53.Технология – совокупность наук, сведений о способах переработки того или иного сырья в фабрикат, в готовое изделие.
54.Технология – совокупность приёмов и способов получения, обработки или переработки сырья, материалов, полуфабрикатов или изделий, осуществляемых в различных отраслях промышленности, в строительстве и Технология д.; научная дисциплина, разрабатывающая и совершенствующая такие приёмы и способы. Технологией (или технологическими процессами) называются также сами операции добычи, обработки, переработки, транспортирования, складирования, хранения, которые являются основной составной частью производственного процесса. В состав современной технологии включается и технический контроль производства. Технологией принято также называть описание производственных процессов, инструкции по их выполнению, технологические правила, требования, карты, графики и др.
55.Технология – строгая последовательность производственных операций, которую необходимо выполнить на оборудовании определенного класса с использованием необходимых материалов при определенных режимах и условиях для решения поставленной задачи – получения заданного количества конечного продукта.
56.Технология управления персоналом – совокупность приемов, способов и методов воздействия на персонал в процессе его найма, использования, развития и высвобождения с целью получения наилучших конечных результатов трудовой деятельности. Технология управления персоналом регламентируется специально разработанными нормативно-методическими документами.
57.Технология управления, управленческая технология – приемы, порядок, регламент выполнения процесса управления. Технология управления состоит из информационных, вычислительных, организационных и логических операций, выполняемых руководителями и специалистами различного профиля по определенному алгоритму вручную или с использованием технических средств. Различают: линейную технологию управления, управление по отклонениям, управление по результатам, управление по целям, управление по ситуации, поисковое управление. Линейная технология управления – технология управления, характеризующаяся строгой последовательностью отдельных управленческих фаз, вытекающих друг из друга и сменяющихся в соответствии с заранее намеченным планом. Ситуационное управление, управление по ситуации, Situation management (от лат. Situatio – положение) – оперативное управление, заключающееся в принятии управленческих решений по мере возникновения проблем в соответствии со складывающейся ситуацией. Управление по отклонениям (мanagement by expectation) – технология управления, исходящая из того, что незначительные отклонения не требуют корректировки управленческого процесса; и преодоление незначительных отклонений возможно силами самих исполнителей. Вмешательство руководителя происходит лишь при значительной величине отклонений. Управление по результатам – технология управления, заключающаяся в том, что в зависимости от степени достижения запланированных результатов на предыдущейфазе, происходит уточнение последующих управленческих действий. Целевое управление – управление по целям; управление по задачам; программно-целевое управление (Management by objectives) – метод управленческой деятельности, предусматривающий предвидение возможных результатов деятельности и планирование путей их достижения. Различают: простое целевое управление; программно-целевое управление; регламентное управление.
58.Химическая технология – наука о процессах, методах и средствах массовой химической переработки сырья и промежуточных продуктов. Основная задача химической технологии – сочетание в единой технологической системе разнообразных химически превращений с физико-химическими и механическими процессами: измельчением и сортировкой твёрдых материалов (см., например, Дробление), образованием и разделением гетерогенных систем (см., например, Фильтрование, Центрифугирование, Отстаивание, Диспергирование), массообменом (см. Ректификация, Абсорбция, Адсорбция, Кристаллизация, Экстракция) и теплообменом, фазовыми превращениями (см. Фазовый переход), сжатиемгазов, созданием высоких и низких температур, электрических, магнитных, ультразвуковых полей и т.д. К химической технологии относятся также транспортировка, складирование и хранение сырья, полуфабрикатов и готовых продуктов, контроль и автоматизация производственных процессов, выбор конструкционных материалов для промышленной аппаратуры, а также типов и единичных мощностей аппаратов.
2.3.Модели
•Понятие модели.Понятие модели некоторого объекта возникает в связи с необходимостью изучения возможностей использования этого объекта для решения проблем, решения задач, достижения целей деятельности. Поэтому такой объект логично называть такжеизучаемым объектом.
Будем исходить из следующего определения:
«модель изучаемого объекта – вспомогательный объект, дающий ответы на вопросы в отношении изучаемого объекта».
Для систем: «модель изучаемой системы – вспомогательная система, дающая ответы на вопросы в отношении изучаемой системы».
В свою очередь, для технологии – «модель изучаемой технологии – вспомогательная технология, дающая ответы на вопросы в отношении изучаемой технологии». Для основной и дополнительной частей технологии – «модель изучаемой части технологии – вспомогательная система, дающая ответы на вопросы в отношении изучаемой части технологии».
