Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Особенности нефтеперерабатывающего/ нефтехимического производства. существующие проблемы и подходы к решению задач планирования деятельности нпз/нхк 9
1.1. Классификация систем планирования и управления работы предприятия 9
1.2. Особенности производственного планирования нпз/нхк 11
1.3. Оптимизационные модели производственного планирования 20
1.3.1. Построение моделей текущего и календарного планирования 20
1.3.2. Проблемы разработки и внедрения моделей планирования на предприятии 26
1.4. Исходные данные и их оценка для построения математических моделей планирования производства 29
1.5. Актуализация оптимизационных моделей планирования 39
1.5.1. Актуализация моделей текущего планирования 40
1.5.2. Актуализация моделей оперативного планирования 44
1.6. Заключение к первой главе 45
Глава 2. Постановка задачи учета переменных норм расхода энергоресурсов от загрузки установок в оптимизационных моделях планирования 48
2.1 Учет переменных норм расхода энергоресурсов в моделях планирования 48
2.2. Формирование моделей планирования с учетом переменных норм 52
Глава 3. Опыт практической реализации моделей планирования с учетом переменных норм энергетики 58
3.1. Практика внедрения моделей с переменной энергетикой на предприятиях 58
3.2. Разработка модели с переменной энергетикой 60
3.2.1. Описание модели нпз 60
3.2.2. Построение модели с учетом переменных норм 62
3.2.3. Результаты вычислений 84
Глава 4. Формирование оперативного плана производства нпз/нхк 87
4.1. Задача детализации текущего плана 87
4.2. Методика скользящего планирования 90
4.3. Построение многопериодных моделей оперативного планирования 93
Глава 5. Построение моделей скользящего планирования 97
5.1. Актуализация моделей внутри горизонта планирования 97
5.2. Линеаризация нелинейных подмоделей технологических процессов 100
5.2.1. Преобразование подмоделей первичных установок 101
5.2.2 преобразование подмоделей вторичных установок 104
5.2.3 прослеживание качества потоков 109
5.3. Построение последовательности моделей текущего и оперативного планирования 111
5.3.1 построение модели текущего планирования 111
5.3.2 построение модели оперативного планирования 113
Заключение 118
Список литературы
- Особенности производственного планирования нпз/нхк
- Формирование моделей планирования с учетом переменных норм
- Разработка модели с переменной энергетикой
- Линеаризация нелинейных подмоделей технологических процессов
Введение к работе
Введение
Актуальность. На многих нефтеперерабатывающих предприятиях для решения задачи оптимального производственного планирования используются системы моделирования, с помощью которых можно построить математическую модель производства и рассчитать производственную программу. Математические модели производства позволяют при решении задачи оптимизационного планирования учитывать логические и химико-технологические особенности работы производства, прослеживать показатели качества готовой продукции от показателей качества нефтяного сырья, отразить сложившуюся экономическую ситуацию на рынке. Примером системы такого класса на российских и зарубежных заводах является RPMS (Honeywell) – система моделирования нефтехимии и нефтепереработки.
Математическая формулировка задачи планирования для
нефтеперерабатывающего предприятия представляет собой задачу математического
программирования большой размерности (тысячи ограничений и переменных).
Главным критерием решения такой задачи является максимальная маржинальная
прибыль предприятия при условии выполнения технико-экономических
ограничений накладываемых на производственную программу. Ограничения на производство формируют матрицу задачи, в которой коэффициенты нелинейно зависят от значения переменных. Основные трудности при формировании матрицы задачи планирования связаны с учетом в модели уникальных свойств нефти, как сырья переработки, и сложностью нефтехимической технологии, поэтому всегда при формировании моделей планирования большое значение придается их актуализации.
Осуществить актуализацию модели означает сформировать коэффициенты матрицы задачи, таким образом, чтобы решение задачи было способно адекватно отразить развитие производственной ситуации на текущий горизонт планирования.
