Разробока моделей й программних засобів для оперативного керування виробництвом виробів у машинобудуванні^*

Введение.

Задача оптимізації процесів виробництва часто зустрічаються у оперативному керуванні. Ці задачі відносяться до складних оптимізаційних та комбінаторных задач (задачі реального розміру відносяться до NP-повних). Розобка єдиної аналітичнойї моделі виробництва на сучасному етапі развитку науки залишається задачею, що не можна розв'язати, що у совокупності зі стрімким прогресом електронної обчислювальної техники створює умови до широкого використання імітаційного моделювання та сітьових методів у розв'язанні задач керування. Тому складання ефективної та гнучкойї імітаційної моделі виробництва є дуже актуальною задачею.

Загальна схема рішння задач оптимізації виробничіх процессів.

На рисунку 1 наведена загальна схема рішення таких задач.

Як видно з рисунку рішення можна розбити на дві складові частини:

• розробка моделі виробництва;
• розробка алгоритму оптимізації.

Оптимізаційний апарат у теперішній час складається в основному з методів, що не допускають точного математичного обгрунтування оптимальності. К цим методам в основному відносять еврістичні методи(алгоритми, що основані на здравому глузді й досвіді експертів), генетичні алгоритми, нейронні сіті та різноманітні гібрідні методи.

Що відносно моделі виробництва, то тут спостерігається гегемонія методів імітаційного моделювання. Процес розробки аналітичної моделі виробництва дуже складний, а в більшості випадків отримати модель просто неможливо. Проведення експеріментів на реальній моделі також неприйнятне. Тому у якості головного засобу отримання параметрів виробничіх систем у теперішній час виступають імітаційні методи.

Прогін імітаційної моделі забезпечує, у кращому випадку, отримання результатів в одній точці простіру пошуку рішень. Тому вимагається реалізація серії експериментів на імітаційної моделі у великій області пошуку, цільоспрямованість яких забезпечується у традиційних системах моделювання специалістом-розробником.

Аналіз й доцільність застосування методу.

• імітаційне моделювання;
• сітьове моделювання.

В цієї роботі розробляється універсальна об'ектно-орієнтована бібліотека компонентів машинобудівного виробництва, яка далі використовується при створенні імітаційной моделі виробництва. Доцільність застосування імітаційного моделювання можна визначити по наявністі будь-якого з умов:

1. не існує закінченої математичної постановки даної задачі або ще не розроблені аналітичні методи рішення сформульованої математичної моделі;

2. аналітичні методи є, але математичні процедури на стільки складні й трудомісткі, що імітацийне моделювання дає больш простий засіб решення задачі;

3. крім оцінки певних параметрів бажано здійснити на імітаційній моделі спостереження за ходом процесу на протязі певного періоду;

4. імітаційне моделювання может бути єдиним засобом, якщо неможлива постановка эксперіментів й спостереження явищ у реальних умовах;

5. процеси довготривалі і є необхідність у стисненні часової шкали.

К недолікам імітаційного моделювання можно віднести наступні фактори:

1. розробка імітацийної моделі часто коштує дорого й потребує багато часу, а також наявності висококваліфікованих спеціалістів;

2. імітаційна модель у принципі не точна і немає можливості вимірити ступінь цієї неточності. Це утруднення може бути вирішено тільки частково за допомогою аналізу чутливості моделі до змінення певних параметрів;

3. імітаціне моделювання через довготривалість експерименту не може використовуватися у системах керування реального часу;

4. імітаційні моделі недостатньо гнучкі й відображення у моделі змін виробничого середовища часто є трудомістким процесом.

У системі керування імітаційну модель слід розглядати як одну з форм уявлення знань про об'єкт, що керується, для подтримки прийняття рішень врівні з інформаційним забезпеченням, а також як засіб отримання нових знань. При оперативному керуванні за допомогою імітаційного моделювання можна вирішувати задачі планування виробництва, зовнішніх поставок, прогнозування ходу виробничого процесу з ціллю визначення вірогідності виконання плану, необхідності проведення різноманітних корекцій, оцінка и вибір стратегій керування.

Цель работы.

Ціллю даної роботы є розробка універсальної об'єктно-орієнтованої бібліотеки компонентів машинобудівного виробництва і реализація імітацийної моделі з використанням цієї бібліотеки. Імітаційна модель використовується у рішенні задачі складання оптимальних виробничіх розкладів для підрозділів підприємства. Головними критеріями, за якими проводиться оцінка ефективності виробничіх розкладів є:

• тривалість циклу виробництва деталей (Тц->min);
• середній коефіцієнт завантаження обладнання (Кз->max).

• коефіцієнта завантаження для всіх типів обладнання;
• середньої довжини черги для кожного типу обладнання;
• часу простоювання обладнання;
• тривалості виробничого циклу.

Результати.

Використання об'єктно-орієнтованої бібліотеки типовіх компонентів машинобудівного виробництва при розробці імітаційної моделі дозволило суттєво поскорити та зпростити імплементацію, а також підвищити гнучкість отриманної моделі.

Література.

1. Мосталыгин Г.П., Толмачевский Н.Н. Технология машиностроения. – М.:Машиностроение, 1990. - Учебник для вузов по инженерно-экономическим специальностям – 288 с.: с ил.
2. Непомнящий Е.Г. - Экономика и управление предприятием. Конспект лекций. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997. Электронный вариант http://www.aup.ru/books/m83/15.htm
3. Соколицын С.А. и др. Многоуровневая система оперативного управления ГПС в машиностроении. – Спб.: Политехника, 1991. – 208 с.
4. Смоляр Л.И. Модели оперативного планирования в дискретном производстве. - М., 1978. - 320 с.: с ил.
5. Шкурба В.В., и др. Планирование дискретного производства в условиях АСУ. - Техніка, 1975. - 296 с.
6. Каменицер С.Е. и др. Автоматизированная система управления машиностроительным предприятием. – М.:«Машиностроение», 1971. - 272 с.
7. Смолин Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.:ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 208 с.
8. Усаков А.А. Принципы построения систем управления с нечеткой логикой. // Приборы и системы. Управление, контроль,диагностика. №6. 2004.
9. Круглов В.В. И др.Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: учеб. пособие для вузов. - М.: Физико-математическая литература, 2001. - 224 с.
10. Горнев В.Ф. и др. Оперативное управление в ГПС. – М.: Машиностроение, 1990. – 256 с.: с ил.
11. Емельянов В. В. и др. Теория и практика эволюционного моделирования. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 432 с.
12. Егорова Т.А. Организация производства на предприятиях машиностроения – Спб.: Питер, 2004. – 304с.: с ил.
13. Климов А.Н., и др. Организация и планирование производства на машиностроительном заводе. – Л.: Машиностроение, 1979. – 463 с.: с ил.
14. Ипатов М.И. и др. Организация и планирование машиностроительного производства: Учеб. Для машиностр. спец. вузов. – М.: Высш. шк., 1988. – 367с.: с ил.
15. Фаулер М., Скотт К. UML.Основы. - Пер. с англ. - Спб.: Символ-Плюс, 2002. - 192с.: с ил.
16. Трофимов С.А. CASE-технологии: практическая работа в Rational Rose - м.: ЗАО "Издательство БИНОМ", 2001г. - 272 с.: с ил.
17. Шеннон Р. Дж. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. М.: Мир, 1978