ПРЕДПРИЯТИЕ БУДУЩЕГО. Цифровая экосистема. Ч.1.


Развитие предприятия и в частности технических, технологических, а так же автоматизированных систем и вместе с тем тесная связь с информационной средой является концептуальной задачей будущего перевооружения и возможного революционного изменения. В настоящее время вектор развития с большой долей вероятности может быть определен, как быстрая адаптация средств производства и технологий согласно изменяющемуся информационному потоку. Применение методов искусственного интеллекта (ИИ) и в будущем на микроуровне использование нанотехнологий и т.п. будут задавать такой вектор развития.

Для помощи в принятии решения по необходимым изменениям необходим первичный анализ состояния систем и затем сформированное направление развития. Для таких целей целесообразно представлять состояние проблем предприятия через цифровые коэффициенты. В последствии, новое информационное состояния может быть спрогнозирована с использованием интеллектуальных агентов ИИ.

В таком контексте информационного ландшафта представление о метрическом пространстве, как возможности измерения состояния ИТ систем и направления изменений значительно упрощает поставленную задачу. Дополнительно отметим, что, как информационное, так и физическое состояние может быть так же определенно в будущем в процессе самоорганизации.

После разработки “Модели уровня(степени) автоматизации“ и получения интегрального коэффициента автоматизации "Ка"[1], как и получения других коэффициентов связанных с различными аспектами и факторами развития предприятия, стратегию модернизации можно связать с концепцией развития на основе выстроенных метрик по каждой проблеме состояний. За основу могут быть взяты коэффициенты отражающие в количественном виде основные технологические процессы, вспомогательные процессы и обслуживающие процсы.
ЦРассмотрим пока цифрофроворедстние проектов предприятия -- технологической подготовки производства или действующих и проектируемых систем.

Цифровое представление систем**

**
Метрика ка это — единица измерения интересующего значения (расстояния) между двумя парами K₁,K₂ (ур₂ (уровень авизации, функциональности, готовнотовности по какому-то аспекту и т.п.).

file:///home/user1/%D0%98%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F/Data-analytic/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%BA%20%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D1%82%202017-12-07%2002-46-06.png

На рис.1 в пространстве автоматизации технологической подготовки производства (ТПП) развитие рассматривается по трем координа2]. Оценка подсистемы, задачи — S(K'), этS, этапы проевания — D, Вид обид очения — K в числовом виде от 0 до 100% (0--1).
ля рДля рассния d(K₁,K₂) между K₁ и K₂ чисчисловфункция d, опредееделяемая, как |K₂ - K₁| зависит от выделяемых финансовых средств, образуя метрическое пространство. Инвест-проекты в таком пространстве отражают переход от фактических параметров к целевым с различными значениями d и выделяемых финансов:

В начале это будет один показатель, коэффициент автоизации K'a либо по при разбиение по «типу задач» или модулей ряд поктелей — k'₁, k'₂, ...k'n для ля одномерного птранства, где k'₁ – уровень автоматизации, k'₂ – уровень функциональности, k'3 – информатизации, k'4– готовности по какому либо аспекту и т. д. Для си системы в двухмерном измерении будет учитываться «этапыоектов»(D) для пр представления системы от преоектного состояния - d₁ до состостояния элуатации - d6. В трехрехмерном измерении добавляется показатель «вид обечения»(K) (методическое - k₁, информационное - k₂, техническое - k3 и т.д.)д.), характеризующее полноту модернизируемсистемы. Учитывается доля реализации для всех трех показателей независимо от 0 до 1

кончанчательно это будет разбиение по типу задач, модулей сисы с обообобщающим показателем инновонности Ки(k'₁,k'₂,...,k'n), этапамиами олнения D(d₁,d₂,...,dn) и видомдом опечения K(k₁,k₂,...,kn) см. рисрис.2 3D метрическое представление состояния систем предприятий.

                              рис.2

Весь набор метрик составляет n- мерное пространство значений таких переходов и необходимые финансовыредства. Интегральный показатель цифровой платформы технических систем может отображаться вектором E(k'i,dj,kk) с числовым значением по каждой из координат. Инвест-проект развития предприятия от фактического состояния к целевому будет записываться, как EфEц в цифровом виде и необходимыми финансовыми средствами.

Для ав автоматизации получения таких оценок систем предприятия в реальном времени целесообразно использовать интеллектуальные агенты, которые широко применяются в имитационном моделировании, для исследования децентрализованных систем.

