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大型复杂装备研发成本控制专家系统

2018-12-01 来源:《北京航空航天大学学报》 作者:北京航空航天大学经济管理学院 王飞 魏法杰 点击:
      摘要:根据大型复杂装备研发周期长、耗资大、风险大的特点,引入前馈控制机制,建立了大型复杂装备研发项目成本控制专家系统的体系结构,同时以该体系结构为主体,给出专家系统的知识表示及推理机的一种实现方法,最终使得知识库和推理机得以独立实现.实现后的系统以知识库和专家系统相结合的方式对装备研发成本进行实时监控和预测,对于输入的问题,系统经过推理后给出相应的参考建议,为成本管理智能化提供可行依据.由于知识库和推理机是相对独立实现,因此该系统相对传统专家系统来说具有更好的可维护性和可靠性.
     关键词:专家系统;知识表示;大型复杂装备;成本控制
 
     专家系统是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统,其内部含有某领域内大量专家水平级知识与经验,并能按照一定推理机制进行推理和判断.专家系统能模拟人类专家处理复杂问题的决策过程,它作为一种计算机程序系统,继承了计算机工作快速、准确的特点.大型复杂装备研发成本采用专家控制系统,在一定程度上实现了对大型复杂装备研发成本的监控和预测,解决了大型复杂装备研发成本难以控制的问题,其研究成果对大型复杂装备制造企业实现成本管理控制智能化、专业化、科学化以及提高企业信息化水平都具有重要的意义[1].
     1大型复杂装备研发成本控制
     1.1大型复杂装备研究开发的基本特征
     大型复杂装备是指客户需求复杂、产品组成复杂、产品技术复杂、制造过程复杂、项目管理复杂的一类装备,如航天器、飞机、航空母舰、武器系统等.大型复杂装备制造业是典型的离散制造企业,其产品研发的基本特征是现有产品技术资料和数据重复利用率低,生产过程复杂,难以实现良好的成本控制.产品研发周期长、技术新、耗资大、风险大,零部件标准化程度低,需求数量少,质量标准高,难以进行批量生产和采购造成零部件成本高;市场信息不对称造成原材料和零部件采购价格高;生产过程中流水作业和协同程度低,资源计划和生产调度难度大,质量管控难以到位,时常会出现返工现象,这些都增大了成本控制的难度[2].
     1.2 大型复杂装备的成本控制
     成本控制是企业为实现预期的成本目标而使用的一种成本管理方法,就装备制造企业而言,是集约化管理的重要组成部分.成本控制包括装备生产的事前控制、生产过程控制和事后控制等,是按成本标准对生产过程进行的就地控制.现代成本控制模式主要强调面向市场的目标成本管理,注重成本控制中的主动性、全面性和组织性[3].
     成本控制的关键在于前馈控制,是把装备的全寿命周期费用的标准作为目标来控制研发成本,把研发过程的成本控制作为整个项目成本控制的起点,这是成本控制的关键[4].
装备研发是武器装备经预研后按作战使用要求进行全面的研究开发直至拿出生产样机为止的活动,是使技术从最初的科学技术设想向作战部队的武器装备的转化过程.装备的研发成本主要包括材料费用、初样研制费用、试样研制费用、正样研制费用、装备包装和运输费用、检验验收费用、其他费用[5].
     目前关于复杂装备成本控制的主要研究成果见文献[6-8],这些为大型复杂装备研发成本控制专家系统的研究提供了一定的理论基础.
     2 专家系统原理与前馈控制机制
     目前,专家系统的发展已经历了3个阶段,正向第4代过渡和发展.第4代专家系统已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现多知识库、多主体系统的建立,但完全依赖专家系统来完成大型复杂装备研发成本的控制在目前是不可能的,这类系统的作用在于辅助决策和控制.
     2.1 专家系统结构与工作原理
     专家系统通常由知识库、推理机、综合数据库、知识获取机制、解释机制和人机接口等部分组成,这些部分是相互独立、但又紧密联系的.各部分关系如图1[1]所示.
     知识库用来存放专家提供的知识.应用专家系统求解问题的过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式.推理机针对待求问题的条件或已知信息,反复匹配知识库中的规则,获得新的结论,以得到问题的最优解.人机界面是系统与用户进行交流时的接口,用户通过该界面输入待求解问题的基本信息并回答系统提出的相关问题,从而得到推理结果及相关的解释等.综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论,往往是作为临时存储区.解释器能够根据用户的提问,对结论、求解过程做出说明,从而使专家系统更具有交互性.
     2.2 专家系统的知识获取与知识表示
     知识获取的任务是将人类已有的知识从大脑中或书本中抽取出来,以计算机能理解的形式存储于计算机,从而为计算机完成领域专家所能完成的任务提供知识支撑.知识获取方法主要有间接法和直接法两类.间接法目前应用较多,其过程为:领域专家首先将自己的知识用语言及书面的形式整理出来;然后,知识工程师在领域专家的帮助下对其提供的知识进行分析、抽取及简化,表示为能被计算机理解的规则和框架等知识表示形式;最后,通过知识编译器等工具,将知识输入专家系统知识库中.直接法的过程为:领域专家提供给归纳系统一定量的数据及资料,通过归纳程序将这些数据及资料整理成一定格式的知识,形成知识库.这两类知识获取方法可用图2来表示.
     2.3 采用前馈控制的成本控制功能分析
     所谓前馈控制系统状态即在系统输入时,就根据有关信息和经验来估计、判断该种要素的输入量在系统运行中出现的状态和可能的输出结果,并改变输入的要素或输入量,从而保证输出量与目标值的偏差尽可能减小,如图3所示[9].
