Оптимизация дискретного мелкосерийного производства: задача теории графов о кратчайшем пути.
Заказать уникальную курсовую работу- 31 31 страница
- 19 + 19 источников
- Добавлена 30.09.2017
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
1. Специфика дискретного мелкосерийного производства с точки зрения математической оптимизации 5
2. Задача о кратчайшем пути в теории графов 7
2.1. Задача о кратчайшем пути с учетом дополнительных ограничений 7
2.2. Задача поиска кратчайшего пути из одной вершины во все остальные… 13
2.3. Задача о кратчайшем пути между всеми парами вершин 17
3. Применение задачи о кратчайшем пути для оптимизации дискретного мелкосерийного производства 22
Заключение 30
Список использованных источников 31
В рассматриваемом примере вершина «А» в соответствии с направлением стрелок (дуг)является конечной.
Поскольку процесс изготовления ДСЕ представляется определенным образом упорядоченной последовательностью технологических операций, его можно также изобразить в виде ориентированного графа.
Рисунок 3.1 - Представление электронной структуры изделия в виде ориентированного графа-дерева
В итоге структура изделия представлена в виде графа работ, который получается из электронной структуры изделия заменой вершин (ДСЕ) последовательностями технологических операций их изготовления (Рисунок 3.2).
Построенный граф производственной структуры изделия представляет собой модель информационного взаимодействия технологической и конструкторской подготовки.
Рисунок 3.2 - Производственная структура изделия в виде графа-дерева
В ходе изготовления изделия, а, следовательно, и при составлении производственного плана, есть следующие ограничения:
сборочная единица не может производиться раньше, чем составляющие ее детали и другие сборочные единицы;
последовательность выполнения технологических операций строго определена в технологическом процессе и не может изменяться;
начало выполнения следующей технологической операции из технологического процесса является возможным только после завершения текущей операции;
на одном рабочем месте (слесарном верстаке, станке и т. д.) не может выполняться одновременно несколько операций с несколькими различными заготовками;
выполнение всех работ может быть произведено только в рабочее время, которое соответствует графику работы.
Планирование выполняют в следующем порядке. Подбирают перечень заказов (внутренних или покупателя), которые нужно произвести. При планировании изделия выбирают в порядке, который установлен перечнем. Для выбранного изделия строят граф технологических операций согласно структуре изделия (Рисунок 3.2). Затем согласно алгоритму определяют порядок обработки детале-сборочных единиц.
В современных указанных MRP-II, MES и APS системах планирование начинают от заданного заранее срока выполнения заказа и выполняют в обратном порядке к текущей дате (в прошлое по временной шкале) [1, 7, 9]. Разумеется, при этом может возникнуть ситуация, когда не хватает временного интервала для выполнения заказа (Рисунок 2.3). Тогда определяется новый срок исполнения заказа и выполняется перепланирование.
Рисунок 3.3 - Планирование в MRP-II, MES и APS системах
В отличие от подходов MRP-II, MES и APS, специалисты предлагают формировать план на основании моделирования расписания выполнения технологических операций согласно производственной структуре изделия. В качестве начала формирования используют любую дату не ранее текущей. Планирование выполняют от исходной даты в будущее, с учетом существующей занятости каждого рабочего места (Рисунок 3.4).
Процесс планирования при предлагаемом подходе выглядит следующим образом: формирование модели заказа покупателя - формирование модели плана - удаление модели или утверждение модели в качестве плана.
Моделью заказа является предварительный заказ покупателя, в котором отображены его пожелания.
Рисунок 3.4 - Предлагаемая схема производственного планирования
Модель плана формируется с учетом реальной загрузки производства. В итоге планирования определяют дату изготовления заказа и его стоимость. Важным моментом является формирование модели плана до заключения договора с заказчиком.
В итоге моделирования определяют срок исполнения заказа с учетом реальной загрузки оборудования (Рисунок 3.5), при этом для одного и того же изделия длина производственного цикла может быть разной. К примеру, если заказ оформляется в феврале (Рисунок 3.5, а), когда оборудование предприятие почти полностью занято выполнением других работ, то срок исполнения заказа растягивается до декабря. Если заказ оформляется в апреле (Рисунок 3.5, б), когда загрузка оборудования намного меньше, то срок исполнения заказа будет значительно меньше. Говоря другими словами, длина производственного цикла для единичного производства в значительной степени зависит от текущей загрузки оборудования, поэтому такой показатель как срок изготовления не может быть жестко установлен и определен.
