Содержание к диссертации
Введение
1 Состояние проблемы. Цель и задачи исследования 11
1.1 Актуальность гибкой автоматизации машиностроительного производства... 11
1.1.1 Историческая справка 13
1.1.2 Современное состояние проблемы в мире 18
1.1.3 Состояние и прогноз развития гибких производственных систем России и стран СНГ 20
1.2 Проблемы создания АСУ ГПС 24
1.2.1 Функции АСУ ГПС 25
1.2.2 Теория массового обслуживания 28
1.2.2.1 Аппарат теории массового обслуживания 29
1.2.2.2 ГПС как система массового обслуживания 31
1.2.3 Теория расписаний 33
1.3 Эвристические приоритетные правила в АСУ ГПС 36
1.3.1 Приоритетные правила в АСУ ГПС 36
1.3.2 Рекомендации по выбору приоритетных правил 43
1.4 Цели и задачи исследования 49
2 Формализованное описание алгоритма моделирования 51
2.1 Построение моделирующего алгоритма 54
2.1.1 Организация моделирования 55
2.1.2 Исходное состояние системы 57
2.1.3 Расчет длительности транспортной операции 62
2.1.4 Правила обслуживания станков 65
2.1.4.1 Правило «с первой заявки в очереди» 66
2.1.4.2 Правило «по приоритетам станков» 68
2.1.4.3 Правило «по минимальной трудоемкости заготовок в накопителе» 69
2.1.4.4 Правило «по min остаточному времени обработки в рабочей зоне» 70
2.1.4.5 Правило «по min числу заготовок в пристаночном накопителе» 70
2.1.4.6 Правило «по минимальному времени транспортной операции» 71
2.2 Методика использования алгоритма моделирования в статистических исследованиях ГПС 75
2.2.1 Алгоритм формирования вариантов сменного задания 76
2.2.2 Статистическая обработка результатов моделирования 79
2.3 Критерии оценки результатов моделирования 81
3 Разработка программного средства для исследования приоритетных правил ...85
3.1 Техническое задание на разработку программного средства 85
3.1.1 Требования по составу и организации ввода исходных данных 86
3.1.1.1 Исходные данные по гибким производственным модулям 86
3.1.1.2 Параметры автоматизированного склада и транспортного средства 87
3.1.1.3 Правила приоритетов и размещение заготовок 90
3.1.1.4 Производственная программа и сменное задание 91
3.2 Описание работы программного средства «Fania» 92
3.2.1 Входные данные 92
3.2.2 Результаты моделирования 95
3.3 Испытания и тестирование программного средства «Fania» 97
3.3.1 Оценка чувствительности и формальные процедуры верификации 99
3.3.2 Проверка правильности построения циклограммы и диаграммы баланса времени 102
3.3.3 Сравнение полученных результатов моделирования с результатами работы программы-аналога 103
4 Закономерности влияния приоритетных правил на показатели эффективности ГПЯ 107
4.1 Планирование экспериментов 108
4.2 Формирование вариантов сменного задания 109
4.3 Обоснование выбора числа станков в составе ГПЯ 114
4.4 Влияние правил обслуживания на эффективность функционирования ГПЯ ..115
4.4.1 Эффективность ГПЯ при разных сочетаниях правил обслуживания и при разной производительности крана-штабелера 117
4.4.1.1 Правила обслуживания и цикл смены палетна кране-штабелере 118
4.4.1.2 Правила обслуживания и скорость перемещения крана-штабелера 121
4.4.2 Правила обслуживания и емкость пристаночных накопителей палет 124
4.4.3 Эффективность ГПЯ при разных сочетаниях правил обслуживания
и при разных правилах исходного заполнения склада 126
4.4.4 Правила обслуживания и разная длительность цикла безлюдной работы ГПЯ 129
4.4.5 Правила обслуживания и разная трудоемкость изготавливаемых деталей 131
4.5 Диапазоны применимости различных правил обслуживания 134
Выводы по работе 138
Основные результаты работы 139
Список использованных источников 141
- Состояние и прогноз развития гибких производственных систем России и стран СНГ
- Расчет длительности транспортной операции
- Параметры автоматизированного склада и транспортного средства
- Влияние правил обслуживания на эффективность функционирования ГПЯ
Введение к работе
Актуальность темы. Ключевым звеном в цепочке CAD/CAM/CAE/PDM/ERP-систем служат не традиционные металлообрабатывающие станки, а оборудование с числовым программным управлением (ЧПУ), гибкие производственные ячейки и системы, обеспечивающие автоматизированное изготовление изделий.
