CC BY
287. Schilderinck J.H.F. Factor analysis applied to developed and developing countries. (Puplication date: 1970. Tilburg Studies in Economics.) - Publisher: Springer, Netherlands / Universitaire Pers Rotterdam, 1970. - Pp. 45-80.
8. Rao C. Radhakrishna. Multivariate Analysis: Some Reminiscences on Its Origin and Development. // The Indian Journal of Statistics. - Published By: Indian Statistical Institute. Series B (1960-2002), 1983. - Vol. 45, no. 2. - Pp. 285-295.
9. Речинский А.В., Черненькая Л.В., Магер В.Е., Матвеева Е.В., Черненький А.В. Разработка методики расчета показателей эффективности деятельности университета и его структурных подразделений. // Современные технологии управления. - 2015. - № 6 (54). - С. 46-54.
10. Leonova T.I., Mager V.E., Mikeladze B.D., Chernenkaya L.V., Chernenkii A.V. Support of decision-making in organizations' quality management. // In: Proceedings of 2017 XX IEEE international conference on soft computing and measurement (SCM-2017). - Pp. 843-845.
УДК 004.021
doi :10.18720/SPBPU/2/id21 -388
Сафронова Елена Михайловна\
аспирант;
Черненькая Людмила Васильевна1, профессор, д-р техн. наук, ст. науч. сотр.
МЕТОДОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА НА ПЛАТФОРМЕ 1 С: ПРЕДПРИЯТИЕ
1 2
' Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический
университет Петра Великого, 1 2 solncuivetru@gmail.com, Ludmila@qmd.spbstu.ru
Аннотация. В работе исследуется задача реализации планирования производства в информационных системах. В качестве примеров приведены отечественные информационные системы, получившие широкое распространение: «10:ERP», «1G:MES» и «Галактика MES». Рассмотрены основные проблемы в области планирования, определены пути их решения. Разработана схема улучшения алгоритмов планирования в системе «10:MES».
Ключевые слова, производство, планирование, эволюционный алгоритм, генетический алгоритм, предприятие, 1С, 10:MES, 1C.ERP, Галактика MES.
Elena M. Safronova1, Graduate Student; Lyudmila V. Chernenkaya1, Professor, Doctor of Technical Sciences, Art. scientific. sotr.
METHODOLOGY FOR SOLVING PRODUCTION PLANNING PROBLEM ON PLATFORM 1C: ENTERPRISE
1, 2
' Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, 1 2 Russia, solncuivetru@gmail.com, Ludmila@qmd.spbstu.ru
Abstract. The paper investigates the problem of implementing production planning in information systems. As examples are given domestic information systems that have become widespread: «1C: ERP», «1C: MES» and «Galaktika MES». The main problems in the field of planning are considered, the ways of their solution are determined. A scheme for improving planning algorithms in the 1C: MES system has been developed.
Keywords: production, planning, evolutionary algorithm, genetic algorithm, enterprise, 1C, 1C: MES, 1C: ERP, Galaxy MES.
Введение
Задача построения расписания или графика производства не является новой. Задачи управления производством в свое время пытался решить Генри Лоренс Гант. На сегодняшний день существует множество алгоритмов планирования и методов решения задачи оптимизации построения графика. Среди российских систем, позволяющих построить расписание, можно выделить наиболее известные: «1С:ERP», «1QMES» и «Галактика MES».
«Галактика MES», как и две другие системы, позволяет работать с заказами на производство, операциями, сменно-суточными заданиями. Однако, в описании функционала системы отсутствует информация по возможным условиям при построении расписания производства, не описан алгоритм, по которому рассчитывается выполнение операций. Системы «1QERP» и «1QMES» очень схожи между собой, в «1QERP» встроена подсистема MES, которая позволяет формировать расписание производства, используя «жадный» алгоритм. Оба решения базируются на платформе «1С:Предприятие» [1].
