Динамические критерии для оценки деятельности использованием мягких методов вычислительной
Динамические критерии для оценки операций Использование мягкие методы вычислительной *
РЕЗЮМЕ
Новые динамические тесты разработаны показатели эффективности оперативной деятельности в слитке мельницу алюминиевый завод. Этот новый тип высокого уровня производительности позволяет измерять как систематического и комплексного подхода к оценке производительности операций, что не представляется возможным в настоящее время. Критериев также позволит изменения в производительности каждой отдельной группы ресурсов должны быть четко определены. Метод вычисления таких мер на основе широкого спектра цеха данных, а также возможность теория используется для модели мягких характеристик большей части ввода. Нечеткие оценки производительности динамически обновляются при этом особое внимание сочетанию различных форм неопределенности, которые существуют в исходной информации. Хотя эти процедуры конкретного участка, методология применима к другим видам производственных систем.
Предметные области: Критерии, Fuzzy Logic, глобальных операций управления, а также мета-анализ.
ВВЕДЕНИЕ
Человек принятия решений характеризуется способностью синтезировать разнородных информации для принятия глобальных решений и оценки, а также сложность увеличивается решение контексте, так это сложность этого процесса принятия решения. Одним из примеров такого сложного процесса принятия решения является оценка эффективности операций на промышленных предприятиях, а также предлагаемые критерии предназначены для облегчения, что управленческая деятельность, представляя богатую информацию, или глубокие знания, в виде простых показателей. Хотя оценки эффективности становится все более критической в последнее время с ростом внимания осуществлению преобразований в поисках постоянного улучшения качества оценки эффективности деятельности в настоящее время ограничены по характеру информации, имеющейся на эксплуатационные характеристики.
Создатель операций решения обычно использовать широкий спектр низкого уровня информации на компоненты для формирования системы оценки глобальных уровнях производительности. Для этого систематически не является легкой задачей, особенно после интимных отношений между элементами ввести такой взаимозависимости, что глобальный уровень производительности не обязательно сумма частей. Примерами таких сдержанному информации являются: простоев отдельных единиц оборудования, расхода с помощью различных узлов системы, качество продукции мер, а также ежедневные темпы производства. Одна из основных проблем является то, что принято считать, что улучшение может быть достигнуто во всех таких мер одновременно. Тем не менее, это не реально из-за вездесущей компромиссы, существующие в сложных системах, которые также продемонстрировали (Эйлон, 1992) на корпоративном уровне между стандартным финансовым показателям для оценки финансовой деятельности. Таким образом, ключевым остается вопрос, как сделать комплексную оценку из набора показателей эффективности деятельности разнородных аспектов, которые являются взаимозависимыми.
Несколько систем поддержки принятия решений можно найти в литературе, которые были разработаны для промышленного управления операциями. В общем, они подходят к вопросу с точки зрения контроля использования совокупных мер, таких, как производительность метрик и прагматический эвристики. Одним из примеров такой системы поддержки принятия решений, называется "Performance Analyzer" (Kaewert
Вопрос о мягкой данных важен сам по себе и требует к себе внимания, поскольку неофициальной информации цеха широко используется для оценки эффективности деятельности, хотя и в разовой основе. Вообще говоря, оперативной информации, найденной в промышленности на два типа: "жесткие" информацию, основанную на полный счет количественных фактов и "мягкие" информация двусмысленным или неопределенный характер. Мягкие информации могут быть вызваны приближенных, неполные, противоречивые, редкие, расплывчатые или субъективных данных, и, хотя он по-прежнему полезным традиционно, не было систематического метода борьбы с ней. Последние текст по управлению системы поддержки принятия решений (Спраг
Там был также увеличением количества обсуждения в литературе в последнее время (Нили, 1991; Бленкинсоп
Кроме того, эти меры могут рассматриваться в качестве метрики качества работы, которые показывают, как работает завод по отношению к идеалу или целевых уровней поведения. Хотя термин "критерий" обычно обозначает "наибольшей отдачи" для выполнения сравнения между собой и другими, он также был принят в этом контексте selfto-я сопоставлений, поскольку функции этих мер по-прежнему количественно разницу в производительности, хотя в этом случае между интервалов времени. Таким образом, этот вычислительная методика применяется главным образом о том, как объединить информацию с различными формами неопределенности, которая сама по себе представляет нечеткой системы информации из-за RealWorld увольнений и взаимодействия, существующие между элементами. По этим причинам, мягкие вычислительной техники были выполнены, и полное вычислительных детали, такие как различные способы обновления, можно найти в Уоррен (1997).
Некоторые ограничения традиционных информация об исполнении бюджета
Некоторые ограничения традиционных информация об исполнении бюджета и льготы из предложенных мер будет обсуждаться с точки зрения их характеристик информации. Хотя эти ограничения были замечены на одном заводе, он предложил, что они имеют общий характер и применимы к большинству промышленных организаций. Основная проблема заключается в том, что компьютерные информационные системы, особенно в компьютерно-интегрированные производства, обработки огромного количества данных, создавая много низкого уровня информации. Тем не менее, такого рода информация не очень подходит для глобальной оценки сложных систем, и для этой цели, предлагаемых критериев обеспечения глобальной информацию о динамике поведенческих характеристик. Нет информации о расходах были включены в эти критерии, потому что их функция доступна только для облегчения оценки динамической характеристики поведения, хотя совокупная стоимость информации может быть использован в сочетании квалифицировать постепенные изменения в этих мер.
Есть несколько различных аспектов существующей проблемы сведения, которые могут быть идентифицированы. Первый аспект можно назвать фрагментарной информации, которая сосредоточена на части в виде низкого уровня информации. Такого рода информация часто представлена в графическом виде для отслеживания изменений, а некоторые примеры: количество часов, машина не работает, число внеплановых ремонтов, количество часов незапланированного ремонта, а также количество дней незапланированного отсутствия сотрудника. Проблема возникает потому, что сумма этих отдельных разрозненных метрик не представляют уровень общую производительность системы за счет различных взаимодействий. Для оценки того, что происходит общее, показатели следует рассматривать как группу, или комплексный характер, и это указывает на необходимость для других метрик более глобальный характер. Само собой разумеется, более низкого уровня информации всегда требуется для проверки цеха инициатив, а попросту говоря, они не должны толковаться в отрыве.