Связь компьютер - система ЧПУ станка, реализованная на крупных предприятиях Оренбуржья (ОАО «Завод «Инвертор», ФГУП «ПО «Стрела» и др.), позволяет экономить на работе отделов программирования для истем ЧПУ разных поколений.
Следующий шаг - создание компьютерно управляемых комплексов технологического и сервисного оборудования (ГПЯ, по терминологии ГОСТ 26228-90) - требует разработки алгоритмов взаимодействия оборудования и создания автоматизированной системы управления (АСУ).
При разработке алгоритмов АСУ, решающих задачи упорядочивания и выбора из очередей, обычно используется мегод эвристических правил обслуживания. Известно множество правил, каждое из которых ориентируется на достижение различных целей и реализует лишь один из возможны,; путей протекания производственного процесса.
Выбор правил обслуживания представляет сложную задачу, а эвристический характер большинства из них делает эту задачу еще и слабо формализованной.
Таким образом, актуальной научной задачей, имеющей существенное значение для машиностроения, является разработка метода выбора правил обслуживания при проектировании АСУ ГПЯ.
Настоящая работа соответствует приоритетному направлению науки и техники «Производственные технологии» (Утверждено Президентом РФ Пр-577 от 30.03.2002), критической технологии «Информационная интеграция и системная поддержка жизненного цикла продукции (CALS-, CAD-CAM-, САЕ-технологии)», и выполнена в рамках госбюджетной научно-исследовательской работы № 01000000120 «Разработка интеллектуальных систем автоматизированного проектирования и управления» на кафедре систем автоматизации производства ГОУ ОГУ.
Цель работы: повышение эффективности гибких производственных ячеек на основе выбора оптимальных алгоритмов взаимодействия технологического и сервисного оборудования.
Задачи:
1. Адаптация метода циклограмм для оценки функционирования ГПЯ при различных правилах обслуживания.
2. Разработка алгоритмов реализации наиболее известных правил обслуживания в АСУ.
3. Разработка и тестирование программного обеспечения (ПО; для оценки эффективности ГПЯ при различных правилах обслуживания.
4. Оценка с использованием разработанного ПО эффективности рассматриваемых правил обслуживания при различных технических, технологических и организационных параметрах ГПЯ.
5. Выявление областей оптимального применения различных правил.
Объект исследования - процесс автоматического функционирования
ГПЯ из двух и более единиц технологического оборудования, работающих по схеме «склад-станок-склад» и обслуживаемых одним транспортным средством.
Предмет исследования - влияние назначенных приоритетных правил обслуживания на эффективность функционирования ГПЯ.
Методы исследования: использованы основные положения теорий производительности, расписаний, массового обслуживания, методы математического моделирования, математическая логика, технология объектно-ориентированного программирования, метод циклограмм.
Для подтверждения достоверности разработанных моделей и их программной реализации использованы методы: оценки чувствительности модели; формальных процедур верификации; проверки на тестовых примерах; сравнения полученных результатов моделирования с результатами работы программы-аналога.
Обработка результатов моделирования проведена в соответствии с алгоритмами, разработанными на основе аппарата теории вероятности и математической статистики.
