<<
>>

1.7. Обзор существующих моделей и состояния работ в области оперативно-календарного планирования

Существующие модели ОКП и, соответственно, подходы различных ав-торов работ, можно дифференцировать по:

степени адекватности представленных моделей;

методам поиска оптимальных решений и аппарата моделирования;

перечню решаемых задач предложенными моделями;

степени интеграции системы ОКП с другими системами производственного процесса.

Самые простейшие модели планирования, относящиеся к группе задач оптимизации загрузки оборудования и представленные в работах [118, 169,

60

121, 48, 212, 167, 268 и др.], относятся к классу оценочных, позволяющих лишь приблизительно показать общую загрузку оборудования или стоимостные затраты.

При этом значение выбранного функционала служит лишь как оценочная величина по отношению к крайним решениям на всем допустимом множестве. Параметрами таких моделей служат интервал планирования Г, номенклатура изделий М с объемом вьшуска А. (/ е М), парк оборудования N

и производительности технологических машин - aAkeN). Такие модели

имеют функционал либо временного либо стоимостного характера и в качестве методов решения используют аппарат линейного программирования (ЛП). Особенностью таких моделей является отсутствие необходимой выходной информации для любого оперативного плана работ - последовательности выполнения работ, моментов начала и окончания тех или иных действий и многое другое. Такие модели, позиционирующиеся как классические задачи распределения ресурсов, могут использоваться на начальной или предварительной стадиях планирования в качестве оценки варианта того или иного объема работ, подлежащего выполнению на предприятии.

Некоторые модели производственного планирования [324, 322,280] могут представляться в виде потоковых моделей и решаться как с помощью ЛП, так и с помощью потоковых алгоритмов (алгоритм дефекта, метод критического пути). Хотя в ряде потоковых моделей можно встретить особенности позаказного планирования в виде учета известных временных характеристик плана [314, 315] и резервов времени [325], но они также неполны в информативном плане по отношению к требованиям автоматизированного производства и не учитывают многие особенности технологии.

Классические модели построения оптимальных план-графиков работы обслуживающих устройств, представленные в теории расписаний известными работами B.C.

Танаева, Ю.Н. Сотскова, B.C. Гордона, Р.В. Конвея и других

61

авторов [261, 263, 131, 264, 269, 275, 225, 308, 311, 317, 312, 323, 319, 321, 309, 310 и др.], как правило, носят характер абстрактных моделей, не учитывают особенностей технологии производства и могут служить в качестве отправных позиций, концептуального подхода для дальнейшей разработки конкретных математических моделей различных систем, где требуется разработка план-графиков работы обслуживающих устройств (вычислительные системы, автоматизированные производства, системы класса workflow и др.).

Достаточно большой класс работ [179, 270, 214,209,271, 305 и др.] посвящен вопросам эффективности загрузки оборудования и разработке моделей планирования, где основной особенностью является оценка производительности системы с предполагаемыми структурой и объемом работ с позиций теории систем массового обслуживания (СМО). Модели на основе аппарата теории вероятностей и СМО учитывают такой важный производственный фактор, как стохастичность протекающих процессов и позволяют определить среднюю ожидаемую эффективность использования оборудования или надежность его функционирования на горизонте планирования, возможные очереди и вероятностный характер тех или иных параметров модели. В силу той же неопределенности, стохастичности данные модели не могут дать точной картины планирования в номинальных величинах, что требуется для последующего управления объектами согласно план-графику их работ. Лю-бое наступившее событие в виде отказа единицы оборудования приводит к нарушению всей последовательности выполнения операций и необходимости оперативного пересчета всего расписания или использования в моделях га-рантированных запасов ресурсов (времени, оборудования), что значительно повышает надежность выполнения любого расписания, но практически пол-ностью лишает построенное расписание оптимальности с точки зрения ми-нимизации используемых ресурсов. Наибольший эффект от применения этих методов можно ожидать на этапе сравнения альтернативных расписаний по

62

дополнительному критерию надежности плана, что может и должно учитываться при построении комплексных систем ОКП.

