WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

ДМИТРИЕВСКИЙ Борис Сергеевич

  МЕТОДОЛОГИЯ построения   автоматизированнЫХ  систем управления ИННОВАЦИОННЫМИ наукоемкимИ  ХИМИЧЕСКИМИ  предприятиЯмИ

Специальность

05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими

  процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Тамбов 2011

Диссертационная работа выполнена на кафедре

«Информационные процессы и управление»  ГОУ ВПО «Тамбовский

государственный технический университет».

Научный  консультант:  доктор технических наук, профессор 

  Матвейкин Валерий Григорьевич

Официальные оппоненты:  доктор технических наук, профессор 

Битюков  Виталий Ксенофонтович

доктор технических наук, профессор 

Богатиков Валерий Николаевич

 

  доктор физико-математических наук, 

профессор

Дзюба Сергей Михайлович

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Тверской государственный

технический университет»

Защита диссертации состоится  24 ноября  2011г.  в  14  час. на  заседании диссертационного совета Д212.260.01  при ГОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет» по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, Большой актовый зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО ТГТУ.

Автореферат разослан ГОУ ВПО «Тамбовский  государственный технический университет» «  »  2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор технических наук, профессор  А.А. Чуриков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность темы исследования. Правительством Российской Федерации разработана стратегия развития до 2020 года: перевести предприятия на инновационный путь развития, предполагающая повышение конкурентоспособности российской экономики. Как  реализовать эту директиву конкретному предприятию?

Формально  стратегия состоит в том, чтобы предприятие за некоторое время  совершило переход от исходного состояния  к инновационному, причем на данный момент времени предприятие не знает какими параметрами  оценивать состояние и что необходимо предпринять.

В этой связи особую актуальность приобретает научная проблема разработки соответствующих автоматизированных систем управления, способствующих переводу  российской экономики на инновационный путь развития.

Наиболее близки к инновационной стратегии развития высокотехнологичные наукоемкие производства.  В области  химических производств к числу важнейших приоритетных направлений отнесены технологии жизнеобеспечения и защиты граждан, инфраструктуры и окружающей среды,  как объективной основы для возможности государства противостоять химической угрозе во всех ее проявлениях.

Принадлежность отраслей промышленности  к разряду наукоемких характеризуется количеством затрат на  научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы  в общих расходах (более 50%). Предприятие считается инновационным, если оно разрабатывает, производит и реализует инновационную продукцию, причем ее объем  в денежном выражении превышает 70% от объема всей продукции. 

Инновационное наукоемкое предприятие является интеллектуальной организацией, т.к., кроме материальных и информационных потоков существуют потоки знаний. При этом  необходимо создавать  новые знания, направленные на получение инновационной продукции,  проводить мониторинг и корректировать все процессы жизненного цикла. Например, должна быть обеспечена возможность возврата изделия на стадию разработки. После проведения научно-исследовательских работ, получив опытную продукцию, проверив ее конкурентоспособность на рынке, продукция запускается в серийное производство. Структурная разобщенность  традиционных органов администрации на обычном предприятии не позволяет  эффективно проводить процесс изготовления новейшей продукции, поэтому необходима координация деятельности подразделений, направленная на инновационную деятельность предприятия.

При разработке наукоемкой продукции на инновационном предприятии на процесс управления кроме внешней среды большое значение оказывает внутренняя среда, в том числе инновационные процессы – процессы создания инновационного продукта, особенностью которых является наличие деятельности по инициированию, созданию, распространению инноваций, увеличению инновационного потенциала. Именно автоматизированная система управления, связывающая в единое целое  и решающая все эти задачи, позволяет  осуществлять интегрированное управление функционированием наукоемкого  предприятия  и получить инновационный продукт.

Диссертационная работа посвящена решению научной проблемы –созданию методологии  построения автоматизированных систем управления, предназначенных для интеллектуальной поддержки управления  в организационно-технологических системах при создании инновационной продукции, конкурентоспособной на долгосрочную перспективу. Решение этой крупной научной проблемы имеет важное народно-хозяйственное значение. Именно эти обстоятельства предопределили  выбор темы и основных направлений исследования, отсутствие готовых решений делает данную проблему  актуальной.

Результаты, полученные автором, базируются на достижении многих научных школ отечественных и иностранных ученых. Теоретические основы создания автоматизированных систем управления  сложными объектами заложены в работах: Канторовича Л.В., Глушкова В.М., Кафарова В.В., Бодрова В.И., Муромцева Ю.Л., Палюх Б.В., Попова Н.С., Баронова В.В., Матвейкина В.Г., Норенкова И.П., Черпакова Б.И, Vollman T., Gaither  N., Gallagher G., Proud I. и др. ученых. Однако отсутствует методология построения автоматизированных систем управления, отражающих специфику наукоемких инновационных химических производств.

Работа выполнялась в соответствии c Межвузовской НТП «Ресурсосберегающие технологии машиностроения» на 1996- 1998 гг.,  заказ-нарядом  Минобразования Российской Федерации на 1999-2000 гг.,  Межвузовской НТП «Научные исследования высшей школы в области производственных технологий» на 2001-2002 гг., Межвузовской НТП «Научные исследования высшей школы в области  химических технологий» на 2003-2004 гг., Федеральной  целевой НТП «Исследования и разработки  по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2005-2006 гг., Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы.

Объектом исследования является автоматизированные системы управления инновационными наукоемкими предприятиями.

В качестве предмета исследования в диссертации рассматривается  методология  построения автоматизированных систем  управления инновационными наукоемкими химическими  предприятиями.

Цель исследования состоит в разработке методологии построения  автоматизированных систем управления инновационными наукоемкими предприятиями направленной на повышение качества интеллектуальной поддержки управления в организационно-технологических системах и необходимой для этого обработки данных.

Поставленная цель обусловила необходимость решения следующих задач:

- анализ  методов разработки автоматизированных систем управления  предприятиями,

- разработка концепции и принципов управления инновационным  наукоемким химическим предприятием,

-  моделирование производственной и организационной  деятельности,

- построение системы оперативной отчетности,

- выбор функциональной организации автоматизированной системы управления инновационным наукоемким химическим  предприятием  и создание подсистем,

- распределение ресурсов на инновационном предприятии  при долгосрочном планировании,

- разработка математических моделей для автоматизированного проектирования и управления технологическими процессами.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы развитые для решения рассматриваемых задач  методы теории управления, оптимизации, системного анализа, исследования операций, математического моделирования, теории графов, искусственного интеллекта,  CALS-технологий, структурного подхода.

Научная новизна:

1. Впервые разработана концепция управления переводом предприятия в инновационное состояние, рассматривающая организацию как совокупность бизнес-процессов, повышающих «инновационность» предприятия, использующая процессный подход к управлению на основе  жизненного цикла инновационной химической продукции (ЖЦИХП) как замкнутого процесса воспроизводства.

2. Впервые предложена совокупность базовых принципов создания автоматизированных систем управления инновационными наукоемкими предприятиями: рассмотрение автоматизированной системы управления как инструмента реализации концепции управления переводом предприятия в инновационное состояние; интеграция бизнес-процессов и выбор в качестве основных, отражающих  инновационные процессы; интеграция управляющих воздействий на всех этапах жизненного цикла инновационной продукции,  основанная на оценке эффективности функционирования единого объекта -  взаимосвязанных процессов жизненного цикла инновационной продукции; управление на основе систем оперативной отчетности с учетом долгосрочного планирования.

3. На основе новых алгоритмов восстановления моделей бизнес-процессов по их реализациям, использующих введенные в работе критерии завершенности и непротиворечивости, разработана интеллектуальная система восстановления функционально-информационных моделей.

4. Построены функционально-информационные модели основной деятельности инновационного наукоемкого химического предприятия, отличающиеся учетом  альтернатив инновационного развития и рассматривающие долгосрочное планирование в рамках взаимодействия подсистем маркетинга, планирования и реализации.

5. Разработана стратегическая карта целей инновационного наукоемкого химического предприятия, отличающаяся от используемой в системе сбалансированных показателей введенными направлениями измерений: технологии, инновации, материально-технические ресурсы, знания. Построена взаимосвязь стратегических целей, задач и показателей, описывающих состояние предприятия и на ее основе предложена структурная схема управления инновационно-производственной системой, сочетающая оперативное управление с учетом интеллектуальных ресурсов и в  соответствии со стратегией инновационного развития.