Вторым аспектом является проклятый информацию, согласно которой информация о совершенно разных аспектов системы смешивается, как в некоторых общих мер, используемых для оценки производственных процессов. Наиболее распространенным примером является наличие машины, смешивающего производительности информацию об оборудовании, ремонт функции, части инвентаризации и операторов. Другим вариантом является показателем использования активов, который сочетает в себе доступность с темпом производства и меры качества продукции. Такие меры, основанные на неоднородных аспектов системы оценки отклонения от запланированного плана производства, который является полезным для планирования и выявления проблем, но не для специальных потребностей глобальной оценки эффективности операций. Иными словами, производство варианты последствий поведенческих характеристик, которые были изменены с помощью системы контроля переменных и инициатив по осуществлению преобразований.
Третий аспект заключается в том, что специальных субъективности. Субъективность вводится неофициальной информации, цеха, который часто дополняет другие информация об исполнении бюджета, то, как она сочетается с другими фрагментарной информации и, наконец, в том, как все это интерпретируется в связи с расплывчатыми целями и произвольных задач. Иными словами, процесс оценки может быть несколько произвольным в целом и не обязательно совпадают.
Четвертый аспект касается знаний, содержание имеющихся показателей. Большая часть информации об исполнении формируется путем суммирования фактов с помощью различных уровнях, и предполагается, что некоторые аспекты деятельности не могут быть оценены лишь общую факты в иерархической форме, но требуют подфактор взаимозависимости будет рассматриваться как-то. Кроме того, любые мягкие формы информации, включенной требует адекватного метода представления их манипулировать, если какой-либо составной меры должны быть значимыми. В самом деле, все перечисленные выше ограничения могут повлиять на знание содержания в метрической и предлагаемые процедуры были разработаны для максимального содержания знания в глобальной меры, такие как:
использования вычислительных методов, соответствующих различным формам неопределенность,
динамических методов обновления применительно к полной неопределенности содержание спектакля оценкам,
глобальных мер, определенных для групп схожих моментов, чтобы избежать смешанных информации,
глобального сбора информации методы, которые не предположить, что информация, элементы являются независимыми,
изменения в производительности определяется на основе уровня неопределенности в оценке и
целостной интерпретации показателей деятельности, которые признает компромиссов и внешних воздействий.
Оперативная модель ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Применение сайте слитка стана завод алюминиевых Портленд в штате Виктория, которая является крупным многомиллиардных завод доллара занято около 800 человек. Завода считается воплощением современное состояние технологии плавки, производит около 330 тысяч тонн в год. Плавки алюминия состоит из четырех этапов, со слитком мельницы время на заключительном этапе, который образует сырья в поставляемых узлов и пакеты для отгрузки. Производство и литья из алюминия непрерывной круглогодичной работы и перерывов на поступление в слиток мельнице очень дорого каскад эффектов, поставив на начальных этапах "держать". В слитка мельницы, входящие металла взвешивают, а затем загружены в печи для контроля температуры и заливки. Четыре печи кормить три литьевых машин. Предварительного обследования установлено, что литейных машин были единственными систем оборудования в слитке мельницу, которая на самом деле вызвало незапланированные остановки производства. По этой причине, они были единственными, важнейшего оборудования, которые были рассмотрены в развитии эталоном ресурс оборудования.
Концептуальной модели на рисунке 1 показаны три группы ресурсов, в системе взаимосвязанных динамических оценки эффективности операций. Два вида внешнего воздействия вне контроля руководство завода, также включены. Один из них называется "Нематериальные влияния" и всеобъемлющего для различных внешних факторов, которые могут влиять на операции, такие как изменения в верхней корпоративной политики, и даже погода. Других внешних факторов включена уровне "Load" на заводе, который является скорость входящего металла, как это определено ежемесячное ввода информации металла. Эта модель является основой для целостного подхода к оценке динамических эксплуатационных характеристик и оно вписывается в более широкий целостная модель для всей организации. Ключевым понятием в обеих этих моделей является целостной не сосредотачиваться на одном аспекте производительности в изоляции, и, хотя оно не может быть возможным дать количественную оценку последствий влияния нематериальных частности, этот завод модель признает, что различные внешние факторы могут повлиять на производительность уровня в такой открытой системы. С другой стороны, нагрузки эффект количественно включены в один вариант эталонного показателя и торговое оборудование. Для каждой группы ресурсов от ряда факторов, которые определяются при сложении дают достаточную информацию для оценки уровня производительности группы.
Эти факторы являются аспектами поведения, что управление считает важным, и около 10 факторов, определенных для процесса и кадровый состав групп, таких, что бремя по сбору данных невелика. Для оборудования системы, количество ремонтных единиц на критической литейных машин определить число входных факторов ..
Оборудование Уровень Факторы
Оборудование представляет собой тест качества работы системы оборудования и определяется как надежность системы, так как вероятность того, что система может выполнять свою основную функцию в одну смену (единица времени). Оценка этой вероятности указывает на гладкость работы оборудования системы и синтезируется из оценки безотказной работы подсистем ", используя блок-схема заклинателя системы (рис. 2). Ежемесячный ввод информации для расчета этих показателей просто общее число ремонт действия на обслуживание подсистемы подразделение, или из плановых простоев. Потому что ремонт может произойти до фактического отказа, как правило, не известно, когда фактический отказ может иметь место, так что набор данных, обеспечивает лишь приблизительной информации о событиях подсистемы недостаточности и оценки надежности являются нечеткие переменные. Хотя важнейшего оборудования в слитке мельница представляет собой простую систему параллельных, надежности схем любой степени сложности (для других растений) могут быть обработаны гибридных неопределенности надежности методов, разработанных для этих целей.
Процесс Уровень Факторы
Тест представляет собой процесс выполнения производственного процесса, который преобразует сырья до товаров. Его функция заключается в оценке качества потока процесса, а также качество продукции. Большинство факторов связаны с потоком перерывы (1-7, приведены ниже). Тем не менее, фактор 10 относится к отклонениям в скорости потока от стандартной ставки, установленной на стандартных оперативных процедур (СОП). Только уполномоченные отклонения скорости потока количественно фактор 10; несанкционированного отклонения операторы захвата в составе рабочей силы эталоном. Для этого приложения факторов 1-7 количественные единицы времени, а 8-10 факторы носят качественный характер и оценивается при помощи языкового рейтингов цеха руководителей в конце каждой смены. Факторов, включенных в процесс Тест заключается в следующем.
