CC BY
0
УДК 004.9
ОПТИМИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
И. Н. Гришаева, П. Ю. Вайтекунайте Научный руководитель - Е. Л. Вайтекунене
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: ilona_grishaeva@mail.ru
В статье рассмотрена одна из важнейших проблем машиностроительных предприятий-повышение их операционной эффективности в условиях риска и неопределенности. Предложена сетевая модель, позволяющая учитывать все возможные формализуемые факторы неопределенности.
Ключевые слова: оптимизация, оперативное управление производством, показное производство, условия риска и неопределенности.
OPTIMIZATION OF PLANNING OF ACTIVITY OF ENTERPRISE IN CONDITIONS OF RISK AND UNCERTAINTY
I. N. Grishaeva, P.Y. Vaitiekunaite Scientific supervisor - E. L. Vaitiekuniene
1Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: ilona_grishaeva@mail.ru
The article considers one of the most important problems of machine-building enterprises -improving their operational efficiency in the conditions of risk and uncertainty. A network model that allows taking into account all possible formalized uncertainty factors is proposed.
Keywords: optimization, operational management of the production, ostentatious production, the conditions of risk and uncertainty.
Большая часть предприятий с дискретным производством, как в России, так и за рубежом относятся к так называемым позаказным производствам, выпускающим свою продукцию мелкими сериями или даже единичными экземплярами. Позаказное производство - это разработка под заказ определенного изделия, сборка готового изделия под заказ или производство ассортимента продукции, обладающей индивидуальными особенностями согласно требованиям заказчика. Актуальные подходы и принципы управления инновационной деятельностью предприятия во многом связаны с достижениями в области современных технологий, которые позволяют существенно оптимизировать как внутренние, так и внешние взаимодействия в процессе осуществления инновационной деятельности [1]. Наиболее распространенными средствами оперативного планирования и расчета расписаний в отечественном действующем производстве на сегодняшний день являются сетевые графики, бумажные и электронные таблицы, доски планирования и т.п. Но, объем информации, которую необходимо обрабатывать для выработки управленческих решений, является огромным даже для небольших предприятий, и человеку без вспомогательных
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2021. Том 2
средств такая обработка не под силу. К тому же достаточно часто составленные вручную оперативный план и производственные расписания нарушаются срочными заказами, переделкой брака, больничными листами, поломкой оборудования, непредвиденным изменением спроса и т.д. [2]. Единственный выход - строить динамичные и гибкие производства на базе современных автоматизированных информационных систем управления, позволяющих снижать себестоимость выпускаемой продукции, сокращать издержки и производственные потери, сокращать объемы материально-технических запасов, учитывать возможные будущие отклонения от стандартных ситуаций и т. д.
Для существующих на рынке систем из стандартизированных классов (MRP, MPRII, ERP, MES и т.д. - в отечественной терминологии АСУП и СОУП - системы оперативного управления производством) существуют проблемы их взаимодействия, так как работают они на разных уровнях управления и оперируют данными разных единиц измерений. Пример: ERP-системы и MES работают на уровне технико-экономического и оперативно-производственного планирования соответственно. ERP-системы (АСУП) планируют производство продукции, отвечают на вопрос: «Когда и сколько продукции должно быть произведено?», не детализируя планирования до уровня цехового персонала и оборудования. Цеховые MES-системы (СОУП) фокусируются на вопросе: «Как в действительности продукция производится?» и оперируют более точной информацией о производственных процессах, при этом они «не видят» общей картины [3].
Для позаказных производств с относительно небольшой численностью персонала разделение уровней ТЭП и ОПП, а соответственно, и ERP и MES систем, является искусственным, для таких предприятий необходима некоторая информационная система, объединяющая уровни технико-экономического и оперативно-производственного планирования. Поэтому в последнее время на рынке АСУП появились системы класса APS (AdvancedPlanningandScheduling). Данные системы позиционируются на рынке как системы именно для мелкосерийных и единичных позаказных производств [4].
Но следует отметить, что встречающиеся в открытой печати публикации, в которых описываются математические модели и алгоритмы расчетов межцеховых производственных планов и расписаний в системах разных классов, не содержат указаний, как учитывать стохастическое поведение таких величин, как длительности производственных операций, альтернативные пути в технологическом процессе изготовления изделий и т.д., а встречающиеся в научной литературе постановки задач являются либо постановками задач управления проектами (стохастическая постановка), либо постановками задач цеховой диспетчеризации (детерминированные постановки).