6. Разработан комплекс математических моделей, отражающих важнейшие процессы жизненного цикла химической  продукции: кинетики синтеза в трубчатом реакторе, кинетики гранулообразования, нагрева, отличающиеся использованием  единой методики идентификации на основе регуляризующего алгоритма, основанные на системном подходе и учете различных условий протекания технологического процесса.

Таким образом, методология построения автоматизированных систем  управления инновационными наукоемкими химическими  предприятиями основана на процессном подходе и  включает в себя концепцию управления  переводом предприятия в инновационное состояние, совокупность принципов создания системы, критериев и моделей объекта управления.

На защиту выносятся основные положения:

1. Концепция управления  переводом предприятия в инновационное состояние и совокупность базовых принципов создания автоматизированных систем управления инновационными наукоемкими предприятиями.

2. Функционально-информационные модели основной деятельности, функционально-информационные модели системы оперативной отчетности инновационного наукоемкого химического предприятия, охватывающие деятельность основных подразделений, совокупность которых представляет собой модель реализации научных, производственных и организационных  процессов получения инновационной продукции. 

3. Интеллектуальная система восстановления функционально-информационных моделей, на основе новых алгоритмов восстановления моделей бизнес-процессов по их реализациям.

4. Система целей и показателей для оценки эффективности  наукоемкой инновационно-производственной системы, обеспечивающая  целенаправленный мониторинг деятельности предприятия и инновационное развитие.

5. Подсистема управления наукоемкой инновационно-производственной системой, позволяющая  выбрать наиболее перспективный инновационный проект и обеспечить оперативное управление производством с учетом интеллектуальных ресурсов в  соответствии со стратегией инновационного развития.

       Практическую значимость  диссертационного исследования представляют:

-подход к разработке автоматизированных систем управления наукоемкими предприятиями, заключающийся в комплексном рассмотрении процессов жизненного цикла продукции, позволяющий сочетать стратегию инновационного развития с оперативным управлением;

-функционально-информационные модели основной деятельности, маркетинга, планирования, системы оперативной отчетности, являющиеся основой для разработки базы данных;

- алгоритмы поиска оптимального распределения производственных ресурсов, формирования плана снабжения, расчета производственного расписания, оперативного управления производством, распределения  фонда оплаты труда;

- программные комплексы оперативного календарного планирования, управления документооборотом, контроля за  исполнительской деятельностью, управления  информационными и материальными потоками, управления себестоимостью, финансовым планированием, анализа хозяйственной деятельности, анализа эффективности инвестиционных проектов.

Положения и рекомендации, полученные в диссертации, могут использоваться в дальнейших теоретических и практических исследованиях и ориентированы на широкий круг специалистов, занимающихся разработкой и внедрением  автоматизированных систем управления.

Реализация работы.  Основные положения диссертации и  разработанные подсистемы автоматизированной системы управления  инновационными наукоемкими предприятиями использованы в ОАО «Корпорация «Росхимзащита», научно-образовательном центре ТамбГТУ- ОАО «Корпорация «Росхимзащита».

Апробация работы. Основные теоретические и практические  результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всесоюзной конференции «Моделирование систем автоматизированного проектирования, автоматизированных систем научных исследований и гибких автоматизированных производств»  (Тамбов, 1989), II Международной научно-технической конференции «Математические методы и компьютеры в экономике» (Пенза, 1999), Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-14»  (Смоленск, 2001),  Международной научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства» (Новочеркасск, 2001), IV Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск,  2003),  XV  Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях»  (Тамбов,  2002),  Международной научно-практической конференции «Прогрессивные технологии развития»  «Тамбов, 2005»,  VI  Международной  научно-методической  конференции  «Информатика: проблемы, методология, технологии» (Воронеж, 2006), Международной конференции «Телекоммуникационные и информациионные системы» (Санкт-Петербург, 2007),  VIII  Международной  научно-методической  конференции  «Информатика: проблемы, методология, технологии» (Воронеж, 2008), IV  Международной  научно-практической  конференции  «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» (Серпухов 2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 статей в ведущих рецензируемых научных журналах (в том числе препринт), 3 монографии, 11 статей в других научных журналах, межвузовских и межотраслевых изданиях, 4 учебных пособия,  27  тезисов докладов и материалов всесоюзных, международных научных конференций, получено 4 авторских свидетельства на изобретения,  16 свидетельств об официальной  регистрации программ для ЭВМ. В основном все научные результаты получены автором. Вклад автора диссертации в работы, выполненные в соавторстве, и содержащиеся в них результаты, состоит в постановке задач, разработке теоретических и методологических положений, непосредственном участии во всех этапах прикладных исследований.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы, приложений. Основная часть диссертации изложена на 303 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков,  10 таблиц и 6 приложений.  Приложения содержат 48 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы научная проблема, цель и задачи исследования,  изложены методы их решения, приведены научная новизна, основные положения, выносимые на защиту, представлена практическая значимость исследования, кратко излагается содержание диссертации.

Первая  глава «Анализ методов  разработки автоматизированных систем  управления предприятиями" является вводной и постановочной. Она посвящена  анализу  современного состояния  в  области разработок  автоматизированных систем  управления предприятиями и постановке задачи построения автоматизированных систем управления инновационным наукоемким  химическим предприятием.

Автоматизированные системы управления предприятиями  разнообразны и могут классифицироваться по большому количеству признаков. В работе приведена  классификация по функциональному признаку. В основном системы ориентированы на производственно-хозяйственные процессы, имеют встроенную модель этих бизнес-процессов, однако инновационные процессы в них не рассматриваются.

Для управления производством обычно используют технические параметры, а для оценки эффективности работы предприятия финансовые и организационные. Чтобы предприятие совершило переход от исходного состояния  к инновационному необходимо оценить уровень инновационности. Для этого в работе используются оба класса параметров.

Примем показатели, характеризующие основные свойства производственной системы в  смысле инновационности за координаты некоторого пространства, являющимся пространством состояний и дополним координатой времени. В таком пространстве конкретное значение  инновационности в конкретный момент времени будет определяться соответствующим вектором, а в динамике это будет траектория движения.

Предположим, что система имеет область состояний .

Будем описывать состояние системы набором параметров

,

здесь - значения параметров i-го состояния.

Когда осуществляется переход из одного состояния в другое, происходит изменение значений данных параметров. Для оценки перехода введем критерий   как функцию параметров каждого состояния:

.

Значения каждого параметра лежат в определенном диапазоне, который зависит от  значений остальных параметров и времени .

  Запас ресурсов зависит от состояния системы и от времени 

Будем считать, что переход из начального состояния в  инновационное состояние ограничен по величине приращения критерия и по времени (осуществляется за время ).

Для перехода системы в инновационное состояние необходимо, чтобы стратегии перехода из одного состояния в другое были согласованы по времени,  осуществлялись с положительными приращениями критерия перехода и для каждого перехода существовало наличие необходимых ресурсов:

,

,





,

здесь – границы временного интервала перехода, – границы значений критерия перехода.

Следовательно, автоматизированная система управления должна осуществлять мониторинг текущего состояния производственной системы, его анализ и перевод в новое, инновационное состояние.

В качестве основной оценки инновационности в химических производствах введем понятие коэффициента инновационности.

Определение. Коэффициент инновационности () наукоемкого химического предприятия  – результативная характеристика работы инновационного наукоемкого химического предприятия, показывающая долю опытной продукции,  запущенной в  серийное производство, причем прибыль от реализации продукции должна покрывать затраты на все виды НИОКР, инновационную деятельность, опытную и серийную продукцию (0<<1).

Для  эффективного формировании конкурентного преимущества инновационного наукоемкого химического  предприятия в долгосрочном периоде, предлагается концепция управления переводом предприятия в инновационное состояние, рассматривающая организацию как совокупность бизнес-процессов, повышающих «инновационность» предприятия,  использующая процессный подход к управлению на основе  жизненного цикла инновационной химической продукции (ЖЦИХП) как замкнутого процесса воспроизводства, включающая интеграцию функциональных  подсистем в систему поддержки принятия решений.

Для определения функциональной структуры  автоматизированных систем управления инновационными наукоемкими химическими предприятиями (АСУИНХП) применим функционально-целевой подход, основанный на решении проблем через формирование системы целей. Цель достигнута, если решена соответствующая задача. Модель функций системы имеет структуру, аналогичную структуре модели объекта управления и определяет структуру разрабатываемой системы.

