Akıllı proje yönetimi ve simülasyon modelleme. Yönetim kararlarının modellenmesi Proje yönetiminde durumsal modelleme

Proje yönetiminde temel tanımlar. Projenin ilerlemesini izlemek. Örgütsel yapılar. Ağ grafiği. geçici modeller Kaynak yönetimi. Proje ilerleme takibi. Ganga Haritası. Erken Başlangıç/Geç Başlangıç ​​Programları. Matris Projesi. Kritik Yol Yöntemi (CPM). Programların değerlendirme ve revizyon yöntemi (Program Değerlendirme ve Rapor Tekniği - PERT). Zaman-Maliyet Modeli. Bağımsız bir proje (Pure Project). Proje İşi Döküm Yapısı (WBDS). Proje Yönetimi ( proje Yönetimi). Fonksiyonel proje (Fonksiyonel Proje). İmalat sektöründe ürün geliştirme ve teknolojik süreç seçiminin modellenmesiÜrün tasarımı. Üretim akışını tasarlamak. Süreç analizi. Bir ürün yaratma sürecinde mükemmellik kriterleri. Başabaş Analizi. Sanal Fabrika (Sanal Fabrika) Teknolojik sürecin haritası. (SÜREÇ AKIŞ ŞEMASI). Matrix "kalite evi" (Kalite Evi). Sürekli akış. Gösterilen üretim (İş Atölyesi). Ürün-Süreç Matrisi. Fonksiyonel maliyet analizi (Değer Analizi / Değer Mühendisliği). Üretimdeki teknolojiler. Entegre üretim sistemleri. Hizmet sektöründeki teknolojiler. Teknolojiye yapılan yatırımın geri dönüşünün değerlendirilmesi. Otomatik sistemler planlama ve üretim yönetimi (Otomatik Üretim Planlama ve Kontrol Sistemleri - MP&CS). Otomatik Malzeme Taşıma Sistemleri (AMH). Esnek üretim sistemleri (Esnek Üretim Sistemleri - FMS). Entegre üretim sistemleri (Bilgisayar Entegre İmalat - CIM). Ofis otomasyonu (Ofis Otomasyonu). sistem Bilgisayar destekli tasarım(Bilgisayar Destekli Tasarım - CAD). İstemci/Sunucu Sistemleri. Karar Destek ve Uzman Sistemler. Görüntü tanıma sistemleri (Görüntü İşleme Sistemleri. Elektronik Veri Değişimi - EDI). MODÜL 3: HİZMET TASARIM MODELLERİ VE HİZMET SÜRECİ SEÇİMİ Hizmetlerin özü. Hizmetlerin operasyonel sınıflandırması. Hizmet organizasyonlarının tasarımı. Servis bağlantılarının yapılandırılması. Üç tür hizmet sistemi. Müşterinin ortamındaki hizmet (Alan Tabanlı Hizmetler). Hizmet girişiminin ortamındaki hizmet (Tesislere Dayalı Hizmetler). Servis paketi. Hizmet garantileri (Hizmet Garantileri). Servis planı(Hizmet Planı). Hizmet-sistem matrisi (Hizmet-Sistem Tasarım Matrisi). Hizmet Odağı Kuyruk yönetimini modelleme Kuyruk sorununun ekonomik özü. Kuyruk sistemi. kuyruk modelleri. Kuyrukların bilgisayar modellemesi. Gelen akışın yoğunluğu (Varış Oranı). Hizmet yoğunluğu (Hizmet Oranı). Son sıra (Sonlu Kuyruk). Çok kanallı, çok fazlı yapı (Çok Kanallı, Çok Fazlı). Tek kanallı, tek fazlı yapı (Tek Kanal, Tek Faz). Sıra Poisson Dağılımı. Kuyruk sistemi. Üstel Dağılım. Kalite yönetimi modellemesi Kalite gereksinimleri ve kalite güvence maliyetleri. İyileştirmelerin sürekliliği. Şinto sistemi. Toplam Kalite Yönetimi (TKY). Kalite güvencesinin maliyeti (Cost of Quality - COQ). Tasarım Kalitesi. Kaynakta Kalite. Sürekli İyileştirme (CI). "Sıfır Hata" (Sıfır Hata). Bir kıyaslamanın tanımı (Benchmarking). Kalite göstergeleri (Kalite Boyutları). Poka Yoke prosedürü. Uygunluk kalitesi. ISO standartları 9000. "Planlama - uygulama - kontrol - tepki" döngüsü (PDCA Döngüsü - Planla-Uygula-Kontrol Et-Uygula). MODÜL 4 "MODELLEME ÜRETİM KAPASİTELERİ VE İŞ SÜRECİ" Stratejik kapasite planlaması. Kapasite Esnekliği. Karar ağacı. Kapasite Kullanım Oranı. Üretim kapasitesi (Kapasite). Güç rezervi (Kapasite Yastığı). Stratejik Kapasite Planlaması. Odaklama gücü (Kapasite Odağı). Üretimin ölçek etkisi (Kapsam Ekonomileri). Tam zamanında (JIT) üretim sistemleri JIT mantığı. Performansa Japon yaklaşımı. JIT'in Kuzey Amerika varyantları. JIT sistem gereksinimleri. Hizmet sektöründe JIT. Otomatik kalite kontrol (Otomatik Denetim). Toplam Kalite Kontrol (TQC). "Çekme" (çekme) üretim sistemi "Kanban" (Kanban Çekme Sistemi). Grup teknolojisi (Grup Teknolojisi). Kaynakta Kalite. Kalite Çemberleri. Pencereyi Dondur yöntemi. Ekipmanların önleyici bakım ve onarımı (Önleyici Bakım). Özel fabrikalar ağı (Odaklanmış Fabrika Ağı). Tam Zamanında (JIT) sistemi. Kademeli program (Seviye Çizelgesi). Aşağıdan yukarıya yönetim (Aşağıdan-Yuvarlak Yönetim). Üretim ve hizmet tesislerinin yerleşimiÜretim tesislerinin yerleştirilmesi için kriterler. Yerleştirme yöntemleri endüstriyel Girişimcilik. Servis nesnelerinin yerleştirilmesi. Analitik Delphi modeli. Ağırlık merkezi yöntemi. Regresyon modeli. "Faktör derecelendirme" sistemleri (Faktör derecelendirme sistemleri). Ardalan Sezgisel Yöntem. Ekipmanın yerleştirilmesi ve tesislerin yerleşimi Ekipman yerleştirmenin ana yolları. Ekipmanın teknolojik prensibe göre yerleştirilmesi. Konu prensibine göre üretimin yerleştirilmesi. Montaj hattı dengeleme (Montaj-Hat Dengeleme). Sistematik Yerleşim Planlama (SLP) yöntemi. Ofis Düzeni. Öncelik İlişkisi. Konu prensibine göre ekipmanların yerleştirilmesi (Ürün Yerleşimi). Ekipmanın grup teknolojisi ilkesine göre yerleştirilmesi (Grup Teknoloji Düzeni). Sabit bir nesneye hizmet verme ilkesine göre ekipmanın yerleştirilmesi (Sabit Konum Düzeni). Ekipmanın teknolojik prensibe göre yerleştirilmesi (Proses Düzeni). Hizmetin yeri ve ticaret işletmeleri(Perakende Hizmet Düzeni). "Servis ortamı" (Servicescape). Üretim tesislerinin bilgisayara yerleştirilmesinin karşılaştırmalı yöntemi (Tesislerin Bilgisayarlı Göreli Tahsisi Tekniği - CRAFT). Tact (Döngü Süresi).

MODÜL 5 "İŞ SÜRECİ MODELLEME VE İŞ DÜZENLEMESİ" Planlama Kararları emek süreci. Emek sürecinin planlanmasında davranışsal yönler. Emek sürecinin planlanmasında fizyolojik yönler. Emek yöntemleri. Emeğin ölçülmesi ve düzenlenmesi. Emek için mali teşvik sistemleri.

Emek ölçümü (İş Ölçümü). Örnek gözlem yöntemi (İş Örneklemesi). MOST (Çoğu İş Ölçüm Sistemi) normalleştirme yöntemi. Çalışma süresini ölçme yöntemleri (Yöntemler Zaman Ölçümü). Mikro element standartları (Elemental Standard-Time Data). Mikro element tayınlama sistemleri (Önceden Belirlenmiş Hareket-Zaman Veri Sistemleri - PMTS). Zaman normu (Standart Zaman). Normal zaman. İş sürecinin planlanması (İş Tasarımı). Genişletilmiş sorumluluklara sahip çalışma sistemleri (İş Zenginleştirme). Mali teşvik sistemleri (Mali Teşvik Planları). Sosyoteknik emek sistemleri (Sosyoteknik Sistemler). İş Uzmanlığı. Gelire katılım (Kazanç Paylaşımı). Kâra katılım (Kar Paylaşımı). Doğum fizyolojisi (İş Fizyolojisi). Zamanlama (Zaman Etüdü). Tedarik yönetimi modellemesi. Satınalma müdürlüğü Tedarik zinciri yönetimi. Tedarik. Tam zamanında satın alma. Küresel tedarik kaynakları. Canlı Yayınlar elektronik bilgi tedarikte. Dış kaynak kullanımı. Hızlı yanıt (Hızlı Yanıt - QR). Kargo değeri (Değer Yoğunluğu). Tedarik "tam zamanında" (Tam Zamanında Satın Alma). Lojistik. "Üret ya da satın al" (Yap ya da Satın Al). Stratejik ortaklık. Kontrol malzeme akışı(Materyaller yönetimi). Tedarik zinciri. Tüketici isteklerine etkin yanıt (Efficient Consumer Response - ECR). tahmin Talep yönetimi. Tahmin türleri. talep bileşenleri Nitel tahmin yöntemleri. Zaman serisi analizi. Nedensel (nedensel) tahmin. Tahmin yöntemi seçimi. Odaklanma tahmini. Bilgisayar tahmini.

Zaman serisi analizi. Grup Onayı (Panel Uzlaşması). Bağımlı Talep. Pazar araştırması. Düzleştirici Sabitler Alfa. Çim Kökleri. Delphi Yöntemi Yürütme Kararı. Bağımsız Talep. Nedensel (nedensel) bağlantı (Nedensel İlişki). Doğrusal regresyona dayalı tahmin (Lineer Regresyon Tahmini). Mevsimsel Faktör. Hareketli ortalamalar. Talebin mevsimsellikten arındırılması. Ortalama mutlak sapma. İzleme Sinyali. Eğilim Etkisi. Odaklanma tahmini (Odak Tahmini). Üstel yumuşatma.

kümülatif planlama

Planlama türleri. Hiyerarşik üretim planlaması. Kümülatif üretim planlaması Kümülatif planlama yöntemleri. Uzun, orta ve kısa vadeli planlama (Uzun, Orta ve Kısa Menzilli Planlama). Nakit stok (Eldeki Envanter). Ana Üretim Programı (MPS). Kapasite İhtiyaç Planlaması (CRP). Kaba Kapasite Planlaması. Karma Strateji. Toplam planlama stratejiler üretim planlaması(Üretim Planlama Stratejileri). Saf Strateji.

