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智能决策支持下设备维护RP系统的模型研究
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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。（参考《建筑中文网》）
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，充分利用企业已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 （Intelligent Decision Support），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：
从IDS的体系结构图中可以看到，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。
4.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。
5.推理机：采用基于范例推理（case-based reasoning）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。
6.解释系统：实现对系统所选方案的解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。在按本模型研究开发系统时，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。
（4）考虑经济因素。要同时考虑维护成本与可靠度，在两者之间找到最好的平衡。
（5）考虑维护策略。维护方案主要包括：预防维护、改善检修、预测维修、故障维修。在选择维护策略时，应充分考虑相应的维护方案，不仅可以降低维护成本，还能提高效率。
2.知识的表示。知识的表示有声明式和过程式两种。声明式的知识表示方法有语义网络和框架，适用于表示事实和断言，过程式则适合表示行为和过程。
根据设备维护特点，在本模型中，采用了基于实例的框架知识表示法，每个框架包括槽和面，槽表示对象的一个属性集，有面和子槽构成，面表示有关某个属性的知识或过程。实例的数学模型可以用以下公式表示：Case（F，P）=Case[（f1，f2，f3，…，fn），（p1，p2，p3，…pn）]其中，F=（f1，f2，f3，…，fn）为实例的特征集，P=（p1，p2，p3，…pn）是实例的特征集参数。F和P之间存在着一定的映射关系。
五、智能决策支持系统模型特点
智能决策支持系统模型具有以下特点：
1.将物料需求计划（MRP）的思想用于设备维护管理中，充分体现了现代管理思想；
2.将智能决策支持与设备维护需求计划结合起来，对设备维护进行智能决策，使设备维护方案得到优化；
3.为用户提供与待处理问题相匹配的模型及专家经验，便于用户做出决策；
4.提供了对各种历史数据进行分析和复用的能力；
六、结论
根据MRP的思想建立起来的设备维护需求计划是管理思想的创新，同时将人工智能技术应用到该系统中，是对该系统的进一步完善与提高。基于IDS的设备维护RP能够很好的为用户提供、评价和完善设备维护方案，为企业在保证成本最低、效益最优的前提下，获得最佳市场竞争力。但是该系统对于模型库中模型的建立、推理过程中模型的识别、选择还有待于进一步的完善。设备维护管理将朝着充分利用企业内外资源、利用与虚拟企业、ERP思想相结合基于网络技术的远程故障诊断的社会化维修方向发展。
参考文献：
[1]任明仑，杨善林，朱卫东。智能决策支持系统：研究现状与挑战[J].系统工程学报，2002，（15）。
[2]陈文伟。知能决策技术[M].北京：电子工业出版社，1998.
[3]赵纯钧，等。优化与决策[M].北京：中国科学技术出版社，1988.
来源: 《建筑中文网》.原文网址：http://www.pipcn.com/research/200612/6786.htm
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