Научная новизна включает:
- использование при формализованном описании процесса функционирования ГПЯ метода циклограмм, что позволило учесть в модели конкретные технические параметры оборудования, правила его взаимодействия, данные об изделиях, составе сменного задания и исходном расположении заго овок;
- формализованное описание использования наиболее распространенных правил обслуживания в общем алгоритме функционирования оборудования;
- использование нового показателя эффективности в виде математического выражения для расчета прироста срока окупаемости ГПЯ;
- выявленные, с использованием разработанной компьютерной модели, закономерности влияния комбинаций правил обслуживания на средние и предельные значения показателей производительности, загрузки и прироста срока окупаемости ГПЯ;
- полученные количественные значения эффективности ис юльзования каждой из рассмотренных комбинаций правил обслуживания для различных значений параметров технологического и сервисного оборудования, длительности цикла безлюдной работы ГПЯ и трудоемкости изготавливаемых деталей.
Практическая значимость содержит:
- алгоритмическое представление процесса функционирования производственных ячеек различного целевого назначения, работающих по схеме «склад-станок-склад», при различных комбинациях правил обслуживания;
- программный продукт «Fania» и инструкции по его применению для поддержки инженерных решений при проектировании системы технологическою оборудования, транспортно-накопительной системы и авю 9 матизированной системы управления гибких производственных ячеек;
- метод оценки комбинаций правил обслуживания при проектировании АСУ ГПЯ при конкретных параметрах оборудования и изготавливаемых деталей;
- результаты вычислительных экспериментов, позволяющие судить о влиянии технических, технологических и организационных решений на выбор правил обслуживания;
- экспериментально обоснованные практические рекомендации по использованию комбинаций правил обслуживания при проектировании АСУ.
Реализация результатов работы. Результаты работы в виде программы многокритериальной оценки проектных решений «Fania» (свид. Роспатента № 2006611542 от 06.05.2006 г.) и методических указаний по ее использованию приняты к внедрению на Оренбургских предприятиях: ОАО «Завод «Инвертор», ОАО «Оренбургский станкозавод», внедрены в учебный процесс Оренбургского государственного университета.
Апробация работы. Основные положения, материалы и результаты работы были представлены и одобрены на V международном конгрессе «Конструкгор-ско-технологическая информатика-2005» (Москва, 2005), на II всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД 2005» (С.-Петербург, 2005), на IX международной научной конференции «Решетневские чтения» (Красноярск, 2005), на всероссийской научно-практической конференции «Наука и образование - 2005» (Нефтекамск, 2005), на всероссийских научно-практических конференциях «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» и «Вызовы XXI века и образование» (Оренбург, 2005, 2006), на XI международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в прикладных задачах» (Воронеж, 2006), на международной научно-технической конференции «Повышение качества продукции и эффективности производства» (Курган, 2006). Результаты работы докладывались на научно-методической конференции молодых ученых и специалистов и на научно-методическом семинаре кафедры систем автоматизации производства ГОУ ОГУ (2006).
Основные положения, выносимые на защиту:
- метод формализованного описания функционирования производственных систем различного целевого назначения при 21-ой комбинации правил обслуживания и при 7 вариантах исходного размещения заготовок;
- алгоритмы реализации комбинаций правил обслуживания в общем алгоритме функционирования производственной системы;
- программное средство «Fania» как инженерный инструмент для многокритериальной оценки эффективности проектных решений при создании комплексов технологического оборудования;
- выявленные закономерности влияния комбинаций правил обслуживания на эффективность гибких производственных ячеек и результаты их статистической оценки;
- результаты статистической оценки и ранжирования оптимального применения комбинаций правил обслуживания в АСУ ГГІЯ;
- методика выбора комбинаций правил обслуживания при проектировании ГПЯ.
Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, в том числе 2 статьи в журналах; 8 публикаций в маїериалах и сборниках трудов конференций международного и российского уровня; свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ в Роспатенте; 2 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ в Отраслевом фонде алгоритмов и программ; методические указания к практической работе.
