Ситуационная модель структурно-параметрических преобразований технологического процесса

УДК 621.9.757

Л.Я. Кожуховская СИТУАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

Качество организационно-технологических решений в значительной степени определяется качеством принимаемых решений на этапах проектирования и технологической подготовке производства. В условиях неполной определённости проектных решений требуются новые подходы, позволяющие учитывать реальные условия производства и изменения ситуаций, в которых принимаются решения.

Организационно-технические решения, ситуационная модель, технологический процесс

105

L.Ya. Kozhukhovskaya CASE MODEL STRUCTURAL REFORMS PARAMETRIC PROCESS

Quality of organizational decisions is substantially defined by quality of accepted decisions at design stages and technological preparation of manufacture. In the conditions of incomplete definiteness the new approaches, allowing to consider real conditions of manufacture and change situation in which decisions are made are required.

Organizational and technical solutions, situation model, process

В современных экономических условиях результаты инновационных преобразований машиностроительных производств характеризуются большой степенью неопределённости и зависят от согласованности действий на всех этапах, определяющих эффективность принимаемых решений (ПР) в соответствии со стратегией развития производственной системы. Качество организационно-технологических решений в значительной степени определяется качеством принимаемых решений на этапах проектирования и технологической подготовки производства. В условиях неполной определённости ПР требуются новые подходы, позволяющие учитывать реальные условия производства и изменение ситуаций, в которых принимаются решения об инновационных преобразованиях технологических структур [1].

Этим требованиям отвечает предложенная автором методология ситуационного управления процессом формирования и принятия организационно-технологических решений, которая основана на анализе условий во внутренней и внешней среде, пошаговом принятии решений с помощью системы критериев качества и эффективности.

Важной задачей является разработка модели и критериального базиса принятия решений, единого для лиц, принимающих решения (ЛПР), на всех этапах структурно-параметрических преобразований технологических процессов и систем.

Ситуационная модель процесса формирования и принятия решений позволяет создавать и использовать единое информационное пространство для ЛПР на всех этапах принятия решений, которые имеют последовательно-параллельную схему реализации инновационных процессов, с итерациями, позволяющими с помощью критериев раскрывать неопределенность и корректировать принятие решений.

Рис. 1. Процесс принятия решений инновационных преобразований технологических структур машиностроительных предприятий

Постановка задачи критериальной оценки принятия решений при управлении инновационными преобразованиями выглядит следующим образом:

- на основе сложившейся практики на предприятии формируется система показателей (Хь Х2 ....Хп), которая позволит принимать обоснованные решения об инновационном развитии предприятия;

- на основе анализа внешней среды, обусловливающей необходимость преобразований внутренних производственных условий, выявляются факторы, определяющие эффективность инновационных преобразований;

- показатели формируются либо расчетно-аналитическим путем, либо на основе обработки статистической отчетности в виде первичной либо уже агрегированной информации (интегральные показатели).

Рассматривая управление инновационным преобразованием деятельности предприятия как многокритериальную задачу оптимизации, представим ее в общем виде:

К

где Vin - вектор управляющих воздействий внешней среды, Vjn - вектор управляющих воздействий внутренней среды, Zjn - вектор влияния факторов внешней среды, Zjn - вектор влияния факторов внутренней среды, К - вектор критериев оценки. Большинство векторов взаимосвязаны.

К управляющим воздействиям внешней среды отнесены: требования к качеству и номенклатуре продукции, тарифы на электроэнергию, тепло на технологические цели, транспорт, стоимость сырья и материалов и др., которые можно рассматривать как интервал [Тщщ, Tmax], границы которого являются результатом влияния внешних факторов Zjn, ставки и виды налогов, средний уровень заработной платы на предприятии [Zmin, Zmax], который зависит от Vin.

Интегральные технико-экономические показатели, характеризующие состояние предприятия, можно представить в виде

Xi = fi (хЬ х2 хп),

Х2 = f2

Хп — Гп

где хь х2 хп - частные показатели.

Рассматривая интегральные показатели хь х2 хп как координаты вектора а, получим п-

мерное пространство состояний технологической системы. Когда варианты экономического состояния предприятия до и после инновационных изменений технологических процессов (ТП) и технологических систем (ТС) отличаются качественно, возникает необходимость включать показатели состояния предприятия не только количественно, но и качественно. В этих целях производится ранжирование показателей, используются сигнатуры (знаки) ситуаций, характеризующие область состояний. Например, показатель уровня автоматизации производства, риска потери качества продукции или устойчивости экономико-производственной системы в результате неверных решений. В этом случае оценки риска могут выражаться следующим образом: очень высокая, высокая, средняя, низкая, очень низкая. Тогда подобному показателю придают ранговую оценку: 5, 4, 3, 2, 1 в соответствии с приведенным списком оценок. Таким образом, данный показатель становится количественным и добавляется в качестве координаты к вектору а.

