Реферат

Тема: Планування завантаження цементних млинів на основі портфеля замовлень

Зміст

Введення
1. Характеристика об`єкта комп`ютерізації
2. Ціль і задачі розробки підсистемы
3. Актуальність
4. Математична постанова задачі
5. Методи рішення
Висновок
Список літератури

Введення

Підприємство Heidelbergcement Ukraine є одним з найбільших цементних підприємств, яке присутнє на ринку України з 2001 р. Підприємство виробляє широкий спектр високоякісного цементу, бетону і піщано-гравійних сумішей. Економічними цілями є постійне збільшення прибули за рахунок управління витратами і довгострокового, орієнтованого на здобуття доходу. Підприємство прагне до створення довгострокових взаємин з клієнтами, які засновані на надійності і чесності.

Характеристика об`єкта комп`ютерізації

На сьогоднішній день підприємство використовує всі виробничі потужності для виробництва цементу цілодобово, оскільки замовлення клієнтів поступають щодня і попит на будівельний матеріал не зменшується. Виробництво цементу здійснюється за допомогою 4 млинів помелу. Підприємство виробляє 12 марок цементу. Наявна міра свободи використання електроенергії дуже обмежена і в основному зводиться до ділянки помелу цементу. На даній ділянці в даний час складання графіка, тобто визначення, коли виробляти певного типа цементу, і на якому млині, виробляється уручну, використовуючи евристичні правила і покладаючись на досвід оператора. Проте, велика кількість млинів, типів цементу і бункерів плюс різні експлуатаційні і договірні обмеження, створюють велику проблему. Дуже часто, вибір оператора далекий від раціонального. Используя заказы клиента (основная информация – объем заказанного цемента и сроки выполнения), необходимо создать основной график работы всего помольного цеха, определяя, когда и что будет производить каждая мельница. Використовуючи замовлення клієнта (основна інформація – об'єм замовленого цементу і терміни виконання), необхідно створити основний графік роботи всього помольного цеху, визначаючи, коли і що вироблятиме кожен млин.

З огляду на те, що замовлення клієнтів нерівномірні і щомісячно об'єм продукції певної марки, що випускається, міняється, з'являється необхідність в перемиканні млинів для виробництва необхідної марки цементу. Перемикання млинів збільшує витрати підприємства. Провівши дослідження аналогічних систем, був зроблений вивід, що розглянуті системи роблять акцент на мінімізації витрат, пов'язаних з вжитком електроенергії і кількістю вироблюваного низькосортного цементу (цементу, вироблюваного під час перемикання з одного типа на іншій). Скорочення виробництва низькосортного цементу, витрат електроенергії досягається шляхом скорочення кількості перемикань виробництва.

Мета і задачі розробки підсистеми

Мета розробки комп'ютерної підсистеми – створення підсистеми, яка дозволить автоматизувати процес створення розкладу завантаження цементних млинів на підприємстві Heidelbergcement Ukraine, в якій реалізовані базові принципи управління з врахуванням специфіки виробництва цементу на основі плану випуску продукції.

До поставлених завдань відносяться:

• Побудова мережевого графіка методами мережевого планування;
• Визначення і мінімізація перемикань кожного млина;
• Розробка алгоритму, заснованого на вживанні сучасного алгоритму для здобуття оптимального плану завантаження млинів, який дозволить враховувати накладені технологічні обмеження при максимальному завантаженні обладнання.

Актуальність

Створення підсистеми планування завантаження цементних млинів має велике значення на підприємстві, оскільки це приведе до зменшення витрат. Приведемо перелік витрат, які несе підприємство при ручному плануванні, щоб переконатися в необхідності створення підсистеми:

• млини починають простоювати, що веде до істотних збитків підприємства за рахунок скорочення обсягів виробництва;
• при перемиканні млинів зростають витрати, пов'язані з додатковими витратами електроенергії для запуску млина;
• при перемиканні млинів відбувається знос редуктора, залежно від якого знижується кількість вироблюваного цементу, а також витрати, пов'язані з ремонтом редуктора.

Був проведений аналіз існуючих систем в даній предметній області. У зв'язку з невеликим числом цементних підприємств на території України, питання перемикань млинів не досліджене повною мірою. Чи звертатися до розробок західних країн – це питання підприємства, і кожен вирішує для себе, чи необхідно це йому або можна виконати це завдання 3-4 фахівцям відділу логістики. У цементній промисловості дана тема є актуальною і рішення задачі про планування завантаження млинів дозволить зменшити витрати підприємства.

Математична постанова задачі

Узагальнюючи сказане, формалізацію задачі, враховуючи проблеми в даній області, можна представити у вигляді формул, на основі яких будуть вибиратися методи оптимізації.

