Гибкие потоки для ремонта вагонов и особенности имитационного моделирования их работы Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Гибкие потоки для ремонта вагонов и особенности имитационного моделирования их работы

В. В. Мямлин, Проходящие через Украину международные транспортные коридо-

канд. техн. наук, ры предъявляют высокие требования к железнодорожной инфра-

доцент кафедры вагонов структуре, в том числе возрастают потребности в ремонте грузовых

и вагонного хозяйства вагонов. Вагоноремонтная отрасль Украины нуждается в инноваци-

Днепропетровского онном скачке, основой для которого могут стать гибкие асинхронные

национального потоки. Специалисты Днепропетровского национального универ-

университета ситета железнодорожного транспорта разработали имитационную

железнодорожного программу, позволяющую точно рассчитывать параметры вагоноре-

транспорта монтного производства еще на стадии проектирования. им. акад. В. Лазаряна

Во времена Советского Союза Украина располагала мощной базой по ремонту грузовых вагонов, насчитывающей около 40 вагоноремонтных предприятий. Многие из них использовали поточно-конвейерные методы ремонта. За прошедшие два десятилетия вагонное хозяйство не только не улучшилось, но и утратило свой былой потенциал. Некоторым предприятиям уже более 70 лет, они используют отсталые технологии. Износ оборудования составляет около 60-75 %. Но из-за нехватки объектов ремонта даже существующие производственные мощности остаются незагруженными.

Большое количество незагруженных предприятий с изношенным оборудованием, стационарным методом ремонта, неполным ремонтным циклом и с невозможностью дальнейшего расширения из-за территориальной ограниченности не могут обеспечить качественного ремонта вагонов, увеличивая его себестоимость и время простоя вагонов в ремонте, что совершенно недопустимо.

Целый ряд предприятий должен быть перепрофилирован на обслуживание основного производства, а полноценным ремонтом вагонов должны заниматься не более 15-20 вагонных депо, которые должны быть расширены, реконструированы, перевооружены. В тех депо, где это возможно, должны быть обязательно применены высокопроизводительные гибкие потоки. Не исключена и возможность постройки новых высокоэффективных ваго-

норе-монтных предприятий, полностью основанных на гибких ремонтных потоках.

Известно, что при использовании индустриальных методов ремонта вагонов возникает большая проблема, заключающаяся в том, что трудоемкость ремонта вагонов даже одного и того же типа сильно различается. Получается так, что на некоторых позициях объемы регламентированных ремонтных работ на вагонах уже выполнены, а на отдельных еще нет. Таким образом, задерживается весь поток, что негативно сказывается на загрузке оборудования и исполнителей. Кроме того, увеличивается простой вагонов в ремонте и уменьшается пропускная способность поточной линии.

Этих недостатков лишены гибкие асинхронные потоки (см. рисунок). Они имеют более высокую пропускную способность, так как позволяют производить индивидуальное перемещение каждого вагона с любого модуля /-й позиции на любой модуль (/+1) -й позиции, что намного снижает зависимость в перемещениях ремонтируемых вагонов друг от друга. Гибкие производственные системы имеют возможность на одних и тех же специализированных позициях в режиме непрерывного потока осуществлять ремонт вагонов даже разных типов.

Учитывая, что вагоноремонтное производство носит стохастический характер, оно практически не может быть точно рассчитано при помощи небольшого количества простых аналитических формул и нуждается в использовании

Структурная схема гибкого асинхронного мультифазного поликанального потока для ремонта вагонов

имитационного моделирования производственного процесса на ЭВМ. Для решения подобных задач необходимо максимально использовать современные методы моделирования, которые позволяют в короткие сроки исследовать различные варианты совершенствования работы поточных линий вагоноремонтных предприятий.

Для более глубокого анализа реальных ситуаций, с которыми могут столкнуться работники действующих предприятий, и для более точного расчета таких видов производств еще на стадии их проектирования, на кафедре «Вагоны и вагонное хозяйство» Днепропетровского национального университета железнодорожного транспорта была разработана имитационная программа «Гибкий вагоноремонтный поток». Программа используется и студентами при разработке курсовых и дипломных проектов по вагонному хозяйству.