Имитационные модели формирования расписаний работы оборудования, также широко применяемые в планировании, отличает широкий спектр применяемых методов достижения конечного результата - расписания.

Ис-пользование аппарата сетей Петри и аналогичных сетевых интерпретаций представления дискретных состояний системы позволяет построить доста-точно четкую картину дискретного производства с множеством счетных со-стояний. В качестве методов поиска оптимума предлагаются как эвристиче-ские алгоритмы [37, 173, 214, 230, 231 и др.], использующие как элементы теории СМО [179], различные правила предпочтения - SIO, LRT, FOFO, FIFO, LRT+SIO, LRT+W+SIO, так и другие правила.

Альтернативой аппарата сетей Петри в имитационных моделях служат различные эвристические модели загрузки оборудования, в основе которых лежат алгебраические модели [153], графовые модели [115, 148], нейросете-вые модели [147], методы поэтапного уточнения решения [42], симплексные методы [179], методы упорядочивания по приоритетам или напряженности заказов [242, 244], аналитико-имитационные методы [174], агрегатные модели [138], теоретико-множественные модели [3] и многие другие [14, 23, 236, 278,221,112]. Если не вдаваться в функциональные особенности имитационных моделей, эвристические модели построения планов можно отнести к классу имитационных моделей, поскольку и первые и вторые, так или иначе, базируются в основе своих алгоритмов на эвристике.

Имитационное моделирование ГПС на предмет повышения загрузки оборудования и формирования оптимальных планов может вестись также с помощью специальных языковых средств моделирования, таких как GPSS, SIMSCRIPT, SIMFOR, SIMULA, SOL, SLAM и др. [155]. Например, на специализированном языке GPSS можно создавать программы, моделирующее

63

поведение ШС во времени [132], метаязык МЕТОД [244] обладает объектным принципом описания ресурсов и действий в ГПС, язык имитационного моделирования SLAM [202] позволяет решать задачи на сетевых моделях ГПС. Применение языков имитационного моделирования в какой то мере снимает проблемы, связанные с разработкой собственного программного обеспечения в системах ОКП, но ставит в жесткую зависимость от моделей и подходов в планировании, заложенных в данном инструментарии, поскольку ни одна из перечисленных систем не претендует на универсальность, что иногда вносит существенные сложности в адаптацию какой-либо языковой системы имитационного моделирования под конкретные производственные структуры и технологию.

Несмотря на относительную простоту синтеза и реализации моделей имитационного моделирования систем ОКП ГПС, в большинстве случаев мы не только лишены возможности отыскать оптимальное решение взамен локального оптимума, но и в ряде случаев может возникнуть ситуация с явными ошибками, противоречиями в действиях объектов планирования, поскольку эвристика не всегда предполагает доказательство алгоритмов на сходимость и оптимальность. Одна из причин выбора методов и алгоритмов в пользу имитационных моделей кроется в сложности определения многих параметров модели ОКП, ее сложности и невозможности учета большого количества параметров в аналитических методах решения. При априори неизвестном, неточном определении значений параметров модели ОКП попросту отпадает необходимость построения точных аналитических моделей с возможностью нахождения глобального оптимума. Проблемы, связанные со сложностями построения точных аналитических моделей, которые бы отражали как можно большее количество особенностей технологии дискретного мелкосерийного производства, и вынужденная необходимость замены их приближенными методами решения отмечались многими авторами [126,295,278, 208 и др.].

64

Имитационные и эвристические модели планирования имеют неоспоримое преимущество перед аналитическими в виде простоты самой модели, а также алгоритмов их реализующих, только в том случае, когда мы имеем дело либо с достаточно простой системой, либо с системой, имеющей обозримое количество ее состояний и известным поведением ее объектов. Примером может служить имитационное моделирование гибких производственных модулей [272, 298], имеющих небольшой состав оборудования по сравнению с ГПС и простой циклический характер работы ГПМ с редкими и прогнозируемыми отклонениями от цикла.