Эффективная эксплуатация оптимизационных моделей достаточной сложности и большой размерности предполагает, что системы планирования такого класса используются специалистами высокой квалификации, сочетающими как знания
возможностей системы и технологических особенностей производства, так и основ математического программирования. Перед тем как рассчитать производственный план с помощью RPMS-модели пользователь должен подготовить актуальные исходные данные о производстве и ввести их в модель, решив для этого целый ряд задач, например, таких как:
оценка фракционного состава дистиллятов и оценка требуемых показателей качества нефтепродуктов;
прогноз отборов и показателей качества продуктов на установках;
прогноз норм энергопотребления;
От того на сколько точно пользователь подготовит необходимые исходные данные и будет зависеть результат решения оптимизационной модели. Таким образом, для пользователей математических систем моделирования крайне важно иметь средства автоматизированной актуализации моделей планирования, которые бы позволяли:
-
Снизить трудоемкость и время настройки модели;
-
Внедрять в эксплуатацию на предприятиях более точные модели планирования;
-
Снизить количество ошибок ввода исходных данных, связанных с человеческим фактором.
Кроме того, актуализация моделей планирования для получения плана на текущий месяц является очень трудоемким процессом, который требует больших усилий и временных затрат (несколько рабочих дней). После разработки производственной программы на предприятии возникает задача е реализации. Для этого внутри текущего месяца необходимо несколько раз решать задачу оперативного планирования, формируя промежуточные плановые задачи на неделю или декаду с учетом фактической информации о производстве. Необходимо учитывать, что для актуализации моделей оперативного планирования на неделю или декаду у модельера есть очень мало времени (несколько часов). Поэтому,
используя только стандартные способы ручной актуализации моделей, пользователь может не успеть подготовить во время оперативный план работы предприятия.
Целью диссертационной работы является разработка универсальной методологии актуализации моделей текущего и оперативного планирования для их эффективного применения на реально действующих объектах типа НПЗ/НХК, и применение этой методологии путем создания программных коммерческих продуктов для решения двух задач:
1. Учета переменных норм потребления энергоресурсов в зависимости от
загрузки установок в моделях текущего планирования.
2. Детализации текущего плана в моделях оперативного планирования.
Методы исследования. Основные результаты получены с использованием
методов моделирования производственных процессов, исследования операций, нелинейного частично-целочисленного математического программирования.
Научная новизна. Совокупность проведенных в диссертации теоретических и прикладных исследований позволила предложить методологию актуализации оптимизационных моделей для решения задачи текущего планирования на месяц, квартал, год и оперативного планирования на неделю, декаду. При этом:
Разработана универсальная методология актуализации моделей текущего и оперативного планирования.
Разработан метод построения математических моделей, позволяющий автоматически выбирать способ актуализации моделей: перед началом поиска оптимального решения или в процессе поиска решения.
Разработан метод линеаризации нелинейных подмоделей технологических процессов в оптимизационных моделях планирования нефтеперерабатывающих/нефтехимических производств.
Защищаемые положения.
Предложена универсальная методология актуализации моделей текущего и
оперативного планирования, которая может быть реализована в различных
системах математического моделирования нефтехимии/нефтепереработки.
Разработанные математические модели объектов типа НПЗ/НХК для решения задач текущего и оперативного планирования.
Алгоритмы и программное обеспечение для реализации и внедрения разработанных моделей на реальных действующих объектах типа НПЗ/НХК.
Практическая значимость. В диссертационной работе:
Предложен подход к актуализации моделей планирования для решения задачи текущего планирования. Данный подход был реализован на примере решения задачи учета переменных норм расхода энергоресурсов в RPMS-моделях с использованием разработанной дополнительно к базовой комплектации системы RPMS специализированной опции RFRESH.
Разработан метод построения многопериодных моделей для решения задачи детализации текущего плана деятельности НПЗ/НХК с учетом фактической информации о производстве.
