Старение компьютерных моделей

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева — КАИ Старение компьютерных моделей Шарафеев И. Ш., д.т.н.

Рассматриваются задачи продления жизненного цикла существования модели и возникающие при этом проблемы, связанные со старением; анализируется эволюция предмета исследования, как объективный источник воздействия на текущее состояние модели, порождающий девиацию функциональных возможностей модели от текущего состояния организационно-технических условий предмета исследования.

Общее описание предмета исследования. В данной статье рассматриваются модели, проектируемые для систем автоматизации технологического назначения, моделирующие производственные функции конструкторов, технологов, экономистов, нормировщиков и т. д. Под старением в данном случае понимается неспособность модели решать текущие задачи в изменившихся производственных условиях в полной мере — как при первоначальном ее функционировании. В качестве противопоставления старению рассматривается гомеостазис модели, отодвигающий процесс старения и продлевающий жизненный цикл существования модели. Гомеостазис модели достигается проведением комплекса аналитических процедур и разработкой инструментальных средств, обеспечивающих приведение функциональных возможностей модели к текущим задачам предмета исследования в изменившихся организационно-технических условиях.

По природе своего происхождения, старение возникает вследствие несоответствия (устаревания) представлений (информации и знаний), заложенных в модель, от измененного текущего состояния организационно-технических условий производственных рабочих мест. Какие видоизменения могут иметь место на производственных рабочих местах? Эти видоизменения могут касаться любых видов производственных ресурсов: материальных, технических, людских и т. д.

Анализ этих видов ресурсов осуществляется с учетом специфики того или иного производственного процесса: основного, вспомогательного, обслуживающего или управляющего. Каждая конкретная модель, спроектированная по подобию определенного предмета исследования, манипулирует определенными видами ресурсов в определенных производственных процессах. Постепенное старение модели, в определенный критический момент, может привести к прекращению жизненного цикла существования модели (ЖЦСМ), т. е. к ее утилизации (УМ). Для предотвращения этого процесса модель должна располагать инструментальными средствами, позволяющими видоизменять заложенные в нее представления. Видоизменения представлений включают в себя следующие процедуры: ввод новой информации или новых знаний; корректировку имеющейся информации или имеющихся знаний; удаление имеющейся информации или имеющихся знаний. И все это при условии оперативного выполнения этих процедур, в условиях значительных объемов изменений, о количественных критериях оценки которых будет сказано ниже. Эти видоизменения могут иметь отношение, как к структуре, так и к содержанию модели, что имеет принципиально значение. Выполнение этих процедур может быть осуществлено двумя способами: силами Разработчика или силами Пользователя.

Помимо этого следует отметить еще одну особенность. Если модель располагает определенными инструментальными средствами, позволяющими привести внутреннее содержание модели в соответствие с изменившимися организационно-техническими условиями предмета исследования, то она и в этом случае не застрахована от старения. То есть процесс старения модели — это вполне естественный и неизбежный процесс. Что здесь имеется ввиду?

Модели систем автоматизации технологического назначения ориентированы на решение различных задач технологической подготовки производства. Подготовка производства — это, по своей сути, планирование (плюс моделирование) производственных процессов: определение необходимых ресурсов в нужном количестве и нужного качества; планирование доставки конкретных ресурсов к конкретным рабочим местам, в конкретный промежуток времени, в конкретном количестве; моделирование различных трудовых процессов во времени и в пространстве (в виде технологических процессов); определение способов контроля результатов производственного процесса; диспетчирование производственного процесса; реинжениринг производственного процесса (поиск и осуществление новых, более рациональных форм организации производства).

На организацию работ в подготовке производства определенное воздействие оказывает рыночный спрос и рыночная конкуренция. Это воздействие вынуждает искать новые способы организации производственных процессов, что, в свою очередь, может привести к существенной реорганизации, выражающейся в техническом переоснащении, перемещении людских ресурсов и изменении профессиональных требований, пересмотре форм организации и управления, и т. д. В настоящее время в подготовке производства, используемый математический аппарат (а именно он является основой моделей подобного рода) в основной своей массе представлен уравнениями регрессии, основанными на применении различных методов статистического анализа, например посредством многофакторного корреляционного анализа, которые выявляют истину только в массе наблюдений, в отличие от функциональных зависимостей — истинных всегда.

