CC BY
22
УДК 621.7.014
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ВАРИАНТА
РЕАЛИЗАЦИИ SMED Штерензон Вера Анатольевна, к.т.н., доцент, (e-mail: v.shterenson@gmail.com) Уральский федеральный университет имени первого Президента России
Б.Н.Ельцина,
Уральский институт ГПС МЧС России, г.Екатеринбург, Россия,
В СТАТЬЕ рассматривается вопрос применения имитационного моделирования для обоснования оптимальной реализации методологии SMED в конкретной производственной ситуации. Приводится пример использования имитационного моделирования в программе GPSS World для анализа и оптимизации вариантов работы оборудования. Также в работе показано, что методология SMED является прикладным инструментом реализации основных положений теории производительности машин для сокращения потерь времени, связанных с обслуживанием оборудования.
Ключевые словаs: распределенное производство, бережливое производство, SMED, теория производительности машин, имитационное моделирование, GPSS World.
Введение
Сегодня в условиях формирования национальных и наднациональных цифровых экономик мы являемся свидетелями изменения парадигмы организации эффективного и рентабельного производства и перехода от централизованных моделей организации и управления к распределенным (децентрализованным) стоимостным цепочкам. В новой концепции распределенного производства предполагается, что изготовление продукции осуществляется отдельными самостоятельными участниками, обладающими необходимыми для этого ресурсами и формирующими единый жизненный цикл продукции, без образования общего юридического лица и передачи прав на средства производства [11].
При таком подходе более конкурентоспособными оказываются компании с большей производственной и организационно-управленческой гибкостью, адаптивно реагирующие на изменение экономической ситуации и активно реализующие современные концепции (бережливое производство, тотальная оптимизация производства, World Class Manufacturing) и технологии (программа «6 sigma», программа «20 шагов» и др.) оптимизации производства.
Одним из эффективных инструментов концепции бережливого производства [4, 5] считается методология SMED (Single-Minute Exchange of Dies) [2, 5], разработанная сотрудником компании Toyota Shigeo Shingo для сокращения издержек и потерь при переналадке, перенастройке и переоснастке оборудования. Теоретические и практические основы SMED
сформировались к 1970 г, и в настоящее время в «промышленном» сегменте информационного пространства существует достаточное количество систематизированной научно-практической информации по БМЕБ, а также описаний результатов и проблем внедрения БМЕБ в различных компаниях. Однако на фоне этого работ по моделированию процессов БМЕБ (отдельно или в рамках бережливого производства) очень немного [3, 7, 13, 14, 15]. Хотя общеизвестно, что возможности современного моделирования позволяют получить результаты, которые при натурных экспериментах или наблюдениях не выявляются. Это можно полагать обоснованием актуальности данного исследования.
Методы исследования: системный анализ информационных источников по теме статьи, компьютерное имитационное моделирование, анализ и обобщение полученных результатов.
БМЕБ как логическое продолжение теории производительности машин
Для объективной оценки эффективности любой функционирующей системы и реализуемых в ней процессов (изготовления, сборки, контроля, управления и т. д.) уже давно используется такое понятие как «производительность». В научно-технической литературе понятие «производительность» является базовым, в справочниках и словарях приводится большое количество определений этого понятия, в 2016 году вышел ГОСТ Р 57306-2016 «Инжиниринг. Терминология и основные понятия в области инжиниринга» [6]. В общем и целом, производительность - это объём конечного качественного (в полном соответствии с заложенными требованиями) результата функционирования системы, отнесенный к объёму затраченных на создание указанного результата ресурсов. В широком смысле производительность можно рассматривать как относительную эффективность и экономичность системы.