Разработан подход к актуализации моделей планирования для решения задачи оперативного планирования по неделям, декадам. Данный подход был реализован на линеаризованных RPMS-моделях с использованием разработанной дополнительно к базовой комплектации системы RPMS опции RLINE.
Реализация результатов работы. Результаты исследований, проведенных в диссертации, внедрены в центральном офисе и на ряде дочерних предприятий компании ОАО «ЛУКОЙЛ» для решения задачи производственного планирования с учетом переменных норм потребления энергоресурсов в рамках выполнения договорных работ компании Honeywell. Внедрение опции RFRESH дало возможность повысить точность планирования расхода энергоресурсов на установках. Работоспособность предложенного подхода к актуализации моделей планирования для решения задачи детализации плана была проверена на реальных и тестовых моделях нефтеперерабатывающих заводов. Результаты проверки показали эффективность использования предложенного подхода за счет снижения
трудоемкости и сокращения времени на построение и актуализацию
многопериодных моделей.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 50-й, 52-й, 53-й, 54-й научных конференциях МФТИ (Москва 2007, 2009, 2010, 2011); научных международных конференциях «Управление развитием крупномасштабных систем – MLSD 2010 и 2012» (Москва 2010, 2012); научно-практической конференции «Передовые информационные технологии, средства и системы автоматизации и их внедрение на российских предприятиях» (Москва 2011); X Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России» (Москва 2014).
Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 11 печатных работ, в том числе 3 из них в периодических изданиях, включенных в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий ВАК.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, двух приложений, содержит 149 страниц текста вместе с приложениями, содержит 64 рисунка, 39 таблиц, список литературы из 70 наименований.
Особенности производственного планирования нпз/нхк
MES-система (Manufacturing Execution System) - это информационная и коммуникационная система производственной среды предприятия. Место, занимаемое MES системой в комплексном управлении предприятием, находится между системой управления и автоматизации технологических процессов и системой стратегического управления и планирования работой предприятия ERP. Собирая данные в режиме реального времени от технологических объектов и автоматических систем управления, и используя исторические данные из реляционной базы данных, MES система: вырабатывает решения по оперативному управлению производством; готовит и передает информацию в необходимой форме в ERP систему для решения задач управления ресурсами предприятия более высокого уровня. MES-систему можно позиционировать как систему оперативного управления производством, предназначенную для решения производственных задач в следующих областях: мониторинг технологических цепочек производства, учет и управление выпуском продукции, обработка и верификация результатов измерений, сведение балансов, учет и управление перемещениями материальных потоков, и некоторые другие. Данные системы с успехом используются в нефтепереработке, нефтехимии и в нефтегазодобывающей промышленности [1 4].
APS-системы (Advanced Planning and Scheduling) оптимального производственного планирования и составления расписаний находятся на грани между MES и ERP - решают задачи составления оптимизированных производственных программ от нескольких дней до месяца, квартала, года. Примером APS-системы, с помощью которой решаются такие задачи, является система RPMS. Системы класса RPMS являются наиболее глубокими по своим возможностям моделирования технологических особенностей предприятий нефтепереработки и нефтехимии и их экономического окружения. Подобные системы широко используются во всем мире [5], [6]. Пользователями систем класса RPMS являются в настоящее время все известные нефтяные и инжиниринговые компании мира, например: Agip Petroli (Италия), Exxon-Mobil (США), Kuwait Petroleum (Кувейт), Chevron Texaco (США), Eni Chem (Италия), BASF (Германия), DEA (Германия), ABB Lummus Global (США), Chiodo (Япония), Lurgi (Германия). В России пользователями системы RPMS являются крупнейшие нефтеперерабатывающие, нефтехимические и газоперерабатывающие предприятия и нефтяные компании, например: центральный офис ОАО «ЛУКОЙЛ» и дочерние предприятия Компании, ОАО «ТАИФ НК», ОАО «ТАНЕКО». Поэтому повышение эффективности использования систем подобного класса является актуальной задачей на сегодняшний день.
