Հայաստանի ատենախոսությունների բաց մատչելիության պահոց = Open Access Repository of the Armenian Electronic Theses and Dissertations (Armenian ETD-OA) = Репозиторий диссертаций Армении открытого доступа

Моделирование сложных систем методом стохастических вычислений

Агаджанян, Рубен Борисович (2018) Моделирование сложных систем методом стохастических вычислений. PhD thesis, Институт проблем информатики и афтоматизации.

[img]
Preview
PDF (Thesis)
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial.

Download (2121Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF (Abstract)
    Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial.

    Download (753Kb) | Preview

      Abstract

      На практике, управление сложными производственно-экономическими системами в ряде отраслей осуществляется на основе нормативных требований и показателей, устанавливаемых соответствующими органами надзора, контроля качества и другими регулирующими организациями. Оценка стабильности подобных систем и прогнозирование устойчивости их функционирования с точки зрения соответствия нормативным отраслевым требованиям является первостепенной задачей для многих предприятий и организаций. Особенностями этих систем являются многообразность их структуры, стохастичность поведения их компонент, наличие объектов с большим числом характеристических признаков и сложных многопараметрических связей между звеньями, динамичность изменения и многокритериальность оценки состояния системы, наличие обратных связей в разных звеньях системы управления и т.д. Задача анализа и выявления нарушений функционирования в звеньях сложных систем представляет собой длительный и трудоемкий процесс, прежде всего из-за необходимости исследования и идентификации большого числа взаимосвязанных случайных ключевых параметров и оценки их воздействия на работоспособность системы в целом. Для проведения соответствующих исследований в настоящее время используются разные методы и подходы, зависящие в первую очередь от предметной области и специфики задач. Большинство решений, реализованных в существующих программных продуктах управления и контроля работы сложных производственно - экономических систем представляют собой технологические инструменты для протоколирования фактов обнаружения нарушений, проведенных исследований, результатов выполненных корректирующих и превентивных действий. Эти учетные данные вводятся пользователями и компетентными специалистами в систему с помощью предусмотренных соответствующих электронных форм. На основе этих данных системы генерируют различные аналитические отчеты и протоколы по выполненным процедурам и проведенным изменениям. Однако, уровень автоматизации обнаружения, распознавания типов нарушений и принятия решений по проведению адекватных корректирующих и превентивных действий все еще не достаточен для удовлетворения требований пользователей этих систем. В связи с этим, в настоящее время задача автоматизации процессов идентификации случайных несоответствий и определения адекватных корректирующих и превентивных действий является актуальной. Для получения более обоснованной оценки стабильности сложных систем и прогнозирования их устойчивости необходимо принять во внимание целый ряд факторов, среди которых можно перечислить: структура системы и ее компонент, ключевые параметры, функциональные признаки объектов системы, отображение входных параметров в выходные показатели и другие. Основными проблемами в рассматриваемом классе систем являются разработка методов и алгоритмов обнаружения несоответствий ключевых показателей их нормативным значениям, определение причинно-следственных связей между объектами, классификация несоответствий и принятие решений на основе установленных правил. Указанные задачи являются особенно актуальными для предприятий таких отраслей, как фармацевтическое производство, здравоохранение, пищевая промышленность и многих других, в которых предъявляются жесткие требования к соблюдению нормативных стандартов производства продукции. Для оценки ключевых параметров производственно-экономических систем применяются различные методы, такие как аналитические методы, моделирование, методы эмпирических оценок, методы проб и ошибок, статистические методы, стохастические вычисления и другие. Выбор конкретного метода зависит от типов параметров и метрик его