Процесс Факторы-Stop длительностей (часы)
Нет Металлоснабжение Остановить
1. Внешний источник
2. Печь Feed
3. В-Line проблемы
Задачи о потоке
4. В связи с Джемы
5. Из-за разливов
Незапланированный ремонт
6. Ожидает ремонта
7. Продолжительность ремонта
Процесс Факторы-отходы
8. Лом уровня
Процесс факторов - качества
9. Crack важности в слитках факторы процесса-расход Отклонение
10. Уполномоченный Отклонения от SOP
Сотрудники Уровень Факторы
Это metameasure отражает общее состояние гармонии силы и предназначен для выделения изменений в отношении группы и настроение, и предупреждение для недовольства. Таким образом, функция этого теста не является для контроля девиантного поведения, но для того, чтобы человеческие потребности завода в настоящее время выполняется. Как и в процессе факторы, факторы, определяемые ниже, не считаются независимыми и могут возникнуть в результате общего дела в группе.
Уровень Факторы
1. Оборот
2. Незапланированное отсутствие (часы)
3. Количество аварий Основные
4. Количество аварий Малой
5. Чир-фактор
6. Участие
7. Хозяйственные уровня
8. Несанкционированное стандартные отклонения процедуры по эксплуатации.
Первые четыре из этих факторов количественного и количественно использованием данных оценок, а за последние четыре являются качественные и количественные субъективно снова цехах руководителей, используя языковой шкале в конце каждой смены.
ДВА ТИПА нечеткости и нечеткого КОЛИЧЕСТВАХ
Два основных типа нечеткой количество определяются Уоррен (1996) и Уоррен и Николс (1997) основан на определении два различных типа размытости. Понятия, на которых эти определения основаны которые всегда существовали в теории нечетких множеств, но были немного переосмыслил, основанные на выявлении различных возможных причин размытости. Краткое объяснение теперь будет при условии, поскольку эти понятия используются в методике, разработанной для вычисления мягкой мерой надежности оборудования ориентира, когда гибридные формы неопределенности присутствуют в данных подсистемы, в результате чего гибридная система неопределенности.
Возможность распределения как они определены в возможность Теория Заде (1978) и Дюбуа и Прейд (1988) используется для представления содержания неопределенности в выполнении оценки по каждому фактору операций, а также простой треугольной распределения возможность (ТПР) есть форма используется во всем этих процедур. ОТП считается адекватной представленности возможность следующим причинам:
Асимметрия в уровнях значение вера может быть представлена через возможный диапазон значений переменных.
Асимметрия в ТПР нечетких вера максимум информации, которые могут быть извлечены для степень неопределенности в данных. Таким образом, более сложным убеждения собственных функций не может быть оправдано. С другой стороны, ТПР вкладывается больше информации, чем может быть представлен четкий интервал.
3 точки ОТП также дает определение некоторых стохастических информации для встраивания, когда есть стохастической информации, которая должна быть уменьшена до общего уровня неопределенности для обработки.
Соединительная операции очень просты.
Эти достаточно простые причины для использования ТПР следует отличать от других причин, которые появляются в литературе (Pedrycz, 1994) и которые основаны на применении энтропии концепции нечетких множеств. Эти причины в большей степени связаны с решениями о том, как разделить пространство управляющей переменной, но эта проблема не имеет отношения в этом приложении.
2 нечеткой формы неопределенности определены называются "нечеткой двусмысленности" и "нечеткой неопределенности". Хотя некоторые авторы присвоили специальное значение "неопределенность", в целом, двусмысленность и неопределенность являются взаимозаменяемыми в нечеткой литературы. В любом случае, следующие определения это совершенно разные вещи к другим, которые могут существовать в литературе.
Двусмысленность
Для количественных переменных, неопределенность средств множество потенциальных ценностей, и эта форма нечеткости могут быть вызваны чем-то вроде приближенного измерения (по датчиков и весов). Ключевым моментом является то, что переменная, которая может быть точно определено, например, длины или вероятность, может быть только приблизительно измерить или оценку из-за недостаточного ввода информации. Таким образом, множество возможных значений точки индуцированные. Когда неопределенность является единственной формой нечеткости присутствует в нечеткие величины, переменная называется нечеткое число (FN), с одним из аспектов возможности, как показано на рисунке 3.
Неопределенность
Неопределенность является более высокого порядка нечеткости индуцированных естественным путем различных источников неопределенности. Некоторые источники, которые могут представить такие большей размытости субъективные оценки или оценки, или с помощью нечетко определенные переменных, такие как "порядок на рабочем месте". В количествах, в которых неопределенность была индуцированных, набор элементов нечетких интервалов, для которых Есть несколько возможных значений, другими словами, множество интервалов. Тогда нечеткое множество, либо возможность распределения представляет собой набор вложенных интервалов, который обычно называется-разрезов. Неопределенность по-прежнему присутствует в таких наборов, а степень множественности, но есть еще одна форма неопределенности, заложенный в интервальный характер элементов, которые связаны с дополнительными аспектами возможности. Такие нечеткие распределения, которая может быть для догадался длины или догадался продолжительность жизни подсистемы, здесь называют возможностных номер (PN), а также показано на рисунке 3.
Таким образом, нечеткости существует и в связи с неполной информацией, но и для PN, двусмысленности, кратность накладывается на другой уровень размытости индуцированных неопределенность элементов нерезкая интервала.
Вычислительные процедуры
Ресурсов критерии и меры подфактор исполнения выражаются в виде простых индексов [0,1], и так как эти номера являются гипотетическими, не способ проверки, обоснование выбора процедуры, соответствующие неопределенность формы, присутствующие. Как упоминалось ранее, все оценки в данной системе считаются треугольные нечеткие переменные, а некоторые из причин мягкой информацию в ходатайстве, являются:
примерное время отказа мероприятий для подсистемы оценки жизни,
мало данных для ultrareliable подсистем,
ограниченные и неполные данные по охране редких и отдельные подсистемы ремонт,
приближенного продолжительность времени исключения государств,
оценка эффективности некоторых цехах факторы субъективные оценки, а также
некоторые качественно определить факторы (например, ведение домашнего хозяйства).