Представим модель объекта управления в виде жизненного  цикла инновационной химической продукции. Выделим в нем инновационные процессы, процессы с внешней и внутренней средой, НИОКР, опытное и серийное производство. Глобальной целью системы является способность производить и реализовывать инновационную продукцию. Для достижения цели необходимо решить задачи управления этими процессами, которые реализуются через функции управления: долгосрочным планированием, проектированием, производством. При этом отдельно выделим систему  инновационных и организационных процессов, объединяющих все функции. В таком же виде выбирается и функциональная структура автоматизированной системы управления (рис. 1).

Представим модель функций системы в виде совокупности элементов:

,

здесь - глобальная цель развития предприятия (инновационное развитие), - подсистема долгосрочного планирования, - подсистема управления проектированием, - подсистема управления производством, - подсистема управления инновационными и организационными процессами, - множество атрибутов  модели.

Каждому из элементов модели соответствует множество атрибутов, объединение которых дает множество атрибутов  модели

,        

здесь - множество атрибутов глобальной цели (коэффициент инновационности, время реализации инновации, время покрытия расходов на инновации и др.), - множество атрибутов подсистемы долгосрочного планирования (план производства и сбыта продукции, цена продукции, прибыль, инвестиции и др.), -  множество атрибутов подсистемы управления  проектированием (конструктивные и технологические параметры машин и аппаратов, аппаратурное оформление химико-технологической схемы), - множество атрибутов управления производством (параметры химико-технологической системы), - множество атрибутов подсистемы управления инновационными и организационными процессами (параметры инновационно-производственной системы,  знания, персонал, материальные и финансовые потоки и др.).

Рис. 1 – Функциональная структура АСУИНХП

Вторая  глава «Моделирование  производственной и организационной деятельности» посвящена построению функционально-информационных моделей  инновационного наукоемкого предприятия. 

Будем понимать под  функционально-информационной моделью инновационного наукоемкого  предприятия  структурированное изображение бизнес-процессов, протекающих в нем, начиная с научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ  и заканчивая утилизацией продукции и оборудования, с указанием хранения и движения информации в виде документооборота.

В основу построения функционально-информационной  модели  инновационного наукоемкого предприятия положен принцип, состоящий в выявлении информационных потоков бизнес-процессов, повышающих «инновационность» предприятия.

Построение функционально-информационной модели можно производить на основе предложенного алгоритма восстановления моделей, используя журналы выполнения  бизнес-процессов, полученных  в результате работы системы электронного документооборота.

Пусть - множество задач бизнес-процесса, тогда нумерованный список элементов этого множества мы будем называть последовательностью, обозначаемой как . Некоторое множество последовательностей L мы будем называть журналом выполнения автоматизированного бизнес-процесса.

Последовательность является подпоследовательностью (обозначается как ) тогда и только тогда, когда существуют числа такие, что для всех .

Определение. Пусть - процесс. Комплексная WF-модель для определяется как - множество WF--моделей  для . Размер определяется как - количество WF--моделей содержащихся в ней.

Заметим также, что если последовательность в журнале принадлежит некоторой модели из множества комплексной схемы, то она также принадлежит и комплексной WF-модели.

Необходимо получить  комплексную WF -модель, для некоторого журнала выполнения L, которая могла бы генерировать этот журнал «полным» настолько, насколько это возможно. Введем два критерия, завершенность и непротиворечивость.

Определение. Под непротиворечивостью будем понимать , т.е. процент последовательностей принадлежащих обобщенной WF -модели и не имеющих соответствующих последовательностей в журнале выполнения. Под завершенностью будем понимать , т.е процент последовательностей имеющихся в журнале выполнения бизнес-процесса.

Определение. Пусть -это журнал процесса . Даны три натуральных числа , и , задача обнаружения комплексной WF -модели, обозначаемой как , состоит в поиске q-завершенной комплексной WF -модели, такой что , где значение минимально.

Иными словами необходимо найти -завершенную  комплексную WF -модель (с ), которая непротиворечива настолько, насколько это возможно. Алгоритм решения этой задачи представлен на  рис.2. Данный алгоритм реализован в интеллектуальной системе восстановления моделей бизнес-процессов.

В качестве базовых  бизнес-процессов выбраны: «Планирование и составление отчетов», «Закупка», «Производство», «НИОКР», «Учет трудовых затрат», «Продажа», которые  в совокупности реализуют все основные виды деятельности инновационного наукоемкого химического  предприятия и на их основе разработана функционально-информационная модель, причем  каждый процесс имеет свою специфику.

Рисунок 1 - Алгоритм восстановления комплексных WF -моделей

При формировании маркетинговых мероприятий приоритетное значение приобретает организация движения информации. Подсистема маркетолога состоит из взаимосвязанных блоков: основная программа, база данных, расчетный блок и внешние приложения.

Важной задачей наукоемкого химического предприятия является своевременное, бесперебойное и комплектное снабжение производства, научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ всеми необходимыми материально-техническими  ресурсами (МТР) для осуществления производственного процесса в точном соответствии с утвержденными плановыми заданиями. Особенность состоит в необходимости приобретения как больших, так и малых объемов материальных ресурсов, их способах доставки, а также учете расходов на инновационную деятельность при этом  план снабжения материальными ресурсами должен быть оптимальным в смысле минимума расходов на их  закупку и содержание:

(,пik, дik) + (,) min, (1)

при условиях:

  Бз=Д1+Д2–Р1–Р2–Р3  (2)

,  (3)

, (4) , (5)

здесь: n – количество материальных ресурсов; k – количество месяцев года, ; MP = {mpi} –  множество видов материальных ресурсов, i = ; – количество mpi  на начало k–ого месяца; –  количество mpi, которое необходимо передать в течении k- ого месяца со склада в производство, на НИОКР и внутренние работы; - количество mpi, которое будет закуплено в течении k – ого месяца; L– количество способов доставки материальных ресурсов на предприятие; S – количество поставщиков материальных ресурсов; Д = {дl} – множество способов доставки, l = ; П = {пs} – множество поставщиков, s = ; Бз = {} – бюджет закупок материальных ресурсов; - расходы на закупку ; - затраты, связанные с наличием mpi, на начало k– ого месяца и хранением  в течении k– ого месяца; Д1 – доходы по договорам; Д2 – прочие доходы; Р1 – расходы на оплату труда,  приобретение основных ресурсов,  прочие  расходы (без затрат на содержание материальных ресурсов); Р2 – прибыль; Р3 – расходы на  инновационную деятельность; пik, дik - соответственно поставщик и способ доставки i–го материала в k– ом месяце.

В  третьей  главе «Построение системы  оперативной отчетности» разрабатывается функционально-информационная модель системы оперативной отчетности о результатах научно-исследовательской, опытно-конструкторской, инновационной, финансово-хозяйственной, управленческой  деятельности в разрезе центров ответственности, обеспечивающих «наблюдаемость» объекта, и  предназначенной для разработки долгосрочных планов, управления основной производственной деятельностью и химико-технологическими процессами.

Оперативные отчеты, разбивается  на следующие типы: 1) отчеты по оборотным средствам (запасы, дебиторская и кредиторская задолженность,  финансовый и производственный циклы); 2) составление бюджетов (по производству, НИОКР, прибылям и убыткам,  закупкам,  расходам); 3) отчеты по центрам ответственности (инноваций, инвестиций, прибыли, затрат); 4) отчеты по издержкам (для калькуляции себестоимости, анализа безубыточности, по видам издержек). На  основе полученных отчетов принимаются управленческие решения.

Рассмотрение базовых бизнес-процессов основной деятельности с точки зрения участия работ, информационных потоков и подразделений дает возможность определить и разбить  основные задачи контура обработки информации  на следующие классы:

I. Задачи управления снабжением.

1. Учет движения материалов (для серийной продукции и НИОКР).

2. Контроль выполнения плановых показателей по снабжению.

3. Контроль поступления оплаты за материалы.

II. Задачи управления производством.

4. Контроль выполнения номенклатурного плана.

5. Контроль поступления ресурсов на предприятие.

6. Учет использования материалов в производстве и НИОКР.

III. Задачи управления затратами.

7. Учет затрат на серийное производство.

8. Учет затрат на НИОКР.

9. Контроль себестоимости опытной и серийной  продукции.

10. Контроль работы подразделений.

11. Контроль заработной платы по подразделениям и по темам.