Bu makale, akıllı proje yönetimi üzerine bir dizi makalenin ilk yayını olarak planlanmıştır.
Yayın, proje yönetimi (PM) simülasyonu ve PM entelektüelleştirme konularını kısaca tartışacaktır.

Okuyucunun proje yönetimi teorisi hakkında yüzeysel bilgiye sahip olduğu ve sistem Analizi, yanı sıra muhtemelen bilgi sistemlerinin tasarımı ile. Alanların tamamında veya herhangi birinde derinlemesine bilgi, yorum yazmak için karşı konulmaz bir istek duymanıza neden olabilir, bu hoş geldiniz! ... veya yazara ağır bir şey fırlatmak ...
O halde başlayalım.

1. Proje modeli

PMBoK 5 (1) uyarınca, proje yönetimi bilgisinin birkaç alanı vardır (hepsine değinmeyeceğiz). Alanların her birinde, proje farklı açılardan ele alınır, her türlü varlık / nesne, yönetim yöntemleri ve proje üzerindeki etkileri, başarmak için çalışmayı organize etmenin bir yolu olarak ayırt edilir. özel amaç veya problem çözme. Burada sadece proje yönetiminde tanımlanabilecek tipik nesneleri, özelliklerini, ilişkilerini ve ayrıca simülasyonun genel mekaniğini ve proje yaşam döngüsüne uygunluğunu kısaca tanımlayacağız.

Tipik nesneler ve özellikleri
proje aşağıdaki özelliklere sahiptir: yönetici, ad, tür, planlanan başlangıç ​​tarihi, fiili başlangıç ​​tarihi, planlanan bitiş tarihi, fiili bitiş tarihi, yaşam döngüsünün mevcut durumu, açılış proje bakiyesi, mevcut proje bakiyesi.
Diğer nesneler temelinde hesaplanan veya belirlenen özellikler: proje ekibi, tamamlanan iş yüzdesi, gerçekleştirilen iş miktarındaki gecikme veya ilerleme, terim olarak gecikme veya ilerleme, planlanan maliyet.
Görev/İş- aşağıdakilerin eklendiği projeye benzer özellikler aşağıda belirtilmiştir: kabul eden, sorumlu yürütücü, gerçekleştirilen işin türü, proje, yer, tamamlanma yüzdesi.
Diğer nesneler temelinde hesaplanan veya belirlenen özellikler: proje içindeki yürütme sırası, sanatçıların bileşimi, durum değişikliklerinin tarihi, görevi / işi tamamlama maliyeti.
maddi kaynak(sabit varlıklar): nesnenin türü, kayıt tarihi, işletmeye alma tarihi, isim, defter değeri.
Hesaplanmış veya belirlenmiş: amortisman, mevcut durum, şu anda kullanıldığı yer, kullanım planı.
Tüketilebilir kaynak(hammaddeler, yedek parçalar): kaynak türü, ilk stoklar, yer, teslim tarihi, son kullanma tarihi.
Tahmini veya belirlenmiş: mevcut rezervler, tüketim yoğunluğu
Personel: tam ad, kalıcı yerleşim.
Tahmini veya belirlenmiş: işe uygunluk, diğer çalışanlarla uyumluluk, işin süresi boyunca mevcut konum, ilgiliyse, çalışma programı.
Risk: meydana gelme olasılığı, hasar maliyeti, tanım, etki süresi, risk tetikleyici göstergesi.
Hesaplanmış veya belirlenmiş: sonuçları ortadan kaldırmak için önlemler, meydana gelmeyi veya kaçınmayı önlemek için önlemler, maliyet, uygulamanın zamanlaması.

İlişkiler ve Bağımlılıklar
Proje görevi- proje süresi içerisinde gerçekleştirilir.
görev -- görev- hiyerarşik bir ilişkiye (dikey) sahip olabilir, yürütme sırasının bir göstergesi (yatay) şeklinde bir ilişkiye sahip olabilir.
Malzeme kaynağı -- görev– kullanım çizelgesini gösteren görevle çizelgenin ilişkisine bağlıdır.
Tüketilebilir kaynak--görev- uygulanması için gerekli marjın bir göstergesi ile programın göreve oranı ile bağlanır.
Personel - görev– çalışma takvimi ve görevdeki kullanım yüzdesinin belirtildiği çeşitli görevlerde kullanılabilir.
Risk--[Nesne]– [Nesne] ile ilişki belirlenirken, oluşma olasılığı belirtilir.
tabii ki bu değil tam liste nesneler.

mekanik
Her modelleme döngüsü, yürütülen projenin 1 gün/saati olan sabit bir zamana karşılık gelir. Bunu yapmak için, projedeki tüm şartları ve aralıkları kabul edeceğiz - 1 gün / saatin katları. Simülasyon döngü şeması aşağıda gösterilmiştir:


Simülasyon döngüsü aşağıdaki gibidir:

1. Simüle edilecek proje için başlangıç ​​değerlerini ayarlayın. Bir proje oluşturulur, bir proje takvimi, bir risk ağacı hazırlanır. Bu aşamada proje yönetimi için entelektüel destek fonksiyonları da mevcuttur ancak bu adım bir karar verici olmadan tamamlanamaz.
2. Yineleme, etkin değerlerin belirlenmesiyle başlar.
3. Bir vuruşun yürütülmesi. Her simülasyon döngüsü aşağıdaki işlemleri gerçekleştirir:
   • kaynaklar görevlere harcanır,
   • arıza olasılığı (riskler) kontrol edilir,
   • proje için iş listesinden belirli bir miktar iş yapılır,
   • proje için finansal işlemler.
4. Belirli bir ölçü için hesaplanan değerleri saklar
5. Simülasyonu sonlandırma koşullarının kontrol edilmesi.
6. Simülasyonun tamamlanması ve sonuçların çıktısı (simülasyon adımları ile analitik, toplu ve detaylı değerler). Simülasyon sonunda son (son) değerler ve simülasyonun sonlandırılma nedenleri kaydedilir.
7. Optimizasyon, analitik modülleri ve karar desteği kullanılmadan kullanıcının (veya karar vericiye - karar vericiye) projenin durumu hakkında bilgi verilmesi. Kullanıcının mevcut duruma tepki vermesi (gerekirse) veya simülasyona devam etmesi gerekir.
8. Kullanıcı yönetimi kararlarının mevcut değerlere dayalı olarak değerlendirilmesi ve ayrıca optimizasyon algoritmaları, analitik modülleri ve karar desteği kullanılarak kullanıcı tarafından yapılan değişikliklerin ve yönetim kararlarının geriye dönük olarak değerlendirilmesi.

Projenin yaşam döngüsüne göre aşağıdakileri ayırt edeceğiz:

• proje başlatma ve planlama - 1 adım
• proje uygulaması - döngünün 2-5, 7 ve 8 adımı
• projenin tamamlanması - 6. adım

Genel açıklamalar
Ara simülasyon adımlarının tüm verileri, mevcut simülasyon içinde kaydedilir ve toplanır. Optimizasyon algoritmalarının daha sonraki çalışmaları sırasında (simülasyon döngüsünün 8. adımında), hem mevcut hem de önceki tamamlanmış simülasyonların verileri (simülasyon tamamlamanın sonucuna göre ayarlanmış) kullanılabilir.
Eşzamanlı olarak yürütülen birkaç proje faaliyeti ile, kullanılan kaynaklar üzerinde anlaşmazlıklar olmadığında, bunlar için simülasyon paralel olarak gerçekleştirilir (yani, eşzamanlı yürütme simüle edilir).
Birkaç çalışan/kaynak türü varsa, kullanılan kaynaklarda herhangi bir anlaşmazlık yoksa simülasyon her biri için paralel olarak gerçekleştirilir (yani aynı anda tüketilir).

2. Uygulama teknolojileri

İncelenen ana konular:

• proje veri yapısını veritabanında depolamak
• veritabanı yapısı ile kullanıcı etkileşimi için arayüz
• simülatör sunucu uygulama araçları
• veritabanı ve simülatör sunucusu arasındaki etkileşim için arayüz
• sinir ağının depolanması ve simülatörün ara yineleme adımları
• uygulama arayüzü ve sinir ağı arasındaki etkileşim

Proje nesnelerini ve aralarındaki bağlantıları görmek kolay olduğu için ilişkisel veritabanı ilişkileri şeklinde temsil edilmesi ve bu formda saklanması da zor değildir, yani. ilişkisel bir veritabanı yeterli olacaktır - örneğin MySQL.
Arayüzü geliştirmek için Yii 2 çerçevesini (ve ilgili teknoloji yığınını - PHP, HTML, vb.) seçeceğiz.
Simülasyon sunucusu uygulaması - Node.js
Node.js için bir sinir ağının uygulanması, örneğin - habrahabr.ru/post/193738
Ön uç (Yii2) ve Node.js ile etkileşim - github.com/oncesk/yii-node-socket
Sinir ağının kendisinin depolama formatı sorunu, aşağıdaki gereksinimlere tabi olan açık kalır:

1. Sinir ağının özelliklerinin yansıması (ilişkiler, bağlantıların ağırlıkları vb.)
2. Güvenli erişim (ağ üzerinde doğrudan kullanıcı etkisinden kaçının)
3. Ağı eğitme yeteneği.

2. Kontrol mantığı

Proje yönetimi bilgisi alanlarının her biri için, yazarın yüzeysel olarak aşina olduğu problem ifadeleri ve bunları çözmek için tanımlanmış matematiksel yöntemler vardır. Kontrol modeline bağlı olarak, bu kuralların bilgisi ve problem çözme yöntemleri sistem ve kullanıcı arasında yeniden dağıtılmalıdır. Yönetim modelleri aşağıdaki gibidir: (1)

1. bildirimlerle yönetim- sistem nesneyi (projeyi) etkilemez, ancak göstergelerdeki değişiklikler ve eylem gerçekleştirme olasılığı hakkında bildirimler görüntüler (karar verme ve karar vericiden maksimum bilgi gereklidir).
2. etkileşimli kontrol- sistem kontrol eylemleri sunar, ancak karar karar vericide kalır (karar verme karar vericide kalır).
3. buluşsal kontrol- sistem kendi başına kararlar alır ve bazı eylemleri gerçekleştirir (karar verici, yönetim sürecinin dışında tutulur).