Оборудование Уровень процедур
Оценка надежности системы заклинателя обновляется каждый месяц в зависимости от количества ремонтов на подсистемы в предыдущем месяце. Подсистемы изначально делятся на два класса в зависимости от частоты ремонта. Эти два класса содержат различные уровни мягкой информацию и соответствующие оценки вероятности представляют собой два типа нечетких количество описанных выше (FN и PN). Обновленной смете подсистемы ресурсных характеристик (время наработки на отказ или его обратной отказов), таким образом, используется для оценки их достоверность, как вероятность выполнения основную функцию. Из этих безотказной работы, общая надежность системы заклинателя синтезируется, обращая внимание на разные классы подсистем, в которых преобладающей формой неопределенности различны. Поэтапный отказ постоянной скоростью предполагается для обоих классов, который обновляется каждый месяц. Предполагая постоянной интенсивности отказов на базе 3-месячный период, считается разумным, так как мягкий характер данных, исключает какую-либо более сложные модели с параметрическим установка или обновление. Кроме того, оценка отказов обновляется каждый месяц на основе событий предыдущего месяца (после fuzzification), и это состояние дел знаний обновления подход подходит нестационарных характер системы, в результате чего и от инициатив по осуществлению преобразований и ремонтных мероприятий.
(Ремонт действия отличие от замены восстановления, который не изменяет основные характеристики подсистем.) Таким образом, количество данных, определяется частота ремонта, и это является основой для классификации подсистем, а также определения того, какие процедуры оценки целесообразно . Частые ремонт класса (для которых Есть два подразделения) определяется содержать подсистем средняя наработка до ремонта меньше, чем один год, а остальные подсистемы обозначены как редкий класс ремонт ..
Частые процедуры Ремонт класса
Кастер надежности системы
Надежность 3-литейщик система находится рядом вычислить двумя способами: независимо от нагрузки, который отражает различия между роликом надежностью, а также в зависимости от нагрузки, который отражает тот факт, что вероятность того, система может удовлетворить спрос уменьшается с ростом спроса.
Нагрузка Независимых надежности
Эта мера не касается производительности системы заклинателя нагрузке на слитка мельницы. В целом, метод, который будет использоваться для синтеза 3 ролика надежности мер в надежности системы определения заклинателя, зависит от типа информации, один хочет, чтобы встроить в мировую меру системы. Одним из способов является использование простых средневзвешенная (WAV), основанный на том, что ролики функционально независимы, что здесь разумное предположение, а это означает, что данная мера заклинателя системы зависит только от индивидуальных ценностей МНЛЗ и их относительной важности уровнях, а определяется конструкцией печи и заклинателя системы. Тем не менее, оно также будет полезно для глобальной системы определения ролика для встраивания информации о показателях неравенства между ролики, так как крупные диспропорции не целесообразно с точки зрения системы. То есть, ненадежные ролики являются окна слабости в системе и которые просто не могут быть компенсированы более надежные ролики (как в агрегации и взвешенного усреднения). Это реальное состояние возникает из-за периодически Есть несколько дней, когда ролик должен быть недоступен для профилактики, так ненадежных заклинателя поведение не может быть компенсировано другими ролики в это время.
Иными словами, не существует застой в те периоды, поэтому производительность последовательности еще более желанной. Хотя WAV не может этого сделать без добавления отдельной оценки отклонения, эту информацию на относительные величины могут быть внедрены в единую систему заклинателя глобальные меры, используя Шоке интеграл неаддитивных агрегирования информации, или синтеза как описано Grabisch (1995), Grabisch, Нгуен, и Уолкер (1995), Клер и Юань (1995), и Келлер, Киу и Tahani (1986) ..
Шок интеграл superadditive меры вводит тип взаимодействия фактором которой большей изменчивости и расхождения между значениями, тем меньше общая стоимость ниже WAV. Кроме того, чувствительность этого метода к выполнению неравенства определяется по сумме значение веса элементов, с увеличением чувствительности для небольших сумм веса. Например, если вероятность безотказной работы в 3 ролики являются R1 = 0,9, R2 = 0,7 и R3 = 0,5, WAV составляет 0,7 за равный вес, а Шоке глобального значения 0,62, 0,64 и 0,68 за равный superadditive весом 0,15 , 0,20 и 0,29, соответственно (с суммы 0,45, 0,60, 0,87). Эта способность Шоке неотъемлемой отражают однородность элементов информации также используется при расчете процесса, рабочей силы, а завод критерии и применение интегральных Шоке будут впоследствии описал.
Зависит от нагрузки Мера
Эта глобальная мера оборудование сочетает в себе нагрузку в прошлом месяце характеристик с надежностью обновление ролик, чтобы показать влияние нагрузки на производительность системы. Вместо Шоке неотъемлемой выделить различия между ролики и другой подход, требуется объединить два набора данных (нагрузочные характеристики и заклинателя надежностей). Математической модели, ранее разработанных для слитка мельница (Nicholls, 1994) определил теоретический максимум того, что выход может быть достигнуто с 1, 2 или 3 ролики функционирования одновременно, и с учетом различных ограничений. Теоретического значения таким образом, определяется также согласны с тем, что было фактически достигнуто на практике, поэтому эти значения используются для обозначения числа роликов, которые в идеальном состоянии справиться с различными уровнями входящих металла в смену. Кроме того, точные данные можно получить на металл поставляется на завод, и с этого кумулятивного распределения вероятностей (ДСП) для доставки картины в прошлом месяце можно вычислить. Затем, используя вышеуказанные ограничения вывода с ДСП, вероятность того, что один, два или три ролики были необходимы в смену в течение предыдущего месяца могут быть определены. Из этих вероятностей и формула бинома Ньютона с отдельными заклинателя оценки надежности, мерой надежности системы, в зависимости от нагрузки, могут быть определены путем суммирования соответствующих условных вероятностей.
