Концептуальная модель (КМ) производства.

Модель является базисом для построения прогнозирующей модели. В состав ее вхо­дит: совокупность эвристических правил на множестве факторов, оказывающих непосредственное или опосредованное влияние как на условия протекания процесса, так и на сам процесс. Факторы условно делятся на описатели и действия. Описателями названа группа факторов, характеризующих различные аспекты процесса. Действиями названы факторы, способные изменить состояние про­цесса. Однако следует отметить, что существует целый ряд факто­ров, однозначно не классифицируемых.

Каждое правило в общем случае представляет совой эвристи­ческую зависимость следующего вида:

Если <фактор-1> = <значение-1> И <фактор-2> = <значе-ние-2> И..

Тогда <фактор - следствие) = (увеличивается/уменьшается)

ДОСТОВЕРНОСТЬ (число из диапазона 0...100>

Каждому такому правилу приписывается некоторый вес (число в диапазоне 0... 100), означающий степень уверенности экспертов в реальном существовании и действенности данного правила. Кон­кретные веса всех правил в модели определяются методом опроса экспертов и уточняются в процессе отладки модели и эксплуата­ции системы.

Последними из рассматриваемых компонентов КМ производст­ва являются показатели стабильности факторов-описателей, изме­ряемые числом из диапазона 0... 100 и показывающие, какой про­цент от начального уровня будет составлять уровень данного фак­тора в конце периода прогнозирования при отсутствии всех влия­ющих воздействий. Так, значение стабильности 80% означает, что уровень данного фактора к концу прогнозируемого периода будет составлять 80% уровня в начале периода при отсутствии всех вли­яющих воздействий.

Для формализации знаний о процессе за основу взята модель, описанная выше. Все правила делятся на два типа: повышающие и понижающие уровень фактора-следствия. Если правила сгруппи­ровать по факторам-следствиям, то получим пакеты правил, явля­ющиеся подмоделями исходной модели и описывающие динамику одного конкретного фактора в зависимости от других факторов. Примером пакета правил может служить совокупность правил, влияющих на ритмичность работы подсистемы сборки агрегатов.

Для выполнения операций увеличения и уменьшения необходи­мо каждому фактору поставить в соответствие непрерывное или дискретное множество значений. В системе в качестве метрики для всех факторов выбран непрерывный интервал 0... 100. Такое шка­лирование легко воспринимается экспертами как естественная (процентная) шкала. Однако экспертам-авторам знаний и экспер­там-пользователям (поставщикам исходной информации) зачастую бывает удобно пользоваться лингвистическими значениями типа «мало», «много», «около...» и т. д. Для манипулирования подобны­ми значениями предложено строить функции принадлежности на том же универсальном множестве [0, 100].

При прогнозировании развития ситуации по одному из факто­ров (т. е. при учете одного пакета правил), как уже было сказано выше, существуют причины, повышающие уровень данного факто­ра, и причины, понижающие его уровень. В связи с этим в систе­ме использован механизм порождения гипотез двух типов: гипоте­зы о повышении уровня данного фактора и гипотезы о понижении его уровня. Каждая гипотеза во время своего возникновения (при условии наличия причин, порождающих эту гипотезу) имеет сте­пень своей истинности, зависящую от степени выполнения порож­дающих причин, т. е. степени «срабатывания» данных правил. Зна­чения истинности вырабатываются на непрерывной шкале [0, 1]; 0 - абсолютно ложно, 1 - абсолютно истинно.

Например, существует правило, что выход из строя линии ме­ханической обработки (без наличия резервных мощностей) умень­шает выход собранных агрегатов в подсистеме сборки агрегатов, причем достоверность этого правила равна 60%. Пусть далее в ка­честве исходной информации задано, что уровень выхода из строя одной из линий механической обработки равен 70. Тогда будет по­рождена гипотеза об увеличении уровня ситуации, связанной с уменьшением выхода собранных агрегатов со степенью истинности

60070/100(%)=42%=0,42.

Для вычисления итогового прогнозируемого уровня в системе используются две формулы учета гипотез. Первая формула эквивалентна формуле условной вероятности Шортлиффа, с ее помощью осуществляется пересчет итогового прогнозируемого уровня для гипотез, повышающих уровень данного фактора:

С=С₀+е*(100-С₀) (7.1)

Здесь Со — текущий уровень (из интервала [0, 100]); е — степень истинности очередной гипотезы (из интервала [0, 1]); С — резуль­тирующий уровень (из интервала [0, 100]).

Аналогично для гипотез, понижающих уровень данного факто­ра, используется формула

С=С₀*(1-е) (7.2)

Как видно из приведенных выше формул, они не взаимно сим­метричны в том смысле, что в зависимости от порядка, в котором эти две формулы применяются, результат будет различным. Для учета этой асимметрии все связи из пакета правил, повышающие уровень данного фактора, «активизируются» раньше связей, пони­жающих его уровень. Таким образом, в начале порождаются все гипотезы о повышении (и действует формула (7.1)), затем — все гипотезы о понижении (и действует формула (7.2)).

Итак, каждый пакет правил имеет четыре компонента: 1) пра­вило, отражающее самодинамику фактора-следствия (стабиль­ность); 2) группу правил, порождающих гипотезы об увеличении уровня фактора-следствия; 3) группу правил, порождающих гипо­тезы об уменьшении уровня фактора-следствия; 4) два правила, содержащих формулы учета гипотез (7.1) и (7.2).