Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Формирование основных положений и требований к моделированию материальных потоков в рамках интегрированной системы управления производством машиностроительного предприятия 11
1.1 Анализ систем управления машиностроительного предприятия с точки зрения задач управления материальными потоками 11
1.2 Анализ существующих решений оптимального планирования материальных потоков 15
1.2.1 Особенности задач оптимизации при моделировании маршрутов 15
1.2.2 Анализ существующих автоматизированных ИС планирования маршрутов 18
1.2.3 Исследование методов решения задачи маршрутизации 20
1.2.4 Исследование и анализ методов нахождения кратчайших расстояний на маршрутном графе 23
1.3 Анализ решения задачи загрузки транспортных средств 24
1.3.1 Анализ существующих автоматизированных информационных систем планирования загрузки транспортных средств 28
1.4 Методы формирования базы прецедентов применительно к построению системы моделирования материальных потоков 30
1.5 Постановка задач исследования 35
Глава 2. Методика формирования базы прецедентов системы моделирования материальных потоков 37
2.1 Разработка структуры системы моделирования материальных потоков 37
2.2 Рассуждения по прецедентам 40
2.3 Способ хранения прецедентов моделей загрузки транспорта 41
2.4 Методика формирования прецедентов загрузки транспорта 43
2.5 Контроль увеличения размеров базы прецедентов
2.6 Методика формирования прецедентов при моделировании маршрутов 47
2.7 Структура прецедента 50
2.8 Организационные правила хранения данных в базе прецедентов 51
2.9 Выводы 53
Глава 3. Разработка методики моделирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях машиностроительного предприятия с распределенной системой управления 55
3.1 Структура интегрированного алгоритма поиска оптимальных маршрутов 56
3.2 Алгоритм построения оптимальных маршрутов на дорожном графе на основе модифицированного алгоритма Дейкстры 58
3.3. Использование эвристик при построении оптимальных маршрутов обеспечивающих сокращение времени работы алгоритма 60
3.4 Структура составного многокритериального веса ребер дорожного графа 62
3.5 Функционал качества альтернативных маршрутов 63
3.6 Алгоритм построения кольцевых маршрутов на основе модифицированного алгоритма Кларка-Райта 64
3.7 Алгоритм выбора транспортного средства 72
3.8 Выводы 73
Глава 4. Методика моделирования оптимальной загрузки транспортных средств на основе алгоритма Псиола с использованием модифицированных эвристик 75
4.1 Формирование исходных данных задачи загрузки транспортных средств 75
4.2 Общая структура модифицированного алгоритма Псиола 81
4.3 Модифицированный функционал качества областей укладки 87
4.4 Выводы
Глава 5. Апробация программного комплекса «Автоматизированная система управления материальными потоками предприятия на основе эвристических алгоритмов» на примере машиностроительного предприятия с распределенной системой управления . 98
5.1 Описание структуры машиностроительного предприятия с распределенной системой на примере ОАО «КамАЗ» 99
5.2 Моделирование материальных потоков на внутрицеховом уровне на примере Камского прессово-рамного завода 102
5.3 Моделирование материальных потоков на межцеховом уровне на примере ОАО «КамАЗ» 105
5.4 Выводы 108
Заключение 110
Список использованной литературы
- Анализ существующих автоматизированных ИС планирования маршрутов
- Контроль увеличения размеров базы прецедентов
- Использование эвристик при построении оптимальных маршрутов обеспечивающих сокращение времени работы алгоритма
- Модифицированный функционал качества областей укладки
Введение к работе
Актуальность проблемы. В связи с переходом машиностроительных предприятий на вытягивающую систему работы производства (точно в срок) накладываются временные ограничения на формирование материальных потоков в рамках системы планирования и управления производством, приближенного к реальному масштабу времени, что невозможно обеспечить без автоматизации данных процессов. Анализ современных интегрированных информационных систем управления предприятием показал, что в рамках данных систем на этапе управления производством моделированию материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях отведена незначительная роль. В связи с этим территориально распределенное предприятие несет большие потери, связанные с неаргументированно завышенными временными интервалами перемещения грузов внутрицеховым, межцеховым и межпроизводственным транспортом. Имеет высокий уровень скрытых потерь, срываются сроки выполнения основного заказа, что приводит к неудовлетворительному качеству изделий.