Агентное управление

Агентное моделирование, направление, которое получило свое новое развитие с 90-ых г. Агентное управление предприятием прогнозируется на основе агентов с ИИ. Модуль принятия решений, способный посредством взаимодействия с внешней средой и анализа оценочной функции (функции платежа) корректировать стратегию принятия решений, называется агентом. Задачей агента является нахождение в процессе обучения оптимальной или допустимой стратегии принятия решений, называемой также политикой [3,4]. Осуществляется поиск по статистическим государственным базам данных актуальной информации по значимым проблемам деятельности предприятия и выдача для ЛПР рекомендаций или само решение по необходимым мероприятиям — технологические, организационные, технические, управленческие.

Необходимо все время актуализировать информацию по целям и сопоставлять ее с ресурсами и задачами предприятия в БД - распределенном реестре контроля состояний, блокчейне. Агент учится постоянно маскимизировать свое вознаграждение в долгосрочной перспективе, при достижении поставленных целей на основе обратной связи от окружающей среды [4]. Происходит сдвиг уровня принятия решений в сторону смещения баланса: «Ручное управление → ИИ». Сейчас такие БД и распределенные технологии получили название блокчейн. С ними связывают при построении сети майнинг криптовалют и в своем роде такое же вознаграждение при создании таких блоков.. В контексте работы агента этиблоки рассматриваются помимо транзакционной нагрузки еще и как часть БД о ресурсах и инфраструктуре объъекта. Не сложно предположить, что майнинг криптовалют в такой сети так же будет отвечать информационной нагрузке при работе агента ИИ на благо информационной платформы предприятия. А вознаграждение за его деятельность и будет являться, а так же коррелировать с майнингом криптовалют.

В персспективе реализуется нацеленность технологической и программно-технической среды к более интеллектуальному принятию решений на основе агентной реализации сбора и обработки информации. Самоадаптация технологической, информационной среды на основе данных агентов, поэтому помимо средств ИИ необходима разработка гибких средств производства, технологий и более гибкого информационного состояния, что должно соответствовать генерируемым цифровым криптовалютам и технологиям (3D принтеры, квантовые технологии, майнинг криптовалюты, йн...).

Агенты сенты строят технологическую карту производства подобно работе навигатора - изменяют и адаптируют ее в зависимости от условий и т. д., а метрики(коэффициенты) дают понимание уровень состояния (производства, техники, управления и т.п.). Информационная среда, в свою очередь, создает капитализацию предприятия, а информационные мощности обуславливают соответствие эммитируемым криптовалютам-токенам, определяя технологичность и устойчивость проиодства. Об этом м в следующей чаи статьи.

Заклключение

В подобном, структурно-блочном виде метрическое пространство систем дает детальное понимание, оценку и направления развития с векторами — измеримыми показателями приемлемой формы состояний, поиск которых осуществляется в автоматическом режиме интеллектуальными агентами ИИ. Основывая свои качественные описания на количественных значениях – коэффициентах, такое представление дает дополнительную наглядность в развитии процессов, реализованных в настоящее время или в будущем в различных системах.

Появляется возможность получать ответы на ряд вопросов: в каком состоянии находится предприятие, куда направлен вектор развития, что для этого надо и какое необходимо финансирование? Динамика ситуации при таком представлении систем на цифровой платформе предприятия при различном роде финансирования, включая криптовалюты, дополняют разные неожиданные новации, которые необходимо доступно представлять и легко интерпретировать. Для отображения всех процессов служит карта развития систем предприятия — 3D метрическое представление систем производства.

Литература

  1. Кузьмин Ю. Б. Моделирование степени автоматизации иерархических систем управления на примере АСУ ТП предприятия. // Промышленные АСУ и контроллеры, 2017. № 6.
  2. Куликов Д.Д., Яблочников Е.И, Применение оценочных метрик для анализа технологической подготовки производства. // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики 2011, №6.
  3. Еремеев А.П., Кожухов А.А. Анализ и разработка методов обучения с подкреплением на основе темпоральных различий для интеллектуальных систем реального времени //XV национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016. Труды конференции. В 3-х томах., Смоленск: Универсум, 2016, 1, с.323-331, -408с.
  4. Саттон Р.С., Барто Э.Г. Обучение с подкреплением. – М.:БИНОМ. Лаборатория зн14

    1. Проrg)
    Продолжение статьи здесь /ru--blokcheijn/@yuko/predpriyatie-budushego-cifrovaya-ekosistema


Comments 2


Интересно, но хотелось бы по проще, у больно сложно для понимания. АП!

18.01.2019 16:57
0

@masterfro Спасибо за отзыв! Набор терминов, набор технологий или само описание попроще. На теоритическом уровне связаны несколько технологий не так просто изложить и даже рождаются в процессе изложения.. Сегодня добавил каким образом могут быть криптоактивы связаны с инфраструктурой предприятия:)

18.01.2019 17:18
0