На правах рукописи
МИТРОХИН ЮРИЙ ВАСИЛЬЕВИЧ
РАЗРАБОТКА ИНТЕРАКТИВНОЙ МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
Специальность: 05.13.06
Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
(на транспорте)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание учёной степени
кандидата технических наук
Ростов-на-Дону – 2010
Работа выполнена в государственном образовательном учреждении
Научный руководитель: | доктор технических наук, профессор | ||
Официальные оппоненты: | доктор технических наук, профессор | ||
доктор технических наук, профессор | |||
Ведущая организация: |
Защита диссертации состоится 20 декабря 2010 г. в 15:00 час. на заседании диссертационного совета Д 218.010.03 при Ростовском государственном университете путей сообщения (РГУПС) г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного Ополчения, д. 2, конференц-зал.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГУПС.
Автореферат разослан 19 ноября 2010 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета Д 218.010.03
доктор технических наук, профессор
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы. Железнодорожный транспорт является сложной организационно-технологической структурой, находящийся в постоянном развитии. Реформа железнодорожного транспорта предполагает существенное повышение эффективности системы управления, технологической и экономической базой которой должны стать и функциональные стратегии «Обеспечения гарантированной безопасности и надежности перевозочного процесса» и «Управления качеством», утвержденные железные дороги». Принцип постоянного улучшения, принятый за основу концепции научно-технического развития процессов на железнодорожном транспорте и включенный в вышеперечисленные функциональные стратегии, требует разработки теоретико-методологического аппарата и их практической реализации.
Инновационный путь развития отрасли в условиях ограниченных ресурсов посткризисного периода, ставит задачи мониторинга и управления проектными решениями научно-технического развития железнодорожного транспорта, направленные на формирование конкурентных преимуществ на международном и внутреннем рынках перевозок. Многокритериальность процессов принятия решений по стратегическому развитию железнодорожного транспорта обеспечивает параметры безопасности, скорость перевозок, заданные объемы и др. и требует комплексного рассмотрения и автоматизации процессов принятия решений по развитию технологических процессов на железнодорожном транспорте.
Современное состояние и использование теории автоматического управления к объектам и процессам на железнодорожном транспорте преимущественно носит локальный характер и направлено на конкретные объекты и процессы. Развитие теории автоматического управления (ТАУ) применительно к технологическим процессам на железнодорожном транспорте, к научно-техническому развитию и инновациям в целом, требует рассмотрения человеко-машинных динамических систем принятия решений. Разработка информационного и алгоритмического обеспечений и описание технологических процессов как автоматизированной человеко-машинной системы, разработка структурных решений для систем управления технологическими процессами представляют практическую значимость и направлены на формирование эффективных программ инновационного развития отрасли и мониторинг их реализации.
Степень разработанности проблемы. Методологии разработки автоматических и автоматизированных систем управления в достаточной степени в науке освещены и на практике реализованы. В то же время недостаточно проработаны вопросы формализованного описания и алгоритмизации процесса постоянного улучшения технологических процессов железнодорожного транспорта как системы с обратными связями, соответствующее имитационное моделирование функционирования системы, автоматизация контроля качества ее работы, которые позволяют существенно повысить эффективность развития и функционирования отечественной транспортной системы.
Представленным проблемам предшествовали теоретические исследования отечественных и зарубежных авторов в области общей теории управления сложными системами, теории оптимального управления, теории автоматического управления и регулирования, управления качеством, включенные в международные и национальные стандарты в области «системы менеджмента качества», теории устойчивости, имитационного моделирования и практические разработки в области автоматизации управления технологическими системами и процессами в различных отраслях промышленности.
В построение теории оптимального управления, автоматического и автоматизированного управления и регулирования внесли большой вклад российские и зарубежные ученые Р. Беллман, , П. Друкер, , Дж. Саридис, Ф. Тейлор, , .
Проблемы инновационного развития железнодорожного транспорта, включая вопросы научно-техническое развития, разработку систем АСУ, АСУ ТП, разработку методов планирования и управления объектами и процессами на железнодорожном транспорте, формирования технической политики ОАО «РЖД», освещены в трудах , , В. А. , , , , , , Вл. В. Сапожникова, , , , .
Вместе с тем, реализация системы повышения качества принятия решений научно-технического развития на основе модельного и методического аппарата теории автоматического управления к процессам железнодорожного транспорта не рассматривалась.
Цель исследования: разработка теоретических основ функционирования организационно-технологических подсистем управления железнодорожным транспортом с позиций теории автоматического управления и интерактивной автоматизированной системы управления технологическими процессами для практической реализации принципа постоянного улучшения в человеко-машинной системе. Для достижения цели решаются следующие задачи:
- разработка человеко-машинной модели автоматизированной системы постоянного улучшения управления технологическими процессами железнодорожного транспорта с использованием методологии ТАУ;
- разработка модели постоянного улучшения процессов научно-технического развития и определение ее устойчивости имитационным моделированием функционирования системы;
- описание и алгоритмизация использования методов статистического управления в автоматизированных системах развития технологических процессов железнодорожного транспорта для их параметризации и идентификации;
- практическая реализация модели постоянного улучшения и определение рекомендаций по реализации системы автоматизированного управления развитием технологических процессов на транспорте.
Объект исследования: процессы технологического развития железнодорожного транспорта и организационно-технологические системы управления научно-техническим развитием (НТР) железнодорожного транспорта.
Предмет исследования: методы теории автоматического управления технологическими процессами научно-техническим развитием на основе принципа постоянного улучшения в условиях реализации отраслевых систем менеджмента качества, статистического анализа, имитационного моделирования с применением теории конечного автомата и элементов теории нечетких множеств.
Методы исследований: использованы методы теории автоматического управления (ТАУ) в сочетании с методами теорий управления предприятием и систем управления качеством (СМК), теории информации, методы статистического управления, корреляционный и регрессионный анализ, теория устойчивости, теория надежности, элементы теории нечетких множеств.