На основе перечисленных исходных данных можно расчетно-аналитическим путем получить показатели состояния предприятия в виде:

- технических показателей: программа и номенклатура продукции, состав и количество основного и вспомогательного оборудования, коэффициент загрузки оборудования, коэффициент гибкости, надежности и др.;

- финансово-экономических показателей: производственная и полная себестоимость продукции, прибыль, рентабельность, финансовая устойчивость, оборачиваемость средств, ликвидность, показатели платежеспособности и др.;

- графического представления динамики влияния инновационных преобразований на финансово-экономические показатели;

- структурные диаграммы системы показателей.

Информация, полученная из подразделений предприятия, образует информационную базу принятия решений, используемую в качестве исходной для описанных ниже моделей ситуационного управления инновационными преобразованиями производственной системы. Как уже отмечалось, цель формализации процесса ситуационного принятия решений в виде модели состоит в том, чтобы лица, принимающие решения (ЛИР) на всех этапах и уровнях инновационной деятельности, получили единый инструмент принятия решений, который дает возможность рассмотреть различные варианты стратегий инновационного развития предприятия. Кроме того, изложенный подход дает возможность не только определить наиболее эффективные варианты, но и улучшить алгоритмы оценки этих вариантов, а также выбрать методы и инструменты воздействия на производственную систему.

Для описания предпочтений в принятии решений используем бинарные отношения на множестве А, каждый элемент которого обозначает допустимое состояние ТИ И ТС предприятия. Обозначим показатель предпочтений ЛИР через шкалу И. В случае, когда два состояния предприятия в результате инновационной деятельности а1 и а2 , принадлежащие множеству А, неразличимы, обозначаем их

И

Когда состояние а1 предпочтительней состояния а2 :

И (аО > И (а2). (4

Очевидно, что состояние предприятия в результате альтернатив инновационной деятельности структурных преобразований ТИ и ТС а1 и а2 могут находиться только в одном из трех отношений:

И

Объединение состояния предпочтения и состояния неопределенности по шкале предпочтений дает отношение нестрогого предпочтения, которое обозначим неравенством

И

Ири сравнении по предпочтительности векторов в общем случае разные критерии могут по-разному соотноситься по шкале предпочтений в зависимости от того, на каких уровнях зафиксированы остальные критерии. В этом случае имеет место зависимость векторов по предпочтению, что можно определить как корреляционную зависимость, полученную опытноэкспериментальным путем.

Очевидно, что на начальном этапе моделирования целесообразно выбирать критерии, взаимно независимые по шкале предпочтений. Например, если

И (а, Х2 Хп) > И ( в, Х2 Хп),

то И (а, У2 Уп) > И ( в, У2 Уп) для любых значений У2...........Уп.

Основная задача состоит в том, чтобы найти векторы а, которые являются Иарето - оптимальными (эффективными) и при которых не существует вектор а С А такой, что И (а) > И (а7). Допустимым решением являются слабо - Иарето - оптимальные (слабо эффективные) векторы а7, для которых не существует вектор а С А такой, что И (а) > И (а7).

На основе описанной шкалы предпочтений для каждого показателя Х1 определяется весовой коэффициент С такой, что С > 0 для 1 — 1,п. В результате каждый вектор может быть оценен функцией

Б

При С1 > 0, Б > 1.

Наиболее применяемым является случай Б — 1, когда функция (8) превращается в линейную:

Б (а) — 2 (8

Ci Xi.

Сравнивать альтернативные решения инновационной преобразований ТП и ТС легче, если критерии измеряются одной шкалой. С этой целью критерии заменяются функциями степени близости, которые определяются по формуле

di

где Ki min и Ki max - минимальное и максимальное значения I - го критерия на множестве допустимых решений А.

Очевидно, что di (а) изменяется от 0 до 1. Если Ki (а) - линейная функция, то di (а) тоже является линейной функцией.