оценки. В фармацевтической промышленности одним из основных международных отраслевых стандартов является “Надлежащая производственная практика GMP (Good Manufacture Practice)”. При этом, для организации мониторинга производственных и управленческих процессов компаний на соответствие стандарту GMP широко используется система качества CAPA (Corrective and Preventive Actions, корректирующие и превентивные действия). Проблемам исследования сложных производственно – экономических систем и разработке программного обеспечения контроля функционирования этих систем посвящено много работ ведущих специалистов в области стратегического и оперативного менеджмента и информационных технологий. Ведутся исследования по моделированию производственных и управленческих процессов, автоматизации системы мониторинга и повышению качества продукций компаний. Разрабатываются программные комплексы, предназначенные для мониторинга всего цикла производственных и управленческих процессов. В научном плане проводятся семинары, конференции, выпускаются журналы, посвященные данной тематике. Все это доказывает, что имеется большой научный и практический интерес к исследованиям и разработкам по данной тематике. Целью работы являются проектирование стохастической модели сложных систем и разработка программного обеспечения управления стабильностью их функционирования. Достижение данной цели предполагает решение следующих задач: Исследование методов управления стабильностью сложных стохастических систем. Построение модели обнаружения случайных отклонений ключевых параметров (показателей) от нормативных значений и определения состава и последовательности проведения корректирующих и превентивных действий (CAPA). Разработка метода классификации случайных несоответствий и алгоритма динамического построения базы данных эмпирической выборки. Разработка программного обеспечения управления стабильностью сложных стохастических систем. сложные стохастические системы и методы управления их стабильностью; алгоритмы классификации объектов на основе метрических параметров и перекрестного контроля значений признаков объектов эмпирической и контрольной выборок; метод оценки погрешности в алгоритмах классификации случайных несоответствий. В диссертационной работе использованы методы математического моделирования стохастических систем, теория вероятностей и случайных процессов, теория множеств, методы системного анализа, теория и методы построения информационных систем. Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем: Разработана модель управления стабильностью стохастических систем, основанная на применении процедур CAPA и эмпирической выборке, представляющей собой отображение множества входных показателей ключевых параметров в классы корректирующих и превентивных действий. Разработан метод динамического определения эмпирической выборки и ее модификации путем оценки степени погрешности классификации вектора значений признаков объектов. Предложен алгоритм эффективного управления системой путем контроля параметров объектов, обнаружения и классификации случайных несоответствий на основе заданных метрик и данных из эмпирической выборки. По результатам исследований, полученных в диссертационной работе, разработано программное обеспечение автоматизации процесса управления стабильностью сложных стохастических систем. Практическая значимость работы. Разработанная математическая модель может быть использована в реализации и построении программной системы управления процедурами CAPA для различных задач и областей применения. Разработанные методы и алгоритмы ориентированы на решение комплекса практических задач контроля ключевых показателей и управления стабильностью сложных стохастических систем. На основе метрических алгоритмов и эмпирической выборки разработаны методы программного обнаружения несоответствий и их классификации. Практические примеры проектирования программного обеспечения управления процедурами CAPA для ряда областей, в частности здравоохранения, фармацевтики и инженерного обслуживания показывают практическую ценность результатов исследования и принятых решений. Внедрение разработанного программного обеспечения позволило значительно сократить: Текущие расходы за счет автоматизации процесса контроля стабильности и применения адекватных процедур по предотвращению ее нарушения. Количество