На примере машин в теории производительности машин (Шаумян Г.А.[12]) было математически доказано, что производительность и, как следствие, эффективность системы зависят, как от самой системы (прежде всего - структуры, параметров подсистем, их надежности и функциональности и т.д.), так и от реализуемого в ней процесса (структура, этапы, параметры и т.д.). Также в теории производительности было показано, почему фактическая производительность системы всегда ниже требуемой (плановой) производительности и то, что фактическая производительность, в первую очередь, определяется внецикловыми потерями времени, связанными с самой системой, и потерями, обусловленными сложившейся моделью организационно-управленческого обеспечения функционирования системы. Поэтому БМЕБ, как методология и инструмент оптимизации этапов и содержания переналадки оборудования с целью сокращения времени его простоев (за счет перевода внутренний действий во внешний действия [5]), закономерным образом способствует повышению фактической производительности системы и
полностью теоретически (и модельно) обоснована теорией производительности машин.
Таким образом, в условиях разворачивающейся концепции распределенного производства, когда различные этапы жизненного цикла (нестабильного и непрерывно сокращающегося) изделия могут быть реализованы различными (возможно, однократно) взаимодействующими компаниями, когда горизонт прогноза в ряде отраслей сократился до 6 месяцев [1], практика зарубежных и российский компаний показывает, что внедрение таких инструментов как БМЕБ позволяет перспективно-ориентированному производителю получить конкурентные преимущества.
Однако, при разработке алгоритма применения методологии БМЕБ в конкретной производственной ситуации возможно не одно решение, а несколько возможных реализаций. Проведение производственных экспериментов и наблюдений путем перебора возможных вариантов повышает ресурсоемкость принятия решения, но не гарантирует, что это решение будет наилучшим. Применение моделирования для принятия решений о варианте реализации БМЕБ представляется более целесообразным.
Имитационное моделирование и SMED
Современная практика принятия решений опирается на методологию моделирования. Наличие большого количества хорошо апробированных методов моделирования с математическим и программным обеспечением существенно упрощают процесс изучения исследуемого объекта. В данной работе рассматривается применение имитационного моделирования [8] для сравнения вариантов реализации БМЕБ.
Применение имитационного моделирования для исследования производственных [7] и бизнес-процессов [9] (как дискретно-событийных процессов) сегодня используется достаточно широко: модели производственных линий и сборочных узлов; модели вспомогательных процессов (например, складских операций по приемке, транспортировке и обработке грузов); модели неподвижных и подвижных систем транспортировки грузов (краны, манипуляторы, погрузчики, конвейеры) и т.д.
В рамках методологии БМЕБ одним из наиболее действенных способов снизить затрачиваемое на переналадку оборудования время является оптимизация перемещений работника. Особенно это актуально для компаний с длинными производственными линиями, где перемещения работника занимает достаточное время, и неоптимальная траектория перемещения работника при переналадке и запуске оборудования может стоить лишних минут простоя и сказаться на ритмичности работы конкретного подразделения. Если подробно охватить моделью операции, производимые работником в процессе переналадки и запуска оборудования, то результаты моделирования позволят определить так называемые "узкие места" конкретной производственной системы.
В наше время на рынке программного обеспечения для имитационного моделирования предлагается около 150 программных средств [9, 10], в данной работе используется программа GPSS World.
Пример 1. Рассмотрим и смоделируем следующую производственную ситуацию. Наладчик(и) обслуживает группу оборудования (3 единицы), не связанного между собой единым технологическим процессом. Каждая единица оборудования выполняет обработку различных деталей, близких по типоразмеру. Имитация работы каждой машины с различными сочетаниями времени наладки tH (переналадки) и времени to обработки показывает:
- при соразмерных значениях tH и to загрузка оборудования составляет менее 50%;
- при сокращении времени наладки tH (переводя внутренние простои во внешние) до 50% от времени to загрузка оборудования возрастает до ~65-70%; объём выпущенной продукции возрастает на ~30-35%;
- при сокращении времени наладки tH до 20% от времени to загрузка оборудования возрастает до ~80-83%; объём выпущенной продукции возрастает ещё на ~25%.