Научная новизна работы заключается в следующем:
- разработана методология, научные основы и формализованные методы построения автоматизированной системы развития технологических процессов железнодорожного транспорта;
- разработана модель многоконтурной системы НТР на железнодорожном транспорте, обеспечивающая устойчивое и непрерывное развитие на основе реализации в модели упреждающего управления, положительных и отрицательных обратных связей;
- разработан метод определения устойчивости динамических процессов НТР имитационным математическим моделированием;
- локализованы прикладные методы статистического анализа и повышения эффективности, надежности и живучести интерактивной автоматизированной системы управления научно-техническим и технологическим развитием железнодорожного транспорта.
Достоверность полученных научных и практических результатов обеспечена последовательным использованием положений теории автоматического управления, теории систем управления качеством, статистического анализа, применением математического аппарата к формализации описания технологических процессов применительно к НТР на . Экспериментальные и эмпирические исследования технологических процессов железнодорожного транспорта подтверждают адекватность теоретических положений работы.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в разработке интерактивной динамической модели управления развитием технологических процессов на железнодорожном транспорте, позволяющей обеспечить функции мониторинга, контроля и регулирования. К основным практическим результатам относится:
- предложена модель постоянного улучшения технологических процессов и разработана методика её практической реализации применительно к процессам научно-технического и технологического развития ;
- для процессов НТР определены оптимальные постоянные времени функциональных процессов многоконтурной системы управления;
- предложен реинжиниринг деятельности Центра научно-технической информации и библиотек (ЦНТИБ) и его дорожных подразделений.
Апробация работы: положения работы доложены и получили одобрение на всероссийских и международных научно-практических конференциях: Шестой международной научно-практической конференции «Инфортранс-2001» (РГУПС, г. Сочи, 2001, г. Ростов на Дону); «Телекоммуникационные, информационные и логистические технологии на транспорте - ТелеКомТранс» (РГУПС, г. Сочи, 2003, 2004, 2007, г. Ростов на Дону, 2010); «Информационные технологии на железнодорожном транспорте - ИнфоТранс» (ПГУПС, г. Санкт-Петербург, 2006); «Интеллектуальные ресурсы: оценка и вовлечение в хозяйственный оборот» (КГТУ, г. Красноярск, 2006); «Проблемы и перспективы развития Транссибирской магистрали в XXI веке» (ЗабИИЖТ, г. Чита, 2006); «Актуальные проблемы развития транспортного комплекса России» (УрГУПС, г. Екатеринбург, 2006); «Актуальные вопросы охраны интеллектуальной собственности» (ИрГУПС, г. Иркутск, 2006); «Научно-практические задачи Красноярской железной дороги» (КрИЖТ ИрГУПС, г. Красноярск, 2006, 2008, 2010); «Проблемы и перспективы изысканий, проектирования, строительства и эксплуатации железных дорог» (ИрГУПС, г. Иркутск, 2010), Пятой международной научно-практической конференции «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте (ТрансЖАТ-2010)» (РГУПС, г. Ростов на Дону, 2010).
Материалы диссертации доложены и одобрены на сетевой школе передового опыта «Использование автоматизированных технологий в библиотечном и справочно-библиографическом обслуживании руководителей и специалистов (г. Санкт-Петербург, 2010), вошли в материалы сетевой школы «Организация деятельности корпоративной системы научно-технической информации в условиях реформирования отрасли» (г. Екатеринбург, 2010).
Диссертация доложена и получила одобрение на межкафедральных семинарах ИрГУПС (Иркутск, 2010), КрИЖТ ИрГУПС (г. Красноярск, 2006, 2010) и РГУПС (г. Ростов-на-Дону, 2010).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 28 печатных работ, из них 6 - в изданиях, рекомендованных ВАК.
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы из 183 источников.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, приведена аннотация работы.
В первой главе обоснована и поставлена задача разработки модели постоянного улучшения технологических процессов с использованием методологии ТАУ. Модель предполагает декомпозицию сложного организационно-технологического процесса на элементарные подпроцессы, элементы и компенсации отклонений по прямой и обратной связям.
На рис.1 представлена положенная в основу исследования схема автоматического управления с регулированием по отклонению и возмущению. Задание 
сравнивается с информацией датчиков (блок 7) о состоянии управляющего сигнала 
и дополнительно о внутреннем состоянии объекта управления 
и внешних возмущающих воздействиях 
. Датчик формирует информацию 
о состоянии объекта управления 
с определенной полнотой, точностью и достоверностью: 
, где 
, 
, 
. Результат сравнения 
задания с информацией датчиков является исходной информацией для формирования управляющего решения 
. В результате реализации решения через воздействие изменяется состояние объекта управления .
Рисунок 1 – Схема авторегулирования по отклонению
Каждый элемент имеет свою обычно нелинейную передаточную функцию 
, а в человеко-машинных системах – и логически разветвленную.
;
; ( 1 )
;
;
где: 
– передаточные функции соответствующих элементов.
Учет внешних возмущений (по прямой связи) и отклонений результатов управления (по обратной отрицательной) позволяет использовать традиционный аппарат ТАУ для исследования организационно-технологических объектов. Объединенные в одной схеме управления указанные выше аспекты позволяют создать устойчивую систему управления (рис. 2).
При комбинированном методе управления возмущающее воздействие внешней среды попадает в блок расчета коррекции (БК1), например, посредством мониторинга, и позволяет выработать упреждающее управление для уменьшения неопределенности и повышения качества управления организационно-технологическим процессом.
Рисунок 2 – Сущность комбинированного метода управления технологическим процессом
Создавая системы с отрицательной обратной связью, при определенных условиях, можно получить такое новое качество системы, как стабильность функционирования, заключающееся в стабилизации значений исследуемых показателей в пределах заданного ЛПР уровня.