По результатам моделирования плана уточняют заказ покупателя и условия его выполнения. Если договоренность с заказчиком достигнута, то оформляют договор на изготовление заказа, модель плана утверждается и становится планом производства. Если по каким-то причинам договоренность с заказчиком не достигнута, то модель плана удаляют, и освободившееся место может использоваться для выполнения другого заказа (Рисунок 3.6).
Действия планировщика в данной ситуации зависят от политики организации и времени работы с моделями планов. Могут рассматриваться следующие ситуации. В процессе моделирования были сформировано две модели планов: «Модель 1» сформирована с учетом реальной текущей загрузки оборудования; «Модель 2» формировалась как с учетом реальной загрузки оборудования, так и с учетом возможной загрузки оборудования при утверждении «Модели 1» (Рисунок 3.6, а).
а)
б)
Рисунок 3.6 - Формирование модели плана
Предположим, что первый заказчик отказался от своего заказа и «Модель 1» удалена (Рисунок 3.6, б). Рассмотрим, какие действия можно предпринять с «Моделью 2». Возможен вариант, когда «Модель 2» не меняется и план остается такой как на Рисунок 3.6, б. В таком случае при появлении нового заказа свободное место учитывается и заполняется при планировании. Или возможен другой вариант, «Модель 2» отменяется и производится перепланирование с учетом изменившейся ситуации. В таком случае работы по второму заказу могут выполняться раньше оговоренных в договоре сроков.
а)
б)
Рисунок 3.6 - Манипулирование моделями плана
Предлагаемый подход предполагает формирование одного детального плана производства вместо трех (укрупненного, объемно-календарного, оперативно-календарного).
Следовательно, предложенная методика формирования единого интегрального плана производства предназначена для мелкосерийного машиностроительного дискретного производства и основывается на следующих основных принципах формирования плана:
1. формирование плана осуществляется на основании всей достаточной и необходимой информации как об изделии (технологическая и конструкторская информация), так и внутренней (загрузка оборудования и т. д.) и внешней (спрос на продукцию, заказы покупателей и т. д.) среде предприятия;
2. формирование плана начинается с даты запуска изделия или заказа в производство вперед, в будущее. Дата запуска изделия/заказа в производство указывается перед началом планирования и может равняться текущей дате или быть больше ее. Данный подход позволяет избежать необходимости перепланирования в итоге пересечения границы сегодняшнего дня и ухода в прошлое;
3. план формируется за один цикл. Поскольку планирование выполняется от даты запуска вперед, в будущее, то будет однозначно найдена конечная дата изготовления изделия;
4. план формируется с учетом имеющейся загрузки оборудования. Поскольку план формируется на весь период изготовления изделий, то загрузка оборудования известна на любой период (месяц, неделю, год). Исходя из данной информации, всегда можно поставить в план изготовление нового заказа с учетом изготовления всех имеющихся изделий и заказов;
5. план может быть сформирован на любой период, срок, который зависит только от времени изготовления изделия.
Заключение
Таким образом, можно сделать следующие выводы.
Дискретное производство включает производство электроники и компьютеров, транспортное машиностроение, медицинского оборудования, электро- и промышленного оборудования и др.
Следовательно, можно заключить, что на основании предложенной методики на машиностроительном предприятии может быть внедрена оригинальная система формирования интегрального производственного плана на платформе 1С:УПП. Эта система позволяет определять оперативно сроки исполнения заказов с учетом реальной загрузки мощностей.
Список использованных источников
Баранова, В.А. Применение методики «частного случая» на практическом занятии по математике при изучении темы «Вычисление площади фигуры, ограниченной графиками двух функций»/ В.А. Баранова// СТЭЖ. – 2011. – № 14. – С.5-10.
Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRPII. 2-е изд. СПб.:Питер, 2008. — 416 с.: ил.
Горфинкель, В.Я. Предпринимательство: Учебник для вузов [Текст] / В. Я. Горфинкель, Г.Б. Поляк, В.А. Швандар. – М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2002..
ГОСТ 2.053-2006. Единая система конструкторской документации. Электронная структура изделия. Общие положения. М. Стандартинформ. 2007.
Ковальский В.И. Организация и планирование производства на машиностроительном предприятии.: Учеб.пособие для машиностроительных техникумов / В.И. Ковальский. М.: Машиностроение, 1986. — 288 с.: ил.
Леоненков, А.В. Решение задач оптимизации в среде MS Excel/ А.В. Леоненков. – Санкт-Петербург: BHV-CПб, 2005. – 704 с.
Мауэргауз Ю.Е. «Продвинутое» планирование и расписания (AP&S) в производстве и цепочках поставок. М.: Экономика, 2012. — 574 с.
Мезенцев Ю.А. Оптимизация расписаний последовательно-параллельных обслуживающих систем // Программные продукты и системы. — 2009. — № 1. — С. 22—26.