Теперь паретовские решения находим, максимизируя свертку:

dn + 1 = s ^ di

В целом процесс ситуационного принятия решений можно представить следующим образом: процедуру начинаем с решения 2n обычных задач линейного программирования для нахождения максимальных и минимальных значений n целевых функций. По ним вычисляется степень близости каждого решения к максимально возможному значению каждой целевой функции. Процесс продолжается, пока ЛПР не определит оптимальное решение.

Таким образом, представленная модель управления инновационным преобразованием ТП и ТС является многокритериальной задачей оптимизации на конкретный период времени.

Приведенный подход к созданию оптимизационной модели ситуационного управления инновационными преобразованиями представляется вполне действенным в целях повышения эффективности управления на отдельных промышленных предприятиях, а также общего анализа инновационных преобразований промышленных предприятий и их организационнотехнологических элементов.

Так, например, обеспечение заданных показателей эффективности технологического процессов (ТП) широкой номенклатуры обрабатываемых деталей в условиях многономенклатурного производства (МНП) требует создания переналаживаемой структуры технологической системы (ТС), инвариантной конструктивно-технологическим свойствам этих деталей и техникоэкономическим условиям производства. Применение в переналаживаемых ТП оборудования с ЧПУ определило необходимости новых походов к разработке ТП и обеспечению условий и создания способов переналадки ТС. В работе оценка и обеспечение управления структурами на этапе проектирования решены путем выявления связей в ТС и формирования технологически управляемого ядра инвариантного условиям производства и входной информации внешней среды. В качестве показателя уровня инвариантности принят показатель гибкости, который отражает способность ТС изменяться для обработки множество {Д} деталей без изменения целевой функции и организованности ТС. Это обеспечивает создание ТП как организационной основы технологической системы целевого назначения с технологически управляемым инвариантным ядром, позволяющим адекватно реагировать на воздействия среды и производственной ситуации. Решение задач синтеза ядра, управляемого на этапах проектирования и эксплуатации ТС, потребовало исследования условий и методов обеспечения инвариантности за счет элементов технологической системы. При этом инвариантность технологически управляемого ядра рассматривается как способность системы при переналадке и изменении входной информации (Xij) сохранять функции и целевую организованность ТС - w(t).

С позиций концепции ситуационного управления процессом формирования структур ТП создание инвариантного ядра позволяет учитывать необходимые изменения состояния ТС при переходе в состояние, необходимое для обработки каждой детали одной технологической общности. Это потребовало анализа структурообразующих факторов.

Решение задач синтеза структур ТС и ТП с использованием принципа суперпозиции в условиях неопределенности многономенклатурного производства не обеспечивает эффективных результатов. В настоящей работе это достигается путем моделирования связей, отношений и процессов их взаимовлияния на этапах проектирования и производства. Ситуационная модель синтеза инвариантного ядра ТС основана на системном анализе факторов, определяющих формирова-

ние структур ТС, входной информации, типовых технологических и технических решений. Ири этом множество технологических решений отражает функции инженерной деятельности на этапах проектирования и производства. Различные затраты на их реализацию формируются в зависимости от числа переналадок, последовательности операций, реализуемых функций основного и вспомогательного оборудования, оснастки и инструментов.

Анализ условий, приводящих к изменению состояния ТС в процессе инновационных преобразований, показал, что в условиях МНИ они характеризуются стохастической неопределенностью. Для упрощения ТС рассматривается как стационарная система с конечным числом состояний, равным числу вариантов решения задачи. Это позволило определить минимальное, но достаточное число преобразуемых звеньев ядра ТС, определяющих ее инвариантность к изменяющимся условиям.

На основе структурного анализа ТИ и ТС выявлены структурообразующие факторы, определяющие условия синтеза структуры инвариантного ядра ТС и предел ее устойчивости, учитываемый исходя из конкретных условий производства и концепции инновационных преобразований. Использование структурного анализа обусловлено тем, что структура отражает как содержательный аспект ТИ и ТС, так и изменения формы связи при их преобразованиях.

Создание инвариантного ядра ТС требует получения исходной информации о свойствах и конструкционно-технологических параметрах {Д}, закономерностях формирования структур ТИ, а также процессах, протекающих при эксплуатации ТС и определяющих эффективность инноваций. Выбор достоверного метода получения и обработки информации определен в зависимости от уровня структурной организации и сложности ТС.

С целью установления влияния свойств и технологических возможностей оборудования на структуру ядра ТС, инвариантного структурам-стратегиям преобразований ТИ и ТС, исследованы закономерности формирования и изменения состояний ТС при переналадке для реализации Бтп обработки каждой детали С, включенную в группу деталей одной технологической общности (рис. 2).