Одним из требований для проведения корреляционного анализа является однородность статистической совокупности в качественном и количественном отношениях [1, стр. 3]. После проведения определенных реорганизационных мероприятий, однородность некоторых статистических совокупностей может быть нарушена. Поэтому, вследствие выявления новых однородных групп в образовавшейся неоднородной статистической совокупности, определенные изменения претерпевает математический аппарат, представляющий собой множество уравнений регрессии. Вполне естественно, что это должно найти свое отражение в эксплуатируемых на предприятии моделях. Что происходит в этом случае? Если модель достаточно сложная (с множеством взаимосвязанных логических связей, со сложной иерархической структурой), а модели подобного рода относятся к этому классу сложности, то после определенного объема корректировок модели, в модели появляются так называемые «заплатки». Эти «заплатки» могут сильно поломать первоначальную структуру модели. В худшем случае, по старой структуре будет невозможно описать видоизмененный предмет исследования, а это говорит о неизбежности утилизации модели. В конечном счете, придется разрабатывать принципиально новую модель, что может потребовать значительных временных и финансовых ресурсов, которые, в свою очередь, просто могут быть не найдены.

Поэтому, гибкость модели — это весьма актуальный атрибут.

В широком смысле под гибкостью модели будем подразумевать — способность моделирования динамики предмета исследования, в более узком — наличие в модели средств доступа к информационной базе и к базе знаний, и способов более оперативного (менее затратного по временным ресурсам) проведения работ по обширным изменениям модели. Динамика предмета исследования может иметь различную природу и различную широту охвата, что в широком понимании вынуждает рассматривать подобные модели в плоскости искусственного интеллекта. Широта, глубина осознания и практической реализации искусственного интеллекта столь велики, что, безусловно, неподвластны решению в рамках одного научно-исследовательского направления, поэтому ограничимся понятием «эволюции предмета исследования». То есть динамика предмета исследования — это вполне естественный процесс эволюции, которая может быть объектной (в случае эволюции определенного объекта) или процессуальной (в случае эволюции некоторых процессов, осуществляемых определенными объектами). Однако мы знаем, что эволюция, включающая в себя значительные объемы изменений — это уже революция (научно-техническая).

Для моделей подобного рода революционным является, например, смена поколений вычислительной техники, влекущая за собой использование совершенно новых алгоритмических языков, в результате чего приходится полностью перепрограммировать модель, затрачивая при этом большие объемы ресурсов времени и финансовых ресурсов. В организации нормирования труда, революционным началом для моделирования также является смена нормативной базы. Таким образом, в виду неизбежности эволюции предмета исследования, в данном случае предметом исследования является производство, вытекает неизбежность старения различных производственных моделей.

Неизбежность старения моделей, предназначенных для автоматизации принятия технологических решений можно аргументировать и следующим образом. Формально, с точки зрения производства, модели подобного рода являются интеллектуальной оснасткой, создаваемой для эксплуатации на рабочих местах инженеров. Их назначение, так же, как и назначение технологической оснастки — повышение производительности труда и обеспечение требуемого качества выполняемой работы. С внедрением в производство новых технологических процессов происходит вполне закономерное изменений технологической оснастки, параллельно с которой претерпевает определенные изменения и интеллектуальная оснастка.

Производство, как таковое, может иметь два толкования: непосредственное изготовление определенной продукции (как один из этапов полного комплекса работ, выполняемого на предприятии); комплекс взаимоувязанных процессов (основных, вспомогательных, обслуживающих, управляющих) осуществляемых для изготовления определенной продукции на предприятии в целом. Рассматривая производство, как комплекс процессов, имеющих место в производстве, его можно представить следующей четверкой:

основные процессы (осуществляемые при непосредственном производстве определенной, коммерциализуемой продукции);

вспомогательные процессы (осуществляемые для обеспечения основных, обслуживающих и управляющих процессов всеми необходимыми ресурсами);

обслуживающие процессы (осуществляемые для обеспечения нормальных условий труда при выполнении основных, вспомогательных и управляющих процессов);

управляющие процессы (регламентирующие выполнение основных, вспомогательных и обслуживающих процессов в соответствии с целевыми установками предприятия).

Рис. 1 Опорные точки эволюции предмета исследования SS — предмет исследования; Str — структура; Con — содержание Каждый из этих процессов имеет свою структуру и свое содержание. На основании этого опорные точки предмета исследования, подверженные эволюции можно представить, как показано на рис. 1.