фактов нарушения стабильности функционирования системы в следствие проведения предупреждающих действий. Степень достоверности результатов. Достоверность полученных результатов данной диссертационной работы подтверждается многократными испытаниями и внедрениями разработанного программного обеспечения на конкретных предприятиях. На защиту выносятся следующие основные положения: Модель управления процедурами CAPA в сложных стохастических системах, включающая в себя процессы идентификации случайных несоответствий и источников их возникновения и метод определения корректирующих и превентивных действий на основе классификации объектов и их ключевых показателей. Методология построения и дальнейшей адаптации эмпирической выборки объектов и соответствующих классов для последующей идентификации несоответствий. Метод контроля показателей объектов, включающий в себя функции формирования исходных данных, регистрации текущих значений параметров контролируемых объектов и идентификации несоответствий. Метод и семейство алгоритмов классификации обнаруженных несоответствий на основе стохастических вычислений их близости к элементам и кластерам эмпирической выборки. Разработанное программное обеспечение управления стабильностью сложных стохастических систем как инструмент оперативного контроля и принятия решений по проведению процедур CAPA. Սույն ատենախոսությունը նվիրված է բարդ ստոխաստիկ համակարգերում կայունության ղեկավարման պրոցեսների ուսումնասիրմանը և ծրագրային համակարգի մշակմանը, որը թույլ է տալիս իրականացնել ուղղիչ և կանխարգելիչ գործողություններ արտադրական գործընթացներում։ Ներկայացված են մշակված բարդ ստոխաստիկ համակարգի մոդելը, օգտագործված հիմնական դասակարգման ալգորիթմները, ստեղծված ծրագրային համակարգը և նրա միջոցով ստացված արդյունքները: Գործնականում բարդ արտադրա-տնտեսական համակարգերի ղեկավարումը մի շարք ոլորտներում ձևավորվում է նորմատիվ պահանջների և ցուցանիշների հիման վրա, որոնք սահմանվում են վերահսկիչ մարմինների, որակի վերահսկողության և այլ կարգավորող կառույցների կողմից: Նման համակարգերում կայունության գնահատումը, նորմատիվ կանոններին և պահանջներին բավարարելու տեսակետից հանդիսանում է առաջնային խնդիր մի շարք ձեռնարկությունների համար։ Դիտարկվող համակարգի առանձնահատկություններն են` համակարգի կոմպոնենտների ստոխաստիկ վարքագիծը, մեծաքանակ բնութագրիչ հատկանիշներով օբյեկտների առկայությունը և բարդ տիպի կապերը համակարգի օբյեկտների մինչև։ Ատենախոսության նպատակն է հանդիսանում բարդ համակարգերի ստոխաստիկ մոդելի հետազոտումը և նախագծումը, ինչպես նաև ավտոմատացման ծրագրային համակարգի մշակումը նման համակարգերում կայունության ղեկավարման համար։ Աշխատանքի նորույթը կայանում է հետևյալում` Մշակված է բարդ ստոխաստիկ համակարգերում կայունության ղեկավարման մոդել, հիմնված CAPA (Corrective and Preventive Actions, ուղղիչ և կանխարգելիչ գործողություններ) գործընթացների և էմպիրիկ տվյալների վրա, որը իրենից ներկայացնում է առանցքային պարամետրերի արժեքների բազմության արտապատկերում դեպի ուղղիչ և կանխարգելիչ գործողությունների դասերի բազմություն։ Մշակված է էմպիրիկ տվյալների դինամիկ կառուցման մեթոդ, հիմնված օբյեկտների պարամետրերի արժեքների դասակարգման սխալի գնահատման վրա։ Մշակված է համակարգի կայունության կառավարման մեթոդ, հիմնված ստոխաստիկ շեղումների հայտնաբերման և դասակարգման գործողությունների վրա։ Մշակված է ծրագրային ապահովում, բարդ ստոխաստիկ համակարգերում կայունության ղեկավարման պրոցեսի ավտոմատացման համար։ Աշխատանքի կառուցվածքը հետևյալն է` ներածություն, չորս գլուխ և եզրակացություն։ Ներածությունը համառոտ նկարագրում է դիտարկվող ոլորտը, թեմայի արդիականությունը և աշխատանքում ստացված արդյունքները։ Առաջին գլուխը ներկայացնում է հետազոտվող ոլորտի հիմնական խնդիրները, բարդ ստոխաստիկ համակարգերի մոդելավորման տեսական հիմունքները և դիտարկվող ոլորտում այլ գոյություն ունեցող համակարգերը։ Երկրորդ գլուխը ներկայացնում է բարդ ստոխաստիկ համակարգերում ուղղիչ և կանխարգելիչ (CAPA) գործընթացների կառավարման համար առաջարկվող ալգորիթմների և մեթոդների նկարագրությունը։ Դիտարկված են հետևյալ խնդիրները` Շեղումների վերաբերյալ մուտքային տվյալների աղբյուրների որոշում։ Շեղումների հայտնաբերման և դասակարգման մեթոդների մշակում։ Հաշվետվությունների ավտոմատ կառուցում, որը պարունակում է CAPA գործընթացների ցուցակը համակարգի կայունության ապահովման համար։ Երրորդ գլուխը ներկայացնում է BVR QMS ծրագրային համակարգի նկարագրությունը և հիմնավորում է նոր ծրագրային համակարգի մշակման անհրաժեշտությունը։ Այնուհետև բերված է մշակված ծրագրային