Еще одна область применения имитационных моделей - это предварительные модели планирования, цель которых - оперативная информация как в виде приблизительной оценки решения, так и сравнительную оценки нескольких альтернативных вариантов.

Отличительной особенностью большинства рассмотренных выше моделей ОКП является поэтапность процедур формирования расписаний работы ГПС [227, 205, 72, 254], обусловленная как сложностью создания комплексной модели планирования, так и различием применяемых методов и алгоритмов, реализующих конечное множество решений. Суть поэтапности преследует две задачи - 1) постепенное приближение моделей по степени абстракции к конкретным методам и алгоритмам; 2) снижение размерности предварительной задачи за счет выделения множества недопустимых и очевидных, не требующих строгого доказательства, решений. Такой подход к построению комплексной системы ОКП может и должен применяться в совокупности с точными решениями на завершающем этапе планирования.

Достаточно большой класс аналитических моделей, посвященных задачам планирования дискретного производства, отличает как глубина проработки с точки зрения их адекватности, так и достаточно широкий спектр применяемых методов решения.

65

Модели ОКД близкие по адекватности к классическим «ресурсным» задачам [46, 155, 4, 56, 137, 288, 114, 320, 316, 313, 201 и др.], получившим название объемных, как правило, малоприменимы как при их реализации в автоматизированных системах, так и при создании новых комплексных систем ОКП, поскольку практически не учитывают многих особенностей технологии. Особенно заметны сложности в плане адекватности для многокритериальных моделей ОКП, использующих обычно методы декомпозиции, векторные и другие методы представления критериев моделей [229, 208, 20,10 и др.]. По мнению самих авторов, многокритериальность вносит существенные упрощения в самой модели, что, естественно, затрудняет ее адаптацию под условия технологии автоматизированного производства и учет достаточно большого количества разнородных параметров. О сложности создания объективных многокритериальных моделей дискретной оптимизации и осторожному подходу их использования упоминает также Е.С. Вентцель [26]. Необходимые и возможные случаи многокритериальной оптимизации в ОКП подробно рассмотрены автором настоящей работы в гл.4.

Развитие моделей ОКП по пути адаптации под требования технологии автоматизированного производства отражено попыткой решения в задачах ОКП таких вопросов, как:

минимизация переналадок оборудования;

минимизация технологических ресурсов;

оптимизации структуры ТП изготовления деталей. Технологическим аспектам задач повышения загрузки оборудования и

оптимизации расписаний с точки зрения анализа и минимизации операций переналадок при разработке различного класса моделей было посвящено достаточно много работ, но в большинстве из них время переналадки оборудования рассматривалось различными авторами практически также, как и в постановке СМ. Джонсона [48, 318] в виде относительно статичной величины,

66

которая определялась следующими методами: 1) только сложностью или трудоемкостью операции; 2) в дополнение принималась особенность выполнения операции на конкретном оборудовании; 3) время переналадки определялось как величина, зависящая от последовательности поступления операций на оборудование и от состава технологических ресурсов, требуемых для обработки партияоперации.

В первом случае [171, 172, 50, 111, 42 и др.] время переналадки хоть и присутствовало в расписании как некая усредненная нормируемая величина, но практически не оказывало какого-либо эффекта на оптимальность формируемого расписания, поскольку при включении единицы планирования в расписание время переналадки входило в общую загрузку оборудования автоматически и не зависело от порядка поступающих партияоперации.

Второй способ учета операций переналадок [242, 244] является более точным, позволяет в определенной степени получать более оптимальные расписания за счет варьирования комбинациями запусков деталеопераций, но также является неполным с точки зрения существующей комбинаторики множества решений, которая дополняется разницей в требуемых технологических ресурсов в последовательности запускаемых на обработку партияопе-рации.

