М.Н. Белозёров1

1 Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС» (Москва, Россия)
1 mnbelozyorov@gmail.com

Постановка проблемы. Имитационное моделирование – инструмент поддержки принятия решений при оперативном управлении производством и планировании производственных процессов. В то же время, производственные процессы имеют формальное описание в виде системы логических правил.

Цель. Разработка метода анализа системы логических правил, описывающих производственные процессы с применением математического формализма сетей Петри.

Результаты. Каждый производственный процесс рассматривается на некотором уровне абстрагирования как отдельный узловой элемент, структура и функции которого описаны с помощью сетей Петри. Анализ результатов моделирования производственных процессов на основе построения графа достижимости сети Петри позволяет принимать рациональные решения с учетом оценки возможных сценариев, а верификация и анализ имитационной модели – выявить узкие места для выработки рекомендаций и коррекции функционала узловых элементов.

Практическая значимость. Предлагаемый подход позволяет создавать динамические модели из статических правил и получать эффективные решения для создания новых и совершенствования существующих производственных процессов. В результате согласованной корректировки взаимосвязанных узловых элементов в процессе проектирования промышленных предприятий и производств можно создавать комплексные логистические и производственные цепочки. Также, предлагаемый инструментарий способствует организации производственных систем с оптимизацией их функционирования перед введением в промышленную эксплуатацию.  

Белозёров М.Н. Комплексный подход к планированию производственных процессов на основе методологии имитационного моделирования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2025. Т. 23. № 1. С. 68−73. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j20700814-202501-08

1. Zurawski R., Zhou M.C. Petri nets and industrial applications: A tutorial // IEEE Transactions on industrial electronics. 1994. V. 41. № 6. Р. 567–583.
2. Orlov S.P., Susarev S.V., Uchaikin R.A. Application of Hierarchical Colored Petri Nets for Technological Facilities’ Maintenance Process Evaluation // Applied Sciences. 2021. V. 11. № 11. Р. 5100.
3. Van Der Aalst W.M.P. Making work flow: On the application of petri nets to business process management / International conference on application and theory of Petri nets. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. 2002. Р. 1–22.
4. Leemans S.J.J., Maggi F.M., Montali M. Reasoning on labelled petri nets and their dynamics in a stochastic setting / International Conference on Business Process Management. Cham: Springer International Publishing. 2022. Р. 324–342.
5. Han D., Tian Y. Analysis and application of transition systems based on Petri nets and relation matrices to business process management // Mathematical Problems in Engineering. 2020. V. 2020. № 1. Р. 2545413.
6. Ghilardi S. et al. Petri nets with parameterised data: Modelling and verification // Business Process Management: 18th International Conference, BPM 2020, Seville, Spain, September 13–18, 2020, Proceedings 18. Springer International Publishing. 2020. Р. 55–74.
7. Fang H. et al. An approach for identifying the abstraction scopes of business process Petri nets system using binary search tree // International Journal of Services Technology and Management. 2020. V. 26. № 2-3. Р. 149–166.
8. Liu C. et al. Formal modeling and discovery of hierarchical business processes: A petri net-based approach // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2022. V. 53. № 2. Р. 1003–1014.
9. Zhang M. et al. A new business process verification approach for e-commerce using petri nets // International Journal of Enterprise Information Systems (IJEIS). 2020. V. 16. № 1. Р. 92–107.
10. van der Aalst W.M.P. Using free-choice nets for process mining and business process management / 2021 16th Conference on Computer Science and Intelligence Systems (FedCSIS). IEEE. 2021. Р. 9–15.
11. Zeng Q., Duan H., Liu C. Top-down process mining from multi-source running logs based on refinement of Petri nets // IEEE Access. 2020. V. 8. Р. 61355–61369.
12. Xiang D. et al. Checking missing-data errors in cyber-physical systems based on the merged process of Petri nets // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2022. V. 19. № 3. Р. 3047–3056.
13. Lo Bianco R. et al. Action-evolution petri nets: a framework for modeling and solving dynamic task assignment problems / International Conference on Business Process Management. Cham: Springer Nature Switzerland. 2023. Р. 216–231.
14. Liu C. et al. Petri net based data-flow error detection and correction strategy for business processes // IEEE Access. 2020. V. 8.
    Р. 43265–43276.
15. Ben Mesmia W., Escheikh M., Barkaoui K. DevOps workflow verification and duration prediction using non‐Markovian stochastic Petri nets // Journal of Software: Evolution and Process. 2021. V. 33. № 3. Р. E2329.
16. Unruh E., Delfmann P., Thimm M. Quantitative deadlock analysis in petri nets using inconsistency measures / 2021 IEEE 23rd Conference on Business Informatics (CBI). IEEE. 2021. V. 1. Р. 42–51.
17. David R. et al. Timed continuous petri nets // Discrete, Continuous, and Hybrid Petri Nets. 2010. Р. 159–229.