Формально, условие эволюции можно представить следующим образом:

(1)

где: — предмет исследования (от subject of the study) в момент времени «t», характеризуемый определенным множеством информации и знаний; - предмет исследования в момент времени «t+1», также представляющий собой определенное множество информации и знаний. Попробуем определить критерии, определяющие переход от эволюции (научно-технической) к революции (научно-технической), которую в дальнейшем будем называть критическим периодом. Для этого сформулируем, математически, цикл существования модели: в проекции (с точки зрения) временнымх ресурсов и в проекции финансовых ресурсов. Однако в начале, для наглядности, представим переходы от одного периода к другому периоду жизненного цикла существования модели, как показано на рис. 2 и на рис. 3.

Рис. 2 Периоды жизненного цикла существования модели в условиях отсутствия средств обеспечения гомеостазиса В процессе эволюции (см. рис. 2) модель плавно (и главное — монотонно) наращивает свои функциональные возможности. После критического периода наступает период инволюции, характеризуемый снижением потенциала функциональных возможностей, неминуемо приводящий к утилизации модели. Так можно охарактеризовать ситуацию «Эволюция — Кризис — Инволюция — Утилизация», когда модель не оснащена инструментальными средствами обеспечения гомеостазиса.

На рис. 3 представлена совершенно иная ситуация «Эволюция — Кризис — Эволюция». Мы видим, что критический период сглаживается и плавно переходит в период эволюции другого уровня.

Рис. 3 Периоды жизненного цикла существования модели в условиях наличия средств обеспечения гомеостазиса Главным критерием смены периодов жизненного цикла существования модели является трудоемкость работ (со стороны Разработчика модели), связанных с приведением функциональных возможностей модели к реальным (измененным) организационно-техническим условиям рабочих мест. модель автоматизация жизненный цикл Временныме ресурсы существования модели. Период жизненного цикла существования модели можно представить с.о.:

(1)

где: — время жизненного цикла существования модели, мес.;

— время выполнения анализа предмета исследования, мес.;

— время проектирования модели, мес.;

— время отладки модели, мес.;

— время, затрачиваемое на коммерциализацию модели, мес.;

— время, затрачиваемое на корректировку модели по результатам опытной эксплуатации, входящее во время коммерциализации модели, мес.;

— время, затрачиваемое на мониторинг модели, мес.

Если время, необходимое для корректировки модели не превышает времени на коммерциализацию, тогда эту ситуацию можно охарактеризовать, как эволюционный период существования модели, в противном случае — как критический период существования модели. Отметим для большей ясности, что время коммерциализации модели является временем нахождения Разработчика и Заказчика в договорных условиях во время внедрения модели в организационно-технические условия предприятия Заказчика. Т.о.:

(2)

(3)

где — эволюция модели,

— критический момент времени модели.

Финансовые ресурсы существования модели. Эти ресурсы будем рассматривать на промежутке времени коммерциализации модели на одном предприятии. Общие финансовые ресурсы на протяжении всего жизненного цикла существования модели, безусловно, будут представлять собой их совокупность по всем предприятиям. Т.о., с точки зрения финансовых ресурсов можно записать следующее:

(4)

где — величина рыночной цены модели, руб.;

— затраты Разработчика, связанные с выполнением мероприятий по коммерциализации модели (заработная плата, покрытие всех налоговых отчислений, амортизация основных фондов), руб.;

— доходы, затрачиваемые на перспективное развитие, руб.

Если затраты, связанные с выполнением корректировок модели не превышают фонды отнесенные к перспективному развитию, тогда эту ситуацию можно считать эволюционным периодом существования модели, в противном случае — критическим периодом существования модели.

(5)

(6)

где — затраты, связанные с выполнением корректировок модели, руб.

Обобщая вышесказанное, периоды жизненного цикла существования модели могут быть представлены с.о.:

Эти обобщения могут иметь частные случаи, а именно:

где — критический период жизненного цикла существования модели чисто по временным ресурсам;

— критический период жизненного цикла существования модели чисто по финансовым ресурсам.

Таким образом, мы выявили, что сглаживание критических периодов в эволюционные периоды возможны двумя путями: повышением производительности труда Разработчика, для оперативного проведения работ по осуществлению соответствия (тождественности) состояния модели текущему состоянию производства; увеличением величины прибыли, позволяющей без ущемления заработной платы или других финансовых потреблений коллектива Разработчика проводить нужные изменения в модели. В первом случае необходимо выработать политику повышения производительности труда Разработчика, во втором — политику увеличения прибыли. Концепция политики увеличения прибыли очень сильно зависит от условий рынка сбыта товаров и услуг и, в частности, от покупательной способности потенциального Покупателя, что делает эту политику не столь зависимой от усилий Разработчика. В этой статье речь пойдет о концепции политики повышения производительности труда Разработчика.

