ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ С.В. Амелин, д-р экон. наук, доцент
Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж
В основу концепции развития различных наукоемких отраслей промышленности, в частности, машиностроения, авиастроения и других, в настоящее время заложена ориентация России на инновационную модель развития промышленности, обеспечивающую технологическую независимость и безопасность страны с учетом усиления государственной поддержки в управлении инновационными процессами.
Поэтому среди отечественных предприятий повышается потребность в организации эффективного и качественного управления производственным процессом. В связи с этим, большое внимание уделяется организации операционного менеджмента и оперативного управления производством.
К тому же развитие рыночных отношений, возрастание конкуренции среди производителей промышленной продукции, приводит к необходимости интенсификации, повышению темпов производства, возрастанию объема потоков информации, сокращению временных интервалов, отпущенных на принятие управленческих решений, - требует и совершенствования организации управления производством. Осуществление процесса управления невозможно без адаптации процесса его организации к конкретным условиям и без системы, организованной определенным образом. Понятие управления как целенаправленного воздействия субъекта на объект указывает на приоритет наличия или осуществления определенной предварительной организации.
Широкое распространение в последнее время персональных ЭВМ и средств связи позволяют автоматизировать процессы подготовки принятия оперативных управленческих решений по планированию, контролю и регулированию хода производства на основе создания автоматизированных информационных систем мастера, диспетчера, работников плановодиспетчерского бюро и отделов. Отдельные автоматизированные рабочие места специалистов и работников аппарата управления объединяются между собой в локальные и корпоративные вычислительные сети.
Для обеспечения целей оперативного управления автоматизированные информационные системы лиц, разрабатывающих и принимающих решения, должны содержать прикладное программное обеспечение для создания баз данных, накопления и обработки статистических данных, имитационного моделирования процесса производства.
Различным аспектам имитационного моделирования посвящены работы отечественных и зарубежных ученых таких, как А.А. Вавилова, Т. Нейлора, Р. Шеннона, И.В. Максимея и др. [1-6].
Имитационное моделирование является численным методом экспериментирования на реализованной
на ЭВМ логико-математической модели исследуемого объекта, которая описывает его поведение в течение продолжительного периода времени. При проведении машинной имитации создается алгоритмическая модель в виде программы или пакета программ, а затем проводится серия экспериментов для получения сравнительной оценки различных вариантов функционирования производства путем проигрывания на модели вырабатываемых альтернатив решений.
Эксперимент на имитационной модели является достаточно адекватным отображением производственного процесса в течение определенного продолжительного отрезка времени (год, квартал, месяц, декада, пятидневка, сутки, смена и т.д.), в вычислениях на ЭВМ, протекающих за несколько минут или секунд.
Поскольку модельное время имеет значительное сжатие по сравнению с реальным временем протекания производственных процессов, то это позволяет за короткий промежуток времени “проигрывать” на модели различные варианты управленческих решений, собирая статистику, касающуюся результатов предполагаемого управленческого воздействия на производственный процесс, и сделать выводы об эффективности этих альтернатив решений. При проведении имитационного эксперимента могут задаваться определенные моменты модельного времени 1^, 1;2, ..., 1:к, для которых вычисляются параметры модели, характеризующие предполагаемое состояние процесса производства. Другой подход позволяет получать статистические данные в моменты модельного времени, соответствующие событиям, связанным с изменением состояния составляющих процесса производства (момент запуска партии в производство, начало и окончание технологических и транспортных операций и т. д.). В модели задается правило перехода из одного состояния в следующее, т. е. преобразование
(1)
где Ъ - состояние модели в 1-й момент времени, представляющее собой вектор
(2)
где 7ь72,...^т - выходные параметры модели, характеризующие состояние процесса производства.
Состояние среды и принимаемые решения также задаются в векторном виде:
^^^...^Х (3)
К = (кьк2,...,кр), (4)
где ЬьЬ2,...,Ьп - возмущающие воздействия внешней среды, к1 ,к2, .,кр - управляющие воздействия.
Имитационное моделирование требует знания оператора Г, с помощью которого можно определить состояние модели в последующий момент времени,
если известно ее состояние в данный момент Zj и значения Б; и К; :
(ДЛ.Кі) ® ^+1- (5)
Оператор Г не только задает правила перехода модели в следующие состояния, но и отражает параметры и структуру производства. К преимуществам имитационных моделей относится возможность учета
неуправляемых случайных факторов Е моделируемых объектов, т.е. их стохастичности:
Z^+l = ВД^,КЕ+і); і = и
(6)
Для имитации значений случайных факторов Е используются программные датчики случайных чисел с заданным законом распределения.
Укрупненная схема имитационного
эксперимента, позволяющего обосновывать решения в системе оперативного упрвления производством, представлена на рис. 1.
Рис. 1. Укрупненная схема имитационного эксперимента
Имитационные модели могут создаваться с помощью универсальных языков программирования (например, СИ, Паскаля, Бейсика, Фортрана и др.), специальных языков имитационного моделирования (например, СИМСКРИПТ, ОР88 и др.) или проблемно-ориентированных систем моделирования.