Варианты учета времени переналадок не только с точки зрения назначения на конкретное оборудование, но также как сравнение с предыдущей партияоперацией были представлены гораздо реже в силу комбинаторной сложности при определении. Например, в работе С.А. Соколицына [236] данный подход хоть и предложен в виде матриц для единиц оборудования, но не подкреплен конкретной методикой. В работах Л.И. Смоляра [231-233] длительность переналадки к-го станка c(k;i,u;j,v) при переходе от выполнения

деталеопераций (i,u) к выполнению деталеопераций (j,v) не находят отображения в план-графике работы оборудования. Более полную картину в

67

этом плане можно увидеть в работах А.Д. Чудакова, Б.Я. Фалевича [295], Блехермана М.Х. [13, 14, 33], которые, по сути, поставили задачу определения времени переналадок как задачу определения требуемых ресурсов системы, необходимых для выполнения той или иной партияоперации, зависящих как от поступающей партияоперации, так и от состояния самой системы. Упрощением их моделей служило то, что матрицы переналадок определялись статически, вне процесса планирования. Окончательное решение данной проблемы, как определение состава и времени операций переналадок, зависящих от предыстории планирования и определяемых в процессе формирования плана предложено автором в работах [62,255, 258] и нашло дальнейшее подтверждение в работе [181].

Задачи минимизации технологических ресурсов и накладных расходов на обработку, рассмотренные различными авторами, в большинстве случаев не направлены на построение расписаний работы оборудования в ОКП, а имеют характер объемных задач с целью минимизации накладных расходов на обработку, минимизацию переналадок и инструментальных комплектов с точки зрения синтеза операций ТП, технологического группирования деталей, что отражено в работах В.Г. Логашева [156], В.А. Козловского [129], Н.Г. Наянзина [175], В.А. Петрова [195] и др. авторов [150, 185, 273, 290, 276]. К ресурсным задачам можно также отнести те модели планирования, где в качестве критерия принимается критерий минимизации количества технологического оборудования, но данные модели, в большинстве случаев, рассматривались в рамках объемного планирования (минимизация по фонду времени оборудования), в «ресурсных» моделях, которые, как уже отмечалось выше, могут быть применимы только на предварительной стадии плани-рования.

В задачах ОКП большой интерес представляют вопросы оптимизации структуры ТП изготовления деталей в процессе формирования расписаний.

68

При этом необходимо рассматривать как внутреннюю оптимизацию без изменения порядка выполнения операций и нарушения планов обработки, так и внешнюю, которая предполагает изменение структуры операций ТП изготовления деталей по обобщенным критериям планирования.

В первом случае можно отметить работы [196, 259] где рассматривались вопросы оптимизации режимов резания в структуре операций в расписаниях оборудования. В то же время предложенные методики предполагали либо оптимизацию расписаний в рамках ОКП по критериям себестоимости обработки и затратам на режущий инструмент, либо использовалась оптимизация операций по технологическим критериям на уже сформированном плане работ, что значительно сужает гибкость модели планирования в плане выбора критериев.

Внешняя оптимизация структуры ТП изготовления деталей затрагивает вопросы декомпозиции и синтеза операционной и маршрутной технологии [252, 253], разработки альтернативных ТП и интеграцию систем ОКП и САПР ТП с целью оптимизации ТП по критериям выпуска продукции. Наличие аль-тернативных вариантов ТП изготовления деталей и, следовательно, маршру-тов обработки, позволяет увеличить комбинаторику назначения партияопера-ций на станки и ГПМ, увеличить область допустимых решений при назначениях, что дает возможность получения более оптимальных решений в задачах расписаний, более плотно загрузить оборудование и сократить непроизводительные потери времени и технологических ресурсов. Необходимость в наличии альтернативных ТП изготовления деталей еще на этапе проектирования ТП подчеркивается в работах Б.С. Балакшина [9], И.М. Колесова [126], А.А. Маталина [160] и других авторов. Необходимость наличия альтернативных ТП в данном случае обусловливалась выбором оптимального варианта исходя их технико-экономической целесообразности конкретного проекта-

69

руемого ТП, без учета дальнейшего этапа жизненного цикла детали - планирования и изготовления во времени.