Состояние и прогноз развития гибких производственных систем России и стран СНГ
В настоящее время сырье является основной составляющей Российского экспорта. Вот как оценивают продажу сырья украинские ученые [42]. Прибыль, получаемая от реализации одной тонны металла в виде проката, составляет одну условную единицу. Переработка 1 т металла в автомобиль даёт уже прибыль в 10 таких единиц, а передел в металлорежущее оборудование - от 10 до 50 условных единиц. Отсюда напрашивается вывод, что повысить эффективность металлургического производства, а, следовательно, и всей промышленности возможно за счёт глубокого передела металла. Для этою необходимо современное машиностроительное производство, способное производить конкурентоспособную продукцию [42].
«Для белорусских предприятий, чей технологический парк зачастую представляет собой «зверинец» из станков, приобретенных по случаю у разных фирм и в разные годы, вопрос унификации и создания гибких производственных систем весьма актуален. Тем более чго модернизация оборудования стоит порядка 20-40% от суммы, которую пришлось бы выложить за новый станок. А эффект получается тот же» [3]. В Белоруссии активно создаются совместные белорусско-германские предприятия, в которых немецкие специалисты передают свой опыт в области создания гибких производственных и управленческих технолої ий [78].
Постановлением Правительства Республики Казахстан от 16 марта 2001 года № 353 утверждена республиканская целевая программа «Hay1 но-іехниче-ские проблемы развития машиностроения и создания высокоэффективных машин и оборудования» на 2001-2005 годы. Программа предусматривает, среди прочего, проведение НИОКР по созданию гибких производственных систем [47].
В работе Кетова А.В., Давыдова В.М. отмечается, что, «в условиях рыночной экономики производственная система машиностроительного предприятия должна быть автоматизированной гибкой производственной системой (ГПС); исключением, только подтверждающим правило, являются узко специализированные производства с высокой серийностью (например, производства шарикоподшипников, крепежных изделий и т. д.)» [32].
В работе «Белая книга спецслужб» Подберезкина А.И. [52] отмечается, что «направление технического перевооружения оборонных предприятий должно быть направлено на рациональную диверсификацию производства, на использование преимущественно гибких, леї ко перестраиваемых производств, исходя из тою, что государственный оборонный заказ и в перспективе будет ориентирован на выпуск вооружения и военной техники, в основном малыми сериями и не обеспечит определяющей загрузки производственных мощностей опк».
Согласно прогнозу мирового развития экономики в ближайшем будущем приоритетно будут развиваться: космическая техника, авиастроение, автомобилестроение, судостроение, энергомашиностроение, транспортное машиностроение, сельхозмашиностроение, лесопереработка, производство бытовой и хозяйственной техники [82].
Организация производства высокоэффективного оборудования потребует значительных финансовых затрат на разработку и выпуск новых образцов и еще больших - на модернизацию, реконструкцию существующего производства и основных фондов. Собственных средств предприятий станкостроения для этого явно недостаточно. Окупаемость инвестиционных проектов в станкостроении составляет в среднем 3-4 года, что значительно снижает возможность использования заемных средств. Без государственной поддержки и создания особых условий для производства новой техники станкостроителям не обойтись.
Государство, осознавая необходимость такой поддержки, действительно пытается ее оказывать. В частности, департаментом металлургии Минпромнауки РФ, ОАО «Компания «Росстанкоинструмент» и ассоциацией «Станкоин-струмент» разработана государственная стратегия развития станкостроительной и инструментальной промышленности России на период до 2005 года. На основе этих концептуальных положений сформирована федеральная целевая программа «Реформирование и развитие станкостроительной и инструментальной промышленности России на период до 2005 г.», обозначившая основные цели и задачи, стоящие перед отраслью, а также сроки и этапы ее реализации.
17 декабря 2002 года в Государственной Думе прошли парламентские слушания «О проблемах станкостроения и технологического обновления отраслей машиностроения и металлообработки в РФ». Участники слушаний поддержали проект концепции развития станкоинструметальной промышленности РФ до 2010 года [82].