Необходимо решение задач, позволяющих повысить качество управления материальными потоками. Комплексное решение этих задач представляет сложную проблему. Одним из путей повышения эффективности планирования и управлоения материальными потоками является их моделирование, учитывающее жесткие временные ограничения, имеющее возможность самостоятельно корректировать выполнение заложенных алгоритмов и позволяющее рационально использовать транспортную систему предприятия. Реализация полнофункциональной системы планирования производства с учетом моделирования материальных потоков предполагает очень большой объем работы, она сложна и с технической и с научной точек зрения, т.к. одновременно в процессе участвует все подразделения предприятия, часть из которых, территориально удалены друг от друга, кроме того, повышается объём и сложность обработки данных. Решением данного вопроса может стать создание системы поддержки принятия решений и базы прецедентов. Разработка и внедрение базы прецедентов и использование накопленного опыта и знаний в рамках конкретного машиностроительного предприятия позволит обеспечить самосовершенствование методик и алгоритмов моделирования материальных потоков, сократить время обработки информации. Это повысит эффективность принимаемых решений, приведет к сокращению затрат, даст возможность предприятию соответствовать подходу «точно в срок» в части управления материальными потоками, обеспечив «прозрачность» при формировании материальных потоков.
Степень разработанности исследуемой проблемы. Большой вклад в вопросах автоматизации подготовки и управления производственными системами внесли Соломенцев Ю.М., Митрофанов В.Г., Павлов В.В., Горнев В.Ф., Черпаков Б.И., Коновал Д.Г., Каяшев А.И., Кожевников Ю.В., Адгамов Р.И., Сиразетдинов Т.К., Султан-заде Н.М, Симонова Л.А. и др.; в области информационных технологий Норенков В.П., , Горанский Г.К., Барабанов В.В., Судов Е.В., Верников Г.В, Дмитров В.И. и др.; в вопросах организации информационных систем поддержки принятия решений Поспелов Д.А. , Вагин В.Н. , Саати Т., Попов Э.В. , Мамиконов А.Г. и др.; в области моделирования процессов E.W.Dijkstra, Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн, Ананий В. Левитин; методов моделирования процессов В.В. Псиола, Б.В. Гнеденко, И.Н. Коваленко, H. Holden, N.H. Risebro, Д. Дрю, L.C. Evance, В.И. Швецов, А.С. Алиев, D. Helbing, А.П. Буслаев, А.В. Новиков, В.М. Приходько, А.Г. Таташев, М.В. Яшина; G. Clarke, J.W. Right, Г.И. Чернов, И.С. Дрогин, Gunter Hans, Rieks Heinz G., А Э. Александров, Л. Форд, Д. Фалкерсон; Кучеренко Е.И., Бодянского Е.В., Михалева А.И., Котова В.Е, Питерсон Дж., Хемди А.Таха и др.
Объект исследования: система формирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях машиностроительного предприятия.
Предмет исследований составляют: методы и алгоритмы моделирования материальных потоков, модели ведения базы прецедентов.
Цель исследования: повышение эффективности процесса управления материальными потоками на внутрицеховом и межцеховом уровнях машиностроительного предприятия.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи исследования:
-
Исследовать основные подходы и методы моделирования материальных потоков для применения к условиям машиностроительного предприятия.
-
Предложить структуру модуля моделирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях в рамках интегрированной системы управления производством территориально-распределённой системы машиностроительного предприятия.
-
Разработать методику моделирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях машиностроительного предприятия.
-
Разработать методику и алгоритмы построения оптимальных маршрутов, позволяющих строить модели на больших маршрутных графах за приемлемое время.
-
Разработать методики и алгоритмы моделирования оптимальной 3-х мерной загрузки транспортных средств машиностроительного предприятия.
-
Разработать программный комплекс, реализующий разработанные методики моделирования материальных потоков в рамках интегрированной системы управления машиностроительного предприятия.
В процессе диссертационного исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной:
-
Методика моделирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях в рамках интегрированной системы управления производством машиностроительного предприятия на основе базы прецедентов и правил оценки новых прецедентов с учетом количественного анализа и проверки достоверности принимаемого решения.
-
Методика построения маршрутов на основе модифицированных алгоритмов Кларка-Райта и Дейкстры с учетом использования функционала качества маршрута, различных групп транспортных средств, вместимости, а также по загрузке грузов.
-
Методика моделирования оптимальной загрузки транспортных средств на основе алгоритма Псиола с использованием модифицированных эвристик, учитывающих критерии оценки эффективности вариантов.