При разработке программы использовалась среда приложений M/crosoft Vi'sal Studio 2010, а текст самой программы написан на алгоритмическом языке Visual Basic. Интерфейс программного обеспечения позволяет в понятной пользователю форме задавать исходные данные для моделирования работы различных структурных вариантов потоков. Данная имитационная программа позволяет производить расчет вагоноремонтных предприятий практически с любой структурой.

Под структурой потока понимается количество ремонтных позиций, количество модулей на каждой позиции и логика взаимоотношений между позициями. Разработанные программы могут быть использованы для моделирования работы и определения показателей эффективности поточных линий с целью изуче-

ния различных факторов, влияющих на эффективность работы поточных линий ремонта вагонов.

В отличие от обычной поточной линии для ремонта вагонов, представляющей собой многофазную одноканальную систему массового обслуживания (СМО), гибкий вагоноремонтный поток — это мультифазная поликанальная СМО. В некоторых работах такие СМО носят название сетей массового обслуживания [1].

Если в первом случае путь движения вагонов между позициями строго предопределен, то во втором случае маршрут движения ремонтируемых вагонов носит вероятностный характер. На каждой ремонтной позиции может находиться несколько ремонтных мест — модулей, количество которых зависит от времени выполнения ремонтных работ на данной позиции. Чем продолжительнее работы, тем больше модулей.

Таким образом, вагон с любого модуля /-й позиции может попасть на любой освободившийся модуль (/+1)-й позиции.

Чтобы более полно разобраться с тем, как происходит процесс движения вагонов между ремонтными позициями и какие ситуации при этом могут возникать, попытаемся каждую позицию представить в виде агрегата.

Согласно [1], существует два способа реализации моделирования многофазных систем: в квазирегулярном и вероятностном исполнении.

В квазирегулярной модели каждая фаза моделируется индивидуально с расчетом усредненных показателей, а затем рассчитываются общие показатели всей многофазной системы через показатели отдельных фаз.

Вероятностная модель позволяет проследить движения каждого отдельного требования в процессе прохождения

его через все фазы системы. Общие показатели всей системы рассчитываются путем усреднения данных, полученных в результате последовательного прохождения каждого требования через все фазы системы.

Один из возможных вариантов алгоритма моделирования работы поточной линии для ремонта вагонов с гибкими связями между позициями в квазирегулярном исполнении представлен в работе [2].

В данной работе использована вероятностная имитационная модель. Эта модель позволяет проследить судьбу каждого отдельного вагона в процессе перемещения его между позициями потока с запоминанием результатов и последующим расчетом усредненных показателей.

Процесс функционирования потока укрупненно выглядит следующим образом. Перед первой позицией имеется очередь из вагонов, ожидающих ремонта. Будем считать, что вагоны в очереди есть всегда.

В начальный момент времени все модули потока являются свободными. В момент начала моделирования один из операторов присваивает номер очередному вагону, поступившему на первую позицию потока, г = г + 1.

Введем следующие обозначения: - момент времени начала ремонта г-го вагона на /-й позиции;

ti] - момент времени окончания ремонта г-го вагона на /-й позиции;

1д- момент времени освобождения г-м вагоном /-й позиции.

В процессе перемещения вагонов между отдельными позициями потока в результате воздействия случайных факторов могут возникать различные непредвиденные ситуации, которые негативно сказываются на ходе производственного процесса.

Как показывают исследования, время ремонта вагонов на позициях хорошо подчиняется нормальному закону распределения. Поэтому чтобы смоделировать этот закон, необходимо для каждой ремонтной позиции указать среднее время ремонта и среднеквадратическое отклонение.