Организация и планирование машиностроительного производства (производственный менеджмент): Учебник / К.А. Грачева, М.К. Захарова, Л.А. Одинцова и др.; Под ред. Ю.В. Скворцова, Л.А. Некрасова. М.: Высш. шк., 2003. — 470 с.: ил.
Питеркин С.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. / С.В. Питеркин, Н.А. Оладов, Д.В. Исаев. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. — 368 с.
Пчельник, В.К. Исследование операций: Методические рекомендации/ В.К. Пчельник, И.Н. Ревчук. – Гродно: ГрГУ им. Я. Купалы, 2010. – 104 с.
Ревчук, И.Н., Пчельник, В.К. Реализация алгоритма Прима в электронных таблицах MS EXCEL. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rusedu.ru/detail_3396.html (28.11.11). – Название с экрана.
Романовская А.М. Задачи оптимизации на графах: Учебное пособие/ А.М. Романовская. – Омск: Типография «С-Принт», 2007. – 89 с.
Скороход, С.В. Решение модельных оптимизационных задач на графах средствами Excel / С.В. Скороход// Исследовано в России. – 2006. – № 155. – С.1436-1445.
Технология машиностроения. Часть I: Учебное пособие/ Э.Л. Жуков, И.И. Козарь, Б.Я. Розовский, В.В. Дегтярев, А.М. Соловейчик; Под ред. С.Л. Мурашкина. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. — 190 с.
Туровец,О.Г. Организация производства и управление предприятием [Текст] /О.Г. Туровец, В.Б.Родионов, М.И.Бухалков. – М.:ИНФРА–М, 2005.
Сергеев, В.И. Логистика в бизнесе. [Текст]/ В.И. Сергеев, ИНФРА. – М, 2001. Сергеев В.И. Логистика: Информационные системы и технологии / В.И. Сергеев, М.Н. Григорьев, С.А. Уваров. – М.: Альфа – Пресс, 2008.
Юрченко К. А. Зависимость эффективности деятельности предприятия от ряда характеризующих факторов // Молодой ученый. — 2012. — №2. — С. 162-165.
Фролов Е.Б. MES-системы, как они есть или эволюция систем планирования производства. Часть II. / Е.Б Фролов, Р.Р. Загиддулин [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://12news.ru/doc2593.html
32
31
2. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRPII. 2-е изд. СПб.:Питер, 2008. — 416 с.: ил.
3. Горфинкель, В.Я. Предпринимательство: Учебник для вузов [Текст] / В. Я. Горфинкель, Г.Б. Поляк, В.А. Швандар. – М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2002..
4. ГОСТ 2.053-2006. Единая система конструкторской документации. Электронная структура изделия. Общие положения. М. Стандартинформ. 2007.
5. Ковальский В.И. Организация и планирование производства на машиностроительном предприятии.: Учеб.пособие для машиностроительных техникумов / В.И. Ковальский. М.: Машиностроение, 1986. — 288 с.: ил.
6. Леоненков, А.В. Решение задач оптимизации в среде MS Excel/ А.В. Леоненков. – Санкт-Петербург: BHV-CПб, 2005. – 704 с.
7. Мауэргауз Ю.Е. «Продвинутое» планирование и расписания (AP&S) в производстве и цепочках поставок. М.: Экономика, 2012. — 574 с.
8. Мезенцев Ю.А. Оптимизация расписаний последовательно-параллельных обслуживающих систем // Программные продукты и системы. — 2009. — № 1. — С. 22—26.
9. Организация и планирование машиностроительного производства (производственный менеджмент): Учебник / К.А. Грачева, М.К. Захарова, Л.А. Одинцова и др.; Под ред. Ю.В. Скворцова, Л.А. Некрасова. М.: Высш. шк., 2003. — 470 с.: ил.
10. Питеркин С.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. / С.В. Питеркин, Н.А. Оладов, Д.В. Исаев. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. — 368 с.
11. Пчельник, В.К. Исследование операций: Методические рекомендации/ В.К. Пчельник, И.Н. Ревчук. – Гродно: ГрГУ им. Я. Купалы, 2010. – 104 с.
12. Ревчук, И.Н., Пчельник, В.К. Реализация алгоритма Прима в электронных таблицах MS EXCEL. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rusedu.ru/detail_3396.html (28.11.11). – Название с экрана.
13. Романовская А.М. Задачи оптимизации на графах: Учебное посо-бие/ А.М. Романовская. – Омск: Типография «С-Принт», 2007. – 89 с.
