Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ методов управления реализацией технологических процессов в производственных системах механообработки 9
1.1 Анализ взаимосвязей между технологической подготовкой и управлением механообрабатывающем производством при реализации технологических процессов 9
1.2 Автоматизация принятия решений при управлении реализацией ТП 16
1.3 Анализ подходов к управлению реализацией технологических процессов в многономенклатурных механообрабатывающих системах 20
1.4 Выводы по разделу 1 25
2 Разработка формализованного описания проектных процедур управления производством на этапе реализации ТП 26
2.1 Качественная постановка задачи оптимальной реализации ТП в многономенклатурных механообрабатывающих системах 26
2.2 Математические модели управления производством на этапе реализации ТП
2.2.1 Этапность разработки модели. Базовая модель управления многономенклатурным производством на этапе реализации ТП 29
2.2.2 Модель управления идеализированным многономенклатурным производством с учетом сложности переналадок 45
2.2.3 Модель управления идеализированным многономенклатурным производством с учетом объединения ТО в группы 51
2.2.4 Обобщенная модель управления многономенклатурным производством на этапе реализации ТП механообработки 61
2.2.5 Обобщенная модель управления производством на этапе реализации ТП механообработки с критерием минимизации максимальной задержки 70
2.3 Выводы по разделу 2 75
3 Решение задачи оптимальной реализации ТП механообработки 77
3.1 Разработка методического, алгоритмического и программного обеспечения для
поиска решения задачи оптимальной реализации ТП механообработки 77
3.1.1 Обоснование и выбор методологического подхода 77
3.1.1.1 Конструктивные эвристики 85
3.1.1.2 Метаэвристики
3.1.1.2.1 Метаэвристики на базе поиска повторением создания решения 90
3.1.1.2.2 Метаэвристики на базе поиска повторением модификации решения
3.1.1.2.3 Метаэвристики на базе поиска повторением рекомбинации решения 106
3.1.1.3 Итоговые выводы по выбору метода решения задачи оптимального управления производством на этапе реализации ТП механообработки 113
3.1.2 Разработка методического и алгоритмического обеспечения для поиска решения задачи оптимальной реализации ТП механообработки 115
3.1.2.1 Анализ существующих подходов применения метода TS для решения задачи оптимального управления производством на этапе реализации ТП 115
3.1.2.2 Принцип работы метода TS для решения задачи оптимальной
реализации ТП механообработки 116
3.1.2.3 Шаблон алгоритма работы метода TS для решения задачи оптимальной реализации ТП механообработки в ММП 119
3.1.2.4 Формирование эффективной окрестности для метода TS при поиске оптимального решения задачи реализации ТП механообработки 122
3.1.2.5 Оценка решения задачи оптимальной реализации ТП механообработки после выполнения перемещения 142
3.1.2.6 Формирование и реализация списка запретов 143
3.1.2.7 Расширение диверсификационных свойств разработанного метода TS 149
3.1.2.8 Критерий завершения поиска для разработанного метода TS 151
3.1.2.9 Типовая методика решения задачи реализации ТП механообработки на современном многономенклатурном производстве
3.1.2.10 Получение начального решения для работы метода TS при решении задачи реализации ТП механообработки 154
3.1.2.11 Итоговый алгоритм разработанного метода TS для поиска субоптимального управления механообрабатывающим производством на этапе реализации ТП 158
3.1.3 Разработка программного обеспечения автоматизации принятия суб оптимальных решений по управлению реализацией ТП механообработки 160
3.2 Выбор многономенклатурного производства для проведения промышленного эксперимента 176
3.2.1 Производственная система 176
3.2.2 Номенклатура обрабатываемых деталей 179
3.3 Выводы по разделу 3 180
4 Результаты численного эксперимента 181
4.1 Оценка работоспособности разработанной программы TechProcPlanning для поиска оптимальных решений по управлению производством на этапе реализации ТП 181
4.2 Оценка эффективности разработанного метода и программы TechProcPlanning 188
4 4.2.1 Оценка эффективности с использованием промышленного эксперимента 188
4.2.2 Оценка эффективности с использованием тестовых примеров 189
4.3 Выводы по разделу 4 201
5 Экономическая эффективность 202
Заключение 207
Список сокращений и условных обозначений 208
Список используемой литературы
- Автоматизация принятия решений при управлении реализацией ТП
- Модель управления идеализированным многономенклатурным производством с учетом сложности переналадок
- Метаэвристики на базе поиска повторением создания решения
- Оценка эффективности разработанного метода и программы TechProcPlanning
Введение к работе
Актуальность работы. Современные тенденции развития управления машиностроительными производственными системами связаны с критериями оценки их деятельности, которыми являются количество и качество изготавливаемой продукции конкретной номенклатуры с минимальными временными и материальными затратами. Совокупный процесс эффективного функционирования производства должен обеспечивать установление системных связей всех элементов производственной системы и согласованное в пространстве и во времени их функционирование. Таким образом, управление производственным процессом должно строиться на единых целевых принципах создания технологических процессов (ТП) и организации производственных систем при их реализации.