Сам факт создания такой концепции свидетельствует о повышении внимания к восстановлению позиций России в этой области. Стержнем концепции является реформирование станкоинструментальных предприятий и организаций в интегрированные структуры, способьые выпускать конкурентоспособное оборудование и модернизировать его, внедрять прогрессивные технологические процессы в промышленности.
Согласно прогнозу к 2010 году ежегодное потребление металлообрабатывающего оборудования предприятиями машиностроительного комплекса, в том числе ВПК составит 45,0 тыс. единиц (металлорежущие станкч - 35,0 тыс. единиц, КПО - 10,0 тыс. единиц) общей стоимостью до 3 млрд. долларов США, 80 % потребления будет покрываться за счет отечественного производства, 20 % - за счет импорта. Из 45,0 тысяч единиц отечественного оборудования станки с ЧПУ составят 18,0 - 20,0 тыс. штук, в том числе обрабатывающие центры - 7,0 - 8,0 тыс. штук, ГПС необходимо поставлять в количестве 25 - 50 систем в год [82].
Одним из путей технического перевооружения промышленности служит закупка импортного оборудования и технологий. Однако это путь постоянного технологического отставания, так как научные результаты, положенные в основу новой техники и технологии, держатся в секрете. Примером може г служить производство авиационных газотурбинных двигателей (ГТД): «конгресс запрещает передавать за пределы США программы термогазодинамического моделирования ГТД (типа GECAT, JGTS или Java Simulyator)...Казалось бы, времена КОКОМ прошли, но специализированные версии для авиации CAD/CAM/CAE/PDM/ERP-систем, большая часть которых разрабатывается фирмами США (EDS, SDRC, РТС, SAP, MSC и др.) в Россию также не продаются» [38].
Другой путь - развитие собственных научных исследований , данной области. Примером может служить создание в интересах Минатома отраслевого учебно-научного центра МИФИ по CALS-технологиям. Одним из структурных подразделений центра является лаборатория ГПС [86]. Другой пример - разработка ГПС в рамках плановых работ АВИАПРОМа (рис. 1.4) [92].
Расчет длительности транспортной операции
«Для белорусских предприятий, чей технологический парк зачастую представляет собой «зверинец» из станков, приобретенных по случаю у разных фирм и в разные годы, вопрос унификации и создания гибких производственных систем весьма актуален. Тем более чго модернизация оборудования стоит порядка 20-40% от суммы, которую пришлось бы выложить за новый станок. А эффект получается тот же» [3]. В Белоруссии активно создаются совместные белорусско-германские предприятия, в которых немецкие специалисты передают свой опыт в области создания гибких производственных и управленческих технолої ий [78].
Постановлением Правительства Республики Казахстан от 16 марта 2001 года № 353 утверждена республиканская целевая программа «Hay1 но-іехниче-ские проблемы развития машиностроения и создания высокоэффективных машин и оборудования» на 2001-2005 годы. Программа предусматривает, среди прочего, проведение НИОКР по созданию гибких производственных систем [47].
В работе Кетова А.В., Давыдова В.М. отмечается, что, «в условиях рыночной экономики производственная система машиностроительного предприятия должна быть автоматизированной гибкой производственной системой (ГПС); исключением, только подтверждающим правило, являются узко специализированные производства с высокой серийностью (например, производства шарикоподшипников, крепежных изделий и т. д.)» [32].
В работе «Белая книга спецслужб» Подберезкина А.И. [52] отмечается, что «направление технического перевооружения оборонных предприятий должно быть направлено на рациональную диверсификацию производства, на использование преимущественно гибких, леї ко перестраиваемых производств, исходя из тою, что государственный оборонный заказ и в перспективе будет ориентирован на выпуск вооружения и военной техники, в основном малыми сериями и не обеспечит определяющей загрузки производственных мощностей опк».