IV. Задачи управления сбытом.

12. Контроль движения и реализации готовой продукции.

13. Контроль поступления денежных средств по поставочным договорам.

14. Контроль выполнения и сдачи работ (этапов) НИОКР.

15. Контроль поступления денежных средств за НИОКР.

С учетом принципов построения системы оперативной отчетности, проведенного анализа информационных потоков, определен состав необходимой отчетности для решения указанных задач и  построена функционально-информационная  модель системы оперативной отчетности, охватывающая деятельность основных подразделений предприятия.

Входные величины представляют первичные документы, непосредственно задействованные в формировании  отчетов. В качестве управлений для всех моделируемых бизнес-процессов выбраны «Алгоритмы расчета показателей и отчетов», представляющего методику расчета отдельных показателей в конкретных полях форм управленческих отчетов. Выходные величины представляют сформированные  отчеты. В качестве механизмов исполнения бизнес-процессов формирования тех или иных оперативных отчетов представлены те единицы организационных подразделений предприятия, которые ответственны за получение первичных данных, а  соответственно и за формирование оперативных отчетов.

В четвертой главе «Разработка подсистем  управления инновационными и организационными процессами» рассмотрены основные функции, которые должны реализовать  эти подсистемы. Функциональную структуру автоматизированной системы управления инновационных и организационных процессов (АСУИОП) определяют задачи, стоящие перед инновационным наукоемким химическим  производством.  В результате  анализа бизнес-процессов основной деятельности  выделены следующие функциональные подсистемы: управление инновационно-производственной системой, управление документооборотом, управление ресурсами, мониторинг технических и финансово-хозяйственных параметров, анализ данных (рис 3).

Под управлением  наукоемкой инновационно-производственной системой (ИПС) будем понимать процесс формирования и реализации организационно-технических мер, которые позволяют обеспечить эффективное с точки зрения стратегического плана протекание организационных и технологических процессов. Структурная схема управления инновационно-производственной системой  показана на рис. 4.

Блок «Выбор инновационного проекта» осуществляет управление  поиском и  разработкой технологий и инновационной продукции с заданными характеристиками.

В блоке «Инновационно-технологический аудит» производится оценка научного и экономического уровня проекта, возможностей его выполнения, разработка рекомендаций о целесообразности и объеме его финансирования, определении характера реализуемой в проекте инновации и перспективной конкурентоспособности продукции.

       

       Y

U

Рис. 4 – Структурная схема управления инновационно-производственной системой: U –стратегия инновационного развития;  Y – состояние ИПС

Блок «Мониторинг производственного процесса» в режиме реального времени показывает, где находится тот или иной вид ресурсов и как будет размещен в конкретную рабочую смену. 

После выполнения ИП в блоке «Расчет эффективности инновационного проекта» производится оценка влияния инноваций на эффективность научно - производственного цикла, обеспечивается возможность возврата ИП на стадию разработки после начала серийного производства.

При составления производственного  расписания учитываются  все особенности производственной среды.

Необходимо составить план работы используемого оборудования таким образом, чтобы: 1) как можно ближе выдержать поставленные сроки, или 2) сократить до минимума календарное время изготовления всех изделий, или 3) оптимизировать некоторую другую функцию, выбранную в качестве критерия.

Для эффективного решения данной задачи предложен алгоритм:

1. Устанавливается текущий момент времени за который принимается время начала планового периода.

2. Определяется множество партий, которые могут быть назначены на выполнение в текущий момент времени.

3. Из множества доступного оборудования на основе показателей загруженности или произвольным образом  выбирается то, для которого будет осуществляться дальнейшее рассмотрение.

4. Из всех партий, определенных на втором этапе, выбираются те, которые можно запустить на обработку на данном оборудовании.

5. С помощью функции предпочтения из полученного множества выбирается партия для обработки на данной единице оборудования. Определяется лидирующая партия на основе эвристических правил.

6. После установки партии на выполнение, данное оборудование исключается из рассмотрения. Если  список доступного оборудования не исчерпан, происходит возврат на второй этап.

7. Если расписание не построено полностью, вычисляется следующий момент времени и происходит возврат на первый этап.

В ходе реализации планов на каждом «микроуровне» (на уровне отдельного рабочего, отдельного предмета труда, в течение отдельного дня и т.п.) возникают отклонения от плана, обусловленные особенностями процесса производства (поломка оборудования, возникновение дефицита ресурсов и т.п.).  Для обеспечения выполнения планов в условиях возмущающих воздействий  разработана система оперативного управления производством, использующая генетический алгоритм. В ее функции входит корректировка планов на основе оперативной информации о состоянии производственного объекта.

Выразим график работы производства на плановый период через вектор размерностью :

,                                      (6)

где - количество дней в плановом периоде, - количество смен в день, - порядковый номер смены от начала планового периода.

Допустим, что произошли сбои в производстве. Введем величину , указывающую момент возникновения возмущения:

,

где и - соответственно номер дня и смены, в которые произошло отклонение в процессе производства.

Необходимо найти  вектор , отражающий график работы в период после возникновения возмущений.

При  использовании генетического алгоритма генерируется начальная популяция особей. Затем необходимо смоделировать размножение внутри этой популяции (скрещивание), произвести мутацию и оценить результат.

В качестве начальной популяции возьмем вектор размерностью :

Вектор является частью вектора , который определяется основе календарно-плановых нормативов.

Скрещиванием будет перестановка двух наименее приспособленных значений и вектора ,

где ; ; .

Приспособленность особей определим по следующей формуле:

                                               

где - количество продукции , которое может быть произведено в -ую смену -го дня, - количество продукции , которое может быть произведено за смену при условии наличия сырья и отсутствия поломок оборудования.

Мутация будет представлять из себя перестановку двух случайных значений и вектора , где ; ; .

Условием прекращения отбора определим достижение максимума процента приспособленности всех особей:

                                       (7)

при установленном максимальном числе итераций.

Функционирование инновационно-производственной системы можно рассматривать как некоторую последовательность смены состояний. Специфика заключается в необходимости учета особенностей протекания и ведения отдельных процессов под различным влиянием информационных и интеллектуальных ресурсов.

Предложен эвристический алгоритм, позволяющий строить граф состояний функционирования инновационно-производственной системы, удовлетворяющий ограничениям и позволяющий учитывать приоритетность выполнения конкретных ХТС, при этом эксперты могут вносить корректировки в процессе расчета.

Последовательно составляем список процессов, которые на данном шаге могут быть задействованы в построении графа состояний функционирования ИПС, для этого необходимо, чтобы они не имели предшественников, либо, чтобы их предшественники уже входили в граф. Затем распределяем ХТС, которые необходимо выполнить, и процессы, из которых состоят ХТС, по аппаратам. Все процессы делим на уникальные процессы, которые не могут быть выполнены другим аппаратом, и неуникальные. Осуществляем проверку наличия соответствующих информационных и интеллектуальных ресурсов. В качестве критерия оптимизации в данном алгоритме используется «минимальное время выполнения всех ХТС». В процессе построения графа производим учет количества процессов, выполненных на каждом аппарате в конкретной ХТС. На каждом этапе выбираем менее загруженный аппарат.

В результате работы данного алгоритма получаем граф состояний функционирования ИПС, оптимальный по данному критерию.

Рассмотрим задачу повышения «инновационности»  предприятия, через повышение  эффективности инновационной деятельности сотрудников, при неизменных затратах на оплату труда всего персонала.

Представим эффективность инновационной деятельности персонала инновационного  наукоемкого химического  предприятия как совокупность эффективностей инновационной деятельности всех сотрудников

,  (8)

где N – количество сотрудников; –эффективность инновационной деятельности i-го сотрудника, которая определяется следующим образом:

=f(R,F,ФОТi,),  (9)

где R – условия труда; F – взаимоотношения с другими сотрудниками; ФОТi – фонд оплаты труда i-того сотрудника; –эффективность инновационной деятельности j-того сотрудника; j=1, …, i-1, i+1, …, N .

Допустим, что  не зависит от , т.е., представляет собой независимый совокупный показатель эффективности инновационной деятельности сотрудника,  а переменные R, F = const, тогда

Эi = f(ФОТi).  (10)

В свою очередь

,  (11)

где, ,

причем, ФОТ – фонд оплаты труда организации, подлежащий распределению.

Необходимо найти такие ФОТi, при которых  эффективность инновационной деятельности персонала организации принимает максимальное значение, т.е. .