Вопросы разработки альтернативных маршрутных и операционных ТП изготовления деталей с точки зрения декомпозиции и последующего синтеза операций широко освещены в работах, посвященных вопросам групповой, поточной технологии [164, 156, 186 и др.]. Многочисленные исследования в области САПР ТП [120, 40, 219, 250, 241, 249, 289, 188, 187] показали воз-можность формализации процесса проектирования операций как вариантное проектирование ТП на множестве сетевых и графовых структурах [2, 167, 168, 210], построения математических моделей как операций [170], так и процедур синтеза, варианты дифференциации и концентрации операций [189] на множестве вариантов структур ТП.

Подтверждением возможности дифференциации операций и последующего их синтеза могут служить работы М.А. Анферова и С.Г. Селиванова в области создания перспективных ТП [5-6], где решались потоковые задачи на множестве переходов и операций, представленных сетевыми моделями.

Но в большинстве работ синтез операций проводился без учета критериев совместного изготовления деталей в процессе планирования, что приводило к разработке одного наиболее эффективного, с точки зрения локальных процедур проектирования, ТП детали.

Традиционную взаимосвязь систем САПР ТП и ОКП можно представить схемой на рис. 1.18.

На этапе ОКП на основе ранее спроектированных ТП формируется оптимальное расписание работы ГПС по временным или экономическим критериям. Оптимизация расписаний работы оборудования на этапе ОКП является в этом случае зависимой от операционной технологии [68, 67]. Операционная технология априори содержит в себе жесткую маршрутную технологию, рас-писание для ГПК по каждой детали в неявном виде с отсутствием альтерна-

70

тивных маршрутов. Поэтому возникает необходимость в создание такой методики автоматизированного проектирования ТП, которая бы учитывала все факторы производственного процесса и позволяла бы получать технологические процессы (ТП) оптимальные во всех отношениях.

Критерии экономического характера Критерии экономического и временного характера Ў т Подсистема

САПР ТП

(формирование

операций) Операционная технология (ЕП) Подсистема ОКП

(формирование

расписаний) Расписание

работы оборудования ^ А _ Ограничения технологического характера Ограничения подсистемы ОКП Рис. 1.18. Традиционная взаимосвязь систем САПР ТП и ОКП

В работах [279, 14, 33, 61, 163 и др.] подчеркивалась необходимость разработки использования многовариантных ТП, наиболее полно удовлетво-ряющих с точки зрения повышения эффективности применения автоматизи-рованных производств в мелкосерийном и единичном производстве, повыше-ния их устойчивости, но данный вопрос в настоящее время является не изу-ченным. Вариативность и непостоянство границ операций, обусловленная применяемыми критериями проектирования ТП и маршрутной технологии, а также, по мнению В.П. Фираго [281], возможность пересмотра границ опера-ций в зависимости от конкретных требований производства говорит о воз-можности иного синтеза структуры ТП, подчиненного интегральным крите-риям производственного процесса. Особенности большинства систем САПР ТП, заключающиеся в хорошо проработанной формализации представления информации по детали и ее ТП, а также выделение процедур проектирования множества вариантов маршрутов обработки операций позволяют говорить о возможности создания в комплексных моделях ОКП интерфейсов интеграции

71

с системами САПР ТП с целью получения альтернативных ТП деталей на этапе планирования по критериям функционирования всей производственной системы в целом.