Поэтому создание стохастической математической постановки задачи составления оптимальных относительно определенного критерия межцеховых расписаний мелкосерийных и единичных дискретных производств позаказного типа, является актуальной задачей.
Основная идея - разбиение процесса оптимизации оперативных планов и расписаний единичных и мелкосерийных дискретных производств на два этапа:
- на первом этапе решается задача нахождения в момент поступления нового заказа на изготовление какого-либо изделия минимального допустимого срока окончания работ по данному заказу при ограничениях на производственные ресурсы. Ресурсы представляют собой конкретное оборудование и персонал с ранее спланированными отрезками загрузки и отрезками свободного времени. Технологический процесс изготовления изделия представляется в виде циклической альтернативной сетевой модели, что позволяет моделировать стохастические длительности операций и ветвления в технологическом процессе изготовления изделия [5]. На данном этапе для каждой работы нового заказа определяются ранние сроки начала и поздние сроки окончания - «временные ворота». В длительность работ и операций на данном этапе входят времена переналадок оборудования.
Всевозможные транспортные операции представляются как отдельные работы. Для расчетов расписаний используются не математические ожидания длительностей, а их p -квантильные
оценки, рассчитываемые исходя из заданного уровня значимости p. Итерационный алгоритм нахождения «временных ворот» основан на методе планирования «из будущего в прошлое».
- второй этап оптимизации происходит непосредственно на цеховом уровне, на уровне групп взаимозаменяемого оборудования - зависит от конкретной конфигурации оборудования внутри цеха. Для множества частных случаев указанных задач настоящее время существуют либо точные полиномиальные детерминированные алгоритмы, либо эвристические алгоритмы, находящие приближенное решение за полиномиальное время. Второй этап - это этап диспетчерского контроля. Спущенные с первого уровня в цех или на группу взаимозаменяемого оборудования производственные задания являются некоторой совокупностью производственных операций, имеющих между собой отношения предшествования и несовместности и указанные выше «временные ворота», длительности операций на данном этапе фиксированные. Цель данного этапа - составить сменное (суточное, недельное) производственное расписание внутри цеха (группы взаимозаменяемого оборудования), которое бы удовлетворяло ограничениям, спущенным с первого уровня - все операции должны быть выполнены в рамках своих «временных ворот». При этом совсем не обязательно, что какая-то операция будет выполняться на станке, отличном от того, какой был спланирован на первом этапе. Возможно применение разных критериев при составлении расписания - равномерная загрузка оборудования, минимум количества переналадок, минимум количества используемых станков и т. д. В течение смены данный процесс может запускаться несколько раз для корректировки расписаний.
Таким образом, данный метод поможет решить такие проблемы как: скорректировать план цеха, рассчитать оптимальную загрузку оборудования и время работы персонала, наладить процесс диспетчеризации, упростят документооборот, позволят оперативно собирать и обрабатывать данные с производства, чтобы обеспечить качество и своевременность выпускаемой предприятием продукции.
Библиографические ссылки
1. Данилов А.О., Юрковская Г.И. Подходы и принципы управления инновационной деятельностью IT-компаний // Менеджмент социальных и экономических систем. 2020. № 1. С. 22-28.
2. Лобов Ф.М. Оперативное управление производством. Серия «Учебники и учебные пособия» / Ф.М. Лобов. - Ростов н/Д: «Феникс», 2003 - 160 с.
3. Системы оперативного управления производством [Электронный ресурс]. URL: http://www.mesa.ru/(дата обращения: 12.03.2021).
4. Питеркин С.В. Уравнение со всеми известными. //IntelligentEnterprise/RussianEdition. Корпоративные системы № 8(118), 2005. СК Пресс. С. 34-37
5. Авербах Л.И., Воропаев В.И., Гельруд Я.Д. Моделирование задач планирования и управления проектами в условиях риска и неопределенности с использованием циклической альтернативной сетевой модели [Электронный ресурс].URL: https://psihdocs.ru/averbah-l-i-voropaev-v-i-gelerud-ya-d-modelirovanie-zadach-pla.html(дата обращения: 12.03.2021).
© Гришаева И. Н., Вайтекунайте П. Ю., 2021