Концепция политики повышения производительности труда Разработчика. Акцент на повышение производительности труда не подразумевает использование различных средств механизации и автоматизации, хотя и они, безусловно, способствуют повышению производительности труда, но это вполне понятно и относится к разряду очевидных решений. Здесь речь пойдет о принципиально новых решениях. Но, в начале, следует оговориться о некоторых общих понятиях, способствующих более широкому пониманию сути проблемы. Для этого рассмотрим понятие гомеостазиса.

Гомеостат это один из видов самонастраивающихся кибернетических систем. Первый гомеостат был создан английским ученым У. Р. Эшби (Уильям Росс Эшби). Гомеостат моделирует интересное свойство поведения живых организмов — гомеостазис, т. е. возможность поддержания некоторых величин, например температуры тела, в физически допустимых границах путем реализации вероятностных процессов управления [2, стр. 35]. В системах автоматизации технологического назначения под гомеостазисом модели будем подразумевать — способность модели адекватно воспроизводить динамически изменяющиеся организационно-технические условия предмета исследования. Это в узком смысле, а в широком смысле, под гомеостазисом будем понимать — способность модели оперативно (своевременно) и адекватно видоизменяться одновременно с изменениями предмета исследования. То есть, если у У. Р. Эшби гомеостазис означал поддержание определенной величины (близкой к «const») некоторых параметров, являющихся комфортными для живых организмов, то в системах автоматизации технологического назначения, гомеостазис означает соответствующее изменение модели параллельно изменениям предмета исследования (близкое к полной тождественности).

Гомеостазис модели можно представить в виде следующего укрупненного технологического процесса: мониторинг предмета исследования; копирование текущего состояния предмета исследования во внутреннее содержание модели. В принципе, у живых организмов гомеостазис также предполагает мониторинг окружающей среды, изменения состояний которой и запускают механизм «вероятностных процессов управления». Принципиальное различие гомеостазиса моделей технологического назначения от гомеостазиса живых организмов заключается в следующем: модели технологического назначения копируют (т.е. воссоздают внутри модели) текущее состояние предмета исследования, т. е. окружающей среды модели (), а живые организмы копируют определенное внутреннее состояние (S), зафиксированное в нем определенным образом. Следовательно, в живых организмах гомеостазис управляется изнутри, а в системах автоматизации технологического назначения — снаружи.

Иными словами, если в живых организмах мы имеем дело с моделированием определенной статики (и поддержанием этой модели в равновесном состоянии), то в моделях технологического назначения — с моделированием динамики предмета исследования (и своевременным приведением внутреннего состояния модели к изменяющимся организационно-техническим условиям предмета исследования). Однако если живые организмы выполняют эту процедуру в автоматическом режиме, то модели технологического назначения это делают вручную, силами Разработчика и, по некоторому кругу задач — силами Пользователя модели.

В этой статье, для соблюдения условия (3), предлагается способ, обеспечивающий «баланс внутреннего и внешнего субъективизма». Что это такое? Соблюдение баланса внутреннего и внешнего субъективизма необходимо для своевременного продления жизненного цикла существования модели. Эффективность этого баланса обеспечивается за счет уменьшения трудоемкости разработки принципиально новой модификации модели. Для достижения этой цели необходимо наделить модель определенной самодостаточностью. Самодостаточность обеспечивается использованием в модели инструментальных средств только частично зависящих от инструментальных средств имеющихся на рынке сбыта товаров и услуг, имеющих особенность периодически сменяться или обновляться. Если рассматривать модель в общем, то, на определенном уровне абстракции — это взаимоувязанное множество представлений (информации и знаний) о предмете исследования или, еще более абстрактно — определенные отношения между представлениями о предмете исследования, т. е.:

(9)

где: М — формальное обозначение модели; R — формальное обозначение определенных математических действий (отношений);

— множество представлений () над которыми выполняются математические действия. Выражение «баланс внутреннего и внешнего субъективизма» по природе своего происхождения предполагает возможные изменения доли субъективизма. Рассматривая выражение (9) можно утверждать, что отношения представлений (правая часть выражения) не могут изменять величину субъективизма, т. е.

где: Sub — формальное обозначение субъективизм (от subjectivism). Истинность этого утверждения подтверждается тем, что эти отношения отражают определенные закономерности предмета исследования и некоторые, принятые при всеобщем согласии, условности, которые не зависят от воли Разработчика модели. Переменный субъективизм может иметь место только в части способов формализации этих отношений. Таким образом, баланс внутреннего и внешнего субъективизма предполагает определенный баланс способов формализации.

Какие способы здесь имеются ввиду?

