих слияние ветвей процесса,

A_s - множество and-split узлов (логических узлов, определяющих разделение потока выполнения процесса и обеспечивающих параллельное выполнение по исходящим из этого узла ветвям), обозначающих разделение ветвей процесса,

O_j - множество or-joint узлов (логических узлов, определяющих слияние потока выполнения процесса и обеспечивающих выполнение процесса, тогда, когда выполнится какая-либо операция на одной из входящих в эти узлы ветвей), обозначающих слияние ветвей процесса,

O_s - множество or-split узлов (логических узлов, определяющих разделение потока выполнения процесса и обеспечивающих выполнение процесса только по одной из исходящих из этих узлов ветвей), обозначающих разделение ветвей процесса.

Под правилом множества BR будем понимать выражение следующего вида:

a) IF obj IS state THEN obj IS state

б) obj IS MOST ONE OF state OR state

Где obj - объекты из множества BO,state - возможное состояние объекта.

В данной работе предложен метод определения непротиворечивости организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов, который состоит из трех этапов:

1) проверка схемы процесса мониторинга на структурную непротиворечивость;

2) проверка схемы процесса мониторинга на логическую непротиворечивость;

3) проверка схемы процесса мониторинга на «выполнимость».

Проверка графической схемы процесса мониторинга колесных пар грузовых вагонов на структурную непротиворечивость осуществляется с целью выявления ошибок при построении графической схемы процесса и возможных конфликтных ситуаций при реализации этого процесса. Если графическая схема структурно противоречива, то при моделировании процесса мы можем получить неприемлемый результат.

Проверка графической схемы процесса мониторинга колесных пар грузовых вагонов на логическую непротиворечивость осуществляется с целью выявления противоречий в логике организации процесса.

Для проверки графической схемы на «выполнимость» введем вспомогательный элемент описания STC, который описывает состояния преобразователя.

Будем называть формализованной моделью состояний преобразователя следующую совокупность:

STC= <i, r, f, d, u, s>,

где i (init) - начальное состояние (инициализация преобразователя P_i). На этом этапе проверяются все предусловия,

r (run) - состояние выполнения операции преобразователем P_i,

f (finish) - конечное состояние (выполнение операции преобразователя P_i завершено),

d (done) - конечное состояние (выполнение операции преобразователя P_i успешно завершено - эффекты выполнения - true),

u (undone) - конечное состояние (выполнение операции преобразователя P_i завершено неуспешно - эффекты выполнения - false),

s (skip) - состояние невыполнения (операция преобразователя P_i не выполняется, так как проверка предусловий завершилась неудачно, хотя бы одно предусловие оказалось не выполненным).

Схема переходов из одних состояний преобразователя в другие:

Рис. 1. Схема переходов.

В этой главе также рассматривается процедура проверки графической схемы процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов на «выполнимость» и приводится блок-схема алгоритма, реализующего такую проверку.

Рассмотрим процедуру проверки модели процесса мониторинга колесных пар грузовых вагонов на устойчивость и сходимость.

Процессы мониторинга колесных пар грузовых вагонов представляются в виде графической схемы и дополнительной информации. В зависимости от построенной схемы и введенной аналитиком информации осуществляется переход к путевой структуре, при этом имеется в виду путь, по которому проходит объект, и который соответствует схеме связей в модели. Путевая структура позволяет развернуть процесс перемещения (транспорта) объектов в системе и весь моделируемый процесс мониторинга в целом во времени. Путевая структура является своего рода графической основой для аналитического представления структуры рассматриваемых процессов. Путь всегда начинается с символа S (начало процесса) и заканчивается хотя бы одним символом E (конец процесса).