Отсутствие четкого соответствия свойств множеств { Д}, { ТИ} и { ТС} в изменяющихся условиях потребовало разработки методики исследования структурно-функциональных связей, количественных отношений между их элементами в условиях неполной определенности. Разработанная методика включает выявление, исследование структурообразующих факторов, установление влияния условий формирования состояний ТС на выбор структур операций, а также выбор критериев оценки принимаемых решений. В связи с тем, что условия формирования заказа, свойства деталей и допустимые затраты на их изготовление имеют неполную определенность, это потребовало разработки правил преобразования нечеткой информации в четкую путем пошагового раскрытия неопределенности. С этой целью при определении качественных показателей соответствия множеств элементов {Д}, {ТИ} и {ТС} использован теоретико-множественный анализ, на основании которого определены качественные показатели влияния доминирующих факторов на структуры ТИ и ТС, на критерии выбора оптимального сочетания свойств с учетом многовариантности решений этой задачи в условиях неопределенности.

Ироцесс взаимодействия множеств { Д}, { ТС} в соответствии со структурой { ТИ} является структурно и параметрически сложной системой, обладающей большой степенью неопределенности в области допустимых состояний. Технологическая система имеет множество размерно и параметрически связанных элементов, которые при переналадке ТС и ее эксплуатации изменяются, отражая переход в другое состояние. Каждая реализация структуры образует пространство состояний, имеющее большое число ограничений, о которых нет полной и достоверной информации.

В связи с этим в основу оценки инвариантности ТС к условиям инновационных преобразований, используемой в качестве критерия уровня структурной организации и преобразований ТИ и ТС в условиях МНИ, положены системные принципы анализа и синтеза больших систем ТС. С целью получения аналитических зависимостей исследованы факторы, определяющие область состояний ТС, такие как характеристики деталей и оборудования, схемы и методы обработки.

Установление структурных связей и отношений позволило выявить системные свойства, которые позволяют обеспечить:

- возможность разработки структур-стратегий ТИ и ТС, ориентированных на обработку деталей одной технологической общности, оборудование и конкретные условия производства, изменяющиеся в процессе эксплуатации;

- возможность создания ТС, инвариантной к входным воздействиям в пределах технологических возможностей и состояний таких ее элементов как оборудование, оснастка и схем их использования.

Управление процессом формирования инвариантного ядра ТС на этапе проектирования требует установления связей множества свойств деталей {Д} и поведения ТС при переналадке и эксплуатации. С этой целью исследованы условия и закономерности переналадки и процессы, протекающие при эксплуатации ТС. Источником информации, отражающим состояние ТС, использованы показатели точности обработанных деталей, силометрические показатели, результаты численного анализа опытно-статистических данных о показателях точности обработки.

Рассмотрены различные схемы обработки и ситуации, возникающие при сочетании различных размерных и точностных параметров { Д}, схем обработки, размерных связей в ТС. Установление закономерности силового воздействия на ТС при различных схемах обработки позволило получить опытно-статистическую и расчетно-аналитическую модели, отражающие состояние ТС и его влияние на точность обработки, рассмотренную на примере обработки отверстий.

Источником информации, определяющей Бтп с учетом состояния ТС и множества ситуаций для принятия решений является свойства, показанные на рис.2:

{Д} - цд

{ТИ} и {ТС} - цг точность ТИ - цт надёжность ТС - цн

з

приведённые затраты - ^

Принятие решений производится установлением связей и отношений на нечетком множестве состояний ТС и вариантов Бтп.

<8Гти, Мстс>,

где Мстс — < М у (у1, у])> - множество функций принадлежности вариантов Бтп.

При определении количественного влияния входной информации на начальное состояние ТС использован метод структурно-функционального анализа, позволяющий установить закономерности влияния входной информации о деталесвойствах номенклатуры, техникоэкономических условий, схем и условий обработки на базовую структуру ТИ (Бб ) в пространстве состояний ТС.

Для оценки деталесвойств номенклатуры разработана методика оценки сложности, учитывающая технологические возможности оборудования и оснастки при различных схемах обработки и структурах ТП, представленных кортежем свойств и матрицей свойств номенклатуры.

где 1 - индекс детали, ] - индекс признака.

М(Д)— ^ • \у„

где {Уу} - множество условий выполнения п признака 1-й детали; {Су} - множество свойств ТС и ее элементов, необходимых для достижения ] признака 1-й детали.