Особенности производственного планирования НПЗ/НХК НПЗ/НХК представляет собой совокупность основных технологических процессов (установок, цехов, блоков), а также вспомогательных и обслуживающих служб, обеспечивающих нормальное функционирование промышленного предприятия. Целевое назначение НПЗ/НХК — производство в требуемом объеме и ассортименте высококачественных нефтепродуктов.
Современные нефтеперерабатывающие предприятия характеризуются большой мощностью как НПЗ/НХК (исчисляемой миллионами тонн в год), так и составляющих их технологических процессов. В этой связи на НПЗ/НХК исключительно высоки требования к уровню автоматизации технологических процессов, надежности и безопасности оборудования и технологии, квалификации обслуживающего персонала [7]. Мощность переработки НПЗ/НХК зависит от потребности в нефтепродуктах в тех или иных районах наличия ресурсов сырья и энергии, дальности транспортных перевозок и близости конкурентных предприятий [8].
Отличительной особенностью НПЗ/НХК является получение разнообразной продукции из одного исходного нефтяного сырья. Ассортимент нефтепродуктов НПЗ/НХК исчисляется обычно десятками и даже сотнями наименований (характерно для производства масел). Большинство технологических процессов производит преимущественно только компоненты или полупродукты. Конечные товарные нефтепродукты получают, как правило, путем компаундирования нескольких компонентов, производимых на данном НПЗ/НХК, а также присадок. Это обусловливает необходимость иметь в составе НПЗ/НХК разнообразный набор технологических процессов с исключительно сложной взаимосвязью по сырьевым, продуктовым и энергетическим потокам (рис 1.2) [9], [10].
Задача производственного планирования подразделяется на ряд иерархически взаимосвязанных задач планирования. На рисунке 1.3 отражена концептуальная связь между различными задачами и данными производственного планирования (прямоугольники – решаемые задачи; овалы – данные о производстве). Решение этих задач осуществляется в несколько этапов персоналом из различных отделов предприятия, реализующим относящиеся к его компетенции задачи [11].
Долгосрочное планирование включает в себя стратегию развития предприятия на период времени более чем один год. Решение этой задачи затрагивает такие вопросы как инвестиционное планирование, заключение долгосрочных контрактов на приобретение сырья и реализации готовой продукции. Подробное описание задач инвестиционного и стратегического планирования, а также способов их решения приведены в работе [12]. Отметим, что чаще всего за основу модели долгосрочного планирования берут модель текущего планирования.
Формирование моделей планирования с учетом переменных норм
Основной задачей работы предприятий типа НПЗ является выпуск готовой продукции по минимальной себестоимости. Важнейшей составляющей, дающей весомый вклад в себестоимость продукции, являются необходимые для ее выпуска энергоресурсы и вспомогательные материалы (пар, газ, воздух, вода, топливо на собственные нужды и др.). Как уже обсуждалось в первой главе, количество потраченных энергоресурсов и вспомогательных материалов (реагентов, катализаторов и др.) в общей стоимости переработки составляет около 50%, и опыт использования систем оптимизационного планирования типа RPMS свидетельствует, что погрешность в расчетах на 1% количества планируемого энергопотребления дает значительное отклонение в денежном выражении.
Анализ фактического потребления энергии и вспомогательных материалов НПЗ выявил переменный характер этих затрат в зависимости от нагрузки по сырью и сезона года. В основе расчета переменных норм лежат кривые расхода (выработки) энергоресурсов в зависимости от загрузки установок. Эти данные разрабатываются ОГЭ (отдел главного энергетика) предприятий для разных сезонов работы и утверждаются в Компании для целей планирования. На рисунке 2.1 черным цветом приведен пример кривой расхода некоторого энергоресурса в зависимости от загрузки установки.
