智能决策支持下设备维护rp系统的模型研究

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1、智能决策支持下设备维护RP系统的模型研究［摘要］本文根据当前设备管理系统的缺陷，提出了一种基于智能决策的设备维护计划系统，构造了此系统的模型及处理逻辑，建立了体系结构，阐述了实现此系统的关键技术。［关键词］智能决策支持;设备维护;需求计划［在研究对企业投资项目评估、技术改造、设备管理和决策支持系统等知识的整理、理解、比较和归纳下，突破原有的决策支持系统的模式和方法，即采用方便的模式对企业管理项目进行决策，在企业中的设备管理中的设备维护管理是设备管理的重要内容，是设备综合管理的重要环节。许多企业为此建立了设备管理信息系统，其功能主要是对设备的运行数据进行采集及保存，使设备管理人员从繁琐的事务性

2、工作中摆脱出来，但是不具备对设备的各项数据进行有效的分析与处理能力，更不可能对设备维护方案作出智能决策与评价。同时，对于设备维护中的各项资源并未做出合理的计划。为此，本文根据MRP原理提出的基于智能决策支持(IDS)的设备维护需求计划(RP)系统，充分利用企业己有的设备管理信息系统中大量的有关设备维护信息，运用智能决策和专家系统，根据企业维护资源，提出优化后的维护方案，同时，也能解决设备维护计划、设备维护资源需求计划及生产作业计划等之间的冲突问题。一、智能决策支持系统概述决策支持系统是辅助决策者对“半结构化问题和非结构化问题”进行决策的人机交互系统，并不是代替管理者进行决策的系统，这就意味着

3、决策分析不能完全用一种事先定义好的算法、程序或模型来机械地处理，不能完全依靠计算机系统做全部工作，它需要人机的交互作用，只能辅助而不是代替高层管理人员进行决策活动。智能决策支持IDS(IntelligentDecisionSupport),是在以数学模型和定量分析方法为基础的决策支持(DS)上集成了以定性处理为特征的人工智能(AI)和专家系统而形成良好的IDS各组成部分有机地结合起来的体系结构二、系统处理逻辑基于IDS的设备维护RP系统的处理逻辑是将设备当前状态数据与其正常状态数据进行比较，如果超出偏差，则在IDS的支持下选择方案。方案产生后结合设备资源库中的资源制定设备维护需求计划。再由维

4、护需求计划、生产情况生成维护能力计划。通过对维护能力计划与生产作业计划进行平衡，调整维护需求计划甚至方案。设备维护工单由平衡能力后的维护计划产生，其后为每张工单制定设备维护资源计划。通过此闭环处理逻辑，基本上解决了设备维护计划、设备维护资源需求计划及生产作业计划等之间的冲突问题。三、设备维护IDS的体系结构IDS利用AI在定性分析和不确定推理上的优势，比传统的DS更有效地支持决策过程中对半结构化和非结构化问题的求解。在本系统模型中，充分利用了IDS这一优势，使设备维护方案优化中的非结构化问题得到了很好的解决。设备维护IDS体系结构如下图：540)=540〃space="O〃＞从IDS的体系结

5、构图中可以看到，组成该结构的主要模块包括:数据库、知识库、方法库、模型库、推理机等。1.数据库模块:数据库模块主要记录了设备的基础数据、历史运行记录、故障记录、维修记录、备件信息、人员信息等，是IDS中的基础信息模块。2.知识库模块：知识库存放一些规则，包括用于模型决策的规则和专家经验规则，完成建模和选模的工作。知识库可分为静态知识库和动态知识库，静态知识库的维护需要人工干预，是系统固化了的求解行为，因而设计简单,可直接使用。动态知识库则是从决策过程中获得经验，并且自动对知识库进行更新，其维护不需要人工干预，从而能支持复杂环境下的智能决策过程，但是系统开发时要复杂得多。3.方法库模块:使用存

6、储程序对维护决策方法进行存储。设备维护方法主要包括：最小费用法、优化方法、可靠度方法、统计预测方法等。1.模型库模块:模型库中的数学模型分为：用于数据模式识别的统计分析模型和用于模型选择的维护决策模型。本文中的建模方式有：系统设计者设计时固化的模型、系统使用者的外部建模和IDS的自动建模。2.推理机:采用基于范例推理(case-basedreasoning)的方法，根据知识库中的静态和动态范例，通过采用方法库中的方法，在模型库中选择与当前处理的问题具有相同属性的模型进行匹配，并且根据匹配的程度进行调整。该方法由于对过去求解过程的复用，提高了问题求解的效率。3.解释系统:实现对系统所选方案的解

7、释和回答用户提出的问题。四、系统实现的关键技术分析1.模型中的关键因素。在按本模型研宄开发系统时，应当着重考虑以下几个因素：(1)设备维护需求计划。维护需求包括了人员、物质、财务等各项因素；(2)考虑设备运行及维修的历史数据。这是进行模型选择的基础数据，也是重要的参考数据；(3)设备维护能力计划。必须充分地平衡设备维护能力与生产作业计划后，才能选择合适的方案。(1)考虑经济因素。要同时考虑维护成本与可靠度，在