-
Комплексный критерий оценки эффективности вариантов загрузки транспортного средства, для выбора оптимального на основе эвристических алгоритмов. Данный комплексный критерий отличается тем, что учитывает массогабаритные характеристики грузов, возможные способы их транспортировки, порядок выгрузки и другие особенности формирования материальных потоков машиностроительного предприятия.
Практическая полезность работы:
-
Разработана структура модуля моделирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях в рамках интегрированной системы управления производством территориально-распределённой системы машиностроительного предприятия.
-
Разработана методика моделирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях машиностроительного предприятия.
-
Разработана методика и алгоритмы построения оптимальных маршрутов, позволяющих строить модели на больших маршрутных графах за приемлемое время.
-
Разработана методика и алгоритмы моделирования оптимальной 3-х мерной загрузки транспортных средств машиностроительного предприятия.
-
Предложенные методики и алгоритмы реализованы в виде программного комплекса «Автоматизированная система управления материальными потоками предприятия на основе эвристических алгоритмов» (Свидетельство государственной регистрации программ для ЭВМ №2010614058 от 31 мая 2010).
Достоверность и обоснованность полученных результатов исследования обеспечивались корректным применением известных научных методов исследования и обработки данных, современного математического аппарата, а также согласованностью результатов экспериментов с результатами расчетов и проверкой эффективности внедрения программного комплекса.
Реализация и испытание результатов исследований осуществлено на примерах машиностроительного предприятия ОАО «КАМАЗ». Разработанный программный комплекс «Автоматизированная система управления материальными потоками предприятия на основе эвристических алгоритмов» (Свидетельство государственной регистрации программ для ЭВМ №2010614058 от 31 мая 2010) и основные положения диссертации используются в учебном процессе в Камской государственной инженерно-экономической академии. Разработанные методики используются на машиностроительном предприятии ООО ЛинкОр, получен акт об использовании материалов диссертационной работы (Акт №07 от 21 октября 2010 г.).
Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использовались: теория системного анализа; методы по решению задач линейного и динамического программирования; теория графов; методы многокритериальной оптимизации, ранжирования результатов, анализа иерархий и кластеризации.
Апробация работы. Основные положения и результаты, полученные в работе, докладывались на международных и межрегиональных научных и научно-практических конференциях: Межрегиональная научно-практическая конференция «Студенческая наука в России на современном этапе» (Наб. Челны, 2008 г.), Международная научно-техническая конференция (Пенза,2008г.), Международная научно-техническая и образовательная конференция (Наб. Челны, 2010 г); II Межрегиональная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых (Наб. Челны, 2010 г.), на научных семинарах в Камской государственной инженерно-экономической академии (2007-2010г.г.).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 8 научных трудов, в том числе 1 статья в журнале, входящем в перечень Высшей аттестационной комиссии.
Структура и объем диссертации: Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка использованной литературы, включающего 87 наименований. Работа изложена на 123 страницах машинописного текста, содержит 30 рисунков и 15 таблиц, 4 приложения.
Анализ существующих автоматизированных ИС планирования маршрутов
Моделирование маршрутов, как одна из важным и серьезных задач управления материальными потоками, требует переосмысления методов и подходов к решению, а также применения новейших достижений в области информационных технологий [4, 5]. Современный подход к задаче моделирования маршрутов предполагает [5]: - интеллектуализацию алгоритмов решения и широкое применение эвристических методов; - усложнение задачи путем перехода от классической схемы однокритериальной оптимизации к востребованному ныне методу векторной (многокритериальной) оптимизации решения; -. применение современных компьютерных средств и средств связи для решения проблем управления на транспорте в режиме реального времени. Задачи, решаемые в области моделирования маршрутов, часто отличаются повышенной сложностью и являются так называемыми NP-сложными задачами (задача с нелинейной полиномиальной оценкой числа итераций решений) [6]. В связи с этим традиционные методы решения задач, хорошо зарекомендовавшие себя, здесь оказываются бессильны - сказывается повышенная требовательность к вычислительным ресурсам при реализации таких алгоритмов. .
Другой проблемой, стоящей перед задачей моделирования маршрутов, является правильный выбор критерия оптимизации, способного эффективно решить. возникшую задачу и помочь обосновать выбор этого решения. Для формирования критерия оптимальности решения задач маршрутизации в первую очередь используются простейшие количественные характеристики процесса моделирования маршрутов [7, 8]: - объемно-массовые характеристики планируемых к транспортировке грузов; - предельное число используемых транспортных средств; - планируемая суммарная транспортная работа; - суммарный пробег транспортных средств; - суммарная продолжительность работы и др. Рассмотрим специфические свойства задач моделирования маршрутов, которые вызвали необходимость привлечения математического аппарата и современных средств вычислительной техники [7].
