Методика обоснования робастных решений по управлению производством холдинга химической промышленности

Актуальность исследования обусловлена необходимостью определения решений по управлению производством, которые обеспечивают требуемую эффективность его функционирования при воздействии различных возмущающих факторов. Цель исследования: изыскание направлений повышения эффективности функционирования производства за счет усовершенствования автоматизированный системы управления им. В ходе исследования с помощью имитационного моделирования процесса функционирования производства и обработки его результатов методами Розенблатта ‒ Парзена и численного n-кратного интегрирования определены вероятности достижения комплекса целей. Данные вероятности позволили сформировать область допустимых решений по управлению функционированием производством и с помощью метода центроидов выбрать оптимальное по критерию робастности решение.

Результаты. Разработана методика обоснования робастных решений по управлению производством холдинга химической промышленности. Новизна. Предложенная методика отличается от известных использованием для нахождения оптимального решения критерия максимизации показателя робастности, что способствует нахождению решений, обеспечивающих достижение комплекса целей функционирования производства даже при наличии непредвиденных обстоятельств или внешних возмущающих воздействий в будущем. Практическая значимость. Реализация предложенной методики в составе существующего математического обеспечения автоматизированной системы управления производством холдинга химической промышленности позволит обеспечить внедрение проактивного подхода в практику управления производством и существенно повысить эффективность этого процесса.

1. Вивчарь Р.М., Друзин И.В., Киричек Р.В., Смирнов А.И., Черкасов С.А. Концепция проактивного управления производством холдинга химической промышленности // Инженерный вестник Дона. 2025. № 8.

2. Морозова О.В. Модели оценки качества многопараметрического управления сложными системами // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2018. № 4(100). С. 161‒172. DOI:10.21686/2413-2829-2018-4-161-172. EDN:XWBGXR

3. Озерной Н.А., Дронов В.В., Князев Н.В. Математическая модель поддержки принятия решения на формирование оптимального количества запасных частей защищенных пунктов управления // V Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы инженерно-аэродромного обеспечения базирования авиации в современных условиях и пути их решения» (Воронеж, Российская Федерация, 06–07 октября 2021 г.). Воронеж: Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», 2021. С. 33‒38. EDN:YSMAZP

4. Дьяков А.Н. Модель процесса поддержания готовности технологического оборудования с обслуживанием после отказа // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2016. № 651. С. 174-179. EDN:WEIZJB

5. Лиференко В.Д., Гураль Д.А., Легков К.Е. Методика оценивания оперативности принятия решения на примере средств зондирования околоземного космического пространства // I-methods. 2021. Т. 13. № 4. С. 4. EDN:BXWCOM

6. Вивчарь Р.М., Решетников Д.В., Герасименко С.Ю. Методика выбора значений параметров системы обеспечения готовности ракеты космического назначения к пуску // Современные наукоемкие технологии. 2019. № 10-1. С. 32‒37. EDN:NOBIRX

7. Клейман Л.А. Методика принятия решений в задаче диагностики элементов информационно-управляющих систем // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электроника, информационные технологии, системы управления. 2021. № 38. С. 90‒109. DOI:10.15593/2224-9397/2021.2.05. EDN:FUUTHR

8. Резников Б.А. Теория систем и оптимального управления. Часть 3. Принятие решений в условиях неопределенности и адаптация. МО СССР, 1988. 140 с.

9. Ермольев Ю.М., Ястремский А.И. Стохастические модели и методы в экономическом планировании. М.: Главная редакция физико-математической литературы, 1979. 255 с.

10. Калинин В.Н., Резников Б.А., Варакин Е.И. Теория систем и оптимального управления. Часть 1. Основные понятия, математические модели и методы анализа систем. Л.: ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1979. 319 с.

11. Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники. Часть 1. Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. МО СССР, 1990. 522 с.

12. Лучко С.В. Теория автоматического управления: учебник. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2007. 378 с.

13. Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

14. Волкова В.Н., Емельянов А.А. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2006. 848 с.

15. Силич В.А., Силич М.П. Теория систем и системный анализ: учебное пособие. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. 276 с. EDN:RBBTZB

16. Иванов В.А. Эффективные управленческие решения как основа устойчивости управленческой команды // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2010. № 4. С. 64‒67. EDN:PAIYAH

17. Лукина А.В. Методика оценки устойчивости экономических систем // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2013. № 7(61). С. 14‒20. EDN:QUUQHF

18. Завгородняя А.С. Методика принятия решений в адаптивном управлении устойчивым развитием сельскохозяйственных предприятий // Фундаментальные исследования. 2020. № 9. С. 36‒40. DOI:10.17513/fr.42840. EDN:KDFCVI

19. Билятдинов К.З. Методика оценки устойчивости технических систем // Научно-технический вестник Поволжья. 2020. № 10. С. 25‒28. EDN:LVVDFM

20. Билятдинов К.З. Модель обеспечения и методика оценки устойчивости больших технических систем в процессе эксплуатации // International Journal of Open Information Technologies. 2022. № 9. Т. 10. С. 32‒40. EDN:FZTHQT

21. Старовойтов В.В., Голуб Ю.И. Нормализация данных в машинном обучении // Информатика. 2021. № 3. Т. 18. С. 83‒96. DOI:10.37661/1816-0301-2021-18-3-83-96. EDN:JKAHKM

22. Parzen E. On Estimation of a Probability Density Function and Mode // The Annals of Mathematical Statistics. 1962. Vol. 33. Iss. 3. PP. 1065–1076. DOI:10.1214/aoms/1177704472