Согласно прогнозу мирового развития экономики в ближайшем будущем приоритетно будут развиваться: космическая техника, авиастроение, автомобилестроение, судостроение, энергомашиностроение, транспортное машиностроение, сельхозмашиностроение, лесопереработка, производство бытовой и хозяйственной техники [82].
Организация производства высокоэффективного оборудования потребует значительных финансовых затрат на разработку и выпуск новых образцов и еще больших - на модернизацию, реконструкцию существующего производства и основных фондов. Собственных средств предприятий станкостроения для этого явно недостаточно. Окупаемость инвестиционных проектов в станкостроении составляет в среднем 3-4 года, что значительно снижает возможность использования заемных средств. Без государственной поддержки и создания особых условий для производства новой техники станкостроителям не обойтись.
Государство, осознавая необходимость такой поддержки, действительно пытается ее оказывать. В частности, департаментом металлургии Минпромнауки РФ, ОАО «Компания «Росстанкоинструмент» и ассоциацией «Станкоин-струмент» разработана государственная стратегия развития станкостроительной и инструментальной промышленности России на период до 2005 года. На основе этих концептуальных положений сформирована федеральная целевая программа «Реформирование и развитие станкостроительной и инструментальной промышленности России на период до 2005 г.», обозначившая основные цели и задачи, стоящие перед отраслью, а также сроки и этапы ее реализации.
17 декабря 2002 года в Государственной Думе прошли парламентские слушания «О проблемах станкостроения и технологического обновления отраслей машиностроения и металлообработки в РФ». Участники слушаний поддержали проект концепции развития станкоинструметальной промышленности РФ до 2010 года [82].
Сам факт создания такой концепции свидетельствует о повышении внимания к восстановлению позиций России в этой области. Стержнем концепции является реформирование станкоинструментальных предприятий и организаций в интегрированные структуры, способьые выпускать конкурентоспособное оборудование и модернизировать его, внедрять прогрессивные технологические процессы в промышленности.
Согласно прогнозу к 2010 году ежегодное потребление металлообрабатывающего оборудования предприятиями машиностроительного комплекса, в том числе ВПК составит 45,0 тыс. единиц (металлорежущие станкч - 35,0 тыс. единиц, КПО - 10,0 тыс. единиц) общей стоимостью до 3 млрд. долларов США, 80 % потребления будет покрываться за счет отечественного производства, 20 % - за счет импорта. Из 45,0 тысяч единиц отечественного оборудования станки с ЧПУ составят 18,0 - 20,0 тыс. штук, в том числе обрабатывающие центры - 7,0 - 8,0 тыс. штук, ГПС необходимо поставлять в количестве 25 - 50 систем в год [82].
Одним из путей технического перевооружения промышленности служит закупка импортного оборудования и технологий. Однако это путь постоянного технологического отставания, так как научные результаты, положенные в основу новой техники и технологии, держатся в секрете. Примером може г служить производство авиационных газотурбинных двигателей (ГТД): «конгресс запрещает передавать за пределы США программы термогазодинамического моделирования ГТД (типа GECAT, JGTS или Java Simulyator)...Казалось бы, времена КОКОМ прошли, но специализированные версии для авиации CAD/CAM/CAE/PDM/ERP-систем, большая часть которых разрабатывается фирмами США (EDS, SDRC, РТС, SAP, MSC и др.) в Россию также не продаются» [38].
Другой путь - развитие собственных научных исследований , данной области. Примером может служить создание в интересах Минатома отраслевого учебно-научного центра МИФИ по CALS-технологиям. Одним из структурных подразделений центра является лаборатория ГПС [86]. Другой пример - разработка ГПС в рамках плановых работ АВИАПРОМа (рис. 1.4) [92].
Параметры автоматизированного склада и транспортного средства
Полученные результаты получены лишь на ограниченном множестве использованных входных данных. Нет оснований экстраполировать результаты на все возможные сочетания комбинаций правил обслуживания с техническими, технологическими и организационными параметрами ГПЯ, которые, в свою очередь, из-за огромного числа комбинаций полностью исследовать не представляется возможным.