Подавляющее число таких задач являются многовариантными. Многообразие типов транспортных средств, большое число пунктов их размещения, пунктов погрузки и разгрузки приводит к громадному числу возможных вариантов доставки грузов. При решении практических задач, как правило, участвуют десятки автотранспортных организаций, сотни поставщиков и тысячи потребителей [8].
Задачи характеризуются ограниченностью времени на обработку информации, так. как хотя и имеет место заблаговременное поступление первичной информации; ежедневно, и даже ежечасно приходит скорректированная информация, неучет которой может привести к искажению реальной ситуации, к получению не нужных для практики результатов.
Значительные исходные размеры задач. Это свойство особенно характерно для крупных промышленных центров,, где насчитывается большое число автотранспортных организаций, поставщиков и потребителей. Наличие большого числа,существенных ограничений, неучет которых может при вести к недопустимым; вариантам транспортировки- [13]; Это, прежде всего ограничения по времени, работы транспортного1 средства на линии, времени простоя- под; погрузкой и разгрузкой, времени вызова и доставки грузов, зависимости между типом транспортного средства и видом груза и т.д [9, 10; 11,12].
При моделировании маршрутов число пунктов разгрузки намного превышает число пунктов погрузки. Это требует проведения специальных исследований :и: предварительных мероприятий, связанных с объединением пунктов потребления грузов, что приводит, с одной стороны, к: снижению трудоемкости расчетов на ЭВМ, ас другой стороны - увеличивает затраты на обработку информации и приводит к определенным отклонениям от наилучших результатов [10, 12]. В настоящее время используется достаточно большое количество систем планирования маршрутов. Был произведен сравнительный анализ используемых на российском рынке систем (Таблица 1.2), приведены преимущества и недостатки каждой из рассмотренных систем. В качестве анализируемых систем были выбраны: «БИТ: НОВА Управление транспортной логистикой»[14], «KdnRoute»[15], «Деловая карта»[16], «TopRoute»[17].
Контроль увеличения размеров базы прецедентов
Как следствие этого, маршруты, построенные с учетом временных ограничений, могут оказаться не точными.
Для решения подобной задачи не существует модели, которая учитывала бы все возможные дорожные условия [28, 29]. Однако помимо этого на практике требуется учесть ряд дополнительных ограничений. Набор этих ограничений определяется спецификой той или иной организации, а так же областью применения системы моделирования оптимальных маршрутов [27].
Предлагается при моделировании маршрутов движения транспорта обеспечить возможность оценки правильности построенных системой моделей. Для этого необходимо использовать обратную связь с водителем транспорта или диспетчером для получения информации: 1. Фактического затраченного времени на движение по смоделированному маршруту; 2. Фактическое состояние дорожного полотна; 3. Фактическое наличие проезда. На основе полученной информации осуществляется автоматическое формирование прецедентов, которые учитываются при моделировании новых маршрутов (рисунок 2.6). База маршрутов
По запросу компонента моделирования маршрутов система управления базой прецедентов генерирует необходимые исходные данные локальной задачи. Результатом вычислительно-логичееких операций внешнего приложения в конечном итоге является решение задачи моделирования маршрутов. ітическая часть.
За основу БП было взято иерархическое представление [73]. Каждый уровень характеризуется определенным набором признаков (рисунок 2.8). Прецедент Класс: Способ укладки
Объектная модель прецедента Таким образом, общая структура БП представляет собой древовидную иерархию, в основании которой находится набор прецедентов. Каждый прецедент определяется тремя основными классами — способ укладки, маршрут доставки, заявка. Каждый класс в иерархии содержит набор атрибутов, определяющих этот класс.