В странах с инновационным путем развития  экономики предприятия вкладывают капитал в обучение и повышение квалификации своих сотрудников. Для увеличения инновационного потенциала предприятии необходимо постоянно повышать индивидуальные знания сотрудников. Рост количества автоматизированных рабочих мест ставит задачу конкретизации содержания подготовки обучаемого, а также глубины проработки материала. Необходимо выбрать базисную основу обучения, которая нужна всем специальностям. Эффективность процесса  обучения во многом зависит от активности обучаемого. Повысить ее можно путем создания специальных обучающих программ, а также разработкой таких программных комплексов, в которых обучаемый  всесторонне рассматривает и осмысливает изучаемый материал. Важно, чтобы обучаемый мог сам выбирать конкретный путь решения задачи, работать в режиме "исследования".

В настоящее время известно много тиражируемых программных средств, ориентированных на учет товарно-материальных ценностей (ТМЦ). Но, как правило, они разработаны либо для учета товаров, либо сырья и материалов в производственном процессе, либо основных средств, либо продукции. На инновационном наукоемком предприятии необходимо не только вести  учет ТМЦ, но и научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, нематериальных активов, а также координировать их движение. Для решения этой задачи разработан программный модуль - «типовое звено учета информационных и материальных потоков».

Для звена введем понятие «входные величины», которые определенным образом преобразуются в «выходные величины». Наименования входных и выходных величин могут совпадать или не совпадать. Например, если звено представляет собой склад товаров, то входные величины - это наименования товаров с закупочными ценами, а выходные - те же самые наименования, но цена увеличена на наценку. Если звено представляет собой производственный цех, то входные величины - это наименования сырья, материалов, комплектующих изделий, а выходные - наименование продукции и стоимость ее составлена на основе калькуляции.

Специальным образом настроенные  соединения  звеньев формируют  разнообразные производственные участки. Тогда весь производственный процесс можно разбить на отдельные элементы и проследить движение информационных  потоков от поступления на предприятия сырья до выхода готового продукта.

В рамках системы минимизации затрат инновационного наукоемкого  предприятия решаются следующие задачи: расчет плановой калькуляции каждого вида продукции, расчет структуры затрат, расчет рентабельности каждого вида продукции, разделение затрат на переменные и постоянные и расчет порога рентабельности. Для более эффективного решения задач финансового планирования разработано автоматизированное рабочее место.

Подсистема анализа хозяйственной деятельности  инновационного наукоемкого химического  предприятия разделена на четыре взаимосвязанных блока:

1) анализ производства и реализации продукции;

2) анализ себестоимости продукции;

3) анализ финансовых результатов деятельности предприятия;

4) анализ финансового состояния.

Подсистема предусматривает проведение сравнительного анализа исследуемых показателей за различные периоды времени. Для осуществления расчётов в каждом модуле генерируется информация из базы данных.

Подсистема анализа эффективности инвестиционных проектов позволяет осуществлять комплекс мероприятий, связанных с инвестициями,  и  предназначена для преобразования исходной экономической информации по проекту (группе проектов) в экономически и математически обоснованные рекомендации.

Для рассмотренных подсистем разработаны функционально-информационные  модели, модели потоков данных, логические модели данных, алгоритмическое и программное обеспечение. 

В  пятой главе «Оптимизация распределения ресурсов на инновационном предприятии» ставится задача распределения ресурсов, осуществляющей  формирование обоснованного и оптимального по достижению целей предприятия долгосрочного плана производства.

Данная задача на инновационном наукоемком химическом предприятии отличается от традиционной задачи распределения ресурсов, решаемой методом линейного  программирования следующим:

1. В качестве целевой функции используется общая чистая дисконтированная прибыль  до исчисления налога на прибыль за весь период планирования, учитывающая  схему инвестиционных вложений, что позволяет увидеть структуру себестоимости:

  (12)

где t – номер интервала времени; Т – число интервалов времени, на которые разбит горизонт планирования; dt – коэффициент дисконтирования для t-го интервала времени; Q – общая прибыль предприятия за  T интервалов времени; n – число планируемых к выпуску продуктов; qit – прибыль от единицы i-го продукта за t-й интервал времени; xit – объем продаж i-го продукта за t-й интервал времени; bt – запас ресурсов предприятия на t-м интервале времени; I(bt–1, bt) – величина инвестиций на увеличение запасов ресурсов от bt–1 до bt. Прибыль от единицы i-го продукта на t-м интервале времени находим следующим образом:

qit = pit – cit - sit, (13)

где pit - значение цены единицы i-го продукта на t-м интервале времени; cit себестоимость i-го продукта на t-м интервале времени; sit – расходы  на  инновационную деятельность, распределяемые  на единицу i-го продукта за t-й интервал времени.

При этом существуют ограничения на значения цены от единицы выпускаемой продукции на t-м  интервале времени:

(14)

где – минимальное значение цены единицы i-го продукта на t-м интервале времени; – максимальное значение цены единицы i-го продукта на t-м интервале времени; fit(pit) – значение функции спроса на i-й продукт на t-м интервале времени, определяемое исходя из цены единицы i-го продукта за t-й интервал времени.

Т.о., коэффициенты в уравнениях целевой функции априори не заданы и их надо определять в ходе решения.

2. Имеются ограничения как на объем продаж, так и на расход ресурсов  для t-го интервала времени:

  (15)

При этом bjt  находится  в пределах: bjt bjt–1.

Здесь aji – расход j-го ресурса на производство единицы i-го продукта; m – число ресурсов, необходимых для производства n продуктов; – максимальный объем продаж i-го продукта за t-й интервал времени; – минимальный объем продаж i-го продукта за t-й интервал времени; – максимально допустимый расход j-го ресурса, определяемый исходя из условия выполнения максимальной производственной программы ().

Т.о., и коэффициенты при неизвестных в уравнениях ограничений и свободные члены не заданы и их необходимо определять в ходе решения.

3. В целевой функции учитываются инвестиции на увеличение запасов ресурсов:

  (16)

где – величина инвестиций, необходимая для увеличения запаса j-го ресурса в t-й интервал времени на единицу; – ликвидационная стоимость "лишнего" ресурса, получаемая предприятием при уменьшении запаса j-го ресурса в t-й интервал времени на единицу.

Это означает, что свободный член в уравнении целевой функции априори не задан.

Т.о., разработка плана производства предприятия на долгосрочную перспективу представлена в виде квазидинамической математической модели (12-16).

Шестая глава  «Автоматизированное проектирование и управление химико-технологическими процессами»  посвящена  подсистеме нижнего уровня  АСУИНХП, здесь представлены задачи  автоматизированного проектирования аппаратов и химико-технологических схем, способы управления, математические модели и оптимизация химико-технологических  процессов.

Автоматизация проектирования - один из путей повышения эффективности разработки инновационного продукта. Сложность химико-технологических процессов не позволяет отдельно решать задачу расчета процесса и проектирования его аппаратурного оформления. Современное проектирование базируется на глубоком исследовании происходящих явлений и применении информационных технологий.

Рассмотрим проектирование грануляторов  псевдоожиженного слоя, которые широко применяются в химической промышленности, и на этом примере покажем применение предложенной  методики автоматизированного проектирования с целью повышения эффективности разработок. Она основана на системном подходе и учете различных условий протекания технологического процесса.

Представим гранулятор псевдоожиженного слоя как систему, состоящую из элементов: корпус гранулятора, форма которого оказывает влияние на гидродинамический режим псевдоожижения; газораспределительное устройство, определяющее структуру псевдоожиженного слоя; газовая камера, от которой зависит распределение скоростей ожижающего агента; форсунки, с помощью которых на гранулы распыляется суспензия, при этом на механизм сушки и  гранулирования оказывает влияние размер диспергируемых капель и место установки форсунки и др. В свою очередь, псевдоожиженный слой, где происходит непосредственно технологический процесс сушки и гранулирования, также представим в виде системы, состоящей из зоны напыления и  собственно псевдоожиженного слоя.

Подобное рассмотрение структуры аппарата и псевдоожиженного слоя позволяет разбить процесс проектирования на подпроцессы.  Результатом расчетов является некоторая фиксированная конструкция аппарата. Определение гранулометрического состава  производится с помощью математической модели гранулообразования в  псевдоожиженном слое, численное решение  которой позволяет определить конечное распределение гранул по размерам и грансостав слоя в переходном режиме.

