На сегодняшний день уровень развития металлургического производства предъявляет высокие требования к системам управления производством и качеству выпускаемой металлопродукции, обусловленные развитием информационных технологий. Металлургическое производство с точки зрения управления и многостадийного характера изготовления продукции является сложной, большой системой с различными особенностями функционирования подсистем и элементов переделов. Традиционные методы моделирования для реализации управления такими системами малоэффективны, так как одной из основных проблем при этом является выбор оптимальных управленческих решений с учетом текущих ситуаций и ограничений на изменения значений технологических параметров. В этой связи возникает необходимость в разработке такой методологии, которая позволила бы повысить эффективность управления технологическими системами, организовать поддержку принятия решений в условиях неопределенности, обеспечить оперативность и точность информации для повышения качества металлопродукции и технико-экономических показателей и надежности производства. Целью исследования является применение новых методов анализа сложных производственных систем обработки информации, совершенствование управления и принятия решений, что позволит повысить эффективность функционирования предприятий и снизить долю продукции низкого качества. В результате предложена формализация задачи комплексного управления выходными показателями качества продукции с учетом неопределенности внутрисистемных факторов металлургического производства. Программная реализация алгоритмов повысит эффективность принятия решений за счет определения оптимальных технологических параметров из диапазона допустимых значений.
1. Бестужев -Лада И.В. Рабочая книга по прогнозированию. М.: Изд-во
Мысль, 1982. - 430 с.
2. Кабулова Е.Г. Математическое моделирование производственных
процессов в металлургии. Старый Оскол: Изд-во «ТНТ», 2014. - 131 c.
3. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических
многоуровневых систем. М.: Издательство «Мир», 1973. - 344 c.
4. Рожков И.М., Власов С.А., Мулько Г.Н. Математические модели для
выбора рациональной технологии и управления качеством стали. М.:
Металлургия, 1990. - 398 с.
5. Baldwin J.F., Guild N.C. Comparison of Fuzzy Sets on the Same Decision
Space // Fuzzy Sets and Systems. - 1879. - Vol. 2. - № 3. - Pp. 231-231.
6. Gitman M.B., Trusov P.V., Fedoseev S.A. On optimization of metal forming
with adaptable characteristics // Journal of Applied Mathematics and
Computing. - 2000. - Vol. 7. - No. 2. - Pp. 387-396.
7. Matsko I.I. Adaptive fuzzy decision tree with dynamic structure for automatic
process control system o of continuous-cast billet production // IOSR Journal
of Engineering. - 2012. - Vol. 2. - № 8. - Pp. 53-55.
8. Merkuryeva G. Computer Simulation in Industrial Management Games //
Proc. of MlM 2000. IFAK Symp. on Manufacturing, Modeling, Management
and Control. University of Patras, Rio, Greece. - 2000. - Pp. 69 -73.
9. Michalska H., Ellis J.E., Roberts P.D. Joint coordination method for the
steady state control of large-scale systems // Int. J. Syst. Sci. - 1985. - № 5. -
Pp. 605 - 618.
10. Saati T. and Kerns K. Analytical planning. Organization of systems. M: Radio
and communication, 1991. - 224 p.
11. Saati T.L. Decision-making. Method of the analysis of hierarchies. M.: Radio
and communication, 1993. - 278 p.
Кабулова Евгения Георгиевна
кандидат технических наук, доцент
Email: evgenia791@mail.ru
Старооскольский технологический институт им. А.А. Угарова (филиал) ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
Старый Оскол, Российская Федерация