Rel (Load) = Вероятность того, что оборудование, необходимое для входящих скорости металла будет введена в эксплуатацию
= Вероятность того, что один ролик потребуется раз вероятность того, что один из трех будет введена в эксплуатацию
Вероятность того, что два ролики потребуется раз вероятность того, что 2 из 3 будет введена в эксплуатацию
Вероятность того, что три ролики потребуется раз вероятности того, что 3 из 3 будет введена в эксплуатацию.
Хотя биномиальных вероятностей для числа оперативных ролики на самом деле возможности (PN), поскольку редкие данные ремонта, включенных в их выводе, они могут быть умножены на четкие вероятности нагрузки просто доля различных конфигурации системы вероятностей (PN) в соответствии с их вероятных потребностей.
Работы оборудования Изменение количественного
Все оценки надежности оборудования обычно должны колебаться в диапазоне [0,8, 1,0]. Для того, чтобы сравнить, а затем объединить оборудование меры глобального процесса и рабочей силы показателей, значения надежности, должны быть нормированы в отношении допустимого диапазона производительности, который определяется нижний предел, ниже которого производительность является абсолютно неприемлемым, и верхний предел совершенной работы. Такая нормализация необходима, поскольку процесс и рабочей силы факторы также были оценены в связи с аналогичные ограничения, с тем чтобы общая стоимость 0,5 на самом деле относится к среднему уровню возможной производительности, который не может рассматриваться в качестве "нормального" уровня производительности . Таким образом, нормированная Уровень надежности 0,5 указывает на средний допустимого диапазона, а не 0,5 совершенного уровня. Если 0,75 выбран в качестве разумного нижний предел для надежности, причем верхний предел 1,0, нормированные Уровень надежности (R *) определяется: R * = (R - 0,75) / 0,25. Например, R * = 0,64 для R = 0,91.
Меры количественного изменения в успеваемости отдельных ролики и заклинателя системы заключаются в следующем.
1. Defuzzify нечеткой оценки надежности (ТПР) в одном четкое значение. Нечеткой логики метода на протяжении всех этих процедур является общим центром района (COA) метод, который определяет значение, при котором общая возможность быть ниже равна сумме возможность быть выше. Это эффективно возможностных медиане на ТПР, тогда как другой распространенный метод нечеткой логики, центр тяжести (НГК), соответствует первому моменту ВМР.
2. Нормализация, как указано выше, сертификат подлинности defuzzified стоимости с использованием 0,75, как нижний предел допустимого.
3. Изменение количественно, как пропорциональное изменение в этом нормированные значения с прошлого месяца стоимость, а также из лучших за всю историю значения.
В мире нечеткого управления, НГК нечеткой логики является доминирующей и почти повсеместно предполагается представлять некий "средний" нечеткого множества. Однако меры убеждения не являются относительные частоты, так что не представляется разумным, чтобы интерпретировать первый момент возможности распространения в качестве среднего. COG представляет собой точку (х, у) 2-мерных гравитационного баланса и так определяет координаты х баланса в одном измерении действительной оси, но не имеет смысла в контексте, поскольку возможности продукта х (р) (х ) не имеет смысла. Для сравнения, вероятность мера хрг (х) представляет собой реальный вклад в стоимость каждого потенциального значения вносит в среднем меры типичности. Иными словами, понятие "средний" бездействует в возможности теория, потому что р (х) меры устанавливает только порядковые отношения, а не относительные частоты. По этой причине, сертификат или средний, где общая верхней и нижней областях возможности сбалансированы на действительной оси, считается более подходящим для порядкового информации в ВМР. Существуют различные подходы к нечеткой логики, однако, и дискуссии по этой теме можно найти в Hollstein, Halgamuge и Glesner (1996), Saade (1996), и Runkler (1997).
Изменения также количественно для Rel (Load), хотя надежность значение зависимости от нагрузки образец, который не находится под контролем управления мельницы. Целью этого является, с тем чтобы последствия изменения нагрузки узоры на производительность оборудования будет обнаружено. Чтобы выделить оборудование производительность системы изменения в отношении целевого диапазона, то предлагается использовать отклонения нормированных исходный уровень целевой медиана 50 как выход статистики по докладам и сюжетов. Это называется относительной оборудования тест (МТ) и имеет диапазон от -50 до размера 50. Тогда простой сюжет Б. с течением времени ясно показывает, уровня производительности по сравнению с целевыми значениями, а самое главное, направление изменения: улучшение или ухудшение. Отчет об исполнении резюме (табл. 1) и фактор предупреждения доклада (табл. 2) иллюстрируют вывод информации из предыдущих вычислений Уровень оборудования.
Процесс Бенчмарк процедуры
Уровень процесс происходит путем суммирования ежемесячной информации об исполнении subfactors процесса. Есть два типа исполнения аспекты или факторы, в рамках процесса (и рабочей силы), ориентир: тех, которые определены количественные данные, и тех, которые определены качественной информации. Первая цель заключается в получении ежемесячного индекса производительности (PI) для каждого фактора от ежедневной информации, относящейся к ней. Это было честно для качественных факторов, поскольку ежемесячный набор всегда состоит из примерно одинаковое количество оценок, без нулей. Таким образом, среднемесячная defuzzified языковой оценки, принимается в качестве меры типичности за месяц (PI). Тем не менее, возникает трудность с количественными факторами, так как множество значений фактически представляет собой исключение событий и там, как правило, большая часть из нуля или незначительной ценности, включенные с переменным числом существенных значений каждого месяца. По этой причине, эти нулевым или незначительным значения следует сбрасывать со счетов в ежемесячном оценка деятельности, с тем, что они не диффундируют за исключением информации. При стандартных статистических процедур оценки используются, ожидаемое значение определяется путем взвешивания значений частот таким образом, что многие малые значения могут быть одинаковый вклад в оценку, как несколько больших значений.
Кроме того, стандартные отклонения статистики оценки среднего квадрата дисперсии о выборочного среднего, но различное количество элементов в образце, устанавливает пределы информации, представленной такими средняя оценка отклонения. Цель заключается в том, чтобы получить один показатель [0,1] с кратким изложением производительность каждого фактора в течение месяца, но смещены в сторону девиантного поведения. Если сумма квадратов ошибок само по себе (не в среднем), были использованы для этой цели, нелинейной чувствительности к отклонению значения также будет слишком экстремальными. Эти соображения серьезно ограничивают применение статистических оценок ..
