РАЗВИТИЕ КОНЦЕПЦИИ АДАПТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СЕТЕЙ И ЗАДАЧИ СИСТЕМНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ИХ ПАРАМЕТРОВ

РАЗВИТИЕ КОНЦЕПЦИИ АДАПТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СЕТЕЙ И ЗАДАЧИ СИСТЕМНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ИХ ПАРАМЕТРОВ

Платонов Дмитрий Евгеньевич

аспирант Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна,

РФ, г. Санкт-Петербург

Архипов Александр Валентинович

проф. кафедры автоматизации производственных процессов, член Ученого совета, доктор технических наук Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна,

РФ, г. Санкт-Петербург

АННОТАЦИЯ

Рассматривается концепция адаптивных технологических сетей (АТС). АТС –совокупность специализированных машин, связи между которыми определяются установленными маршрутами перемещения партий продуктов (сырья, материалов, полуфабрикатов) и для которых допускается целенаправленное изменение уровней производительности машин и структуры связей. Для обозначения направлений изменения параметров вводятся понятия параметрической и структурной адаптации сети. Формулируются возможные критерии и приводятся постановки задач системной оптимизации характеристик сети. Описывается процедура адаптации сети к характеристикам планируемых работ с учетом требований эффективности.

Ключевые слова: технологическая сеть, многопродуктовый поток работ, гибкость, адаптация, производительность, структура сети, системная оптимизация.

Совокупность технологических машин, каждая из которых специализирована на выполнении определенной операции при производстве заданных видов продукции, при отсутствии между машинами жестких механических связей, принято называть технологической сетью [1]. Структура связей между машинами – звеньями сети – определяется маршрутами перемещения предметов труда при производстве продукции. Машины характеризуются своими уровнями производительности по каждому виду продукции. В серийном производстве при значительном разнообразии маршрутов и режимов обработки различных видов продукции возникают проблемы обеспечения сопряженности машин сети по производительности, сокращения величины возникающих на переходах межоперационных запасов. Эти факторы в значительной мере определяют эффективность производственной деятельности. В работах по моделированию и оптимизации управления производством традиционно предполагаются заданными характеристики совокупности работ, подлежащих выполнению, и параметры «исполнительского пространства» − множества машин, установок и других исполнителей. Целями решения выдвигаемых задач является построение моделей движения продуктов по технологическим переходам с возможностью поиска вариантов управляющих воздействий, наиболее предпочтительных с точки зрения заданных критериев. Примеры детерминированных постановок подобных задач рассматриваются в теории расписаний (см. [1]-[3]), стохастические постановки характерны для задач теории массового обслуживания (см.[1],[2]). В ряде работ проводится анализ и оценка степени соответствия характеристик множества запланированных работ параметрам имеющегося в наличии оборудования [4], [5]. В частности, речь может идти о соответствии графика потребностей в мощностях различных видов машин и их фактической мощности. Подобные оценки соответствия представляются полезными, так как дают возможность обоснованно корректировать характеристики, как планируемых работ, так и производственные возможности оборудования. Этим обеспечивается гибкий подход к выявлению и использованию дополнительных резервов повышения эффективности деятельности. Гибкость технологической системы, ее способность адаптироваться к изменениям номенклатуры и объемов вырабатываемой продукции выступает одним из факторов потенциальной эффективности серийного, в особенности, мелкосерийного производства. Идеология гибкости производственных систем развивается достаточно давно, и создание инструментов обеспечения гибкости, как способности с минимальными потерями ресурсов переходить на выпуск новой продукции, стало одним из важных направлений в развитии промышленных технологий. Таким инструментами являются, как известно, системы комплексной автоматизации производственных процессов на основе робототехники и цифровых систем управления, обеспечивающие не только эффективное управление действующими процессами, но и быструю перенастройку на реализацию новых процессов [6], [7].