Кроме этих символов на пути могут быть записаны следующие символы:

{obj^t₁,…,obj^t_k;P₁,…,P_m;B;B₁,…,B_n;A_j(E₁,E₂,…,E_t), A_j(obj^t₁,E₂,…,E_t),…, A_j(obj^t₁, obj^t₂,…, obj^t_k); A_s(E₁,E₂,…,E_t), A_s(E₁, obj^t_k,…, obj^t_k),…, A_s(obj^t_k, obj^t_k,…, obj^t_k);O_s;O_j},

где obj^t_k - условное обозначение объекта, используемого в модели процесса, где k - состояние объекта, t- индекс маршрута, который зависит от варианта развития процесса,

P_m - элемент процесса, в котором выполняется некоторое преобразование объекта,

B - свободная зона пути (символ незанятости некоторой зоны пути),

B_n - свободная зона пути (символ незанятости некоторой зоны пути) в ветке с номером n,

A_j(E₁,E₂,…,E_t) - and-joint узел, количество символов E равно количеству ветвей, входящих в этот узел,

A_j(obj^t₁,E₂,…,E_t) - obj^t₁ в скобках означает, что произошло замещение первой ветви процесса,

A_j(obj^t₁, obj^t₂,…, obj^t_k) - означает, что замещены все ветви процесса,

A_s(E₁,E₂,…,E_t) - and-split узел, количество символов E равно количеству ветвей, выходящих из этого узла,

A_s(E₁, obj^t_k,…, obj^t_k) - obj^t_k в скобках означает, что замещение соответствующих ветвей процесса не началось, E₁ в скобках означает, что, произошло замещение соответствующей ветви процесса,

A_s(obj^t_k, obj^t_k,…, obj^t_k) - означает готовность к выполнению соответствующих ветвей процесса,

O_s - or-split узел, O_j - or-joint узел.

Движение по пути описывает следующее множество символов: {ST,EX}, где ST - движение прямо, EX - ожидание.

Также введем специальный символ F, который означает, что процесс над каким-либо объектом завершен и его можно изымать с пути.

Возможные операции, реализуемые на путевой структуре:

obj^t_k B ST obj^t_k - встречаем свободную зону на пути, перемещаем объект прямо,

obj^t_k obj^t_j EX obj^t_k - встречаем занятую зону на пути, ждем,

obj^t_k P_k ST obj^t_m - встречаем преобразователь P_k, движемся прямо, при этом выполняя некоторые операции над объектом, определенные в описании преобразователя P_k,

obj^t_k A_j(E₁,E₂,…,E_t) A_j(obj^t_k,E₂,…,E_t) B - встречаем пустой and-joint узел, и заполняем одну ячейку E,

obj^t_m A_j(obj^t_k,E₂,…,E_t) A_j(obj^t_k, obj^t_m,…,E_t) B - встречаем and-joint узел, и заполняем не занятую ячейку E,

obj^t_k A_j(obj^t_k, obj^t_m,…, obj^t_p) EX obj^t_k - встречаем заполненный and-joint узел, и ждем, пока он освободится,

obj^t_k A_s(E₁,…,E_t) A_s(obj^t_k,…, obj^t_k) B - встречаем and-split узел, заходим в него,

obj^t_k O_s O_s(B_k) obj^t_k - встречаем or-split узел и указываем в зависимости от состояния объекта дальнейшее направление движения,

obj^t_k O_s(B_k) ST obj^t_k - двигаемся прямо из or-split узла на ветку с номером k,

obj^t_k P(E) ST obj^t_k - операция просмотра зоны перед элементом, Е - зона свободна,

obj^t_k P(obj^t_k) EX obj^t_k - операция просмотра зоны перед элементом P - зона занята,

obj^t_k O_j(E) ST obj^t_k - операция просмотра зоны перед узлом or-joint, Е - зона свободна,

obj^t_k O_j(obj^t_k) EX obj^t_k - операция просмотра зоны перед узлом or-joint, зона занята,

obj₁ B₁ A_s(E₁, obj₁) obj₁ - встречаем свободную зону после узла and-split и перемещаем объект в эту зону, при этом освобождается ячейка Е₁,

obj₁ B₂ A_s(E₁, E₂) obj₁ - встречаем свободную зону после узла and-split и перемещаем объект в эту зону, при этом освобождается ячейка Е₂,

obj₁ B A_j(E₁,obj₂) obj₁ - встречаем свободную зону после узла and-joint и перемещаем объект в эту зону, при этом освобождается ячейка Е₁,

obj₂ B A_j(E₁,E₂) obj₂ - встречаем свободную зону после узла and-joint и перемещаем объект в эту зону, при этом освобождается ячейка Е₂.