Принцип постоянного улучшения следует также рассматривать с позиций теории автоматического управления и c учетом специфики человеко-машинных систем. При синтезе системы с положительной обратной связью формируются механизмы постоянного роста или снижения исследуемого показателя при возникновении положительного синергетического эффекта; либо спада или увеличения негативных явлений, в противоположном случае.
Основополагающим моментом применения положительной и отрицательной обратных связей является тот факт, что только их совместное применение может дать эффект самоорганизации. Механизм самоорганизации системы может быть представлен, например, схемой, приведенной на рис. 3.
 |
Рисунок 3 – Схема механизма самоорганизации в системе управления
Обозначения: ВВП – вектор входных переменных; ВВ – выходной вектор – показатели развития ТП; УП – управляющие переменные; ОУ – объект управления; БУ – блок управления. В данном случае БУ1 – блок сравнения при отрицательной обратной связи; БУ2 – блок сравнения в случае положительной обратной связи.
Следующая проблема интерактивных систем – согласование технических и биологических звеньев управления. Учет человеческого («биологического») звена представляется в виде совокупности передаточных функций. Тогда образуется общая модель, свойства которой (устойчивость, переходные процессы в системе) успешно исследуются средствами ТАУ.
В работе исследованы три типа поведения лица, принимающего решения в системе управления: рациональный человек, эмоциональный человек, «свободный агент» общества. Ниже в качестве примера приведена схема функционирования рационального человека.
 |
Рисунок 4 – Схема поведения рационального человека
Для модели, представленной на рис. 4, передаточная функция будет иметь вид:
W=Wз Wнк Wук Wуа Wи =
(exp(-sτ)) (k1(b2 s2 + b1s + 1)) (k2(b3 s2 + b4s + 1)) (k3/(Ts + 1)) (k4/s). (1)
В работе приведен механизм идентификации параметров передаточной функции W.
Во второй главе аналитически синтезирована двухконтурная модель постоянного улучшения технологических процессов железнодорожного транспорта.
Выходной сигнал задающего элемента в технических системах является электрическим сигналом, пропорциональным управляемому параметру. Если параметров несколько, то реализуется, как правило, подчиненное регулирование параметров, входящих в иерархическую систему зависимости.
В системах управления предприятием, включая вопросы научно-технического развития, развития технологических процессов, принято говорить о ключевых показателях качества – KPI (Key Performance Indicators). С точки зрения ТАУ – это параметры задающих элементов различных уровней подчиненного регулирования: определение ключевых показателей должно происходить по результатам построения сложноподчиненной системы авторегулирования, из которой определяются требуемые показатели и их значения. В каждом процессе существует ключевой показатель 
, при управлении которым возникает необходимость в подчиненных показателях 
и т. д., у 
подчиненные 
и т. д., которые формируют принцип «Процессного подхода» ISO9000.
Реализация данного подхода управления требует создания научно-обоснованной методологии формирования ключевых показателей: на уровне управления 
задание 
для управления показателем 
формирует управляющий сигнал 
, являющийся заданием 
для подчиненного контура управления показателем 
, а сам показатель соответствует сигналу управления 
, т. е.:
, ( 2 )
.
Исполнительный элемент сам является подчиненным контуром управления, в котором выходной сигнал управляющего элемента является сигналом задания 
подчиненного контура. Датчик модели 
выступает единым источником объективной информации, т. к. в человеко-машинных системах сбор данных реализуется с помощью информационных систем в корпоративных (отраслевых) сетях. Реализация системы управления базируется на нормативных показателях функционирования железнодорожного транспорта, которые разбиты на группы в соответствии с разработанной иерархией управления, табл. 1.
Таблица 1 – Нормативные показатели железнодорожного транспорта
Сфера управления | Основной перечень показателей |
Удовлетворение потребности в перевозках | Транспортная обеспеченность грузовых и пассажирских перевозок, транспортная подвижность населения, объем и виды перевозок, доля перевозок в транспортной системе страны, реализация транзитного потенциала в транспортных коридорах и др. |
Экономическая деятельность | Прибыль, доходы, расходы, себестоимость, рентабельность, производительность, по видам деятельности, соотношение расходов по статьям, другие финансово-экономические показатели |
Коммерческая работа | Структура договорной работы, соблюдение договорных обязательств, погрузка, отправление, грузооборот, пассажирооборот, приведенная работа, потребность в вагонах по видам и др. |
Управление перевозочным процессом | Участковая, техническая и маршрутная скорости поездов, доля отправок, доставленной в нормативный срок, простои на станциях, масса поезда, нагрузка на ось, оборот вагона и др. |
Инфраструктура | Пропускная способность участков и станций, обеспеченность искусственными сооружениями и строениями, энергоснабжение, СЦБ, средства связи, надежность техники, износ основных фондов и др. |
Тяговый подвижной состав | Потребность в локомотивах, их производительность, энергопотребление, надежность, работа машинистов, расходы на планово-предупредительные и неплановые ремонты, износ и др. |
Ограничения по обеспечению транспортной безопасности | Требования к техническим и технологическим системам для обеспечения безопасности движения поездов, надежности технических и технологических систем, отказы и неисправности, непрерывность и доступность услуг, радиосвязь и устройств и систем безопасности, состояние пути, ограничение рисков и др. |
Законодательные ограничения | Действующее законодательство обязательно для соблюдения и может рассматриваться как внутренний ограничивающий контур наряду с транспортной безопасностью |
Обратная связь (Датчик и Элемент сравнения) может обладать погрешностью (статической, динамической, временной), в результате чего контролируемые сигналы могут отличаться от фактических . Это расхождение рассматривается в теории познания (гносеологии) как диалектический процесс познания объективной реальности 
, представленной совокупностью информации 
, которая в процессе познания уточняется: 
, но остается неполной: 
. Отсутствие полной объективной информации об объекте управления сдерживает развитие централизованных систем управления, в т. ч. и автоматизированных.