Понятие гибкости применимо и к таким производственным объектам как технологические сети, обрабатывающие потоки продуктов с часто меняющимися характеристиками (составом, объемами, маршрутами и режимами обработки). При частой смене ассортимента продукции (в пределах установленных продуктовых групп) в загрузке звеньев сети могут иметь место значительные колебания, негативно влияющие на эффективность производства. Это означает, что при реализации конкретного оперативного плана предварительно достигнутая сопряженность звеньев по производительности может быть нарушена. Снижение уровня подобных нарушений может быть обеспечено управленческими воздействиями в двух направлениях: регулированием значений производительности звеньев и целенаправленной коррекцией (в пределах технологических и организационных ограничений) технологических маршрутов отдельных потоков. В роли критериев качества подобных мер могут выступать различные показатели работы сети, в частности,

- суммарный (валовый) выход продуктов;

- уровень использования плановой производительности звеньев;

- уровень незавершенного производства как по отдельным переходам (межоперационные запасы), так и по сети в целом;

- уровень экономической эффективности корректирующих воздействий на параметры сети.

Возможность реализации указанных управляющих воздействий на параметры сети и на структурные характеристики многопродуктового потока, по существу, определяют гибкость комплексного объекта, включающего технологическую сеть, входной поток продуктов и управляющий орган. Показатель гибкости отражает адаптационные возможности объекта – способность, исходя из целей на соответствующий период времени, согласовать, сбалансировать характеристики технологической сети и планового ассортимента. При наличии таких возможностей объект будем называть адаптивной технологической сетью (АТС).

При совместном рассмотрении сети и потоков продуктов могут быть использованы несколько связанных моделей. Одна из моделей описывает прохождение заданного многопродуктового потока через заданную сеть и дает оценку производительности сети. Эта модель позволяет проводить имитационные (компьютерные) эксперименты с целью выявить зависимости производительности сети от оценок этого показателя для отдельных звеньев. Результаты экспериментов могут быть использованы при построении оптимизационной модели выбора новых (скорректированных) значений производительности звеньев, при которых производительность сети достигает наибольшего (или заданного) значения. Эту фазу моделирования и оптимизации можно назвать параметрической адаптацией сети к характеристикам обрабатываемого ассортимента. Критерием (или критериями) в этой модели, соответствующим экономической цели развития, могут быть затраты, связанные с проведением мероприятий по изменению показателей производительности звеньев. В качестве непосредственных («функциональных») целей могут выступать объемы межоперационных запасов и величины неиспользуемых резервов производственной мощности звеньев. Целенаправленное изменение производственных возможностей сети для адаптации к характерным особенностям ассортимента продукции является первым направлением в развитии технологического объекта.

Другим направлением является изменение в допустимых пределах маршрутов движения отдельных потоков, входящих в общий многопродуктовый поток. Такое изменение также выполняется с целью лучшего использования производственных возможностей сети. Как было ранее сказано, совокупность установленных технологических маршрутов каждого из потоков, движущихся через сеть, определяет структуру сети. Поэтому, рассматривая различные комбинации из допустимых маршрутов отдельных потоков, мы, по существу, рассматриваем варианты структур сети. Если на множестве допустимых маршрутов отдельного потока может быть указано отношение предпочтительности, то возникает возможность сформулировать задачу выбора комбинации маршрутов, обеспечивающей наибольший (или, в зависимости от постановки задачи, приемлемый) суммарный уровень предпочтительности маршрутов для всего множества потоков. Решение этой задачи можно определить, как этап структурной адаптации сети.

Объединяя этапы параметрической и структурной адаптации сети в единую модель, можно поставить задачу системной адаптации сети, обладающей требуемым уровнем эффективности функционирования. Как уже было отмечено, технологическая сеть, в которой свойства звеньев и потоков таковы, что допускают варьирование производительности машин и маршрутов движения потоков работ с целью повышения эффективности функционирования системы в целом, названа адаптивной технологической сетью.

Одна из возможных схем реализации адаптивной сети предполагает последовательное (поочередное) решение в циклическом режиме задач параметрической и структурной адаптации. Приведем основные этапы и процедуры этой схемы.