1. Характеристика проблемы
Платформа «1С:Предприятие» предназначена для решения прикладных задач и широко применяется на производстве (более чем в 1 500 000 организаций). На базе данной платформы создано более 1300 тиражных решений самого разного уровня. При использовании конфигураций на платформе «1С:Предприятие» новые решения удобнее интегрировать в «эко-систему» предприятия, так как присутствуют встроенные механизмы для обмена информацией, одинаковая архитектура основных разделов хранения данных.
На российских предприятиях широко применяетсяконфигурация «1С:Бухгалтерия», а это значит, что относительно доступный обмен данными с ней позволит упростить внедрение системы планирования производства, так как при выпуске продукции учитываются затраты.
Система «1QERP» охватывает широкий круг задач по автоматизации предприятия, поскольку в ее состав входит множество подсистем, таких как: бухгалтерия, оперативный учет, закупки, складской учет и многое другое. Однако, из-за большого объема хранимых данных и из-за особенностей разработки системы данная конфигурация ресурсно-
затратна. Для относительно активной работы требуются достаточно большие вычислительные мощности предприятия. Система имеет двухуровневую логику работы с планированием. Первый уровень — это уровень планирования AP&S (Advanced Planning and Scheduling). На данном уровне можно рассчитать график производства в рамках всего завода, оставляя запас времени для планирования второго уровня — цехового. Второй уровень планирования — это MES (Manufacturing Execution System), предназначен для более точного составления расписания производства на цеховом уровне. На базе построенного графика создаются сменно-суточные задания и отмечается факт выполненных работ. Данный уровень отличается от первого тем, что горизонт планирования обычно не превышает трех месяцев и чаще всего составляется на следующие периоды: смена, несколько смен, день, неделя, две недели, месяц. За счет сокращения горизонта планирования время, затрачиваемое на построение графика, сокращается, что позволяет применять более точные вычисления.
Как сказано выше, уровень MES в «1QERP» похож на функционал системы «1QMES». Поэтому в дальнейшем эти две системы будут рассматриваться как одна. В приведенных примерах конфигураций существует ряд критически важных особенностей, таких как:
• При построении оперативного расписания производства, начиная с текущей даты в момент начала формирования диаграммы Ганта расписание становится не оперативным. Это происходит из-за того, что учитывается текущая дата начала планирования, а не затрачиваемое время на отработку алгоритма. Поэтому после записи расписания производства операции, которые отталкивались от текущей даты запуска планирования, могут быть по плану уже начаты, что неизвестно заранее.
• При большом объеме ожидающих заказовна построение расписания может затрачиваться несоизмеримо большое количество времени, что нарушает всю суть оперативности. Это связано с нарастающими затратами времени на обход каждого варианта плана.
• Не во всех системах представлен функционал по поиску «узких» мест. Могут возникнуть ситуации, когда оборудование необходимо для выполнения нескольких маршрутных карт. Из-за чего тратится время на ожидание возможности выполнения.
• Не предусмотрена возможность настройки загрузки оборудования. В приведенных выше системах на платформе «1С:Предприятие» существуют такие критерии: быстрее, дешевле, медленнее, дороже. Но на производственном предприятии чаще всего используется «Группа заменяемости рабочих центров» или, иначе, «Виды рабочих центров». В каждую такую группу включается оборудование по видам работ и принадлежности рабочего центра к тому или иному подразделению. Поэто-
му еще одним важным критерием планирования производства является возможность указать равномерную загрузку парка оборудования или же использования приоритетности.
• Предусмотрен один проход в планировании по технологическим процессам. Это означает, что при расчете плана производства выбирается лучший вариант по методу «жадного» алгоритма [2, 3].
• Не предусмотрено автоматическое вычисление размерности партий заготовок и полуфабрикатов в производственном процессе.
2. Метод решения
Так как платформа «1С:Предприятие» является достаточно распространенной, предложен ряд усовершенствований алгоритма планирования графика и расписания производства на базе конфигурации «1С:MES». В «1С:MES» используется поочередный расчет вариантов планирования для каждой операции. Методом перебора и подсчета затраченного времени выбирается рабочий центр, на котором будет выполняться операция. В данном алгоритме не предусмотрено распараллеливание расчета плана. Поэтому при увеличении заказов на производство и парка оборудования будет расти время выполнения построения расписания [4, 5].