Yönetimin uygulanması, projenin özelliklerinin tamamının izlenmesi ve analiz edilmesinden ve değişimlerinin dinamiklerini dikkate alarak belirli bir süre için “normalden” sapmalarının değerlendirilmesinden oluşur. Kontrol eylemleri, elde edilen verilere dayanarak seçilir (yani, herhangi bir etkinin böyle bir özelliğinin bir kombinasyonu varsa) ve benzer durumlara sahip benzer projeler ve bunlarda alınan kararlar da analiz edilir. Sapmanın derecesine veya düzeyine göre, belirli etki yöntemleri uygulanabilir:

1. Görevler arasında kaynakların yeniden dağıtımı;
2. Emek kaynaklarının görevler arasında yeniden dağıtılması;
3. Görevleri yeniden planlamak;
4. Tedarik planlaması;
5. Risklerin sonuçlarını ortadan kaldırmak için kaçınma veya önlem alma.

Etki yöntemleri için aşağıdaki özellikler önemlidir: duruma uygunluk derecesi, uygulama süresi, uygulama maliyeti, uygulamanın olası başlama zamanı. Uygulanabilir maruz kalma modunu belirlemek için önemlidir:

1. Uzmanlar tarafından belirtilen özellikler.
2. Tamamlanan projelerin birikmiş veri tabanındaki bilgilerin mevcudiyeti.

Bu mekanizmaları sinir ağları ve bulanık mantık kullanarak oluşturmak mantıklıdır. Bu algoritmalar hem proje başlatma ve planlama aşamasında hem de uygulama aşamasında kullanılabilir. Bir analiz yapmak mümkündür - kontrol eylemi uygulandıktan sonra özelliklerin nasıl değiştirileceği.

3. Simülasyonun entelektüelleştirilmesi

O. incelik yürütme aşamasında, karar verici yönetim sürecinden tamamen dışlanabilir. Bunun için ne gerekli? Olayları modellemek için bazı özelliklerin (yaklaşık olanlar) iyileştirilmesi gerekir. Kontrol eylemlerini gerçekleştirmek için sistemin konu alanı hakkında bazı ek bilgileri “bilmesi” gerekir, örneğin:
1. Kaynakların görevler arasında yeniden dağıtılması.

• kaynakların değiştirilebilirliği - yazışma matris tabloları ile ayarlanabilir;
• kaynakların arızalanma olasılığı - olasılık, Xmin ila Xmax aralığında belirtilir;
• birkaç uygulayıcı tarafından paralel kullanım olasılığı - görevin mantıksal bir özelliği olarak.

2. Emek kaynaklarının görevler arasında yeniden dağıtılması.

• personelin değiştirilebilirliği ve uyumsuzluğu - yazışma matris tabloları ile ayarlanabilir;
• işgücü verimliliği - aşağıdaki verilere dayalı olarak hesaplanmış bir değer olarak: iş deneyimi, yaş, ileri eğitim vb.
• gerçekleştirilen iş türlerinin ve uygulanması için gereken becerilerin oranı benzer şekilde matrislerle çözülür;
• işgücü kaynaklarının devamsızlık olasılığı (hastalık olasılığı) - olasılık, Xmin ila Xmax aralığında belirtilir;
• bir işin birkaç sanatçı tarafından paralel olarak yürütülmesi olasılığı - görevin mantıksal bir özelliği olarak.

3. Görevlerin zamanlamasını değiştirme.

• Görevin mantıksal bir özelliği olarak görevi askıya almak mümkün mü, yoksa yürütme sürekli mi olmalı;
• görevin “kritik yola” dahil olup olmadığı (yani, uygulamasının zamanlaması, projenin tamamlanma zamanlamasını doğrudan etkiler), “anında” sistem tarafından belirlenir.

4. Tedarik planlaması.

• kaynak tüketiminin yoğunluğu - sistem tarafından "anında" belirlenir.
• satın alma fırsatı gerekli ekipman- görevin mantıksal bir özelliği olarak.

5. Risklerin sonuçlarından kaçınmak veya bunları ortadan kaldıracak önlemler almak.

• ekipman arızası olasılığı - olasılık, Xmin ila Xmax aralığında gösterilir;
• sonuçlardan kaçınma ve sonuçların ortadan kaldırılması için olası seçenekler - matrisler veya uygunluk listeleri ile çözülür (uyum derecesini gösterir).

Bu, kapsamlı bir görev listesi değildir. Burada şunu da belirtmek gerekir ki hiçbir proje için evrensel bir çözüm olamaz ve bir proje için iyi olan, diğeri için ölümdür. O. Sistemi eğitmek için benzer projeler seçerek, yazmaya ve sınıflandırmaya izin verecek belirli temel özelliklere, bunların kombinasyonlarına ve değerlerine ihtiyaç vardır, örneğin:

• ilgili kaynak türleri;
• atanan görev türleri;
• ilgili personelin nitelikleri ve becerileri;
• bütçenin büyüklüğü;
• projenin süresi;
• projenin başarısı;
• katılımcı sayısı vb.

Son rolden uzak, hem yukarıda açıklanan özelliklerin hem de projenin kendisinin özelliklerinin belirsizlik faktörü tarafından oynanacaktır.

4. Çoklu ajans

Yukarıda belirtildiği gibi, kaynakların kullanımına ilişkin anlaşmazlıklar hem proje içinde görevler arasında hem de aynı kaynakları kullanan farklı projeler arasında olabilir. Kaynaklarla çalışmayı basitleştirmek için "Resource Arbiter" olarak adlandıracağımız bir aracı seçeceğiz. “Projeler” aracılarının, gerçekleştirilen görevlerin veya projelerin önemine (kritikliğine) bağlı olarak ayrılmış kaynakları bile yeniden dağıtmayı mümkün kılacak gerekli kaynakları arayacakları ona aittir.

Çözüm

Bu simülasyon modellemesi veya proje yönetimi simülasyonu ne verecek? Cevap basit:

1. bildirimlerle yönetim- belirli ilkelerin bilgisi veya proje yönetimi ile ilgili sorunları çözme yeteneği için eğitim veya test karar vericileri olarak kullanılabilir.
2. etkileşimli kontrol- bazı uygulamaların geliştirilmesi ve model üzerinde test edilmesi. Bu, karar vericinin kendisi tarafından PM problemlerini çözmek için yöntemlerdeki ustalığı değerlendirmek için (kendi kendine inceleme) modeli duruma uyacak şekilde değiştirmeyi veya tam tersini mümkün kılacaktır.
3. buluşsal kontrol- çok sayıda simülasyon çalıştırma olasılığı ve daha sonraki analizleri için bu simülasyonlar hakkında belirli deneyimlerin (verilerin) toplanması.

Ancak, taklit ve simülasyonun kendisi nihai hedef değildir. Simülasyon tabanında yeterince doğru basit ve karmaşık modellerin birikmesi, simülasyon modelinin davranışının geliştirilmesi ve hata ayıklanması ve etkileşimli etkileşim ve sezgisel kontrol gerçekleştiren modüllerin (karar verici olmadan) kullanılması mümkündür. gerçek projeleri kontrol etmek (veya kontrolü akıllıca desteklemek) için birikmiş kurallar ve algoritmalar (3).
Böyle bir sistemin belirli sayıda katılımcının katılımıyla bir SaaS çözümü şeklinde uygulanması, diğer katılımcıların (sistemi öğrenme olasılığı ile) iş deneyimine (kişisel olmayan) erişime izin verecektir.

Kullanılan kaynakların listesi

1. pmlead.ru/?p=1521 . [İnternette]
2. www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/564. [İnternette]
3. us.analytics8.com/images/uploads/general/US_2010-10_Whitepaper_BI_Project_Management_101.pdf . [İnternette]

1. Durumsal yönetim sorununun ifadesi (durumsal yaklaşım felsefesi)

durumsal modelleme modern dünyada yeniden doğuş yaşayan sistem-analitik faaliyetin bir dalıdır.

İlk enkarnasyon - tamamen bilimsel - birkaç on yıl önce pratikten daha "romantik" olan nesneler ve görevlerle ilgili olarak gerçekleşti: düşünmeyi modelleme, stratejileri oynama, büyümeyi veya çok faktörlü davranışı modelleme. Nesneler “karmaşık” olarak tanımlandı, yani. katı bir işlevsel veya kapsamlı bir “matris” (tüm parametre değerlerinin numaralandırılmasıyla) tanımının imkansız olduğu, onları doğrusal nedensellik ile “Kartezyen” nesneler sınıfına sokan olanlar. Sistemlerin birbirine "yuvalanmasının" (ayrışma) göstergesi, biçimsel, matematiksel bir anlama göre daha felsefi (epistemolojik) bir anlama sahipti. Bununla birlikte, tüm bunlar yavaş yavaş sibernetik, küme teorisi, doğrusal olmayan süreçlerin temsilinin matematiksel teorileri ve felaket teorisi şeklinde titiz bir bilimsel gerekçe elde etti.

durumsal modelleme teorik yaklaşımların titizliğine dayanır, ancak ek olarak, resmi kısıtlamalara “rağmen” koşulları değiştirmenin yollarını içerir. Tamamen teknik bir bakış açısından, bir modelleme aracı olarak en son ekleme, bilgisayar uygulamalarının (nesne yönelimli programlama, vaka teknolojileri, GUI ve diğer görselleştirme araçları). Bu yeteneklerin geliştirilmesine yanıt olarak, teorik olarak tasarlanmış bir veya daha fazla cihaz çekilir: olasılıklı modelleme, bulanık mantık ... Yani tüm ilk “hayal gibi” için durumsal modelleme (karmaşık süreçleri kategorilerde sunma girişimi olarak ifade edilir) normal insan dilinin, koşulsuz olarak saygı duyulanın aksine durumların dili, ancak belirli durumlara bağlanması zor olan integro-diferansiyel hesabın dili) - durumsal modelleme, bakış açısından hem daha mümkün hem de daha doğru hale gelir. katı teorik geçerlilik.

Son olarak, nesnelerin bütünsel bir temsili sorununa ilişkin son söz, bilinçli olarak belirlenen durumsal modelleme görevinin, modelin tüketicisini (ticari bir uygulamada, işletmenin başkanı) “sanal gerçekliğe” yönlendirdiğidir: durumları “oynatmak” için önerilmiştir. Oynanan senaryoların gerçekleşmesi zorunlu değildir, ancak uyarabilirler - ve bu onların koşulsuz kullanışlılığıdır.

Durumsal modellemeyi uygulamanın yolu – - otomatik bilgi indirme ve yenileme (veri dönüştürücüler dahil), model oluşturma prosedürleri, durum analizi, çalışan modeller, kayıp senaryoların grafiksel gösterimi ile akıllıca organize edilmiş bir dizi çalışma yeri.

durumsal modelleme modelleme yaklaşımlarından biridir. Durumsal modellemeye ek olarak, , vardır.

Modelleme süreci iki kısma ayrılabilir: sistem tasarımı (modelleme) ve model simülasyonu (simülasyon). Taklit terimi, genellikle ile ilişkilendirildiği için kasıtlı olarak kullanılmaz. Tasarımın sonucu, ana unsuru kavram olan bilgiyi tanımlamak (temsil etmek) için uygun dilde sunulan bir modeldir. .