Кроме конструирования новых аппаратов,  при проектировании химико-технологических схем необходимо подбирать оборудование, выпускаемое промышленностью и обеспечивающее выпуск продукции в заданные сроки и заданном объеме. Задача усложняется при  использовании совмещенных схем. Выбор оборудования из каталогов производится на основе алгоритмов, минимизирующих стоимость технологической схемы.

После выбора оборудования решается  задача его расстановки в  цехе.  Необходимо найти  размеры производствен­ного помещения и разместить в  нем  аппараты так, чтобы суммарная стоимость трубопроводов, насосов, строительной конструкции, а также затраты на отопление, вентиляцию, ос­вещение и т. п. была минимальна. Для каждого из аппаратов  заданы габаритные размеры и тип,  технологические  связи между ними, условия нахождения аппаратов внутри цеха и др. ограничения, вытекающие из требований СН и П.  Алгоритм решения данной задачи состоит в следующем. Сначала определяются номера этажей, на кото­рых будут установлены те или иные аппараты, затем методом последовательного размещения производится расстановка  аппаратов на этаже. Результаты размещения оборудования выдаются в виде планов этажей для  корректировки и выполне­ния рабочих чертежей.

Далее производится монтажная проработка, разводка труб. Разработанная система позволяет выполнить расчеты и  построить аксонометрические чертежи проекций трубопроводов и составить спецификации на детали.

Система включает в себя: базу данных на специальные трубопроводы и арматуру; программы, осуществляющие поиск  выбор необходимого оборудования из базы данных; системы ввода данных на размеры  трубопроводов; блок автоматического заполнения стандартными трубами участков трубопровода; программы построения аксонометрии заданных трубопроводов; вывод спецификаций.

При разработке химико-технологических систем широко используются математические модели, позволяющие прогнозировать значения показателей качества выпускаемой продукции и  создавать методы и алгоритмы  их достижения. Рассмотрим подход к построению математической модели гранулообразования в  псевдоожиженном слое, которую можно использовать как при проектировании аппарата, так  и для расчетов  в эксплуатируемом. Зону напыления и прилегающую к ней зону слоя  можно представить в виде системы ячеек, соединенных массовым потоком частиц.

Предложенная модель позволяет определять характеристики потоков ретура и выгружаемого продукта, характеристики зоны напыления при решении задачи выхода гранулятора на стационарный режим и обос­нования параметров вспомогательного оборудования.

При построении математических моделей в  других химико-технологических аппаратах, в том числе при моделировании кинетики химических процессов в трубчатых реакторах, процессах нагрева, используем аналогичный подход.  Модель записывается в виде системы дифференциальных уравнений. Идентификация производится по экспериментальным данным.

Для устойчивого определения коэффициентов математических моделей  предложен регуляризующий алгоритм. После идентификации модели используются в системах оптимизации химико-технологических процессов. В работе предложены  способы автоматического регулирования процессов в аппаратах псевдоожиженного слоя  и трубчатых реакторах.

В  седьмой  главе «Практическая реализация и апробация подсистем АСУИНХП» приведены примеры реализации разработанных подсистем.

Подсистема верхнего уровня состоит из двух программных комплексов: "Investor" (комплекс 1), предназначенный для оценки эффективности инвестиционных проектов и формирования бизнес-плана и интегрированный с ним "Portfolio" (комплекс 2), отражающий модель и алгоритм оптимизации долгосрочного планирования. Схема данных интегрированной системы долгосрочного планирования наукоемкого  предприятия представлена на рис. 5.

Рис. 5  Схема данных интегрированной системы планирования

Рассмотрим задачу разработки оптимального  плана производства и сбыта  для ОАО «Корпорация «Росхимзащита». Среди общего перечня выделим  три продукта, технологии  производства которых схожи. Для производства указанных продуктов среди всего многообразия используемых ресурсов был выбран их некоторый набор, применяемый для производства как минимум двух из конечных продуктов. При этом эти ресурсы являются ключевыми с точки зрения интенсивности использования в производстве.

После рассмотрения технологических процессов производства были выявлены основные ресурсы машин, оборудования и трудозатрат.

Выбранный горизонт планирования состоит из четырех временных интервалов продолжительностью по одному году каждый. Данный промежуток времени позволяет с одной стороны строить расчеты на достаточно точных прогнозных данных о внешней среде (емкость рынка и функции спроса), с другой – учесть долговременность использования оборудования.

На основе представленных исходных данных,  были выбраны три варианта постановки задачи оптимизации: "Минимальные цены",  "Максимальные цены",  "Оптимальный".

В первом варианте значения цены выпускаемой продукции (а, следовательно, и верхний предел продаж продукции) по всем трем продукта были зафиксированы на минимальном уровне. Во втором варианте, напротив, цены также по всем продуктам были выбраны значительно больше минимального уровня. В третьем варианте, названном "Оптимальным", на цены всех трех продуктов были заданны диапазоны их возможного изменения от минимального уровня до максимального.

Были рассчитаны все три варианта последовательно для одного, двух, трех и четырех лет. По значениям чистой прибыли вариант "Оптимальный" оказался  лучшим относительно двух других. Он находится ближе к варианту "Минимальные цены",  вследствие большого значения диапазона цен до "Максимального варианта" и убывающего характера функций спроса на продукцию. Найденный вариант "Оптимальный" оказался лучше первоначально принятого варианта "Минимальные цены". Цены на продукцию для варианта "Оптимальный" оказались несколько выше, чем в варианте "Минимальные цены",  соответственно, максимальный объем продаж стал ниже.

Анализ динамики запасов ресурсов предприятия для всех вариантов показывает, что  происходит расширение ресурсной базы предприятия, связанное с расширяющимся характером функции спроса. Таким образом, принятие к реализации полученного плана сбыта варианта "Оптимальный"  приведет к прогнозной дополнительной прибыли предприятия.

Подсистема «Анализ финансово-хозяйственной деятельности» использовалась для проведения  анализа деятельности ОАО «Корпорации «Росхимзащита» за четыре года. Результаты анализа позволили выявить новые тенденции развития предприятия в современных экономических условиях. Аналитик может сравнивать показатели, выводить отчёты, прослеживать динамику роста валовой продукции, объёмов реализации и выпуска продукции и т. д. без дополнительных затрат времени на ввод информации в базу данных. Подсистема разработана с возможностью последующего расширения  в виде организации расчетов по дополнительным показателям. Это реализовано как в виде расширения существующих модулей на основе имеющихся данных, так и путем добавления новых данных в имеющуюся базу и создания на их основе новых расчетных показателей.

В заключении приведены основные результаты работы.

В приложении приведены функционально-информационные модели, алгоритмы, акты  использовании результатов диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основным результатом диссертационной работы является решение  важной научной проблемы, имеющей важное народно-хозяйственное значение и заключающейся в научно обоснованной методологии построения автоматизированных систем управления инновационными наукоемкими предприятиями, в условиях перевода  российской экономики на инновационный путь развития.

В диссертационной работе получены следующие результаты:

1. Выделен новый класс автоматизированных систем управления предприятиями по функциональному признаку,  отличающийся от известных систем тем, что ориентирован на инновационные наукоемкие производства и сочетает долгосрочное планирование с оперативным управлением.

2. Разработана концепция управления переводом предприятия в инновационное состояние, использующая процессный подход на основе жизненного цикла инновационной продукции, рассматривающая организацию как совокупность бизнес-процессов, повышающих «инновационность» предприятия.

3. Предложена базовая совокупность принципов создания автоматизированных систем управления инновационными наукоемкими предприятиями, включающая  интеграцию бизнес-процессов, и выбор в качестве основных, отражающих  инновационные процессы; интеграцию управляющих воздействий на всех этапах жизненного цикла инновационной продукции,  основанную на оценке эффективности функционирования единого объекта -  взаимосвязанных процессов жизненного цикла инновационной продукции; управление на основе систем оперативной отчетности с учетом долгосрочного планирования; многоуровневое построение; создание единой информационной среды.

4. Предложена функциональная структура автоматизированных систем управления инновационными наукоемкими химическими предприятиями, основанная на  функционально-целевом подходе, предполагающим  соответствие функций системы  целям предметной области и состоящая из подсистем, обеспечивающих покрытие соответствующих подзадач основной целевой задачи системы: способности производить и реализовывать инновационную продукцию.