Вопросы надежности построенных в системе ОКП расписаний в плане адекватности моделей и учета стохастического характера протекающих в производстве процессов практически не были рассмотрены в явном виде. Постановка такого вопроса как актуальной проблемы имеется в работах [9,126], где подчеркивался вероятностный характер потерь времени. В ряде случаев предполагались те или иные способы корректировки плана во времени [37, 171, 172, 159] пересчета плана после его нарушения [295], оценки графиков работы и определение параметров системы исходя из вероятностных характеристик работы устройств [117, 16], определение количественной оценки риска невыполнения задания на заданном интервале времени [207], оценки вы-полнимости комплекса переналадок в ГПС как системой массового обслужи-вания [143-145], но не оговаривались методы оценки и повышения надежно-сти расписаний с точки зрения стохастичности производственного процесса в ГПС.

Открытыми на сегодняшний день остаются вопросы межцехового планирования, актуальность которых обусловлена не только требуемой синхронизацией управляемого производственного процесса, но и появлением таких структур в концепции CALS-технологии, как виртуальные производственные системы, а также системы управления комплексом работ - workflow, вопросы разработки которых граничат с проблемами ОКП. В большинстве случаев задачи межцехового планирования в силу большой размерности параметров назначения и сложности математических моделей, способных учесть многочисленные факторы сразу нескольких, зачастую разнородных, с различными критериями функционирования, производственных структур, представлены задачами проектирования цехов и их структур на плане работ, характери-

72

зующемся номенклатурой и маршрутами операций [184, 25], задачами циклического анализа узких мест по загрузке участков [56, 42], методами укрупненного согласования сроков передачи межцеховых партий и комплектов [267, 154], укрупненными ресурсными многосетевыми моделями [200, 190, 140] с критериями равномерной загрузки оборудования для п цехов на множестве М общей номенклатуры с использованием ограниченного количества общих ресурсов п. В ряде случаев [295] принимаются упрощения в виде обработки части номенклатуры на внешних участках с последующей синхронизацией выполнения работ по отдельным цехам без учета их локальных критериев функционирования, что, в общем-то, ни в одном из случаев не дает полного решения проблемы, как с точки зрения составления календарных планов одновременно для всех взаимосвязанных структур, так и синхронизации их во времени согласно требованиям управления компьютеризированного производства.

По анализу работ в области ОКП в таблице 1.4 представлены различные виды систем планирования и загрузки оборудования, моделей с перечнем функциональных возможностей и задач, которые решаются с их помощью, согласно функциональным требованиям моделей ОКП, перечисленным в п.п.1.1.

Классификация моделей, в отличие от принятой в теории расписании [264], представлена с функциональной точки зрения, отражающей особенности ОКП в автоматизированном производстве.

Как видно из таблицы, большинство моделей ОКП решают те или иные частные вопросы, но не претендуют на комплексность решений. Выделенным цветом отмечены те функциональные свойства моделей и, соответственно, вопросы, которые являются наименее изученными не только с точки зрения самой задачи, но также во взаимодействии с другими важными, с точки зрения задач ОКП, вопросами.

73

Таким образом, анализируя различные подходы к построению систем ОКП и их математических моделей, предложенные широким кругом авторов, можно отметить следующие особенности.

Практически все модели, в особенности - аналитические, отличает то, что они являются описанием, с той или иной степенью адекватности, конкретных производственных структур участков с априори оговоренными параметрами - количеством тех или иных объектов, характером и временными параметрами обслуживания объектов, т.е. модели в какой то мере являются «статичными» и не позволяют оперативно модифицировать соответствующее им алгоритмическое и программное обеспечение при изменении структуры производственной системы и характера обслуживания заявок ее элементами в различных ситуациях, что снижает универсальность предлагаемых методик. С этой точки зрения, в связи с возможными изменениями в структуре производственных систем, возникает необходимость в автоматизации построения самих моделей ОКП, как основы создания модульной информационно-программной основы планирования, обеспечивающей максимальную гибкость.

