Методы и средства сопряжённого взаимодействия автономных интеллектуальных систем распределённого управления ресурсами предприятия
Автор: Ларюхин В.Б.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Методы и технологии принятия решений
Статья в выпуске: 2 (48) т.13, 2023 года.
Бесплатный доступ
Анализируется проблема многоуровневого управления ресурсами крупных предприятий и связанные с ней ограничения каскадного подхода, реализуемого в современных автоматизированных системах управления. Отмечается, что каскадный подход приводит к задержкам в процессах управления, росту сложности управления и значительным расхождениям между планами на разных уровнях управления, срывам сроков и выходу за бюджеты заказов. Предлагается распределённый подход, который предполагает создание автономных интеллектуальных систем управления ресурсами подразделений, формирующих стратегические планы и ведущих оперативное управление; сетевое сопряжённое взаимодействие указанных систем для согласования и синхронизации планов по событиям, поступающим в реальном времени. Разработан метод создания распределённых автономных систем управления ресурсами предприятий. Показана возможность реализации подхода в рамках цифровой экосистемы на базе сетецентрической платформы с вертикально-горизонтальными взаимодействиями указанных систем. Представлены результаты разработки и внедрения подхода на промышленных предприятиях по проектированию, производству и эксплуатации высокотехнологической продукции, требующей раздельного позаказного планирования и учёта. Обсуждаются перспективы развития подхода для формирования цифровых двойников отраслевых цепочек кооперации предприятий.
Многоуровневые системы, распределённый подход, стратегическое планирование, оперативное управление, сетецентрическая платформа, автономные интеллектуальные системы, цифровые двойники, управление проектами, управление производством
Короткий адрес: https://sciup.org/170199746
IDR: 170199746 | DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-2-254-273
Список литературы Методы и средства сопряжённого взаимодействия автономных интеллектуальных систем распределённого управления ресурсами предприятия
- Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems. In Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems: New Findings and Approaches; Kahlen, F.-J., Flumerfelt, S., Alvesm, A., Eds.; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2017; p.85-113.
- Barricelli B., Casiraghi E., Fogli D. A Survey on Digital Twin: Definitions, Characteristics, Applications, and Design Implications. IEEE Access 2019, 7, 167653-167671.
- Shen Z., Wang L., Deng T. Digital Twin: What It Is, Why Do It, Related Challenges and Research Opportunities for Operations Research. 2 February 2021, p.53. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3777695.
- Skobelev P. Towards Autonomous AI Systems for Resource Management: Applications in Industry and Lessons Learned - Proceedings of the 16th International Conference on Practical Applications of Agents and Multiagent Systems (PAAMS 2018), Toledo, Spain, 20-22 June, 2018. Advances in Practical Applications of Agents, MultiAgent Systems, and Complexity. LNAI 10978, Y. Demazeau et al. (Eds.). Springer, Switzerland. P.12-25. DOI: 10.1007/978-3-319-94580-4_2.
- Galuzin V., Galitskaya A., Grachev S., Laruchkin V., Novichkov D., Skobelev P., Zhilyaev A. The Autonomous Digital Twin of Enterprise: Method and Toolset for Knowledge-Based Multi-Agent Adaptive Management of Tasks and Resources in Real Time - Mathematics, 2022, 10(10), 1662. - MDPI AG, Switzerland. -https://doi.org/10.3390/math10101662
- Лада А.Н. Применение мультиагентных технологий в транспортной задаче с временными окнами и несколькими пунктами погрузки / П.О. Скобелев, В.В. Сазонов, А.Н. Лада, И.В. Майоров // Управление большими системами (электронный журнал). 2016. №64. - С. 65-80
- Zhilyaev A. Ontology-based open multi-agent systems for adaptive resource management / P. Skobelev, A. Zhi-lyaev, V. Larukhin, S. Grachev, E. Simonova // Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. - 2020. - P. 127-135.
- Zhilyaev A.A. Application of Multi-agent Technology in the Scheduling System of Swarm of Earth Remote Sensing Satellites / P.O. Skobelev, E.V. Simonova, A.A. Zhilyaev, V.S. Travin // Procedia Computer Science. 2017. Vol.103. P.396-402.
- Грачев С.П., Жиляев А.А., Ларюхин В.Б., Новичков Д.Е., Галузин В.А., Симонова Е.В., Майоров И.В., Скобелев П. О. Методы и средства построения интеллектуальных систем для решения сложных задач адаптивного управления ресурсами в реальном времени. Автоматика и телемеханика, 2021, № 11, C. 30-67.
- Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах. Автоматика и телемеханика, 2003, №1. C.177-185.
- Лазарев А.А., Гафаров Е.Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. М.: Изд-во МГУ, 2011.
- Lada A. A Solution to the Subtask of Initial Distribution of Transport Resources in a Special Optimization FTL Transportation Problem in Real-time Using the Hungarian Algorithm / A. Lada & P. Skobelev // Indian Journal of Science and Technology. - Vol 9(12), March 2016. - pp.1-8.
- Coulouris G. F., Dollimore J., Kindberg T. Distributed systems: concepts and design. - Pearson education, 2005.
- Schneeweiss C. Distributed decision making. - Springer Science & Business Media, 2012.
- Ransikarbum K., Pitakaso R., Kim N. A Decision-Support Model for Additive Manufacturing Scheduling Using an Integrative Analytic Hierarchy Process and Multi-Objective Optimization. Appl. Sci. 2020, 10, 5159. https://doi.org/10.3390/app10155159.
- Bendul J.C., Blunck H. The design space of production planning and control for industry 4.0 - Computers in Industry - Volume 105, February 2019, Pages 260-272.
- Gorodetsky V., Laryukhin V., Skobelev P. Conceptual Model of Digital Platform for Enterprises of Industry 5.0 // I. Kotenko et al. (Eds.): Proceedings of the 13th International Symposium on Intelligent Distributed Computing IDC 2019, 7-9 October 2019, Saint-Petersburg. Intelligent Distributed Computing XIII. IDC 2019. Studies in Computational Intelligence, vol 868. - Springer International Publishing, Switzerland, 2020. P.35-40. ISBN 978-3030-32257-1. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32258-8_4. First Online - 02 October 2019.
- Ларюхин В.Б., Скобелев П.О. Цифровая экосистема управления производственной кооперацией предприятий в реальном времени по организации поставок высокотехнологичной продукции // В сборнике: Системы управления полным жизненным циклом высокотехнологичной продукции в машиностроении: новые источники роста. Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции. Москва, 21 апреля, 2021. С. 133-137.