Modelleme ve kontrol için durumsal bir yaklaşım kullanma ihtiyacı, karmaşık sistemlerin aşağıdaki özellikleri tarafından belirlenir: [Pospelov, 1986; Klykov, 1980]

1. benzersizlik.Her nesnenin öyle bir yapısı ve işlevi vardır ki, yönetim sistemi tüm nitelikleri dikkate alınarak oluşturulmalıdır ve ona herhangi bir standart standart yönetim prosedürü uygulanamaz.
2. Resmi bir varoluş amacının yokluğu. Tüm nesneler varlıklarının amacını açıkça formüle edemez.
3. Optimallik eksikliği.İlk noktaların sonucu, klasik optimizasyon problemini belirlemedeki yetersizliktir.Varlık hedefinin olmaması nedeniyle (kontrol teorisi çerçevesinde), incelenen nesneler için objektif bir kontrol kriteri oluşturmak imkansızdır. Kontrol kriteri subjektif hale gelir, tamamen karar vericiye (DM) bağlıdır.
4. dinamizm. Zamanla, nesnelerin yapısı ve işleyişi değişir.
5. Eksik açıklama. Kural olarak, kontrol nesnesini bilen bir uzman ekibi, nesne için bir kontrol sistemi oluşturmak için kesinlikle yeterli olacak bu tür bilgileri hemen oluşturamaz.
6. Önemli sayıda konu. Birçok yönetim nesnesinde insanlar, yapılarının unsurlarıdır. Bir kontrol sistemi oluştururken bireysel davranışlarını dikkate almak neredeyse imkansızdır ve kontrol nesnesinin işleyişi üzerindeki etkilerini nötralize etmek için özel teknikler gereklidir.
7. Büyük boyut. Karmaşık bir sistem, kısa sürede simülasyonuna izin vermeyen büyük bir boyut ile karakterize edilir.
8. gayri resmi bilgi. Çoğu zaman, bir karar vermek için, kötü biçimlendirilmiş kavramları hesaba katmak gerekir.

2. Durumsal modelleme yöntemleri

Durumları tanımlamak için, aşağıdaki ana yaklaşımların ayırt edilebileceği göstergebilimsel (durumsal) diller ve modeller kullanılır:

• ayrık durumsal ağlar (DSN);
• RX kodları;
• yüklem mantığı;
• evrensel anlam kodu.

Durumsal ağ, karmaşık bir anlamsal ağdır. Her durum, yönlendirilmiş bir grafik (ağ) ile tanımlanır ve hipergraflar, yuvalamayı ("durumların durumları") temsil etmek için kullanılır, yani. durumu tanımlayan anlamsal ağın bir parçası, ağın bir düğümü olarak düşünülebilir. İlk günlerde, bir hipergraf kavramı kullanılmadı; bunun yerine, her yazar yerine koyma notasyonu getirdi.

RX kodları bir ikili ilişkiler dilidir ve çekirdek yapı olarak aşağıdaki girdiye sahiptir: x 1 =x 2 r 2 x 3 , burada x i bir nesnedir veya ; r ben - oran.

Evrensel anlamsal kod, üçlü SAO'yu çekirdek yapı olarak kullanır; bu, O nesnesi üzerinde A eylemini gerçekleştiren S konusuna karşılık gelir.

Göstergebilimsel dilleri bir bilgisayarda uygulamak için bilgi temsil dilleri kullanılır. Göstergebilimsel yapıların tanımına en yakın yaklaşım anlamsal ağdır. Bununla birlikte, ağlar arama operasyonlarını kullanırken çok yavaştır, bu nedenle yapılar genellikle yüklemlerin mantığı [Devyatkov, 2001], çerçeveler [Pospelov, 1990] ve üretimler [Gavrilova, 2001] kullanılarak temsil edilir.

Durumsal sistemlerde bilgi temsili yöntemleri ve simülasyon modellemesi olduğu unutulmamalıdır. Durumlar ağın köşeleri olarak hareket eder. Petri ağları uygulanırsa köşeler (konumlar) durum, geçişler ise olay olacaktır.

Özellikle durumların görselleştirilmesi için yöntemler tahsis etmek mümkündür. Bilgilerin monitörlerde optimal görüntülenmesi (senaryo yöntemleri [Bogatyrev, 2002], soyut harita yöntemi) ve durumsal bir modelin dilimlerine göre görüntülerin ayrıştırılması problemlerini çözmeyi amaçlarlar. Çalışma [Isaev, 1994] uyarlanabilir bir görselleştirme dili sunar.