Во второй главе также рассматриваются варианты преобразования графической схемы в аналитическую модель:

1) последовательный процесс

Рис. 2. Последовательный процесс.

Один из возможных вариантов оператора, реализующего данный процесс:

Obj₁ B ST Obj₁; Obj₁ Obj_k EX Obj₁; Obj₁ P ST Obj₂; Obj₂ Obj_k EX Obj₂; Obj₂ B ST Obj₂; Obj₂ E F B.

2) and-split процесс

Рис. 3. and-split процесс.

Один из возможных вариантов оператора, реализующего данный процесс:

Obj₁ A_s(E₁,E₂) A_s(Obj₁, Obj₁) B; Obj₁ A_s(Obj₁, Obj₁) EX Obj₁; Obj₁ B₁ A_s(E₁, Obj₁) Obj₁; Obj₁ B₂ A_s(E₁, E₂) Obj₁;

3) and-joint процесс



Рис. 4. and-joint процесс.

Один из возможных вариантов оператора, реализующего данный процесс:

Obj₁ A_j(E₁,E₂) A_j(Obj₁,E₂) B; Obj₂ A_j(Obj₁,E₂) A_j(Obj₁,Obj₂) B; Obj₁ A_j(Obj₁,Obj₂) EX Obj₁; Obj₁ B A_j(E₁,Obj₂) Obj₁; Obj₂ B A_j(E₁,E₂) Obj₂;

4) or-split процесс

Рис. 5. or-split процесс.

Один из возможных вариантов оператора, реализующего данный процесс:

Obj₁ O_s O_s(B₁) Obj₁; Obj₁ O_s(B₁) ST Obj₁; Obj₂ O_s O_s(B₂) Obj₂; Obj₂ O_s(B₂) ST Obj₂;

5) or-joint процесс

Рис. 6. or-joint процесс.

Один из возможных вариантов оператора, реализующего данный процесс:

Obj₁ O_j(E) ST Obj₁; Obj₁ O_j(Obj₂) EX Obj₁; Obj₂ O_j(E) ST Obj₂; Obj₂ O_j(Obj₁) EX Obj₂;

В диссертации приведена блок-схема алгоритма построения оператора, реализующего процесс мониторинга колесных пар грузовых вагонов. Приводится описание алгоритма построения оператора, реализующего процесс мониторинга. Далее рассматриваются процедуры определения динамических характеристик процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов - устойчивости и сходимости, приведена блок-схема алгоритма определения устойчивости и сходимости процессов мониторинга.

Во второй главе также показан компьютерный эксперимент, проверяющий работу предложенных методов и средств моделирования процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов и анализа их динамических характеристик. В качестве исходных данных были использованы 100 графических схем, описывающих динамические процессы, из SAP Reference Models - обобщенные концептуальные модели, которые формализуют рекомендованные практики по организации процессов для конкретных предметных областей (например, работа бухгалтерского отдела (G1) или работа отдела кадров (G8)). В данном эксперименте проверяется непротиворечивость, устойчивость и сходимость рассматриваемых процессов.

Результаты, полученные при проведении эксперимента, показаны на (Рис. 7).

Как показал эксперимент, в данных графических схемах существует довольно много структурных и логических ошибок. Непротиворечивость организации процессов мониторинга является очень важной составляющей не только при реализации этих процессов на железнодорожном транспорте, но и при обучении персонала, который будет вовлечен в данные процессы.

Рис. 7. Результаты эксперимента.

Очевидно, что проводить обучение персонала лучше на тех графических схемах, в которых нет ошибок. Более серьезная необходимость в непротиворечивости организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов возникает при реализации этих процессов на железнодорожном транспорте. Представляется довольно рискованным реализовывать процесс мониторинга, структура которого содержит противоречия. Очевидно, что реализация и внедрение таких процессов крайне затруднительна. Применение предложенных методов позволило выявить эти ошибки на предварительном этапе анализа исследуемых процессов. Более того, разработанные методы и средства позволили смоделировать рабочие процессы, структура которых представлена в виде графических схем, и исследовать возможные варианты организации этих процессов, выявляя рациональные и устойчивые.