Пример 2. Рассмотрим и смоделируем следующую производственную ситуацию. Наладчик(и) обслуживает группу оборудования, связанную между собой единым технологическим процессом. Каждая единица оборудования выполняет часть технологического процесса. Имитация работы каждой машины с различными сочетаниями времени наладки tH (переналадки) и времени to обработки показывает:
- при соразмерности такта запуска деталей и времени to обработки деталей на конкретном оборудовании значительный разброс загрузки оборудования (и соответственно - разброс времени наладки и переналадки оборудования) имеет место при значениях времени обработки детали более 60 минут;
- при соразмерности такта запуска деталей и времени to обработки деталей высокая загрузка оборудования (и соответственно - снижение времени наладки и переналадки оборудования) имеет место при значениях времени обработки детали менее 25 минут;
- при неравномерной загрузке части оборудования линии большей загруженности всей линии удается достигнуть при уменьшении времени обработки детали на каждой единице оборудования.
Имитационное моделирование показало, что уменьшение времени на каждую операцию переналадки оборудования способствует повышению производительности обработки и объёма выпускаемой продукции, но одновременно способствует увеличению интенсивности операций переналадки оборудования и, как следствие, увеличению интенсивности работы наладчиков. В этих условиях высокое качество работы наладчиков при повышении интенсивности их взаимодействия с оборудованием
требует серьезного технического, организационного и, возможно, методико-психологического обеспечения.
Таким образом, решая задачу снижения времени на переналадку оборудования и применяя методологию SMED [2, 4, 5], можно разработать большое количество алгоритмов реализации SMED в конкретной производственной ситуации, отличающихся содержанием, протяженностью и последовательностью действий работника (работников), и найти наиболее оптимальный вариант, используя возможности имитационного моделирования. Экономические расчеты затрат на реализацию наиболее оптимальных вариантов сделают окончательный выбор более обоснованным.
Заключение
Серьезной проблемой многих российских компаний остается низкий уровень производительности труда. Не смотря на то, что методология SMED и концепция бережливого производства существуют не одно десятилетие, и за это время накоплен серьезный опыт их успешной реализации во многих национальных и транснациональных компаниях, на практике часто внедрение SMED представляет собой плохо проработанный и бессистемный процесс без положительного результата. В данной работе показано, что принятие решения о внедрении того или иного варианта реализации методологии SMED в конкретных производственных условиях должно обосновываться не только качественным анализом возможных последствий, проблем и рисков, но и результатами более глубокого (количественного) исследования, коим является, например, имитационное моделирование. Программно-техническое обеспечение имитационного моделирования позволяет за короткое время просчитать десятки возможных вариантов реализации SMED, на основании чего можно объективно выбрать те варианты, которые при меньших затратах ресурсов позволят сократить время переналадки оборудования и, как следствие, повысить фактическую производительность труда в конкретном производственном подразделении. В условиях постоянно меняющихся потребностей рынка, перехода к распределенному производству с нестабильными жизненными циклами и программами выпуска изделий такой подход позволяет снизить в какой-то мере временные и, как следствие, денежные издержки. Таким образом, изыскание новых путей работы с методологией SMED является актуальным для множества компаний.
Список литературы
1. Берг, Д. Б. Б48 Модели жизненного цикла: учеб. пособие [Текст] / Д. Б. Берг, Е. А. Ульянова, П. В. Добряк. — Екатеринбург: Изд-во Урал. федер.ун-та, 2014. — 74 с.
2. Быстрая переналадка для рабочих [Текст] / пер. с англ. - М.: Институт комплексных стратегических исследований, 2009. - 112 с.
3. Ведмидь П.А. Бережливое производство в эпоху цифрового производства [Электронный ресурс] / Альманах Управление производством. 2017, ноябрь. URL:
http://www.up-pro.ru/library/information_systems/production/lean-cyfra-plm.html (дата обращения 12.08.2019 г.).
4. Вэйдер М. Инструменты бережливого производства: Мини-руководство по внедрению методик бережливого производства [Текст] / М. Вэйдер; пер. с англ. - 7-е изд. - М. : Альпина Паблишерз, 2011. - 125 с.
5. ГОСТ Р 56407-2015 Бережливое производство. Основные методы и инструменты. [Электронный ресурс] / URL: http://docs.cntd.ru/document/1200120649 (дата обращения 12.08.2019 г.).