Bağlantılar: : Olay tarihi. Durumsal yönetim yöntemi
sırasında süreçleri modelleme ihtiyacıyla bağlantılı olarak ortaya çıkmıştır.
aktif bir unsur (insan) olan sistemlerde karar verme. V
Üç ana binaya dayanmaktadır.
İlk öncül, çalışmayı başlatan psikolojidir.
operada insan karar verme ilkelerini ve modellerini tanımlamak
aktif durumlar. Sovyet psikologlarının bu konudaki çalışmaları bilinmektedir.
bölge - V.N. Puşkin, B.F. Lomov, V.P. Zinchenko ve diğerleri. V.N. Puşkin, sözde model teorisini formüle etti
düşünmenin ruyası. psikolojik mekanizma olduğunu gösterdi.
661 insan davranışı eylemlerinin düzenlenmesi, inşaat ile yakından ilgilidir.
nesnenin bilgi modelinin beyninin yapılarında ve
sürecinin içinde yer aldığı dış dünya
dışarıdan gelen bilgi algısına dayalı yönetim ve
mevcut deneyim ve bilgi. Bir model oluşturmanın temeli
nesnelerin ve ilişkilerin kavramsal temsilleridir
aralarında, seçilen faaliyet alanının anlamını yansıtan
insan (konu alanı). nesne modeli vardır
çok seviyeli yapı ve bu bilgiyi tanımlar
yönetim süreçlerinin karşı karşıya geldiği bağlam. Nasıl
bir nesnenin böyle bir bilgi modeli ne kadar zenginse ve o kadar yüksek
bilgi manipülasyonu, kalite ne kadar yüksekse
kararlar, daha çeşitli insan davranışları. V.N. Puşkin
ilk önce benimseme sürecinin üç önemli özelliğini belirledi
kararlar: durumları birlikte sınıflandırma olasılığı
standart yönetim çözümlerine uygunluk; Müdür
büyük sistemlerin naya açıklığı; önemli sınırlama
nesnenin durum uzayını ve çözümlerini tanımlayan dil
yönetmek.
Durumsal yönetim yönteminin ikinci öncülü
semiyo üzerine yapılan çalışmalarda elde edilen fikirler
tiki, işaret sistemleri bilimi. Bunlar Yu.A.'nın eserleri. Schreide-
ra, Yu.D. Apresyan. Üç boyutlu bir yapı tanımlandı
herhangi bir işaret sisteminde oturum açın: işaretin adını yansıtan işaretin adı
taksi yönü; semanını ifade eden işaretin içeriği
tik yönü; pragmatizmini belirleyen işaretin amacı
mantıksal yön (Frege üçgeni). Uygulamalı göstergebilimde
varyantları kelimeler, cümleler, teknoloji olan işaretler
yüz, gerçeklerin yerini alan sistemler olarak kabul edilmeye başlandı.
nesneler, süreçler, dış dünyanın olayları. agregalar
aralarında ilişkiler olan işaretler böylece moda oldu
gerçek işlev sistemlerinin psödofiziksel analogları
hissedarlık ve yönetim. Bu yüzden durumsal
yönetime göstergebilimsel modelleme de deniyordu.
tanımlama ve işlemler için işaret dili yeterli olduğundan
nesnenin gerekli yaklaşıklık derecesi ile işleyişi.
Üçüncü öncül, bilgi alanındaki gelişmelerle ilgilidir.
matematiksel arama motorları ve resmi bir
otomatik amaçlı teknik bilimlerin açıklama ve sunum dili
662 matizatsiya, bilimsel yayınları özetleme ve düzenleme konusunda çalışıyor
bilgi arama, saklama ve sunma süreçlerinin nizasyonu
çiftleşme. Bu çalışmalar kapsamında E.F. Bir Zamanlar
dil çalışıldı ve çalışıldı, daha sonra dilin adını aldı
gh kodları. Bu dil, uygulamasını bilgilerde buldu.
ancak başarılı ve oldukça uzun bir süredir BIT arama motoru
Ukrayna SSR Bilimler Akademisi Sibernetik Enstitüsü'nde çalıştı.
Model düşünme teorisi temelinde V.N. Puşkin, diller
ka gKh "Kodo E.F. Skorokhodko ve göstergebilim D.A. Pospelov ve için
bu Yu.I. 1965 yılında Klykov yeni bir siber ağ formüle etti
formdaki büyük sistemlerin kontrolünün mantıksal konsepti
durum yönetimi yöntemi.
Yöntem Özü
Yönetimde durum kavramı esas alınır.
tanımlama, analiz ve karar verme nesnesi. araştırmacı
ancak uygun araçlara ihtiyaç vardır - açıklamalar, sınıflar
durumların kurgulanması, öğrenilmesi ve dönüştürülmesi
alınan kararlar.
Durumların sınıflandırılması, varoluşla gerekçelendirildi,
büyük sistemlerde kontrol görevlerinin yapısının analizine dayalı
max, durum setinin her kontrol seviyesinde, sayı
çokluğu ile karşılaştırıldığında orantısız bir şekilde büyük olan
olası yönetim çözümleri. Karar sorunu trak
durumların böyle bir bölümünü bulma sorunu olarak formüle edildi
her sınıfın karşılık geldiği sınıflara bölünmeler
verilen kriterler açısından en uygun karar
çalışır durumda. Böyle bir bölümün varlığında, yeniden arama
belirli bir durumdaki çözüm, bir sınıf bulmaya ve ilişkilendirmeye indirgendi.
ona yönetim kararları vermek. Ancak böyle bir ayar
sayısının olduğu kontrol sistemleri için geçerlidir.
potansiyel durumlar (PVS) önemli ölçüde aşıyor
(bazen birkaç büyüklük mertebesinde) olası çözümlerin sayısı
yönetim için. Bu durum, bağlamdan bağımsız
PVS setinin tamamı bölündüğünde benim çözüm bulma yöntemim
her sınıfa uygun olacak şekilde sınıflara ayrılır.
Yönetime karar verildi. durum ne zaman
durum ve kararlar dizisi ya güç bakımından karşılaştırılabilirdi
veya bu gerçeğin olabileceğinden yeterince büyük
tanovit, daha sonra L.S.'nin çalışmalarında düşünüldü ve geliştirildi. Başına-
gadskaya ve okulu.
663 Tüm durum dizisini tanımlayan dilin temeli,
r-dr-kodları ve sözdizimsel zincirlerin dillerinin fikirleri alınır. mno'nun rolü
etki alanı nesnelerinin özellikleri, işaret eşdeğerlerini oynadı
doğal dildeki değerler, yani kelimeler-isimler ve ilişki rolünde
gerçek bağlantılara karşılık gelen kelime isimleri
nesneler veya süreçler arasında Bir dilin grameri olarak
durumsal yönetim (YaSU) üretim kurallarıydı
yeni kavramlar ve ilişkiler, dönüşümleri ve sınıfları
kurgular (bkz. Durumsal yönetimin dili).
Yöntemin en önemli fikri bir göstergebilimin oluşmasıdır.
Karar vermeyi öğrenerek nesne modelleri. nerede
İki öğrenme şekli düşünüldü: iyi bilen bir uzman tarafından
araştırılan konu alanı veya analiz temelinde
belirli durumlar ve yönetim kararları için.
Açıkçası, ikinci durum daha uzundur, garanti etmez
Açıklamanın eksiksizliği, durum istatistiklerinin varlığını gerektirir ve ne zaman
içlerinde alınan kararlar, her zaman mümkün olmaktan uzaktır. Böyle
genel uygulama esas olarak ilkinin kullanımı haline geldi
öğrenmeye yaklaşım. Bununla birlikte, YaSU'da genelleme araçlarının varlığı
durumların sınıflandırılması ve sınıflandırılması temel bir
geliştirilebilir modeller oluşturma yeteneği
değişen koşullarda karar verme işlevleri
kontrol nesnesi botları. Başka bir deyişle, bir fırsat yaratır.
verilen koşullar için nesne modelini “büyütme” yeteneği
işleyen.
Durumsal modellemenin geliştirilmesi. 1973 yılında L.S. bilmece-
Skye (Bolotova) başka bir yeni sistem türü geliştirdi
sistem sınıfını dikkate alan durumsal yönetim konusu
olası durum kümelerinin güçlerinin hangi kontrolde
ve yönetim kararları karşılaştırılabilir veya bilinmiyor. Önceki
tüm durumları bu şekilde sınıflara ayırması gerekiyordu.
bir kerede, böylece her sınıfa bir yapı atanır
tipik bir çözüm turu. Çözümün bir sonraki aşamasında, bu
yorumlama sürecinde yapı yeniden tanımlanmış ve somut
çözümün geliştirilmesi ve kaynak üzerindeki mevcut kısıtlamaların dikkate alınması
sy. Böylece, her tipik kontrol çözümü
ve. yapısı M. ile uyumlu hale getirilir ve sonuç olarak,
С/ = (t/p U2,...UJ) kümesine ek olarak, bir dizi yapı
tipik çözümler turu M = (Mp M2,...M^).
664 Ardından, her yapı için gerekli
çerçeve yapısına sahip olan ve bilgi içeren metin katmanı
Belirli bir yapı içindeki durumları yorumlamak için kurallar içeren
turlar ve dönüşümleri ve taklitleri için birçok prosedür.
Mantıksal-semiyotik bir çıkarım modeli de geliştirildi
karar verme yapılarının hiyerarşisine ilişkin kararlar.
İkinci durumda çok daha karmaşık olduğu açıktır.
bir etki alanı modeli (DOM) oluşturma sorunu. zamanlar
MPO'nun işi hala bir sanattır, uygulama gerektirir
sistem analistlerinin en yüksek niteliği. Gerekli
bazı soruları cevaplamak için:
Seçilen konu alanının sınırları nasıl belirlenir?
alan?
Tutarlı bir opi dili nasıl oluşturulur?
MPO için tüm durum ve süreçlerin karmaşık analizi
Nuh, hiyerarşik ve dağıtılmış yapı?
MPO hakkında bilgi sistemi nasıl oluşur, dos
hedeflerinize ulaşmak için taşlama?
Gerekli etkileşimler nasıl “ortaya çıkar”?
Yönetim ve karar alma süreçlerinde katılımcılar arasındaki eylemler
nasıl tarif edilirler?
bağlamında kararlar nasıl alınır?
notlar, belirsizlik ve belirsizlik?
Uygulamalı sistemlerin araştırılması ve geliştirilmesi sonucunda
durumsal yönetim, uçtan uca bir metodoloji oluşturuldu
ve durumsal kontrol sistemleri tasarlamak için teknoloji
gerekli enstrümantasyon dahil olmak üzere büyük sistemler
REFAL ve LISP dillerine dayalı araçlar ve sistemler.
Durumsal yönetim dilinin açıklamasından aşağıdaki gibi (bkz.) ve
70'lerde bile durumsal bir yönetim modelinin organizasyonu.
XX yüzyıl, durumsal kontrol sistemleri (SSU) ile her şeye sahipti.
en azından modern uzman sistemlerin (ES) işaretleri
2. nesil, yani dinamik ES. Bu ve semioti'nin varlığı
kontrol nesnesinin mantıksal modeli ve işlevsel süreçleri
üretim tipi kurallar sistemi biçiminde ve doğal olarak
geliştiriciler ve kullanıcılar ile but-dil arayüzü ve
çalışmasını sağlayan yerleşik bir zaman mantığının varlığı
Gerçek zamanlı ve simülasyonda SSU. bu ve inst
SCS'yi uygulamak için rumental yazılım araçları
LISP ve REFAL dilleri. Ayrıca yerli uzmanlar
665 büyük sistemler yarattınız ve hatta bunları uygulamaya koydunuz.
endüstriyel otomatik kontrol sistemlerinin bir parçası.
Örnekler
Durum yönetim sistemi "Aviaremont", gerçekleştirildi
Ukrayna SSR Bilimler Akademisi İktisat Enstitüsü'nün Odessa şubesi tarafından şu şekilde belirlenir:
TsNIIASU (Riga) için ACS "Aviaremont" un bir parçası.
Durumsal Sevk Kontrol Sistemi
VNIIRA (Lenin) için geliştirilen uçağın hacmi ve inişi
dolu).
Uydu iletişim oturum planlama sistemi.
Bir dizi sistem özel amaç ve benzeri. .
Batı'da ve daha sonra ülkemizde buluşsal yöntemler geliştirildi.
bazı programlama (XX yüzyılın 60'ları), yapay zeka
(bkz.) - AI (XX yüzyılın 70'leri), ancak ülkemizde perdenin arkasında kötü
Yurtdışında neler olduğunu hayal etti. Ame erişimi olanlar
Rikolu ve Batılı kaynaklar bu yönü anlamadı
leniya ve AI'nın tamamen farklı bir şey olduğuna inanıyordu ve hayır
Durum yönetimi ile ilgisi yoktur. Herşeyi değiştir
IV International, 1975'te
neredeyse tüm ana dalların katıldığı AI konulu konferans
yapay zeka alanında dünyanın önde gelen bilim insanları. işte tog
Evet, hem uzmanlarımızın hem de yabancı uygulayıcılarımızın
ki aynı şeyi yapıyorlar, ama farklı bakış açılarından.
Yerli uzmanlar "yukarıdan" gitti ve çözmeye çalıştı
metodolojik ve kavramsal olarak açık, ancak henüz net olmayan problemler
temel araçlarla sağlanır - ne teorik ne de başka türlü
enstrümantal. Konferans, birçok kişinin fark etmesine ve harekete geçmesine yardımcı oldu.
uluslararası hareket sürecindeki yerini belirlemek
yapay akıl. Daha sonraki okullarda, seminerlerde,
durumsal yönetim üzerine tüm Birlik sempozyumları
1975'te, sistemin gelişmesini engelleyen sorunlar açıkça dile getirildi.
durumsal yönetimin gelişimi. Bu her şeyden önce
botka bilgi temsil modelleri ve enstrümantal sistemler
SSU yazılım destek konuları.
1980'e gelindiğinde, değişen derecelerde gelişme gösteren düzinelerce SSU vardı.
tannoy. Bunların çoğu gösteri ve araştırma
vücut örnekleri. Hiç ticari örnek yoktu. Önceki
Birkaç nedenden dolayı birkaç endüstriyel tasarım getirildi:
enstrümantal eksikliği yazılım sistemleri getirilmiş
ticari numune aşamasına; kültür eksikliği getirdi
666 yazılım araçları ticari aşamaya; eksik
geniş bir geliştirme ortamında yeni paradigmayı anlamanın etkisi
kov ACS; yetersiz finansman fırsatları ve faydaları
ticari araçsal kabuk sistemlerinin binaları.
Batılı bilim adamları, küp, sandalye oyunlarından "aşağıdan" AI'ya gittiler
tiki-tac-toe, vb. ilgilendiler akıllı robotlar ve
davranışlarını planlamak. Bu nedenle, bu görevler hala
AI'nın teorik temellerini öğretirken klasiktir.
Tüm ana temsil modelleri geliştirildi.
bilgi üretimi: üretim, anlamsal ağlar, çerçeveler.
1977'den beri “sitüasyonistler” saflarında tabakalaşma başladı.
Okul D.A. Pospelova, V.A. Vajina, L.T. kuzen ve bazı
diğerleri, cinse göre teorik çalışmalara daha yakın
konumlarının (SSCB Bilimler Akademisi, üniversiteler) hızla yeniden düzenlenmesi
yabancı terminoloji ve Batı'nın başarılarına hakim oldu. Bu
fark çoğunlukla termi olduğu için yapmak kolaydı
mantıksız.
80'lerin başında. uzman sistemler ortaya çıktı (bkz.) ve burada
özünde SSU ile örtüşüyor gibi göründükleri ortaya çıktı,
onları hayal ettiğimiz gibi. Ve bu terim daha başarılı görünüyordu
nym, hızla moda oldu. Sonuç olarak, 1990'ların başında
20. yüzyıl neredeyse tüm "sitüasyonistler" ES ile meşguldü.
Böylece, durumsal kontrolün ortaya çıktığı ortaya çıktı.
ülkemizde çok sayıda özel
yapay zeka uzmanları (bkz.).

Makaleyi gözden geçiriyorsunuz (özet): “ DURUMSAL MODELLEME VEYA DURUMSAL YÖNETİM» disiplinlerden « Yönetim organizasyonlarında sistem teorisi ve sistem analizi»

Modelleme, üretim ve ekonomik sistemleri incelemek için ana yöntemdir. Modelleme, orijinali incelemek için özel olarak oluşturulmuş bir modelin kullanıldığı, çalışılan gerçek fenomenin (sürecin) belirli (kural olarak, yalnızca temel) özelliklerini yeniden üreten nesnel gerçekliği göstermenin bir yolu olarak anlaşılır.

Model, çalışılan nesne hakkında yeni bilgiler sağlayacak şekilde çalışılan nesnenin yerini alabilen herhangi bir nitelikteki bir nesnedir.