Одно из главных преимуществ данного подхода заключается в том, что аналитик описывает процесс в виде наглядной графической схемы, дополняя ее информацией (предусловия, эффекты, время выполнения, бизнес-объекты и т.д.) о понятиях, которые вовлечены в данный процесс. Затем данная информация о процессе используется для определения свойств его устойчивости и сходимости. Причем следует отметить, что переход от графической схемы к аналитической модели проходит без участия пользователя. Необходимо только знание предметной области моделируемого процесса. Данный подход дает возможность на предварительном этапе анализа структуры процесса выявить некоторые противоречия в его организации - логические и структурные противоречия, то есть непосредственно до моделирования.

Третья глава посвящена практической реализации графоаналитического подхода и его внедрению.

Одним из основных узлов вагона, отвечающим за безопасность движения, является колесная пара. В последние годы резко увеличилось количество отказов вагонов по ходовым частям и, в первую очередь, по колесным парам. В то же время темпы обновления колесного парка замедлились, что связано с их значительной стоимостью, которая имеет ярко выраженную тенденцию к дальнейшему увеличению. Сложившаяся ситуация усугубляется недостаточным уровнем контроля и информации о техническом состоянии колес и колесных пар вагонов на любом этапе их жизненного цикла, величины их наличия на сети дорог и отсутствием возможности слежения за их дислокацией после постановки под вагон. Более того, колёсные пары не имеют конкретной приписки за определённым вагоном и эксплуатируются на всей сети железных дорог и стран-участниц Содружества независимых государств с выходом на железные дороги дальнего зарубежья. Под жизненным циклом колесных пар грузовых вагонов будем понимать совокупность взаимосвязанных процессов формирования, эксплуатации и утилизации колесных пар грузовых вагонов.

В этой главе также показана графическая схема, которая описывает жизненный цикл колесных пар грузовых вагонов на сети железных дорог. Проводится анализ графической схемы жизненного цикла колесных пар на непротиворечивость организации. Процесс жизненного цикла колесных пар грузовых вагонов включает в себя не только организационное взаимодействие (документооборот) между изготовителями, ремонтными предприятиями и структурными подразделениями ОАО «РЖД», но и информационное взаимодействие между специализированными автоматизированными системами. Таким образом, очевидно, что для того, чтобы данный процесс проходил в штатном режиме, необходимо не только четкое и координированное взаимодействие между участниками данного процесса, но и строго регламентированное взаимодействие между автоматизированными системами, обслуживающими данный процесс.

Далее рассматривается аналитическое представление графической схемы жизненного цикла колесных пар грузовых вагонов и проводится анализ динамических характеристик изучаемого процесса.

В третьей главе также показано, что для реализации объективного мониторинга колесных пар грузовых вагонов необходимо, чтобы все ж.д. администрации на пространстве 1520 мм обеспечили не только учет данных, поступающих с ремонтных и эксплуатационных предприятий этих администраций, но и обеспечили информационное взаимодействие с заводами-изготовителями деталей. Информационное взаимодействие заводов-изготовителей деталей и администраций ж.д. является одним из основополагающих элементов процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

Рассмотрим один из возможных вариантов обеспечения информационного взаимодействия заводов-изготовителей с ж.д. администрацией на примере информационного взаимодействия завода-изготовителя колес ОАО «ВМЗ» и ОАО «РЖД». Разработанные методы интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов были успешно использованы при проектировании системы мониторинга жизненного цикла колес (СМЖК), а именно в части взаимодействия завода-изготовителя колес ОАО «ВМЗ» и СМЖК. СМЖК является одним из основополагающих элементов автоматизированной системы мониторинга жизненного цикла колесных пар грузовых вагонов на пространстве 1520 мм. Результаты, полученные в процессе моделирования взаимодействия, были внесены в соответствующие сопроводительные документы, а именно в «Регламент информационного взаимодействия по передаче электронного паспорта железнодорожного цельнокатаного колеса ОАО «ВМЗ» в СМЖК производства ОАО «ВМЗ» в ГВЦ - филиал ОАО «РЖД»», «Описание программного обеспечения СМЖК».

