כל שיטות האוטומציה המתוארות לעיל משולבות למערכת ייצור משולבת אחת (Computer-Integrated Manufacturing - CIM). CIM היא גרסה אוטומטית של תהליך הייצור שבה שלוש פונקציות הייצור העיקריות - עיצוב מוצר ותהליך, תכנון ובקרה, ותהליך הייצור עצמו - נתמכות בשיטות האוטומטיות שתוארו לעיל. בנוסף, טכנולוגיות המחשב מחליפות גם את המנגנונים המסורתיים של תקשורת בעל פה ובכתב. ייצור אוטומטי ומשולב זה נקרא גם מפעל שלם.

אוטומציה ומפעל העתיד. סרגל הצד "ייצור מותאם אישית" מתאר כיצד תהליך הייצור עשוי להיראות בעתיד. כל השיטות המשולבות במערכת CIM קשורות זו לזו מכיוון שהן משתמשות במסד נתונים משולב משותף. לדוגמה, הודות לאינטגרציה של נתונים, ניתן לשלב מערכות CAD עם מערכות ייצור בעזרת מחשב (CAM), כלומר. תוכניות לעיבוד חלקים באמצעות בקרה מספרית, ומערכות תכנון וניהול ייצור אוטומטיות - עם מערכות אספקת חומרים אוטומטיות, מה שמאיץ משמעותית את תהליך ההרכבה של רשימות החלקים הנדרשים. לפיכך, במערכת משולבת לחלוטין, הפונקציות האישיות של תכנון, בדיקה, ייצור, הרכבה, בקרת איכות וניהול חומרים אינן רק אוטומטיות, אלא גם מקושרות הן זו לזו והן לתהליך תכנון ותזמון הייצור.
טכנולוגיות בתחום השירותים
המרכיב העיקרי של הפחתת העלות, שיפור איכות ומהירות הפעולות הקשורות במתן השירותים הוא היכולת של חברת שירות לנהל ביעילות את זרימת המידע ועיבודו2. בדיוק כפי שהמאה ה-19 הפכה ל"אבי" המהפכה התעשייתית, המאה ה-20 "הולידה" את מהפכת המידע. הרעיון של מהפכת המידע קשור בפיתוח מהיר של טכנולוגיות המספקות שיטות מהירות וזולות לשידור, עיבוד, אחסון וקליטת מידע. ההתפתחות המהירה של האלקטרוניקה הובילה לכך שבמהלך העשורים האחרונים, מגוון רחב של טכנולוגיות מידע חדשות הפך לשימוש נרחב במגזר השירותים במשק. הסעיפים הבאים של מוסף זה מוקדשים לנושא זה.
מיכון משרדי
אוטומציה משרדית מושגת על ידי שילוב טכנולוגיות משרדיות שונות עם תהליכי משרד משופרים, שמטרתם להגביר את היעילות והפרודוקטיביות של עובדי המשרד. אוטומציה משרדית קשורה לעתים קרובות לטכנולוגיות כגון מחשבים אישיים, מעבדי תמלילים, גיליונות אלקטרוניים, דואר אלקטרוני ודואר קולי, ציוד פקס ושיחות ועידה טלפוניות. החוקר ג'ון נאיסביט כתב בספרו רבי המכר Megatrends: "אנחנו טובעים במידע, בעודנו צמאים לידע ואינטליגנציה". כלי אוטומציה של משרד תוכננו במיוחד כדי לייצר מידע וידע חדשים ולהשתמש בו ביעילות.
עורכי טקסט וגיליונות אלקטרוניים הם שניים מתוך מגוון עצום של מערכות משרדיות המאפשרות לך להפוך רעיונות ונתונים לידע המוצג בצורה מובנת לכל משתמש עתידי. עורכי טקסט משפרים באופן משמעותי את פרודוקטיביות עיבוד התיעוד על ידי צמצום הזמן שלוקח ליצירת טיוטות של חומרי טקסט, לערוך אותם, לאשר אותם, להעתיק אותם, להדפיס אותם ולאחסן אותם. הודות לשימוש בגיליונות אלקטרוניים, הזמן הדרוש לארגון, ניתוח ופירוש נפחים אדירים של נתונים מצטמצם. דואר אלקטרוני ופקס מאפשרים לך להעביר ולהפיץ מידע במהירות וביעילות למשתמשים אחרים ולאחסן אותו לשימוש מאוחר יותר. המטרות של הדואר הקולי זהות בעצם לאימייל, אבל היא נועדה לשדר, לאחסן ולקבל מידע מילולי. כל הכלים הללו משמשים להחלפת מידע במהירות ובקלות, אך ישנה טכנולוגיה אחת, כלומר שיחות ועידה טלפוניות, המאפשרת החלפה אינטראקטיבית של מידע ותמונות בזמן אמת. הודות לכך, טכנולוגיה זו מחליפה בהדרגה את הפרקטיקה של פגישות מסורתיות, מה שכבר הוביל להוזלה משמעותית בעלויות הנסיעה, תוך הבטחת מענה מהיר לכל בעיה המתעוררת במקומות שונים בעולם.
רבות מהדוגמאות המובאות כאן משוחזרות מ-Blair J. Berkley ו-A. Gupta, "Improving Service Quality with Information Technology", מאמר עבודה 9-93-9 (מדיסון: אוניברסיטת ויסקונסין, 1993).
מערכות זיהוי תבניות
במערכות זיהוי תמונות (Image Processing Systems), נעשה שימוש בטכנולוגיות דיגיטליות ואופטיות מודרניות לסריקה, קלט, אחסון ושחזור תמונות בכל רמת מורכבות. לדוגמה, ציוד לזיהוי תמונות נמצא בשימוש נרחב בבנקים לצורך עסקאות בכרטיסי אשראי ואימות צ'קים. כך, אמריקן אקספרס משתמשת במצלמה מיוחדת לזיהוי תמונות בעסקאות בכרטיסי אשראי, אשר ממירה טפסי רישום (נייר) לתמונות דיגיטליות. לאחר מכן מכשיר זיהוי התווים מנתח את מספר החשבון של התמונה הדיגיטלית המתקבלת (בדיוק של 99%), והמפעיל רושם את סכומי ההוצאות באמצעות התמונה הדיגיטלית ולא באמצעות טופס נייר. מערכת זו לא רק משפרת את הדיוק של תהליך החיוב, אלא גם מאפשרת למפעילי הקו הקדמי לאחזר רשומות עסקאות תוך שניות ולא בימים שלפעמים לוקח לאחזר נתונים המאוחסנים במיקרופילם.
טכנולוגיות חדשות המשתמשות בברקודים וסריקה הפחיתו משמעותית את רמות המלאי בסופרמרקטים ובחנויות מוזלות. בנוסף, בעזרתן, חנויות אלו יכולות לעקוב בצורה מדויקת יותר את מבנה המכירות שלהן. לדוגמה, Wal-Mart משתמשת בטכנולוגיות אלו בשילוב עם חילופי נתונים אלקטרוניים כדי להגדיל את המכירות למ"ר של שטחי מסחר ולשפר את התיאום עם הספקים.
חילופי נתונים אלקטרוניים
חילופי נתונים אלקטרוניים (EDI) הוא התהליך שבו נתונים ממערכת מידע של פירמה אחת (לדוגמה, רכישה) מומרים באופן אלקטרוני לנתוני קלט ממערכת המידע של פירמה אחרת (לדוגמה, מכירות) ללא עיכובים מובנים. בעת שימוש בדואר רגיל, ושתי החברות אינן צריכות להתמודד עם הזנת הנתונים הללו. לדוגמה, רשת הקמעונאות המוכנה ללבישה Limited השתמשה ב-EDI כדי לקשר את כל החנויות שלה למפעל טקסטיל הממוקם בהונג קונג. מערכת זו מקבלת מידע מכירה מכל החנויות, מעבדת אותו ושולחת את תוצאות העיבוד בחזרה. לאחר מכן, המפעל מתחיל לייצר בדיוק את המוצרים הנמכרים ביותר. בנק וולס פארגו מאפשר ללקוחותיו העסקיים לנהל באופן עצמאי את חשבונות המזומנים שלהם באמצעות הזנת נתונים ישירות לחשבונות במחשב הבנק באמצעות מערכת חליפין אלקטרונית. חילופי נתונים אלקטרוניים נמצאים בשימוש נרחב הן במגזר הייצור והן במגזר השירותים של המשק. באופן כללי, טכנולוגיה זו מספקת אמצעי יעיל להחלפת מידע מהירה בין ספקים של כל מוצר או שירות לבין הצרכנים שלהם.
מערכות החלטה ומערכות מומחים
רבות מטכנולוגיות המידע המתוארות לעיל נועדו לשפר את היעילות של שידור, אחסון, קבלה ועיבוד נתונים. לשם השוואה, תמיכת החלטות ומערכות מומחים הן צעד קדימה מכיוון שהן מספקות תמיכה בתהליך קבלת ההחלטות, ולעיתים אף מחליפות תהליך זה. הם הכרחיים בזיהוי חלופות, איסוף וניתוח המידע הדרוש להערכת חלופות אלו, ובבחירת הפתרון האופטימלי או החלופות המועילות ביותר. מערכות אלו משמשות למעשה גם להערכת העלויות או השלכות אחרות של החלטה שהוצעה על ידי מנהל. לדוגמה, בנק כימיקל פיתח מערכת מומחים למחשבים אישיים להערכת עסקאות בנקאיות קמעונאיות עם לקוחות. זה נקרא Genesys והוא נועד לספק מגע ישיר קבוצות שונותפקידי בנק עם לקוחות. אחד המאפיינים של מערכת זו הוא יכולתה לקבל החלטות לגבי מתן הלוואות לפרטיים על סמך הערכת אשראי אוטומטית. במהלך הערכה זו, מערכת המומחים מנתחת מידע על הלקוח המתקבל ממגוון מאגרי מידע ומקבלת החלטות
מבוסס על כללים סטנדרטיים שפותחו על ידי נותני הלוואות מנוסים.
מערכות מחשב ברשת
היום קשה למצוא ארגון שבמשרדו יהיה מחשב אוניברסלי אחד שמבצע את כל פונקציות המחשוב. בדרך כלל, מחשבים אישיים ומכונות מחשוב חזקות מחוברים למערכת או רשת אחת, הן בינם לבין עצמם והן עם מדפסות, מכשירי פקס, מכונות צילום וציוד משרדי אחר באמצעות
ערוצי טלקומוניקציה. חלוקה זו של כוח המחשב בתוך ארגון נקראת גם עיבוד נתונים מבוזר. לעתים קרובות מאוד זה מושג באמצעות ארכיטקטורת לקוח/שרת, המורכבת מרשתות של מחשבים אישיים של משתמשי קצה (לקוחות) המחוברים על ידי מחשבים חזקים יותר או עמדות מחשוב גדולות או אפילו מחשבים רבי עוצמה המשמשים כשרתים או שרתים. פרופסור למערכות מידע מאוניברסיטת דרום קליפורניה, ג'ון יורמרק, תיאר את היתרונות של מערכות לקוח/שרת באופן הבא: "מערכות לקוח/שרת מספקות חלוקת עבודה בין מחשבים. תחנות מחשוב ומחשבי מיקרו חזקים עושים את מה שהם יכולים לעשות טוב יותר." כלומר, הם מעבדים כמויות עצומות של נתונים; והמחשבים האישיים של הלקוחות הם מה שהם עושים איתם טוב מאוד, כלומר מנתחים ומציגים נתונים בצורה הרצויה על ידי הלקוח." מערכת המחשוב המובילה המשתמשת בטכנולוגיה זו היא מערכת SAP R/3, המתוארת בהרחבה בתוספת לפרק 16 של ספר זה.
מערכות מחשב ברשת מאפשרות ללקוחות לתקשר זה עם זה באופן אלקטרוני ולשתף חומרה, תוכניות, נתונים ומשאבים אחרים. לדוגמה, משתמשי קצה של רשת משרדית מקומית (LAN) המורכבת ממספר מיקרו מחשבים יכולים לשתף חבילות תוכנה ומסדי נתונים גדולים המאוחסנים בשרת ולהדפיס מסמכים במדפסת לייזר יקרה המספקת את איכות ההדפסה הגבוהה ביותר. במהלך שני העשורים האחרונים, ירידת מחירים מתמדת והרחבת היכולות של מיקרו-מחשבים וקישורי טלקומוניקציה תרמו לאימוץ הנרחב של רשתות לקוח/שרתים, ומגמה זו צפויה רק ​​להאיץ בעתיד.
חדשנות
ייצור בהתאמה אישית
תארו לעצמכם רוכב אופניים שמחליט לצאת לטיול שטח ארוך ומגיע לעיירה קטנה בנבאדה רק כדי לגלות שהילוך ההילוכים באופניים האיטלקיים שלו התקלקל. איפה אני יכול להשיג חלק חילוף? במשך 10 השנים האחרונות ניתן לקבל את התשובה לשאלה זו באמצעות דיסקט מידע מיוחד שכל מטייל לוקח איתו לטיול. בעתיד הלא רחוק, אומרים מומחים, ניתן פשוט "להדפיס" חלק חילוף לאופניים, לרכב ושלל מוצרי צריכה אחרים מקובץ מחשב במפעל הקרוב, שווה ערך ל-24 עתידיים. - חנות תיקונים לשעה.
כך, למשל, בדוגמה שלנו עם כונן גיר, המכונה יכולה לקבל תיאור גיאומטרי של החלק השבור מקובץ בדיסק. לאחר מכן תוכנית המחשב אומרת למכונה כיצד ליישם שכבות דקות. חומר בנייה: על ידי ריסוס טיפות או הפניית אנרגיית לייזר על שכבת אבקת מתכת. תוך שימוש בשתי השיטות הללו לסירוגין, המכונה מורחת שכבות שמתמזגות זו לזו ולוקחות בהדרגה את הצורה של החלק שהוזמן.
הבסיס של שיטת ייצור זו היה סט של טכנולוגיות חדשות הידועות ביחד כ"אב טיפוס מהיר". שימוש בטכנולוגיות חדישות -
סטריאוליטוגרפיה, ציפוי בתצהיר, סינטר לייזר ואחרים - ניתן ליצור מודלים בגודל טבעי לתכנון ראשוני, המאפשר גם ייצור של כלים להשגת חלקים ספציפיים. בעתיד הקרוב, שיפורים לאלה תהליכים טכנולוגיים- יחד עם הפחתות צפויות בעלויות הציוד - עלולות לגרום לכך שהטכנולוגיות המתעוררות הללו יושמו ישירות לייצור חלקים מוגמרים.
לדברי מומחים, שיפור נוסף של שיטות אלה יכול לספק רמה חסרת תקדים של אינדיבידואליזציה של ייצור המוצר בעתיד הקרוב. לכן, בהחלט ייתכן שבקרוב תיווצר מכונה שיוצרת היום גיר לאופניים, ומחר - קרבורטור לרכב. היכולת לסכם את כל המידע על צרכיו של לקוח ספציפי לכמה קבצי מחשב הניתנים להדפסה מסמלת התרחקות מייצור המוני של מוצרים סטנדרטיים, כלומר. ייצור המוני, שמייסדו היה איל הרכב הנרי פורד. הייצור הפוסט-תעשייתי מתפתח לכיוון של ייצור המוני של מוצרים להזמנות בודדות, כלומר. ייצור מספר רב של מוצרים מותאמים אישית.
עם זאת, כדי ליצור עבורכם חלק בהתאמה אישית, זה לא מספיק פשוט לבקר במפעל הקרוב. היצרנים חייבים לעשות יותר מאשר רק לייצר ציוד נפרד לאופניים. לייצור בקנה מידה גדול, עדיף ליצור רשתות תקשורת המקשרות ספקים ממפעלי רכב ומפעלי ג'ינס למערכת אחת, שתזרז את זמני מילוי ההזמנות. בנוסף, רשתות כאלה יכולות לקרב לקוחות וצרכנים באופן הדוק יותר. בהחלט ייתכן שהחנות של המילניום החדש תצויד בסורקים אופטיים המסוגלים לקחת את כל המידות הנדרשות מהלקוח, לשלוח אותן דרך רשת תקשורת למפעל וכעבור מספר ימים לקבל ג'ינס המותאמים למידות אלו. חנויות מודרניות ומוכנות ללבוש כבר החלו בניסויים דומים.
מָקוֹר. "ייצור מותאם אישית", Scientific American, ספטמבר 1995, עמ'. 160-161. הודפס מחדש ברשות. זכויות יוצרים © 1995 מאת Scientific American. כל הזכויות שמורות.

הנדסת מכונות היא ה"לוויתן" שעליו עומדת, על פי רוב, כל התעשייה של כמעט כל מדינה, כולל רוסיה. עבור מדינה כה גדולה כמו שלנו, הנדסת מכונות היא ענף הקובע את רמת ונתיב ההתפתחות של המשק כולו.

ההתמחות בהנדסת מכונות מתחלקת להנדסת מטוסים, בניית ספינות, הנדסת רכב, הנדסת חשמל, הנדסת כלי מכונות ואפילו ייצור מכונות חקלאיות.

לפני שתחליט סופית על פרופיל בהנדסת מכונות או טכנולוגיית הנדסת מכונות, כדאי לנתח את הרצונות והיכולות שלך.

יש צורך להעריך מיומנויות במתמטיקה ובפיסיקה, יש צורך להבין כמה מעניין יהיה להקדיש את רוב הזמן לתהליך הציור.

לאחר שנכנס לשנה הראשונה של מכון או בית ספר טכני, הדבר הראשון שמהנדס מכונות מתחיל יעשה הוא להתחיל ללמוד גיאומטריה תיאורית, חוזק של חומרי חוזק, מכניקה תיאורטית, הנדסה תרמית ופיזיקה.

לאחר השנה הראשונה, תלמידים שנכשלים במבחן של סרגל ועיפרון מגורשים, כך שכדי לא לבזבז שנה מחייך, כדאי לשים לב לתכונות המומחיות שבחרת ולהסיק מסקנות.

אם חוזק של חומרים, ציור ופיזיקה אינם מילים המעוררות פחד וחשש, אתה יכול לפנות בבטחה לאוניברסיטה להנדסת מכונות.