Bu tanımlara göre modelleme kavramı, bir modelin (yarı nesne) oluşturulmasını ve üzerinde çalışılan nesne hakkında yeni bilgiler elde etmek için yapılan işlemleri içerir. Kullanım açısından bir model, analiz ve sentez için uygun bir sistemin gösterimi olarak anlaşılabilir. Sistem ve modeli arasında, modelin incelenmesi yoluyla sistemi keşfetmenize izin veren bir yazışma ilişkisi vardır.

Modelin türü, öncelikle model yardımıyla cevaplanması istenen sorularla belirlenir. Model ve simüle edilen sistem arasında değişen derecelerde yazışmalar olabilir.

Çoğu zaman model sadece sistemin işlevini yansıtır ve modelin yapısı (ve sisteme uygunluğu) bir rol oynamaz, bir kara kutu olarak kabul edilir.

Simülasyon modeli zaten hem sistemin işlevlerinin hem de içinde meydana gelen süreçlerin özünün tek bir görüntüsünü içerir.

Bir biliş yöntemi olarak modelleme, tüm modellerin bir şekilde gerçeği yansıttığı gerçeğine dayanmaktadır. Bu özelliğin nasıl ve hangi yollarla, hangi koşullar altında, hangi biliş nesnelerine göre gerçekleştiğine bağlı olarak, çok çeşitli modeller ortaya çıkar. Farklı nitelikteki modelleri sınıflandırmak için bir dizi ilke vardır ve bunlardan en önemlileri şunlardır:

- gerçekliği gösterme biçimine göre ve sonuç olarak yapım (biçim) aygıtına göre;

- simüle edilen nesnelerin içeriğinin doğası gereği).

Görüntüleme yöntemine veya yapım aparatına göre, iki tür model ayırt edilir (Şekil 7.2): maddi ve zihinsel veya ideal.

Pirinç. 7.2. Model sınıflandırması

Malzeme modelleri, insan tarafından yapılmış veya seçilmiş, nesnel olarak var olan, metal, ahşap, cam, elektrik elemanları, biyolojik organizasyonlar ve diğer maddi yapılarda somutlaşan modellerdir.

Malzeme modelleri üç alt türe ayrılır.

Mekânsal olarak benzer modeller, bir nesnenin (evlerin, fabrikaların, şehir bölgelerinin, bir ulaşım ağının, bir atölyedeki ekipmanın konumu vb.) mekansal özelliklerini veya ilişkilerini görüntülemek için tasarlanmış yapılardır. Bu tür modeller için bir ön koşul geometrik benzerliktir.

Fiziksel olarak benzer modeller, incelenen nesnenin çeşitli fiziksel bağlantılarını ve bağımlılıklarını yeniden üretmeyi amaçlayan malzeme modelleridir (gemi ve uçak santrallerinin baraj modelleri). Bu tür modellerin inşasının temeli, fiziksel benzerliktir - fiziksel doğanın aynılığı ve hareket yasalarının kimliği.

Matematiksel olarak benzer modeller, bir dereceye kadar, bir nesnenin ve bir modelin davranışını tanımlayan aynı matematiksel formalizme sahip modellerdir (bir bilgisayara benzer, sibernetik fonksiyonel modeller). Matematiksel olarak benzer malzeme modelleri, bazı matematiksel ilişkilerin gerçek veya fiziksel kabuklarıdır, ancak ilişkilerin kendisi değildir.

Zihinsel (veya ideal) modeller üç alt türe ayrılır:

- ilişkilerin dil imgelerinde ifade edildiği tanımlayıcı (kavramsal) modeller;

- görüntüleri zihinde duyusal-görsel unsurlardan oluşturulan görsel-figüratif modeller;

- işaret (nesnenin öğelerinin ve ilişkilerinin işaretler kullanılarak ifade edildiği matematiksel modeller dahil (matematiksel semboller ve formüller dahil).

Modellerin, aşırı çeşitlilikleri nedeniyle, modellenen nesnelerin doğasına göre sınıflandırılması burada uygun görünmemektedir.

Modellemenin nihai amacı, modeli olduğu gibi değil, ondan farklı, ancak onun tarafından yeniden üretilen başka bir çalışma nesnesini incelemektir.

Açıkçası, hiçbir model incelenen olgunun tüm yönlerini ve ayrıntılarını tam olarak yeniden üretemez ve etmemelidir: bir işletme farklı bakış açılarından karakterize edilebilir - bir müdür veya baş mühendis, bir muhasebeci, bir tedarikçi veya bir enerji mühendisi.

Buna göre modelin hem doğası hem de yapısı farklı olacaktır.

Bilimsel bilginin bir yöntemi olarak modelleme, bir kişinin çeşitli fenomenlerin (süreçlerin) ilk özelliklerini veya özelliklerini soyutlama ve bunlar arasında belirli bir ilişki kurma yeteneğine dayanır. Bu, olguları veya süreçleri dolaylı olarak, yani kesin olarak tanımlanmış bir açıdan onlara benzeyen modelleri inceleyerek çalışma fırsatı yaratır.

Genel durumda, aşağıdaki sistem modelleme dizisi uygundur: sistemin kavramsal bir açıklaması (araştırması), resmileştirilmesi ve son olarak, gerekirse, sistemin algoritmalaştırılması ve nicelleştirilmesi.

Üretim ve ekonomik sistemleri modellerken, bireysel alt sistemler veya özel süreçler için kullanılan resmi, matematiksel analiz yöntemleri ile birlikte, resmileştirmeye uygun olmayan unsurları ve ilişkileri içinde üretimi analiz etmek için buluşsal yöntemler kullanmak da gereklidir. Ve matematiksel yöntemleri kullanırken, değişkenlerin çokluğu nedeniyle, genellikle basitleştirmelere başvurmak, değişkenleri ayrıştırma ve toplama yöntemlerini kullanmak gerekir. Sonuç olarak, çözümler yaklaşık, niteliksel bir karakter kazanır.

büyük mevcudiyeti nedeniyle karmaşık sistemler zor olan veya hiç resmileştirilmeyen bağlantıların ve bağlantıların organizasyon ve üretim yönetimi, çalışmaları için sistemi ayrı fonksiyonel alt sistemlere ayrıştırmaya maruz bırakan temel olarak tanımlayıcı modeller kullanmak gerekir; daha sonra matematiksel biçimselleştirmeye uygun alt sistemleri arayın, böylece genel üretim sürecinin tek tek öğelerini modelleyin.

Üretim ve ekonomik sistemi modellemenin nihai amacı, işletme başkanı tarafından bir yönetim kararının hazırlanması ve benimsenmesidir.

Üretim ve ekonomik sistem modelleri aşağıdaki özelliklerle ayırt edilebilir:

- modelleme amacıyla;

- yönetimin görevlerine (işlevlerine) göre;

- yönetimin aşamaları (prosedürleri);

– matematiksel modelleme yöntemleri hakkında.

Modellemenin amaçlarına bağlı olarak, aşağıdakiler için tasarlanmış modeller vardır:

– kontrol sistemlerinin tasarımı;

– performans değerlendirmeleri;

- işletmenin yeteneklerinin analizi çeşitli koşullar faaliyetleri;

– çeşitli üretim durumlarında optimal çözümlerin geliştirilmesi;

- yönetim sisteminin organizasyon yapılarının hesaplanması;

- bilgi desteğinin hesaplanması, vb.

Bu sınıflandırma alt bölümünün modellerinin özgünlüğü, öncelikle uygun performans kriterlerinin seçiminde ve simülasyon sonuçlarının uygulanması prosedüründe ifade edilir.

Yönetimin görevlerine (işlevlerine) bağlı olarak, zamanlama, kurumsal geliştirme yönetimi, ürün kalite kontrolü vb. Modeller vardır. Bu bölümün modelleri belirli üretim ve ekonomik görevlere odaklanır ve kural olarak sayısal sonuçlar sağlamalıdır.

Kontrol otomasyonunun aşamasına (prosedür) bağlı olarak, modeller bilgilendirici, matematiksel, yazılım olabilir. Bu alt bölümün modelleri, bilginin hareketinin ve işlenmesinin ilgili aşamalarına yöneliktir.

Uygulanan matematiksel aparata bağlı olarak, modeller beş büyük gruba ayrılabilir: aşırı, matematiksel programlama (planlama), olasılıksal, istatistiksel ve oyun teorik.

Ekstremal modeller, bir fonksiyonun veya fonksiyonelin ekstremumunu bulmayı mümkün kılan modelleri içerir. Bu, grafiksel yöntemler, Newton'un yöntemi ve modifikasyonları, varyasyon hesabı, Pontryagin'in maksimum ilkesi vb. kullanılarak oluşturulan modelleri içerir. Bu yöntemlerin yeteneklerine dayalı olarak, öncelikle operasyonel kontrol problemlerini çözmek için kullanılırlar.

Matematiksel programlama (planlama) modelleri, doğrusal programlama, doğrusal olmayan programlama, dinamik programlama modellerini içerir. Bu genellikle ağ planlama modellerini de içerir.

Matematiksel programlama, mevcut sınırlı kaynakları en iyi şekilde tahsis etmek için tasarlanmış bir dizi matematiksel yöntemi birleştirir - hammaddeler, yakıt, iş gücü, zamanın yanı sıra uygun en iyi (optimal) eylem planlarını hazırlamak.

Olasılık modelleri, olasılık teorisi aparatı kullanılarak oluşturulan modelleri, Markov tipi rastgele süreç modellerini (Markov zincirleri), kuyruk teorisi modellerini vb. içerir.

Olasılık modelleri, örneğin sistematik olmayan her türlü sapma ve hata (üretim kusurları vb.), doğal afetlerin etkisi, olası ekipman arızaları vb. ile ilişkili olanlar gibi rastgele nitelikteki olayları ve süreçleri tanımlar.

İstatistiksel modeller, sıralı analiz modellerini, istatistiksel testler yöntemini (Monte Carlo), vb. içerir. Bu aynı zamanda rastgele arama yöntemlerini de içerir.

İstatistiksel test yöntemi, belirli bir operasyonun seyrinin, bir bilgisayar tarafından kopyalanmış gibi, bu operasyonun doğasında bulunan tüm kazalarla, örneğin örgütsel görevleri, karmaşık işbirliği biçimlerini modellerken oynanması gerçeğinde yatmaktadır. çeşitli işletmeler vb. Bu yöntemin uygulamasına simülasyon modelleme denir.

Rastgele arama yöntemleri, çok sayıda bağımsız değişkene bağlı olan karmaşık işlevlerin uç değerlerini bulmak için kullanılır. Bu yöntemler, minimizasyonun gerçekleştirildiği argümanların rastgele seçimi için bir mekanizmanın kullanımına dayanmaktadır. Örneğin, organizasyonel yönetim yapılarının modellenmesinde rastgele arama yöntemleri kullanılır.