Контролируемые сигналы подвержены колебаниям. Значение измерения носит случайный характер. Реакция на отклонение конкретного результата измерения может приводить к неустойчивости работы системы авторегулирования. Необходимо усреднение результатов измерения 
:
( 3 )
Выбор периода интегрирования 
- оптимизационная задача: увеличение периода интегрирования повышает достоверность 
, но снижает чувствительность системы к отклонениям. Требуется анализ технологических и физических особенностей контролируемой системы, периодичности ее процессов.
В человеко-машинных системах железнодорожного транспорта обратная связь – это совокупность соответствующих ключевых показателей, которые формируются в информационных системах (в их более 300), объединенных обобщенным понятием «АСУЖТ». АСУЖТ в целом удовлетворяет потребности транспорта в информационных технологиях и телеуправлении, но не является АСУ с позиций ТАУ, т. к. не реализует технологические процессы по замкнутому контуру. АСУЖТ выполняет функцию Датчика исходной информации 
, но не выполняет функции элемента сравнения 
, обеспечения поддержки принятия решений .
«Управляющий элемент» 
- ядро контура управления. Совокупность методов управления представляет собой разветвленную передаточную функцию:
, ( 4 )
где - число возможных передаточных функций 
, предусмотренных логическим разветвлениями системы: работа в штатном режиме, в условиях форс-мажора, в зависимости от сезона, при 
, 
, 
, 
, 
и др. В управлении транспортом отсутствует законченная алгоритмизация и формализация законов управления, назрела необходимость в развитии системы поддержки принятия решений (СППР).
Наличие человека в контуре управления вносит нестабильность и искажение передаточной функции : возможны субъективная трактовка статистических данных, их преднамеренное искажение, нарушения в силу недостаточной квалификации и др. Одним из эффективных инструментариев снижения нестабильности и субъективности в СППР является развитие системы мотивации, которая должна носить комплексный характер, учитывать различные аспекты. В теории известен принцип «5/95» Э. Деминга («15/85» Дж. Джурана), согласно которому плохая работа исполнителя в 95 % случаев (85 %) вызвана системными проблемами.
С точки зрения ТАУ мотивация носит характер системного корректирующего контура управления 
, следящего за исполнением законов управления , их своевременной корректировкой для обеспечения устойчивости передаточной функции . Например, управляющее воздействие является функцией данных элемента сравнения , задания , данных о состоянии системы и мотивации поведения , разрабатываемой и корректируемой в зависимости от отклонения реального закона управления 
от заданного :
; ( 5 )
.
Передаточная функция 
является скачкообразной (изменение выходного состояния происходит в момент принятия решения) с логическим разветвлением, поэтому 
отличается от своевременностью принятия решения и реализуемой логикой.
Управление мотивацией нужно при отклонении передаточной функции от заданной . Корректирующий контур следит за правильностью функционирования системы. Мониторинг – неотъемлемая часть системы управления, результатом которого могут быть следующие корректирующие действия:
- изменение совокупности ключевых показателей , когда выбранные иерархии показателей не соответствуют целевой функции управления ;
- изменение значений нормативных значений показателей , когда нормативные значения не соответствуют целям управления;
- изменение правил статистической обработки данных, когда функции СППР недостаточны или неправильны – элемент сравнения 
;
- изменение состава информации Датчика 
, если она недостаточна или недостоверна;
- изменение законов управления , мотивации 
и других «правил игры», если передаточная функция не соответствует задачам управления.
Одним из способов устранения субъективности управления является разделение процесса на «роли», разделение функций между различными исполнителями. Функции контура управления следует разбить на следующие четыре роли:
Владелец процесса: выступает в качестве заказчика, определяет ключевые показатели и их контрольные значения , определяет принципы управления (передаточные функции всех уровней и функциональных элементов), сроки и ресурсы, корректирует процесс.
Менеджер процесса: управляет процессом по правилам и показателям, установленным Владельцем процесса, руководит исполнителями: на основании задания , данных о состоянии системы выполняет анализ с использованием методов статистического управления и других математических и логических средств СППР. На основании
принимает управленческие решения .
Исполнитель процесса: выполняет работы согласно управляющим воздействиям (заданиям) Менеджера процесса , и непосредственно воздействует на объект управления .
Мониторинг процесса: сбор объективной информации , ее статистическая обработка, выявление трендов, корреляционных связей, других закономерностей, формирование статистической отчетности и рекомендаций. Состояние объекта 
отражается в информационных системах АСУЖТ , замыкающей обратную связь оперативного автоматизированного управления . Одновременно идет обработка данных АСУЖТ в рамках процесса постоянного улучшения , по результатам которого производится корректировка процесса.
Третья глава посвящена описанию модели постоянного улучшения применительно к технологическим процессам научно-технического развития (НТР) железнодорожного транспорта. Модель многоконтурного управления процессами НТР построена по разработанным принципам и представляется как семь базовых групп элементов (рис. 5):
Рисунок 5 – Модель постоянного улучшения процессов НТР
1. Потребность в инновациях (блок 1) - на основании комплексного статистического анализа определяется текущая потребность в НТР, соответствующие ключевые показатели KPI1 носят геополитический и макроэкономический характер и формируются на стратегическом уровне управления корпорацией.
2. Технические направления НТР (блок 2) - обосновываются характеристики, которые должны быть достигнуты для решения задач по первому уровню управления.
3. База технических решений (блоки 3 и 4) - предлагаются технические решения для достижения KPI2 (на конкурсной основе).
4. НИОКР (блоки 5 и 6) - определенные в конкурсном отборе технические проекты внедряются в опытную эксплуатацию для отладки и оценки их реальной эффективности.
5. Оценка технической эффективности по KPI2 (блоки 8 и 9, 11) - позволяет не только отказаться от проекта, но и внести корректировку в методику отбора проектов на этапе 3.
6. Оценка экономической эффективности по KPI1 (блоки 10 и 11) - производится оценка экономического эффекта и при необходимости корректировка базы и значения показателей этапов 1 и 2.