התמחות בטכנולוגיה של הנדסת מכונות

הטכנולוגיה המומחית של הנדסת מכונות במסווגן הכל רוסי של התמחויות מסומנת בקוד 151901; בסיום הלימודים היא מעניקה את הזכות לשאת במעמד של מהנדס ופותחת אפשרויות בתחומים שונים.

טכנאי מומחיות בטכנולוגיה של הנדסת מכונות, טכנאי הנדסת מכונות הוא מומחה השולט באיכות המוצרים המיוצרים על ידי מיזם ואחראי על ביצוע כל החישובים הנדרשים הקשורים לכך. אבל מפעיל המכונה עומד מאחורי המכונה והופך חלקים ביד.

יש תפקיד של מפעיל מכונת CNC, שבו העובד נותן רק פקודה לתוכנית, ואז היא עושה את כל העבודה באופן אוטומטי.

מהנדס התאמה ובדיקה עוקב אחר יכולת השירות של הציוד בארגון, אחראי על תכנון וביצוע תיקונים, מסייע למפעילי מכונות בהתקנת מכונות וכן מחשב הגדרות מכונות מומלצות. כמו כן, מוטלת על המהנדס האחריות לערוך תיעוד טכני ורגולטורי לציוד הנוגע לתחום אחריותו.

ההתמחות "טכנולוגיית הנדסת מכונות", בין היתר, לומדת שיטות לשיפור חלקים וציוד. כל אלו הן תחומי האחריות של מהנדס עיצוב. למפעלים תעשייתיים רבים יש לשכת עיצוב משלהם, בה אחראים מהנדסי עיצוב להמצאת סוגים חדשים של עיצובים להנדסת מכונות.

הנדסת מכונות טכנולוגיה התמחות בחינוך מקצועי

לאחר שסיימת את ההתמחות 15/02/08 טכנולוגיית הנדסת מכונות, אגב, ניתן לעשות זאת גם אחרי התיכון וגם אחרי בית הספר היסודי, תהיה לך תעודה תיכונית בידיים שלך חינוך מקצועי. התמחות: טכנולוגיה להנדסת מכונות - מכללה או בית ספר להנדסת מכונות או טכנית מתכות - מוסדות לימוד המאפשרים לקבל את ההשכלה הרצויה.

פרקטיקה חינוכית בהתמחות של טכנולוגיית הנדסת מכונות

במהלך ההתמחות יעניק המוסד החינוכי הזדמנות להכיר מקרוב את המקצוע העתידי. בשנה ב' סטודנט יעמוד פנים אל פנים עם אינסטלציה, ובשנה ג' יעבור תרגול מכונאי, שבו יעמוד לראשונה מאחורי מכונה וינסה משהו שיצטרך להתמודד עם כל שלו. חַיִים.

התמחות בהנדסת מכונות - אוניברסיטאות

ידוע כי קיים סיווג כל רוסי של התמחויות, לפיו הקוד להתמחות של הנדסת מכונות הוא 150700. אתה יכול להשלים את לימודיך בתחום זה בכל אוניברסיטה טכנולוגית. חמש האוניברסיטאות היוקרתיות ביותר בהנדסת מכונות נפתחות על ידי האוניברסיטה הטכנולוגית של מוסקבה (MIREA, MGUPI, MITHT). המיקום הבא בדירוג הוא תפוס על ידי אוניברסיטת מוסקבה להנדסה מדינתית (MAMI) והאוניברסיטה הטכנולוגית של מוסקבה "STANKIN". אפשרויות ההרשמה להנדסת מכונות אינן מוגבלות לכך. כמעט כל עיר יכולה להתפאר בכך שיש לה אוניברסיטה טכנית.

המוזרות טמונה בפרטים הספציפיים של כל אזור. כך, בסיביר, אוניברסיטאות להנדסת מכונות מתמקדות בתעשיות הכרייה והייצור, ולדוגמא, המחוז הפדרלי המרכזי מתמקד בתכנון ותפעול של מכונות בייצור מטוסים, טכנולוגיית חלל, בניית מנועים, רכב וייצור כלי מכונות. . במילה אחת, לכל אזור יש את הספציפיות שלו.

לאחר סיום ארבעה קורסי לימוד, עמידה בבחינות ממלכתיות ובאופן מסורתי הגנה על עבודת גמר, הסטודנט מקבל דיפלומה המקנה הסמכה לתואר ראשון. אם תרצה, ניתן להמשיך ולשפר את רמת ההשכלה שלך בתכנית לתואר שני.

משרות בהנדסת מכונות

לאחר שליטתי במומחיות של הנדסת מכונות, "עם מי עלי לעבוד?" שאלה לגיטימית עולה לכל בוגר. היתרון של השכלה בתחום הנדסת מכונות הוא הזמינות של מספר עצום של משרות פנויות בכל עיר, כל עוד יש לך את הידע והרצון לעבוד בהתמחות שלך. בנוסף, תכונה של השכלה טכנית כזו היא שבוגר אוניברסיטה להנדסת מכונות, ללא הגזמה, יוכל לעבוד בתחומים וכיוונים שונים לחלוטין בשל הבסיס העצום של ידע נרכש ומגוון רחב של דיסציפלינות שנלמדו.

בוגרי תואר ראשון ימצאו עבודה כטכנולוג, טכנאי או מהנדס זוטר במפעלים של מתחם הנדסת המכונות. על פי רוב הם אחראים על הבטיחות במפעל, מפקחים על עמידה בטכנולוגיה, מפקחים על עבודת העובדים הזוטרים, אחראים על עמידה בכל הנורמות והתקנות במפעל ואחראים על תיקוני הציוד.

ההתמחות בהנדסת מכונות היא מושג כללי למדי, ולכן שאלת השכר היא די מעורפלת. כידוע, תעשיות ברוסיה נמצאות בשלבי התפתחות שונים, ולפי זה, השכר במפעלים שונה בתכלית.

ברוסיה כיום, העבודה בתשלום היא בתעשיית המיצוי (נפט וגז). דאגות בתחום הרכב מציעות תקווה לקריירה מוצלחת ושכר הגון, שבו בוגרים יכולים להחזיק בתפקידים כמכונאים או מתאמת ציוד.

עבודה בטכנולוגיית הנדסת מכונות

המומחיות מבטיחה למדי ומציעה הזדמנויות רבות ליישום, שכן היא קשורה להמצאת טכניקות חדשות, הכנסת טכנולוגיות חדשות בארגון ופיתוח חלקים וציוד משופרים.

המקצועות העיקריים לבוגר בוגר מכון להנדסת מכונות עם תואר בטכנולוגיית הנדסת מכונות הם מקצועות מהנדס תהליכים, מהנדס תכנון, מנהל עבודה, מנהל חנות או ייצור, מנהל מכירות כלים וציוד ועוד רבים אחרים.

כל המנגנון שאנו משתמשים בהם בחיי היומיום מורכבים מחלקים וחיבורים פשוטים או מורכבים. כולם תוצרים של הנדסת מכונות - ענף במשק הלאומי המייצר מגוון מנגנונים ומכונות. טכנולוגיית הנדסת מכונות היא התמחות המאפשרת לך לרכוש ידע ומיומנויות המאפשרות לך לעבוד בתעשיית הנדסת המכונות.

תחילת ההתפתחות של כיוון זה של הכלכלה הלאומית בארצנו קשורה בדרך כלל בשמו של מי שהמציא את המחרטה הרוסית הראשונה במאה ה-18. באותה תקופה היו רק מהנדסים בודדים, בעיקר חובבי וחלוצים בתחומם. אבל הטכנולוגיה של הנדסת מכונות קיבלה את הדחיפה העיקרית לפיתוח בעיקר הודות למלחמות של המאות ה-19 וה-20, כאשר הניצחון היה תלוי לרוב בציוד הטכני של הצבא. עבור רוסיה, תקופת הזוהר של הנדסת המכונות התרחשה במהלך מלחמת העולם השנייה, כאשר כמעט כל המפעלים במדינה החלו לייצר נשק, תחמושת וציוד. ודווקא בתקופה זו הייתה הטכנולוגיה של הנדסת מכונות במצוקה, שכן מפעלים חוו מחסור חריף במהנדסים מוסמכים ומוכשרים.

למרבה הצער, כיום הנדסת מכונות מתפתחת גם עקב תחרות בין מדינות על מיטב הנשק ומערכות ההגנה.

טכנולוגיית הנדסת מכונות היא מומחיות שנותרה ביקוש: מדי שנה לפחות 4 אנשים פונים למקום תקציבי אחד. ראוי לציין כי מהנדסים מאומנים רק באוניברסיטאות המדינה ובתי ספר טכניים; עבור ארגונים מסחריים מומחיות זו יקרה מדי. טכנולוגיית הנדסת מכונות מחייבת את מוסדות החינוך להחזיק במעבדות מיוחדות מסוגים שונים, מעבדות, מחשבים עם תוכנות מיוחדות לפיתוח שרטוטים, יצירת מודלים תלת מימדיים וכו'. לכן מוסדות חינוך שאינם ממלכתיים אינם יכולים להתחרות באוניברסיטאות ממלכתיות, שיש להן בסיס חומרי טוב, צוות של מורים מוכשרים ביותר (שרבים מהם מועמדים ודוקטורים למדעים) ומסורות הוראה ארוכות טווח.

כיום, הפונקציות של מהנדס תהליכים השתנו באופן משמעותי. מפעלים בכל מקום התקינו קווים אוטומטיים, מכונות CNC, ציוד הנשלט ישירות ממחשב, מערכות תכנון בעזרת מחשב. כל זה הוביל לכך שמהנדסים חייבים להיות בעלי רמה גבוהה של טכנולוגיית מחשבים. עם רמת אוטומציה זו, מהנדס תהליכים יכול לשלוט בכל דבר, החל מפיתוח שרטוט מוצר ועד לבדיקת מוצר מוגמר.טכנולוגיית הנדסת מכונות היא מומחיות המתפתחת ומשתנה במהירות, אשר מסתגלת כל הזמן לטכנולוגיות חדשות המופיעות בייצור. לכן, סטודנטים שבוחרים במקצוע זה צריכים לדעת שהם יצטרכו ללמוד לא רק לפני קבלת תעודה – על מהנדסים לשפר את כישוריהם לאורך חייהם.

טכנולוגיית הנדסת מכונות היא הכיוון שעליו מבוססת היציבות הכלכלית של מדינות מפותחות ומתפתחות רבות, כולל. ורוסיה. מומחים בתחום זה מייצרים חלקי מכונות, מתכננים ובונים ציוד ולומדים דרכים להוזלת עלויות הייצור תוך שמירה על איכות. אז מי ובאילו מגזרים יכולים אנשים שבוחרים בהנדסת מכונות לעבוד כמפעל חייהם?

התייחסות היסטורית

ידע מדעי, שהוא הבסיס למקצוע זה, החל להיאסף על ידי האנושות מאז ימי קדם - לדוגמה, המונח "טכנולוגיה" עצמו הופיע לראשונה ב יוון העתיקה("טקנה"), שם זה ציינה אמנות, מיומנות, מיומנות. למרות העובדה שהישגים טכניים ראשוניים נכנסו במהירות ובתקיפות לחיי האוכלוסייה (למשל, בצורה של מלאכה), כבר בימי הביניים חלה האטה חדה, מכיוון שהאינקוויזיציה הקדושה התנגדה להתפתחויות חדשות.

החברה נאלצה להמתין עד למאות ה-15-16, כאשר הרנסנס הגיע לאירופה ולאחר מכן לטריטוריות אחרות עם התפתחותו המהירה של הטכנולוגיה והופעת הכלים המקוריים. שינויים חיוביים חלו בענייני צבא ובעיקר ארטילריה, הנדסה הידראולית, אדריכלות ובנייה. עצם היחס לניסיון טכני, יצירת ציוד, בניית מנגנון תוקן - כל זה החל להיראות כתועלת שהביאה יתרונות מוחשיים ב"ענייני היומיום".

עבודת מלאכה פשוטה כבר לא הספיקה לאנשים. נוצר צורך בהקמת מתקני ייצור גדולים וככלל מרוכזים עם חלוקת אחריות. כך, נבנו המפעלים הראשונים בערים איטלקיות, שעיצוביהם הועברו לאחר מכן לבריטים, ההולנדים והצרפתים. הופעתם של סדנאות קולקטיביות אלה אפשרה את המשך הפיתוח של הנדסת מכונות.

מקצוע בעת החדשה

למעשה, מהנדסי תהליכים בעלי פרופילים שונים מוכשרים בהתמחות "טכנולוגיית הנדסה מכנית". הבחירה עם מי הם יכולים לעבוד היא פשוט עצומה: מעצבי תעופה, רכבת, בניית ספינות וסוגים אחרים של תעשיות, מפעילי מכונות וציוד עם בקרה מספרית ממוחשבת (CNC), מכונאים במפעלים של הנדסת מכונות, מתכות, רקטות ו חלל, מתחמי הגנה וכו'.

באופן כללי, הכדור עצמו מחולק ל-3 בלוקים גדולים - הנדסת מכונות:

1. עתירי עבודה, היכן נוצרים מכשירים, ציוד, מכונות, מכונות ומכשירים חקלאיים, מכוניות, מטוסים, לוחמים וכו'. מאפיין ייחודי של תעשיות עתירות עבודה הוא התלות שלהם בזמינותם של עובדים מוסמכים ומוכשרים, ולכן מתחמים ממוקמים בדרך כלל בערים גדולות עם ריכוז גבוה של אוכלוסייה (בפדרציה הרוסית אלה מוסקבה, קאזאן, סמארה).
2. עתירת מתכות, דורשת עתודות גדולות של מתכות ומשרתת תעשייה כבדה (מתכות, אנרגיה, כרייה וכו'). כאן מומחים מכינים כלים למטלורגים, כורים, נפחים, עובדי נפט, וגם מפתחים מבנים אוטומטיים מורכבים מידות גדולות: מעליות, מגדלי הרמה, מנופים, מסועים, מחפרים כבדים.
3. עתיר מדע, הדורש הסתמכות על הישגי המדע המתקדם. מהנדסים בתחומים עתירי מדע הם ממש בחזית, כי המשימות שלהם כוללות ייצור של מוצרי חשמל, גרעין וחלל חדשניים. רוב המפעלים הרוסיים המבוססים על ייצור מכונות אולטרה-מודרניות ממוקמים ליד מוסקבה, סנט פטרסבורג, יקטרינבורג, נובוסיבירסק וכו'. "ערי מדע" ליד מוסקבה - ז'וקובסקי, זלנוגרד, דובנה, קורולב, אובנינסק.

היכן להגיש בקשה

כדי להבין מהו המקצוע של "טכנולוגיית הנדסת מכונות", צעיר יכול להירשם למומחיות טכנית זו או קשורה הן במוסד תיכון מיוחד והן במוסד להשכלה גבוהה. משך הלימודים הממוצע הוא 3 שנים 10 חודשים לחינוך מקצועי תיכוני (על פי תקן חינוך ממלכתי מספר 15.02.08) ו-4 שנים להשכלה מקצועית גבוהה (על פי תקן מספר 15.07.00).

האפשרויות המבטיחות ביותר נחשבות למכונים ואוניברסיטאות, ולא בתי ספר טכניים ומכללות. למרות שהאחרון יאפשר לבוגר לממש במהירות את שאיפותיו בעבודה, מומחים עדיין מייעצים להשיג תואר ראשון מאחת האוניברסיטאות היוקרתיות.

ביניהם:

1. MIPT - מכון מוסקבה לפיזיקה וטכנולוגיה.
2. MSU - אוניברסיטת מוסקבה. M.V. לומונוסוב.
3. RSU - האוניברסיטה הממלכתית של רוסיה לנפט וגז על שם. אוֹתָם. גובקינה.
4. MEPhI - האוניברסיטה הגרעינית הלאומית.
5. HSE - האוניברסיטה הלאומית"בית ספר תיכון לכלכלה".

התהליך החינוכי בהתמחות "טכנולוגיה הנדסית מכנית" בנוי בדיוק באותו אופן כמו בכל שאר התחומים הטכניים:

1. בשנה א' לומדים מקצועות חינוך כלליים ורוכשים ידע בסיסי על המקצוע.
2. בשנה ב' ישנה העמקה לתחומים מדעיים מיוחדים. לפיכך, לפיזיקה הכללית, מתווספים מתמטיקה גבוהה יותר, מדעי המחשב, מכניקה טכנית, תורת חיתוך, ניהול, מטלורגיה או מקצועות אחרים המסופקים על ידי התוכנית. בתהליך ההכשרה וההתמחות, החבר'ה מפתחים הבנה מי הם רוצים ויעבדו בעתיד. אם החניכים מתפקדים היטב, ארגונים עשויים לקחת אותם להתמחות נוספת או עבודה במשרה חלקית.
3. בשנים ג' ו-4 צעירים לומדים רק מקצועות מיוחדים. זה יכול להיות הנדסת חשמל, היסודות של תהליכים טכניים בייצור של מכונות וחלקים, התיאוריה והפרקטיקה של ניתוח כלכלי.

אחריות ודרישות

מתברר שמקצוע כמו טכנולוגיית הנדסת מכונות לא מתאים לכל אחד. אדם חייב להיות בעל מוח טכני ואנליטי, רמה גבוהה של קשב וריכוז, זיכרון טוב ודמיון מרחבי. משמעת, התמדה ודיוק יעזרו לך להשלים בהצלחה תהליכים מורכבים. בשל העובדה שלעתים קרובות מהנדסי תהליכים נאלצים להתמודד עם כמויות גדולות של עבודה, הם צריכים להיות מסוגלים לארגן את הזמן שלהם בצורה מוכשרת על מנת להפיק ממנו את התועלת המרבית.

תחומי האחריות של מהנדס תהליכים כוללים:

1. פיתוח ויישום תהליכים טכנולוגיים חדשים בייצור חלקי מכונות.
2. אינטראקציה עם תכנון, דיווח וסוגים אחרים של תיעוד (שימוש בהם, ניתוח, הוספת לוחות זמנים לייצור, ביצוע וכו').
3. עיצוב דרכים ליצירת רכיבים ובלוקים.
4. שימוש בתוכנה מיוחדת כדי לפשט את הפעילויות שלך (לדוגמה, כלי עזר למחשב "מצפן" ו"אוטוקאד", המאפשרים לך לדגמן כל מכשיר במצב תלת מימד).
5. חישוב כושר הייצור על מנת לקבל נתונים על עלויות חומרים ורווחיות כלכלית של הפרויקט.
6. ארגון וביצוע מחקר פטנטים.
7. זיהוי פגמים, קביעת הסיבות להתרחשותם ונקיטת אמצעים לסילוק פגמים במוצרים המיוצרים.
8. מעקב אחר עמידה בתקנים ותקנות בעת שימוש בציוד על ידי עובדים.
9. זיהוי בזמן של מערכות ומתחמים הזקוקים לתיקון והודעה על כך לממונה הישיר שלך.
10. הבטחת הבטיחות הטכנולוגית הכוללת של הארגון.