5. На базе сетей Петри разработаны новые алгоритмы восстановления моделей бизнес-процессов по их реализациям, использующие введенные в работе критерии завершенности и непротиворечивости. На их основе предложена архитектура и разработана интеллектуальная система восстановления моделей.

6. Построены функционально-информационные модели инновационного наукоемкого химического предприятия, охватывающие  деятельность основных подразделений, учитывающие альтернативы инновационного развития и рассматривающие долгосрочное планирование в рамках взаимодействия подсистем маркетинга, планирования и реализации. 

7.  Разработана система показателей для оценки эффективности  наукоемкой инновационно-производственной системы, использующая интеграцию инноваций, инвестиций и производства, обеспечивающая  целенаправленный мониторинг деятельности предприятия.

8. Разработана подсистема управления наукоемкой инновационно-производственной системой, переводящая стратегию инновационного развития в оценку состояния, позволяющая  выбрать наиболее перспективный инновационный проект и обеспечить оперативное управление производством  в  соответствии с выбранными критериями.

9. Разработана  система оценки инвестиций на модернизацию технологических линий позволяющая выбрать и оценить эффективность вложения инвестиций в ту или иную технологическую линию.

10. Поставлена и решена задача о  повышении  «инновационности» предприятия путем повышения эффективности инновационной деятельности персонала организации.

11. Показана необходимость  перехода от статической постановки задачи управления распределением ресурсов инновационного наукоемкого  предприятия к динамической, в рамках долгосрочного планирования с разбиением на интервалы. Разработана  квазидинамическая математическая  модель распределения производственных ресурсов, учитывающая инновационные расходы

12. Предложена методика автоматизированного проектирования аппаратов для инновационных наукоемких химических производств. Поставлена и решена задача поиска оптимального варианта  аппаратурного оформления химико-технологической схемы,  разработаны математические модели и алгоритмы  решения задачи  компоновки оборудования.

13. Разработан комплекс математических моделей, отражающих важнейшие процессы жизненного цикла химической  продукции: кинетики синтеза в трубчатом реакторе, кинетики гранулообразования, нагрева, основанный на использовании  единой методики идентификации на базе регуляризующего алгоритма.

14. Разработанные подсистемы автоматизированной системы управления инновационным наукоемким химическим предприятием прошли опытную эксплуатацию.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИТЕ РАБОТЫ ИЗЛОЖЕНО В СЛЕДУЮЩИХ  ПУБЛИКАЦИЯХ:

Монографии

1 Матвейкин В.Г.,  Дмитриевский Б.С., Ляпин Н.Р. Информационные системы интеллектуального анализа. -  М.: Машиностроение, 2008. – 92 с.

2 Дмитриевский Б.С. Автоматизированные информационные системы управления инновационным наукоемким предприятием. - М.: Машиностроение-1, 2006.–156 с.

3 Дякин В.Н., Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С. Оптимизация управления промышленным предприятием. - Тамбов: Тамб. гос. техн. ун-т (ТГТУ), 2004. – 84 с.

Ведущие рецензируемые научные журналы, рекомендованные ВАК

4 Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С., Панченко И.С. Построение графа состояний функционирования инновационно-производственной системы // Системы управления и информационные технологии. -  2011. - №  1(43). – С. 37 - 40.

5 Дмитриевский Б.С.  Разработка и организация функционирования автоматизированной информационной системы для управления  наукоемким химическим предприятием // Вестник Тамбовского государственного технического университета. – 2007. - Т. 13.  № 2. Рубрика 01. Препринт 20. – С. 2 -  44.  * Принято к печати  04.11.2006 г.

6 Дмитриевский Б.С. Бизнес-модель  управления планированием на наукоемком предприятии // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. -  2007. - №  5. – С. 66-68.

7 Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С., Жданова Н.В. Использование генетического алгоритма при оперативном управлении поточным производством // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. -  2007. - №  12. – С. 56 - 58.

8 Дмитриевский Б.С. Автоматизированная информационная система для управления бизнес-процессами наукоемкого химического предприятия // Системы управления и информационные технологии. -  2007. - №  2.1(28). – С. 135-138.

9  Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С., Хлебников С.Е. Однопроходный алгоритм составления  расписаний для мелкосерийных и единичных производств // Системы управления и информационные технологии. -  2007. - №  4(30). – С. 69 - 73.

10 Дмитриевский Б.С. Автоматизированная информационная система  маркетолога// Программные продукты и системы. - 2007. - №  2(78). – С.  48-49.

11 Ляпин Н.Р., Дмитриевский Б.С. Разработка информационной системы восстановления моделей автоматизированных бизнес-процессов  // Программные продукты и системы. -  2007. - №  3(79). – С. 80 - 81.

12  Дмитриевский Б.С.  Разработка и организация функционирования автоматизированной информационной системы для управления  наукоемким химическим предприятием  (реферат препринта № 20) // Вестник Тамбовского государственного технического университета. – 2007. - Т. 13.  № 2А. – С. 368-371. * Принято к печати  04.11.06 г.

13 Матвейкин В.Г., Татаренко С.И., Дмитриевский Б.С., Панченко И.С. Управление наукоемкой инновационно-производственной системой // Системы управления и информационные технологии. -  2009. - №  1(35). – С. 100 - 103.

14 Матвейкин В.Г., Татаренко С.И., Дмитриевский Б.С., Панченко И.С. Система управления жизненным циклом оборудования // Программные продукты и системы. -  2009. - №  2(86). – С. 148 - 150.

15 Матвейкин В.Г., Татаренко С.И., Дмитриевский Б.С., Панченко И.С. Построение системы показателей для оценки эффективности наукоемкой системы // Вестник Тамбовского государственного технического университета. – 2009. - Т. 15.  № 2. – С. 278 –284.

16 Матвейкин В.Г., Татаренко С.И., Дмитриевский Б.С., Панченко И.С.  Информационная система оценки эффективности инвестиций на модернизацию технологической линии // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. -  2009. - №  7. – С. 56  - 58 .

17 Дмитриевский Б.С. К методике преподавания информатики и новых информационных технологий // Вестник Тамбовского государственного технического университета.–1996. - том 2, №1-2. – С. 41-45.

18 Балакирев В.С., Дмитриевский Б.С.  К устойчивому определению коэффициентов линейных дифференциальных уравнений объектов // Автоматика и телемеханика. – 1973. -№ 6. – С. 155-157.

19 Бодров В.И., Горбунов Б.Н., Дмитриевский Б.С.,  Загорулько Н.Н., Коваленко И.П., Лазарева Т.Я., Лапин А.А. Моделирование кинетики синтеза 2-меркаптобензтиазола // Кинетика и катализ. – 1981. -  т.22, вып.3. –с. 748-751.

Авторские свидетельства

20 А.с. 1196648 СССР. Способ автоматического регулирования процесса гранулирования бактериально-дрожжевой массы / Г.А. Минаев, Б.С. Дмитриевский,  К.А. Субботин, А.Г. Юрьев, Д.А. Оскаленко //, Бюл. – 1985. - № 45.

21 А.с. 632696 СССР. Способ автоматического регулирования процесса получения каптакса / В.И. Бодров, А.А. Лапин, Ю.В. Литовка, Б.Н. Горбунов, Б.С. Дмитриевский, И.П. Коваленко, Н.Н.  Загорулько // Бюл. – 1978. - № 42.

22 А.с. 842088 СССР. Способ автоматического регулирования процесса получения каптакса / В.И. Бодров, А.А. Лапин, Ю.В. Литовка, Б.Н. Горбунов, Б.С. Дмитриевский, Н.Н. Загорулько, И.П. Коваленко // Бюл. - 1981. -№ 24.

23 А.с. 953465 СССР. Пневматический сигнализатор уровня / В.П. Астахов, Б.С. Дмитриевский, А.И. Астахова, Г.Ф. Смольянинова // Бюл. – 1982. - № 31.

Научные журналы

24 Дмитриевский Б.С. Управление наукоемким  химическим предприятием. // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. – 2006. -№ 1(3). – С. 153 - 156.

25 Малыгин Е.Н., Дмитриевский Б.С., Зотов В.В. Автоматизированный выбор технологического оборудования для совмещенных схем производства продуктов // Химическая промышленность. -  1978. - №9. – С. 710-711.

26 Малыгин Е.Н., Дмитриевский Б.С.,  Севастьянов С.Ю. Размещение технологического оборудования в производственных помещениях с помощью ЭВМ // Химическая промышленность. – 1981. - №7. – С. 433-435.