Традиционно наибольшее внимание исследователей в области управления производственными системами механообработки было сосредоточено на предприятиях с массовым и крупносерийным характером производства за счет возможности автоматизации ТП, ритмичности выпуска продукции и жесткой структуризации последовательности расположения рабочих мест и хода выполнения обработки деталей. Однако, в настоящее время в машиностроении четко прослеживается тенденция к снижению серийности, при которой непосредственное время работы на станках для условий единичного и мелкосерийного производства, по данным отечественных и зарубежных исследователей, составляет не более 5%, а остальное время тратится на переналадку оборудования, простои, замену комплекта инструмента и пр. Серьезная проблема состоит также в невозможности создания автоматической системы управления производственными системами механообработки на основе существующих в настоящий момент методов управления производством, в которых значительное место занимает человек или лица принимающие решения.
В связи с этим принципиально важным и актуальным на сегодняшний день является разработка таких моделей управления производственными системами механообработки, которые позволяли бы создать автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) и представляли бы собой единое целое с системами технологической подготовки производства. Только на такой основе возможно создание высокоэффективных производств, обеспечивающих резкое сокращение времени на разработку технологий, учитывающих конкретные особенности реальной механообрабатывающей системы, и эффективное управление реализацией этих технологий.
Принятие решений на этапах управления машиностроительным производством в обязательном порядке строится на информации о разработанных ТП. В зависимости от методов, используемых при разработке ТП, устанавливается диапазон задач, в рамках которых могут быть приняты решения по управлению производственной системой на стадиях реализации технологии, обеспечивающих достижение равномерности загрузки оборудования, сокращение времени обработки всех деталей. Без четкой увязки между технологической подготовкой и управлением механообрабатывающим производством при реализации ТП невозможно решить основные вопросы, связанные с обеспечением выпуска деталей требуемого качества, в соответствующем типу производства количестве при максимальной эффективности производства.
Среди существующих на сегодняшний день систем автоматизации многономенклатурных производств, возможностью мобильного управления ходом реализации ТП, адекватно отражающей состояние производства, в наибольшей мере, обладает система планирования многономенклатурных технологических процессов механооб-3
работки (САПЛ-ТП). Основным отличием САПЛ-ТП механообработки от других систем является то, что ее архитектура и функциональность позволяют реализовать учет основной особенности многономенклатурного производства – частую смену производственной ситуации. Однако наряду с глубокой проработкой этапов проектирования ТП в САПЛ-ТП механообработки, создание моделей реализации ТП, их формализация и разработка методов поиска оптимальных реализаций ТП на их основе до настоящего времени не выполнены. Таким образом, подтверждается актуальность разработки автоматизированной подсистемы управления реализацией технологических процессов в системе планирования многономенклатурных технологических процессов.
Цель работы. Повышение эффективности работы многономенклатурных производственных систем механообработки за счёт совершенствования процесса управления производством на этапе реализации ТП на основе:
– формализации проектных процедур реализации ТП, информационно взаимосвязанных с процедурами проектирования ТП, и объединенных едиными целями,
– разработки подсистемы автоматизированного управления многономенклатурной производственной системой при ее реализации, интегрированной в САПЛ-ТП.
