Автоматизации снабжения малосерийного предприятия Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 658.7

АВТОМАТИЗАЦИИ СНАБЖЕНИЯ МАЛОСЕРИЙНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

М. В. Токмачева Научный руководитель - Д. В. Тихоненко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: [email protected]

Малосерийное предприятие работает в условиях неопределенности. Для автоматизации отдела материально-технического снабжения рассматривается применение нечеткой логики для сокращения временных или денежных затрат. Нечеткая логика эффективнее отображает неопределенности и неточности малосерийного предприятия.

Ключевые слова: нечеткая логика, нечеткое множество, малосерийное предприятие, автоматизация снабжение, закупки.

AUTOMATION OF SUPPLY OF A SMALLERY ENTERPRISE

M. V. Tokmacheva Scientific Supervisor — D. V. Tihonenko

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]

Preproduction enterprise works in the conditions of uncertainty. To automate the department of material and technical supply it is considered to use fuzzy logic for reduction of time or cash expenditure. The fuzzy logic displays uncertainties and inaccuracies of the preproduction enterprise more effectively.

Keywords: fuzzy logic, fuzzy set, preproduction enterprise, automation of supply, purchases.

В современном, автоматизированном мире все большую роль играет снабжение на производственном предприятии. Отдел материально-технического снабжения на предприятии занимает ключевую позицию в производстве, закупки и поставки сырья, выбор поставщиков и сроки поступления материалов. Цель отдела снабжения вовремя обеспечить поступление сырья и комплектующих изделий для производства.

Отдел материально-технического снабжения на малосерийном предприятии берет во внимание то, что сырьевые запасы ограниченны, т.к. складские и производственные площади не позволяют держать весь ассортимент сырья и материалов. Сырье для малосерийного производства требуется различное, в зависимости от заказа. Из этого появляется необходимость в анализе и прогнозе издержек для производства отдельного заказа. Чтобы качественно оценить всю необходимость закупки сырья или использование имеющегося сырья на складе рассмотрена теория нечеткой логики для оптимизации снабжения.

Практический опыт разработки систем на нечетких множествах свидетельствует о том, что сроки и стоимость их проектирования значительно ниже, чем при использовании традиционного математического аппарата, при этом обеспечиваются требуемые уровни качества. Лотфи Заде по этому поводу заметил, что «почти всегда можно сделать такой же продукт без нечеткой логики, но с нечеткой будет быстрее и дешевле».[1]

Секция «Информационно-экономические системы»

Нечеткая логика позволяет применить опыт операторов и технологов для управления процессами снабжения, используя приложения автоматизации процессов предприятия. На рисунке 1 представлен механизм логического вывода состоит из трех частей введение нечеткости (фаззи-фикация); нечеткий вывод; композиция и приведение к четкости (дефаззификация); базис нечетких правил по которым анализируются входные данные и преобразуются на выходе.

Входы

Фаззификация

База нечетких правил

*- 1 1

Нечеткий логический вывод

Выходы

Д е фаззи фикация

Числовые Область нечеткой Числовые

значения логики значения

Рис. 1. Процесс обработки нечеткой логики

Целью базовых правил нечеткой логики является формализация и применение человеческого умозаключения. Базы правил нечеткой логики являются наиболее часто используемым инструментов в приложениях с нечеткой логикой.[2]

На данный момент сотрудники отдела анализируют потребность закупа вручную. Если сырья достаточно для изготовления заказа, то основываясь на практическом опыте предприятия можно придти к выводу, что закупать сырье не нужно.

В таблице 1 представлены входные и выходные переменные для работы приложения.

Таблица 1

Входные и выходные переменные

Входы Выходы

Сырье и его количество Заказ или использовать имеющееся сырье

Сроки оплаты и отгрузки с поставщиком Изменение сроков изготовления

Сроки оплаты и отгрузки с покупателем Изменение сроков поставки

Зависимость от проверяющих органов Изменение оплаты

Доставка товара

Вид сборки и монтажа

При выполнении параллельной обработки данных по заданным правилам приложения, система оценивает, нужен или нет закуп сырья на определенное здание.

Для оценки степени истинности произвольного нечеткого высказывания вводится специальное отображение Т, которое действует из множества рассматриваемых нечетких высказываний и на интервал [0,1]. Это отображение будем называть отображением истинности нечетких высказываний. [3]

На рисунке 2 представлены функции принадлежности для входных и выходных данных закупа сырья. На графиках представлены лингвистические переменные истинности нечетких высказываний, которые соответственно имеют название переменных представленных в таблице 1. Графики имеют пересечения лингвистических переменных, данная область принадлежности больше всего учитываются при составлении базы правил.

Рис. 2. Кусочно-линейная функция принадлежности

Приложение оценивает все входящие данные и по результатам обработки выдает заключение, нужно заказывать сырье или выгоднее воспользоваться сырьем подходящим на складе. Приложение рассчитывает, что экономически выгоднее заказать или использовать имеющееся сырье. Оценивается затраченное время и денежные средства предприятия.

Использование автоматической системы управления снабжением посредством нечеткой логики позволяет сделать влияние человеческого фактора на процедуру принятия решений и конечный результат минимальным. Автоматизация снабжения существенно снижает риски, связанные с ошибками людей и определяет оптимальный закуп.

Как средство повышения качества и производительности, нечеткая логика предлагает преимущества повышения конкурентоспособности производственным компаниям в поисках технико-экономической оптимизации.

Библиографические ссылки

1. Ghiaus C. Fuzzy Model and Control of a Fan-coil // Journal of Energy and Buildings. 2001. Vol. 33. P. 545-551.

2. Техническая коллекция Schneider Electric Выпуск № 31 Нечеткая логика [Электронный ресурс]. URL: http://www.netkom.by/docs/N31-Nechetkaya-logika.pdf (дата обращения 16.03.2017).

3. Лекция 7 Основы нечеткой логики [Электронный ресурс]. URL: http://fuzzy-group.narod.ru/files/Fuzzy_Modeling/Lection07.Fuzzy.logic.pdf (дата обращения 20.02.2017).

© Токмачева М. В., 2017