Окончание ремонта вагона на позиции еще не говорит о том, что вагон сразу же покинет эту позицию. Может случиться так, что все модули следующей позиции в этот момент будут еще заняты, и вагону некуда будет перемещаться. Поэтому вагон будет оставаться в модуле до тех пор, пока не освободится один из

модулей следующей позиции. Только на последней позиции вагон может покинуть модуль сразу же после окончания ремонта.

Как только будет освобожден любой из модулей первой позиции, в него сразу же поступает следующий вагон из очереди. Что касается других позиций, то для приема очередного вагона будет использоваться тот модуль, который освободился раньше остальных.

По окончании ремонта на последней позиции вагон сразу же покидает ее (будем считать, что место, куда поставить отремонтированный вагон, всегда есть).

Будем также считать, что ремонт вагона начинается сразу же в момент поступления его на позицию.

Перемещение вагона между позициями осуществляется трансбордерной тележкой. Процесс перемещения занимает некоторое время, зависящее от расстояния между модулями соседних позиций, времени выполнения технологических операций, связанных с установкой и съемом вагона с трансбордера, а также скорости его перемещения. Таким образом, покинув модуль очередной ремонтной позиции, вагон не сразу поступает в модуль следующей позиции, а спустя некоторое случайное время т..

В самом начале моделирования происходит «разворачивание» потока. Первый вагон по позициям потока будет двигаться без каких-либо задержек, так как его движение ничем не ограничивается. Поэтому для получения более точных результатов необходимо снимать показатели начиная с того момента, когда на всех позициях уже будут находиться вагоны.

При моделировании жесткого потока необходимо получить случайные значения времени выполнения ремонтных работ по всем позициям (т.) и выбрать наибольшее из них, которое и будет определять величину такта (т = max т).

При функционировании же гибких потоков может возникнуть огромное множество различных ситуаций, что требует разработки специального моделирующего алгоритма.

Буквенное обозначение операторов позаимствуем из классической работы [3]:

П — оператор ввода-вывода информации;

A — вычислительный оператор;

P — логический оператор;

Ф — оператор формирования случайной величины;

^ — оператор формирования неслучайной величины;

Н — оператор обнуления;

К — оператор подсчета (счетчик);

Я — оператор окончания вычислений.

Расположенный рядом с буквой индекс указывает порядковый номер оператора.

Опишем кратко работу алгоритма и его основные операторы.

Оператор П1 осуществляет ввод необходимой исходной информации. В качестве исходных данных выступают следующие параметры:

Тм — интервал времени моделирования (равен годовому фонду рабочего времени потока), мин;

m — общее количество ремонтных позиций на потоке;

п. — количество ремонтных модулей на каждой /-й позиции, / = 1,2,..., т;

[ (а) — законы распределения времени выполнения ремонтных работ на каждой /-й позиции, / = 1,2,., т;

ф (тт ) — закон распределения времени перемещения вагонов между ремонтными позициями.

Естественно, что в начальный момент времени все промежуточные и вспомогательные величины обнулены: г = 0; / = 0; п = 0; к = 0; V = 0; = 0; {¡л = 0; С = 0; й-ц. = 0; {¡л = 0; С1т = 0.

Оператор К2 осуществляет подсчет числа вагонов, поступивших в ремонт: г = г + 1.

Оператор ^ нумерует вагоны, поступившие в ремонт (заносит их в реестр).

Оператор Н4 обнуляет значение числа позиций '} = 0.

Оператор А5 осуществляет переход к моделированию следующей ремонтной позиции:

/ =/ + 1.

Оператор Ф6 формирует случайное время перемещения вагона между ремонтными позициями т .

^ тр

Оператор Р7 сравнивает минимальный момент окончания ремонта вагона на (/ - 1)-й позиции с моментом освобождения -й позиции:

((/-1)« -

если это условие выполняется, то оператор А8 вычисляет время начала ремонта вагона на -й позиций следующим образом:

н _ к .