Методы и средства исследования. Теоретические исследования выполнены с использованием научных основ технологии машиностроения, принципов системного подхода, математического аппарата теории множеств, теории графов, теории нелинейной оптимизации, математического программирования, теории исследования операций и комбинаторной оптимизации. Экспериментальные исследования проводились на действующем механообрабатывающем цехе. При разработке программного обеспечения были применены подходы структурного проектирования программных систем и объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна характеризуется следующими положениями:
-
Предложен научно обоснованный способ формирования информационных иерархических связей при проектировании и реализации ТП в системе планирования многономенклатурных ТП, обеспечивающий учет технологических возможностей механообрабатывающего оборудования и складывающуюся производственную ситуацию.
-
Выполнена формализация проектных процедур управления реализацией ТП механообработки в условиях функционирования многономенклатурных производств, позволяющая учитывать как возможность группирования технологического оборудования, так и трудоемкость его переналадок при выполнении конкретного производственного задания.
-
Разработана методология оптимизационного управления производством на этапе реализации ТП. Новизна методологии заключается в адаптации шаблонного метода «поиска с запретом» к новой задаче оптимизации на базе разработанных адекватных моделей управления многономенклатурным производством на этапе реализации ТП, что позволило обеспечить повышение коэффициента загрузки и снижение времени на переналадку технологического оборудования.
Практическая ценность и реализация работы. Разработано формализованное описание и алгоритмы выполнения проектных процедур на этапе управления реализацией механической обработки в системе планирования технологических процессов. Разработано методическое и программное обеспечение подсистемы принятия оптимальных решений по управлению реализацией ТП, обеспечивающих повышение эффективности функционирования многономенклатурных механообрабатывающих
производственных систем. Результаты работы реализованы в условиях действующего многономенклатурного производства на ОАО «Конструкторское бюро промышленной автоматики». Получены оптимальные варианты управления механообрабатыва-ющим производством, обеспечившие сокращение сроков реализации ТП на 10-30% по сравнению с принятыми на предприятии методиками.
Апробация результатов диссертации проводилась на международных научно-технических и научно-практических конференциях: «Математические методы в технике и технологиях» (Пенза, 2011), «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015), «Инновации в науке: применение и результаты» (Новосибирск, 2015), «Динамика технических систем» (Ростов-на-Дону, 2015), и на заседаниях кафедры «Проектирование технических и технологических комплексов» ФГБОУ ВО «СГТУ имени Гагарина Ю.А.» в 2014–2015 гг.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 6 статей в журнале, рекомендованном ВАК РФ. По материалам диссертации получены 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы из 177 наименований и 5 приложений. Основной текст диссертации изложен на 222 страницах, иллюстрированных 75 рисунками, и содержит 12 таблиц.
Положения, выносимые на защиту:
-
Научный подход по интеграции подсистем проектирования и реализации ТП в единую систему информационного обеспечения производственно-технологического характера, обеспечивающий их увязку по иерархическим уровням принятия решений в системе автоматизированного планирования ТП.
-
Формализованное описание и алгоритмы выполнения проектных процедур управления производством на этапе реализации механической обработки в системе планирования многономенклатурных технологических процессов.
-
Научные исследования по созданию подсистемы для автоматизации управления многономенклатурным механообрабатывающим производством на основе создания интеллектуальной поддержки принятия решений при реализации технологических процессов, учитывающих складывающуюся производственную ситуацию.
-
Программное обеспечение автоматизации принятия оптимальных решений по управлению производством на этапе реализации ТП.
-
Результаты, полученные в рамках проведения испытаний разработанных программных средств в условиях действующего многономенклатурного производства и с помощью имитационного моделирования.
Автоматизация принятия решений при управлении реализацией ТП
К настоящему времени, в связи с технической сложностью реализации, модульный принцип построения в большей мере нашел свою реализацию в сборочном производстве.