Oyun teorik modeller, durumun belirsizliği, belirsizliği (bilginin eksikliği) ve ilgili risk koşulları altında kararları haklı çıkarmak için tasarlanmıştır. Oyun teorisi yöntemleri, oyun teorisini ve istatistiksel karar teorisini içerir.

Oyun teorisi, çatışma durumları teorisidir. Durumun belirsizliğinin, çatışan tarafların olası eylemlerinden kaynaklandığı durumlarda kullanılır.

Müşteriler, tedarikçiler, yükleniciler vb. ile ilgili doğru davranış biçimini seçerken, endüstriyel ve iş çatışması koşullarında yönetimsel kararları haklı çıkarmak için oyun teorik modeller kullanılabilir.

İstatistiksel kararlar teorisi, durumun belirsizliğine ya bilinmeyen (örneğin, yeni malzemelerin bazı özellikleri, yeni teknolojinin kalitesi, vb.) veya rastgele nitelikte (hava koşulları) nesnel koşullardan kaynaklandığında kullanılır. , bireysel ürün bileşenlerinin olası arıza süresi vb.).

İş oyunlarının hazırlanmasında, yürütülmesinde ve sonuçlarının değerlendirilmesinde oyun teorik modeller kullanılmalıdır.

Tüm matematiksel modeller ayrıca verimlilik değerlendirme modelleri ve optimizasyon modelleri olarak alt bölümlere ayrılabilir.

Performans değerlendirme modelleri, üretim ve yönetimin özelliklerini geliştirmek için tasarlanmıştır. Bu grup tüm olasılıksal modelleri içerir. Performans değerlendirme modelleri, optimizasyon modelleriyle ilgili olarak "girdi"dir.

Optimizasyon modelleri, belirli koşullar altında en iyi hareket tarzını veya davranış biçimini seçmek için tasarlanmıştır. Bu grup, aşırı ve istatistiksel modelleri, matematiksel programlama modellerini ve oyun teorik modellerini içerir.

Çözümde kullanılan en yaygın modellerden bazıları üretim görevleri, ayrıca üretim yönetimi için organizasyonel yapıların oluşumu için.

Üretim ve ekonomik sistemlerin yönetimini modellemenin ana yönü, üretim yönetimi modellerinin oluşturulmasıdır.

Şu anda, aşağıdaki üretim yönetimi fonksiyonlarının modelleri geliştirilmiş ve uygulanmaktadır:

- işletmenin üretim ve ekonomik faaliyetlerinin planlanması;

– operasyonel yönetim;

– operasyonel düzenleme;

- üretimin malzeme ve teknik tedarikinin yönetimi;

- satış Yönetimi bitmiş ürün;

- üretimin teknik hazırlığının yönetimi.

Birbiriyle ilişkili üretim ve yönetim modellerinden oluşan bir sistem de geliştirilmiştir.

İşletmenin üretim ve ekonomik faaliyetini planlama modelleri. Bu grubun modellerinin amaç fonksiyonu şunları sağlar:

- sağlanan mevcut kapasite ve kaynaklara dayalı olarak işletmenin üretim faaliyetinin verimlilik kriterinin maksimize edilmesi;

– belirtilen verimlilik kriteri dahilinde kaynak tüketiminin en aza indirilmesi.

Bir işletmenin üretim faaliyetini planlama modelleri ikiye ayrılır: tahmin modelleri, teknik ve ekonomik planlama modelleri, operasyonel üretim planlama modelleri.

Tahmine dayalı modeller, ya matematiksel yöntemlere (en küçük kareler, eşikleme, üstel düzeltme) ya da uzman yargı yöntemlerine dayanan modellerdir.

Teknik ve ekonomik planlama modelleri, matematiksel programlama (planlama) yöntemlerine dayanmaktadır. Üretimin nihai sonuçları, örneğin kâr miktarı, optimal bir plan geliştirirken genellikle verimlilik (objektif fonksiyon) için ana kriter olarak seçilir. Kısıtlamalar olarak, ürünlerin karmaşıklığı, ekipmanın çalışma süresi, kaynaklar vb. ile ilgili kısıtlamalar alınır. Bu kısıtlamalardan bazılarının değeri rastgele olduğu için (örneğin, ekipmanın çalışma süresi), bu tür optimizasyon problemlerini çözmek için olasılıksal bir yaklaşım kullanılır. Teknik ve ekonomik planlamanın tipik optimizasyon modelleri, optimal planı, dağılımı hesaplamak için modellerdir. üretim programı takvim dönemlerine göre optimal yükleme teçhizat. Bu modeller matematiksel optimizasyon yöntemleri kullanılarak oluşturulmuştur.

Operasyonel üretim planlama modelleri genellikle operasyonel yönetim modelleri ile birleştirilir.

Operasyonel yönetim modelleri. Operasyonel yönetimin ana görevleri, üretimin operasyonel planlaması, sistematik muhasebe ve uygulama üzerinde kontroldür. takvim planları, üretim sürecinin operasyonel düzenlemesinin yanı sıra.

Tipik operasyonel yönetim modelleri, ürün gruplarının optimal boyutunun hesaplanması ve parça gruplarının piyasaya sürülmesi-bırakılması için optimal programın hesaplanması (programlama) için modellerdir.

Problemin hem basit hem de eksiksiz formülasyonu ile ilgili olarak ürünlerin optimal boyutunun hesaplanması için modeller oluşturulabilir. Basit bir düzenlemede, yıllık maliyetlerin minimum olduğu bir parti parçanın üretim veya satın alma boyutunun belirlenmesi, bir fonksiyonun minimumunu bulma olağan sorununa indirgenir. Tam formülasyonda, değiştirme süresi, ekipman kaynakları, ilgili işlemlerde parti büyüklüklerinin birbirine bağımlılığı ile ilgili kısıtlamalarla birlikte, ekipman değişimi için minimum toplam maliyetlere ve devam eden çalışma kesintilerine karşılık gelen böyle bir parti büyüklüğü seti bulunur. ve işçinin istihdamını sağlamak. Bu problemin çözümü matematiksel optimizasyon yöntemleri yardımıyla sağlanmaktadır.

Zamanlama hesaplamaları için modeller şunlar olabilir:

- rastgele arama ile optimizasyon ile istatistiksel;

– bir dizi tercih kuralıyla simülasyon;

- sezgisel, titiz algoritmalar oluşturmanın imkansız olduğu durumlarda kullanılır, ancak nicel bir ifadeye sahip olmayan bilgileri kullanmaya ve gerçekleri değerlendirmeye ihtiyaç vardır.

Operasyonel düzenleme modelleri. Bu modeller, üretim faaliyetlerinin sonuçlarının planlanan göstergelerden sapmasının belirlenen limitler içinde tutulmasını sağlamaya yöneliktir. Bu durumda, iki tür model kullanılır: optimallik kriterine göre düzenleme modelleri, sapmaya göre düzenleme modelleri.

Optimallik kriterine göre kontrol modelleri, üretim sürecinin fiili durumunun belirli bir ölçümünden sonra, planlama döneminin sonunda süreci optimal olarak önceden belirlenmiş bir duruma getiren bir planın hazırlanması gerçeğine dayanmaktadır.

Sapma kontrol modelleri, belirli bir ölçümden sonra üretim sürecinin mümkün olan en kısa sürede orijinal olarak hazırlanan programa getirilmesi gerçeğine dayanmaktadır.

Her iki modelin yapısı, otomatik kontrol teorisinde kullanılan matematiksel optimizasyon aparatı kullanılarak gerçekleştirilir.

Malzeme yönetimi modelleri ve üretimin teknik tedariki. Üretimin malzeme ve teknik tedarikini yönetmenin temel sorunu, her türlü tedarik için gerekli stok hacmini belirleme görevidir. Bu durumda, sabit bir sipariş boyutu ve sabit bir envanter düzeyi ile temelde farklı iki envanter yönetimi modeli oluşturulabilir. Ayrıca, hem envanter üst sınırını hem de Alt düzey Emir.

Envanter yönetimi modellerinin oluşturulması, "envanter yönetimi teorisi" olarak adlandırılan özel matematiksel optimizasyon yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilir.

Bitmiş ürünler için satış yönetimi modelleri. Bitmiş ürünlerin pazarlamasını yönetmenin temel sorunu, bitmiş ürünlerin tedariki için yıllık planın hesaplanması görevidir. Bu sorunu çözmek için, matematiksel optimizasyon yöntemlerini kullanarak, bitmiş ürünlerin tedariki için yıllık planın bir optimizasyon modeli oluşturulur. Bu durumda, satılan ürünlerin maliyeti, kısıtlamalar olarak nesnel bir işlev olarak hareket eder - belirli bir zaman aralığında tüm tüketicilere gönderilen toplam ürün hacminin aynı anda çıktı hacmini aşmaması ve toplam tüm zaman aralıklarında tüketiciye sağlanan malzeme hacmi aylık uygulamayı aşmaz.

Üretimin teknik hazırlığının yönetim modelleri. Üretimin teknik hazırlığı, tasarım ve teknolojik hazırlık aşamalarını içerir.

Matematiksel modelleme yardımıyla, üretimin teknik hazırlığını yönetmenin üç ana görevi çözülebilir:

- bir dizi önlemin uygulanması için asgari sürenin belirlenmesi teknik eğitim mevcut kaynaklar düzeyinde kısıtlamalar altında üretim;

- tanım minimum maliyetüretimin teknik olarak hazırlanması için bir dizi önlemin uygulanması, uygulama zamanlaması ve kaynakların mevcudiyeti üzerinde kısıtlamalar;

- üretimin teknik hazırlığı için önlemlerin uygulanmasının zamanlaması ve maliyet üzerinde bir kısıtlama ile kıt kaynakların minimum tüketim seviyesinin belirlenmesi.

Üretimin teknik hazırlık süreci, ağ modeli tarafından en eksiksiz ve uygun şekilde yeniden üretilir. Ağ modeli, çalışma süresi ve kaynak tüketiminin yoğunluğu gibi üretim operasyonlarının teknik hazırlığının bu tür temel parametrelerinin olasılıklı doğasını hesaba katmayı mümkün kılar.

Optimizasyon, matematiksel programlama yöntemleri (özellikle tek yönlü yöntem) ve rastgele (istatistiksel) arama kullanılarak gerçekleştirilir.

Üretim sürecini yönetmenin ana işlevlerini uygulayan dikkate alınan bireysel modellerin yanı sıra, birbiriyle ilişkili bir üretim ve yönetim modelleri sistemi de vardır. Küme teorisi, grafik teorisi ve yeniden hesaplamanın matematiksel aparatı kullanılarak oluşturulan bu model sisteminin özü aşağıdaki gibidir. Set olarak, bir işletme tarafından üretilen bir dizi ürünü ve bu süreçte kullanılan bir dizi kaynağı ele alıyoruz. Birçok ürünün piyasaya sürülmesini sağlayan üretim süreci, toplu bir grafikle tanımlanır ve teknolojik süreç bireysel bir ürünün üretimi - tasarımı ve teknolojik grafiği. Üretimi destekleyen kaynaklar kümesi, işgücü kaynakları, ekipman ve kıt bileşen ve malzemelerin alt kümelerinden oluşur. Herhangi bir andaki üretim durumu, o anda üretilen bitmiş ürünler, yarı bitmiş ürünler ve montaj birimlerinden oluşan bir vektör ile tanımlanabilir. Benzer şekilde, bir vektör yardımıyla, herhangi bir zamanda kaynakların durumu da belirlenir. Bu durumda, üretim sürecinin planlanan yörüngesi bir vektör fonksiyonu ile açıklanacaktır.

