Разработка моделей, методов и алгоритмов построения экосистем умных сервисов «дополненного интеллекта» для адаптивного планирования, оптимизации и контроля использования ресурсов производственных предприятий

За последние десятилетия резко увеличивается сложность, турбулентность, и динамика бизнеса, связанная с развитием технического прогресса и необходимостью быстро адаптироваться к непредвиденным ситуациям. В этих условиях производственным предприятиям необходимо искать новые способы быть конкурентоспособными, продуктивными и эффективными. При этом растет актуальность и значимость решения задачи автоматизации бизнес-процессов производственных предприятий. Однако, в автоматизации предприятий в настоящее время превалируют рутинные задачи учета и расчетов, которые повсеместно заменяются на компьютерные программы, что открывает возможности для дальнейшего решения все более сложных интеллектуальных задач, таких как: распределения ресурсов, планирования, оптимизации, мониторинг и контроль, анализ ситуации и прогнозирования рисков на основе моделей, методов и средств искусственного интеллекта (ИИ): баз знаний и мультиагентных технологий, машинного обучения, нейронных сетей, аналитики больших данных и других. Такие сервисы сейчас принято называть «дополненным интеллектом» (Augmented Intelligence).Возможный подход к решению – поэтапное, эволюционное добавление все более умных сервисов, встраивающихся в существующий ИТ-ландшафт предприятия, которые будут согласованно решать текущие задачи бизнеса путем взаимодействия, выявления и разрешения конфликтов. Такое понимание нашло свое выражение в появившейся в последнее время в концепции «цифровых экосистем», впервые отмеченных в Гарнер и Википедии в 2017 году – позволяющих создавать «системы систем» из конкурирующих между собой и кооперирующих программных систем. В настоящем проекте планируется разработать модели и методы и алгоритмы для синхронизации планов работ различных производственных подразделений между собой, которые будут развивать методы управления ресурсами предприятий в реальном времени. Данные модели и методы и алгоритмы позволят выполнять синхронизацию планов путем поиска компромиссов между уровнем удовлетворенности каждого подразделений и эффективности управления ресурсами в целом. Применение данных методов будет рассмотрено на следующих задачах: •Синхронизация планов цехов производственных предприятий между собой для обеспечения ритмичности производства в реальном времени и соблюдение директивных сроков;•Синхронизации планов работ проектно-конструкторских подразделений при выполнении задач опытно-конструкторских работ для балансировки загрузки трудовых ресурсов и соблюдения показателей выполнения работ по проектам.Для поддержки данных методов в ходе проекта будет предложена архитектура цифровой платформы и экосистемы умных сервисов, которая позволит решать задачи синхронизации планов различных подразделений за счет соответствующих интеллектуальных сервисов и реализации протоколов переговоров между ними. Разработанные методы и вариант архитектуры будет реализован в виде макета, на базе которого будут проведены экспериментальные исследования.Для производственных предприятий повышение эффективности возможно за счет спланированной и скоординированной деятельности различных подразделений, которые создают конечный результат. Создание экосистемы умных сервисов, обеспечивающих координацию работ за счет синхронизации планов работ различных подразделений является актуальной задачей для производственных предприятий, как промышленных (синхронизация планов цехов), так и конструкторских бюро (синхронизация плана проектно-конструкторских отделов). Принципы построения, модели и методы, функции и архитектура такого рода систем представляют собой совершенно новую сферу, что определяет актуальность исследований.Научная новизна результатов проекта будет заключаться в разработанных моделях и методах синхронизации планов различных производственных подразделений интеллектуальными сервисами дополненного интеллекта в цифровой экосистеме, а также в оценки эффективности работы данных методов на практических задачах проведенной в ходе экспериментальных исследований на базе разработанного прототипа.