Учет этого обстоятельства потребовал для каждого сезона года и каждой энергоемкой технологической установки построить математические модели зависимости затрат энергии и вспомогательных материалов от нагрузки. Загрузка установки, X Существуют математические модели четырех видов: - независящей от загрузки установки («ЛУКОЙЛ-Нефтохим Бургас» АД, ОАО «ТАНЕКО»); - линейной зависимости от загрузки установок («S. С. PETROTEL-LUKOIL S. А.», ООО «ЛУКОЙЛ-Ухтанефтепереработка»); - кусочно-линейной зависимости от загрузки установок (ООО «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтезнтез», ООО «ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез»); полиномиальной зависимости от загрузки установок (ISAB Refinery, Sicily). Моделирование постоянных затрат используется, когда в модели планирования необходимо учитывать фиксированный часовой, суточный или месячный расход энергоресурсов в конкретном технологическом процессе. Использование линейной зависимости расхода энергоресурсов от загрузки установок, как правило, связано не с постоянными удельными нормативами в конкретном технологическом процессе, а с отсутствием технического инструментария, позволяющего моделировать нелинейные зависимости, либо с отсутствием накопленной статистики по переменному расходу энергоресурсов. Кроме того, учет переменных норм потребления энергоресурсов в LP-моделях внутри рекурсии (см. Глава I) требует подготовки специалистов очень высокого уровня и больших временных затрат, причем уменьшается гарантия получения сходимости решения LP-модели. Нелинейные зависимости, такие как кусочно-линейная или полиномиальная используются на предприятиях в соответствии с утвержденным регламентом. Такие способы моделирования расхода требуют подготовки различных типов данных. Например, для учета кусочно-линейной зависимости расхода энергоресурсов необходимо в регламенте предприятия согласовать таблицы переменных норм, которые формируются набором взаимосвязей загрузок и норм. А в случае полиномиальной зависимости расхода энергоресурсов от загрузки на предприятии должны согласовать коэффициенты a0, a1 , …, an полинома f(x) = a0xn + a1xn-1 +, где xn – загрузка установки, возведенная в n-ю степень. На практике, как правило, используют квадратичные полиномы, в основном это связано с трудностью поддержки в моделях полиномиальных зависимостей более высокого порядка. где u – удельная норма расхода энергоресурса на 1 тонну загрузки установки. В случае если норма зависит от загрузки установки, то вычисление расхода U по формуле (2.1) может внести существенную погрешность в решение модели. В данной работе на основе проведенного анализа моделей планирования 12 российских и зарубежных НПЗ/НХК предлагается в процессе формирования подмоделей технологических процессов использовать критерий применения подхода планирования с учетом переменных норм потребления энергоресурсов. Критерий заключается в том, что если на графиках расхода какого-либо энергоресурса в зависимости от суточной загрузки установки с постоянными и переменными нормами (рис. 2.1) существует хотя бы одна такая точка X (загрузка установки), в которой выполняется условие: где Uj - расход энергоресурса с учетом постоянного удельного норматива, U2 -расход энергоресурса с учетом переменного удельного норматива, то для такой установки необходимо применять подход планирования с учетом переменных норм. Такой критерий, как показали опытные исследования, целесообразно применять для установок, минимальная допустимая суточная загрузка которых составляет не меньше 100 тонн в сутки (3000 тонн в месяц), целесообразно применять подход планирования с учетом переменных норм.
Рассмотрим способ учета изменения норм от загрузки. Предлагается при расчете переменных норм кривые расхода (выработки) энергоресурсов заменять кусочно-линейными функциями (синие прямые на рисунке 2.1), которые задаются наборами пар точек: загрузка - норма расхода. Выбор количества точек для задания кривых расхода (выработки) энергоресурсов зависит от желаемой точности приближения исходных кривых.
Разработка модели с переменной энергетикой
Основной целью оперативного планирования является получение ответа на очень важный вопрос для персонала предприятия – как действовать в ближайший период времени в условиях сложившейся производственной ситуации, чтобы выполнить поставленный производственный план на расчетный период времени. Задача детализации текущего плана – это, как правило, задача оперативного двухпериодного планирования (первый период – текущая календарная неделя или декада, для которой требуется уточнение; второй период - оставшаяся часть временного интервала планирования), которая решается в условиях глобальных ограничений с учетом текущей фактической информации до конца оставшейся части горизонта планирования.