7. Тиражирование (блок 17) – обеспечивает продолжение контроля его эффективности.
Модель постоянного улучшения технологических процессов представляет собой динамическую систему, характеризуемую набором показателей , 
, , , , и , изменяющих свои значения во времени в соответствие с передаточными функциями каждого из элементов: 
.
После поступления входной информации 
в момент времени 
внутренний процесс 
формирования KPI1 (блок 1) протекает без изменения выходного состояния 
. Выходное состояние меняется дискретно в моменты времени 
. При этом результат (KPI1 - ) будет зависеть не только от входных условий (в т. ч. работы элемента сравнения 
– блок 11), но и от накопленного на текущий момент опыта работы, т. е. текущего внутреннего состояния:
. (6)
Технические показатели (KPI2 - блок 2) 
могут корректироваться чаще KPI1 в результате работы обратной связи. Формирование новых значений KPI2 также происходит дискретно и с учетом накопленного опыта (внутреннего состояния 
):
. (7)
Поиск технический решений, формирование банка данных и подготовка плана НТР (блоки 3, 4, 5) происходит на протяжении всего времени (но имеется реперная точка – выдача ежегодного утвержденного плана НТР - ):
. (8)
Выполнение НИОКР (блок 6) носит характер исполнительного элемента с передаточной функцией 
. Как и в предыдущих случаях, реализация процессов носит непрерывный характер, но результат фиксируется дискретно согласно календарному плану работ. Характер работ каждого последующего этапа зависит от достигнутых результатов (возможно даже прекращение работ) – результата работы обратной связи 
:
. (9)
Объект регулирования – железнодорожный транспорт (блок 7), реагирует на проводимые в результате проведения НИОКР работы. Однако эффект от произведенных изменений также фиксируется периодически в дискретные моменты времени:
, (10)
. (11)
Тиражирование (блок 17) происходит аналогично проведению НИОКР и рассматривается как второй исполнительный элемент:
. (12)
Таким образом, работа всех функциональных элементов, несмотря на их специфический характер, однотипна: по входному состоянию системы в момент времени 
(где 
– множеству функциональных элементов модели) и с учетом внутреннего состояния на этот момент времени 
через определенный период времени 
формируется выходное состояние 
согласно передаточной функции 
:
, (13)
.
Внутреннее состояние меняется и внутри промежутка времени , но оно также представляется как дискретное, состоящее из этапов:
, (14)
где 
– опорные моменты времени внутренних переходов;
– внутренняя передаточная функция.
Использование системы уравнений (6) – (14) неудобно из-за собственной шкалы времени у каждого элемента: и . Постоянная времени формирования группы показателей KPI1 составляет 
года, а показателей группы KPI2 составляет 
год. Постоянная времени контроля хода НИОКР составляет 
месяц, а эффективности НИОКР 
месяца. При единой дискретности переходов от 
к 
полученная система уравнений соответствует математическому аппарату «Конечного автомата». Модель можно адаптировать, если для всех функциональных элементов 
принять, что их постоянная времени 
кратна общему минимальному интервалу времени 
:
, 
, (15)
где 
– коэффициент кратности и .
Тогда передаточные функции всех элементов описываться системой уравнений:
,
, (16)
.
В теории конечных автоматов множества , и обладают своими алфавитами, из которых формируются последовательности сообщений – «слова». В простейшем случае алфавит будет бинарным Z = {z1, z2}, где z1 = 0, z2 = 1. Типичные примеры бинарных алфавитов для элементов модели, представленной на рис.5: решение принято/не принято, работа выполнена/не выполнена, эффект есть/нет и т. д. Бинарный алфавит следует заменить вектором состояния Z = {z1, z2, z3, …, zn,}, где n – число нечетких множеств возможных входных и выходных состояний. Например, с блока 8 поступает информация о технической эффективности НИОКР. В понятиях нечетких множеств вектора входного и выходного состояний X 8 и Y8 могут иметь следующие состояния:
X 8 (1): требуется срочное восстановление системы;
X8 (2): отрицательный эффект;
X 8 (3): нет эффекта;
X 8 (4): незначительный эффект, не достигающий заявленных значений;
X 8 (5): заявленный эффект.
и
Y 8 (1): срочное прекращение работ с восстановлением старой схемы;
Y 8 (2): корректировка проведения НИОКР;
Y 8 (3): продолжение работ.
При использовании нечетких множеств каждая координата выходного вектора функционального элемента является результатом анализа состояния всех координат входного вектора:
Yi(n) = W(Xi(1), Xi(2), … , Xi(k)), (17)
где n – n-я координата вектора выходного состояния Yi i-го элемента;
k – число состояний входного вектора состояния Xi.
Модель, представленная на рис.5 и системой уравнений (6) – (17), должна обладать устойчивостью. В ТАУ известно несколько способов определения устойчивости: по Ляпунову, Раусу-Гурвицу, Найквисту-Михайлову, Попову и др. Эти методы предполагают аналитическое описание передаточных функций непрерывных динамических систем, например - системой дифференциальных уравнений. Это неудобно для, так называемых, каскадов – систем с дискретным временем изменения состояния, тем более при использовании понятий теории нечетких множеств. Передаточная функция может носить разветвленный характер с учетом предыдущих состояний. Алгоритмически это решается достаточно легко. В диссертации выбран метод имитационного моделирования, т. к. при описании человеко-машинных систем с использованием математического аппарата типа «Конечный автомат» и использованием нечеткой логики имитационное моделирование является предпочтительным для определения требований к постоянным времени системы и исключения колебательных процессов.
Для модели постоянного улучшения процессов НТР выполнено имитационное моделирование с использованием математического аппарата конечного автомата с элементами теории нечетких множеств. При этом использовался пакет программ Excel и встроенный в него язык программирования VBA. Результаты моделирования показали, что цикл корректировки совокупности ключевых показателей KPI1 и их конкретных значений следует производить через 36 месяцев. Если взять сокращенные сроки, то периодичность можно сократить до 26 месяцев (НИОКР проводить за 8 месяцев, эффективность определять через полгода и др.). Корректировку процессов НТР следует производить с периодом 2,2 – 3 года.
