Мультиагентные системы в логистике и е-коммерции (стр. 3 )

Но что особенно важно – так это изменения в человеческом сознании. Значительная часть деловых людей высокого ранга и специалистов в логистике должны понять, что всемирный рынок требует работы мысли, что в корне отличает его от рынка, который принес нам благосостояние в эру национальных экономик. Новые условия поддадутся освоению только в том случае, если и компании, и производство ими продукции будут построены как гибкие системы, а не как жестко структурированные и интегрированные иерархические организации

Интеллектуальное кодирование в розничной продаже

В 1995 году я был приглашен в Совет по технологиям развития систем розничной торговли для чтения доклада о возможном воздействии технологий мехатроники на системы розничной торговли в Великобритании. Далее в работе приведена выдержка из этого доклада, содержащая доказательства того, что система розничной торговли могла бы развиваться далее на принципах, которые являются основой для систем логистики.

Современные автоматизированные складские хозяйства и считывающие устройства для штрих-кодов не подходят для динамического рынка. Автоматизированные складские системы запрограммированы для работы в негибкой среде и, следовательно, неспособны справиться с непредвиденными обстоятельствами (как, например, тюки, складированные в неправильном месте ), в то время как считывающие устройства для штрих-кодов находятся под полным контролем людей-операторов и, соответственно, не могут работать в автономном режиме.

О многих новейших системах для розничной торговли, разработанных в США, Японии и Тайване писали и говорили достаточно полно и всесторонне. Они покрывают ряд направлений - такие как цифровое кодирование имущества для управления запасами [10]; роботизированные системы для упаковки косметики и пищевых продуктов, управление автоматизированными складами оборудования, гибкие системы автоматической погрузки и разгрузки. Несмотря на то, что все эти устройства называют мехатроническими, в настоящее время очень немногие из них способны справиться со сколько-нибудь незапланированной ситуацией.

Я полагаю, что новое поколение интеллектуальных систем, в основе которых лежит концепция интеллектуального кодирования,[11], [12], будет играть решающую роль в розничной торговле и распределении.

Идея основана на том, что упаковочный материал будет включать в себя устройства для хранения всей необходимой информации о товаре, включая его идентификатор, цену, доступность, условия хранения, вес, гарантийный срок, условия транспортировки и т. д. Складские средства информации будут давать возможность считывать эту информацию и вносить в нее поправки и дополнения в любом пункте цепи продвижения товара. Вносить в кодировку дополнительную информацию можно будет или с помощью сенсоров (например, температурных), или с кодирующих устройств, подконтрольных операторам. Важно отметить, считывающие и кодирующие устройства будут работать на расстоянии, т. е. для распознавания им не понадобится физический контакт.

Такая кодировка товара даст возможность разработать мехатронические системы для отслеживания и управления товаром в процессе его доставки от поставщика до потребителя. Хотя пока достаточно трудно определить мельчайшие детали таких систем, вполне возможно, что они будут включать следующие элементы:

  Интеллектуальное распределение по полкам (на складах и магазинах розничной торговли), обладающее способностью определить и доложить, есть ли тот или иной товар на полке в данный момент, и организовать складирование товаров, различающихся по размеру или количеству.

  Интеллектуальные роботы, способные к поиску товара по информации, считанной с интеллектуальных кодировок, а не к доставке товара из заданной точки, как происходит в настоящее время.

  Интеллектуальные транспортные системы (грузовики, автономные средства транспортировки, конвейеры), умеющие определять товары, погруженные на них, и передавать эту информацию далее по системе, если необходимо.

  Интеллектуальные системы управления средой хранения товаров, способные выявить правильные условия хранения для каждого товара.

  Интеллектуальные системы рассортировки товаров, способные рассортировать товары в соответствии с информацией, записанной в их кодировках.

  Интеллектуальные системы расчета, способные считать цены товаров, размещенных на том или ином конвейере или в корзинах (включая любые скидки, предоставляемые на день покупки определенной группе покупателей) и записывать их на счет покупателя.

Все вышеперечисленные системы будут мехатроническими системами нового поколения, что означает, что они будут оборудованы разумными датчиками, мощными подсистемами обработки информации, искусственным интеллектом, соответствующими приводами и коммуникационными подсистемами, способными обмениваться информацией в мультимедийном формате сети Интранет, основанной на технологии Всемирной Веб сети.

