Development of a mivar expert system for planning shop resources and analysis of deviations
Authors: Варламов О.О. , Чжан С. , Балдин А.В. , Мышенков К.С. , Сидоренко Е.В. 
Published: August 2024

Для создания машиностроительного искусственного интеллекта применяют миварные технологии логического искусственного интеллекта. Производственный процесс часто сопровождается большим количеством событий, а различные виды отклонений и помех прямо или косвенно влияют на стабильную и эффективную работу производства, а также приводят к снижению качества продукции. Прогнозирование отклонений и помех при планировании производства – это проблема научных исследований, которая является основой планирования ресурсов производственных систем. Известен подход к решению оптимизационных задач распределения ресурсов производственных систем на основе построения логического вывода в миварной базе знаний, который и представляет собой план распределения ресурсов. В данной работе анализируются отклонения и/или нарушения, вызванные вмешательством в производство в цехе, а именно материалы, персонал, оборудование, процессы и так далее, и предлагается определение производственных помех в производственной среде цеха. Значительная степень вмешательства выражается в задержках поставок продукции, снижении уровня качества и других отклонениях от запланированного производственного плана. Разработана миварная экспертная система для прогнозирования отклонений в производственных процессах после планирования ресурсов цеха. Экспертная система разработана с использованием программного комплекса КЭСМИ Wi!Mi «Разуматор». Проанализированы отклонения в производственной среде, установлена система факторов, влияющих на отклонения, и построена соответствующая миварная модель прогнозирования производственных отклонений в цехе. Применение миварной экспертной системы эффективно и быстро решает задачу поддержки принятия решений на основе проведения гибких сложных вычислений при расчете весов. Поэтому миварная экспертная система играет критически важную роль в прогнозе помех планирования цеховых операций, значительно повышая эффективность работы всей системы управления предприятием.
To create mechanical engineering artificial intelligence, mivar technologies of logical artificial intelligence are used. The production process is often accompanied by a large number of events, and various types of deviations and interference directly or indirectly affect the stable and efficient operation of production, and also lead to a decrease in product quality. Predicting variances and disturbances in production planning is a research problem that is the basis of resource planning for production systems. There is a known approach to solving optimization problems of resource allocation of production systems based on the construction of logical inference in a mivar knowledge base, which represents a resource allocation plan. This paper analyzes the deviations and/or disturbances caused by production interference on the shop floor, namely materials, personnel, equipment, processes, and so on, and proposes a definition of production interference in the shop floor production environment. A significant degree of interference results in delays in product deliveries, reductions in quality levels and other deviations from the planned production plan. A mivar expert system has been developed to predict deviations in production processes after planning workshop resources. The expert system was developed using the software package KESMI Wi!Mi "Razumator". Deviations in the production environment were analyzed, a system of factors influencing deviations was established, and a corresponding mivar model for predicting production deviations in the workshop was built. The use of a mivar expert system effectively and quickly solves the problem of decision support based on flexible complex calculations when calculating weights. Therefore, the mivar expert system plays a critical role in predicting interference in the planning of workshop operations, significantly increasing the efficiency of the entire enterprise management system.