В четвертой главе выполнен анализ статистических методов управления применительно к предложенной модели.
В внедряются современные методы статистического управления. Создана уникальная информационная система АСУЖТ, решающая комплекс задач и выполняющая функцию Датчика согласно предлагаемой модели. Не реализованы в должном объеме функции статистического управления, поддержки принятия решений, схема работы АСУЖТ остается разомкнутой.
Основные статистические методы управления зафиксированы в международных стандартах и соответствующих ГОСТ России, например, серии 50779. Имеются существенные наработки и в : разрабатываются отраслевые стандарты по качеству, например, серий СТО 1.05.514 и 1.05.515.
Использование стандартов статистического управления в замкнутом цикле постоянного улучшения позволяет реализовать эффективную обратную связь. Внесены предложения по совершенствованию методик корпоративных стандартов. В частности диаграмму Исикава следует сделать вертикальной, а диаграмму Парето привязать к возможностям пакета программ Excel. На конкретных примерах доказана необходимость рассмотрения показателей работы транспорта как случайных величин с определением закона их распределения, а также необходимость выявления эффекта со статистически обработанным представлением данных, в т. ч. с использованием методики ГОСТ Р 50779.23-2005 (ISO 3301:1975) «Сравнение двух средних в парных наблюдениях».
Выполненный корреляционный анализ показателей работы железнодорожного транспорта доказал необходимость применения корреляционного анализа в процессе управления НТР. В качестве исходных данных взяты основные показатели работы 15-ти железных дорог за 12 месяцев за 5 лет. Всего рассмотрено 49 основных показателей работы железных дорог при выборке по каждому в 5×12=60 значений. Общее число исходных данных: 49×60×15=44100. Число рассмотренных корреляционных пар: 233 по каждой из 15 дорог, всего - 3495. Общее число исходных пар для расчета: 3495×60 = 209700. Для выборки в 60 значений при уровне значимости α = 0,95 (0,05), уровень достоверности rтабл = 0,174 (в работе рассматривались закономерности, соответствующие заметной корреляции и выше (по шкале Шеддока корреляция 0,1 – 0,3 считается слабой, 0,3 – 0,5 - умеренной, 0,5 – 0,7 – заметной, 0,7 – 0,9 – высокой, 0,9 – 0,99 – весьма высокой).
Значения коэффициента корреляции r по каждой корреляционной паре параметров проверены на соответствие нормальному закону распределения по критерию Пирсона χ2: всего 233 выборки по 15 значений (по числу дорог) в каждой. Наличие нормального закона распределения случайной величины по сети в целом определялось по условию не превышения расчетными значениями χ2расч табличных χ2табл. Основные статистические данные расчетов приведены в Таблице 2.
Таблица 2 - Статистика выполненных расчетов
Значение коэффициента корреляции r | Пар |
Существенная прямая зависимость при нормальном законе распределения случайной величины (r > 0,7) | 49 |
Существенная прямая зависимость без нормального закона (r > 0,7) | 1 |
Существенная обратная зависимость при нормальном законе (r < -0,7) | 26 |
Существенная обратная зависимость без нормального закона (r < -0,7) | 2 |
Прямая зависимость (0,5 > r > 0,7) | 20 |
Обратная зависимость (-0,7 < r < -0,5) | 20 |
Отсутствует зависимость (-0,5< r < 0,5) | 51 |
Артефакты (у одних дорог r < -0,5, а у других r > 0,5) | 64 |
Всего рассмотренных пар | 233 |
В результате расчета получены подтверждения очевидным фактам, получены неочевидные, но логичные данные. Также получено 64 артефакта (ярко выраженное расхождение данных по разным дорогам – см. табл.2). Большинство из них связано с параметрами, приведенными в таблице 3. Эти данные можно считать недостоверными и их использование должно быть ограничено.
Таблица 3 - Данные, обладающие низкой достоверностью
№ п/п | Показатель |
1 | Неисправный тяговый подвижной состав |
2 | Расход топлива на тягу поездов |
3 | Нагрузка вагона |
4 | Балловая оценка пути |
5 | Техническая и участковая скорости движения поезда |
6 | Простой под грузовыми операциями и на технических станциях |
Выполненный комплексный статистический расчет наглядно показывает эффективность применения методов статистической обработки данных, недопустимость использования исходной информации без ее статистической обработки. В настоящее время в нет научной системы обработки и использования информации. Внутри функции Мониторинга необходимо организовать дополнительный контур логического контроля для управления достоверностью информации, которая в настоящее время достаточно противоречива.
В пятой главе описана практическая реализация предложенной в диссертации модели применительно к существующей в системе научно-технического и технологического развития (НТР). Предложен реинжиниринг деятельности центров научно-технической информации и библиотек (ЦНТИБ) центрального и дорожных уровней в соответствии с предложенной моделью постоянного улучшения.
Процессы НТР реализуется в рамках Стратегических направлений научно-технического развития ОАО «РЖД», Концепции единой технической политики холдинга и ряда других документов. В сформирована структура управления процессами НТР компании с обозначением четких взаимосвязей между всеми уровнями управления. Предусмотрен механизм постоянного взаимодействия производственного блока компании, научно-исследовательских институтов, проектно-конструкторских бюро, отраслевых вузов и производителей новой техники. Взаимодействие осуществляют Совет главных инженеров, Объединенный ученый совет, профильные секции НТС, Совет главных конструкторов и др.
Существующая структура управления процессами НТР с позиций предложенной модели постоянного улучшения в целом соответствует ее требованиям, участвующие подразделения и органы разбиваются по ролям. Главным недостатком является отсутствие в системе научно обоснованной и статистически подтвержденной информации для реализации обратных связей. Нет разбиения анализа на экономическую и техническую эффективность. Отсутствует разбиение на этапы определения экономической целесообразности НТР (ключевые показатели KPI1) и определения технических показателей для достижения KPI1. Не формируется банк данных возможных технических решений для достижения KPI2 с последующим конкурсным формированием плана НТР. Необходим реинжиниринг структуры управления для реализации модели постоянного улучшения.