Разработка нескольких вариантов технологического процесса изготовления детали, наряду с усложнением разработки технологических процессов, предполагает возможность изыскания наиболее эффективных способов обработки, обеспечивающих минимальные затраты. Предложенное техническое решение проверяется экономической целесообразностью запроектированных процессов для того, чтобы выбрать один или несколько наиболее экономичных для конкретных условий производства и состояния производственной системы.
Несмотря на различия в представленных подходах к проектированию технологических процессов, единым для них является требования к технологической подготовке, которая решает большой круг технических и организационных задач по достижению запроектированных технических и экономических параметров. Задачи улучшения таких важных показателей работы предприятия, как рост производительности труда, снижение себестоимости, повышение фондоотдачи и рентабельности производства, уменьшение длительности производственного цикла решаются за счет обеспечения большей степени непрерывности, пропорциональности, параллельности и ритмичности производственного процесса, наиболее полной загрузки действующего оборудования и использования площадей, чтобы достичь максимальной фондоотдачи и рентабельности производства.
От качества технологической подготовки зависит снижение расходов энергии, затрат труда на изготовление деталей и, в конечном счете, все технические и экономические показатели производства машин, однако, для получения этого эффекта необходимы соответствующие методы управления производством.
Задачами управления производством являются: установление последовательности и объема работ; распределение планируемых работ по подразделениям и рабочим местам; обоснованное определение сроков выполнения работ, их координирование и регулирование. В результате решения этих задач достигается равномерность загрузки оборудования, комплексный ход подготовки, сокращается продолжительность цикла подготовки и времени обработки деталей.
Таким образом, на основе анализа и выполненной систематизации научных исследований по вопросу взаимосвязи между технологической подготовкой и управлением механообрабатывающем производством при реализации технологических процессов, можно сделать заключение, что без четкой их увязки по целевым и методическим аспектам невозможно решить основные вопросы, связанные с обеспечением выпуска деталей соответствующего качества в соответствующем типу производства количестве при максимальной эффективности производства.
Необходимость автоматизации принятия решений на этапах управления производством [1] в настоящее время не вызывает сомнения. Действительно, как технологическая подготовка производства, так и реализация принятых в рамках ее решений требует больших затрат труда и времени. Особенно велик их удельный вес на тех машиностроительных предприятиях, для которых характерны частая смена видов выпускаемой продукции, быстрота исполнения заказов, большая номенклатура деталей и изделий, большое число специфических для каждой детали требований и сложность технологических процессов изготовления. Кроме того, возможность многовариантной реализации технологических процессов механической обработки, определяемая как сложностью и высокой точностью деталей, так и разнородностью парка оборудования и оснастки затрудняет, а зачастую и исключает, возможность быстро и правильно выбрать последовательность изготовления деталей, при которых обеспечивалась бы оптимальность по принятому критерию для конкретных производственных условий.
Решение быстрого и качественного принятия решений данных задач на действующих производствах достигается за счет увеличения числа высококвалифицированных инженеров, что трудновыполнимо и экономически невыгодно. Другой путь – это автоматизация. Следует отметить, что для подавляющего большинства задач, возникающих в процессе управления реализацией технологических процессов, не существует формальных методов решения. В этих условиях становится очевидным, что автоматизация управления производством требует, прежде всего, формализации существующих задач, на основе которой могут быть разработаны их математические модели.
Круг задач, входящих в управление производством, достаточно широк. Постоянное усложнение конструкций станков, совершенствование технологий привели к необходимости централизации управления отдельными технологическими операциями, группами однородных и разнородных операций, которые объединены единым технологическим циклом. Сложившиеся подходы к созданию автоматизированного управления технологическими процессами не дали положительного эффекта по двум причинам [29]: 1) технологический процесс не рассматривался системно, как единое целое; 2) психологические возможности человека по принятию решения не соответствовали возросшему уровню потока информации. Очевидно, что только средствами вычислительной техники можно решать вопросы по управлению технологическими процессами, и только автоматизированная система управления обеспечит решение поставленных задач в комплексе.