Во-вторых, почти все предлагаемые модели в ОКП используют только один класс обслуживающих устройств - технологическое оборудование.

Транспортные средства и складские системы рассматриваются только с точки зрения их количества и емкости в задачах объемного характера и рас-писания на них не строятся. В крайнем случае, параметры грузопотоков учи-тываются постфактум - при наличии априорного план-графика работы тех-нологического оборудования [42, 56, 297 и др.], что является негативным уп-рощением моделей ОКП в плане оптимальности формируемого расписания.

Обусловлено это, прежде всего сложностью математических моделей вследствие увеличения размерности задач и комбинаторики назначений, прежде всего, аналитических. С помощью имитационных моделей удается по-

74

строить расписания работы вспомогательных устройств, но при этом отсутствует точность и оптимальность плана в целом.

Открытыми остаются вопросы оценки возможности применения тех или иных эвристических методов предварительного планирования при по-этапном приближении моделей ОКП от простейших объемных задач к точ-ным аналитическим решениям.

Практически не решены вопросы оценки надежности сформированных расписаний.

По мнению многих авторов, большие резервы повышения эффективности загрузки оборудования лежат в области оптимизации структуры ТП изготовления деталей, как вопросы интеграции систем САПР ТП и ОКП, что на сегодняшний день также не является изученным.

Вопросы разработки методик и моделей межцехового планирования также являются не изученными с точки зрения формирования взаимоувязанных во времени календарных план-графиков нескольких производственных подразделений с различными критериями функционирования.

Кроме того, из анализа многих методов и математических моделей, используемых в системах ОКП видно, что не существует комплексной методики ОКП, которая бы полностью отвечала требованиям системы ОКП в рамках автоматизированного и компьютеризированного производства, решала перечисленные выше актуальные вопросы, что и определяет круг задач по изучению и разработке моделей, методик и рекомендаций по созданию комплексной системы ОКП для автоматизированных производственных систем в машиностроении.

О

Таблица 1.4

С Системы

планирования и

загрузки

оборудования Краткая

характеристика

модели Перечень функциональных требований к системе ОКП

х

X О)

9

0>

с ш о 3

ы

01

х

X

н

S

п я

Я

< 1 1

1 1 Выбор альтернативных кри-териев, ограничений Использование корректи-руемого портфеля заказов Учет структуры и характера обслуживания оборудов. Гибкая модификация модели и ее ПО са

о

X

я

с -с 1-ы

о

X

са 3

о.

01

О.

с 11

X Точность определения всех времен в расписании Расписания для всех объектов производства се о

о а.

X

3

X

ш

S

i

<и с

X

ч

н 11

X

>> Последовательность действий всех объектов и их моменты времени IX

X X

я

X

с в

а

а.

н

V

X

О

а. о>

С С

F

-н и с

X

са

X

Р

я

X

о.

О»

л

щ < С Н

S.

с < и м

о

s

о>

н

U

X

ы

§

Б Ы

» R

са

и Е о» X X

я са

о о.

X X S-о> X о> X

ч

о

се са

и 1 о>

X X я са

о

D. X X я

g

X

о>

о са

о

X

V

я

1 U

о

я о о. я

S

F

и

о

X X X

Е

я

X

о Р

Ё

X

5» X

¦J:

X

и

о С о> s J 1-

U

о

X

и 5

01

Ч

я г о 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 11 12 1

3 14 1

5 1 6 1

7 1 8 1 9 2 0 2

1 2

2 1 Ресурсные задачи загрузки оборудо-вания с применением аппарата ЛП Аналитические мо-дели объемного ха-рактера для пред-варительных реше-ний. + + 2 Потоковые ресурс-ные задачи распре-деления ресурсов Аналитические мо-дели с определением порядка следования работ + + + + + " + " 3 Классические мо-дели планирования теории расписаний Аналитические и приближенные мо-дели с определением порядка следования работ + + + 4 Задачи загрузки оборудования и ОКП стохастического характера Модели с исполь-зованием аппарата СМО, приближенное определение параметров + + + ел