Функции обратной связи в процессах постоянного улучшения НТР следует возложить на Центр научно технической информации и библиотек (ЦНТИБ) и его дорожные подразделения. Исходную информацию следует брать из АСУЖТ. Информация подлежит проверке на достоверность и полноту с дальнейшей статистической обработкой, анализом и наглядным графическим представлением. Обработанная информация представляется в Интранет (СПД) для заинтересованных подразделений с разграничением прав доступа. ЦНТИБ также управляют базой данных технических предложений (проектов).
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
1. Разработаны теоретические основы функционирования и соответствующая модель организационно-технологических подсистем управления железнодорожным транспортом для реализации принципа постоянного улучшения, которая должна строиться как система с замкнутыми контурами управления со структурными функциональными элементами: Задатчик, Датчик, элемент Сравнения, Управляющий и Исполнительный элементы. Функции разделяются на роли: Владелец, Менеджер и Исполнитель процесса, а также Мониторинг. Компенсацию субъективного человеческого фактора реализует корректирующий контур, выполняющий как функции управления мотивацией, так и следящий за актуальностью логики передаточных функций и заданий.
2. Модель автоматизированного управления постоянным улучшением технологических процессов реализована как человеко-машинная система с отрицательными и положительными обратными связями. Отрицательные обратные связи контуров управления обеспечивают устойчивость и надежность управления. Качество управления и совершенствование методов управления обеспечивается внешними положительными обратными связями. Модель соответствует требованиям функциональных стратегий , международным стандартам серии ISO9000, стандартам в области IT-управления, а также методологии ТАУ.
3. Разработаны формализованное описание и прикладные методы формирования задающих управляющих воздействий человеко-машинной автоматизированной системы постоянного улучшения, которые представляют собой иерархию ключевых показателей качества работы (KPI), определяемых по результатам построения сложноподчиненной замкнутой системы управления. Выходной сигнал Управляющего элемента одного уровня является сигналом Задающего элемента последующего уровня. При таком методическом подходе научно формализуется алгоритм определения совокупности ключевых показателей и их значений.
4. Выполненный анализ совокупности информационных систем железнодорожного транспорта показал, что, решая задачи информатизации технологических процессов и телеуправления, АСУЖТ выполняет функцию Датчика в автоматизированной системе управления, является IT-элементом, но не является в настоящее время собственно АСУ, т. к. не создает замкнутых контуров управления. На АСУЖТ необходимо возложить функции элемента Сравнения со статистической обработкой данных и системы поддержки принятия решений.
5. Выполнен корреляционный анализ существующих показателей работы железнодорожного транспорта. Доказана необходимость комплексного внедрения статистических методов управления в работу . Предложен формализованный метод определения недостоверных данных в системе отчетности корпорации с использованием методов статистического управления, в т. ч. корреляционного анализа. Локализованы и адаптированы установленные международными, национальными и корпоративными стандартами методы статистического анализа к решаемой задаче построения системы постоянного улучшения. Анализ используемой в информации показал отсутствие в компании системы статистического анализа и управления. Исходная информация обладает низкой достоверностью. Принцип «Принятие решений, основанных на фактах» на системном уровне не реализован.
6. Разработана модель постоянного улучшения процессов научно-технического и технологического развития железнодорожного транспорта с обратными связями. Показана необходимость создания единого многоконтурного автоматизированного процесса управления НТР как процесса повышения качества предоставления услуг перевозок грузов и пассажиров, снижения себестоимости процесса. Обоснована необходимость создания двух контуров подчиненного регулирования для экономического и технического управления проектами с формированием соответствующих двух групп ключевых показателей эффективности процессов НТР (KPI1, KPI2).
7. Определена устойчивость автоматизированных человеко-машинных систем постоянного улучшения организационно-технологических процессов научно-технического развития железнодорожного транспорта. Показана целесообразность определения устойчивости таких систем методом имитационного моделирования. Разработана соответствующая имитационная математическая модель. Показано, что привязка к календарным срокам (сутки, месяц, квартал, год и др.) без соответствующего научного обоснования в замкнутых системах может приводить к перерегулированию, замедлению реакции системы и даже к автоколебаниям. Результаты имитационного моделирования показали, что цикл управления процессами НТР составляет 2,2 - 3 года.
8. Предложен реинжиниринг процессов НТР с позиций приведенной в работе модели постоянного улучшения. Изменен порядок принятия решений. Добавлен процесс статистической обработки данных. Задача сбора, обработки и распространения статистической информации может быть возложена на Центр научно-технической информации и библиотек (ЦНТИБ) и его дорожные подразделения. Для реализации системы статистических расчетов в необходимо создание соответствующего подразделения, место которого в системе управления процессами НТР определено в диссертации как подразделение ЦНТИБ. Несмотря на его определяющую роль, наиболее трудоемкие и наукоемкие математические вычисления следует выполнять силами специалистов через научно-исследовательские работы (НИР), результатом которых являются обработанные статистические данные о работе железнодорожного транспорта.
ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ
1. Митрохин, библиотеки - достояние / // Железнодорожный транспорт, 2007. –№ 8. – С. 31–33.
2. Митрохин, труда работников как неотъемлемый элемент системы менеджмента качества . Опыт Красноярской железной дороги / , // Железнодорожный транспорт, 2008. –№ 2. –С. 48–50.
3. Митрохин, инновационной деятельностью / // Железнодорожный транспорт, 2010. –№ 8. – С. 57–63.
4. Митрохин, постоянного улучшения технологических процессов железнодорожного транспорта как система авторегулирования / // Вестник ВНИИЖТ, 2010. –№ 3. –С. 28–34.