В настоящее время в области управления производствами сложились три направления автоматизации: экономико-организационной деятельностью; технологическими процессами; проектно-конструкторскими работами. Традиционно различают и три класса АСУ: АСУП – автоматизированные системы управления производством; АСУ ТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами; САПР – системы автоматизированного проектирования.
Выделение АСУ ТП как класса тесно связано с развитием автоматических устройств и совершенствованием технологического оборудования, с одной стороны, и значительным усложнением всех функций управления техническим процессом с другой. Последнее, обусловлено не только увеличением производительности, усложнением структуры технологических процессов, но и требованиями повышения качества продукции, выявления и максимальной реализации в процессе изготовления изделий всех производственных ресурсов.
Общепринятая классификация АСУ ТП в настоящее время окончательно не сформирована. Такое положение связано с трудностью четкого разделения сферы действия каждого типа АСУ ТП на предприятиях, а также наличием значительного количества видов технологических процессов, в которых сходные по принципу действия подсистемы выполняют разнородные функции. Учитывая особую важность использования АСУ ТП, приведем классификационные признаки АСУ ТП наиболее полно отражающих специфику машино- и приборостроения (см. Рисунок 2).
Модель управления идеализированным многономенклатурным производством с учетом сложности переналадок
По той же причине мы можем сразу исключить из рассмотрения методы, использующие аналитическую модель, как неспособные справиться с поставленной задачей. В подтверждение этого утверждения выступают обзорные работы зарубежных авторов, таких как [83, 131, 132]. В работе [131] автор пишет «… Любой успех, которого добились исследователи, используя математические формализации, может быть приписан использованию методов Лагранжевой релаксации (LR) (см., например, [93, 104, 124, 142, 148]) и методов декомпозиции (см., например, [63, 72, 148]). В методе LR ограничения задачи релаксируются использованием неотрицательных множителей Лагранжа со штрафами, включенными в целевую функцию. Методы декомпозиции разделяют исходную задачу на множество задач меньшего размера, более простых, которые решаются оптимально». Несомненно, огромное достоинство таких подходов состоит в том, что они получают точное решение. Однако не будем забывать, что мы имеем дело с задачами большой размерности. Именно этот фактор и становится «камнем преткновения» при выборе этих методов. Анализ современных работ для задач типа JSP [93] показал, что на поиск решения с помощью методов декомпозиции и LR уходит значительное время, в связи с чем, мы вынуждены отказаться от их применения. Также необходимо подчеркнуть, что большинство рассмотренных в литературе задач, решаемых методами LR и декомпозиции, использует аддитивную целевую функцию, поскольку такая функция содействует применению декомпозиционного подхода. С минимаксной функцией (минимизация максимального времени обработки всех поступивших в производство деталей) это сделать гораздо сложнее. Таким образом, ограничение в выборе вида целевой функции типа Cmax в задаче РТПМ также не способствует выбору этих методик.
Метод динамического программирования (ДП) это метод, явно или неявно использующий в качестве основной идеи принцип оптимальности по Белману [15]. Основным достоинством данного метода также является его способность находить глобальный оптимум.
Следует учитывать, что этот принцип применим далеко не ко всем задачам. Согласно [15], «… если в задаче имеется такое последействие, что выбор решения на некотором шаге влияет на ход процесса в дальнейшем, то принцип оптимальности в сформулированном виде не выполняется». В нашем случае, для задачи РТПМ использование принципа будет затруднительным, в силу содержания в них задачи назначения на ТО. При назначении операции на одно ТО из группы, дальнейший ход процесса уже меняется. Именно поэтому информационный поиск показал отсутствие работ по решению задач типа JSP, с учетом объединения ТО в группы (FJS) методом динамического программирования. Применение метода ДП было обнаружено только в работах, посвященных решению классической задачи JSP с целевыми функциями типа Tsum и Cmax. В [15] также отмечается, что успех применения метода ДП к оптимизационной задаче связан со специальной структурой целевой функции. А -именно, наиболее удобными для использования ДП являются функции аддитивного (сепарабельного) вида. Некоторые авторы [3] также упоминают в качестве недостатков метода плохую работу с задачами большой размерности.