Вместе с тем в диссертации разработано программное средство и методика его использования, представляющие собой новый метод поддержки инженерных решений, позволяющий для конкретных параметров оборудования и изготавливаемых деталей синтезировать по комплексу критериев оптимальные алгоритмы АСУ. Можно сделать вывод, что тем самым достигнута цель работы. 1. Установлено, что 98% ситуаций, рассмотренных в вычислительных экспериментах, максимальная средняя загрузка кщя"10 обеспечивается при использовании комбинаций правил FIF02, FIF03, LWKR2 и LWKR3. Наибольшие потери от использования других комбинаций правил составляют, в среднем, 6-7 %. При этом величина потерь уменьшается с увеличением средней трудоемкости изделий. Данные правила с наибольшей вероятностью в 69% обеспечивают и наиболее стабильную работу оборудования по критерию загрузки (минимальное рассеяние кщя). Потери кШя при использования других комбинаций правил резко увеличиваются с увеличением вместимости приста-ночных накопителей: при 10 позициях в пристаночном накопителе составляют 9%. В относительных единицах это соответствует увеличению noj-я рассеяния kt пя примерно на 70%. 2. Комбинации правил FIF02 и FIF03 оптимальны по критерию средней производительности с максимально возможной вероятностью в 95%. Наиболее высокая стабильность производительности для правил FIF02 и FIF03 составляет 56%. Потери стабильности производительности из-за неоптимального применения FIF02 и FIF03 составляют около 6% и достигают 25% при увеличении длительности цикла безлюдной работы ГПЯ до 2-х смен (960 мин). 3. В 90% ситуаций оптимальным по критерию L0mod является использование комбинации правил LWKR2. При этом наибольшая стабильность процесса функционирования ГПЯ по данному показателю (наименьшее поле рассеяния о)) оценивается вероятностью в 50% . Такую же вероятность по стабильности L0 имеют комбинации FIF02 и FIF03. Риск использования данных комбинаций в области оптимальности LWKR2 составляет 3%, потери из-за увеличения прироста срока окупаемости составляют менее 1 %. 4. Таким образом, с вероятностью свыше 90% можно прогнозировать оптимальность использования при проектировании АСУ ГІ \Я в качестве основного правила обслуживания - «с первой заявки в очереди», в качестве дополнительных - правил по минимальному времени транспортной операции или по минимальному расстоянию от ячейки склада. Основные результаты работы Совокупность полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что в работе получено новое решение актуальной научной задачи оптимизации выбора правил обслуживания при проектировании автоматизированных систем управления гибких производственных ячеек. 1. Актуальность проблемы выбора правил обслуживания в АСУ ГПЯ доказывается отсутствием общего решения задачи, ее соответствием концепции ИПИ (CALS) технологий, фактами создания на предприятиях региона компьютерно управляемых станков и обоснованным прогнозом дальнейшей интеграции их в компьютерно управляемые комплексы оборудования. 2. Обосновано использование метода циклограмм при формализованном описании производственного процесса ГПЯ, что позволило учесть в модели конкретные технические параметры оборудования, данные об изделиях, составе сменного задания и исходном расположении заготовок. Дальнейшее развитие метода циклограмм в части формального описания предложенных комбинации из наиболее известных правил обслуживания и вариантов исходного размещения заготовок, а так же унифицированного алгоритма автоматизированного построения циклограмм на уровне технологической операции и нового показателя эффективности в виде прироста срока окупаемости позволило разработать оригинальное программное средство многокритериальной оценки ГПЯ при различных правилах обслуживания.
Влияние правил обслуживания на эффективность функционирования ГПЯ
Таким образом, проведенные испытания и тестирование программною средства «Fania», включавшие оценку чувствительности, рормальные процедуры верификации, проверку правильности построения циклограмм и сходимости с результатами моделирования в системе «Каскад», доказали полную адекватность входных данных и результатов моделирования в программе «Fania».