סיכויים: תעסוקה, שכר, צמיחה בקריירה

מקצוע טכנולוג הנדסת מכונות יציב ומשתלם היטב, מכיוון שכמעט כל בית מלאכה או ייצור זקוק למומחה מוסמך אוניברסלי בעל פרופיל דומה. רמה ממוצעתהשכר הוא 30,000-35,000 רובל, ולעובד יש כל סיכוי להגדיל את הנתון הזה על ידי הגדלת הדרגה שלו. בעתיד, רמת כישורים מספקת תקנה לו תפקיד של מנהל סדנה או מנהל ייצור.

במוסדות חינוך, צעירים מקבלים ידע רב כל כך, עד שהם יכולים להרשות לעצמם לקחת כל אחד מהתפקידים הבאים:

• מחדד;
• חותך ציוד;
• מַלתָעָה;
• מכוון של קווים ומכונות אוטומטיות;
• פורץ מנעולים;
• חָרָט;
• מפעיל מכונת כרסום;
• מפעיל מכונה כללי;
• טכנאי גרעין;
• טכנאי דיור ושירותים קהילתיים וכו'.

משרות פנויות לטכנולוגיות הנדסת מכונות אינן מתייבשות, אלא רק מופיעות שוב ושוב, והן מוצעות על ידי מעסיקים מקומיים וזרים כאחד.

המחסור החריף בנציגים של מקצוע יישומי זה במגזרים התעשייתיים של המשק מספק למהנדסים כאלה אמון בעתיד, כי הם בהחלט לא יישארו ללא עבודה.

3.1. ייצור משולב מחשב

IN תנאים מודרניים(מאז שנות ה-80), בהשפעת ההתקדמות המדעית והטכנית בטכנולוגיית ההנדסה וההנדסה המכנית, מתרחשים שינויים משמעותיים בצורות הארגון של ייצור הסחורות, עקב מיכון ואוטומציה של תהליכים עסקיים. אחת הצורות הללו, אשר שימשה בהכנסת כלי אוטומציה למערכת ייצור גמישה, היא צורת ארגון ייצור משולבת, הכוללת שילוב של פעולות עיקריות ופעולות עזר לתהליך ייצור אחד עם מבנה ליניארי ו/או סלולרי (מטריקס). עם העברה מקבילה-רציפה ו/או מקבילה של אובייקטי עבודה בייצור. בניגוד לנוהג הקיים כיום של תכנון נפרד של פעולות/מיקרו-תהליכים של אחסנה, הובלה, ניהול ועיבוד באזורים עם צורת ארגון משולבת, תהליכים חלקיים אלו מקושרים לתהליך ייצור אחד. הדבר מושג על ידי שילוב של כל מקומות העבודה בעזרת מתחם הובלה ומחסנים אוטומטיים, המהווה מערך של מכשירי מחשב מחוברים, אוטומטיים ומחסנים, ציוד מחשוב שנועד לארגן אחסון ותנועה של חפצי עבודה בין מקומות עבודה בודדים. התקדמות תהליך הייצור כאן נשלטת באמצעות מחשב, המבטיח את תפקוד כל האלמנטים/מקטעים של מערכת הייצור על פי הסכימה הבאה: חיפוש חומר העבודה הנדרש במחסן - הובלת חומר העבודה למכונה - עיבוד - החזרת החלק למחסן. כדי לפצות על חריגות בזמן במהלך ההובלה והעיבוד של חלקים, נוצרים מחסני חיץ לרזרבות בין-מבצעיות וביטוחיות במקומות עבודה בודדים.

ההשפעה הכלכלית של המעבר לצורת ארגון ייצור משולבת מושגת על ידי צמצום משך מחזור הייצור של ייצור חלקים, הגדלת זמן הטעינה של המכונות ושיפור הרגולציה והבקרה על תהליך הייצור. מאפיין בסיסי של ייצור משולב הוא נוכחות של רכיב חדש - מערכת בקרת מחשב, כמו גם שימוש נרחב בטכנולוגיית מידע, המאפשר לקשר תהליכים, פונקציות ומשימות בודדות למערכת אחת כדי להגביר את יעילות הייצור. המשך התפתחות העבודה בכיוון זה בסוף שנות ה-80 - תחילת שנות ה-90 הוביל להופעתו של הרעיון של ייצור משולב ממוחשב (CIP). מושג המכשור רמז על גישה חדשה לארגון וניהול הייצור, שהחידוש בה היה לא רק בשימוש בטכנולוגיית מחשוב לאוטומציה של תהליכים ופעולות טכנולוגיות, אלא ביצירת מערכת מידע משולבת לניהול פעילויות הייצור. של המיזם. ההנחה הייתה כי השגת אינטגרציה של מידע של תהליכי ייצור וטכנולוגיים יכולה להתבצע באמצעות שימוש במאגרי מידע משותפים המאפשרים פתרון יעיל יותר של סוגיות של פיתוח ועיצוב מוצרים, הכשרה הנדסית, תכנון ייצור ורגולציה, פתרון בעיות לוגיסטיות, ובכך לכסות את כל התהליכים העסקיים. של המיזם.

מספר עבודות של מדענים רוסים וזרים הוקדשו לפיתוח ויישום מעשי של תפיסת המכשור. במסגרת התוכנית המדעית והטכנית הממלכתית "טכנולוגיות, מכונות וייצור של העתיד" בשנת 1988 בברית המועצות, החל יישום מערך פרויקטים ליצירת מפעלים אוטומטיים (AP) "Krasny Proletary" לייצור מתכת -מכונות חיתוך ו"מפעל הבולים של טבר", המייצג ניסיון למושג יישום מעשי של מכשור. התכנון המקדים של הליבה הושלם, יוצרו אבות טיפוס של ציוד חדש, נוצר אתר בדיקה, ונוצרו המרכיבים העיקריים של מערכת הבקרה האוטומטית המשולבת. גם בחו"ל בוצעו מספר פרויקטים דומים. אחד הראשונים היה פרויקט AZ, שיושם ביפן על ידי Mazak, לייצור חלקים למכונות חיתוך מתכת. המפעל כלל: מתחם של מודולי ייצור גמישים (FPM) ו-GPS, מחסנים אוטומטיים ומערכת הובלה רובוטית. השימוש ברשתות מחשבים היה צפוי לשירות ותמיכה טכנית בסניפים, כמו גם אינטראקציה עם ארגונים המספקים רכיבים. באופן כללי, לתקופה 1985-1995. V מדינות שונותנוצרו כ-20 מרכזי מכשור ברמות אוטומציה משתנות, מתוכם שמונה מפעלים ייצרו ציוד לחיתוך מתכת, ארבעה מוצרים ייצרו לתעשייה האווירית (ארה"ב), שאר מפעלי המכשור התמקדו בייצור יחידות שונות בהיקף רחב. מגוון, כולל רכיבים של טכנולוגיית מחשבים ומכונות חשמליות. מהטמעת מערכות המכשור והבקרה היו צפויים הבאים: צמצום היקף המפעלים, עלייה בקצב ניצול הציוד והפחתה בעלויות התקורה, הפחתה משמעותית בהיקף העבודות המתנהלות, הפחתה ב. עלויות עבודה כתוצאה מארגון ייצור "בלתי מאויש", האצה בשינוי דגמי המוצרים בהתאם לדרישות השוק, והפחתת זמני אספקת מוצרים ושיפור איכותם.

עם זאת, למרות העובדה שמספר לא מבוטל של מחקרים מדעיים הוקדשו למחקר בתחום היישום של טכנולוגיות מידע בייצור גמיש, והוצאו משאבים כספיים משמעותיים ליצירת ייצור ניסיוני משולב ממוחשב, לא ניתן לבצע השגת המשימה המדעית והמעשית של אינטגרציה כללית/עולמית של תהליך הייצור באמצעות אוטומציה של בקרה נכשלה. ממספר סיבות אובייקטיביות, וכן בשל טעויות מתודולוגיות בעלות אופי מערכתי-טכני, הפרויקטים לא יושמו במלואם, והבסיס המדעי והטכני שהושג כתוצאה ממחקר ופיתוח שימש בפרויקטים בהיקף קטן יותר. כשלים ביישום הרעיונות והעקרונות של המכשור, כמו גם פרויקטים רבים לפיתוח מערכות בקרת תהליכי ייצור אוטומטיות (APCS) בשנות ה-80-90. נבעו מהעובדה שהתפיסה שלהם כללה בתחילה את העיקרון של מידת האוטומציה המקסימלית האפשרית של הניהול, מבלי לכלול כמעט לחלוטין את השתתפותם של מפעילים אנושיים (מקבלי החלטות) בניהול הייצור. תומכים בהחלפת האינטליגנציה הטבעית האנושית במקבילו המלאכותי לפתרון שונים בעיות מעשיותבתחילה הגבילו את עצמם לחקר דפוסי ההתנהגות של אובייקטי בקרה (בשל מורכבותם) בהתבסס על השוואה של השפעות קלט ותוצאות פלט, תוך התעלמות מהמבנה הפנימי שלהם. גישה מתודולוגית זו, הידועה במדע הקיברנטי כעקרון "הקופסה השחורה", פותחה באופן נרחב בתורת הבקרה האוטומטית וסיפקה תוצאות משביעות רצון ביצירת מכשירים טכניים. עם זאת, ניסיונות להרחיב את היקף יישומו לרמה של ניהול מערכות סוציו-אקונומיות מורכבות עם גורמים פעילים (אנשים) התבררו כחסרי תוחלת. מסיבה זו, למרות התרומה המשמעותית של קטגוריית מחקר זו להנדסת ידע, יישום פרויקטים רבים של מערכות בקרה אוטומטיות בשנות ה-80-90 של המאה העשרים הסתיים בתוצאות שליליות. דבקות איתנה ברעיון של החלפת אדם במכונה העמידה חוקרים ומפתחי מכשור עם בעיה מתודולוגית מורכבת של ייצוג הולם של ידע על אובייקטים ותהליכים אמיתיים בסביבת מכונה, אשר מבחינה אובייקטיבית בלתי אפשרי לפתור באמצעות מנגנון של תורת הבקרה האוטומטית ושיטות רשמיות של מתמטיקה קלאסית ברוב המכריע של המקרים. ניסיונות לפתור בעיות ניהול קשות לפורמליזציה ובלתי פורמליות השוררות במערכות ייצור וכלכליות מורכבות תוך שימוש באינטליגנציה המוגבלת של מחשבים בעלי ארכיטקטורה קלאסית הובילו לטעויות גסות בוויסות התפעולי של תהליך הייצור הדינמי המורכב. בעיות מתודולוגיות שלא ניתן לפתור במסגרת כיוון זה לא אפשרו למפתחים ליצור מודל אוטונומי (כלומר, לא דורש גישה נוספת לאינטליגנציה אנושית) של ניהול ייצור בסביבת מכונה. פתרון פשרה/חלקי למשימה המורכבת של אוטומציה של ניהול הייצור היה משימות תכנון ותכנון וניתוח חשבונאי שיושמו באמצעות מערכות תומכות החלטות כחלק ממה שנקרא מערכות מידע ארגוניות (CIS).

בסופו של דבר, מושג המכשור מיצה את אפשרויותיו בשנות ה-90. שנים, מגביל את עצמו למשימות של אוטומציה של פעולות טכנולוגיות (תהליכים) במרכזי עיבוד רב-תכליתיים, המאפשר ייצור של חלקים במקום עבודה אחד בהתקנה אחת. מערכות הייצור הרובוטיות הגמישות עם פונקציונליות מיותרת (מערכת ייצור גמישה/FMS) שנוצרו על בסיסן מסוגלות לבצע עיבוד מקביל של חלקים/ייצור רב-פריטים של מוצרים בטווח נתון במצב חצי אוטומטי (אוטונומי מותנה) ללא הצורך בהפסקה לצורך החלפה ו/או העברת עבודת פריטים למרכזי עיבוד אחרים. התאמה לשחרור מוצרים חדשים מתבצעת על ידי שינוי מצב ההפעלה (התאמה מחדש של אמצעים/כלים טכניים, תכנות מחדש של מערכת הבקרה וכו') של ה-GPS.

הבסיס של רוב מערכות הייצור הרובוטיות האדפטיביות/גמישות הן מרכזי עיבוד רב-תכליתיים המבוססים על מחרטות אנכיות (לדוגמה, מרכז העיבוד הרב-תכליתי של סדרת C50U המיוצר על ידי חברת כלי המכונות הגרמנית Maschinenfabrik Berthold Hermle AG, המוצג באיור 3.1/a). , המסוגלים לבצע כמעט כל תהליך טכנולוגי.פעולות בהתקנה אחת של חומר עבודה/חלק (חריטה, כרסום, קידוח, קידוח, השחזה, השחלה, ציר גלגלי שיניים, ריתוך לייזר).

אורז. 3.1. מערכת ייצור רובוטית גמישה המיושמת על בסיס מרכזי עיבוד רב-תכליתיים (א) ומערכת רובוטית לטעינה/פריקה של חלקים עם מתלה (ב) 71

כתוצאה מהשילוב שלהם עם מערכת רובוטית לטעינה/פריקה של חלקים ומתלה כבד, ניתן ליצור מערכת ייצור אדפטיבית בעלת ביצועים גבוהים (כדוגמה, איור 3.1/b מציגה את המערכת הרובוטית RS4 מאותה חברת כלי מכונות). GPS כזה יכול לכלול עד שלושה מרכזי עיבוד מובנים עם אפשרות לפתיחתו ביחס למרכז עיבוד מסוים. זה מאפשר לך לתת שירות ידני הן למערכת הרובוטית והן למרכז העיבוד מבלי להפריע לפעולה האוטומטית של המודול השני. במערכת כזו ניתן להשתמש במתלים כבדים להחלפה בעיצובים שונים. טעינה ופריקה של חלקי עבודה, חלקי עבודה ומשטחים אפשריים באמצעות תפסנים בודדים/כפולים הניתנים להחלפה אוטומטית. זה מבטיח את מידת ההסתגלות המרבית ביחס לגדלי חלקים ( הרבה זמןפעולת ציר) וטעינה אופטימלית במצב של שלוש משמרות, כולל בסופי שבוע (ייצור דליל/נטוש).

התפתחויות מבטיחות בכיוון של הגדלת היתירות הפונקציונלית של אזורי ייצור עיבוד מכני, עם שימוש עיקרי במכונות וציוד אוטומטיים, מכוונות לפיתוח קונספט חדש של מרכזי עיבוד מכטרוניים/מודולים בעלי יכולת לשנות אוטומטית את הפריסה האינסטרומנטלית שלהם. תצורה מרחבית במצב ההפעלה האמיתי של ייצור לא רציף. לפיכך, התגברות על הסתירות המוזכרות בפרקים 1 ו-2 של עבודה זו בין הבסיס הטכנולוגי של ייצור תעשייתי (המוני וסדרתי), לרבות בתעשיית הרכב, המיועד לייצור מתמיד של מוצרים חד-דגם, לבין הדרישות החדשות של השוק התחרותי מתבצע בכיוון של החלפת מכונות ומכלולים בעלי מבנה פונקציונלי ופריסה קשיחה על מודולי/מערכות ייצור גמישות (GPS/FMS) עם מעבר בהמשך בעתיד למערכות ייצור הניתנות להגדרה מחדש (RPS/מערכת ייצור ניתנת להגדרה/RMS ), בעלי יכולת לשנות/להתאים את הארגון המרחבי-זמני (ארכיטקטורה) של מערכת הייצור לשינויים בביקוש בשוק למוצרים בהתאם לשיטות ארגון הייצור בהן נעשה שימוש. תפיסת ה-RMS, שמפותחת בחו"ל, נחשבת כחלופה למערכות ייצור גמישות. יישומו החל בחו"ל באמצע שנות ה-90 בארה"ב ולאחר מכן בגרמניה, יפן (Koren U., U1soy A.G., Mehrabi M.G.) לשם כך, הוקם מרכז מחקר ופועל באופן פעיל באוניברסיטת מישיגן, אשר ב- מהות, זהו מרכז לאומי לפיתוח ויישום של תפיסת ה-RMS בארה"ב (מרכז ייצור הנדסי למערכות ייצור מחדש, אוניברסיטת מישיגן), הנכלל בתפיסת הפיתוח הלאומי של ייצור הנדסי עד 2020 (ייצור חזון). אתגרים לשנת 2020), כאחד המדעיים העיקריים - כיווני מחקרעל יצירת תעשיות וארגונים הניתנים להגדרה מחדש (Reconfigurable enterprises). במרכז זה הוקם ופועל מפעל ניסוי לביצוע וביצוע מחקרים. כפי שניתן לראות באיור 3.2, מודולים/תאים של RMS פועלים בו זמנית ומתוכננים באופן שבמהלך ביצוע מחזור עבודה אחד, מתבצעות בו זמנית מספר פעולות מסוגים שונים. זה האחרון מייתר את הצורך לנוע ולהמתין לחלקים בתור בין פעולות העיבוד, מקטין את רמת המלאי ומספר העובדים, מזעור עלויות והגדלת מחזור המשאבים.

אורז. 3.2. פריסה של אתר ייצור שניתן להגדרה מחדש על בסיס תאי ייצור סלולריים/מודולים 72

מבנה הבלוק-מודולארי/מטריציוני של מערכת ייצור הניתנת להגדרה מחדש מאפשר להרכיב שרשראות טכנולוגיות וירטואליות רב-ממדיות עם תצורות מרחביות-זמניות שונות. זה מאפשר לכלול לסירוגין תאים טכנולוגיים בעבודה עם החלפה רציפה של תהליכים טכנולוגיים דומים / אצווה של פריטי עבודה בקווי זרימה מרובות נושאים / משתנים עם הפעלה רציפה. ארגון הייצור המבוסס על סוג זה של מודולים מיותרים מבחינה פונקציונלית בצורה של סביבת ייצור וטכנולוגיה מבוזרת מאפשר לך לבצע בו-זמנית (במקביל) את רוב הפעולות הטכנולוגיות לעיבוד חפצי עבודה, שהיא היעילה ביותר מבחינת פרודוקטיביות. , שכן הוא מאפשר לך להפחית באופן משמעותי (2/3) את הזמן שהם מבלים בתהליך הייצור (להגדיל את הפרודוקטיביות), למזער עלויות ולהגדיל את מחזור המשאבים.