Имитационная модель, разработанная нами на основе логико-математического описания производственной системы и позволяет проводить эксперименты на модели производства в ускоренном масштабе времени. Это особенно важно в условиях дефицита времени для принятия решений по перепланированию и регулированию процесса производства в условиях возникновения сбойных ситуаций. Методология использования имитационного моделирования при принятии решений в системе оперативного управления производством позволит изменить традиционный подход к построению систем поддержки управленческих решений на промышленных предприятиях.
Предложена многофункциональная модель производственной системы (участка производства, цеха), предназначенная для решения широкого круга задач в интересах оперативного управления производством. Параметры производственной структуры моделируемого объекта, учитывающие особенности процесса производства, вводятся в модель в качестве исходной информации.
Представленная модель позволяет решать задачи по совершенствованию имеющихся и созданию новых структур производственных подразделений, количественное обоснование парка необходимого производственного оборудования, моделирование вариантов его установки на располагаемых производственных площадях и организации работ по его обслуживанию.
Использование предлагаемой модели способствует обоснованию решений в области совершенствования организации управления производством, планирования работ по контролю качества продукции, решения комплекса задач по принятию решений в системе оперативного управления производством. Модель предполагает возможность построения посменного графика загрузки оборудования, графиков необходимой переналадки и подналадки оборудования под новые партии деталей, календарного плана запуска-выпуска заготовок в производство, планирования операций по транспортировке партий деталей и контролю качества продукции, расчета длительности производственного цикла, прогнозирования хода производственного процесса с целью определения вероятности выполнения плановых решений, оценки и выбора вариантов различных корректирующих воздействий.
Появление в арсенале управленческих работников быстродействующих персональных компьютеров, соединенных линиями связи в единую сеть предприятия, позволяет даже применять имитационное моделирование для обоснования принятия решений практически в реальном масштабе времени.
Информация, включающая данные о производственной структуре участков, наличии групп взаимозаменяемого оборудования, о материальных и информационных потоках, инструментальном и транспортном обслуживании, материальных запасах, трудовых ресурсах, может использоваться как для моделирования, так и для создания информационно-справочных и советующих систем.
Сочетание имитационной модели с программами сбора и обработки статистики, работающими в реаль-
ном времени, позволяет создать экспертные, информационно-справочные и информационно-советующие системы. В качестве информации в этом случае используются сведения о результатах выполнения сменных заданий, о нарушениях в ходе производства, отклонениях от запланированных показателей, о выходе работников на рабочие места, наличии материалов, полуфабрикатов, готовых изделий, незавершенного производства, наличии инструмента на участке и в кладовых, о состоянии оборудования
Объектом имитационного моделирования является производственная система (участок, цех) и протекающие в ней процессы производства по механической обработке, транспортировке партий деталей, осуществлению операций контроля качества выпускаемой продукции. Настраивание предлагаемой модели под конкретный производственный объект из совокупности производственных подразделений происходит в интерактивном режиме в ходе ввода исходной информации в ЭВМ. При проведении модельных экспериментов возможно варьировать состав и количество оборудования, осуществлять резервирование технических средств, для замены вышедшего из строя оборудования или появления новых срочных заказов на изготовления партий деталей. В каждой партии содержатся однотипные детали, технологический маршрут обработки которых задается с исходными данными в виде цепочки из видов оборудования, закрепленного за выполнение определенных типов операций технологического процесса.
В результате проводимых на модели экспериментов оценивались значения организационнотехнических характеристик производственной системы, динамика загрузки оборудования и работников, длительность производственного цикла, величина незавершенного производства, время проведения и количество персонала, необходимого для осуществления контрольных операций в зависимости от вариации производственной программы выпуска изделий, структурных изменений производственной системы, порядка запуска изделий в производства, величины партии деталей. Применение предложенного подхода к использованию имитационного моделирования в системах поддержки управленческих решений позволит обнаружить диспропорции в производственном процессе, наличие “узких мест”, возникновение очередей предметов труда на обработку, дефицита рабочей силы на каких-либо участках производства, простои оборудования и работников. С помощью предложенной имитационной модели можно не только оценивать варианты парирования возникших отклонений и сбоев в ходе производства путем перераспределения ресурсов, изменения порядка запуска-выпуска предметов труда, но и прогнозировать напряженные и аварийные ситуации.
Вся априорная информация для функционирования модели вводится в диалоговом режиме с видеотерминала ЭВМ, что обеспечивает наглядность и оперативность реагирования на изменения в ходе производственного процесса.