Зпр= k * P * tпр                    (1)

де Зпр – витрати підприємства, коли млини починають простоювати, P – сума витрат, коли млин простоює одну годину, k – кількість перемикань млинів, tпр – час, коли млин простоює.

Зэ = k * P * Q                    (2)

де Зэ – витрати підприємства на електроенергію, потрібну для запуску млину, P – вартість 1Квт/год, k – кількість перемикань млинів, Q – количество электроэнергии, необходимой для запуска мельницы.

Зрем = k * Pред/100                  (3)

де Зрем – затраты предприятия, связанные с ремонтом редуктора, Pред – стоимость ремонта редуктора, k – кількість перемикань млинів. Отримуємо формулу для загальних витрат:

Зобщ = Зэ + Зрем + Зпр                   (4)

Виходячи з формул, можна зробити висновок, що в кожній формулі є змінна k – кількість перемикань млинів, і чим вона більша, тим більше витрат несе підприємство. Таким чином, мінімізуючи кількість перемикань, ми прагнутимемо до мінімізації витрат. Для цього необхідно максимально збільшити час роботи млинів без перемикань, виходячи з портфеля замовлень клієнтів.

Методи рішення

З точки зору оптимізації, всі рішення, отримані в результаті вироблення планів, можна розділити на наступні: оптимальні по всіх критеріях; оптимізовані по одному/декілька критеріях; прийнятні по всіх обмеженнях. Процес побудови виробничого розкладу можна розділити на дві підзадачі: знаходження можливих розкладів виробничих робіт на основі різних пріоритетних правил і виділення з них найкращого (оптимального або дуже близького до оптимального), згідно необхідних критеріїв. Згідно з результатами більшості досліджень, детерміновані завдання календарного планування відносяться до np-важких задач упорядкування і носять комбінаторний характер.[2] Вибір оптимального, або «близького» до оптимального, розклад здійснюватиметься за допомогою одного з чотирьох підходів: комбінаторного, математичного програмування, евристичного і статистичного моделювання. Вибір оптимального розкладу заданого набору робіт на наявному обладнанні досліджується вже давно, але оптимальні рішення отримані лише для простих випадків.

Алгоритми побудови розкладів без проведення повного або часткового перебору варіантів є вирішальними евристичними правилами і грають важливу роль в прикладній теорії розкладів. Проте евристичні алгоритми засновані на прийомі, який називається «Зниженням вимог». Він полягає у відмові від пошуку оптимального рішення і знаходження замість цього «хорошого рішення» за прийнятний чаc. З описаних вище 4 підходів, комбінаторний метод і математичне програмування не розглядатимуться у зв'язку з великим об'ємом варіантів рішень і неприйнятним часом пошуку рішення. Методи, вживані для побудови алгоритмів такого типу, сильно залежать від специфіки задачі.[3] Тобто універсального алгоритму не існує і використання того або іншого евристичного правила потрібно починати після того, як конкретна виробнича задача була вирішена різними методами і вибрано більш відповідне рішення, згідно з експертними оцінками з врахуванням необхідних обмежень і критеріїв оптимальності.

Мережеві графіки реалізуються методами мережевого планування. Мережеве планування застосовують для організації і складання календарних планів реалізації великих комплексів робіт. Суть мережевого планування полягає в складанні логіко-математичної моделі керованого об'єкту у вигляді мережевого графіка або моделі, що знаходиться в пам'яті ЕОМ, в якій відбиваються взаємозв'язок і тривалість певного комплексу робіт. Управління всіма цими роботами можна здійснювати за допомогою методу критичної дороги. Використання цього методу дозволяє порівняно просто з'ясувати, коли необхідно починати і закінчувати виконання окремих операцій, оскільки затримка ходу виконання деякої операції впливає на час завершення всього проекту. Графік, що представляє взаємозв'язок окремих робіт проекту, називається мережевим графіком. На графік нанесені роботи і події. Подія - факт закінчення однієї або декількох робіт, необхідних і достатніх для початку подальших робіт. Події зображаються кружком і нумеруються. Подію, що не має попередніх робіт, називають початковою; подія, що не має подальших робіт, - кінцева. Вони позначаються парою укладених в дужки чисел (i,j), де i — номер події, з якої робота виходить, а j — номер події, в яку вона входить. Робота — виробничий процес, що вимагає витрат часу і ресурсів. Робота кодується номерами двох подій: попереднє та наступне. Вона позначається лінією між двома подіями, і напрям стрілки дається зліва направо. Над лінією (зверху) пишеться найменування робіт, під лінією (знизу) - тривалість роботи в днях.[4]

Таким чином, кожну подію характеризує завершення або початок роботи, а робота означає дію, яку потрібно зробити, щоб перейти від попередньої події до наступної. Робота не може початися раніше, ніж відбудеться подія, з якої вона виходить. Кожна робота має певну тривалість t(i,j).