Problemin böyle bir formülasyonu ile, planlama döneminde işletmenin optimal yönetimi aşağıdaki gereksinime dayalı olarak bulunabilir: vektör fonksiyonu tarafından tanımlanan uygulanabilir planlar setinde, olasılığın sağlanması koşuluyla karı maksimize eden bir plan bulun. uygulanması ve belirlenen seviyenin karı, belirli bir seviyeden az olmayacak ve harcanan kaynaklar mevcut olanları aşmayacaktır.

Yönetimin organizasyonel yapılarının modellenmesi, kurumsal yönetim sistemini iyileştirmeyi ve optimize etmeyi amaçlar. Ciddi hazırlık çalışmaları gerektiren üretim ve ekonomik sistemlerin yönetiminin otomasyonunda gerekli bir ön adımdır.

Kuyruk teorisi, organizasyonel yönetim yapılarını modellemek için matematiksel bir aparat olarak kullanılır. Aynı zamanda, kuyruk sisteminin unsurları, her biri belirli bir yönetim problemini çözmek için tasarlanmış kontrol sisteminin unsurları olarak kabul edilir. Tüm görevler - öğeler için, çözüm sırasına göre bir öncelikler sistemi sağlanır. Her görev için, gelen hizmet gereksinimleri akışlarının özellikleri de bilinmektedir - ilgili kontrol problemlerinin çözümü.

Belirli bir sorunu çözen bir kontrol sisteminin bir unsuru, belirli bir kalifikasyonun uzmanları veya teknik araçlar olan bir veya daha fazla bilgi dönüştürücüye sahiptir.

Kontrol sisteminin etkinliği, önceliklerini ve karmaşıklığını dikkate alarak kontrol problemlerini çözmek için hizmet kalitesi ve süresi ile değerlendirilir.

Kuyruk sistemlerinin modellenmesi hem analitik hem de istatistiksel olarak yapılabilmektedir. Alınan yönetimin organizasyon yapılarının modellenmesinde en büyük uygulama istatistiksel yöntem, sözde istatistiksel test yöntemi (Monte Carlo yöntemi). Bu yöntem, analitik (formül) tanımı olmayan veya son derece karmaşık olan çok karmaşık problemlerin çözülmesine izin verdiği için tercih edilir.

İstatistiksel model, yönetimin organizasyon yapısını en ucuz şekilde ve kabul edilebilir bir sürede simüle etmek için tam ölçekli olana benzer bir matematiksel deney kurmanıza izin verir. Aynı zamanda, başlıcaları nispeten uzun simülasyon süresi olan istatistiksel test yönteminin belirli dezavantajlarını ve elde edilen çözümlerin sabit değerleri ile belirlenen özel doğası dikkate alınmalıdır. Kuyruk sisteminin parametreleri.

Kuyruk teorisinin matematiksel aparatının yardımıyla modelleme yaparken, kurumsal yönetim sisteminin yapısı, birbirine bağlı bir dizi işlevsel unsur olarak kabul edilir. Gerçek bir sistemdeki bu tür unsurlar, yönetimin müdürlüğü ve işlevsel bölümleridir: üretim ve teknik, planlama, tedarik vb.

Bu unsurların kontrol sisteminde ortak çalışması sonucunda durum bilgisi işletme yönetiminin temeli olan komuta bilgisine dönüştürülür.

Bahsedilen unsurlar - kurumsal yönetim sisteminin bölümleri, yönetim sürecini optimize etmek için işleyişinin analizi yeterince resmileştirilebilen bir zincir oluşturur. Gerçeğe iyi bir yaklaşım sağlayan en basit zincir, kesinlikle ardışık bir elementler zinciridir. Böyle bir zinciri modellerken, iki yaklaşım mümkündür: yarı düzenli ve rastgele temsil. Yarı düzenli bir modelde, ortalama göstergelere göre her bir öğe için ayrı ayrı modelleme yapılır.

Rastgele bir modelde, bireysel öğelerden değil, bir bütün olarak sistemden geçen her hizmet talebi için istatistiksel tahminler hesaplanır.

Eleman zincirlerini kullanarak organizasyonel kontrol yapılarının modellenmesiyle birlikte, çok fazlı kuyruk sistemlerinin sınıflarından biri olan lineer stokastik ağlar kullanan bir kontrol sisteminin organizasyonel yapısının matematiksel açıklaması için bir yöntem vardır. Bu modelde, bilgi ayrıca, her biri kuyruk teorisinin matematiksel aparatı kullanılarak açıklanan kontrol sisteminin bir dizi öğesinden sırayla geçer. Bilginin ağın elemanları üzerinden sıralı geçişi ile Markov tipi geçişler gerçekleşir. Karşılık gelen geçişlere sahip böyle bir ağın yapısı, belirli bir grafikle temsil edilir. Stokastik bir geçiş matrisi derlenir.

Organizasyonel yönetim yapılarının matematiksel modellemesindeki amaç fonksiyonu (verimlilik kriteri) kural olarak sadece istatistiksel olarak tanımlanabildiğinden, optimizasyon esas olarak dinamik programlama ve istatistiksel arama yöntemlerinin en yaygın olarak kullanıldığı sayısal yöntemlerle gerçekleştirilir.

Optimizasyon probleminin dinamik programlama yöntemiyle çözümü, kontrol sürecinin her adımı için bir fonksiyonel tekrarlayan denklem (Bellman denklemi) derlenerek gerçekleştirilmiştir.

Verimlilik kriterlerine getirilen daha az katı kısıtlamalara ve fenomenin fiziğini bu yöntemle açıklayan varsayımlara rağmen, istatistiksel arama yöntemini kullanarak yönetim organizasyon yapılarının optimizasyonu, henüz ele alınan sorunla ilgili olarak adil bir şekilde alınmamıştır. geniş dağıtım.

Oyun modelleme, üretim ve ekonomik sistemlerin yönetimini otomatikleştirmek için kullanılan yöntemler arasında özel bir yere sahiptir. Bu yöntemin ayırt edici bir özelliği, yönetim sürecini modellemek için bir iş oyununun geliştirilmesi ve yürütülmesine dahil olan kişilerin katılımıdır. Bu durumda, bir iş oyunu, bir grup insan tarafından, bir işletmenin ekonomik veya örgütsel faaliyetlerinin bireysel sorunlarını çözmenin, gerçek olana mümkün olduğunca yakın bir ortamda bir nesne modeli üzerinde gerçekleştirilen bir taklidi olarak anlaşılır.

Yönetim organizasyonunun bir unsuru olarak bir kişinin modeline giriş, bugün bilinen matematiksel modeller kullanılarak yeterince tanımlanamadığı durumlarda davranışını dikkate almayı mümkün kılar; mevcut resmi yöntemler çerçevesine uymayan bu tür yönetim görevlerini çözmenize izin verir.

İş oyunu, psikolojik ve duygusal anları hazırlama ve yönetsel kararlar alma sürecine sokar, yöneticilerin geçmiş deneyimlerini kullanmalarını teşvik eder, bu süreçteki sezgilerini geliştirir, buluşsal kararlar verme yeteneğini geliştirir. İş oyunu, önceden dikkatlice geliştirilmiş bir senaryoya göre belirli bir yönetim göreviyle ilgili olarak gerçekleştirilir. Genel oyun modeli, katılımcılar tarafından oluşturulan bir dizi özel modelden oluşur - yönetimsel kararları hazırlayan ve veren kişiler.

İş oyunu modeli hem resmileştirilmiş hem de resmi olmayan bölümleri içerir. Oyunun katılımcıları belirli kurallara göre hareket eder. Oyunu oynamak için özel olarak geliştirilmiş talimatların yanı sıra ellerindeki durum verileriyle yönlendirilirler.

Oyunun senaryosuna uygun olarak, katılımcılar periyodik olarak durumdaki değişiklikler hakkında tanıtıcı bilgiler alırlar. İş oyunundaki katılımcılar kararlarını hazırlarken durumu değerlendirir ve gerekli hesaplamaları manuel olarak veya bilgisayar yardımı ile yaparlar. Bu durumda, oyun modelinin resmileştirilmiş, önceden hazırlanmış öğeleri, aşağıdakilere karşılık gelen kullanılır. modern yöntemler yöneylem araştırması.

Bir iş oyununun gidişatını yöneterek, lideri katılımcıların kararlarını değerlendirir, eylemlerinin sonuçlarını belirler ve ikincisini oyunculara getirir. Gerekirse oyunun başı ayarı değiştirebilir, bu değişiklikleri katılımcılara girdi şeklinde getirir. Oyundaki katılımcıların eylemlerinin değerlendirilmesi hesaplamalarla yapılır, uzman yöntemler, ayrıca liderin deneyimine, sezgisine ve sağduyusuna dayanmaktadır.

İşletmelerde gerçekleştirilen ana oyun simülasyonu türü, bir üretim iş oyunudur. Amacı, mevcut üretim yönetimi organizasyon biçimlerinin iyileştirilmesi, kılavuz belgelerin geliştirilmesi, üretimin yeniden yapılandırılması vb.

İş oyunlarını yürütmek için modeller olarak, ağ planlama ve yönetim yöntemleri (NPM) yaygın olarak kullanılmaktadır ve temel olarak inşa edilmiştir. ağ çizelgeleri. Planlama problemlerini çözerken dinamik programlama yöntemleri ve kaynak tahsisi problemlerini çözerken - doğrusal programlama kullanılır.

Yönetim personelini eğitmek için, eğitimsel bir versiyonda, yani eğitici bir iş oyununda bir üretim iş oyunu yürütülebilir. Ana görevi, çalışanları eğitmek ve yönetim becerilerini geliştirmektir. Gerekirse, işletmelerin yöneticilerini görevlerini yerine getirirken belgelemek için bir eğitici iş oyunu da kullanılır. resmi görevler hem de daha yüksek bir pozisyona terfi ettirildiklerinde.

Konuyla ilgili daha fazla bilgi 7.2. Modelleme durumları:

3.2.6. Doğal afetler, yangınlar, kazalar ve diğer acil durumlardan kaynaklanan kayıplar, doğal afetlerin veya acil durumların sonuçlarının önlenmesi veya ortadan kaldırılmasıyla ilgili maliyetler dahil