В свою очередь, для моделируемого объекта – «модель изучаемого моделируемого объекта – вспомогательная система, дающая ответы на вопросы в отношении изучаемого моделируемого объекта». Для частей моделируемого объекта – «модель изучаемой части производственной систем – вспомогательная система, дающая ответы на вопросы вотношении изучаемой части моделируемого объекта».
По своей сути модель дает ответы в отношении изучаемого объекта некоему субъекту, изучающему этот объект с различными целями – анализа, исследования, мониторингаи т.д. Другими словами, модель – это источник новых знаний об изучаемом объекте, необходимый для пополнения знаний изучающего о данном объекте.
Тогда можно определить, чтомодель —это совокупность способов и/или средств обеспечения взаимодействия между внешней средой, представленной изучаемым объектом, и внутренней средой изучающего, представляемой, в данном случае, в виде комплекса его знаний о внешней среде.
Модель изучаемого объекта можно называть также и моделирующим объектом, а изучаемый объект – моделируемым объектом. Каждая известная модель объекта имеет один или несколько известных главных признаков, которые рассматриваются в видеаксиомв теории этой модели. Построенная на основе совокупности аксиом с помощью принятых правил вывода теория определенной модели может ответить на вопросы в отношенииреального объекта, в том случае если реальный объект удовлетворяет условиям того же набора аксиом. Другими словами, общий Принцип моделирования[59]состоит в том, чтореальный моделируемый объект и используемая модель должны удовлетворять одному набору аксиом.
Составление единой модели какого-либо объекта в виде, позволяющем получить все ответы на вопросы в отношении изучаемого объекта, невозможно и по этой причине любые реальные объекты представляют с помощью некоторого множества известных моделей систем объектов данного класса. Каждая такая известная модель объекта позволяет ответить на некоторый комплекс вопросов в отношении построения и функционирования определенного объекта или класса объектов. В зависимости от цели изучения объекта – анализ, исследование, проектирование и т.д., используются различные способы построения моделей. Рассмотрим наиболее распространенные виды моделей.
•Концептуальные, структурные и математические модели динамических систем.Как правило, все модели являются концептуальными, структурными или математическими. Рассмотрим эти виды моделей на примере моделирования динамических систем[60].
Динамической системой называется упорядоченное множество взаимно связанных друг с другом элементов, существующих в реальной действительности, т.е. в пространстве и времени. К внешней среде динамической системы относится все, не являющееся элементом данной системы. Каждый элемент системы принято характеризовать совокупностью количественных и/или качественных признаков, изменяющихся с течением времени. Состояние (поведение) системы в каждый фиксированный момент времени описывается однозначным выражением характеристик элементов системы. Классическими примерами динамической системы являются система «Земля-Луна»; солнечная система, элементами которой являются Солнце, планеты и кометы; Галактика, элементами которой являются отдельные звезды, созвездия и планетные системы (в том числе и Солнечная система).
В настоящее время в теории моделирования систем различают три уровня: концептуальное моделирование, структурное моделирование; математическое моделирование. Классическими примерами концептуальных и структурных моделей являются:
– геоцентрическая модель Птолемея, согласно которой Земля является центром всей Вселенной; Солнце, звезды и Планеты вращаются вокруг земли. Это пример модели, не удовлетворяющей общему Принципу моделирования, так какреальный моделируемый объект (Вселенная) и используемая модель (модель Птолемея) не удовлетворяют одному набору аксиом;
– гелиоцентрическая модель Коперника, согласно которой Солнце находится в центре околоземной Вселенной, планеты движутся вокруг Солнца, звезды удапены на громадные расстояния от Солнца, наблюдаемые перемещения звезд на небе не истинные, а кажущиеся за счет суточного вращения Земли вокруг своей оси;
Классическими примерами математических моделей являются: законы движения планет, установленные И. Кеплером в математической форме; математическое моделированиеИ. Ньютоном, Л. Эйлером механического движения твердых тел; закон сохранения энергии и материи М.В. Ломоносова.
В целом математические модели по степени общности и детализации делятся на следующие классы: 1) математические теории реальных процессов и ситуаций; 2) прикладные математические модели; 3) математические задачи.
Модели класса «математическая задача» содержат конкретную математическую формулировку задачи, где указаны известные и неизвестные величины и их связывающие математические соотношения, цифровые данные для известных величин, а также четко сформулировано, что требуется найти, установить или определить.