     图3中,前目标值与后产出值一般来说,在比较时会存在一定的差异,其差异多少的指标值就反馈给控制主体一个最明显和最有效的数据信息.现将成本控制的差异计算通式列示如下:
     实际价格(AP)×实际数量(AQ)(1)
     标准价格(SP)×实际数量(AQ)(2)
     标准价格(SP)×标准数量(SQ)(3)
     其中,式(1)-式(2)=价格差异(PV),包括原料价格差异、工资率差异、变动费用开支差异等.式(2)-式(3)=数量差异(QV),包括原料用量差异、工人效率差异、变动费用效率差异等;式(1)式(3)=实际成本与标准成本的差异总额(TV).
     3 专家系统实例
     以我国大型飞机制造企业为例,研发的产品是系统复杂技术含量高的军用飞机,生产方式以订单研发和生产为主.根据复杂装备生产的特点,合理有效地表达该领域知识是成本控制专家系统设计中的一项非常重要的工作.本例中的研发单位采取标准成本法,严格按照程序进行成本控制.因此,复杂装备制造领域的知识用产生式规则表示比较合适,将成本控制知识描述为概念、事实和规则.概念和事实用来定量或定性地描述成本问题或成本要求以及各种产生成本问题的原因;规则反映了概念和事实内在的必然联系,即前提条件与结论的因果关系[10-11].
     在实例中,利用SQLSever2005建立负责知识库存储的数据库和提供开放式数据库互连.它能对知识库按照深度优先算法进行搜索匹配以完成推理,并能够进行增、删、改、查等操作以完成对知识库的管理.该系统采用计算机程序语言VC++进行开发.最后实现的系统能够根据用户提交的成本控制问题在基本数据库和规则库中进行搜索和匹配,然后根据相应的规则予以响应,进而快速高效地为用户提供相关的参考意见.
     3.1 基本数据库的设计
     基本数据库主要用来实现有关成本问题的描述、产生原因、防止和处理办法等信息的存储和操作,几个典型的数据表如表1所示.
     3.2 规则及规则库的设计
     产生式规则是逻辑蕴含、操作、推理规则以及各种关系的一种逻辑抽象,规则表达采用多叉判定树的“IF-THEN”结构表示,并对规则表达形式作如下约定:
1)对约定规则的条件和结论所包含的断言,可用合取连接.
     规则库由成本问题描述库、成本问题影响因素库、成本问题处理措施库3个库组成.每个规则分别包括前件和后件,具体描述如下:
     1)规则的前件数据库RC_DB(rule_id,fact_id,indica).rule_id为规则编号;fact_id是规则的一个与条件,代表基础数据库的概念或事实数据;indica用来标记fact_id激活标志,避免前提条件的重复匹配.其作用是存放规则的前提条件.
     2)规则的后件数据库RR_DB(rule_id,fact_id,num,indi_ca,type,cf).其中,rule_id,fact_id,indica与前件数据库中的作用相同;num用来标记其前提条件的个数;cf为推断出fact_id的可信度.type可以设定多个值,当type为“0”表示是条件,type为“1”表示是结论,type为“2”表示该结论是本规则的终结[12].
根据上述分析,系统知识库的逻辑结构如图4所示.
     3.3 成本控制专家系统推理机
     系统以基于规则的数据和信息驱动的正向推理为主,辅之以目标驱动控制策略.系统根据输入信息,在知识库中寻找与之匹配的规则,找到后,根据结论的“type”值确定下一个动作,如果type为“0”或“1”,就将该结论作为条件,继续匹配.如果type值为“2”,表明本次推理到达最终[13].具体实现时,以RC_DB中的fact_id为主关键字,通过rule_id找出对应的规则和结论,或在RR_DB中以fact_id为主关键字,通过rule_id字段推理出某些前提条件.如果前提条件能在数据库中匹配到,表明结论是成立的.
     系统采用深度优先算法对知识库进行搜索.为了优化推理,规则库首先进行了分类,从而缩小搜索范围,提高系统推理效率.在RC_DB库中采用rule_id和fact_id为主索引,在RR_DB库中以rule_id,type和fact_id为主索引,这样相同规则的条件顺序相邻而结论则紧随其后,可以快速访问一条规则,每一个断言被匹配与否均在规则库中进行了标注,在推理过程中不必再对已标注的条件进行匹配,从而大大提高推理效率.
     系统前台推理算法、用户界面与后台知识数据库相互独立.其中SQLSever2005主要用于知识库的管理,VC++对知识库按照深度优先算法进行搜索匹配以完成推理,进行插入、删除等操作以完成对知识库的维护和更新,同时实现人机界面.
     该成本控制专家系统应用于某航空飞行器研发项目,辅助企业较好地完成了精准的成本预算、监控评测、成本分析,研发成本得到较好的控制,节约成本15%,取得了良好的效果.
     4 结 论
     本文提出了成本控制专家系统的体系结构,并以该体系结构为基础,分析了此类专家系统的知识表示及其推理机的实现方法.最后,利用VC++和SQLSever2005工具编程实现了成本控制专家系统.实例系统不但提供了良好的人机接口、实现了对知识库进行插入、删除等管理操作,还能对知识库按照深度优先算法进行搜索匹配完成推理.前台的推理算法、用户界面与后台的知识数据库相互独立. (本文于2010年发表于《北京航空航天大学学报》)
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