Продолжение таблицы 1.4

1 2 з 4 5 6 7 8 9 1 0 11 12 1 3 14 1 4 6 1

7 1 8 9 2 0 2

1 5 Имитационные мо-дели ОКП с ис-пользованием сетей Петри Приближенные мо-дели для систем с небольшой размер-ностью " " " " " " + " " " + " " 6 Имитационные мо-дели с использова-нием эвристических методов Приближенные за-дачи, ресурсные за-дачи, поэтапное ут-очнение, предвари-тельное планирова-ние, оценка альтер-нативных планов. + + + + ММ ам + 7 Модели планиро-вания с использо-ванием специали-зированных языков имитационного мо-делирования Программная рели-зация процесса моделирования, эвристические методы, сложности адаптации под конкретные структуры АС. + + + + - + 8 Модели межцехо-вого планирования Укрупненные ме-тоды оптимизации межцеховых пото-ков, ресурсные ме-тоды оптимизации общих планов. + + + + 9 Модели ОКП с критериями мини-мизации процессов переналадок. Минимизация пе-реналадок, пред-ставленных посто-янными матрицами. + + + + 10 Модели ОКП с критериями мини-мизации техноло-гических ресурсов Модели группиро-вания оборудования по критериям минимума техноло-гических ресурсов. + + 11 Модели ОКП с оп-тимизацией внут-ренней структуры ТП деталей. Оптимизация ре-жимов обработки и инструментальных комплектов на имеющихся планах. + + + + + + + 1) 77

<< | >>
Источник: Загидуллин Равиль Рустэм-бекович. Система оперативно-календарного планирования автоматизированного механообрабатывающего мелкосерийного производства на основе комплексных моделей [Электронный ресурс] : диссертация... д-ра техн. наук : 05.13.06. - Москва: РГБ,2007. - (Из фондов Российской Государственной Библиотеки).. 2007

Еще по теме 1.7. Обзор существующих моделей и состояния работ в области оперативно-календарного планирования:

  1. 2.3. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДРУГИХ ВИДОВ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
  2. 8.2.8. Имитационное моделирование технологического процесса и оценки адекватности модели по данным работы опытной установки.
  3. Загидуллин Равиль Рустэм-бекович. Система оперативно-календарного планирования автоматизированного механообрабатывающего мелкосерийного производства на основе комплексных моделей [Электронный ресурс] : диссертация... д-ра техн. наук : 05.13.06. - Москва: РГБ,2007. - (Из фондов Российской Государственной Библиотеки)., 2007
  4. Цели работы.
  5. Научная новизна.
  6. 1.5. Задачи, решаемые в системах оперативно-календарного планирования современного производства
  7. 1.6. Структура существующих систем оперативно-календарного планирования в автоматизированном производстве
  8. 1.7. Обзор существующих моделей и состояния работ в области оперативно-календарного планирования
  9. 2.2. Параметры моделей оперативно-календарного планирования
  10. 4.4. Математическая модель ОКП для единичного производства
  11. 7.2. Интеграция ОКП с системами САПР ТП
  12. Повышение эффективности.
  13. ПРИЛОЖЕНИЯ
  14. ИЗ ДОКЛАДА ТУРКЦИК VIII СЪЕЗДУ СОВЕТОВ РЕСПУБЛИКИ О РАБОТЕ В ОБЛАСТИ ВОЕННОГО ДЕЛА Сентябрь 1919 г
  15. 1.2.2. Формирование подсистемы программирования высказываний и речевых актов
  16. Глава 21 НАЦИИ И НАЦИЕСТРОИТЕЛЬСТВО
  17. ПРАКТИЧЕСКИЕ НАПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ РАБОТ В ОБЛАСТИ РЕКЛАМЫ