Г/ - 'а-1)л< ч"

в противном случае оператор А9 осуществляет расчет:

Ф10 формирует величину времени выполнения ремонтных работ на -й позиции а ;

Оператор А11 определяет момент времени окончания ремонта вагона на -й позиции:

Оператор ¥а производит расчет минимального времени окончания ремонта вагона на -й позиции:

4 = 1Т {?;},«=!,2.-,«у.

Оператор Р13 сравнивает минимальный момент окончания ремонта вагона на -й позиции с моментом освобождения ( + 1) -й позиции:

если это условие выполняется, то оператор А14 вычисляет время освобождения /-й позиции:

в противном случае оператор А15 осуществляет следующий расчет:

11 I./+1

Оператор Р16 производит расчет минимального момента освобождения модуля на -й позиции:

= тш {^},и=1,2,...,иу.

Оператор определяет номер модуля с минимальным временем освобождения:

п = п~

ь щ

Оператор Р18 вносит в реестр номер освободившегося модуля.

Оператор Р19 вносит в реестр номер вагона, который находился в модуле.

Оператор Р20 проверяет условие / = 1, если условие выполняется, то оператор Р21 формирует базу данных, в которой для каждого г-го вагона хранится информация о моменте его поступления в ремонт й

Оператор Р22 проверяет условие / = т, если условие выполняется, то оператор ^23 формирует базу данных, в которой для каждого г-го вагона хранится информация о моменте выпуска его из ремонта

Оператор А24 определяет время пребывания г- го вагона на -й позиции:

Тц t¡j I у •

Оператор A25 определяет момент окончания ремонта вагона -й позиции:

tj = tj+W

t" = t"~ + о.

hj ls

Оператор Р26 проверяет, все ли позиции потока были смоделированы при данном цикле, или нет: /< т,

если условие выполняется, то управление передается оператору А5.

Оператор А27 определяет общее время пребывания г-го вагона в ремонте:

ТI~ tim~tп'

Оператор А28 суммирует эти значения

Оператор Р29 проверяет, не было ли превышено нормативное время пребывания вагона в ремонте:

Х, ^ Т„>

в случае превышения нормативного времени простоя управление передается оператору К30, который осуществляет подсчет таких вагонов, в противном случае — к оператору К31.

Оператор К32 — счетчик числа вагонов, нарушивших регламент: к = к + 1.

Оператор К33 производит подсчет количества вагонов, вышедших из ремонта:

V = V + 1.

Оператор Р34 проверяет, не исчерпан ли интервал времени моделирования;

если интервал времени не исчерпан, то управление передается оператору А2.

Оператор А35 определяет среднее время пребывания вагонов в ремонте:

Т^гфЛ

Оператор А36 определяет величину среднего такта потока:

т =7* /т.

*ср ср

Оператор А37 тоже определяет величину среднего такта потока:

ХсР=Т-П-

Оператор А38 определяет коэффициент загрузки каждой ремонтной позиции.

Кроме этого, для оценки эффективности работы гибкого потока используются и другие не менее важные показатели.

Оператор П39 осуществляет вывод необходимой информации на печать.

Оператор Я40 завершает процесс моделирования.

Если в течение заданного интервала моделирования, равного годовому фонду времени работы предприятия, программа ремонта вагонов не будет выполнена, это говорит о том, что про-

пускная способность принятой структуры потока не отвечает заданным требованиям, поэтому структура потока должна быть изменена. Для увеличения пропускной способности потока необходимо к самой загруженной позиции добавить еще один ремонтный модуль, изменив таким образом его структуру, и снова произвести моделирование. Так надо делать до тех пор, пока не будет достигнута необходимая пропускная способность потока.

Таким образом, разработан новый инструментарий, который еще на стадии проектирования позволяет исследовать работу и оценить показатели будущего вагоноремонтного предприятия. □

Литература:

1. Лифшиц А. Л., Мальц Э. А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1978. 248 с.

2. Мямлин В. В. Разработка машинных методов и алгоритмов проектирования поточных линий для ремонта вагонов: ав-тореф. дис. ... канд. техн. наук. М.: МИИТ, 1989. 24 с.

3. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 400 с.