На малюнку 1 представлений наочний приклад графа виробництва цементу на одному млині, де Ti – час виробництва цементу i марки, i Є [1;12]; Tп – час перемикання млина. Збільшуючи час виробництва цементу однієї марки, ми збільшуємо вірогідність зменшення перемикання млина, якщо лише не буде нових замовлень на вироблювану марку

Рисунок 1 – Граф виробництва цементу на одному млині

У даному завданні потрібно так скласти графік, щоб, з одного боку, виконати замовлення заданого об'єму кожної марки, а з іншого боку – укластися в терміни замовлення. Але при цьому необхідно виконати головну мету – зниження втрат, оскільки зменшення кількості перемикань млинів в даному завданні приводитиме до збільшення роботи млина в одному режимі, але з врахуванням обмежень на об'єм і терміни виконання замовлення.

Таким чином, мережеве планування створює умови для виконання всього комплексу робіт в їх логічній послідовності. За допомогою мережевих графіків здійснюється системний підхід до питань організації управління заданими процесами, оскільки колективи різних підрозділів беруть участь в них як ланки єдиної складної організаційної системи, об'єднані спільністю завданн.

Мережевий графік після його оптимізації засобами прикладної математики і обчислювальної техніки використовується для оперативного управління роботами. На малюнку 2 змальований реальний графік роботи млина в перебігу місяця, який необхідно отримати в результат оптимізації і рішення поставленої задачі.

Рисунок 2 – Графік роботи млина протягом одного місяця

Генетичні алгоритми, використовуючи аналогію між природним відбором і процесом вибору найкращого рішення з безлічі можливих, є одним з найпоширеніших варіантів реалізації еволюційних алгоритмів. Моделюючи відбір кращих планів як процес еволюції в популяції особин, можна отримати рішення задачі оптимізації, задавши початкові умови еволюційного процесу. У сучасних умовах локальний пошук на базі генетичних алгоритмів реалізується досить просто. Перевагою генетичних алгоритмів перед іншими є простота їх реалізації, відносно висока швидкість роботи, паралельний пошук рішення відразу декількома особинами, що дозволяє уникнути попадання в «пастку» локального оптимуму (знаходження першого оптимуму, що попався, але не найвдалішого). Недолік – складність вибору схеми кодування, тобто вибору параметрів і вигляду їх кодування в «хромосомах», можливість звиродніння популяції, складність опису обмежень планування.[5]

Висновок

Проаналізував аналогічні зарубіжні системи, а також методи оптимізації і математичного моделювання, які дозволяють вирішувати поставлену задачу, доведена необхідність розробки комп'ютеризованої підсистеми планування завантаження млинів, яке можна буде упровадити на підприємстві для зменшення витрат.

При рішенні поставленої задачі необхідно використовувати еволюційний метод, який вирішує багатокритерійні завдання, а також дозволить отримати оптимальне вирішення проблеми реальних виробничих ситуацій за малий час.

На основі аналізу існуючих розробок в області еволюційних методів перспективним вирішенням складних комбінаторних завдань оптимізації є використання генетичного алгоритму. Це дозволить істотно поліпшити систему оперативного планування, тим самим скоротивши час здобуття оптимальних або прийнятних виробничих розкладів. Також при появі випадкових подій, що впливають на процес виробництва, дозволить швидко реагувати на зміну і внесення коректив у вихідні дані.

Таким чином, для розвитку систем планування необхідна розробка програмного продукту, що дозволяє будувати оптимальні виробничі плани, використовуючи інструменти еволюційних методів.

Список літератури

1. Сайт швейцарской компании АBB [электронный ресурс] / Интернет-ресурс. - Режим доступа: http://www.abb.com/

2. Маляренко И., Планирование и оптимизация [текст] / Корпоративные системы. – 2006. – № 27. – С. 29-32.

3. Павлов А. А. Основы системного анализа АСУ [текст] / А.А. Павлов – К.: Техника, 1990. – 367с.

4. Модер Дж., Филлипс С., Метод сетевого планирования в организации работ, пер. с англ.[текст] / Дж.Модер, С.Филлипс - М. — Л., 1966.

5. МакКоннелл Дж. Основы современных алгоритмов [текст] / Дж.МакКоннелл – М.: Техносфера, 2004. – 368 с.

6. Матиас Боллигер, Эдуардо Галлестей, Габриэла Кросли, Михель Киенер, «Как регулировать потребление энергии при производстве цемента» [электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: Оптимизаторы энергопотребления

7. Журнал компании АBB «Экспертный оптимизатор системы Optimize» [электронный ресурс] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: Экспертный оптимизатор

При написанні цього автореферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: 1 грудня 2011 р. Повний текст роботи та матеріали за темою можна отримати у автора або його керівника після зазначеної дати.

© ДонНТУ 2011, Гришковець В.О.