ברוב מפעלי הנדסת מכונות מקומיים, ללא קשר למודלים של ארגון הייצור בהם הם משתמשים (מסורתיים או גמישים), שלבי תהליך הייצור מבוצעים לרוב ברצף. זה מוביל לכך שהזמן שלוקח למוצר לעבור את התהליך הטכנולוגי כולל את משך כל שלבי הייצור המבוצעים ברצף, כמו גם אובדן זמן לא פרודוקטיבי לשינוע חלקים והמתנה בין פעולות העיבוד. בתורו, התחרות הגבירה בין היצרנים בשווקי הסחורות לאחר שנות ה-80. דורש, בנוסף להבטחת איכות גבוהה ועלות מיטבית של המוצרים, מענה מהיר לבקשות הצרכנים. כיום, היתרון התחרותי העיקרי הוא המהירות הגבוהה של מימוש הזמנות בתנאי שוק לא יציבים. ניתן להשיג יתרון זה על ידי קיצור מחזור הייצור (הגדלת קיבולת מערכת הייצור) באמצעות ארגון תהליכים טכנולוגיים מקבילים המבוססים על שימוש במכלול של מרכזי עיבוד שבבי רב תכליתיים עם ביצוע מרוכז (נקודתית לפי O.G. Turovets) של פעולות פירוט. . עם הצורה הנקודתית של ארגון הייצור (ביצוע פעולות פירוט שונות), העבודה מתבצעת במלואה במקום עבודה אחד. המוצר מיוצר היכן שחלקו העיקרי נמצא (אנלוגי הוא הרכבה של המוצר/בנייה של בניין עם תנועת עובדים סביבו). לארגון הייצור הנקודתי יש מספר יתרונות: הוא מספק אפשרות לשינויים תכופים בעיצוב המוצרים וברצף העיבוד, ייצור מוצרים במגוון מגוון בכמויות שנקבעות על פי צרכי השוק; עלויות הקשורות לשינוי מיקום הציוד מופחתות, גמישות הייצור מוגברת. ביצוע עבודות מחקר ופיתוח נוספות בכיוון זה כרוך בשימוש עיקרי במכונות וציוד אוטומטיים, וקשור לפיתוח תפיסה חדשה של מרכזי עיבוד מכטרוניים/מודולים בעלי יכולת לשנות אוטומטית את הפריסה האינסטרומנטלית והתצורה המרחבית שלהם. מצב הפעולה האמיתי של ייצור זרימה מופרעת. יצירת מערכות מסוג זה בארצנו התאפשרה על ידי מחקר יסודי שבוצע בשנות ה-70 של המאה העשרים בתחום הפיתוח של התיאוריה של מערכות מכונות אוטומטיות (Artobolevsky I. I., Ilyinsky D.Ya., Petrokas L.V.). חקר האפשרויות וגיבוש עקרונות לשינוי פריסת מערכות מכונות מתבצע כיום ב-MSTU. N.E. באומן. מחקר דומה על יצירה ויישום של RMS בהנדסת מכונות מתבצע באוניברסיטת Tolyatti State על ידי פרופ. צרב א.מ. . באיור. איור 3.3 מציג את דיאגרמת הפריסה של אתר הייצור הניתן להגדרה מחדש.

אורז. 3.3. תרשים פריסה של אתר ייצור שניתן להגדרה מחדש, מיושם על בסיס מערכות/מודולים ניתנים להגדרה מחדש

האחרון הוא סביבה הומוגנית מבחינה טכנולוגית (מישור מטריקס), כולל אלמנטים ניתנים להגדרה מחדש של בלוק מודולרי של ציוד ראשי ועזר, תמיכה נושאת עומס ומבני בנייה, כמו גם נתיבים להזזת זרימות טכנולוגיות/תחבורה ותקשורת שירות הממוקמים ביניהם. צומת 1, המוצג בתרשים, הוא מנשא של חלקי עבודה או מפעילים והתקנים ומאפשר עיבוד בו-זמני של כל החלקים המורכבים על פני הצד (באמצעות לוחות עם חריצים בצורת T ושולחנות חלוקה סיבוביים). עם מספר כולל של פרצופים שווה ל-6, על גוף המנשא 1, בו זמנית על כל הפנים, החלקים נתונים לעיבוד רב צדדי מצדדים שונים על ידי יחידות מרובות כלים 2 ו-3. אפשרות גישה של הכלי על יחידות העיבוד 2, 3 לחלקים המעובדים בקצוות הגוף של המוביל 1 מובטחת על ידי כלי אזור אספקה ​​חופשי באמצעות יחידות עיבוד 2, 3. יחידות עיבוד ומדיה ניתנות להחלפה אוטומטית.

התפיסה המודרנית של מערכות ניתנות להגדרה מחדש של ייצור מחדש, שהיא תוצאה של שילוב של סוגי ייצור שונים, מספקת הזדמנויות רבות להגדלת הקיבולת/עצימות והתאמת הייצור, אך דורשת תיאום (סנכרון) מדויק של תהליכים/פעולות טכנולוגיות מקבילות. חלק ממערכת ייצור אחת לצורך פעילותה הרציפה. על מנת שפעולות מקבילות יתבצעו באופן עקבי בתהליך התפעולי הכללי, ובכך להבטיח עיבוד ותנועה מתמשכת של אובייקטי עבודה מפעולה לפעולה כמו זרימה, יש צורך לעמוד בשני תנאים בסיסיים המוכרים בתורת הארגון. כעקרונות של מידתיות (אחידות) ועקביות זמנית (קצב) של פעולות משותפות. עקרון המידתיות מיושם במערכת הפעלה מורכבת על ידי דיסקרטיזציה (חלוקה אחידה, מרובה) של נפח המשאבים החומריים (המידע) או העבודה שיש לעבד לחלקים שווים שיש להם ממד משותף למערכת ההפעלה (לדוגמה, א. יחידת תכנון וחשבונאות בהנדסת מכונות, או יחידה מאוחדת למדידת כמות המידע במערכת ממוחשבת - "ביט" וכו'). היישום של עקרון העקביות של פעולות בזמן מורכב מהדיסקרטיות של מחזור ההפעלה למקטעי זמן שווים שיש להם ממד יחיד מערכתי הנקרא מחזור מערכת ההפעלה. כך, במערכת הפעלה מורכבת המאפשרת שימוש במספר מעבדים מקבילים, יש לבצע מספר רב של פעולות בנפחים שווים (מרובים) ובמרווחי זמן שווים התואמים את מחזור הפעולה של המערכת.

יישום אחיד וקצבי של פעולות משותפות (פעולות מקבילות) במדע הארגוני (בפרט בהנדסת מערכות ארגוניות) נקרא בדרך כלל השוואת זרימת זרימת משאבי החומר (מידע)/התקדמות העבודה או סנכרון, ומחוון הביצועים של מערכת ההפעלה. , נמדד כנפח הפעולות שבוצעו במחזור הפעולה של המערכת על ידי המערכת-קוונטי (במינוח באנגלית "pitch"). הקוונטי/הגובה של המערכת מחושב על סמך מספר המוצרים המונחים במיכל הובלה אחד מוצרים מוגמרים, או במספר מיכלים שלמים או חלקים מהם. קוונטי/גובה מערכת הוא תוצר של זמן הייצור של מוצר אחד באזור קביעת הקצב לפי מספר המוצרים המוגמרים במיכל ההובלה. מספר זה מהווה את היחידה החשבונאית התכנונית העיקרית בעת עריכת תכנית ייצור לייצור מוצרים ב-TPS. סנכרון הוא הכי הרבה שיטה יעילהארגון מערכתי של פעולה רציפה מקבילה של מספר מפעילים בתהליך התפקוד הכולל של מערכת ההפעלה, כמו גם התאמתה לתנאי סביבה משתנים. בתורו, הדבר מצריך שימוש בשיטות יעילות יותר (לדוגמה, שיטות חכמות ומודלים מבוזרים/אסוציאטיביים) לניהול מפעילים מורכבים הפועלים במקביל במערכת הפעלה אחת על מנת לתאם בבירור את הפעילויות המשותפות שלהם.

3.2. מודל מושגי של בקרה מבוזרת של פעולות מקבילות

כיום, בעת ארגון ניהול ייצור משולב, נעשים ניסיונות כושלים להשתמש למטרות אלו בעקרונות ובאמצעי הבקרה האוטומטית, כמו גם במנגנון של המתמטיקה הקלאסית (חשבון וריאציוני ודיפרנציאלי, לוגיקה פרדיקטים וכו'), המשמשים את המפתחים. לתיאור פורמלי (מידול) של תהליכי ייצור מורכבים. עם זאת, הטיעונים המוצגים להלן מוכיחים באופן אובייקטיבי שניסיונות לפתור ביעילות את הבעיה המדעית והטכנית הדוחקת הזו תוך שימוש באמצעים מוגבלים של פרגמטיות הם חסרי תועלת. זאת בשל העובדה שעקרונות הבנייה וחוקי הפעולה של מערכות ייצור אדפטיביות שונים באופן משמעותי מאלה המשמשים בארגון ייצור המוני, סדרתי ו/או גמיש מבוסס הזמנות. כדי לנסח אותם, נזכיר כי המערכות האדפטיביות של הטבע החי, שהן אב-טיפוס של מערכות ייצור משולבות, הן אוסף אורגני של אלמנטים פשוטים/בסיסיים, ש"ההרכבה האבולוציונית" שלהם למכלול אחד מתבצע באמצעות סוגי חיבורים והבידול לאחר מכן בהתאם לפונקציות שבוצעו (תגובה למצב הסביבה). כל אלמנט של מערכת אדפטיבית משולבת נוצר קונספטואלית כתוכנית/מודול אוטונומי נוקשה על תנאי של תפיסה של מאפיינים סביבתיים ומערכת מוגבלת של פעולות תגובה לשינויים שלה. על מנת לתאם את הפעולה המקבילה של מרכיבי המערכת המשולבת, איחוד תוכניות "תגובה מוטורית" במורכבות משתנה מתבצע באמצעות היווצרות ביניהן של קשרי מידע גמישים הנוצרים באמצעות שילוב (שיוך) רציף של אלמנטים ספציפיים של תת-מערכת הבקרה (שאנלוגים שלה הם שרשראות של מכונות ממסר / אנסמבלים של נוירונים רשמיים המשמשים את הקיברנטיקה הטכנית) שדרכה מועברים פולסים לאתחול/עצירת תוכניות. בדרך קיברנטית זו, מובטחת צמיחת יתירות תפקודית והיווצרות מורכבות יותר מתואמות (מסונכרנות) ובהתאם, נאותות להשפעת תוכניות הסביבה של "תגובות מוטוריות" של המערכת.

מבחינה מורפולוגית (מבנית) היווצרות/תכנות של תגובות מסונכרנות מורכבות להשפעות סביבתיות מתממשת על ידי "טבילה" של תוכניות בסביבת מידע הומוגנית מבוזרת מהסוג האסוציאטיבי, המסוגלת לשנות ולהשלים בצורה גמישה את הקשרים בין תוכניות מוגדרות גנטית של הקולטן. -קומפלקסים מוטוריים (RMC) ללא הגבלות כלשהן בתפקוד המערכת האדפטיבית. ניסויים במדעי הטבע בתחום הנוירו-קיברנטיקה מוכיחים באופן משכנע שהטבע משתמש באלמנטים (תוכניות) פשוטים ליצירת צורות מורכבות של ארגון החומר, והשליטה בתהליכים מקבילים של תפקודם במערכת אחת של היקום מתבצעת על בסיס קשרים אסוציאטיביים היוצרים סביבה אסוציאטיבית מבוזרת של אינטראקציית מידע.

תהליכי אינטראקציית המידע בין אלמנטים פעילים במערכות אדפטיביות (וויסות עצמי/תבונה) נחקרו מאז תחילת שנות ה-50. המאה העשרים תחומים שונים של קיברנטיקה תיאורטית: תורת האוטומטים, מערכות חזקות ומרובות סוכנים, נוירואינפורמטיקה, בפרט מפתחים של מערכות בינה מלאכותית מבוזרת, המבוססת על שילוב/שיוך של ממירים שונים (פותרים לוגיים ותוכניות עיבוד) של מידע בדיד למורכב. רשתות רב מימדיות. האחרונים הם הפשטות מתמטיות (מודלים של סימולציה דינמית) של תהליכי עיבוד מידע בחיים האמיתיים במערכות משולבות ביולוגיות, חישוביות, ייצור-כלכליות ואחרות, המאפשרות לנו ללמוד ולאפיין באופן אובייקטיבי את עקרונות בנייתן ותפעולן.

היישום המוצלח ביותר מבחינה טכנולוגית של גישה זו בוצע בהצלחה (לדעתנו) על ידי המתמטיקאי האנגלי סטפן וולפרם (1986, 1991), אשר, בהתבסס על המנגנון הידוע של תורת האוטומטים הסלולריים, פיתח סביבת מחשב אוניברסלית למידול וללימוד מערכות דינמיות (תוכנית Mathematica), שנוצרו על ידי שילוב תוכנות מחשב פשוטות הנקראות סלולר אוטומטי 74 . סביבות מחשוב מבוזרות יכולות להיחשב כקבוצה סופית של אובייקטים מתמטיים (הנחשבים כהפשטה של ​​האלמנטים הבסיסיים של מערכות דינמיות) המבצעות את הפעולות החישוביות והלוגיות הפשוטות ביותר (כגון ו, או, לא) ומחוברות ב- דרך מסוימת (הקשורה) לחיבורי מידע בסביבת המחשב האלקטרונית. מאפיין ייחודי של סוג זה של מוצרי תוכנה הוא אופן הפעולה האינטראקטיבי שלהם, המאפשר, באמצעות ממשק חכם שתוכנן במיוחד, לייצג חזותית את ההתפתחות הגרפית-אנליטית של סביבת המחשוב ואת תהליכי המידע המתרחשים על המצע ה"סלולרי" שלה. מה שמאפשר שימוש באינטואיציה יצירתית ובניסיון של מומחי מחקר בעת בניית מודלים של מערכות.

מההיגיון של הטיעונים הקודמים, עולה שניתן להשתמש בערכת כלים זו בצדק בעת פתרון בעיות של ארגון ניהול תהליכים טכנולוגיים מורכבים בסביבת ייצור מבוזרת, מה שמרמז על מעבר בעתיד למודולי ייצור/אזורי עיבוד הניתנים להגדרה מחדש. יצירה על בסיס זה של ייצור אדפטיבי אוטומטי/לא מאויש לחלוטין. קומפוזיציה מחדש של מערכות אוטומטיות של מכונות/ציוד (Recomposition) מבטיחה את ההחלפה של יחידות מנהלים בצורת מנסרה (כלים) ואת ההקבלה של עיבוד נקודתי מרובה מקומות של חלקים הממוקמים על מנשאים/פורטלים עם שולחנות חלוקה סיבוביים על פני הצד. זה מגדיל את האפשרויות של קונפיגורציה מחדש של מערכת הייצור ומהווה את החוליה/הכיוון העיקרי של אוטומציה של הכנה הנדסית והגברת הגמישות הטכנולוגית של ייצור הנדסי מכונות (ייצור).

ניתן להציג מודולים אוטונומיים הניתנים להגדרה מחדש של מערכת ייצור אדפטיבית בסביבת מידע ממוחשב מבוזרת בצורה של תאים נפרדים של מטריצת מידע, שמיקום/מצבה במרחב מוצג על ידי תא נפרד (לוקוס/שבב), וכן כל רגע של זמן - לפי שלב זמן דיסקרטי של מחזור הייצור והטכנולוגי (t=0, 1, 2, ...). מצבו של כל מודול נקבע על ידי הכללים הנתונים של אינטראקציה מרחבית-זמנית של לוקוסים/שבבים, שהאינוריאנט שלהם נקבע בזמן אמת בשלב/מחזור הבא של מערכת הייצור/ההפעלה t+1 ומוצג על ידי שינוי צבע התא מבוסס על מצב נוכחי/צבעים של מודולים/תאים שכנים בזמן t (ראה: איור 3.4).

אורז. 3.4. ייצוג פורמלי בסביבת המידע הממוחשבת של קטע ייצור שניתן להגדרה מחדש, המיושם על בסיס מערכות/מודולים ניתנים להגדרה מחדש

בהקשר זה, אוטומטים סלולריים, הנלמדים במדעי המחשב, מייצגים דרך חלופית למשוואות דיפרנציאליות לניתוח/מודל של תהליכי תפקוד/התנהגות של עצמים מורכבים, שכן הם מעין אנלוגי למושג שדה פיזיקלי, שבו האינטראקציה של אלמנטים מתפקדים מקבילים של מערכות דינמיות דיסקרטיות נקבעת לחלוטין על ידי אינטראקציות/קשרים מקומיים, והקורלציה/סינרגיה שלהם מייצרת תהליכי גל של ארגון עצמי של מבני מרחב-זמן מסודרים, הנצפים באובייקטים ותופעות אמיתיות.

בהיסטוריה של השימוש בטכנולוגיות מידע בניהול חפצים טכניים, תהליכים טכנולוגיים ועיבוד מידע בעת קבלת החלטות, מצוינות מספר תקופות: מיכון ואוטומציה של עיבוד נתונים, ניהול מערכות ייצור ומפעלים; פיתוח מערכות ייעוץ מידע (מומחה) המבוססות על מחשבים אישיים וטכנולוגיות רשת; תמיכת מידע משולבת לקבלת החלטות בכל השלבים מעגל החייםמוצרים (טכנולוגיות CALS/CAD/CAM/CAE), המאפיינים שלב חדש של פיתוח ניהול ארגונימבוסס על שימוש נרחב בטכנולוגיות מידע מתקדמות ובמערכות חכמות.