5. Митрохин, построения систем постоянного улучшения инновационной деятельности транспорта / // Вестник РГУПС, 2010. – № 2 (38). – С. 94–101.
6. Митрохин, анализ показателей работы железнодорожного транспорта в системе постоянного улучшения / // Вестник РГУПС, 2010. –№ 3. – С.91–99.
Публикации в других изданиях в хронологическом порядке
7. Митрохин, сеть как элемент учебного центра по информатизации. / , , . // Шестая междуннар. науч.-практ. конф. «Информационные технологии на железнодорожном транспорте»: Тр. межд. науч.-практ. конф. «Инфортранс-2001». – Ростов н/Д, 2001. – С. 370-373.
8. Митрохин, эффективного взаимодействия пользователей в телекоммуникационных системах / , , // Телекоммуникационные и информационные технологии на транспорте России: Тезисы докл. межд. науч.-практ. конф. «ТелекомТранс-2003». – Ростов н/Д, 2003. – С. 96-97.
9. Митрохин, качеством работы Красноярской ж. д. / // Научно-практические задачи Красноярской ж. д. Труды конференции. – Красноярск: ДИБЦ Красноярской ж. д., 2006, – С. 38–43.
10. Митрохин, Ю. В. СМК как система авторегулирования / , , // Научно-практические задачи Красноярской ж. д. Труды конференции. – Красноярск: ДИБЦ Красноярской ж. д., 2006. – С. 72–79.
11. Митрохин, -управляющая модель СМК Красноярской ж. д. / , , // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: Тр. одиннадцатой межд. науч.-практ. конференции «Инфотранс-2006». – СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2006. – С.61.
12. Митрохин, поддержка систем мотивации труда на линейных предприятиях Красноярской ж. д./, , // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: Тр. одиннадцатой межд. науч.-практ. конференции «Инфотранс-2006». – СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2006. – С. 32–33.
13. Митрохин, как эффективная форма повышения качества работы и вовлечения в хозяйственный оборот интеллектуальной собственности железных дорог / , , // Интеллектуальные ресурсы: оценка и вовлечение в хозяйственный оборот: материалы Всероссийской науч. конф. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2006. – С. 54–55.
14. Митрохин, как одна из форм охраны и использования интеллектуальной собственности и повышения качества транспортного обслуживания. / , , // Актуальные вопросы охраны интеллектуальной собственности: Матер. всеросс. науч.-практ. конф. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2006. – С.138–141.
15. Митрохин, -управляющая модель систем менеджмента качества / , //Проблемы и перспективы развития Транссибирской магистрали в XXI веке: тр. всеросс. науч.-практ. конфер. ученых тр-та, вузов, НИИ, инженерных работников и представителей академической науки, Ч.2.- Чита: ЗабИЖТ, 2006. – С.33–38.
16. Митрохин, кадров Красноярской ж. д. / , // Проблемы и перспективы развития Транссибирской магистрали в XXI веке: тр. всеросс. науч.-практ. конфер. ученых тр-та, вузов, НИИ, инженерных работников и представителей академической науки, Ч.2. – Чита: ЗабИЖТ, 2006. – С. 221–225.
17. Митрохин, менеджмента качества как системы авторегулирования / , // Наука, инновации и образование: актуальные проблемы развития транспортного комплекса России: Матер. межд. науч.-техн. конф./- Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. ун-та путей сообщения, 2006. – С. 335-336.
18. Митрохин, обучение и тестирование по безопасности движения поездов и охране труда / , , // Успехи современного естествознания. 2007. –№ 12. – С. 142.
19. Митрохин, учебного процесса как контура авторегулирования системы менеджмента качества железнодорожного транспорта / , , // Успехи современного естествознания. 2007. –№ 12. – С. 143.
20. Митрохин, полупроводниковых инноваций в / , // Светотехника. 2009. № 5, С.9–12.
21. Митрохин, Ю. В. Introduction of Semiconductor Innovations into Railroads (RZD) Open Society / Victor. Ju. Alferov, Yury V. Mitrokhin // Light & Engineering. 2009 Vol 17. –№ 4. –PP. 18–24.
22. Митрохин, постоянного улучшения технологических процессов железнодорожного транспорта как система авторегулирования / , // Проблемы и перспективы изысканий, проектирования, строительства и эксплуатации железных дорог: Тр.4-й веросс. науч.-практ. конф. с международным участием. – Иркутск: ИрГУПС, 2010. – С. 41–48.
23. Митрохин, подход к реализации принципа постоянного улучшения / // Материалы Всерос. НТК КрИЖТ ИрГУПС – Красноярск: КрИЖТ, 2010. – С. 137–141.
24. Митрохин, построения информационно-управляющих систем постоянного улучшения в инновационных подразделениях транспорта / // Телекоммуникационные и информационные технологии на транспорте России. Тр. седьмой межд. науч.-практ. конф. «ТелекомТранс-2010». – Ростов н/Д, 2010. – С. 194-199.
25. Митрохин, постоянного улучшения инновационной деятельности . Проект / , , . – М.: , 2010. – 44 с.
26. Митрохин, работников к внедрению инновационных технологий / , // Экономика железных дорог, 2010. –№ 5. – С. 64–82.
27. Митрохин, работников к внедрению инновационных технологий / , // Экономика железных дорог, 2010. –№ 6. – С. 61–76.
28. Митрохин, Центра научно-технической информации и библиотек (ЦНТИБ) в инновационных процессах / , , // – М.: , 2010. – 60 с.
РАЗРАБОТКА ИНТЕРАКТИВНОЙ МОДЕЛИ
РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
Специальность: 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими
процессами и производствами (на транспорте)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Подписано к печати 12.11.2010 г. Формат бумаги 60´84/16
Бумага офсетная. Ризография. Усл. печ. л. 0,1
Тираж 100. Заказ № 000.
Ростовский государственный университет путей сообщения.
Ризография РГУПС
____________________________________________________________________