В качестве практического подхода к обобщению (информация уменьшение) ежедневный количественный информация об исполнении бюджета за месяц, особый тип возможность распределения представил называется стохастической нечетких количество (SFQ), основанный на сочетании стохастического и возможностных информации в наборе данных. Это мягкая характеристика возможность измерять в том, что позволяет некоторым стохастической информации, которая будет введена в этом пути. Этот метод позволяет избежать потери всего частотой информации, в результате чего при ТПР просто формируется из стохастической информации, задав диапазон значений данных, как поддержка ТПР, поскольку представление SFQ основан на разброс значений относительно среднего плюс Доля ненулевые значения. Типичные значения производительности (PI) за последний месяц, принимается в качестве подлинности defuzzified значение SFQ.
Из приведенных выше расчетов для каждого количественного и качественного процесса фактор, хрустящий П. определяется [0,1] за последний месяц. Обновление нечеткой оценки производительности для каждого фактора цеха Затем формируется из ИП последние три месяца значения, приказал. Это ТПР затем подлинности defuzzified давать четкие обновление значения производительности (U) для каждого фактора, которые, таким образом, зависит от производительности изменения в течение последних 3 месяцев. Эта величина используется для выявления существенных изменений производительности для каждого отдельного фактора, которые выводятся на фактор предупреждения доклада (табл. 2). Для количественных факторов, значительные отклонения по отношению к входной количественные ограничения, а для качественных факторов, ввода качественных ограничений используются. Далее, defuzzified обновление фактором оценки производительности (IU), сливаются в глобальных критериев для группы ресурсов процесса.
Глобальный процесс агрегации (и рабочей силы) Уровень Факторы
Слияние обновление фактором оценки производительности (U) в глобальное значение требует, чтобы значение каждого фактора, первоначально назначенного. Как ежедневный рейтинг качественных факторов, наиболее прямой и простой способ выявления этих важность оценки является использование языковых оценок руководства со слов, которые отражают фактор значимость в связи с общей стратегии управления и политики. ОТП, связанных с этими лингвистических терминов затем defuzzified в четкие цифры (в скобках указаны на рисунке 4). Следует также отметить, что метод агрегирования Шоке не требует отдельного фактора важность мер, чтобы подвести к единице. В самом деле, в предположении, что коэффициент информация не является независимым требует, чтобы эти меры не сумма единства, с тем, что популярный метод парного сравнения на основе собственных и единства сумма будет получать приоритетные ценности несовместимы с nonindependent информации. Хотя использование четкие defuzzifications нечеткой оценки языковых эквивалентно просто присвоения порядковых цифр на эти рейтинги, это делается для упрощения применения Шоке интеграла. Тем не менее, направление для дальнейших исследований можно применять интеграл Шоке нечетких значений производительности и нечеткими весами, а затем defuzzify окончательного совокупной стоимости ..
Метод Шоке глобального агрегации nonindependent информация об исполнении отличается от традиционных методов MCDM, которые разлагаются решений в иерархии независимых факторов, каждый из которых полезности по отношению к общей цели решения. Для тех методов агрегирования независимую информацию, в том числе методами с использованием нечетких переменных (Chen, обследованных в
Каждый низком уровне поверхности может иметь другие геометрические формы висели на них, и весовой вектор для различных подмножеств информации отражает их вклад в последовательное metasurfaces. Таким образом, отсутствие аддитивности может существовать независимо на разных уровнях общей площадью решения, а не только на внешней поверхности (как в случае с решением взаимосвязанных целей в некоторых традиционных методов MCDM). И вообще, когда одна часть информации полностью определяется другим, которые доступны (то есть, он способствует нет независимой информации), эти данные не должны быть обобщены, а также информацию о причинных факторов достаточно, чтобы избежать двойного счета. Использование интеграл Шоке субаддитивность в группы факторов, частичное двойного счета может быть смоделирована, где неопределенный степень избыточности между факторами, а также общую полный вес каждого будет ввести неоправданные количество полезности. С другой стороны, можно моделировать супераддитивности противоположном случае, когда совместное существование факторов, вводит синергетический эффект в отношения таким образом, чтобы совокупные значения (и утилита) больше, чем сумма частей. Таким образом, информационные элементы являются составными элементами в целом (в качестве членов подмножества) и не выходит на отдельных отраслей.
В общем, неаддитивных слияние информации в системах взаимозависимых информация может быть достигнута с помощью нелинейных функционалов называемых нечетких интегралов. Суджено интеграл (Суджено, 1974) является одним из таких, например, и он подходит, когда общая цель решения проблем больше истины предложение (например, объект на РЛС противника ракетных) на основе информации из различных источников nonindependent. Тем не менее, Суджено интеграл в зависимости от выбора минимальных и максимальных значений истинности по информации источников, а также эффективно капли информации в рамках этих крайностей. Хотя это может быть разумной оценки истинности предложения, где большие значения правду естественно преобладают низкие значения правда, это не так желательно для агрегирования неаддитивных количественной информации, как и промышленной информации в цехах. В последнее время все большее внимание в процессе принятия решений в другой литературе нечетких интегральных называют Шоке интеграл (Шок, 1953; Grabisch, 1995), который использует все информационные элементы в сочетании с подмножеством веса. Подробное обсуждение нечетких интегралов и их приложения можно найти в Суджено (1977), Ван и Клер (1992), Grabisch (1995) и др. Grabisch.
(1995). Оба этих нечетких интегралов может быть реализован с двумя видами неаддитивность: постоянная форма неаддитивность между подмножествами, а переменной формы подмножество неаддитивность. Однако для осуществления различной формы на практике значительное количество информации, необходимое для оценки различий между неаддитивность различные подмножества фактором, если они известны. Хотя, возможно, можно присвоить значения этих неаддитивных подмножества, когда Есть только несколько факторов, она становится все менее возможным для большего числа факторов. В любом случае, цель вложения несоответствие информации в глобальных мер операции могут быть достигнуты при постоянной форме неаддитивность, что форма реализуется здесь ..