פתרון בעיות מחקר, עיצוב וניהול ארגוני בעזרת מערכות מידע חכמות מבוסס על שימוש בבינה מלאכותית של מכונה בחקר אובייקטים ותהליכים מורכבים, עיצוב ותמיכה בתהליך קבלת ההחלטות. הבסיס של מערכות כאלה מורכב ממודלים להצגת ידע כמערכת מסוימת של רעיונות לגבי מהות האובייקטים והתופעות הנחקרים/מנוהלים, וביטוייהם בצורה של נתונים/עובדות אמפיריות המאפיינות את המבנה, המאפיינים והיחסים שלהם. החלקים המרכיבים שלהם (אלמנטים והקשרים שלהם), כמו גם פרמטרים שנמדדו באופן אובייקטיבי של תפקוד (התנהגות).

מודלים של ידע הם מנגנון אוניברסלי (מתמטי, לוגי, אלגוריתמי, אובייקט/מסגרת ואסוציאטיבי/פונקציונלי-מבני) לפורמליזציה של תיאור מושא מחקר ובניית הליך לפתרון בעיית מחקר. המתאימה/נכונה ביותר, כפי שמראה הפרקטיקה של שימוש בטכנולוגיות מידע ומערכות בניהול כלכלי, היא הצורה האסוציאטיבית של ייצוג ידע, אשר, בניגוד לגישות אחרות, משתמשת במושג של מערכת פורמלית A = (U, C, L, I), כאשר A הוא ייצוג מערכת אסוציאטיבי של ידע, U - קבוצת רכיבי צומת של רשת אסוציאטיבית, C - קבוצת קישורים (חיבורים), L - קבוצת כללים לבניית רשת, I חוקים/נוהל עבור אסוציאטיביים הסקת ידע חדש. במודל כזה, הידע הקיים על מושא המחקר (מבנה מרחבי-זמני וחוקי פעולה) מוצג בצורה של רשת רב-ממדית מבוזרת של אלמנטים צמתים, שהם הפשטות של אובייקטים, תופעות ותהליכים אמיתיים. מודל זה של ייצוג ידע צמח עקב התפתחות רעיונות על הארגון המערכתי של הטבע, תופעות התודעה, הזיכרון והחשיבה, שנלמדו במסגרת תורת המערכות, הקיברנטיקה והפסיכולוגיה. היתרון של הגישה האסוציאטיבית/אינטלקטואלית טמון באפשרות להשיג/לייצר ידע חדש על ידי יצירה אוטומטית/ספונטנית של חיבורים/חיבורים חדשים של אלמנטים צמתים כאשר מושג הערך האופטימלי של קריטריון היעילות המקביל (מחיר, עלויות אנרגיה, זמן פעולה, וכו'), רישום/שינון וזיהוי לאחר מכן של אופני פעולה/התנהגות אופטימליים של המערכת בזמן אמת, בדומה לאופן שבו זה מתבצע באורגניזמים חיים. התכונה של ייצור ידע חדש (קוגניטיביות), האופיינית לצורות אסוציאטיביות/אינטלקטואליות של ייצוג ידע, מקרבת אותן ביעילות של תהליכי מידע של עיבוד וניתוח מידע מורכב בעל מבנה גרוע לאב הטיפוס הביולוגי - מערכת העצבים האנושית.

מאפיין ספציפי של מודלים אסוציאטיביים הוא הרב-ממדיות שלהם (היררכיה של רשתות) וצורות מרחב-זמניות מיוחדות של ארגון קשרים, שהעיקריים שבהם הם: אלגוריתמים חישוביים ובסיסים לוגיים לאינטראקציה של רכיבי רשת, המבוססים על הערכת הפרמטרים הנוכחיים של מצבם של רכיבי רשת וסיווגם לפי השתייכותם למרווחים נתונים (סטים מטושטשים) ו/או קביעת ההסתברות להתרחשות של אירועי עובדות, תוך התחשבות בתדירות האינטראקציה של אלמנטים (חוזק הקשרים, כמו קשרים סינופטיים של נוירונים במוח); אלגוריתמים אדפטיביים/אנלוגיים עם סף או פלט מוגבל לינארית של דופק/אות בקרה, שעוצמתם נקבעת פיזית על ידי תדירות האינטראקציה של אלמנטים בעת אימון רשת עצבית מלאכותית. יחד עם זאת, הארכיטקטורה של המודל האסוציאטיבי העצבי של מיפוי ידע, בהשוואה לרשת לוגית פשוטה, היא תמיד מרובת רמות/שכבות. רשת עצבית מורכבת מרשתות מקומיות (תת-מערכות) המחוברות היררכית, המאוחדות על ידי מאפיינים פונקציונליים, מה שמבטיח תיאום יעיל של רכיבי הצומת שלהם ברמת המטה המתאימה עקב חלוקת הפונקציות בין שכבות הרשת העצבית. גישה זו היא אנלוגיה משוערת למנגנון של אינטגרציה מטה-קוגניטיבית מרחבית-זמנית של מעגלים עצביים של המוח, הידועה בנוירופסיכולוגיה, המבוססת על עקרון של תהודה פרמטרית מידע של דפוסי הפרעות של גלי הפעלה של נוירונים (ביוריתמים) של קליפת המוח. ומודל הולוגרפי של הפצה, קיבוע/אחסון וסינתזה של מידע שנלמד על ידי פסיכולוגיה קוגניטיבית, נוירואינפורמטיקה, פיזיקה תיאורטית.

פיתוח טכנולוגיות ומערכות מידע אינטליגנטיות מתרחש במסגרת העבודה על יצירת מערכות בינה מלאכותית מבוזרות לפתרון בעיות יישומיות תיאורטיות שונות: ארגון ניהול אובייקטים ותהליכים דינמיים, זיהוי תבניות וסיווג מצבי בעיה, ניתוח מושכל (מבנה והכללה/קירוב) של מערכי נתונים גדולים, פיתוח תוכניות אימון, יצירת חומרה ותוכנה דמוית נוירולוגית/נוירולוגית ומיקרו-אלקטרוניקה אנלוגית (לוחות עצביים-קו-מעבדים כחלק ממחשבים קונבנציונליים ומחשבים ניטרליים, 1986-1989). תוצאות המחקר בתחום זה של מדעי המחשב מצביעות על כך שבעתיד הקרוב, בהתבסס על הגישה האסוציאטיבית, ניתן ליצור מערכות בעלות מבנה והתנהגות מורכבים, המתקרבות לצורות הביולוגיות הגבוהות ביותר של ארגון החומר. זה מאושש על ידי יצירת הרובוטים Sony SDR/3 והונדה P/3 על ידי תאגידים יפניים, ופיתוח מערכות משולבות ארגוניות אינטליגנטיות/דיגיטליות על ידי מיקרוסופט, שבבעלותה מעבד הגיליון האלקטרוני Excel, שהוא דוגמה למצליחן יישום מסחרי של תחום זה של מדעי המחשב.

טכנולוגיות מחשב משולבות הובילו בפיתוחן להופעתם של אמצעים ייחודיים לתכנון, בדיקה וניפוי באגים של אובייקטים ותהליכים דינמיים. אנחנו מדברים על מערכות מחשב תוכנה וחומרה בזמן אמת המיושמות בסביבת Matlab/Simulink. טכנולוגיות האנימציה המשמשות בהן מאפשרות לחקור את הדינמיקה של היווצרות ותנועה של חזיתות גל בתהליכי הארגון העצמי של פלזמה סלולרית מלאכותית, כמו גם להציג חזותית על מסך התצוגה את עקרונות היווצרות הסדר מבנים של העולם הפיזי המורגשים באופן אינטואיטיבי על ידי התודעה שלנו. האחרון רלוונטי במיוחד כאשר מפתחים מערכות בקרה למערכות ייצור משולבות בעלות קישורים צולבים ומשובים רבים, כאשר תהליך ההכנה ההנדסית לייצור מוצרי היי-טק, הקשור למספר קירובים והגדרות עוקבים, אינו יכול להיות מיוצג באופן אובייקטיבי על ידי מנגנון של חשבון דיפרנציאלי ו/או שיטות של תורת תזמון. במצב כזה, הניסוח האנליטי של בעיית הבקרה עם הגדרת מרכיביה העיקריים: תיאור פורמלי/מתמטי של אובייקט השליטה, ניסוח מטרות וקריטריונים להשגתן, זיהוי ומדידות נגישות של השפעות שליטה וערעור יציבות. גורמים, מאפשר להשיג פתרונות הנדסיים, ארגוניים וטכניים מיטביים בזמן קצר יחסית. יחד עם זאת, תהליך תכנון הפתרונות, כמו גם היישום הטכני שלהם, מתגלים כפחות יקרים מבחינת זמן ומשאבים.

גישה זו לשיקול/תיאור ומידול של אובייקטים דינמיים מאפשרת להשתמש, בעת יצירת מערכות בקרה מבוזרות (מבוזרות) עבור פעולות/תהליכים טכנולוגיים מקבילים, בתוצאות של מחקר בינתחומי מודרני בתחום התיאוריה של ארגון עצמי ( מערכות אינטליגנטיות אסוציאטיביות, הנשענות על העיקרון הפעיל והאינטראקציה של מרכיביהן (שיתוף פעולה/סינרגיה לפי G. Hakanen, 1980), המתבטאת כאשר צורות הארגון של החומר הופכות מורכבות יותר, החל מהרמה הביולוגית ב- צורת המנגנון והעקרונות של ארגון עצמי של מערכות של טבע חי, והם בעיקרם אינפורמטיביים בטבעם 76. מחקר הגורמים הבסיסיים לארגון עצמי מראה שבניגוד לארגון כפוי (עיצוב נורמטיבי של ארגונים), דפוס זה מבוסס על שיתוף פעולה ותיאום של מרכיבים פעילים של מערכת הייצור באמצעות תהליך התקשורת (אינטראקציית מידע), מה שתורם להופעתם והתפתחותם של קשרים בין מרכיבי המערכת (הוספת למערכת קשרים חדשים ושילוביהם מחדש). בתנאים אמיתיים, הדבר מתבצע באמצעות תהליך ממוקד של תיאום (הרמוניזציה) של מטרות, פרמטרים ומקצבי תפקוד של מרכיבים שונים של מערכת הייצור, הן בינם לבין עצמם והן עם הסביבה החיצונית, המבוסס על זרימת זרימות מידע מתמשכת. בכל רמות ניהול הייצור באמצעות מערכת ניהול מבוזרת (סביבת מידע הומוגנית/סימטרית) 77 . בעיית ארגון הניהול האפקטיבי עוברת במקרה זה לתחום הבחירה הקבוצתית של אמצעים ואפשרויות להשגת המטרה (תהליכי קבלת החלטות מקבילים). הקריטריונים להערכת איכות הארגון ויעילות הייצור הופכים במקרה זה להרמוניה של היחסים המרחביים-זמניים של האלמנטים הפעילים של המערכת (אובייקטים דינמיים) והסינכרוניות של תפקודם המקביל, בהתאמה.

השימוש במודל בקרה מבוזר/אסוציאטיבי מוצדק/מועיל ביותר לייצור הנדסי בהייטק, שכן בעזרת גוף בקרה מרוכז (מנהל, שולח) קשה לקבל החלטות בבחירת הגורמים המשפיעים על השגת מטרה, לקבוע קשרים משמעותיים בין מטרות ואמצעים בהקשר של תפקודם של תהליכים טכנולוגיים מקבילים לייצור מגוון רחב של מוצרים. מסיבה זו, ההנהלה צריכה לערב, במידת האפשר, את כל המשתתפים בתהליך הייצור - מומחים בתחומי ידע שונים, שביניהם יש צורך לארגן אינטראקציה אפקטיבית/הבנה הדדית. בהקשר זה, הבעיה המדעית והטכנית המרכזית כיום היא יצירת מערכות אינטליגנטיות לתמיכה בתקשורת ובתהליכים קוגניטיביים של מפעילי מערכת ייצור אנושית כאשר הם פותרים משימות קשות לפורמליזציה ולא פורמליזציה בקבוצה. מִתקַדֵם ידע מדעייש להשתמש ביעילות בטכנולוגיות מידע כדי ליצור תנאים לאינטראקציה הרמונית של מרכיבים פעילים של מערכות ייצור בכל רמות הניהול, מה שלדברי חוקרים רבים מציגה בעיה מדעית וטכנית דחופה של היווצרות פרדיגמה חדשה לארגון. ניהול ייצור משולב, המבוסס על תהליך סינכרון העבודה של מרכיבים שונים במערכת הייצור באמצעות צורות אסוציאטיביות, שיטות אינטלקטואליות/קוגניטיביות וטכנולוגיות מידע לניהול ייצור 80 .

לפיכך, התגברות על החסרונות של צורות הניהול המסורתיות אפשרית על בסיס תיאורטי ומתודולוגי שונה, שונה מתפיסת תכנון הייצור, שמושג/עקרון המפתח שלו הוא ארגון ניהול הייצור על בסיס עקרונות הארגון העצמי וה רגולציה אוטומטית, המבוססת על אינטליגנציה מבוזרת (קבוצתית) של מערכת ייצור אלמנטים פעילים של מתחמים רובוטיים, כמו גם עובדים, מנהלי עבודה ומנהלי עבודה של חלקים טכנולוגיים, המקבלים באופן עצמאי החלטות על ויסות התקדמות הייצור על סמך המציאות (הממשית) תנאי תהליך הייצור בעזרת טכנולוגיות מידע מיוחדות לתמיכה בניהול.

לתמיכה בכך, ניתן לציין כי מאפיין אופייני לשלב המחקר המודרני בתחום הבינה המלאכותית (AI) הוא שינוי דגש במחקר ליצירת היברידי (לפי G.S. Pospelov, 1988) אנושי- מערכות מכונות המסוגלות לשלב בין אינטליגנציה אנושית, מהירות וזיכרון מחשב לפתרון בעיות ניהול מורכבות. התפתחות מתקדמת נוספת של AI קשורה לפיתוח טכנולוגיות חדשות להצגת ידע המבוססות על אינטראקציה הדוקה של אינטליגנציה אנושית ומכונה על ידי יצירת סביבת מידע משותפת לתפקוד במערכות בקרה. תשומת הלב של החוקרים נמשכת יותר ויותר להזדמנויות חדשות שנפתחות ביחס ל בעיות עכשוויותתודעה קולקטיבית ותהליכי ארגון עצמי במשק בקשר להתפתחות המהירה של מערכות מידע חכמות ורשתות תקשורת 81. למעשה, כיום, על בסיס היסודות הישן, ניתן להשיג אינטליגנציה היברידית "אדם-מכונה", שהיא סוג מיוחד של סביבת מידע אקטיבית המעוררת תהליך של חיפוש אינטואיטיבי וסינתזה של מידע רלוונטי באמצעות ריבוי ואוטו- דיאלוג בשפת דימויים סמנטיים ומודלים רעיוניים. בהקשר זה, מערכות ייצור אדפטיביות משולבות יכולות להיחשב בצדק כמערכות היברידיות בין אדם למכונה, שהן קבוצה של אובייקטים דינמיים (חכמים) מורכבים המקיימים אינטראקציה - מרכזי עבודה אוטומטיים והתקנים טכניים המעבדים ומזיזים אובייקטים של עבודה במהלך התהליך הטכנולוגי. כמו גם מפעילים המעורבים בתחזוקה שלהם, המסוגלים לתפוס חיצוניות השפעות פיזיות, לרבות אותות מידע, ולהגיב אליהם (באמצעות רגולטורים מיוחדים) על ידי שינוי מצבי הפעלה מקומיים לסנכרון/ייעול פעילויות משותפות בתהליך הייצור.

הטעות המתודולוגית השורשית שנעשתה בשנות ה-90. מפתחי מערכות ייצור משולבות מחשב, היא שכאשר מארגנים ויוצרים מערכת בקרה עבור מפעלים תעשייתיים, הם מנסים לעתים קרובות להציג אותם באמצעות תיאוריית הבקרה האוטומטית, אשר פותחה על בסיס המנגנון של המתמטיקה הקלאסית (לינארית ולא ליניארית). חשבון דיפרנציאלי) עבור מערכות סגורות וטכניות ואינו לוקח בחשבון את הפוטנציאל האינטלקטואלי של המרכיבים הפעילים של מערכת הייצור - מכונות ואנשים אוטונומיים למחצה. בתורה, חשיבה קולקטיבית בדינמיקה קבוצתית מייצגת כלי רב עוצמה לזיהוי דימויים של תופעות כלכליות מורכבות ופתרון, על בסיסן, בעיות ניהול קשות לפורמל ולא-פורמליזציה בסביבה דינמית ובזמן אמת.

המתודולוגיה המוצעת להלן לניתוח ותיאור רשמי של הדינמיקה המערכתית של תהליך הייצור/ההנדסה המכאנית תוך שימוש בתפיסה שפותחה, כלי מידול ותמיכה/בקרה מושכלת בהחלטות, יוצרת את התנאים המוקדמים לאוטומציה מלאה של בקרה המבוססת על שימוש במבוזר. AI כפותר בעיות פעיל לניהול מתחמי מערכות מכונות אוטומטיות ותהליכים טכנולוגיים (כולל בייצור בלתי מאויש). מחקר מדעיופיתוח האוטומציה בכיוון זה יאפשר בעתיד לארגן, על בסיס תוכנה וחומרה אוטונומית (אנדרואיד), תהליך תקשורת יעיל בין המרכיבים הפעילים של מערכת הייצור, ובכך להבטיח את מידת התיאום הגבוהה שלהם. (קוהרנטיות של אינטראקציה) וכתוצאה מכך, פעילות נושאים ביעילות גבוהה באופן כללי.