Шаг 1. Исследование потоков работ в производственной системе с целью выявления их характерных особенностей (объемы, структуры, регулярность, маршруты обработки). Формирование обобщенной модели потока. Выбор базовых маршрутов.

Шаг 2. Исследование характеристик отдельных звеньев и технологической сети в целом (оценки производительности по ассортименту, диапазоны возможного изменения). Выбор базовых значений.

Шаг 3. Моделирование прохождения потока через технологическую сеть. Определение расчетных характеристик процесса при заданных (принятых) характеристиках потоков и звеньев сети.

Шаг 4. Анализ соответствия расчетных характеристик заданным требованиям. Если имеет место соответствие, то работа алгоритма завершается.

Шаг 5. Если соответствия нет, то переход к шагу 6.

Шаг 6. Запуск процедуры адаптации технологической сети

Процедура адаптации технологической сети

Анализ возможности коррекции производительности звеньев.

Если коррекция возможна, запуск процедуры коррекции производительности звеньев.

Если коррекция невозможна, то переход к следующему шагу.

Анализ возможности коррекции структуры сети.

Если коррекция возможна, запуск процедуры коррекции структуры сети.

Если коррекция невозможна, то переход к следующему шагу.

Вывод о несоответствии характеристик потока работ параметрам технологической сети. Завершение работы процедуры адаптации.

Завершение работы алгоритма.

Процедура коррекции уровней производительности звеньев сети

(процедура параметрической адаптации)

Выполнение алгоритма коррекции. Назначение новых значений производительности звеньев.

Завершение работы процедуры коррекции производительности звеньев сети.

Переход к шагу 3 алгоритма.

Процедура коррекции структуры технологической сети

(процедура структурной адаптации)

Выполнение алгоритма коррекции. Назначение новых маршрутов движения потоков.

Завершение работы процедуры коррекции структуры сети.

Переход к шагу 3 алгоритма.

Рассмотрим несколько вариантов возможных постановок задач системной оптимизации параметров АТС.

1) Исходные данные: регулярный многопродуктовый поток с фиксированными характеристиками (состав, структура потоков, объемы на входе сети); заданные и фиксированные маршруты движения потоков через сеть; сеть с фиксированными характеристиками звеньев (число звеньев, их производительности по видам продукции).

Объект моделирования: процесс движения потоков через сеть.

Результаты: расчетные значения производительности сети; величины запасов в накопителях звеньев; показатели использования номинальной производительности звеньев.

Замечание. Данную модель можно использовать в качестве основы при построении имитационных экспериментов. Например, увеличивая при очередном прогоне модели объемы потоков на входе, можно установить величину (суммарного) максимального потока через сеть. Изменяя при очередном прогоне значения производительности отдельных звеньев или одновременно их групп, можно выявить влияние этих действий на конечную производительность сети.  При этом будут выявлены звенья, лимитирующие и не лимитирующие рост общей производительности сети при фиксированных структуре и маршрутах потоков. Эта информация может быть использована при выборе направлений инвестирования средств в обеспечение функционирования сети и в ее развитие.

2) Исходные данные: регулярный многопродуктовый поток с фиксированными характеристиками (состав, структура потоков, объемы на входе сети); заданные и фиксированные маршруты движения потоков через сеть; сеть с характеристиками производительности звеньев по видам продукции, заданными диапазонами своих возможных значений.

Объект моделирования: процесс генерирования значений производительности звеньев из допустимых диапазонов и выбора оптимальных по принятым критериям комбинаций уровней производительности звеньев.

Результаты: определение для каждой комбинации оценок производительности звеньев следующих характеристик:

- расчетных значений производительности сети,

- величин запасов в накопителях звеньев,

- показателей использования, принятых при соответствующем прогоне модели значений производительности звеньев.

Получение сравнительных характеристик комбинаций значений производительности звеньев, позволяющих выбрать наиболее предпочтительную по принятым критериям комбинацию.

