Автоматизация управления на производстве



Сложна и многообразна интеллектуальная деятельность человека, управляющего производственными процессами. В определенный момент темпы технического прогресса достигли такого уровня, что уже не стоял вопрос об автоматизации этой деятельности, о передаче функций человека — диспетчера, оператора машине. Определим условия при которых стала возможна автоматизация [1].

Возьмем конкретный пример — работу дежурного на крупной узловой железнодорожной станции.

Ситуация на такой станции меняется каждый день, и дежурному приходится учитывать большое количество различных условий. Поэтому нельзя полностью описать его деятельность с помощью логических схем (алгоритмов).

Для того чтобы машины могли работать в таких условиях, необходимо использовать принципы и методы эвристики. Эвристическая программа должна приспосабливаться к постоянно меняющимся условиям, вырабатывать новую стратегию управления относительно ситуаций, не встречающихся ранее [2]. И главное, что необходимо сообщить машине, которая должна работать за дежурного по станции, — это способность человека моделировать, воссоздавать динамику управляемого объекта. Именно наличие динамической модели станционной работы, как это было установлено в ходе психологического исследования, сделало возможным создание новых планов действия, новых стратегий. Если можно было бы ввести в машину блок моделирования станционной динамики, то она смогла бы вырабатывать различные эвристические приемы и способы управления.

Необходимо понимать какой именно принцип эвристики, т. е. какое представление о процессе решения задач человеком, должен быть заложен в такую машину.

Как показали исследования, здесь нельзя считать адекватным лабиринтный принцип решения задач. Ведь на станции происходит одновременное перемещение нескольких динамических элементов (локомотивов, поездов, групп вагонов и т. д.). Постоянно меняются их признаки (стоящая перед ними цель и их требования к станции). Здесь трудно установить четко определенную единую цель для всех элементов. Поэтому и нельзя оперировать такими понятиями, как начальная и конечная площадки, расстояние между площадками, что характерно для лабиринтного принципа решения задач [3].

Более эффективным здесь был бы другой принцип, а именно построение оперативных информационных систем из дискретной совокупности элементов. Это значит, что от каждого динамического элемента — локомотива, поезда и т. д. — в машину должна поступать информация об основных характеристиках данного элемента и его требовании к станции. Например, «грузовой поезд, 50 вагонов, иду на проход» или «грузовой поезд, 70 вагонов, расформирование».

На основе поступивших сигналов машина моделирует динамические единицы, с которыми необходимо осуществлять оперативную работу, реализует их признаки и свойства, устанавливает взаимосвязь и взаимозависимость между ними в условиях данных станционных путей и других возможностей станции. В результате формируется план станционной динамики, в котором устанавливается определенная последовательность выполнения необходимых станционных операций. Моделирование станционной динамики на каждый данный момент, позволит планировать работу станции на необходимое, наперед не заданное количество ходов (перемещений элементов).

Разумеется, здесь не может ставиться задача разработки конкретной схемы указанного устройства, его машинного воплощения. Это задача сугубо техническая. Здесь речь идет лишь о некоторых принципах построения эвристических программ для управления теми видами больших систем, в основе которых лежит взаимодействие дискретных динамических элементов. Необходимо, конечно, иметь в виду, что техническое воплощение этих эвристических принципов, основанных на изучении реальной мыслительной деятельности человека, требует решения целого ряда сложных технических проблем (например, разработки способа подачи информации о характеристиках динамических элементов) [4].

Автоматизация управления системами сначала проводилась с учетом имеющихся электронно-вычислительных машин. Как известно, машины эти могли работать по четким схемам (алгоритмам) или методом перебора вариантов, с учетом вероятностных характеристик возможных ситуаций. Имея в виду эти принципы работы машин, проблему автоматизации управления большими системами можно сформулировать следующим образом: какие компоненты умственной деятельности управляющего системой человека могут быть переданы машинам и какие компоненты этой деятельности должны быть оставлены за человеком? Иначе говоря, прежде чем приступать к собственно техническому решению вопроса о путях автоматизации, необходимо было установить, что целесообразно автоматизировать в данном виде трудовой интеллектуальной деятельности [5].

В связи с этим встает другой вопрос — об оптимальном распределении функций между машиной и человеком в ходе управления. От решения этого вопроса во многом зависит надежность работы всей системы в целом.

Иногда можно услышать мнение о том, что та или иная система будет работать тем лучше, тем надежнее, чем выше уровень ее автоматизации. Эта точка зрения не может быть, однако, признана абсолютно верной. В ходе автоматизации могут быть затрачены большие средства на передачу машине тех управляющих процессов, с которыми машина справляется не лучшим образом и которые легко и надежно осуществляет человек.

Естественно, что в таком случае целесообразно эти функции оставить за человеком, даже если для надежности управления человека придется определенное время обучать.

Известно, что В. Келер в ходе своих исследований констатировал такой факт. При собственно интеллектуальной деятельности последовательность действий, решающих задачу, запоминается после первого же ее решения [6]. Впоследствии субъекту не нужно решать задачу повторно, чтобы вспомнить найденный прием. Деятельность в условиях необходимости перебора вариантов не может рассматриваться как специфически интеллектуальная (человеческая) деятельность по своей структуре и содержанию.