3.3. מתודולוגיה לניתוח ותיאור רשמי של הדינמיקה של תהליך הייצור של בניית מכונות

עַל במה מודרניתבהתפתחות החברה וכוחות הייצור שלה, יש מעבר הדרגתי מייצור וצריכה המוני לצמיחה כלכלית נוספת באמצעות פיתוח טכנולוגיות ייצור חדשות ויעילות יותר. עקירה הדרגתית של כוח אדם לא מיומן מייצור סחורות דרך שיפור ואוטומציה/רובוטיזציה של תהליכים טכנולוגיים קובעת את ראשוניות תהליך צבירת הידע על ידי אנשי הארגון, כמו גם חידושים שנוצרים על בסיסו כמקור לקיום חומרי ופיתוח החברה. לגורמים בלתי מוחשיים, לרבות שיטות ניהול וטכנולוגיות חדשות המבוססות על דינמיקה מערכתית/קבוצתית והרמוניזציה של תפקודם של מרכיבים שונים בתהליך המורכב של פעילות הייצור, הם בעלי חשיבות מכרעת בשיפור הפעילות של ארגונים. בהקשר זה, יש להתייחס למפעלים כמערכות סוציו-טכניות מורכבות המתארגנות בעצמן, שאמורות להיות מסוגלות לשנות את התנהגותן מבנה ארגוני בתהליך התפקוד להשגת מטרה נתונה בתנאים המשתנים ללא הרף של הסביבה הכלכלית. האינטראקציה של המרכיבים הטכניים והחברתיים במערכות כאלה היא בעלת אופי מורכב של חוסר שיווי משקל (מעין נייח), הנובע מהמורכבות של הקמת תת המערכת החברתית, שיש לה דרגות חופש גדולות יותר בהשוואה למרכיב הטכני. עלייה בדרגות החופש מגבירה את הגמישות (היעילות) של מערכת סוציו-טכנית, אך במקביל מגבירה את חוסר הוודאות בהשגת תוצאת תפקודה (אי-יציבות). חוסר היציבות של מערכת סוציו-טכנית מתגבר למעשה על ידי התהליך הפנימי של ארגון עצמי, בניגוד לגישה הנורמטיבית המבוססת על ארגון וניהול הנחיה. בתנאים אמיתיים, הדבר מתבצע באמצעות תהליך ממוקד של תיאום (הרמוניזציה) של מטרות, פרמטרים ומקצבי תפקוד של המרכיבים הפעילים של המערכת בינם לבין עצמם ועם הסביבה החיצונית, אשר מבחינה מעשית מיושם על בסיס זרימת מידע מתמשכת (אינטראקציית מידע מבוקרת) בכל הרמות ההיררכיות של ניהול הייצור. המאפיין המובהק העיקרי של תפיסת המערכות הסוציוטכניות של העתיד, בניגוד למערכות הארגוניות והטכניות הקיימות, הוא נוכחות (בנוסף לתפקיד הניהולי) והדומיננטיות של תהליך תכליתי של ארגון עצמי, אופיו ומהירותו של אשר נקבע על פי מצב הסביבה. גישה מתודולוגית זו לסיווג של מערכות ייצור וכלכליות פותחת הזדמנויות חדשות לתכנון ארגוני של ארגונים (הנדסת מערכות ארגוניות), שכן היא מאפשרת בעתיד לעבור מתכנון ההנחיה של ארגונים לארגון עצמי של הייצור והכלכלה. מערכות באמצעות אינטראקציית מידע מבוקרת בתהליך אוטומטי ורב דיאלוג של נושאים בפתרון בעיות ניהול בקבוצה. כך משיגים פיתוח מסונכרן של החלטות בקרה (עיצוב) בזמן אמת, המבוסס על ראייה פרואקטיבית של התוצאה (לפי פ.ק. אנוכין). ההבדלים בין מערכות סוציו-טכניות למערכות ארגוניות-טכניות יבואו לידי ביטוי בבירור בתנאי המעבר מייצור סחורות המוני לכלכלה פוסט-תעשייתית, שבה את התפקיד השולט ממלאות היכולות והידע האינטלקטואליים של אנשי ארגון. שייכים להם "כרכוש", כלומר. להיות בלתי נפרד מאנשים גורמים בלתי מוחשיים (אמצעי) ייצור. יחד עם זאת, חשיבותם של גורמי ייצור מהותיים בהצלחת ארגונים תרד בהתמדה, תוך צמצום החשיבות של פונקציית הניהול (ההנחיה) ככזו. מאידך גיסא, חשיבותו של תהליך הארגון העצמי של נושאים כנשאי יכולות וידע אינטלקטואליים תגבר בהתמדה.

במקרה של ייצוג תהליך הייצור ו/או המיזם בצורת מערכת (חיה) מארגנת עצמית, משימות הארגון והניהול הופכות מסובכות עד כדי גיבושן ופתרונן מנגנון ניתוח/פורמליזציה מתאים לא יכול להיות מיידי. נחוש ומתעורר הצורך לפתח מתודולוגיה המכילה גישות, טכניקות ושיטות מיוחדות. זאת בשל העובדה שבמערכות ייצור אדפטיביות בעלות אלמנטים פעילים, מטרות, שיטות ואמצעים להשגתם נוצרים בתוך רמות ההיררכיה הניהולית, באופן עצמאי (אוטומטי) בהתבסס על מצב גורמים סביבתיים פנימיים וחיצוניים. זה מאפשר למערכות מתארגנות עצמית להתאים במהירות את המבנה שלהן לתנאים המשתנים של הסביבה החיצונית מבלי להפסיק לתפקד או לאבד שלמות, ליצור אפשרויות התנהגות אפשריות ולבחור באופטימלי, מה שהופך את התנהגותן לתכליתית, אך ניתנת לחיזוי גרוע. זה מסביר את הקשיים הידועים בתיאור ההתנהגות של מערכות אדפטיביות, שניתן לעשות באמצעות המודלים המתמטיים האסוציאטיביים שהוצגו לעיל של דינמיקה לא לינארית (סינרגטיקה) בצורה של תחזית של התפתחות ההתנהגות שלהן. תחזית כזו היא אובייקט מתמטי המשקף בצורה נאותה את מכלול המצבים של מערכת אמיתית (אובייקט/תהליך), היוצר את מרחב הפאזות של הדינמיקה שלה, שהתפתחותו נקבעת באופן ייחודי על ידי היסטוריית המצב/ההתנהגות הראשונית של האלמנטים הפעילים. של המערכת.

משימת המחקר היא למצוא מודלים מתמטיים בסיסיים (קודים גנטיים-תוכניות לפיתוח מערכת), המבוססים על ההנחות האופייניות ביותר לגבי תכונות האלמנטים הבודדים המרכיבים את המערכת וחוקי האינטראקציה ביניהם. ככלל, החוקים המאפשרים לחבר את המטרה המתהווה לצמיתות של תפקוד של מערכת ייצור אדפטיבית מורכבת עם האמצעים העומדים לרשותה אינם ידועים; לא ניתן לקבוע אותם על בסיס מחקר סטטיסטי או על בסיס התלות הארגונית, הכלכלית/תפקודית הנפוצה ביותר בפועל, שעל בסיסן ניתן לגבש תיאוריה יישומית של הנושא הנבדק וליישם מצב מצבי. גישה לניהול. במקרים אלו מובאת השערה מדעית וטכנית המאפשרת לפתח תפיסת מערכת ועל בסיסה ליצור מודל סימולציה דינמי רב רמות/רב שכבתי בסביבת מחשב מבוזרת, בעזרת אשר נלמדים דפוסי התפקוד של המערכת הנלמדת ואפשרויות אפשריות לפתרון בעיות אוטומציה של בקרה. במקרה זה, לא רק מרכיבי המערכת (ממרכיבים זמינים רבים) כאמצעי להשגת המטרה יכולים להשתנות מעת לעת, אלא גם הקריטריונים המשקפים את הדרישות וההגבלות, כמו גם את המטרות עצמן, אם הניסוח הראשוני שלהן עשה זאת. לא להוביל לתוצאה הרצויה או בלתי אפשרי ביסודו בשלב הראשוני של עבודות מחקר. טכניקת ניתוח זו משמשת במקרים שבהם למפתחי המערכת בשלב הראשוני של העבודה אין מספיק מידע על המערכת או המצב הבעייתי שנוצר בה, מה שמאפשר להם לבחור שיטות ניתוח איכותיות וכמותיות של ייצוג פורמלי של המערכת. מערכת ותהליך תפקודה, כדי ליצור מודלים נאותים שלהם (מתמטיים, אלגוריתמיים, אנלוגיים וכו'). תהליך מחקר/עיצוב המערכת מתבצע במספר שלבים עוקבים: זיהוי בעיות וקביעת יעדי/יעדי מחקר, פיתוח אפשרויות ומודלים של קבלת החלטות, הערכת חלופות וחיפוש פתרונות, יישומם, הערכת יעילות הפתרונות וההשלכות של יישומם, עיצוב מערכות ארגוניות להשגת יעדים מוגדרים. יישום שלם יותר של גישה זו מצריך יצירת כלים/מערכות לתכנון פתרונות אוטומטיים (CAD) בצורה של נהלי דיאלוג מיוחדים ו/או תוכניות יישום המיישמות את הפתרונות/אלגוריתמים שפותחו.

צריך לזכור תכונה חשובה של מודלים של מערכות ארגוניות אדפטיביות עם אלמנטים פעילים: בניסיון להבין את המאפיינים הבסיסיים של מודלים של מערכות כאלה, כבר החוקרים הראשונים ציינו כי, החל מרמה מסוימת של מורכבות, המערכת קלה יותר לייצור. להפעיל (לדוגמה, בצורה של מודל אנלוגי פיזי או דיגיטלי), להפוך ולשנות, מאשר להציג אותו עם מודל מתמטי פורמלי (F.E. Temnikov, 1971; V.N. Volkova, 1999). עם הצטבר ניסיון במחקר, פיתוח או טרנספורמציה (שחזור, ארגון מחדש) של מערכות כאלה, התבוננות זו אושרה, והתכונה העיקרית שלה התממשה - המגבלות היסודיות של תיאור פורמלי של מערכות מתפתחות ומתארגנות עצמית. התחשבות בתכונה זו כאשר מודלים מערכות כרוכה בצורך לשלב שיטות כמותיות פורמליות ושיטות חכמות ניתוח איכותי, המהווה את הבסיס לרוב המודלים ושיטות הניתוח והייצוג הפורמלי של מערכות מרובות גורמים מורכבות. כאשר נוצרים מודלים כאלה, ההבנה הרגילה שלהם, האופיינית למידול מתמטי ומתמטיקה יישומית, משתנה; גם הרעיון להוכיח את הלימותם של מודלים כאלה משתנה. כאשר נוצרים מצבים אמיתיים בהם קשה ניסוח פורמלי לחלוטין של הבעיה, ולא ניתן למדוד באופן כמותי את הרכב האלמנטים, הקשרים בסיסיים/מבניים ואת אופי/חוקי האינטראקציה ביניהם, מתבצעת פורמליזציה הדרגתית של המודל. , המהות שלו היא שימוש חלופי באינטואיציה ובניסיון של מומחים ושיטות לייצוג פורמלי של מערכות במצב ניסוי מכונה. גישה זו למידול מכונה של מערכות מרובות גורמים מורכבות משמשת בתנאים של אי ודאות ראשונית גדולה במחקר, פיתוח ותפעול של מערכות בקרה עבור מתחמים טכניים מורכבים ואובייקטים סוציו-אקונומיים. בתחילה הוא היה וולקובה V.N. (1999) המבוססת על הרעיון של מודלינג מבני-לשוני על ידי F.E. טמניקוב, אך לאחר מכן החל להתפתח ככיוון עצמאי. מושגים אלו מתחילים לשמש מודלים קוגניטיביים של מחברים זרים, בצורת המושג "כניסה חוזרת", שקרוב למושג "משוב", אך מדגיש את החשיבות של ארגון עצמי של מערכות עצביות של החיים. , אורגניזם בעל מודעות עצמית חלקית (לדוגמה, Edelman, 1985).

פורמליזציה הדרגתית היא מעין טכניקת ניתוח מערכת המשלבת שיטות לא פורמליות הנוחות לתפיסת המידע על ידי המוח האנושי, לבין ייצוגים צורניים וסמליים המאפשרים למשוך את הישגי התיאוריות המתמטיות ולהשתמש במחשבים. המאפיין הבסיסי של שיטת הפורמליזציה ההדרגתית הוא בכך שהיא מתמקדת בפיתוח רעיונותיו של החוקר לגבי האובייקט או תהליך קבלת ההחלטות, ב"גידול" הדרגתי של פתרון לבעיית הניהול. לכן, לא מדובר בבחירה חד פעמית של שיטות מידול, אלא בשינוי שיטות כאשר מקבלי ההחלטות (מפתחי מערכות) מפתחים רעיונות לגבי האובייקט ומצב הבעיה בכיוון של הגברת הפורמליזציה של מודל קבלת ההחלטות. באופן כללי, בבחירת שיטות מידול לקביעת ופתרון בעיות חדשות ביסוד עם אי ודאות ראשונית גדולה, מומלץ לקחת בחשבון את סיווג המערכות שפותחו בתורת המערכות ובניתוח מערכות לפי מידת הארגון ושיטות הייצוג הפורמלי שלהן. בפרט, אם ניתוח ראשוני של האובייקט הנחקר (תהליך או מצב בעיה) מראה שניתן להציג אותו בצורה של מערכת מאורגנת היטב, אז ניתן להשתמש בשיטות מודלים מהמחלקה האנליטית והגרפית; אם מנתח מערכות מגיע למסקנה שהאובייקט הנחקר שייך למערכות מאורגנות (דיפוזיות) בצורה גרועה, יש לפנות לשיטות מודלים סטטיסטיים. שיטות מיוחדותתחומי ידע יישומיים (כלכלה, סוציולוגיה וכו'); במקרה של ייצוג אובייקט כמחלקה של מערכות מתארגנות עצמית, יש להשתמש בשיטות של מתמטיקה בדידה (בעיקר ייצוגים גרפיים ותאורטיים עם אלמנטים של לוגיקה מתמטית), פיתוח שפות מידול וכלי אוטומציה של עיצוב על בסיסן. . טעויות בבחירת שיטות מידול בשלבים ראשוניים של הגדרת בעיית מחקר יכולות להשפיע באופן משמעותי על התקדמות העבודה או להוביל למבוי סתום כאשר לא מתקבל פתרון כלל. מכיוון שאף מומחה אינו יכול להכיר את שיטות המתמטיקה המודרנית לעומק מספיק, בתהליך של מחקר ועיצוב אובייקט יש צורך לערב, בנוסף למעצבים ועובדי ניהול של ארגונים, מנתחי מערכות (מהנדסי מערכות) ומתמטיקאים שיעזרו לסיווג את מצב האובייקט/בעיה הנחקר ולהסביר את התיאורטי הבסיסי את יכולות המנגנון המתמטי שנבחר למחקרו.

השלב הראשון בהליך הניתוח והפורמליזציה של המערכת הוא "תוחם" את המערכת מהסביבה על ידי פירוט מרכיביה כביכול (בצורה של ייצוג תיאורטי של קבוצות) בעת לימוד מרחב המצב של המערכת; לימוד "מדדי הקרבה" שלהם כדי לתת תוכן סמנטי (סמנטיקה) לקשרים שלהם ולשלב אותם לקבוצות/תת-מערכות (תת-קבוצות) בעת הצגת המבנה ותהליך התפקוד של המערכת. יחד עם זאת, המשימה היא לא "למנות" לחלוטין את המרכיבים והחיבורים של המערכת; הרכיבים הידועים כיום והקשרים ביניהם קבועים באמצעות השפה (מערכת הסימנים) ושיטות הדוגמנות שנבחרו. בשלב זה מוצו יכולות תורת הקבוצות המחייבות שימוש בשיטות פונקציונליות-גרפיות (לוגיות-סמנטיות) להצגת המערכת המעוצבת, בעזרתן משולבות האינטואיציה והניסיון של המפתחים ביצירה/קוגניטיבית. תהליך קבלת החלטות הנדסיות.

בשלב השני של מודל מערכות, בחיפוש אחר אפשרויות מקובלות לפתרון בעיית המחקר (במקרה שלנו, בעת ארגון השליטה במכלול של מערכות מכונות אוטומטיות - מסלולים אופטימליים למעבר אובייקטי עבודה בין מרכזי עיבוד אוטונומיים מותנים/ תאים מאוחדים למטריצה ​​טכנולוגית הומוגנית), מבוצע שילוב של אלמנטים של המערכת והקשרים שלהם, המוצג בצורה של תלות אנליטית אלמנטרית. על ידי שינוי המיפוי המתקבל, תוך שימוש בחוקי מבנה מבוססים (מקובלים) - פירוק, קומפוזיציה, חיפוש אחר מדדי קרבה במרחב המדינה וכו' - מתקבלים/מתקנים רכיבים חדשים, לא ידועים בעבר, קשרים, תלות, שיכולים לשמש כ- בסיס לקבלת החלטות, או להציע את הצעדים הבאים כדי להתאים את תיאור המערכת. במקרה זה, הדמיה (סוויפ) גרפית-אנליטית של המשתנים הנצפים של האובייקט הנחקר מציגה את הקשר הפונקציונלי-מבני/מערכתי שלהם, המיושם בזמן - Fs(t), שעל בסיסם עקרונות היסוד של בנייה, דפוסים של נחשפים התנהגות/שליטה ופיתוח של האובייקט/תהליך הדינמי הנחקר. השימוש המתחלף בשיטות של ניתוח ותצוגה איכותית (ויזואלית-פיגורטיבית, לוגית-סמנטית) וכמותית (פורמלית) של האובייקט הנחקר מאפשר לנו להתגבר על החסרונות של הגישה האנליטית המבוססת על השוואה מרחבית-זמנית של המרכיבים העיקריים חיבורים של האובייקט המתוכנן בסביבת המכונה הפעילה עם הצגת סולמות מדידה לאחר מכן כדי להשיג מודל סימולציה דינמי רשמי של המערכת המתוכננת ולכמת את האופטימליות של תפקודה.