Детализация текущего плана необходима также для облегчения решения задачи календарного планирования, поскольку на заводе имеются установки разной степени инерционности, то есть присутствуют установки, у которых переключают режимы работы достаточно редко, например, один раз в неделю или месяц (АВТ, риформинг, гидроочистка), и установки, режимы работы которых переключают часто, например, 1…2 раза в день (резервуары, смесители). Установки с большей степенью инерционности определяют производство и, работая в выбранном режиме, производят продукцию с одинаковыми коэффициентами отборов и показателями качества. Решение задачи детализации на ближайший календарный отрезок времени позволит, рассчитав режимы работы крупных установок, получить готовые рецептуры смешения для составления расписаний. Таким образом, составляя расписания работы завода, необходимо будет только следить за соблюдением рецептур и выполнением логистических правил работы завода, что значительно упрощает данную задачу.
Исходными плановыми данными для составления расписаний является решение задачи текущего планирования. При этом для составления подробного расписания необходимо также располагать подробной информацией о производственной ситуации на заводе. Эта информация должна содержать два типа данных: постоянные и переменные. Постоянные данные – это технологическая схема производства, а также логистические правила работы завода, отражающие технологические аспекты производства. Изменение этих данных происходит очень редко и только после согласования с руководством завода. Переменные данные – это плановые ограничения и фактические данные. Фактические данные о работе завода должны обновляться ежедневно. Плановые ограничения должны задаваться каждый раз на горизонт планирования, на который мы хотим составить расписание работы. Таким образом, чтобы составить расписание работы завода на ближайший календарный отрезок времени, мы должны располагать следующими данными: 1. фактические данные, на текущий момент: - запасы во всех резервуарах, с учетом качества содержимого; - действующие на текущий момент технологические режимы работы установок; - фактические материальные балансы установок для разных режимов работы. 2. плановые ограничения на ближайший календарный отрезок времени (неделю, декаду), на который нужно составить расписания: - количество сырья, которое поступит на завод и количество сырья, которое нужно переработать; - количество готовой продукции, которое нужно произвести, и количество готовой продукции, которое нужно отгрузить; - сведения о допустимых режимах работы; - спецификации и рецептуры смешений. Фактические данные о производстве должны браться из системы производственного учета, установленной на предприятии, а плановые ограничения должны рассчитываться при решении задачи детализации плана. При этом детализированный план должен отражать следующие производственные условия: 1. Максимальное приближение к первоначальному месячному плану производства. Критерий – близость месячных объемов переработки сырья и производства продукции с учетом уже полученного результата. 2. Материальные балансы установок и качество потоков в первом периоде, должны совпадать с усредненными фактическими данными, а во втором – с усредненными плановыми. 3. Объем переработки основного сырья в первом периоде не должен превышать планируемых поставок на заданный отрезок времени. 4. Объем производства готовой продукции в первом периоде не должен быть меньше планируемых отгрузок на заданный отрезок времени. 5. Начальные запасы сырья, полуфабрикатов и готовой продукции должны соответствовать фактическим запасам на начало первого периода. При решении задачи детализации текущего плана с учетом описанных выше условий, может возникнуть ситуация когда не существует решения, позволяющего выполнить установленный глобальный план. Это означает, что сотрудникам предприятия необходимо будет принимать меры, чтобы минимизировать отклонения от поставленного плана. На основании построенного детализированного плана на оставшуюся часть горизонта планирования персонал предприятия, отвечающий за реализацию производственных целей, сможет своевременно оценить сложившуюся ситуацию и принять верные управленческие решения, например: уточнить график поставки сырья; подготовить необходимое количество готовой продукции к отгрузке; изменить режимы работы установок; оценить возможность выполнения поставленного плана и при необходимости составить новый план, учитывая приоритеты производственных задач на данный момент;