Имеющиеся данные в базе прецедентов являются исходными для формирования новой информации в соответствии с используемой моделью ведения. На основе анализа в качестве организационного ведения базы знаний было решено использовать правила в форме предикатов [72]. Данные правила определяют процесс формирования данных системой и обеспечивают изменение базы прецедентов. Правила для получения нового прецедента (вывода решения) записанные в форме предикатов имеют вид, например: 1. Разработана структура модуля моделирования материальных потоков в рамках интегрированной системы управления производством машиностроительного предприятия, которая позволяет оперативно формировать оптимальные для каждого конкретного заказа маршруты в заданные сроки с наименьшими затратами с учетом реальных условий производства. 2. Разработан способ хранения прецедентов в базе прецедентов. 3. Разработана методика формирования прецедентов. 4. Разработана структура прецедента. 5. Разработаны организационные правила хранимых данных в базе прецедентов. ; Глава 3. Разработка методики моделирования материальных потоков на внутрицеховом и межцеховом уровнях машиностроительного предприятия с распределенной системой управления. Транспортные средства используются на многих машиностроительных предприятиях. В их задачи входит обслуживание станков и автоматических линий - обеспечение заготовками и перемещение готовых изделий на склад. Количество транспортных средств ограниченно вследствие ограниченности размеров цехов. Так как скорость движения транспортного средства и его грузоподъемность не велики, объем перевозимый им грузов ограничен. Объем грузоперевозки: V=UxtxQ (3.1) где: V— объем грузоперевозки U - скорость транспортного средства t - время в пути Q - грузоподъемность транспортного средства Для оптимального использования ресурсов транспортных средств необходимо: 1. Построение маршрутов движения включающих несколько пунктов погрузки/выгрузки.
Использование эвристик при построении оптимальных маршрутов обеспечивающих сокращение времени работы алгоритма
На внутрицеховом уровне- выбор тары и погрузчика осуществляется на основе значения целевой функции в следующей последовательности: расчет количества тары; выбор погрузчика по грузоподъемности; расчет необходимого количества погрузчиков. Формирование путевых листов на внутрицеховом уровне осуществляется с учетом зоны обслуживания погрузчиком согласно технологического маршрута, времени на транспортировку груза, свободного погрузчика и водителя.
В качестве данных в алгоритм приходит информация о пунктах маршрута, коэффициентах целевой функции и количестве марок транспортных средств. Далее происходит расчет целевой функции для дальнейшего ранжирования списка доступных транспортных средств.
В блоке инициализации алгоритма обнуляются номера марки транспортного,средства. Далее проверяется, был ли рассмотрен ранее маршрут или он формируется впервые. В последнем случае подбирается подходящее транспортное средство из ранжированного списка. В случае, если транспортное средство подходящей марки имеется в наличии, выдаем данные по транспорту в блок загрузки. В противном случае, алгоритм ищет транспортное средство с большим значением целевой функцией. При отсутствии подходящего транспортного- средства выдается информация о невозможности предоставления транспорта под данный маршрут. 3.8 Выводы 1. Исследованы основные подходы и методы построения оптимальных маршрутов на графах. 2. Разработан алгоритм построения оптимальных маршрутов на основе модифицированного алгоритма Дейкстры с применением эвристик, обеспечивающий приемлемое время вычислений на больших маршрутных графах. 3. Введено понятие «многокритериальный вес ребра дорожного графа» для ранжирования списка альтернативных маршрутов. 4. Разработан функционал качества альтернативных маршрутов применяемый при ранжировании альтернативных маршрутов. 5. Разработан алгоритм построения кольцевых маршрутов на основе модифицированного алгоритма Кларка-Райта. 6. Предложена методика построения оптимальных маршрутов, обеспечивающая сокращение времени работы алгоритмов без снижения их качественных показателей, что позволило применить их для построения оптимальных маршрутов на больших маршрутных графах на разных этапах с учетом вместимости, использования различных типов транспортных средств и загрузки. 7. Апробация разработанных алгоритмов была проведена на конкретных примерах и показала, что можно сократить время работы алгоритмов в 7... 10 раз. Например, длительность работы на 12 точках составляла 120 минут, после проведенных модификаций время работы составило 10.. 12 минут. Глава 4. Методика моделирования оптимальной загрузки транспортных средств на основе алгоритма Псиола с использованием модифицированных эвристик
Задачи об упаковке и рюкзаке, как в одномерном, так и дву- или трехмерном случаях относятся к классу NP-полных задач. NP-полными задачами называют трудно решаемые задачи, которые сводятся друг к другу за полиномиальное время. NP-полнота задач об упаковке и рюкзаке в одномерном случае показана в работе [76] (стр. 286 и 316 соответственно), а NP-полнота дву- и трехмерных задач следует из очевидной сводимости одномерных задач к своим многомерным аналогам за полиномиальное время. На текущий момент остается открытым вопрос существования полиномиального алгоритма для , решения NP-полных задач. Большинство исследователей сходятся во мнении, что такого алгоритма не существует. Поэтому, для решения задач подобного рода используются алгоритмы, дающие приближенное решение за- быстрое (полиномиальное) время. В этом смысле становится актуальным вопрос оценки качества подобного рода алгоритмов. Ниже приведены теоретические (доказанные) оценки качества для подобного рода алгоритмов на одномерных задачахобупаковке
Модифицированный функционал качества областей укладки
Апробация программного комплекса «Автоматизированная система управления материальными потоками предприятия на основе эвристических алгоритмов» на примере машиностроительного предприятия с распределенной системой управления.