Замечание. Данная постановка и модель АТС могут быть использованы при отсутствии возможности изменять маршруты потоков продуктов и при слабой сопряженности отдельных звеньев по производительности. В этих условиях может быть целесообразным в допустимых пределах изменить значения показателей производительности отдельных машин, как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения. В первом случае будут сокращены запасы (в натуральной и стоимостной форме) продуктов в накопителях машин, во втором – простои машин и затраты ресурсов на обеспечение функционирования машин, в частности, затраты электроэнергии.

3) Исходные данные: регулярный многопродуктовый поток с фиксированными характеристиками (состав, структура потоков, объемы на входе сети); заданные допустимые варианты маршрутов движения каждого из потоков через сеть, возможно, с оценками предпочтительности вариантов; сеть с фиксированными характеристиками (число звеньев, их производительности по видам продукции).

Объект моделирования: процесс генерирования и оценки вариантов структур сети как комбинаций допустимых маршрутов отдельных потоков.

Результаты: рассчитанные для каждого варианта структуры сети

- значения ее производительности,

- величины запасов в накопителях звеньев,

- показатели использования номинальной производительности звеньев.

Сравнительные характеристики вариантов структуры сети, позволяющие выбрать наиболее предпочтительный вариант.

Замечание. Данная постановка и модель сети могут быть использованы при решении задачи оптимизации АТС по критериям максимального использования производственных возможностей технологических звеньев путем перераспределения производственной нагрузки на оборудование.

4) Исходные данные: регулярный многопродуктовый поток с фиксированными характеристиками (состав, структура потоков, объемы на входе сети); заданные допустимые варианты маршрутов движения каждого из потоков через сеть с оценками предпочтительности вариантов; сеть с характеристиками производительности звеньев по видам продукции, заданными возможными диапазонами своих значений.

Объект моделирования: интегрированный процесс, объединяющий две процедуры: а) генерирования и оценки вариантов структур сети как комбинаций допустимых маршрутов отдельных потоков и б) генерирования значений производительности звеньев из допустимых диапазонов.

Результаты: рассчитанные для каждой пары объектов (структуры сети и вектора значений производительности звеньев) значения производительности сети; величины запасов в накопителях звеньев; показатели использования производительности звеньев.

Замечание. Нетрудно видеть, что данная постановка и модель сети объединяет в себе вторую и третью из приведенных выше постановок. Эта постановка предоставляет увеличенные возможности адаптации сети к требованиям повышения эффективности производства. Она может быть использована при решении задачи системной оптимизации АТС по критериям максимального использования производственных возможностей оборудования путем варьирования, как структуры сети, так и производительности звеньев. По существу, в этом случае сеть рассматривается как интегрированный комплекс, объединяющий описание собственно сети и потоков работ, выполняемых или планируемых к выполнению сетью.

Методы и алгоритмы решения задач в приведенных выше постановках являются предметом рассмотрения в отдельных публикациях.

Список литературы:

1. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством / А. А. Первозванский. – М.: Наука, 1975. – 616 с.
2. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний. Пер. с англ.− М.: Главная редакция физико-математической литературы изд-ва «Наука», 1975. – 360 с.
3. Танаев, В.С. Введение в теорию расписаний / В. С. Танаев, В. В. Шкурба. – М.: Главная редакция физико-математической литературы изд-ва «Наука». – 1975. –  256 с.
4. Збарский, A.M. Особенности равновесного состояния предприятия / А.М. Збарский // Вопросы статистики. – 2008. – № 7. – С. 79-82.
5. Ананичев, Д.А. Оценка соответствия технологических ресурсов предприятия требованиям производственного планирования / Д. А. Ананичев // Известия высших учебных заведений. Технология легкой промышленности. – 2015. – Т. 29. – № 3. – С. 5 – 7.
6. Архипов А.В., Мишенин О.А., Пархоменко Ю.В. Гибкие организационно – технологические комплексы в швейном производстве // Известия вузов. Технология легкой промышленности, Том 8, 2010. - №2 – С. 87-91
7. Архипов А.В., Пархоменко Ю.В. Факторы и критерии гибкости производственных систем // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 3. Экономические, гуманитарные и общественные науки. №2, 2010, С. 8-15