Необходимо четко разграничить задачи, требующие построения систем из совокупности элементов, и задачи, относительно которых хорошо работает лабиринтный принцип, перебор вариантов. Естественно, что первые задачи необходимо предоставить решать человеку, а вторые — машине. Таким образом, распределению функций между человеком и машиной должен предшествовать тщательный психологический анализ структуры задач, которые могут возникнуть в ходе управления большой системой [7].

Правда, может оказаться, что ряд задач, которые экономно и просто решаются на основе построения систем из дискретной совокупности элементов, могут быть надежно, без большого ущерба для процесса управления решены с помощью существующих методов перебора вариантов. В этом случае, естественно, нет необходимости в использовании человека.

Проблема целесообразной автоматизации тех или иных интеллектуальных функций человека, управляющего большой системой, связана с другой, более широкой проблемой кибернетики — с проблемой границ автоматизации человеческого интеллекта.

Начнем с тех выводов, которые сделал М. Таубе в своей книге «Вычислительные машины и здравый смысл». В течение ряда лет автор занимался проектированием вычислительного центра. По мере того как он и его коллеги пытались решать проблемы, связанные с преобразованием исходной информации в такую форму, которая удобна для обработки на машине, они все время упирались в пределы возможностей машины, в трудности формализации таких продуктов человеческого разума, как понятие, идея, смысл. Эти неудачи и трудности заставили Таубе провести серьезный анализ проблемы автоматизации интеллекта на примере машинного перевода. Анализ этот привел его к отрицанию тех возможностей, которые приписываются кибернетическим машинам, и к пессимизму относительно автоматизации человеческого интеллекта в будущем [2].

Все это приводит Таубе к выводу, что изыскания в области машинного перевода носят характер не истинно научных исследований, а романтического поиска Грааля.

Такой пессимистический вывод едва ли можно считать окончательно доказанным. Существующие машины действительно бессильны перед решением многих задач, успешно решаемых человеком. Но ведь могут быть созданы другие машины, которые будут работать по другим принципам, а не по принципу, например, перебора вариантов и которые смогут решать более широкий класс задач. Анализ психологических особенностей процесса решения человеком оперативных задач в ходе управления большими системами позволяет сформулировать некоторые соображения относительно границ принципиально возможной автоматизации человеческого интеллекта [8].

Прежде всего, проблема эта не должна уже формулироваться в том общем плане, в котором она обычно ставилась до недавнего времени: может или не может кибернетическая машина воссоздать творческие компоненты человеческого мышления. В настоящее время при постановке этой проблемы необходимо указывать, какая именно машинная программа (или группа программ) соответствует или не соответствует той или иной форме протекания мыслительных процессов.

Процесс решения задач человеком представляет собой сложную, состоящую из большого числа компонентов деятельность. Некоторые компоненты этой деятельности могут быть в какой-то мере описаны с помощью лабиринтной схемы, другие же не могут быть охарактеризованы с помощью существующих в кибернетике схем и приемов формализации [9]. Но из этого, однако, не следует, что и они не будут в конце концов формализованы, если разработать новые способы формального описания интеллектуальных процессов. В этой связи весьма трудно наметить точные границы формализации мышления. Можно лишь предположить, что главные трудности формализации возникнут при попытке описать компоненты процесса решения задач человеком, связанные со способностью мозга отражать вещи и явления мира, в котором живет и действует человек. Именно эта способность, сложившаяся в ходе общественно-исторической эволюции человека, обеспечивает ему возможность создавать различные системы из совокупности разрозненных элементов и решать на этой основе различные задачи. Как наука преодолеет огромные сложности, связанные с воссозданием особых отражательных свойств нервных элементов, — покажет будущее.

Литература:

1 Crabtree M. A. Industrial flow measurement: M. Sc. thesis [Text] / M. A. Crabtree. — University of Huddersfield, 2009. — 244 p.

2 Таубе М Вычислительные машины и здравый смысл: Миф о думающих машинах: Пер. с англ / МТаубе. — М.: Прогресс, 1964.

3 Джонсон Д. Современная логистика. 8-е изд. / Д.Джонсон, Д.Вуд, Д.Вордлоу, П.Мэрфи-мл. — М.: Издательский дом Вильямс, 2009. — 523 с.

4 Дорри М. Х., Рощин А. А. Расчет динамических систем (РДС): Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2004611323 РФ; Зарег. 28.05.2004.

5 Дорри М. Х., Рощин А. А. Инструментальная программно-алгоритмическая система для разработки исследовательских комплексов // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2008. — № 12. — С. 12–17.

6 Wolfgang Kohler: 1887–1967. American Journal of Psychology, 81, 110–119.

7 Радостева, М. В. Производительность труда как фактор экономического роста//Исследование отношений, механизмов и институтов рынка: вопросы экономики и управления: сб. научных трудов. Вып. 5 -М.: Изд-во Московского гуманитарного университета, 2003

8 Galloway B. Introduction to Industrial Control Networks [Text] / B. Galloway, G. P. Hancke // IEEE Communications Surveys and Tutorials. — 2012. -Vol. PP. — Issue 99. — P. 1–21.

9 Stouffer K. Guide to industrial control systems security [Text] / K. Stouffer, J. Falco, K. Scarfone. -NIST special publication 800–82. — 2011. — 155 p.