Сотрудники Уровень процедур
Как и в процессе базового показателя, рабочей силы Уровень происходит от ежедневной информации на количественные аспекты и некоторые качественные аспекты производительности. Следовательно, процедуры аналогичны описанным для процесса прецедент для развития глобального индекса производительности с обеих оценок данных и субъективных оценок, цеха контролеров.
Оценка эффективности целом завод
Синтез глобальных критериев растение следует той же процедуре, как для развивающихся надежности заклинателя системы из отдельных безотказной работы ролика, независимо от нагрузки. Производительность согласованности между этими тремя критериями ресурс снова захватили в комбинированном Benchmark завода с использованием интегральных Шоке. Приоритет веса также необходимы для каждого ресурса ориентиром, который определяет степень их значимости, а также с subfactors, это языковой оценки, которые отражают приоритеты в области управления в отношении каждого ресурса. Таблица 4 показывает, завод Benchmark вычисления для одного набора значений критериев и ресурсов superadditive набор равные веса. На начальных этапах использования такой системы показателей, то, казалось бы разумным, чтобы сохранить число переменных до минимума при попытке количественного изменения, и по этой причине группы ресурсов, лучше всего быть назначены равные приоритеты, но с последующим опытом поведения системы, это ограничение может быть расслаблены. Когда равные приоритеты заданы, коэффициент масштабирования не требуется, и вес, просто выбрали привели к желаемым сумму в диапазоне 0,4 - 0,6. В Таблице 4, взвешенную сумму 0,45 вычисляет C (ФЛ) 33,4 по сравнению с 42,0 в WAV.
Это свидетельствует о большей чувствительности метода различия между этими тремя критериями ресурсов с меньшей суммой веса по сравнению с теми в таблице 3 (сумма = 0,57). Некоторым эталоном участков для тестирования данные приведены на рисунке 5, а также участки, такие как эти, вероятно, обеспечить лучшее "чувствуют" за то, что происходит на глобальном уровнях деятельности ..
КРОСС-АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ
Перекрестных влияний причинной существующие между группами ресурсов (рис. 1), как правило означает, что изменения в один может вызвать какой-то степени изменения в другой, что является довольно очевидна, так как они все функции динамического блока. В базе знаний критериев растет с течением времени, это может быть возможным, чтобы обнаружить присутствие этих перекрестных влияний между эталонными значениями, и эта информация могла бы помочь в понимании, почему значения, каковы они. Эта информация может затем помочь в определении приоритетов для управления совершенствования. Цель заключается в том, чтобы получить ниже цифры и понять, почему они происходят так, что все причины плохой работы может быть идентифицирован. В случае очевидных ассоциаций, простой визуальный осмотр может выявить критерии параллельных сдвигов в выполнении уровнях, а также недавно такой совместной проверки меры также были рекомендованы Локэми и Кокса (1994) на высоком уровне корпоративных мероприятий. Другой, более аналитический подход заключается в применении алгоритма обучения на историческую базу знаний, и один такой техники (Коско, 1986) является нечеткой когнитивной карт (FCM). Рассматривая модель на рисунке 1, как когнитивные карты с ориентирами как состояния [0,1] с перекрестным влиянием ссылки / - [0,1], метод FCM попытки узнать ссылку сильные из истории государство устанавливает на основе сопутствующей варианты.
Тем не менее, ряд неопределенных сложность реального мира, таких как временные лаги между причиной и последствиями, может потребоваться большое количество данных, которые достаточно поезд алгоритма. Испытания этого метода с операциями исходные данные теста показали, что любые ассоциативные результаты следует относиться с некоторой осторожностью, если они не очень сильные и четкие ..
ПРАКТИЧЕСКОЕ ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ
Хотя эта система была полностью определена, она не была выполнена по причинам, о сроках и времени. Таким образом, он не был запрограммирован, и все расчеты для проверки проводились вручную, а также таблицы (за исключением нечетких когнитивных тестов отображение). Как упоминалось ранее, вычислительные мощности не столь велики, и так как предполагается, будет работать на ежемесячной основе для генерации отчетов и графиков, это может быть отдельное приложение на ПК. Хотя станции Unix с объектно-ориентированным Языки, таких как C могут быть использованы, то они не будет иметь важное значение, и Fortran модульные программы по основным PC будет достаточно. В общем, нечетких пакеты разработки программного обеспечения, не особенно подходит, потому что они предназначены, в основном с рассуждений в виду, хотя и пакетов, таких как Matlab есть программы для нечеткой алгебры и нечеткой логики. Но так как все нечетких множеств треугольные, алгебраические операции не сложный, с нечеткой слежения сигнала обычной для частых отсутствии подсистем является наиболее сложным. Сертификат подлинности для треугольного распределения может быть просто определяется из алгебраического выражения. Так в целом, программирование всей системы должны создавать без особого труда ..
ОБСУЖДЕНИЯ И РЕЗЮМЕ
В настоящем документе представлен обзор методологии, по которому некоторые новые формы глобальных операций информацию, называется динамической показателей, могут быть вычислены для оценки операций. Эти динамичные критерии основаны на представлении, что усиление конкуренции и давления на производство исполнении заставили необходимость нового типа оперативной информации для принятия управленческих решений. На сегодняшний день выполнение комплекса организации была оценена в первую очередь с помощью целого ряда различных мер, таких, что это обычная практика добиваться улучшения во всех мероприятиях одновременно. Однако из-за взаимозависимости и компромиссов в сложных системах, это вообще не достижимо, в котором указывается, что существует необходимость для некоторых типов metameasure происходит от сочетания различных мероприятий. Эти критерии были предложены для выполнения этой потребности и обеспечить отсутствующие форме глобальной информации о динамическом поведении сложных систем производства. Для того, чтобы вычислить их, мягкие методы вычислительной были использованы для синтеза различных разнообразную информацию, цеха, относящихся к различным группам ресурсов. Критерии свидетельствуют о том, как завод работает в целом и предназначены для оказания помощи количественного определения глобального улучшения операций.
Тем не менее, полезность и действенность любого высокого уровня метрических в конечном счете зависит от качества входной информации и адекватность методов расчета. Таким образом, чтобы вставлять максимального возможного знания в этих простых показателей, ряд информационных сложности были решены путем принятия комплексного подхода и моделирования информационного пространства как сложной системы мягкого информации ..