6. ГОСТ Р 57306-2016 Инжинириг. Терминология и основные понятия в области инжиниринга [Электронный ресурс] / URL: http://protect.gost.ru/ document.aspx? control=7&id=206043 (дата обращения 12.08.2019 г.).
7. Кокарева В.В., Смелова В.Г., Шитарев И.Л. Имитационное моделирование производственных процессов в рамках концепции бережливого производства [Электронный ресурс] / Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета Авиационная и ракетно-космическая техника. 2012 №3 (34). С.131-135. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/imitatsionnoe-modelirovanie-proizvodstvennyh-protsessov- v-ramkah- kontseptsii-berezhlivogo-proizvodstva (дата обращения 12.08.2019 г.).
8. Лоу А.М, Кельтон В.Д. Имитационное моделирование. Классика CS. [Текст] / А.М.Лоу, В.Д.Кельтон. 3-е изд. - СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004 -848 с.
9. Лычкина Н.Н. Современные технологии имитационного моделирования и их применение в информационных бизнес-системах / Н.Н. Лычкина // mit.miem.edu.ru/2006/sb/sections0/9.htm (дата обращения 10.01.2019).
10. Михеева Т.В. Обзор существующих программных средств имитационного моделирования при исследовании механизмов функционирования и управления производственными системами [Электронный ресурс] / Известия Алтайского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. №1 (61). С.87-90. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-suschestvuyuschih-programmnyh-sredstv-imitatsionnogo-modelirovaniya-pri-issledovanii-mehanizmov-funktsionirovaniya-i (дата обращения 10.08.2019)
11. Ромашкин А.Е. Распределенное производство. Состояние и перспективы развития [Электронный ресурс] / Представительная власть - XXI век: законодательство, комментарии, проблемы. 2007. №3 (76) URL: http://pvlast.ru/ archive/ index.389.php (дата обращения 12.08.2019 г.)
12. Шаумян Г. А. Комплексная автоматизация производственных процессов: монография [Текст] / Г.А.Шаумян. - М.: Машиностроение, 1973. - 640 с.
13. Interrelations among SMED Stages: A Causal Model / José Roberto Díaz-Reza, Jorge Luis García-Alcaraz, José Roberto Mendoza-ong, ValeriaMartínez-Loya, Emilio Jiménez Macías, and Julio Blanco-Fernández // Complexity Volume 2017, Article ID 5912940, 10 pages. https://www.hindawi.com/ journals/ complexity 2017/5912940/ (access data 12.08.2019 g.).
14. Modeling lean manufacturing success. / Morteza Ghobakhloo, Masood Fathi, Dalila Benedita Machado Martins Fontes, Ng Tan Ching // Journal of Modelling in Management. 2018.November, 5.
15. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JM2-03-2017-0025/full/html (access data 12.08.2019 g.).
16. Samsiah Suaily, Siti Zubaidah Ismail1 . Development of Product Service System Modelling in SMED / JOURNAL OF MODERN MANUFACTURING SYSTEMS AND TECHNOLOGY 01 (2018) 094-106 https://pdfs.semanticscholar.org/ 365f/150ef28d4bf a8c5d5c96e55a589 c92c1748c.pdf (access data 12.08.2019 g.).
Shterenson Vera Anatolievna, Cand.Tech.Sci., associate professor
Ural Federal University named after the First President of Russia B. N. Yeltsin,
Ural Institute of the State Fire Service of the Ministry of the Russian Federation for Civil
Defense, Emergency Situations and Elimination of Consequences of Natural Disasters,
Ekaterinburg, Russia
IMITATION MODELING IN ESTIMATION OF SMED REALIZATION OPTION
This article discusses the use of simulation to substantiate the optimal implementation of the SMED methodology in a specific production situation. There is given an example of simulation in the GPSS World program for the analysis and optimization of equipment operation options. This article also shows that the SMED methodology is an applied tool for realization the main thesis of the machine performance theory to reduce time losses associated with equipment maintenance.
Keywords: distributed production, lean manufacturing, SMED, machine performance theory, simulation, GPSS World.