համակարգի կառուցվածքը, բաղկացուցիչ մասերի նկարագրությունները, ինչպես նաև համակարգի ընդհանուր ճարտարապետությունը։ Չորրորդ գլուխը պարունակում է համակարգի ներդրման հիմնական արդյունքները և համեմատությունը այլ ծրագրային համակարգերի հետ։ Ներկայացված են արտադրական տարբեր փուլերում առաջացած շեղումների քանակը, ինչպես նաև ժամանակի տնտեսումը համակարգի ներդրումից առաջ և հետո։ Եզրակացությունը ներկայացնում է կատարված աշխատանքի համառոտ նկարագրությունը։ The thesis is devoted to the study of stability management processes in complex stochastic systems and the development of a software system that allows to control corrective and preventive action (CAPA) processes in production. This work presents developed complex stochastic system model, main classification and clusterization algorithms that used, developed software system and the results obtained through it. In practice, the management of complex production systems in a number of areas based on normative requirements and indicators, which are defined by the supervisory authorities, quality control and other regulatory agencies. In such systems, stability assessment is a priority for a number of manufacturing enterprises in terms of meeting regulatory requirements. Peculiar properties of the observed system are stochastic behavior of the system components, the existence of objects with the lot off characteristic features, and the complex type of connections between the components of the system. The aim of the thesis is the studying and designing stochastic model of the complex systems, as well as automation software development for the stability management in such systems. The novelty of the thesis is following: Stability management model in stochastic systems has been developed based on CAPA (Corrective and Preventive Actions) processes and on empirical data, which is a function from the set of key parameters, to a set of corrective and preventive action classes. A software system has been created which allows to manage effectively corrective and preventive Actions in production. A dynamic method of empirical data processing has been developed based on an assessment of the object values classification. A system’s stability management method is developed based on the detection and classification of stochastic deviations. Developed software for stability management processes automation in complex stochastic systems. The structure of the thesis is following: introduction, four chapters and conclusion. Introduction presents the overview of the research area, the relevance of the topic and the results, achieved in this work. First chapter presents the main issues of the field being studied, the relevance of the topic, theoretical basics of complex stochastic systems modeling and analysis of other existing systems. Second chapter presents a description of the proposed algorithms and methods for managing CAPA processes in complex stochastic systems. The following tasks are addressed: Determination of deviations input data sources. Development of deviations detection and classification methods. Automatic reports generation that contains the list of CAPA actions necessary for system stability. Third chapter presents the description of BVR QMS software system and substantiates the necessity of developing such a system. Then the structure of the developed software system, the description of the components, as well as the overall architecture of the system are presented. The fourth chapter contains the main results of the system deployment and comparison with other software systems. The number of deviations occurring at different stages of production, as well as time saving before and after system deployment are presented.Conclusion presents short description of performed work.

      Item Type: Thesis (PhD)
      Additional Information: Ստոխաստիկ հաշվարկների միջոցով բարդ համակարգերի մոդելավորում. Modeling of complex systems by means of stochastic calculus.
      Uncontrolled Keywords: Աղաջանյան Ռուբեն Բ., Aghajanyan Ruben B.
      Subjects: Informatics and Computer Systems
      Divisions: UNSPECIFIED
      Depositing User: NLA Circ. Dpt.
      Date Deposited: 03 Oct 2018 13:33
      Last Modified: 04 Oct 2018 10:09
      URI: http://etd.asj-oa.am/id/eprint/7680

      Actions (login required)

      View Item