Закономерности влияния приоритетных правил на показатели эффективности ГПС В соответствии с рисунком 3.1 эффективность ГПС Qinc есть функция входных параметров, характеризующих совокупность технологических X, про-екгных Y и организационных решений Выражения 4.1. и 4.2 показывают, что значение любого показателя эффективности Qi есть функция множества аргументов {xlv.,x„ Уі,..,у,, Zi,..,zk}. Из математики известно, что для однозначного определения решений число уравнений в системе должно равняться числу неизвестных. В противном случае имеет место множество сочетаний значений аргументов, удовлетворяющих любому из уравнений (4.1). Другими словами, требуемая эффективность ГПС может быть достигнута при множестве комплектов технологических, проектных и организационных решений. Целью настоящей работы является определить такие комплекты технологических, технических и организационных решений, оптимальным добавлением к которым являются рассматриваемые комплекты из основного и дополнительною правил обслуживания оборудования. Планируется с помощью программы «Fania»: 1) сформировать исходные данные для одного из вариантов гибкой производственной ячейки, состоящей из оборудования с паспортными техническими характеристиками; 2) сформировать производственную программу ГПЯ, состоящую из определенной номенклатуры технологических процессов с заданной трудоемкостью; 3) сформировать множество вариантов сменных заданий, характери зующихся длительностью цикла безлюдной работы ГПЯ и допустимым вре менем недогрузки; 4) при заданном способе исходного размещения заготовок ввести первое из формализованных сочетаний основного и дополнительного правил обслуживания станков; 5) с использованием программы «Fania» провести вычислительный эксперимент по моделированию работы ГПЯ в режиме «Варианты СЗ». Получить практические кривые вероятностного распределения показателей эффективности ГПЯ в виде коэффициента загрузки кшс, производительности РПК и срока окупаемости L0; 6) получить аналогичные показатели для всех сочетаний формализованных правил обслуживания и способов задания исходного размещения заготовок; 7) исследовать закономерности изменения показателей эффективное і и ГПС в зависимости от ишенения выборки вариантов СЗ, параметров производственной программы и технических характеристик оборудовании; 8) сделать выводы по наблюдаемым результатам вычислительных экспериментов; 9) проверить сделанные выводы и количественно описать полученные закономерности на основе дополнительных экспериментов. 109 4.2 Формирование вариантов сменного задания Объективные показатели эффективности ГПЯ могут быть получены путем многократного моделирования работы оборудования при различном составе сменного задания на цикл безлюдной работы. Неоднородность состава СЗ, характеризующаяся разным количеством заготовок, как показано в [73], является причиной рассеивания показателей эффективности ГПЯ. Как следует из рисунка 3.6, б, количество сформированных вариантов СЗ и количество заготовок в каждом зависят от входных данных: номенклатуры технологических процессов и предельных размеров партий запуска (ПЗ) заготовок в обработку; длительности цикла безлюдной работы ГПЯ; допустимой величины недогрузки оборудования; величины приращения ПЗ. В работе [71] показано, что: а) количество возможных вариантов СЗ воз по растает по экспоненте с увеличением номенклатуры изделий, что на практике позволяет исследовать лишь выборку из всего множества СЗ; б) репрезентативную выборку можно получить ограничением множества СЗ по количеству режущих инструментов. К сожалению, учет режущих инструментов возможен лишь при моделировании работы ГГ1Я на уровне технологического перехода. В программе Fania модель рассматривает функционирование ГГІЯ лишь на уровне технологической операции, поэтому рекомендации работы [71] применить невозможно. Необходимо изучить возможность получения репрезентативной выборки СЗ при моделировании на уровне технологической операции. Для оценки чувствительности параметров сменных заданий к входным данным и формирования ограничений, обеспечивающих получение достоверных результатов, выполнена серия вычислительных экспериментов с программой Fania.