Линеаризация нелинейных подмоделей технологических процессов
На основе полученного решения NL-модели опция R_LINE сформирует линейные подмодели установок с постоянными плановыми коэффициентами отбора продуктов и постоянными качествами потоков модели за исключением прослеживаемых показателей качества смесей (подробнее о процедурах линеаризации и построения многопериодных моделей смотрите в Приложениях 1 и 2). Теперь рассмотрим ситуацию, когда завод уже отработал первую неделю планируемого месяца и поступили фактические данные о производстве. Фактической информацией о производстве является: Фактические материальные балансы всех установок по дням с начала месяца до начала планируемой недели; Фактическое качество всех потоков (сырья, полуфабрикатов, готовых продуктов); Фактическое количество переработанного основного сырья, поступившего на завод (таблица 5. 10); Фактическое количество произведенных готовых продуктов (таблица 5. 11); Фактические запасы в резервуарах (сырье, полуфабрикаты, готовые продукты), хранящиеся в резервуарах на начало планируемой недели, а также технологические ограничения на величину запасов (таблица 5. 12);
Для построения демонстрационной модели оперативного планирования рассмотрим ситуацию, когда изменились плановые ограничения на производства целевых продуктов на текущую календарную неделю и остаток месяца (таблица 5.11). При этом будем считать, что план переработки сырья (таблица 5.10), фактические коэффициенты отбора продуктов установок и показатели качества потоков соответствуют плановым.
Теперь для того чтобы рассчитать детализированную недельную производственную программу на основе имеющейся плановой и фактической информации в соответствии с постановкой задачи, описанной в главе 4, необходимо будет актуализовать созданную двухпериодную линеаризованную модель (подробнее о процедуре построения двухпериодной RL-модели в системе RPMS см. Приложение 1).
Предлагаемый метод актуализации моделей оперативного планирования должен осуществляться следующим образом: Добавить в подмодели установок режимы работы, соответствующие фактическим отборам продуктов; Установить допустимое число дней работы установок в периодах; Установить локальные ограничения на количество покупки основного сырья в первом периоде; Установить глобальные ограничения на количество покупки основного сырья в двух периодах; Установить локальные ограничения на количество продажи готовой продукции в первом периоде; Установить глобальные ограничения на количество продажи готовой продукции в двух периодах; Установить в первом периоде показатели качества всех потоков модели соответствующие фактическим значениям; Установить во втором периоде показатели качества всех потоков модели соответствующие плановым значениям; Установить начальные запасы в первом периоде равные фактическим значениям; Установить приоритеты режимов работы установок, то есть ввести штрафные переменные за невыполнение следующих условий: о В первом периоде надо ввести высокие приоритеты для фактических режимов работы подмоделей установок; о Во втором периоде надо ввести высокие приоритеты для плановых режимов работы подмоделей установок;
Осуществив актуализацию модели и рассчитав поставленную задачу, мы получим детализированный план работы на текущую календарную неделю и оставшуюся часть горизонта планирования:
В таблице 5.13 показаны результаты решения двухпериодной модели по отгрузке готовой продукции. Как видно из таблицы 5.13 невозможно полностью реализовать план по отгрузке готовой продукции, поэтому перед модельером и технологами предприятия возникнет вопрос о корректности полученного решения и возможности реализации поставленного месячного плана. В таких ситуациях возможно два варианта развития производственной ситуации:
1. Принять новый полученный план производства на текущую неделю и оставшуюся часть горизонта планирования, и тогда надо будет согласовывать изменения установленного месячного плана внутри подразделений предприятия.
2. Стараться выполнить установленный месячный план путем изменения производственных условий, например, использованием резервных мощностей установок. В таком случае двухпериодную модель нужно будет скорректировать и на её основе сформировать новый план производства на текущую неделю и оставшуюся часть горизонта планирования.