במקרה זה נעשה שימוש במודלים של סימולציה בשל מורכבות אובייקט המודל ובהתאם לכך, הקושי או חוסר האפשרות לתאר את התנהגותו בצורה אנליטית (משוואות מתמטיות), שכן בעת ​​תיאור חלקים של אובייקט מורכב, השימוש במתמטיות שונות שיטות עם קריטריונים שונים או כיווני אופטימיזציה לא עקביים מנקודת מבט מתמטית נדרשות תיאוריות. מודלים של סימולציה מאפשרים שימוש בגישות ריבוי קריטריונים (עקביות) בתנאים של פשרה נתונה. הודות למאפיינים אלה, מודלים של סימולציה משמשים בהצלחה בפתרון בעיות בקרה רב קריטריונים כדי לבדוק חלופות שונות לפיתוח מצב בעיה. באמצעות ציון חלופות שונות להתנהגות של מודל דינמי, שינוי המבנה והקשרים שלו, ניתן לקבל מגוון של מצבים אפשריים של המערכת המודגם, אפיון התנהגותה והשלכות של החלטות ניהוליות מסוימות. השימוש בסימולציית מכונה כבסיס למערכות מידע ניהוליות (MIS) מאפשר, בתנאים מסוימים, ליצור מערכת תומכת החלטות אוטומטית לניהול ייצור תפעולי, אשר, לבקשת המפעיל, מסוגלת להפיק אוטומטית החלטות ניהול על בסיס על מצבים ובחירת המצבים האופטימליים ביותר. מודל הסימולציה מיושם בצורה של חבילת תוכנה מיוחדת המדמה פעילות של אובייקט אמיתי. הוא משיק במחשב תהליכים חישוביים בעלי אינטראקציה מקבילה, שבפרמטרים המרחביים-זמניים שלהם, הם אנלוגים לתהליכים אמיתיים המתרחשים באובייקט המדומה. ניתן לבצע סימולציה גם באמצעות קבוצה של תוכניות חישוב קונבנציונליות, שהדוגמה הפשוטה שלהן היא מעבד טבלה.

הליך הפורמליזציה של המכונה חוזר על עצמו באופן איטרטיבי עד שנמצא פתרון משביע רצון על ידי הערכת נכונות ההשתקפות בכל מודל עוקב של הרכיבים והחיבורים הדרושים להשגת המטרות. סביבת המכונה של הניסוי מאפשרת לצבור מידע על האובייקט הנחקר ולהשיג תצוגות של המצבים הרציפים של מערכת דינמית מתפתחת, תוך יצירת מודל הולם יותר ויותר של אובייקט, תהליך או תופעה אמיתיים, נחקרים או נוצרים. כתוצאה מכך, ניתן להשיג סט של אלגוריתמים הקשורים לוגית המשקפים באופן פורמלי את הקשר בין הרכיבים (המשאבים) לבין מטרות המערכת המתוכננת, אותם ניתן ליישם בסביבה האלקטרונית/זיכרון המחשב, ולאחר מכן להתבסס על אותם בדרך קיברנטית פשוטה ליצירת מודל מערכת דינמי דינמי מרחבי-זמני (דיגיטלי אנלוגי) רב רמות. במקרה זה, קיימת תצוגה אנליטית פורמלית של המערכת הנבדקת/תכננת, אך לא בצורה של נוסחאות ו/או משוואות מסורתיות (הרגילות לקיברנטיקה טכנית), אלא בצורה של שרשרת וירטואלית רב-ממדית של אלגוריתמים המחוברים על ידי זיכרון מחשב לדגם אנלוגי דיגיטלי יחיד; החוקר מקבל כלי המספק אפשרות לאוטומציה, ובהתאם, חזרה ונראות של תהליכי היווצרות המבנה והתפקוד של המערכת עם שינויים קבועים במטרות הראשוניות, בהרכב ובחיבורים של מרכיבי המערכת בתגובה מתמדת. תנאי סביבה משתנים. משימת המחקר של בניית מערכת אלגוריתמים זו (לדוגמה, קביעה/בחירה אוטומטית על ידי מערכת מכונה של מסלולים אופטימליים לתנועת זרימות חומר לאורך מטריצה ​​טכנולוגית מבוזרת) היא להגביל בהדרגה את מגוון הפתרונות האפשריים: בהתחלה, יש צורך להוציא את כל האפשרויות שאינן עומדות בערכי הגבול של קריטריוני היעילות/אופטימליות המקובלים, ואז יש לשקול את האפשרויות הנותרות, המאפשרות לנו לבחון מהותית את תחום הפתרונות האפשריים ולבחור את העדיף (אלטרנטיבי) מהם. הקריטריונים להערכת האיכות והיעילות של הארגון והניהול במקרה זה הם ההרמוניה של היחסים המרחביים-זמניים של מרכיבי המערכת והסינכרוניות של תפקודם, בהתאמה.

בשלב הסופי של הליך הפורמליזציה נפתרת בעיית בניית סביבת מידע למידול האובייקט/תהליך הנחקר, המיושמת מבחינה מעשית באמצעות כלי המחשוב המבוזרים שהוצגו לעיל והקוגניטיביים. גרפיקה ממוחשבת , המשקף בצורה נאותה את הידע של מומחים על האובייקט הנחקר (עיצוב) בצורה טבעית, כלומר, מכיוון שהם נוצרים במוחו של סובייקט חושב (מומחה לנושא) בצורה של דימוי-סכמה סמנטי מושגי. גרפיקה קוגניטיבית נוצרת בצורה של גרף שרירותי או התפתחות אנלוגית פונקציונלית-גרפית מרחבית-זמנית של אובייקט או תהליך אמיתי, וצריכה לגרום להפעלה מהדהדת של סכמות-תמונות סמנטיות קוהרנטיות (הרכבים עצביים) בזיכרון של אדם-מכונה. מפעילי מערכת (CAD). הצורך ליצור טכנולוגיית מידע כזו לתמיכה אינטלקטואלית נובע, קודם כל, מהעובדה שקבלת החלטות במערכות ניהול ארגונים תעשייתיים קשורה לעתים קרובות למחסור בזמן: עדיף לקבל לא את ההחלטה הטובה ביותר, אלא בתוך מסגרת הזמן הנדרשת, שכן אחרת ייתכן שכבר לא יהיה צורך בהחלטה הטובה ביותר. לכן, לעיתים קרובות יש לקבל החלטה בתנאים של מידע לא שלם (אי ודאות או אפילו חוסר), ויש להבטיח את היכולת, במהירות האפשרית, לקבוע את המידע המשמעותי ביותר לקבלת החלטות והאובייקטיבי ביותר. העדפות העומדות בבסיס הפעולה הזו. על מנת לסייע בהצבת משימה בזמן קצר יותר, ניתוח יעדים, קביעת אמצעים אפשריים, בחירת המידע הנדרש (אפיון התנאים לקבלת החלטה והשפעה על בחירת הקריטריונים וההגבלות), ובאופן אידיאלי לקבל ביטוי המחבר את המטרה עם האמצעים, ייצוגי המערכת משמשים, הדמיית מכונה ומידול קוגניטיבי. בנוסף לכך, בעזרת כלים אלו ניתן להבטיח אינטראקציה והבנה הדדית בין מומחים מתחומי ידע שונים העוסקים בהצבה ופתרון בעיות של ארגון וניהול ייצור היי-טק מודרני, בהן יש צורך לקחת לקחת בחשבון מספר הולך וגדל של גורמים בעלי אופי מגוון שהם נושא למחקר בתחומי ידע שונים. בתנאים אלה, אדם אחד אינו יכול לקבל החלטה בבחירת הגורמים המשפיעים על השגת מטרה, ואינו יכול לקבוע את היחסים המשמעותיים בין מטרות ואמצעים. לכן, כל צוות החוקרים חייב להשתתף בכך, כמו גם אנשי הארגון, המורכבים ממומחים מתחומי ידע שונים, שביניהם יש צורך לארגן אינטראקציה והבנה הדדית, ובעיית קבלת ההחלטות הופכת לבעיה. של בחירה קולקטיבית של מטרות, קריטריונים, אמצעים ואפשרויות להשגת המטרה, כלומר. הבעיה של קבלת החלטות קולקטיבית (V.N. Volkova, 2006).

המתודולוגיה המוצעת לניתוח ותיאור צורני של מערכות דינמיות תוך שימוש בשיטות וכלים מפותחים לתצוגה גרפית-אנליטית חזותית של אובייקטים ותהליכים מורכבים מאפשרת לחדור אל המהות העמוקה של תופעות כלכליות מורכבות, בדרך כלל נסתרות ומבוטאות באופן מרומז, ולתרגם תת-מודע סובייקטיבי. שיפוט (אינטואיטיבי) לתוך שפה פורמלית קפדנית שיטות מחקר אובייקטיביות ומדידות כמותיות. באופן מיוחד, הטכניקה הזוומנגנון האוטומטים הסלולריים המוצגים לעיל יכול לשמש בהצלחה עבור סימולציה של מודלים של טרנספורמציות מבניות ופריסה, ארגון עצמי ותפקוד יעיל של קומפלקס של מערכות מכונות אוטומטיות על ידי יצירת אפשרויות לארגון מרחבי-זמני של האלמנטים הפעילים שלהן, ובחירת על בסיס זה פתרונות טכניים וארגוניים-טכנולוגיים מיטביים, תוך התחשבות בהגבלות מקובלות.

הניסוח של הבעיה המתמטית של ארגון השליטה במכלול של מערכות מכונות אוטומטיות בתנאים של ניסוי מודל במחשב מורכב מבחירה מתמשכת של תת-קבוצה מסוימת של קבוצה מוגבלת של אלמנטים של קומפלקס של מערכות מכונות והן. שילוב מרחבי-זמני בייצור ובתהליך הטכנולוגי של עיבוד מוצרים שונים במינימום זמן. הפירוק המרחבי-זמני של הייצור והתהליך הטכנולוגי של עיבוד מוצר באמצעות קומפלקס של מערכות מכונות (Process) - P(t) מתואר על מרחב הפאזה של מצביו על ידי קבוצה של תהליכים/פעולות אלמנטליות של עיבוד המוצר - R(t) = (r i (t)), תהליכי תפקוד אלמנטריים של מערכות אוטומטיות של מכונות - A(t) = (a i (t)) והפונקציות היסודיות הדרושות ליישום שלהן - F(t) = (f i (ט)). הנקודות המוצגות על ידי שבבים צבעוניים במרחב הפאזה כזמן בדיד Δt הן פעולות טכנולוגיות אלמנטריות של עיבוד מוצר - t n, אשר, בתהליך של חיפוש אחר הפריסה האופטימלית של מערכות מכונות, משולבות לתהליכים טכנולוגיים אלמנטריים באמצעות מודלים וריאנטים של מודלים מבניים- קשרים פונקציונליים/פרמטריים, הערכה כמותית של אופטימיותם ודירוגם לפי הקריטריון של משך הזמן הקצר ביותר של התהליך הטכנולוגי - T c → min (איור 3.5).

אורז. 3.5. מודלים של מבנה תהליך עיבוד המוצר

בחירת הרכב התהליכים הטכנולוגיים היסודיים/פעולות עיבוד המוצר כחלק מתהליך הייצור והטכנולוגי מתבצעת על פי התנאים הבאים:

1. עוצמת המשאב הכולל/משך התהליך הטכנולוגי של עיבוד מוצר באמצעות קומפלקס של מערכות מכונות - P(t) או RAF(t)=(ri a i f i (t), Δt), כולל משך הזמן הכולל של אלמנטים רבים תהליכים הקשורים לעיבוד המוצר עם יחידות R (t)=(r i (t), Δt), קבוצה של תהליכים אלמנטריים להובלת מוצרים בין יחידות לאורך מסלולים נבחרים להובלת מוצרים באורך מסוים (אורך מסלול) - L (t)=(l i (t), Δt) וקבוצה של ציפיות בין-מבצעיות אינטראופציונליות - E x (t) = (e xi (t), Δt) צריכות להטות לערך המינימלי, כלומר:

2. עוצמת המשאב/משך התהליך היסודי של עיבוד מוצר על ידי יחידה - R(t), לרבות משך מכלול של פעולות טכנולוגיות אלמנטריות של עיבוד מוצר - (ri (t), Δt) תוך התחשבות ב- זמן ההתקנה/הסרה של המוצר (זמן התקנה והסרות מוצר - t הוא /t rm) והתאמה מחדש/קונפיגורציה מחדש של היחידה (t r), - צריכים להיות נוטים לערך המינימלי, כלומר:

3. עוצמת משאבים/משך תהליך היסוד של העברת/שינוע מוצר בין יחידות, הנקבע לפי אורך המסלולים שנבחרו להובלת מוצרים - L(t)=(l i(t), Δt) וכולל משך הביצוע. /זרוע הובלה של קבוצה של פעולות שינוע אלמנטריות - (l i (t ), Δt) תוך התחשבות בזמן הטעינה/פריקה של המוצר על המסוע/רובוקאר (העמסה/פריקה של מוצר t l /t ul), - צריכה להטות לערך המינימלי, כלומר:

4. ההפסדים המצטברים של משאבים וזמן עבודה אפקטיבי (פרודוקטיביות מופחתת) RMS עקב ציפיות בין-מבצעיות E x (t) = (e xi (t), Δt) צריכים להטות לערך מינימלי, כלומר:

היישום של הליך זה מתבצע על ידי התהליך היסודי של תפקוד מערכת המכונה/יחידה עד להשלמת מערך פעולות עיבוד יסודיות של המוצר באמצעות מצב סריקה מעגלי של מודולים/בלוקים (בלוק) של מודל המידע של המטריצה ​​הטכנולוגית - B n ויצירת ערוץ מידע נפרד של תקשורת בין אלמנטים - r f במרחב הבין מודולרי (מודל מידע של תוואי התנועה של חלק - נתיב תנועה), שדרכו מתקיים קשר זוגי (בינארי). שצוין בין קבוצת הפעולות הראשונית/נוכחית (t n) והאחריה (t n+1), שיכולה להתבצע על ידי אותה יחידה לאחר קונפיגורציה מחדש/התאמה מחדש שלה או יחידה אחרת שהפריסה שלה מתאימה לקבוצת פעולות (t n+ 1) ואינו דורש שינויים (איור 3.6).

אורז. 3.6. בחירת רצף של תהליכים/פעולות יסוד

בתהליך של חילופי מידע ועיבוד נתונים פרמטריים על ידי כל תהליך אלמנטרי של תפקוד מערכת המכונה/יחידה, כמו גם המודול של מודל המידע של המטריצה ​​הטכנולוגית המציג אותו, וקטור התקשורת של היחידה rf לוקח מיקום מכוון וסוגר את החוליה הבינארית של השרשרת הרב-ממדית של תצורות מבניות. השלמת שלב קומפוזיציה מלווה בקבלה, טרנספורמציה והעברה של מידע על תהליכים טכנולוגיים ויחידות יסוד לביצוע שלבי הרכבה הבאים.

על מנת לארגן באופן זמני פעולות עיבוד מקבילות ומקבילות ברצף במהלך ייצור בו-זמני של מספר מוצרים (לדוגמה, A, B, C וכו'), תהליך הטרנספורמציה (פירוק וסינתזה) של קבוצה של שרשרת רב-ממדית של אלמנטים טכנולוגיים. מתבצעים תהליכים המשתנים ללא הרף בזמן ובמרחב, והסנכרון הבא שלהם בצורה נפרדת. כפרמטר לסנכרון תהליכים אלמנטריים, נלקח זמן דיסקרטי כלל-מערכתי - Atn, הנקרא קוונטי מערכת או מחזור פעולה של קומפלקס מערכות מכונות אוטומטיות, לפיו היקף העבודה הכולל על עיבוד מוצרים /חומר מחולק לפעולות יסודיות רבות בעלות משך/עוצמת עבודה זהה או מרובה (איור 3.7).

אורז. 3.7. ציקלוגרמה של הדינמיקה של תפקוד מערכת מכונה

על ידי התבוננות בתנאי הסדר המרחבי-זמני של תהליכי עיבוד יסודיים רבים של מוצרים שונים, אנו מקבלים מודל מידע דינמי (IDM) של תפקוד סינכרוני של יחידות, המציג בצורה נאותה בצורה גרפית ויזואלית קשרים בין אלמנטים, כולל קשרים בינארים בין תהליכים/פעולות סמוכים של עיבוד המוצר. היווצרות ה-IMD, המשקפת ללא הרף את רצף הביצוע של תהליכים טכנולוגיים אלמנטריים רבים, מרמזת על משימה רב-משתנית של השילובים המרחביים שלהם וביצוע בזמן, עם בחירה אוטומטית של האפשרות האופטימלית לארגון מרחבי-זמני של תהליך דיסקרטי מורכב של הפקה מרובת נושאים. מודל קומפוזיציוני של פעולת קומפלקס של מערכות מכונות אוטומטיות הוא תהליך של היווצרות רב-שלבית של IMD ברמת אלמנטים וחיבורים בין-אלמנטים של תהליכים טכנולוגיים אלמנטריים ויצירתם על בסיס תצורות פריסה רב-ממדיות של אסוציאטיבי/רשת הקלד בסביבת מידע מחשב מבוזרת. הצורה הדו-ממדית של הפריסה מרמזת על שימוש במישור קואורדינטות מטריצת עם סידור אופקי של נתיבי טכנולוגיה ותחבורה לתנועה של זרימות חומר בתצורה משתנה. רמת הפיתוח הגבוהה ביותר של ייצור משולב ממוחשב כרוכה בסידור רב-מפלסי של מערכות מכונות, המכסה/ממלא את כל חלל הייצור התלת-ממדי ומתוכנן בצורה של חלקים רב-קומתיים עם ענפי פריסה אנכיים, המבטיחים בין- תנועה ברמה (חלוקה מחדש) של זרימות החומר כדי לייעל את הדינמיקה של תהליך הייצור.

בתהליך של יצירת סביבת מכונה מבוזרת רב-ממדית של מידול קומפוזיציוני, יש ליצור תהליכים יסודיים של עיבוד מוצר ותפקוד מערכת המכונה/הרכבה כאובייקטים דינמיים/מתמטיים אוטונומיים אוטונומיים או סוכני מידע אינטליגנטיים עם מודל תגובתי/פרואקטיבי. של התנהגות (בטרמינולוגיה של מערכות מרובות סוכנים), אשר הם מייצגים קישורים דינמיים מקומיים בסיסיים של מערכת בקרה מבוזרת, תוך קביעה/בחירה עצמאית של אלגוריתם לשליטה בתהליכים/אגרגטים יסודיים סמוכים על ידי ציון התצורות המבניות הבינאריות שתוארו לעיל (איור. 3.8).

אורז. 3.8. מערכת בקרה אסוציאטיבית רב/מרובה סוכנים

כתוצאה מהשילוב/סינתזה בתהליך ההרכבה של שני תהליכים אלמנטריים i-1=1, i=2 על ידי יצירת קשרים ישירים ומשוב בין אלמנטים באמצעות מערכת תקשורת מידע שפותחה במיוחד, תת-מערכת (רב-קוטבית) לשליטה בבינארי. נוצרת היווצרות מבנית, שהתרשים הפונקציונלי שלה מוצג באיור 3.9.