14. Скороход, С.В. Решение модельных оптимизационных задач на графах средствами Excel / С.В. Скороход// Исследовано в России. – 2006. – № 155. – С.1436-1445.
15. Технология машиностроения. Часть I: Учебное пособие/ Э.Л. Жуков, И.И. Козарь, Б.Я. Розовский, В.В. Дегтярев, А.М. Соловейчик; Под ред. С.Л. Мурашкина. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. — 190 с.
16. Туровец,О.Г. Организация производства и управление предприятием [Текст] /О.Г. Туровец, В.Б.Родионов, М.И.Бухалков. – М.:ИНФРА–М, 2005.
17. Сергеев, В.И. Логистика в бизнесе. [Текст]/ В.И. Сергеев, ИНФРА. – М, 2001. Сергеев В.И. Логистика: Информационные системы и технологии / В.И. Сергеев, М.Н. Григорьев, С.А. Уваров. – М.: Альфа – Пресс, 2008.
18. Юрченко К. А. Зависимость эффективности деятельности предприятия от ряда характеризующих факторов // Молодой ученый. — 2012. — №2. — С. 162-165.
19. Фролов Е.Б. MES-системы, как они есть или эволюция сис-тем планирования производства. Часть II. / Е.Б Фролов, Р.Р. Загиддулин [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://12news.ru/doc2593.html
Вопрос-ответ:
Какая специфика оптимизации дискретного мелкосерийного производства с точки зрения математической оптимизации?
Оптимизация дискретного мелкосерийного производства имеет свою специфику, связанную с ограничениями и особенностями такого производства. Здесь важно учитывать кратные номенклатуры, наличие нескольких альтернативных маршрутов, временные и материальные затраты на переоборудование производственных линий, неопределенность в спросе и т.д. Математическая оптимизация в данном случае позволяет найти оптимальное решение задачи маршрутизации и обеспечить эффективную организацию производства.
Что такое задача о кратчайшем пути в теории графов?
Задача о кратчайшем пути в теории графов заключается в нахождении самого короткого пути между двумя вершинами графа или между одной вершиной и всеми остальными. Она может иметь разные вариации в зависимости от дополнительных ограничений, таких как ограничение на время, длину пути, наличие определенных вершин и т.д. Задача о кратчайшем пути является одной из основных задач в теории графов и широко применяется в различных областях, включая оптимизацию дискретного мелкосерийного производства.
В чем заключается задача о кратчайшем пути с учетом дополнительных ограничений?
Задача о кратчайшем пути с учетом дополнительных ограничений предполагает нахождение самого короткого пути, удовлетворяющего определенным ограничениям. Такие ограничения могут быть различными, например, ограничением на время, которое требуется для прохождения пути, ограничением на длину пути, ограничением на проход через определенные вершины и т.д. Решение задачи о кратчайшем пути с учетом дополнительных ограничений позволяет найти оптимальный маршрут, удовлетворяющий всем заданным условиям.
Какие особенности имеет оптимизация дискретного мелкосерийного производства с точки зрения математической оптимизации?
Оптимизация дискретного мелкосерийного производства является сложной задачей с точки зрения математической оптимизации из-за большого количества вариантов комбинаций и ограничений, которые нужно учесть. Кроме того, в процессе производства могут возникать непредвиденные ситуации, которые необходимо учесть при оптимизации.
В чем состоит задача о кратчайшем пути в теории графов?
Задача о кратчайшем пути в теории графов заключается в нахождении пути между двумя вершинами графа с минимальной суммой весов ребер этого пути. Здесь вес ребра может представлять собой расстояние, время, стоимость перемещения и т.д., в зависимости от конкретной задачи.
Какие дополнительные ограничения могут быть учтены при задаче о кратчайшем пути?
При задаче о кратчайшем пути могут быть учтены дополнительные ограничения, такие как ограничение на максимальную длину пути, ограничение на максимальную стоимость перемещения, ограничение на количество ребер или вершин в пути и т.д. Эти ограничения позволяют учесть различные факторы, влияющие на оптимальность пути.
Какую задачу решает поиск кратчайшего пути из одной вершины во все остальные?
Поиск кратчайшего пути из одной вершины во все остальные решает задачу определения кратчайших путей от одной исходной вершины ко всем остальным вершинам графа. Это позволяет найти оптимальный маршрут от заданной точки к каждой другой точке в графе.
Как применяется задача о кратчайшем пути для оптимизации дискретного мелкосерийного производства?
Задача о кратчайшем пути может быть применена для оптимизации дискретного мелкосерийного производства путем нахождения оптимального пути, который минимизирует время, стоимость или другие параметры производства. Это позволяет эффективно планировать перемещение и использование ресурсов в процессе производства.