Модели класса «прикладные математические модели» также содержат ряд входных и выходных величин, связывающие их математические соотношения, при этом не указано конкретно, какие величины являются известными, а какие неизвестны. Указывается лишь в общем виде предполагаемый перечень задач, которые можно сформулировать и решить на основе данной прикладной модели.
Модели класса «математические теории реальных процессов и ситуаций» содержат достаточно полный и общий набор математических соотношений. Эти соотношения выражают реальные физические, химические, биологические, социологические и др. законы, которые позволяют на их основе разработать прикладную математическую модель для математической постановки и решения требуемого комплекса задач.
В отличие от концептуальных моделей математическая теория приводит к численному решению задач моделируемого объекта.
• В моделируемых объектах изучаются моделипроцесса и структуры.
Процесс моделируемого объекта представляется как некоторая совокупность целесообразных элементарных преобразований ресурса – элементарных процессов производства результата моделируемого объекта. Все эти преобразования моделируются, как функции времени. Другими словами, процесс моделируемого объекта – это то, с помощью чего моделируемый объектреализуется во времени.Модели процесса – временные модели.
Структура моделируемого объекта моделируется как некоторая совокупность элементов производства (людей, машин, аппаратов, оборудования, автоматизированных рабочих мест), внутри каждого из которых локализовано протекание определенного элементарного процесса моделируемого объекта. Все эти элементы моделируемого объекта имеют «привязку» к определенному месту в пространстве (вода, воздух, земля, космическое пространство). Структура моделируемого объекта – это то, с помощью чего моделируемый объектреализуется в пространстве.Модели структуры – пространственные модели.
• Рассмотрим наиболее часто используемые модели процессов и структур.
Для моделирования процессов и структур объектов часто используется принцип«черного ящика»,согласно которому для предсказания поведения объекта не обязательно точно знать, как именно устроены его процесс и структура. Этот принцип широко применяется примоделировании таких больших систем, как производственные системы, на основе анализа характеристик информации о входных и выходных потоках и ресурсов системы.
Для моделирования используются машинныемоделидвух видов:аналоговые и дискретные.Аналоговые модели – это, как правило, модели процессов в виде обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных, решаемые на аналоговых ицифровых вычислительных машинах. Дискретные модели, т.е. модели с развитой системой логических переходов и условий, описываемой с помощью аппарата дискретной математики (математическая логика и теория алгоритмов, теория языков и языковых процессоров, алгебраические системы и др.), решаются с помощью цифровых вычислительныхмашин. Существуют также модели процессов систем, ориентированные на решение с помощью аналогово-цифровых комплексов, так как во многих случаях модели процессов моделируемого объекта являются непрерывно-дискретными.
Для решения задач моделирования процессов эффективными являютсяимитирующиемодели. Для этих моделей не ставится задача наибольшего соответствия структуры модели структуре моделируемого процесса. Основная задача – наиболее достоверное воспроизведение реакции моделируемого процесса на внешние, в том числе и на входные воздействия в виде изменений характеристик преобразуемого ресурса. Подбор совокупности операторов преобразования входной информации в выходную информацию производится с помощью статистических математических методов. Модель процесса структурируется в виде блоков в соответствии с достоверными представлениями о структуре моделируемого объекта. Каждый блок модели имитирует поведение определенной системы, являющейся подсистемой исследуемого моделируемого объекта. Имитирующие модели позволяют корректировать набор операторов преобразования в соответствии стекущим поведением моделируемой системы, создавать имитационные и деловые игры для принятия решений по проектированию, управлению, развитию производственных систем.
Процессы в производственных объектах часто моделируются с помощью«неформальных» графическихмоделей. Графические модели позволяют наглядно изобразить в виде схем, графиков, других простых и сложных графических конструкций частные и общие качественные и количественные характеристики моделей моделируемого объекта. Неформальные модели являются, как правило, этапом, предшествующим построению формальных математических, экономических и экономико-математических моделей моделируемого объекта.
Формальныематематические модели производственных процессов могут быть дифференциальными (в форме дифференциальных уравнений), логическими (в форме уравнений математической логики), теоретико-множественными, алгебраическими (в форме алгебраических уравнений и систем), графовыми (в форме ориентированных и неориентированных графов), комбинаторными (в виде моделей размещения объектов в соответствии со специальными правилами), смешанными.
Модели производственных процессов и систем могут быть стохастическими и детерминированными, т.е. учитывающими (в первом случае) и не учитывающими (в другом случае)случайный характер изменений характеристик производственных процессов и преобразуемых системой ресурсов. Для построения стохастических моделей процессов систем используют специальные методы моделирования[61].