Программный комплекс «Автоматизированная система управления материальными потоками- предприятия на основе эвристических алгоритмов» разработан на основе методик и алгоритмов, предложенных в 2-4 главах диссертации, : в соответствии с принятой структурой системы и предназначен для машиностроительных предприятий (Свидетельство государственной регистрации программ для ЭВМ №2010614058 от 31 мая, 2010). Программный комплекс (рис.. 5.1) обеспечивает моделирование материальных потоков. Работа всех программных модулей, за исключением, модуля мониторинга; осуществляется в фоновом автоматическом режиме. Для пользователей программного комплекса был разработан единый интерфейс, обеспечивающий работу со всеми программными модулями системы инструментообеспечения и реализованный в среде разработки Borland Developer Studio 2010. Для базы знаний была использована СУБД MS Access. Результатом работы программного комплекса являются: 1. Варианты маршрутов движения транспорта; 2. Варианты загрузки транспорта; 3. Список используемого транспорта для осуществления доставки заданных грузов; 4. Список необходимого транспорта, в случае нехватки основных транспортных средств. «Автоматизированная система управления материальными потоками предприятия на основе эвристических алгоритмов» (Свидетельство государственной регистрации программ для ЭВМ №2010614058 от 31 мая 2010)
При разработке ПК учитывалась типовая структура системы управления машиностроительного предприятия (рисунок 5.2).
На предприятиях, на уровне управления, могут быть внедрены различные информационные системы, такие, как Teamcenter и ERP-система SAP R3. На уровне управления производством располагается MES система, она более приближенной к существующему производству. MES системы, оперируя исключительно производственной информацией, позволяют корректировать либо полностью перерассчитывать производственное расписание в течение рабочей смены столько раз, сколько это необходимо.
На уровень ниже располагается система которая обеспечивает управлении, мониторинг, сервисные функции технологического процесса, она связана промышленной сетью предприятия с вышестоящими системами управления. Для связи с системами управления технологического модуля используются полевые шины.
Нижний технологический уровень предназначен для формирования управленческих решений машиностроительного производства. Данный уровень обеспечивает управление оборудованием на основе индивидуальных алгоритмов и мониторинга изготовления и использования оборудования. Таким образом, обеспечивается контроль и ответственность за выполнение каждого управленческого решения и системы управления в целом.
Моделирование материальных потоков на внутрицеховом уровне на примере Камского прессово-рамного завода
На внутрицеховом уровне апробация проводилась на примере цеха сварки-сборки кабин и кузовов Камского прессово-рамного завода машиностроительного предприятия ОАО «КАМАЗ», где на данный момент на балансе предприятия находится 129 погрузчиков, модели которых приведены в таблице 5.1.
Все основное оборудование цеха разбито, на рабочие центры, включающие одного или более рабочих, одну и/или более машин, обладающих идентичными характеристиками, такими как мощность, модель и другие технические характеристики. В результате было сформировано 7 рабочих центров. Рабочие центра, задействованные в технологических процессах данного цеха, приведены в таблице 5.2.
Следующим этапом по координатам транспортных средств формируются матрицы положения транспортных средств (матрица смежности) между точками рабочих центров (РЦ) на примере участка сборки-сварки боковин (таблица 5.3). После получения заявки на транспортировку, в соответствии с предложенными методиками, производится ранжирование доступных транспортных средств. С помощью модифицированного алгоритма Кларка-Райта в цикле формируются маршруты движения транспорта с вызовом процедуры 3-х мерной загрузки.
На межцеховом уровне ОАО «КамАЗ», в состав которого входит более 40 территориально распределенных предприятий, в качестве примера моделирования межпроизводственных маршрутов была рассмотрена доставка группы товаров с центрального склада.
На основе информации о транспортных средствах (таблица 5.5), критериев оценки и метода парных сравнений производиться ранжирование автомобилей (таблица 5.6). Таблица результатов расчетов по выбору маршрута и соответствующего транспортного средства (таблица 6) содержит оптимальные решения с учетом определенных критериев. Проведем парные сравнения, приводящие к матричной форме -квадратной таблице. На рисунке 5.3 приведены парные сравнения характеристик транспортных средств.