Под способом формализации подразумеваются различные алгоритмические языки, имеющиеся на рынке сбыта товаров и услуг, которые в данном случае являются внешним субъективизмом по отношению к модели, ввиду их изменчивости независимо от модели. Внутренним субъективизмом являются языки собственной разработки, разработанные специально для данной модели, независимые (или, более корректно — менее зависимые) от общего рынка товаров и услуг. Что полезного можно извлечь от использования языков собственной разработки?

Допустим, мы формализовали часть функций модели с использованием собственного языка, тогда при смене программных средств перепрограммировать придется только оставшуюся часть алгоритма модели, оставляя неизменным фрагменты, написанные на собственном (внутреннем) языке. На практике все происходит следующим образом: разработчик разрабатывает свой алгоритмический язык, а на существующих алгоритмических языках описывает процедуру обработки этого языка. Тогда при появлении новых алгоритмических языков достаточно переписать программу обработки этого языка, что существенно снижает трудоемкость разработки новой модификации модели. Таким образом, собственный язык модели, балансируя в определенном соотношении его применения с имеющимися на рынке сбыта алгоритмическими языками, обеспечивает гомеостазис модели. В результате этого критические периоды в жизненном цикле существования модели сглаживаются в эволюционные протекания жизненного цикла. Представим, формально, баланс внутреннего и внешнего субъективизма выражениями:

(10)

(11)

(12)

(13)

где: Sub_in — внутренний субъективизм;

Sub_on — внешний субъективизм;

k_s — коэффициент пропорциональности, область допустимых значений которого находится в полуоткрытом интервале [).

Чем меньше значение «k^s», тем выше гомеостазис модели. В этом выражении, Sub_in можно назвать постоянной величиной формализма модели, а Sub_on — условно постоянной величиной (с точки зрения возможной смены алгоритмических языков на рынке сбыта).

На основании этого можно сделать следующее определение: баланс внутреннего и внешнего субъективизма — это определенное соотношение объема постоянной части формального алгоритма модели и его периодически (скачкообразно) изменяющейся условно-постоянной части. В выражении (12), область допустимых значений коэффициента пропорциональности k_s, определена больше нуля. Это сделано по причине того, что при k_s = 0, некоторые способы интеграции модели с другими моделями будут недоступны. То есть, для обеспечения возможной интеграции, модель должна включать в себя некоторую долю внешнего субъективизма, делающую модель понимаемой во внешней среде.

Научно-методической и эмпирической базой опыта, из которого были почерпаны основы для формулирования процессов старения модели, ее гомеостазиса, а также необходимости соблюдения баланса внутреннего и внешнего субъективизма, выступает система автоматизированного проектирования норм труда САПР НТ «NORMA» [4, 5] сформировавшаяся, к настоящему времени, на основе более 60-ти научно-исследовательских разработок.

Эта система имеет опыт разработки на трех поколениях вычислительной техники и опыт внедрения на более 50-ти предприятиях отечественных товаропроизводителей и товаропроизводителей ближнего зарубежья. В качестве примера собственного языка, обеспечивающего определенный баланс внутреннего и внешнего субъективизма модели, выступает табличный алгоритмический язык (ТАЯ), используемый в системе САПР НТ «NORMA» более 20-ти лет.

1. Сиськов В. И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. М.: «Статистика», 1975, 168 с.

2. Этуш Э. В., Этуш З. В.

Введение

в кибернетическое моделирование, М.: Энергия, 1971, 208 с.

3. Шарафеев И. Ш. Концепция моделирования систем автоматизации технологического назначения в организации нормирования труда (стр. 27−52). /Материалы международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в проектировании, производстве и испытаниях изделий машиностроения. Казань: Изд-во Казанского университета, 2004, 406 с.

4. Афанасьев А. К., Исмагилова Р. А., Шарафеев И. Ш. Система нормирования токарных, карусельных, токарно-револьверных, сверлильных, фрезерных и шлифовальных работ с использованием ЕС ЭВМ // Методические материалы ММ 1.4.1492.85 — М.: НИАТ, 1986.

5. Шарафеев И. Ш. Система автоматизированного проектирования норм труда операций механообработки с применением ПЭВМ. Межотраслевой научно-технический сборник «Технология», серия «Гибкие производственные системы и робототехника, Выпуск 6, 1991, стр. 77−81.

6. Шарафеев И. Ш., Закиров И. М. Расчет режимов резания и норм времени на основе концепции моделирования систем автоматизации технологического назначения. Казань. КГТУ-КАИ им. А. Н. Туполева, 2006