1

Исходы

Рис.2. Модель формирования структуры ТС в области показателей эффективности инновационных преобразований

лФЛ-

С„ с, ,

с21 с22 ... с27

.

Отсутствие данных потребовало исследовать связи в ТС при различных схемах обработки и условиях инновационных изменений состояния ТС в области ее допустимых состояний, это нашло отражение в структурно-функциональной модели ТС. Начальное состояние ТС, определенное размерными связями, представлено как пространственная размерная цепь, замыкающим звеном которой является допуск на обрабатываемую поверхность. Такой подход позволил отразить размерные связи для базового ТП (Б Б) в переналаживае мой ТС, число ее возможных состояний соответствует числу деталей, включенных в группу. Свойства переналадки ТС, используемые для обработки п групп деталей, образуют область ее начальных состояний Сп. Свойства ТС и деталей, определяемые паспортными данными станка и чертежом, имеют детерминированный характер и их взаимодействие описано аппаратом четких множеств. Для описания множественности состояний и их соответствия требованиям ТП использована теория множеств.

Преобразование технологической системы определяет область начальных её состояний Ск, настраиваемой на обработку каждой 1-й детали п и определяется свойствами деталей одной технологической общности, включенных в номенклатуру. Использование свойств и параметров ТС для обработки п групп деталей образует область состояний Сп, оценка уровня соответствия свойств деталей {Д}, параметров {ТП} и состояния {ТС} во времени оценена степенью принадлежности /1С (х) = С{ Д}/Х • f (П) свойств детали возможному состоянию ТС.

Рассмотрим влияние технологических свойств деталей, которые обеспечиваются переналадкой без перехода к другой структурной схеме ТС. Представим поток свойств деталей {Д} в

виде {Д}={ й1,й2,й3...йп }условиях их изготовления П={П1, П2, Пз...Пц}.

Пусть состояния переналаживаемой ТС описывается кортежем:

Стс-----> <Ро,фо,П^,3>,

где Ро - вектор, принадлежащий области состояний ТС в евклидовом пространстве Е; фо-вектор потока требований, принадлежащий Р0; 1, ], к - единичные векторы евклидова пространства; П - поток информации о деталях и требований об условиях их изготовления; Q - производительность ТС; 3 - затраты на реализацию функции элементов, обеспечивающих переналадку.

Вектор Р соответствует определенному технологическому решению Б при затратах 3 на переналадку или восстановление ТС в процессе эксплуатации. Исходное состояние ТС определяется ее свойствами С, удовлетворяющими потоку требований Пц.

Ро = Т

к

П

Л

у

к

где П - поток требований деталей группы включенных в множество {Д}: е Д;К - число

1 У

типов деталей множества {Д}, имеющих свойства С1 ; 1 - число типов деталей; ] - число изменяемых признаков; 3 - материальные и временные затраты на переход ТС путем переналадки из структуры Б1 в 82.

Временные и материальные затраты для групп деталей различных типов:

1пер(Й1)(Сх, С2 Ск^И8,

Зпер№)

Состояние системы, отражающее ее исходную структуру и переход в состояния, необ-

ходимые для обработки группы деталей:

Р0=(Тр)=(3) и Р: Б1 ^ Б-1 - вектор перехода структуры ТП и ТС из состояния 1 в состояние ] в евклидовом пространстве; (Е1 ^ Е1) - евклидово пространство, отражающее изменение состояния ТС при переналадке; вектор Р соответствует переходу ТС из состояния Сн в 1 и ].

Вектор состояний ТС при переналадке:

- / х

Р =

Вектор Р переналадки ТС на 1-е свойство ]-й детали соответствует определенному технологическому решению Б1, при затратах 31, например, изменение схемы обработки, установки, закрепления путем переналадки элементов ТС. Таким образом, можно сделать вывод, что при определении начального состояния системы может быть учтено изменение ее состояния и затраты 3, необходимые для этого изменения.

Условие переналадки по времени переналадки 1=^Т) может быть отражено вектором Р(1) который характеризует производительность ТС и частоту ее переналадки как функцию количества типов деталей, определяющуюся временем обработки каждого типа деталей. Процесс переналадки ТС может быть описан кортежем, который определяется типом и числом переналаживаемых элементов и функций, выполняемых ими:

<Р, ф

где Р - некоторое множество функций реализующих вектор Р в пространстве состояний (Е1 —> Е1), которое соответствует множеству технологических решений Тр.