ЛПР в процессе имитации имеет возможность наблюдать некоторую текущую информацию, отражающую динамическое поведение моделируемой системы. Это данные по текущей загрузке оборудования и очередям; данные трассировки партий (выводятся по мере завершения технологического процесса обработки и выхода партии за пределы моделируемой системы), объемы выпуска деталей, совокупную длительность цикла, план проведения операций контроля. Модель позволяет ЛПР наблюдать динамику поведения подразделения при реализации сменно-суточного задания. Это дает дополнительную информацию управляющему звену по оперативному регулированию процесса производства. Вместе с тем, наличие прогноза в виде полученного на модели плана-графика работы участка, позволяет уменьшить потребные оперативные резервы за счет появляющейся у мастера возможности заблаговременно принять решения по "расшивке" выявляемых графиком "напряженных мест".
Имитационное моделирование на основе разработанной модели производственной системы является эффективным инструментом выявления закономерностей развития организации принятия решений в системе оперативного управления производством и позволяет обеспечить разработку конкретных путей совершенствования организации управления производством. Это позволит решить большой комплекс задач оперативного управления производством, включающих: определение календарно-плановых нормативов движения производства, распределение работ по производственным подразделениям и календарным периодам, формирование производственной программы и сменносуточных заданий, разработка графика запуска-выпуска деталей (сборочных единиц, изделий), прогнозирование поведения производственной системы в плановом периоде времени, оценку фактического состояния производственной системы и обрабатываемых деталей на определенный момент времени и т. д.
Решение задачи рациональной организации контроля в производственной системе на основе многофункциональной имитационной модели позволило определить необходимое число контрольных операций, расположение контрольных точек в процессе производства и графика осуществления контроля. В модели реализована возможность проведения контрольных операций после изготовления первой детали на оборудовании, что позволяет определить точность наладки оборудования по операциям, и скользящий контроль, осуществляемый в процессе обработки партии или по его окончанию. Критерием выбора рационального варианта организации контроля послужило сопоставление суммарных потерь, связанных со сбоями в ходе производства, с появлением потерь от брака и стоимости операций контроля.
Имитационные модели можно рассматривать как одну из форм представления знаний [7] об объекте управления для поддержки принятия решений наряду с информационным обеспечением корпоративных информационных систем, а также как средство полу-
чения новых знаний. Модель предоставляет возможность ЛПР обосновывать различные варианты оперативных решений и тем самым позволяя накапливать опыт и знания в области принятия рациональных управленческих решений в ходе производства без нанесения ущерба реальной производственной системе. По мнению автора, использование имитационного моделирования в качестве активного метода обучения, расширения объема знаний, развития навыков
принятия решений у работников аппарата оперативного управления производством позволит активизировать процесс повышения квалификации, даст возможность исследования и оценки оперативной производственной информации, научит принятию обоснованных оперативных решений в условиях неопределенности или вероятностной определенности, на основе неполной информации, выбору критериев и поиску по ним оптимальных решений (рис. 2).
Рис. 2. Принятие решений и обучение с применением имитации
Такой подход способствует психологической подготовке управленческих работников к принятию решений на базе современной вычислительной техники. Моделирование позволяет развивать способности в постановке целей, нахождения причин проблемных ситуаций в ходе производства, установления причинно-следственных зависимостей, что способствует формированию аналитического мышления, сокращает время от обнаружения сбойной ситуации в ходе производства до выработки и реализации решения по ее ликвидации. Проведение экспериментов с помощью имитационного моделирования способствует накоплению знаний и у работников аппарата управления, занимающихся принятием решений и в базе знаний корпоративных информационных систем, что будет способствовать совершенствованию организации управления, своевременной и обоснованной разработке и реализации организационных решений в системе управления производством.
Литература
1. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством / Н.А. Саломатин, Г.В. Беляев, В.Ф. Петроченко, Е.В. Прошлякова. М.: Машиностроение, 1984. 208 с.
2. Имитационное моделирование производственных систем / под ред. ч-к. АН СССР А.А. Вавилова. М.: Машиностроение, Берлин: Техника, 1983. 416 с.
3. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ / И.В. Максимей. М.: Радио и связь. 1988. 232 с.
4. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем / Т. Нейлор. М.: Мир, 1975. 502 с.
5. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике / С.Б. Перминов. Новосибирск: Наука,1981. 214 с.
6. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем / В.И. Варфоломеев, С.В. Назаров. М.: Финансы и статистика, 2004. 264 с.
7. Buchanan B.G., Bobrow D., Davis R. Knowledge - based systems // Annu. Rep. Computer Science. 1990. № 4. p. 395-416.
® 8(4372) 43-76-67
[1] Моделирование имитационное - вид математического моделирования, состоящий в воспроизведении на ЭВМ производственно-экономического процесса либо функционирования сложной производственной системы. Предполагает воспроизведение случайных факторов, влияющих на изучаемое явление, и, как следствие, применение статистических методов для анализа результатов моделирования.
[2] Моделирование позволяет изучать весьма сложные системы и процессы без предварительного построения теоретической математической модели, особенно при использовании специальных программных средств. Алгоритм имитации соответствует некоторой математической модели, явный учет которой позволяет повысить эффективность моделирования с помощью использования априорной информации, а также сочетать имитационное моделирование с аналитическим моделированием и детерминированными вычислительными методами.