В итоге, все вышеперечисленные доводы заставляют нас отказаться также и от использования метода динамического программирования.
С помощью метода ветвей и границ [73, 85-92, 108, 136, 164] в 80-е годы прошлого столетия впервые удалось точно решить классическую задачу JSP размерностью 10х10. Многие авторы тогда возлагали большие надежды на этот метод. Однако панацеей для решения комбинаторных задач, в частности задач типа job shop этот метод не стал. Причина этого кроется в сложности получения оценок нижних границ. Если нижняя граница будет очень простой, то алгоритм сведется к полному перебору. Если очень сложной и точной, то количество перебираемых вариантов решения резко сокращается, но на получение оценки затрачивается довольно много времени, что сводит на нет результат от сокращения вариантов перебора.
Для выполнения поиска по данному алгоритму необходимы четыре основные составляющие: начальное решение, способ ветвления, нижняя граница и верхняя граница. Работа метода ветвей и границ настолько широко освещена, что приводить здесь еще раз его описание ни к чему. Важно отметить, что наиболее эффективный способ применения метода к классической задаче JSP с критерием Cmax разработан Брукером [85]. В своей работе автор использовал множество различных улучшений базовой методологии поиска, такие как: распределенное по всему алгоритму отсечение бесперспективных вариантов, различные способы получения нижних границ, фиксация дополнительных дуг при переходе к наследнику, просмотр операций только критического пути (только тех блоков пути, в которых более одной операции) и проч. Как и многие авторы, в своей работе Брукер приводит сводные таблицы численных экспериментов, которые показывают, что метод, даже с учетом всевозможных улучшений, способен справиться с задачами очень малой размерности.
Уже при возрастании размерности задачи до 15 деталей на 10 ТО время, затраченное на поиск, резко возрастает и начинает измеряться часами.
Однако теперь появляется вопрос, как будет вести себя данный метод в условиях учета таких дополнительных сложностей как, например, объединение ТО в группы и учет сложности переналадок? Чтобы получить представление об этом, рассмотрим две работы [136] и [87]. Первая работа - это диссертационная работа Брэда Юриша, посвященная решению задачи JSP с учетом объединения ТО в группы. В ней автор использует в качестве базы результаты работы [85], адаптируя все четыре составляющие метода под условия учета объединения ТО в группы. Юриш приводит новые оценки нижних границ, которые в отличие от работы [85], получаются путем решения релаксационных задач для нескольких ТО. Способ ветвления также подвергается модификации. Результаты применения метода ветвей и границ для данной задачи, приведенные в [136], указывают на рост временных затрат, по сравнению с затратами времени на решение классической JSP в [85].
Метаэвристики на базе поиска повторением создания решения
Требование 2 обязывает соблюдать баланс в широте покрытия окрестности, или, другими словами, в количестве решений-соседей. На наш взгляд сформированное множество перемещений SXI JSX2 удовлетворяет требованию 2. Сокращение множества SXi не имеет никаких обоснований, и бездумное выкидывание из рассмотрения перемещения каких-либо операций КП сильно ухудшит качество получаемых решений. Множество перемещений SX2 содержит по одному перемещению на каждое ТО из группы для каждой операции критического пути и этого кажется достаточно. Увеличение даже в два раза количества перемещений на любое другое ТО для каждой критической операции грозит резким увеличением времени поиска в десятки раз при прочих равных условиях.
Учитывая сказанное, для соблюдения Требования 2 было принято решение ограничить размер окрестности множеством перемещений SX\ yjSX2. Построение эффективной окрестности для задачи оптимальной реализации ТП механообработки
Рассмотрим основные достоинства и недостатки способов ФСО, ПТС и ТДВ. Достоинства первых двух очевидны: простой и быстрый способ получения и оценки допустимых решений-соседей. Недостатки: 1) неравенство (3.1) работает только для -внутренних дуг блоков критического пути, 2) в результате применение фильтра (3.1) в общем случае могут быть отброшены и допустимые перемещения по подозрению в возникновении цикла. Все вместе это влияет на широту покрытия окрестности.
