Розглянуто метод керування процесами технологічної підготовки розширених виробництв, що використовують для інтеграції автоматизованих систем виробничого призначення САD/САМ/SAPP/ і ERP системи.

Індекс рубрикатора НБУВ: Е60*669.372в738.3

Рубрики:

Загальна зоологія

Шифр НБУВ: Ж14166 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Наведено результати досліджень з розробки інструментальних засобів управління технологічною підготовкою виробництва та визначення її ефективності на промислових підприємствах. Розглянуто спосіб розрахунку індексу керівництва. Запропоновано модель розрахунку необхідної кількості фахівців для ефективної технологічної підготовки виробництва. Створено метод аналізу та управління ефективністю технологічної підготовки розосередженого виробництва.

Результатом роботи є метод оцінки компетентності фахівців експертної групи в межах запропонованої математичної моделі. Розроблений метод оцінки компетентності фахівців експертної групи може розглядатися як технічне завдання для розробки та реалізації відповідного програмного забезпечення у вигляді автоматизованих робочих місць фахівців, які відповідають на підприємствах за реалізацію політики нормування й оплати праці.

Натепер різними науковими школами використовуються декілька методів аналізу робіт, які, як правило, грунтуються на одному з чотирьох методів, розроблених на початку ХХ ст. Також відсутні наукові роботи, які б розглядали професійну діяльність з погляду системного аналізу, як складну відкриту соціо-техніяну систему взаємопов'язаних операцій (задач). В зв'язку з цим, питання розроблення графічної моделі професійної діяльності та оцінювання характеристик її елементів є актуальним науковим завданням. Як показали дослідження існуючих теоретичних основ побудови систем аналітичного оцінювання професійної діяльності не існує затвердженого та стандартизованого підходу до цього питання. Розглянуто основні недоліки, притаманні існуючим методам і системам. Вирішення зазначених недоліків можливе через вирішення суперечності, яка полягає в необхідності одночасного забезпечення універсальності моделі з одного боку та її адекватності з другого. Вирішення зазначеної суперечності можливе шляхом розроблення абсолютно нових підходів щодо подання професійної діяльності, в тому числі і у вигляді графічної моделі. Мета дослідження - отримання необхідної та достатної для аналізу професійної діяльності кількості характеристик, які описують її складові - операції (завдання). Основним завданням для досягнення поставленої мети є побудова графічної моделі та дослідження основних характеристик її вузлів. Для вирішення завдання дослідження використовувалися: метод експертного оцінювання (у процесі оцінювання характеристик роботи); параметричні та непараметричні методи математичної статистики; теорія графів для побудови графічної моделі та її дослідження. Розроблено метод графічного аналізу професійної діяльності, який передбачає аналіз даних щодо операцій та зв'язків між ними, автоматичне формування матриць суміжності, інцидентності та розрахунок коефіцієнтів операцій і діяльності в цілому. Всі розглянуті коефіцієнти вичерпно характеризують операції з погляду їх важливості та м ісця в професійної діяльності. Розроблений метод графічного аналізу професійної діяльності направлений на вирішення задачі оцінювання характеристик кожної операції як структурного елементу системи "професійна діяльність".

Шифр НБУВ: Ж25640 Пошук видання у каталогах НБУВ 

This paper reports a method, built in the form of a logic function, for describing the working spaces of manipulation robots analytically. A working space is defined as a work area or reachable area by a manipulation robot. An example of describing the working space of a manipulation robot with seven rotational degrees of mobility has been considered. Technological processes in robotic industries can be associated with the positioning of the grip, at the required points, in the predefined coordinates, or with the execution of the movement of a working body along the predefined trajectories, which can also be determined using the required points in the predefined coordinates. A necessary condition for a manipulation robot to execute a specified process is that all the required positioning points should be within a working space. To solve this task, a method is proposed that involves the analysis of the kinematic scheme of a manipulation robot in order to acquire a graphic image of the working space to identify boundary surfaces, as well as identify additional surfaces. The working space is limited by a set of boundary surfaces where additional surfaces are needed to highlight parts of the working space. Specifying each surface as a logic function, the working space is described piece by piece. Next, the resulting parts are combined with a logical expression, which is a disjunctive normal form of logic functions, which is an analytical description of the working space. The correspondence of the obtained analytical description to the original graphic image of working space is verified by simulating the disjunctive normal form of logic functions using MATLAB (USA).

Сучасний етап розвитку електроенергетики характеризується інтенсивним процесом розвитку та управління мікромережею. Доцільність використання мікромережі визначається тим, що вона має низку переваг порівняно з класичними методами генерації, передачі та розподілу енергії. Забезпечити надійність електропостачання в мікромережі набагато легше, ніж у великих центролізованих енергосистемах. Споживачі енергії в мікромережі можуть впливати на процес балансування електроенергії, регулюючи свої навантаження, генеруючи, накопичуючи та відпускаючи електроенергію. Одним із головних завдань Microgrid є забезпечення споживачів електричною енергією в балансі між її генерацією та споживанням. Це досягається завдяки інтелектуальному управлінню роботою Microgrid, яке використовує дані прогнозування енергоспоживання. Це дозволяє підвищити ефективність управління енергетичною інфраструктурою, робить її більш стійкою. Мета роботи - розробка моделей короткострокового прогнозування споживання електроенергії для різних типів споживачів електроенергії у Microgrid, що дозволить підвищити ефективність управління енергетичною інфраструктурою та загалом зменшити споживання електроенергії. Для отримання прогнозних значень споживання електроенергії використовуються авторегресійна модель (AR) SARIMA та модель машинного навчання (ML) LSTM. Інформаційні критерії AIC і BIC використовуються для порівняння авторегресійних моделей. Точність моделей прогнозування оцінюється за допомогою помилок MAE, RMSE, MAPE. Проведено експерименти з прогнозування обсягів споживання електроенергії для різних типів споживачів. Прогнозування проводилося як з використанням моделей LSTM, так і моделей AR на сформованих наборах даних з інтервалами кожну годину протягом 6 годин, 1 день і 3 дні. Результати прогнозування з використанням моделі LSTM відповідали вимогам, забезпечуючи кращу якість прогнозування порівняно з авторегресійними моделями. Висновки: проведене дослідження прогнозування споживання електроенергії дозволило знайти універсальні моделі прогнозування, які відповідають вимогам якості прогнозування. Проведено порівняльний аналіз розроблених моделей прогнозування часових рядів, у результаті якого виявлено переваги моделей ML перед моделями AR. Прогностична якість моделі LSTM показала точність MAPE прогнозування споживання електроенергії для приватного будинку - 0,1 %, молокозаводу - 3,74 %, АЗС - 3,67 %. Отримані результати дозволять підвищити ефективність управління мікромережею, розподілу електроенергії між споживачами для зменшення загальних обсягів споживання енергії та запобігання виникнення пікових навантажень.