Два различных типов сложности существуют в этой системе информации: в информационных элементов, а также между информационными системами. Сложности в рамках элементов обеспокоенность необходимость модели разных уровней или классов недостаточности и неполноты информации. Предложен способ для достижения этой цели на основе таксономии информационной неопределенности и использование двух измерениях возможность измерения. Затем, используя новые определения неопределенности, любое сочетание гибридных неопределенности могут быть смоделированы, что является необходимым условием для управления неопределенности на уровне системы информационного синтеза. Из этих понятий, общий метод был предложен для мягкой синтеза надежности и используются для расчета оборудования Benchmark из различных типов данных подсистемы. Другой тип информации, сложности, между элементами, предназначены для различных видов взаимозависимости, которые также могут присутствовать в наборах данных. Эти взаимосвязи были рассмотрены в базовой модели, а также процедур сбора информации. Кроме того, предлагаемый метод слияния сведения могут быть использованы для широкого класса satisficing задач, для которых совокупный Шоке становится решение стоимости.
Другие приложения, которые были исследованы, где Есть компромиссы и взаимозависимость, связанные с решением модели являются: стоимость / польза / риск оценки передовых обновления технологий, корпоративной финансовой оценки эффективности и выбор сокращении производства, когда план не может быть и многоразовые и одноразовых классов материальных отходов. Хотя Есть другие подходы к моделированию взаимосвязей в решении анализа, это слияние методом интегральных Шоке однозначно фиксирует информацию избыточности и согласованности действий в наборах элементов информации ..
Тем не менее, значительный опыт применения в конечном счете, необходимо определить практические заслуги такого рода глобальные меры операций. Можно было бы утверждать, что, поскольку расчеты весьма абстрактных, значение мер не является прозрачным (по сравнению с более ощутимой агрегатов), а это может ограничивать их функциональное значение. По этому вопросу, авторы считают, что оно должно быть возможным и даже необходимым, чтобы объяснить дух меры для цеха персонала, а не на деталях. Это после этого может придать силы картину общего завода, то, что это не легко видеть, когда вовлечены в повседневный деятельности в угольном забое. Дальнейшая критика не может быть, что эти операции меры, несколько уязвимы для преднамеренной манипуляции, потому что они частично зависит от человеческого фактора, и эта точка означает, что целостность рейтинг персонал должен предполагать.
В заключение он предложил, что эта методика может быть применена к широкому кругу других организаций со сложной операции после соответствующего изменения к деталям. Например, сборочные линии и производство клеток может заменить системы литейную машину. В целом, как знание мер, таких динамических показателей должны обеспечить развивающимся базы знаний типа, который не существует на данный момент и может служить платформой для более углубленного изучения поведенческих характеристик сложных организаций. [В редакцию: 6 июня 1997. Принято редколлегией: 9 апреля 1998.]
* Это расширенный вариант документа, который был представлен на четвертом Международном совещании Decision Sciences института в Сиднее, Австралия, 20-23 июля 1997 года. Авторы хотели бы поблагодарить рецензентов за их ценные замечания, которые усовершенствовали этот документ.
Ссылки
Arunkumar, S.,
Шок, G. (1953). Теория потенциала. Annales-корреспондент Института Фурье (журнал Фурье институт), 5, 131-295.
Дюбуа Д.,
Grabisch, М., Нгуен, H.,
Хван, C.,
приложений. Берлин: Springer-Verlag.
Kaewert, J.,
Кауфман А.,
Кидд, P. (1994). Agile производства: Формирование новых границ. Чтение, М.: Addison-Wesley.
Клер Г.
Коско, B. (1986). Нечеткие когнитивные карты. Международный научный журнал "Человек машина Studies, 24, 65-75.
Куросавы, К. (1991). Производительность измерения и управления на предприятии
уровне. Амстердам: Elsevier.
Локэми А.,
Нили, A. (1991). Производственный менеджмент: 2-мерной функции. Международный журнал операций и управления производством, 11 (7), 49-54. Nicholls, M. (1994). Оптимизация операций слитка завода в алюминиевый завод. Журнал Оперативного общества исследований, 45 (9), 987-998. Pedrycz, В. (1994). Почему треугольной функции принадлежности? Нечетких множеств и систем, 64, 21-30.
Runkler, Т. (1997). Выбор соответствующих методов нечеткой логики использованием применения специфических свойств. IEEE Transactions на нечетких систем, 5 (1), 72-79. Saade, J. (1996). Единого подхода к нечеткой логики и сравнения из
ставит нечетких контроллеров. IEEE Transactions на нечетких систем, 4 (3), 227-237. Спраг Р.,
Суджено, М. (1974). Теория нечетких интегралов и ее приложениям. Неопубликованные докторской диссертации, Токийского технологического института. Суджено, М. (1977). Нечеткие меры и нечеткие интегралы: обследования. В нечетких автоматов и процессы принятия решений. Амстердам: Северная Голландия, 89-102. Wang, З.,
Уоррен Л.,
Уоррен Льюис
Оборона науке и технике в организации, P О. Box 1500, Солсбери SA 5108, Австралия, электронная почта: lewis.warren <a href="mailto:lewis.warren@dsto.defence.gov.au"> @ dsto.defence.gov. АС </ A>
Miles Г. Николлс
Школа Бизнеса и Высшей школы менеджмента, Суинберн технологический университет, PO Box 218, боярышника Вик 3122, Австралия, адрес электронной почты: <a href="mailto:mnicholls@swin.edu.au"> mnicholls@swin.edu.au < />
Уоррен Льюис, работающих в оборонной науке и технике в организации в Солсбери, Южная Австралия. Он получил степень магистра техники (системы) из университета RMIT и кандидат от Суинберн технологический университет. Обладая разнообразными производственного опыта консалтинга "ИЛИ", он особенно заинтересован в применении теории принятия решений в реальном мире проблемы с мягкой информации.
Miles Г. Николс имеет персональный стул в рамках Высшей школы менеджмента в Суинберн технологического университета в Мельбурне, Австралия, где он является главой дисциплины модельном бизнесе. Профессор Николс получил степень магистра экономики и доктора Университета Монаш, а также автор многочисленных публикаций в области производства и процесса моделирования.