ТДВ способен восстановить допустимость любого перемещения. Недостатками являются «большой перебор» при работе алгоритма Closure и отсутствие быстрых методов оценки выполненного перемещения. Все это сильно снижает скорость работы при решении задач больших размерностей.
Эффективность итоговой окрестности определяется балансом между скоростью и качеством поиска. С точки зрения практики применения, важна высокая скорость работы (на практике, как правило, время поиска не должно превышать 5-10 минут) и достаточно высокое качество решения. В разработанном методе мы объединили подходы ФСО, ПТС и «допустимую вставку» с целью достижения максимального эффекта. Это выразилось в применении зоны ответственности для каждого подхода. Таким образом, общая окрестность получилась как бы из трех независимых, в которых допустимость полностью обеспечивалась одним из трех указанных подходов. Распределение по зонам относится к операциям блоков критического пути графа и показано на Рисунке 3.1.2.4.10. Первые две окрестности получаются смежным обменом операций в зона х 1 и 3, в которых допустимость обеспечивается применением соответственно подходов ФСО и ТДВ. Третья – за счет элементарных перемещений II типа операций зоны 2, допустимость которых обеспечивается применением подхода ПТС.
Такая обобщенная окрестность позволит скомпенсировать недостатки каждой отдельной окрестности и объединить их достоинства, что, в итоге, приведет к высокой эффективности поиска. Обоснование выбора такой структуры окрестности поиска в следующем: 1) практический опыт позволяет сделать вывод, что поиска с запретом на безе только окрестности NH\ JNH2 имеет слабые диверсификационные свойства, поэтому необходимо обязательно использовать инверсию дизъюнктивные дуг, инцидентных крайним операциям блоков КП; 2) по причине невозможности применения способа ФСО к дизъюнктивным дугам, инцидентных крайним операциям блоков КП, для них был применен способ ТДВ; 3) слишком частое применение ТДВ будет тормозить вычислительный процесс, поэтому было решено ограничить его применение. 3.1.2.5 Оценка решения задачи оптимальной реализации ТП механообработки после выполнения перемещения Оценка выполненного перемещения отличная для ФСО, ПТС и ТДВ. При ФСО оценка перемещений строится на оценках величин голов и хвостов перемещаемых операций в новой реализации ТП [114]. Так после инверсии критической дуги (FDon„vLj) в реализации ТП механообработки s головы и хвосты операций Dx.Oni и Dy.Onj в реализации ТП s возможно оценить следующим образом:
Следующей по важности проблемой при реализации метода TS для задачи РТПМ после формирования эффективной окрестности стоит способ формирования и реализации списка запретов. Согласно концепции поиска, TS на текущей итерации должен выбрать лучшее решение из окрестности вне зависимости от того улучшает оно текущее решение или нет. По этой причине возможны возвраты к предыдущим найденным решениям. Как следствие, проявляется зацикливание поиска или, другими словами, скатывание в локальный минимум. Для предотвращения этой ситуации в TS и вводится такой механизм, как список запретов. Основная задача списка запретов - запомнить ограниченное множество (в виде списка FIFO) последних посещенных решений и запретить их выбор. Применение механизма запретов в процессе проверки решений из окрестности текущего решения не позволит выбрать недавно посещенные решения и, тем самым, зациклиться в локальном минимуме.
Оценка эффективности разработанного метода и программы TechProcPlanning
Расчет экономической эффективности полученных в диссертационной работе результатов выполнялся с использованием методики из Стандартов Организации ОАО «КБПА». Экономический анализ проводился путем технико-экономического сравнения реализации технологических процессов изготовления определенной номенклатуры деталей в условиях действующей производственной системы ОАО «КБПА», и варианта планирования изготовления деталей с применением созданных моделей и программного обеспечения.