אורז. 3.9. דיאגרמת בלוקים של שליטה בהיווצרות קומפוזיציה בינארית

בתרשים המוצג באיור 3.9, Wi הוא פונקציית ההעברה או אלגוריתם הבקרה של תהליך האלמנט ה-i - r i a i f i (t); אלגוריתם W pi(i-1) של חיבור ישיר או השפעה על תהליך האלמנט ה-i; אלגוריתם W oi(i-1) למשוב או השפעה על תהליך האלמנט ה-i; x i - פרמטרי קלט (השפעת קלט) של התהליך ה-i; y i הם פרמטרי הפלט של התהליך ה-i. ההליך לתיאור רשמי של התהליך המתמשך של סינתזה של תהליכים אלמנטריים לתצורות בינאריות אסוציאטיביות רב-ממדיות מחייב פיתוח של שפת תכנות מוכוונת סוכן (קומפוזיציה מבנית-לוגית/SLK), אשר אמורה להבטיח את השלמות והדיוק של התיאור של ההרכב הרב-שכבתי של אלמנטים, חיבורים בין אלמנטים ודפוסי תפקוד כלליים של מערכת המכונה, וגם מחזורי עיבוד מוצרים. בסופו של דבר, מערך התהליכים של תפקוד מערכת מכונה וביצוע תהליכים טכנולוגיים חייב להתאים למערכת של מודולי מידע פעילים לא מכוונים של מרחב המודלים המטריצות, המיושמים בסביבת מידע ממוחשב מבוזרת (CAD), שעליה תת-קבוצה של מודולים מכוונים מייצרים באופן רציף, במצב אוטומטי, גרסאות של פתרונות הנדסיים-טכניים (Tsarev A.M., 1997). ניתן להעריך את האיכות והיעילות של התוצאות/פתרונות שהתקבלו בכל שלב של סינתזת האופטימיזציה, עד לרמת היחסים הבינאריים בין אלמנטים, בהתבסס על עקרונות/קריטריונים של שלמות והרמוניזציה של תהליך התפקוד של משולבת. מערכת ייצור.

3.4. מודל מתמטי של מערכת ייצור אדפטיבית דו מימדית/מישורית

מערכת ייצור ניתנת להגדרה (RMS) בגרסתה הפשוטה ביותר מרמזת על סידור מטריצה ​​במישור של יחידות עיבוד, נתיבי טכנולוגיה ותחבורה. במקרה זה, התנועה לאורך נתיבי התחבורה של המטוס מתבררת כמשתנה, בהתאם למצב הנוכחי של המערכת ולקריטריונים לייעול השליטה של ​​ה-RMS כולו.

כדי לפתח מודל מתמטי של מערכת ייצור אדפטיבית משולבת דו מימדית (מישורית), נעשה שימוש בגישות שונות, הנקבעות על פי הקריטריונים שלפיהם העבודה מותאמת. אחת השיטות העיקריות היא מודלים באמצעות מכונות מצב סופי, פטרי נט או רשתות פטרי צבעוניות, או שימוש ב"רשתות פטרי צבעוניות זמניות".בבעיות שבהן נלקחים בחשבון קריטריוני ייצור ומדדי שוק, שיטת הניתוח ההיררכי (Analytical Hierarchical תהליך/AHP). כאשר לומדים את ההתנהגות של RMS כמערכת דינמית מורכבת, אתה יכול להשתמש במודל סימולציה של אירועים דיסקרטיים. ראשית, אנו יכולים להתייחס למערכת זו כדטרמיניסטית, כלומר, כל פרמטרי הזמן של מעברים, תחבורה ועיבוד ייחשבו כנתונים ונקבעים. ניתן להכניס גורמי אי ודאות למודל הדטרמיניסטי הבנוי על ידי החלפת פרמטרים דטרמיניסטיים בהתפלגויות הסתברות.

בואו ניקח בחשבון את RMS במישור בצורה של דיאגרמת מטריצה ​​המוצגת באיור. 3.10 (דוגמה). כל תחנת עיבוד S ij , i = 1,N , j = 1,M ,

מסוגל לבצע פעולות מסוימות r k בזמן t k , k = 1,K , וכדי לעבור לביצוע פעולה חדשה r p לאחר הפעולה r q דורש התאמה מחדש, שלוקחת זמן tr pq . ניתן להמשיך בעיבוד של החלק בכל תחנת עיבוד אחרת, עבורה יש להגדיר את התחנה החדשה לפעולה הנדרשת r m (ייתכן שהיא כבר מוגדרת לפעולה מסוימת זו, ואין צורך בהתאמה מחדש). הזמן שלוקח להעביר חלק מתחנת S ij לתחנה S uv הוא פרופורציונלי למרחק לאורך נתיבי תחבורה מלבניים, כלומר

T (ij)(uv) = α * (|i - U| + |j ​​​​- v|) i,u = 1,N , j,v = 1,M .

אורז. 3.10. ערכת מטריצה ​​של RMS מישורית (N=4, M=3).

הזמן המושקע בעיבוד כל חלק מרגע כניסתו לאזור העיבוד ועד לסיום ויציאה מ-RMS מורכב ממרווחי הזמן הנדרשים להובלה לתחנה הפנויה הראשונה S ij, התאמה מחדש של התחנה לפעולה הראשונה r k, ביצוע הפעולה. t k, בחירת תחנה S uv לביצוע הפעולה הבאה r m (אולי זו תהיה אותה תחנה), תנועת החלק לתחנה S uv בזמן T (ij)(uv) = а*(|i - u| + | j-v|), התאמה מחדש של תחנת S uv לביצוע פעולות rm במהלך זמן ההחלפה tr km . תחנת ה-S uv נבחרה תוך התחשבות בזמן ההחלפה ותחבורה. הקריטריון לא יהיה בהכרח הכמות המינימלית בזמן הבחירה, שכן במרווח הזמן שבו נחשב תהליך ייצור ה-RMS עשויים להיות "מסלולים" אופטימליים שאינם מסופקים על ידי אלגוריתמים "חמדנים", כלומר, בחירה בכל אחד מהם. תנועה כאופטימלית.

שים לב שקידוד הקואורדינטות של תחנות עיבוד נדרש רק כדי להמחיש את המרחק בין תחנות המיוצגות על ידי מדד ההאמינג. בעתיד נעבור לייצוג המטריצי של הרשת, המסורתי לדגמי רשת. הקודקודים של רשת RMS יהיו תחנות העיבוד Si, i = 1,N. אז למטריצת ההובלה תהיה צורה של מטריצת TT בגודל (NxN):

כאשר tt ij הוא זמן התחבורה מתחנה Si לתחנה Si.

באופן דומה, באמצעות מטריצת המעבר TR, עבור כל תחנה נגדיר מרווחי זמן למעבר מפעולה אחת לאחרת.

כאשר tr ij הוא זמן מעבר התחנה מפעולה r i לפעולה r i.

זמן הביצוע של הפעולות מוגדר על ידי מטריצת SR בגודל (NxK)

כאשר t ij הוא זמן הביצוע של הפעולה r i בתחנה S i.

ניתן להניח אותה הנחה לגבי זמני הביצוע של פעולות בתחנות שונות, מה שמצמצם את המודל למודל RMS המורכב מיחידות עיבוד זהות. ואז המטריצה ​​SR תהפוך לווקטור SR=(t 1 ,t 2 ,...t k).

דגם רשת RMS

מודל הרשת הוא גרף לא מכוון שלם, שקודקודיו הם תחנות S; . ניתן לתאר את רשת התחבורה RMS כ-NT =< S, E, TT>, כאשר S הוא קבוצת התחנות, E הוא קבוצת הקצוות של הגרף השלם, TT הם משקלי הקצוות המוקצים לזמני התחבורה המתאימים. אבל המשימה היא לא רק למצוא " הדרך הכי קצרהדרך רשת" הידוע בתורת הגרפים. שיטות לפתרון הבעיה של מקסום הזרימה דרך רשת בצורה המסורתית אינן מתאימות למערכת המתוארת, בשל העובדה שברשת RMS, מסלולים חלקיים עשויים לכלול לולאות (ביצוע פעולות באותה תחנה, כלומר, מעבר עם זמן תחבורה אפס, אבל עם זמן מעבר לא אפס), ניתן לעבור כל קודקוד מספר פעמים, כלומר, מחזורים מותרים. יתרה מכך, אותו מסלול, כשהוא עובר ברצפים שונים (הדבר אפשרי עקב הימצאות מחזוריות), ייתן עלויות זמן שונות (איור 3.11).

אורז. 3.11. דגם רשת תחבורה RMS

במקרה זה, מספר הפעולות K ומספר התחנות N, במקרה הכללי, הם בלתי תלויים.

המסלול המוצג באיור 3.11 מדגמן את רצף הפעולות הבא (טבלה 3.1):

טבלה 3.1

פעולות

דגם סימולציית RMS

עסקאות מווסתות את הפרטים העוברים דרך ה-RMS. תורים או מאגרים המדגימים מלאי בין-מבצעי מוכנסים למודל רק על מנת לקבוע את עוצמת זרימת הקלט של חלקי עבודה שבהם RMS לא יתמודד עוד עם העיבוד.

אלגוריתם בחירת התחנה הבאה

מצב התחנה בזמן t מתואר על ידי הטפול הבא:

S i:< k i .f i ,w i >

k i הוא מספר הפעולה שעבורה תחנה זו מוגדרת, K ≥ k; ≥ 1

f i - האם חלק (0/1) נשלח לתחנה זו מתחנה אחרת

w i - זמן עד לסיום הפעולה

q i — סימן למצב המתנה לתחנה פנויה או מעבר (0/1).

התחנה הבאה נבחרת על סמך מידע על המצב של כל שאר התחנות.

האלגוריתם לחיווט חלק באמצעות RMS מורכב מהשלבים הבאים.

Ш1. החלק הכלול ב-RMS הולך לתחנת S il

f i1:=0 (התחנה לא שמורה לפעולה הבאה)

p:=0 (מספר הפעולות שהושלמו)

מצב תחנה S i1 =<1, 0, t 1 >

Ш2. מעובד בזמן t 1. p:=p+1.

(אולי במהלך פרק הזמן הזה חלקים הגיעו גם לתחנות אחרות)

מצב תחנה S i1 =<1, 0, 0 >

Ш3. בחר את התחנה הבאה.

כל התחנות ה"לא מסודרות" מושוות. (f j =0)

בזמן t 1, תחנה S j נחשבת למתאימה אם זמן התחבורה לתחנה זו חורג מהזמן להשלמת הפעולה בתחנה זו בתוספת זמן המעבר לפעולה הנדרשת).

S j: tt i0,j > w j + tr k j 2 (3.1)

מכל התחנות העומדות בתנאים אלו, נבחרת התחנה עם זמן ההובלה הקצר ביותר אליה.

S j0: min j tt i1,j,

אם עבור כולם אי השוויון (3.1) לא מתקיים, כלומר, ∀ j = 1,N tt i0,j< w j + tr k j 2 то минимальное опережение

min j (w j + tr k j 2 - tt i0,j)

מושווה לזמן ההחלפה של תחנת הבחירה S i1:

אם tr 12< min j (w j + tr k j 2 - tt i0,j), то выбирается переналадка без переноса детали, иначе выбирается станция, обеспечивающая минимальное время ожидания

S j0: min j (w j + tr k j 2 - tt i1,j)

במהלך הזמן tw = w j0 + tr k j0 2 - tt i1,j0 החלק נשאר בתחנה המקורית. תחנת S i1 אינה זמינה "להזמנה" במהלך פרק זמן זה, כלומר, f i1 =1.

S i1 =

אם נבחרה תחנת היעד S jo, הפרמטר שלה f j 0ניתן ערך של 1 כדי שתחנות אחרות לא ישלחו יותר את החלקים שלהן.

S j0 =

Ш4. בדיקת סיום העיבוד.

אם (עמ'

שימו לב שהאסטרטגיה לבחירת התחנה הבאה בשלב Ш3 יכולה להיבנות בצורה שונה. לדוגמה, אתה יכול לסבך את ההליך על ידי חישוב מספר מהלכים קדימה, ובאופן אידיאלי עבור כל פעולות K. גישה זו תוביל לשימוש בעקרונות תכנות דינמיים ותיחקר עוד יותר.

בכל רגע של זמן המערכת מתוארת לפי המצבים של כל K תחנות S j = , K ≥ i ≥ 1.

הזמן שמבלה החלק במערכת, המעובד ברצף התחנות i 1, i 2, ..., i K, יהיה

כאשר t r הוא זמן הביצוע של הפעולה ה-rth,

d r הוא זמן ההשהיה הכפוי (הערך tw מחושב בעת בחירת התחנה הבאה),

tt i r ,i r+1 - זמן תחבורה מהתחנה הראשונה לתחנה i r+1

בעת עיבוד זרימת הקלט של חלקים, חלק מהתהליכים מבוצעים במקביל, מה שלא מאפשר לבטא באופן אנליטי את זמן העיבוד של M חלקים, גם אם מרווחי הזמן בין הגעת החלקים לאתר מצוינים במדויק. נדרש לבנות מודל סימולציה המבוסס על עקרונות הפעולה של מערכת מרובת סוכנים, שבה סוכנים זהים מקיימים אינטראקציה עם מטרה משותפת - למזער את זמן העיבוד של חלקים נכנסים.

תיאור התהליך למידול סימולציה.

M חלקי עבודה מגיעים לקטע RMS, הכולל N תחנות, (M >> N). מצוינים מטריצת ההובלה TT, מטריצת ההחלפה TR ומשכי הפעולה. כל תחנה בוחרת באופן עצמאי את התחנה הבאה עבורה, על סמך מידע על מצב המערכת כולה. (יישום מערך התחבורה עדיין אינו בבחינה ולא נקבעו מגבלות קיבולת).

מודל הסימולציה שנבנה יאפשר לקבוע את התנהגות המערכת בהתאם לפרמטרים שצוינו, לבסס את הקשר בין פרמטרים שאינם קשורים במפורש במודל המתמטי ובאלגוריתם בחירת התחנות.

אפשרויות להכללת המודל.

1. הכנסת תחנות עיבוד מסוגים שונים.

2. הכנסת אי ודאות לגבי זמן הפעולות (t i ± Δt i), זמן הובלה (t j ± Δt ij). זה יסבך את אלגוריתם הבחירה בגלל העמימות של השוואת ערכי זמן שצוינו על ידי התפלגויות הסתברות, אך המבנה הכללי של המודל יישאר זהה.

3. אילוץ של מערכת התחבורה, כלומר התחשבות ברשת עם תת גרף של הגרף השלם. כדי לעשות זאת, די לאסור על כמה חיבורים על ידי הגדרת זמן הובלה "אינסופי".

4. הזן פלטים אפשריים של חלקים מהמערכת לפני סיום עיבוד מלא, המדמה פלט של חלק פגום.

5. להכניס הגבלות על קיבולת מערך ההובלה: הגבלת מספר יחידות ההובלה, איסור תנועה בקצוות מנוגדים של המסלול וכו'.

המתודולוגיה והכלים המדעיים של חקר המערכת המתוארים בפרק זה מהווים את הבסיס למידול ניסיוני/מכונה של הדינמיקה של תפקודם של אובייקטים מורכבים ומספקים הזדמנות לארגן ניהול יעיל של ייצור משולב בהייטק, באמצעות אוטומציה של התכנון של טרנספורמציות מבניות ופריסה של מערכת ייצור אדפטיבית וסינתזה פרמטרית של המרכיבים הבסיסיים של תהליכים עסקיים המיושמים בפלטפורמת הטכנולוגיה הגמישה שלה. העקרונות המוצגים של אינטלקטואליזציה ואלגוריתמי בקרה לייצור רובוטי/בלתי מאויש עשויים להיות שימושיים לשיפור התיאוריה והמתודולוגיה של ניהול פעילויות ליבה בארגונים תוך שימוש בסוגים ושיטות מסורתיים של ייצור רציף, אצווה ויחידה; בפיתוח גישות חדשות לארגון תנועה/קונפיגורציה מחדש של זרימות חומרים ברשתות/מערכות לוגיסטיות של מפעלים תעשייתיים ושרשרות אספקה ​​משולבות של רכיבים בהתאם לתכנית הייצור, אלגוריתמים לניהול קונפיגורציה מחדש של מערכות מחשוב מיקרו-מעבדים המבוססות על מידע מעורפל וכו'. 83.

התפתחויות מודרניות בכיוון זה קשורות גם לשילוב של טכנולוגיות מידע מתקדמות סביב מחזור החיים של מוצרי הארגון, המושלמות על ידי אסטרטגיות ארגוניות וניהוליות חדשות הקשורות לתמיכה בתהליכי החיים של הארגון עצמו, מה שמבטיח יותר תקשורת יעילההמחלקות והשירותים שלה, שיתוף פעולה הדוק עם שותפים, אינטראקציה מהירה עם לקוחות. הרעיון הזה של שילוב מחשבים רב מימדי עומד בבסיס הרעיון שפותח על ידי V.B. Tarasov ואחרים, הרעיון של MetaKIP, המבוסס על שימוש בצורות אסוציאטיביות של ארגון עבודה קולקטיבית שחשבנו עליהן קודם - רשתות ווירטואליות, טכנולוגיות רשת טלקומוניקציה ומערכות בינה מלאכותית, המשמשות כלים לבניית MetaKIP. לפיכך, היישום של הרעיון של אינטגרציה ממוחשבת של ייצור אינו מוגבל לייצור היי-טק מקומי או למפעל בודד. כיום היא מתפתחת בהצלחה בקנה מידה רחב יותר בארגונים ארגוניים משולבים, אשכולות טריטוריאליים, תעשיות ומתחמי תעשייה כגישה אוניברסלית לייעול עלויות התפעול בעת ביצוע פעילויות עסקיות הקשורות הן להפקה והן לעיבוד של חומרי גלם (נפט וגז, אשכולות כימיים ואחרים) ועם הפיתוח והייצור של מוצרים עתירי מדע ברמה עולמית (לדוגמה, הקמת הקונסורציום האירופי AIRBUS Industries, המייצרת איירבוס A-310 וכו'; הכוחות המשותפים של אפל וסוני כאשר עובדים על פרויקט Powerbook; השותפות של AT&T, Marubeni Trading Co ו-Matsushita Electric Industrial Co בעת תכנון מחשב (מחברת) Safari וכו').