Для сокращения сроков расчета был выбран «жадный» алгоритм, который, по сравнению с эволюционным или генетическим, существенно сокращает время расчета, предлагая достаточно оптимальный вариант решения задачи в дискретном производстве с большим ассортиментом выпускаемой продукции, если провести дополнительный сбор и анализ данных, которые помогут улучшить результаты планирования.
Для улучшения качества рассчитываемого расписания предлагается использовать матрицы переналадок, контроля качества, транспортировок и матрицу, позволяющую вычислить объем одновременно изготавливаемых деталей.
«Узкие» места для «1С:MES» вычислять путем анализа списка задействованного оборудования среди всех операций заказов, затем отбор самых «популярных» и расчет общего времени выполнения всех операций на станке, с учетом ограничения по минимальной партии из всех полуфабрикатов. Операции на оборудовании выстраиваются по приоритету заказов. Если «узких» мест больше одного — следует выбрать среди них такое оборудование, на которое распределится больше всего конечных или максимально приближенных к последним операций. После определения рейтинга «узких» мест, создается цепочка операций и размерность партий. Далее выбирается первая приоритетная операция у «узкого» места, которое в рейтинге самое первое и составляется размерность партий для каждого оборудования с учетом «узких» мест и количества одновременно изготовляемых деталей. Так повторяется до тех пор, пока не будет
составлена карта размерности партий для каждого заказа, в котором используются «узкие» места. Затем начинается расчет расписания, начиная с приоритетных заказов, учитывая карту размерности партий и выбранных ограничений для планирования. При выборе оборудования можно будет учитывать итоговую размерность партии, матрицу наладок, перемещений, контроля операций, а также критерии: равномерной загрузки оборудования, стоимости производства [6].
В «1С:MES» используется метод, когда расчет начинается с заказа и выполняется до тех пор, пока не определиться итоговый период выполнения. При этом не учитываются «узкие» места, размерность партии определяется технологами и не учитывается конкретное оборудование. Оборудование выбирается по рейтингу, заданному технологами. Таким образом постепенно заполняется график выполнения операций на оборудовании [7]. Такой метод подходит для сокращения общего времени расчета расписания, но может привести к не реалистичности расписания производства.
Заключение
Предложен способ улучшения планирования производства в системе «1С:MES» на базе «жадного» алгоритма. Среди достоинств предложенного метода можно отметить следующие: гибкость при добавлении или изменении формы ограничений алгоритма; доступность изменениея критериев планирования; возможность учитывать «узкие» места, размерность партий и учет переналадок.
Список литературы
1. Планирование на предприятии. Учебное пособие для экономических специальностей вузов. / Под ред. А. И. Ильина. - М.: Новое знание, 2000. (В 2 т.).
2. Сидоренко Ю.А. Методологические основы производственного менеджмента: учеб. пособие. - Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2004. - 242 с.
3. Журавлёв Ю.И. Об алгоритмах распознавания с представительными наборами (о логических алгоритмах). // ЖВМ и МФ. - 2002. - Т. 42, № 9. - С. 1425-1435.
4. Сафронова Е.М. Разработка модели и алгоритма планирования для реализации на платформе 1С: Предприятие. // Роль цифровых технологий и биотехнологий в развитии экономики и социальных наук XXI века : Сборник научных статей по итогам работы круглого стола с международным участием, Москва, 15-16 марта 2020 года. - М.: Общество с ограниченной ответственностью «КОНВЕРТ», 2020. - С. 123-124.
5. Сафронова Е.М., Черненькая Л.В. Модель планирования передаточных партий в графике производства. // Организатор производства. - 2020. - Т. 28. № 4. -С. 45-58. - DOI 10.25987ZVSTU.2019.51.18.005.
6. Муравьева Г.Ю. Комплексный подход к определению длительности производственного цикла в отраслях с нештучным учетом выпускаемой продукции. // Организатор производства. - 2016. - № 1(68). - С. 18-22.
7. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. - М.: Финансы и статистика, 2002.