Информация, полученная с этих мехатроничесих систем, будет использоваться для определения местных тенденций в спросе, что поможет организовать сеть предприятий по розничной продаже, ориентированных на нужды местных потребителей (и, как выходит, принадлежащих к местному сообществу), не теряя преимуществ в размере и связи со Всемирной сетью (и, с другой стороны, принадлежащих к Всемирному сообществу).

Индустрия розничной торговли может оказаться перед лицом серьезного технологического испытания – как осуществить безболезненный переход от старых технологий к новым? Ее стратеги, несомненно, давно отметили, что мировые лидеры движутся по направлению к новому смелому миру виртуальных организаций и разумных мехатронических систем.

Несколько примеров проектов, включающих Интеллектуальные сети, которые были нами инициированы или в которые мы оказались тем или иным образом вовлечены, описаны далее в целях демонстрации общих возможностей применения мультиагентных систем управления.

Команда агентов, управляющих станком

Прототип был разработан практически в ходе эксперимента по выявлению возможной полезности агентов в производстве. Первым шагом проекта был отбор агентов для участия в процессе управления, в данном случае, простым металлорежущим станком. Ведущим принципом было вовлечение одного агента на одну операцию, причем операции были отобраны таким образом, что для выполнения каждой из них требовались знания ноу-хау особого, узкого профиля. В случае с нашим металлорежущим станком отобранные операции были следующие:

Управление скоростью обработки Планирование Слежение за работой станка Обеспечение безопасности и сохранности Ведение и доклад протоколов

Итак, команда из 5 агентов была сформирована следующим образом. Агент действия получил задание подобрать и поддерживать оптимальную скорость резки металла. Агенту эксплуатации было дано задание следить за состоянием станка. В случае поломки Агент эксплуатации был запрограммирован на начало ведения переговоров с Агентом действия по вопросу остановки процесса работы или ее продолжения с последующей заменой инструмента при первом же представившемся случае, в зависимости от серьезности поломки. Агент планирования вел переговоры с другими агентами планирования по поводу нагрузки на станок в виде аукциона, в котором технические возможности станка согласовывались с объемами заказов. Агент безопасности наблюдал непосредственно за условиями работы станка, следя за тем, чтобы рабочие или роботы не переступали границы зоны, безопасной для работы. Агент администрирования вел записи и отсылал отчеты по работе станка. В процессе ведения переговоров во избежание тупиковых ситуаций использовались простые протоколы общения в форме правил производства.

Каждый агент представлял из себя миниатюрную систему с базой знаний, включающей в себя до 10 правил и некоторый набор фактов. Например, база знаний Агента действий содержала сведения о характеристиках некоторых металлов и правила выбора оптимальной скорости их обработки. База знаний Агента эксплуатации состояла из информации о типичных случаях поломок инструментов и опасностях каждой конкретной поломки для рабочего состояния станка. Тот факт, что агенты были узкими специалистами в своей области, способствовал их успешной работе в какой-то конкретной сфере, что требовало наличия сравнительно небольшой базы знаний у каждого агента. Набор небольших баз знаний взамен одной большой значительно упростил процесс работы. Он также уменьшил последствия случайных ошибок, сделанных агентами, так как их базы знаний находились в постоянном процессе пополнения необходимыми ноу-хау.

Мультиагентная система оказалась простой в разработке и высоко гибкой. Что было гораздо важнее, тем не менее, так это тот факт, что группа из пяти агентов проявила новый тип поведения, которое оказалось куда как более эффективным, чем поведение отдельных агентов.

Компрессоры интеллектуальной конфигурации

Осевые турбокомпрессоры используются во многих областях промышленности, в которых необходимо перемещать или сжижать большие количества газа или воздуха. Типичный пример тому – реактивные двигатели, газовые турбины, поршневые компрессоры газопроводов и многие обрабатывающие заводы. Работа любого турбокомпрессора ограничена рамками аэродинамических явлений застоя и выброса, когда поток газа становится нестабильным и может изменить направление движения. Развитие явлений застоя и выброса может нанести компрессору значительный ущерб. В современных конструкциях осевых компрессоров используются фиксированные вращающиеся лопасти и фиксированные статорные лопасти с ограниченной возможностью изменения градуса угла по отношению к установленному, используя простейшие алгоритмы управления. Целью работы компрессора является установление правильного предела выброса, т. е. избежание возможности проявления застоя и выброса в процессе работы.