Для принятия решения о выборе структуры по критерию затрат времени на переналадку Тр (8^Р°(3°) необходимо выбрать базовую структуру ТС производительности Q, зафиксировав затраты Зф и Трф при решении задачи Тр 8(1). Задача заключается в нахождении минимальных затрат, при этом минимум берется по всем параметрам, для которых р е Р и Д (Ро, ф0, П ^ З) ^Ш

- непустое множество. Для решения задачи исследования Тр использованы методы минимакса, Лапласа и Гурвица.

Условия переналадки под влиянием изменения свойств {Д} по объему, номенклатуре, срокам выполнения заказа и состояния ТС, определяющего ее технологические возможности и эффективность ТП, рассмотрены как внешние возмущения. Возмущения пары (3, 1), отражают определенные требования повышения эффективности ТП и ТС путем их структурной переналадки и управления изменением состояния ТС. Тогда переналадку элементов и условий функционирования ТС под действием возмущений в некоторый момент времени можно описать кортежем

<Р(3),КТ),д,З ,С(ё)>,

где р е Р , ф - поток изменения Ф^ф, Б^Б*, (3^)^(3°, Т°) Новое состояние ТС будет характеризоваться кортежем

<Р*(3)ХТ^ДС >

где р* є Р*, q* є 2*, р* є Ф* * - фиксированное значение показателя.

- из-

З,і ,2, С меняющиеся значение показ ателей.

Уровень гибкости ТС может быть представлен в следующем виде:

Гт = |Г,ск;Г,(А};а;;1 = 1-Н);

Г с = /Г2с11;Г1

где Г1п: - интегральное обозначение гибкости ТС, Рг, Тс, То - технологическая, структурная и организационная гибкость системы; А1, В^ Ск - факторы, влияющие на гибкость системы; а1, bj, ск -весовые коэффициенты, 1, j, к - число изменяющихся параметров.

Учитывая, что интегральные показатели гибкости подчиняются закону нормального распределения, они могут быть определены по формуле

Вышеизложенное предполагает глубокий анализ всей совокупности факторов, определяющих гибкость ТС, и критериев оптимизации системы для разработки методики выбора оптимального уровня гибкости ТП и ТС.

Установление связи коэффициента сложности номенклатуры деталей (Ксл) и трудоемкости переналадки ТП и ТС, критериев потенциальной, технологической и технической гибкости ТС обеспечивает раскрытие неопределенности при установлении оптимального соответствия состояния ТС и достижимой точности обработки. С этой целью в разработанной методике использованы операции над отношениями в множестве. Это позволило решать задачу оценки сложности при подборе деталей в группу и установления соответствия свойств детали или группы деталей технологическим возможностям и состоянию ТС.

В соответствии с предложенной концепцией структурной организации и выбора структур ТП в условиях инновационных преобразований выявлены этапы развития ТП и ТС под влиянием непостоянства входной информации и состояний ТС. На первом этапе установлено влияние исходных данных о свойствах деталей номенклатуры, определяющих условия производства, и технико-экономических условий выполнения заказа, формирования структуры ТС и ее начального состояния. Это позволило на основе разработанной методики оценки сложности условий инновационных преобразований и требуемой гибкости ТП определить структурно-функциональные связи элементов ТС. Многовариантность этих связей, представленная в матричном виде, позволила отразить множественность размерных связей в системе координат станка при обеспечении заданных показателей точности обработки детали (положения поверхностей, отклонения формы и размеров); а также учитывать технологические возможности оборудования и формировать позиционные связи в ТС.

1.Кожуховская Л.Я. Ситуационное принятие организационно-экономических решений в условиях неопределённости и риска / Л.Я. Кожуховская, Н.П. Павлова // Практика прим. Программного обеспечения в образовании и исследованиях: труды межвуз. конф. по научному программному обеспечению. СПб. 2007. С.

2. Кожуховская Л . Я . Структурная организация технологических процессов и систем / Л.Я. Кожуховская. Саратов: СГТУ, 2000. 160 с.

ЛИТЕРАТУРА

3. Кожуховская Л.Я. Ситуационное управление инновационными преобразованиями технологических структур машиностроительных производств / Л.Я. Кожуховская, Н.П. Павлова. Бишкек: Технология, 2010. 132 с.

Кожуховская Людмила Яковлевна - Kozhukhovskaya Lyudmila Yakovlevna -

доктор технических наук, профессор, Сара- Doctor of Technical Sciences, professor of the товского государственного технического Technical University of Saratov named after университета им Г агарина Ю.А. Gagarin Yu.A.