27 Минаев Г.А., Дмитриевский Б.С., Оскаленко Д.А. Ячеичная модель кинетики гранулообразования в аппаратах кипящего слоя // Инженерно-физический журнал.- 1990.- т. 58,  № 3. - С. 482-488.

28 Дмитриевский Б.С. Управление основными бизнес-процессами наукоемкого предприятия // Информационные технологии моделирования и управления. -  2007. - №3(37). – С. 357 - 363.

Сборники статей

29 Дмитриевский Б.С.,  Оскаленко  Д.А. Математическое моделирование процесса гранулообразования в псевдоожиженном слое // Моделирование и управление химико-технологическими процессами: Сб. науч. тр. – Калинин. -1986. – С. 30-33.

30 Минаев Г.А., Дмитриевский Б.С. Методология автоматизированного проектирования установок сушки и грануляции в псевдоожиженном слое // Автоматизированное проектирование в задачах химического машиностроения: Межвузовский сб. науч. тр. – М.: МИХМ, 1984. – С. 82 - 86.

31 Разработка алгоритмов расчета материальных и тепловых балансов для различных стадий технологического процесса на этапе его проектирования / Е.Н. Малыгин, Б.С. Дмитриевский, В.Г. Мокрозуб, С.М. Чередниченко // Системы автоматизированного проектирования в химической и нефтехимической технологии, Межвузовский сб. -  М., 1978. – С. 83 - 89.

32 Малыгин Е.Н., Дмитриевский Б.С., Мокрозуб В.Г. Алгоритм выбора основного технологического оборудования для совмещенных схем малотоннажных многоассортиментных производств // Системы автоматизированного проектирования в химической и нефтехимической технологии, Межвузовский сб. -  М., 1978. – С. 74 - 82.

33 К вопросу размещения оборудования в проектируемых химпредприятиях/ В.И. Бодров, Б.С. Дмитриевский, Е.Н. Малыгин, В.Г. Мокрозуб, С.В. Севастьянов // Системы автоматизированного проектирования в химической и нефтехимической технологии, Межвузовский сб. -  М., 1978. – С. 66 - 73.

34 Минаев Г.А., Дмитриевский Б.С., Оскаленко Д.А. Расчет на ЭВМ процесса грануляции в псевдоожиженном слое // Разработка, исследование оборудования для получения гранулированных материалов: Межвузовский сб. науч. тр. - 1985. – С. 21 - 24.

Тезисы докладов на конференциях

35  Дмитриевский Б.С. Автоматизированная информационная система управления наукоемким предприятием  //  Прогрессивные технологии развития:  Сб. материалов  междунар. науч.-практ. конф., г. Тамбов, : 10-11 декабря 2005г. – Тамбов: Першина, 2005. – С. 160 - 162.

36 Дмитриевский Б.С., Калинин П.Ю. Учебно-исследовательская автоматизированная информационная система управления наукоемким химическим предприятием // Информатика: проблемы, методология, технологии : Материалы IV  Междунар. науч.-метод. конф. – Воронеж: Воронежский государственный университет, 2006. – С. 128 - 131.

37 Дмитриевский Б.С., Дякин В.Н. Учет неопределенности и риски при оценке эффективности инвестиционных проектов / Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-14. Сб. тр. Междунар. науч. конф.: В 6-и т.  Т.4.Секция 6,9./ Смоленский филиал Московского энергетич. ин-та (техн. ун-та).  Смоленск, 2001. – С. 84 - 86.

38 Воропаев Д.А., Дмитриевский Б.С. Задача оптимального распределения фонда оплаты труда организации // Математические методы в технике и технологиях: Сб. тр. XV Междунар. науч. конф. В 10-и т. Т. 5. Секции 5,6 / Под общ. ред. В.С.Балакирева. Тамбов:  Тамб. гос. техн. ун-т (ТГТУ), 2002. – С. 200 - 203.

39 Малыгин Е.Н., Дмитриевский Б.С. Применение экспертных систем при создании ГАПС в химической технологии // Моделирование систем автоматизированного проектирования, автоматизированных систем научных исследований и гибких автоматизированных производств: Краткие тез. докл.  Всесоюз. конф., 30 мая – 1 июня 1989 г. / Тамбовск. ин-т  хим.  маш., Тамбов,  1989. – С. 74 - 75.

40 Минаев Г.А., Дмитриевский Б.С. Автоматизированное проектирование установок сушки и грануляции с псевдоожиженным слоем // Тез. докл. Всесоюз. науч. конф. “Повышение эффективности, совершенствование процессов и аппаратов химических производств”. Часть VII. Применение ЭВМ при моделировании, оптимизации и проектировании химико-технологических процессов и систем. – Харьков,  1985 – С. 27 - 28.

41 Дмитриевский Б.С.,  Оскаленко  Д.А. Математическое моделирование процесса гранулообразования в САПР ГАПС // Моделирование систем автоматизированного проектирования, автоматизированных систем научных исследований и гибких автоматизированных производств: краткие тез. докл. Всесоюз. конф., г. Тамбов, 30 мая – 1 июня 1989 г. / Тамбовск. ин-т  хим.  маш. (ТИХМ),  Тамбов,  1989. – С. 77 - 78.

42 Дмитриевский Б.С.,  Крылова Е.Ю., Кутуков А.В. Информационные технологии в проектировании экономических систем // Математические методы и компьютеры в экономике: Сб. материалов II Междунар. Науч.-техн. конф. - Пенза, 1999. – С. 102 - 104.

43 Дмитриевский Б.С.,  Крылова Е.Ю., Воропаев Д.А. Анализ и моделирование организационных структур в экономике // Математические методы и компьютеры в экономике: Сб. материалов II Междунар. Науч.-техн. конф. - Пенза, 1999. – С. 107 - 109.

44 Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С., Дякин В.Н. Оптимизация инвестиционного портфеля // Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах: Материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Новочеркасск, 25 ноября 2001 г.: В 6 ч. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2001. – Ч.2. - С. 58 - 59.

45 Моделирование процессов финансово-хозяйственной деятельности предприятия/ Д.В. Знобищев, Н.И. Пятанова, Е.Ю. Крылова, Б.С. Дмитриевский // Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы Междунар. науч.-практ.  конф., г. Новочеркасск,  11 апреля 2001г.: В 8 ч. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2001. – Ч. 2. – С. 32 - 33.

46 Ляпин Н.Р., Дмитриевский Б.С. Автоматизация делопроизводства как инструмент повышения качества управления производством //  Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах: Материалы IV Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 14 ноября  2003 г.: В 4 ч. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск,  2003. – Ч.4. - С. 33 - 34.

47 Дмитриевский Б.С.,  Крылова Е.Ю., Толстяков Р.Р. Автоматизированная подсистема учета движения информационных и материальных потоков // V науч. конф.. Краткие тез. Докл. – Тамбов:  Тамб. гос. техн. ун-т (ТГТУ),  2000. – С. 100 - 101.

48 Ляпин Н.Р., Дмитриевский Б.С. Получение комплексных моделей бизнес-процессов на основе журналов их выполнения /  Телекоммуникационные и информациионные системы:  Тр. междунар. конф. – Санкт-Петербург, 2007. – С. 259 - 265.

49 Построение модели инновационно-производственной системы / В.Г. Матвейкин, Б.С. Дмитриевский, И.С. Панченко // Информационные технологии  в образовании, науке и производстве: Сб.трудов IV Междунар. науч.-практ. конф. г. Серпухов,  28 июня – 2 июля 2010 г.: В 2 ч. / «Комитет по образованию» Админитстрации г. Серпухова . - Серпухов, 2010. – Ч. 2. - С. 203-206.

В учебных пособиях

50 Дмитриевский Б.С. Автоматизированное управление производственным процессом: учебное пособие. – Тамбов: Тамб. гос. техн. ун-т (ТГТУ), 1996.– 68 с.

51 Матвейкин  В.Г., Дмитриевский Б.С., Ляпин Н.Р. Интеллектуальный анализ выполнения бизнес-процессов в системе электронного документооборота: Учебное  пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. - 88 с.

Гарнитура Тimes New Roman. Формат 60 × 84/16. Бумага офсетная.

Печать офсетная. Объем: 1,86 усл. печ. л.; 2,0 уч.-изд. л.

Тираж 100 экз. С. 32

Издательско-полиграфический центр ТГТУ

392000, Тамбов, Советская, 106, к. 14






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.