Экономический эффект при использовании предлагаемых результатов работы в соответствии с этапами реализации спроектированных технологических процессов складывается из: сокращения времени и трудовых затрат на разработку календарных графиков обработки деталей и принятия оперативных решений в процессе их обработки; сокращения времени работы производственной системы, необходимого для изготовления рассматриваемого комплекта деталей.
Экономический эффект от сокращения времени и трудовых затрат на разработку календарных графиков обработки деталей и принятия оперативных решений в процессе их обработки в работе не определялся, так как в действующем производстве не нормируется и не ведется учет времени инженерно-технического и управленческого персонала, отдельно затрачиваемого на выполнение данных проектных работ. Разработанное в диссертационной работе программное обеспечение позволяет выполнить в автоматизированном режиме проектные процедуры, связанные с распределением выполняемых работ в соответствии с технологическими процессами по конкретным единицам оборудования и последовательности их реализации, в зависимости от используемого количества технологического оборудования и сформированного комплекта обрабатываемых деталей. Это позволяет, наряду со значительным сокращением времени подготовки производства, повысить качество решений за счет исключения ошибок, присущих субъективному подходу.
Экономический эффект от сокращения времени работы производственной системы, необходимого для изготовления рассматриваемого комплекта деталей определялся на базе анализа изменения затрат по отдельным статьям технологической себестоимости. Рассматривались следующие укрупненные статьи затрат: а. основные материалы с транспортно-заготовительными расходами; -203 б. основная и дополнительная заработная плата производственных и вспомогательных рабочих; в. расходы на содержание и эксплуатацию оборудования; г. отдельные статьи цеховых и общезаводских расходов. Основные материалы с транспортно-заготовительными расходами При экономическом анализе рассматриваемых вариантов реализации технологических процессов по статье затрат «основные материалы с транспортно-заготовительными расходами» изменений нет.
Расходы по другим статьям технологической себестоимости продукции выполнялись не прямым счетом, что для условий многономенклатурного производства затруднительно, а с помощью коэффициентов затрат, такой подход отличается стабильностью при изменении цен и других параметров, минимизирует искажение шкалы коэффициентов затрат.
Основная и дополнительная заработная плата производственных и вспомогательных рабочих
Оценка экономической эффективности по статье затрат «основная и дополнительная заработная плата производственных и вспомогательных рабочих» велась на основе учета сокращения времени работы производственной системы, необходимого для изготовления комплекта деталей, и, соответственно, снижения затрат на оплату рабочим.
Расчет основной заработной платы на предприятии осуществляется по фактически отработанному времени по тарифным ставкам. Режим работы односменный. Доплаты за работу в ночное время, по сдельно-прогрессивной системе не предусмотрено. Вопросы премирования при данном расчете не рассматривались.
Часто используемый на предприятиях подход по распределению расходов на содержание и эксплуатацию оборудования пропорционально заработной плате производственных рабочих дает только их среднюю величину и, поэтому, не приемлем при сопоставлении затрат по различным конкретным вариантам реализации технологических процессов. Учет и калькулирование себестоимости продукции на предприятиях машиностроения с многономенклатурным характером производства рекомендуется вести на основе распределения расходов пропорционально средним машинокоэффициентам для различных групп технологического оборудования, а также пропорционально соответствующей трудоемкости. В представленных расчетах используется коэффициент приведения, который себестоимость машино-часа конкретной машины приводит к себестоимости базовой машины.
Машинокоэффициент Км - относительная величина, показывающая соотношение себестоимости машино-часа конкретного оборудования С м.ч. и базового С мчб .
Применительно к задаче сравнения двух вариантов реализации технологических процессов целесообразно использовать для расчетов нормативную себестоимость машино-часа, как величину затрат по содержанию и эксплуатации оборудования в расчете на физический час эксплуатации конкретного рабочего места. С м.ч определяется по ограниченному кругу статей (амортизация, текущий ремонт и содержание) для строго серийного характера производства. Практическое значение себестоимости машино-часа в зависимости от условий эксплуатации оборудования различны для разных цехов и даже периодов времени. Поэтому, можно для проводимой оценки вариантов реализации технологических процессов воспользоваться минимальным значением С м.ч .