Одним из исходных данных этого процесса является периодичность работы программного обеспечения (далее - планировщика №1) ОАО «ВМЗ», которое каждые 15 минут формирует и передает электронные паспорта колес в виде XML-файлов в файловое хранилище на сервере СМЖК, если имеются колеса на отгрузку. Одной из самой важных задач при проектировании информационного взаимодействия являлся выбор интервала времени работы программного обеспечения (планировщика №2) на сервере СМЖК. Это связано с требованием заказчика в части своевременности поступления данных об отгруженных колесах грузополучателю в базу данных АСУ-В Паспортизация, а именно с требованием минимизировать потери в актуальности передаваемой информации. Под актуальностью передаваемой информации будем подразумевать своевременность её получения и сохранения в базе данных. Взаимодействие должно осуществляться 24 часа в сутки 7 дней в неделю в штатном режиме предприятия. Применение разработанных методов интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов позволило выявить нужный интервал времени работы планировщика №2 на сервере СМЖК. Покажем, как был получен этот результат.

Сначала дадим пояснения к рисунку, который будет представлен ниже. На рисунке показаны 3 графика, которые отражают результаты, полученные с помощью моделирования взаимодействия с заказчиком, по оси Х - время в минутах, по оси Y - количество документов. Каждый из графиков показывает, в какие моменты времени происходит передача данных (график ВМЗ), получение данных (график СМЖК) и сохранение данных (график АСУ-В).

Посмотрим, как будет складываться процесс взаимодействия при интервале работы планировщика №2 на сервере СМЖК равном 17 минутам:

Рис. 8. Процесс взаимодействия.

Из (Рис. 8) видно, что работа планировщика №2 проходит эффективно. Планировщик №2 успевает получить и сохранить данные на каждой итерации своей работы.

В соответствии с предъявляемыми требованиями и результатами, полученными в процессе моделирования, следует, что необходимый интервал работы планировщика №2 на сервере СМЖК составляет 17 минут. В режиме тестовой передачи данных с выбранным интервалом (на каждой итерации работы планировщика №1 заказчика на сервер СМЖК высылали данные) выяснилось, что информационное взаимодействие с заказчиком в части передачи данных удовлетворяет предъявляемым требованиям.

В данной главе показан один из возможных вариантов применения разработанных методов и средств интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов при проектировании процессов мониторинга. Очевидно, что данные методы позволят руководителям и лицам, принимающим управленческие решения, создавать компьютерные модели для анализа существующих и проектирования новых процессов мониторинга. Данные методы не только позволяют изучать влияние различных возмущений на исследуемый процесс, но и моделировать исследуемые процессы при различных режимах работы и исследовать возможные варианты организации этих процессов, выявляя не только рациональные и устойчивые, но и сходящиеся к решению с допустимым качеством. В качестве перспективы применения разработанной модели процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов и разработанных методов интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов можно рассмотреть следующую концепцию:

Рис. 9. Концепция применения методов интеллектуальной поддержки принятия решений.

мониторинг колесный вагон динамический

Из (Рис. 9) очевидно, что для того, чтобы проводить мониторинг колесных пар грузовых вагонов, необходимо не только обеспечить информационное взаимодействие между ж.д. администрациями, входящими в состав пространства 1520 мм, но и разработать на базе модели процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов и на базе методов интеллектуальной поддержки принятия решений, АРМ Мониторинга КП. Рассмотрим, какие преимущества можно получить, реализовав данную концепцию. Реализовав данную концепцию, мы получим:

1) Возможность увидеть на каком этапе своего жизненного цикла находится колесная пара, её характеристики и данные о предыдущих этапах её жизненного цикла.

2) Возможность анализа информации о наличии колесных пар в эксплуатации, в ремонте, на исключении и о причинах ремонта, исключения колесных пар с целью улучшения принятия решений по установлению требований к процессам формирования, эксплуатации и утилизации колес и колесных пар грузовых вагонов, а также к потребительским свойствам (объективные особенности железнодорожного колеса, которые проявляются при его эксплуатации и влияют на стоимость жизненного цикла) и техническим параметрам железнодорожного колеса.

