Повышение гибкости мелкосерийных и единичных производств за счет разработки и внедрения подсистемы интегрированного внутрицехового календарного планирования

• Автор: Тарасов, Алексей Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 116 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.

ГЛАВА I. Исследование предметной области

1.1. Постановка проблемы.

1.2. Обзор средств и методов решения.

1.3. Обзор существующих систем

1.4. Анализ традиционного подхода решения задач календарного планирования.

1.4.1. Диаграмма Гантга.

1.4.2. Правила выбора из очереди

1.4.3. Система приоритетов

1.4.4. РЕЯТанализ

1.5. Формулировка ТЗ
ГЛАВА 2. Построение имитационной модели
2.1. Проблемы многокритериальной оптимизации
2.2. Затратный подход к календарному планированию.
2.3. Анализ производственных факторов.
2.4. Классификация оптимизационных критериев
2.5. Временная матрица для диаграммы Гантта.
2.6. Атгоритм составления расписаний
2.7. Эвристики правила разрешения конфликта.
2.8. Расширенная имитационная модель
ГЛАВА 3. Реализация программного комплекса
3.1. Выбор средств реализации среда Эе1рЫ 6.
3.2. Интерфейс и диалоги
3.3. Модули и алгоритмы
3.4. Формат таблиц БД.
3.4.1. Внешнее представление данных.
3.4.2. Внутреннее представление данных
3.5. Интеграция с системой ФОБОС.
ГЛАВА 4. Оценка эффективности ПК
4.1. Оценка сложности алгоритма.
4.2. Оценка экономического эффекта от внедрения ПК.
Заключение.
Литература


Оптимизация последнего блока происходит практически номинально: перечень оставшихся работ уже точно известен и требуется только определить их наилучшее расположение. Недостатками метода являются невозможность установления взаимосвязей между элементами, находящихся в разных блоках (без их переразбиения), а также сложность учета специфических ограничений, задаваемых для более протяженных интервалов времени (суммарный расход электроэнергии, общее количество переналадок). Кроме того, формализация некоторых технологических особенностей производственной среды опять-таки потребует колоссальных усилий. Из данного метода в работе был использован принцип последовательного решения задачи, т. Более подробно конечный алгоритм описан в параграфе 2. Данные понятия обобщают собой целую группу комбинаторных методов, основанных на последовательном переходе из одного возможного состояния производственной задачи в другое (смежное с текущим). Предполагается, что все пространство состояний производственной задачи представляется многомерным выпуклым геометрическим телом, на котором выбирается какая-либо начальная точка, из которой и происходят дальнейшие переходы в соседние вершины. Многомерное геометрическое тело (множество возможных производственных расписаний) почти никогда не бывает выпуклым. В нем могут наблюдаться как локальные экстремумы целевого функционала, так и определенные "пустоты", характерные для разного рода специфических ограничений. Конечное решение сильно зависит от выбора начальной точки. В первую очередь - количество переходов, которые необходимо совершить для достижения точки оптимума. А в случае разомкнутости поверхности геометрического тела присутствует риск получения наихудшего результата! Высокие вычислительные затраты, обусловленные не столько необходимостью выполнения большого количества промежуточных переходов, сколько громоздкостью формализации множества ограничений и потребностью в хранении больших объемов данных. Третий пункт является наиболее серьезным препятствием автоматизированного применения данных методов. Даже для простейшего случая, когда требуется задать лишь порядок следования операций обработки детали, для каждого элемента производственного заказа потребуется ввести несколько десятков уравнений (неизвестных). А ведь еще необходимо предусмотреть наложения операций во времени, возможность их выполнения на различных единицах оборудования, целый ряд других значимых факторов. Таким образом, и без того достаточно громоздкая производственная задача при попытке формализации разрастается еще на несколько порядков за счет дополнительных ограничений, что многократно превосходит возможности современных вычислительных средств. Перечисленные выше недостатки были учтены при выполнении теоретических исследований предметной области. Основное требование, сформулированное в данной работе: все ограничения должны быть представлены в адекватном виде в имитационной модели производственной среды, а алгоритм составления технологических расписаний должен удовлетворять (в первую очередь) требованию оперативности расчета. Метод замещений - это метод решения задач на графах. С его помощью можно решать как оптимизационные задачи, относящиеся к классу задач дискретного программирования, так и комбинаторные задачи на графах с ребрами, не имеющими весов. В основе метода замещений лежит фундаментальный принцип парных замещений. Под парой замещения, в зависимости от характера задачи, понимается либо пара ребер, либо пара вершин, т. Один элемент является удаляемым, а другой - добавляемым. Элементарная операция замещения заключается в замене первого вторым. В результате выполнения элементарной операции замещения в исследуемом подграфе происходит изменение таких параметров как: вес подграфа, структура подграфа, степени вершин подграфа, число компонент его связности и др. Эти изменения являются важнейшими с точки зрения вычислительного эффекта. Алгоритмы, построенные на базе метода замещений, имеют процедуры, отслеживающие текущее состояние упомянутых параметров.