3) Возможность выяснить на каком конкретно этапе жизненного цикла колесной пары грузового вагона произошла потеря информации с целью проведения дальнейшего разбора и выяснения причин возникновения таких ситуаций.

4) Возможность получения предварительных оценок того, как будет проходить жизненный цикл колесной пары грузового вагона с колесами с заданными характеристиками.

5) Возможность расчета различных показателей потребительских свойств железнодорожных колес на любом этапе их жизненного цикла с целью мониторинга условий эксплуатации, ремонта и оценки потребительских свойств, а также возможности определять корректирующие воздействия в технологию производства колес.

6) Возможность выявления таких характеристик железнодорожного колеса, при которых достигалась бы экономическая эффективность его использования.

В заключении показано, что выполненное исследование позволило получить ряд новых научно-технических результатов, здесь же сформулированы основные результаты и выводы диссертации:

1) Разработан графоаналитический подход к описанию и анализу процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

2) Разработана формализованная модель процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

3) Разработаны методы определения непротиворечивости организации процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

4) Разработаны методы перехода от статического описания процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов в виде графических схем к аналитической модели, которая позволяет анализировать динамические характеристики этих процессов.

5) Разработаны методы, позволяющие определить динамические характеристики процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов.

6) Проведен эксперимент, демонстрирующий адекватность разработанных методов и алгоритмов.

К основным результатам данной работы можно отнести разработку графоаналитического подхода к описанию и анализу процессов мониторинга колесных пар грузовых вагонов, который позволяет не только выявлять противоречия в организации процессов мониторинга, но и осуществлять переход от статического описания этих процессов в виде графических схем к аналитической модели, которая позволяет выявлять динамические характеристики процессов мониторинга. Именно благодаря использованию графоаналитического подхода решается задача интеллектуальной поддержки принятия решений по мониторингу колесных пар грузовых вагонов.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах

1. Доенин В.В. Архитектура взаимодействия при мониторинге жизненного цикла колес / В.В. Доенин, К.Е. Молчанов // Мир транспорта. - 2012. - Т. 40, № 2. - С. 140-145.

2. Молчанов К.Е. Методы и средства интеллектуализации бизнес-процессов и анализа их динамики / К.Е. Молчанов // Естественные и технические науки. - 2010. - № 5. - С. 479 - 493.

3. Молчанов К.Е. Методы определения внутренней непротиворечивости и устойчивости бизнес-процессов / К.Е. Молчанов // Труды всероссийской научно-практической конференции “Транспорт России: проблемы и перспективы”. - 2009. - Секция № 3. - С. 10.

4. Молчанов К.Е. Перспективы использования J2EE и SOA для разработки корпоративных систем / К.Е. Молчанов // Труды научно-практической конференции “Неделя науки 2007. Наука МИИТа-транспорту”. - 2007. - С. 5.

5. Молчанов К.Е. Подход к переходу от графической схемы описания бизнес-процессов к их моделированию / К.Е. Молчанов // Труды международной научно-практической конференции “Транспорт России: проблемы и перспективы развития БАМа”. - 2010. - Секция «Информационные технологии на транспорте». - С. 332.

6. Молчанов К.Е. Проблема интеллектуализации бизнес-процессов / К.Е. Молчанов // Естественные и технические науки. - 2010. - № 5. - С. 494 - 496.

7. Молчанов К.Е. Проблема определения внутренней непротиворечивости организации бизнес-процессов / К.Е. Молчанов // Труды международной научно-практической конференции “Транспорт России: проблемы и перспективы развития БАМа”. - 2010. - Секция «Информационные технологии на транспорте». - С. 330.

8. Молчанов К.Е. Роль и значение семантических технологий в интеграции информационных систем / К.Е. Молчанов // Труды всероссийской научно-практической конференции “Транспорт России: проблемы и перспективы”. - 2008. - Секция № 2. - С. 67.

...